Анализ парных взаимосвязей

Анализ парных взаимосвязей проводится в тех случаях, когда исследователя интересует вопрос о влиянии одной переменной на другую. При проведении анализа необходимо учитывать следующее:

1) одна переменная независима, и исследователи убеждены, что от неё зависит вторая переменная;

2) независимые переменные используются для того, чтобы предсказать или объяснить зависимые переменные, такие как объем продаж или доля рынка, принадлежащая предприятию;

3) если одна переменная является причиной изменения другой, то для принятия маркетингового решения необходимо изучить сущность статистической взаимосвязи между переменными;

4) задача измерения тесноты связи ставится не только по отношению к количественным, но и к качественным признакам.

Типичными независимыми переменными в маркетинге являются такие факторы, как цена продукта, затраты на рекламу или количество розничных продавцов/

Рассмотрим возможные случаи измерения связи между двумя признаками.

1. Альтернативная вариация признаков

Наиболее распространенными статистическими показателями, которые используются для измерения связи между такими признаками, являются коэффициенты ассоциации и контингенции. Например, при обследовании эффективности рекламных мероприятий по продвижению шампуней отечественного производства изучался вопрос о связи между проведением рекламных кампаний предприятиями-производителями и увеличением объема продаж. Можно предположить, что объем продаж увеличился у тех предприятий, которые проводили рекламные кампании. Для измерения этой связи составим двумерную матрицу (таблица 2.3).

Таблица 2.3 – Взаимосвязь между двумя альтернативными признаками

Коэффициенты ассоциации (А) и контингенции (К) рассчитываются по формулам:

(15)

(16)

Подставив значения в формулы 20 и 21, получим:

А = 0, 7656

0,4623

Связь считается подтверждённой, если А > 0.5; К > 0.3. Следовательно, проведение рекламных кампаний по продвижению шампуней приводит к увеличению объёма продаж предприятий-производителей.