Обычно линейные уравнения используются в регрессионном анализе по двум причинам.

Во-первых, расчеты, необходимые для приложения модели к данному набору данных, в случае линейного уравнения намного упрощаются, равно как и в случае применения уравнений, легко трансформируемых в линейные.

Во-вторых, линейные уравнения концептуально представляют собой простейший тип зависимости между переменными. Однако в практике управления вторым положением необходимо руководствоваться с большой осторожностью.

Множественный дискриминантный анализ в отличие от метода регрессионного анализа разработан для ситуаций, в которых результативный фактор выражается скорее в дискретных категориях, чем в качестве непрерывной числовой величины.

Линейный множественный дискриминантный анализ можно использовать в случае, когда результативный фактор включает более чем две категории, например, классификация потребителей по группам, предпочитающим товар А, В или С.

Факторный анализ является совокупностью методов, используемых для уменьшения большого количества факторов до уровня нескольких групп, лежащих в их основе факторов.

Применение факторного анализа в решении проблем, связанных с маркетингом, возможно для анализа рейтинга товара, составленного потребителем (включая внешний вид, текстуру и другие особенности), с тем, чтобы выделить небольшое количество глубинных факторов, влияющих на оценку качества товара.

27. Понятие и типы выборок. Сферы применения выборок.

Вероятностные выборки:

1. Простая вероятностная выборка:

- Простая повторная выборка. Использование такой выборки основывается на предположении, что каждый респондент с равной долей вероятности может попасть в выборку. На основе списка генеральной совокупности составляются карточки с номерами респондентов.

- Простая бесповторная выборка. Процедура построения выборки такая же, только карточки с номерами респондентов не возвращаются обратно в колоду.

2. Систематическая вероятностная выборка.

Является упрощенным вариантом простой вероятностной выборки. На основе списка генеральной совокупности через определённый интервал (К) отбираются респонденты. Величина K определяется случайно.

3. Серийная (гнездовая) выборка. Единицы отбора представляют собой статистические серии (семья, школа, бригада и т.п.). Отобранные элементы подвергаются сплошному обследованию.

4. Районированная выборка. В случае неоднородной генеральной совокупности, прежде, чем использовать вероятностную выборку с любой техникой отбора, рекомендуется разделить генеральную совокупность на однородные части, такая выборка называется районированной.

5. «Удобная» выборка. Процедура «удобной» выборки состоит в установлении контактов с «удобными» единицами выборки - с группой студентов, спортивной командой, с друзьями и соседями.

Невероятностные выборки (отбор в такой выборке осуществляется не по принципам случайности, а по субъективным критериям – доступности, типичности, равного представительства и т.д.):

1. Квотная выборка – выборка строится как модель, которая воспроизводит структуру генеральной совокупности в виде квот (пропорций) изучаемых признаков.

2. Метод снежного кома. Выборка строится следующим образом. У каждого респондента, начиная с первого, просятся контакты его друзей, коллег, знакомых, которые подходили бы под условия отбора и могли бы принять участие в исследовании.

3. Стихийная выборка – выборка так называемого «первого встречного». Часто используется в теле- радио- опросах. Размер и состав стихийных выборок заранее не известен, и определяется только одним параметром – активностью респондентов.

4. Маршрутный опрос – часто используется, если единицей изучения является семья. На карте населённого пункта, в котором будет производится опрос, нумеруются все улицы.

5. Районированная выборка с отбором типичных объектов. Если после районирования из каждой группы отбирается типичный объект, т.е. объект, который по большинству изучаемых в исследовании характеристик приближается к средним показателям, такая выборка называется район.

Выборочное наблюдение широко используется для:

1) статистического оценивания и проверки гипотез;

2) решения производственных и управленческих задач;

3) отраслевых социально-экономических исследований;

4) разрешения задач в сфере предпринимательской деятельности.

28. Многоступенчатые и комбинированные способы формирования выборок.

Порядковая шкала (ранговая)- это шкала, классифицирующая по принципу "больше - меньше". Если в шкале наименований было безразлично, в каком порядке мы расположим классификационные ячейки, то в порядковой шкале они образуют последовательность от ячейки "самое малое значение" к ячейке "самое большое значение" (или наоборот). Ячейки теперь уместнее называть классами, поскольку по отношению к классам употребимы определения "низкий", "средний" и "высокий" класс, или 1-й, 2-й, 3-й класс, и т.д.

В порядковой шкале должно быть не менее трех классов, например "положительная реакция - нейтральная реакция - отрицательная реакция" или "подходит для занятия вакантной должности - подходит с оговорками - не подходит" и т. п.

В порядковой шкале мы не знаем истинного расстояния между классами, а знаем лишь, что они образуют последовательность. Например, классы "подходит для занятия вакантной должности" и "подходит с оговорками" могут быть реально ближе друг к другу, чем класс подходит с оговорками" к классу "не подходит".

Интервальная шкала - это шкала, классифицирующая по принципу "больше на определенное количество единиц - меньше на определенное количество единиц". Каждое из возможных значений признака отстоит от другого на равном расстоянии.

Попытки измерять психологические явления в физических единицах - волю в секундах, способности в сантиметрах, а ощущение собственной недостаточности - в миллиметрах и т. п., конечно, понятны, ведь все-таки это измерения в единицах "объективно" существующего времени и пространства. Однако ни один опытный исследователь при этом не обольщает себя мыслью, что он совершает измерения по психологической интервальной шкале. Эти измерения принадлежат по-прежнему к шкале порядка, нравится нам это или нет.

Аналогичным образом, значения, полученные испытуемыми в баллах по любой нестандартизованной методике, оказываются измеренными лишь по шкале порядка. На самом деле равно интервальными можно считать лишь шкалы в единицах стандартного отклонения и процентильные шкалы, и то лишь при условии, что распределение значений в стандартизующей выборке было нормальным.

30. Методика шкалограммного анализа.