Маленький анонимный опрос про кофе для собственного мини-исследования | Пикабу

Маленький анонимный опрос про кофе для собственного мини-исследования | Пикабу Кофе

Маленький анонимный опрос про кофе для собственного мини-исследования

Маркетинговые опросы потребителей

Потенциального покупателя интересует не только цена, но и качество товара, красота упаковки (например, для подарочных наборов конфет) и многое другое. Хочешь узнать, чего желает потребитель – спроси его. Эта простая мысль объясняет популярность маркетинговых опросов.

Бесспорно, что основная цель производственной и торговой деятельности – удовлетворение потребностей людей. Как получить представление об этих потребностях? Очевидно, необходимо опросить потребителей. В американском учебнике по рекламному делу [1] подробно рассматриваются различные методы опроса потребителей и обработки результатов с помощью методов эконометрики.

Сбор данных. Обсудим постановку задачи. Заказчика интересуют предпочтения как продавцов кофе (розничных и мелкооптовых), так и непосредственно потребителей. В результате совместного обсуждения было признано целесообразным использовать для опроса и тех, и других одну и ту же анкету из 14 основных и 4 социально-демографических вопросов с добавлением двух вопросов специально для продавцов.

Таблица
2.4.
Анкета для потребителей растворимого кофе
Дорогой потребитель растворимого кофе, Институт высоких статистических технологий и эконометрики просит Вас ответить на несколько простых вопросов о том, какой кофе Вы любите. Ваши ответы позволят составить объективное представление о вкусах российских любителей кофе и будут способствовать повышению качества этого товара на российском рынке.
  1. Часто ли Вы пьете растворимый кофе: иногда, каждый день 1 чашку, 2-3 чашки, больше, чем 3 чашки. (Здесь и далее подчеркните нужное.)
  2. Что Вы цените в кофе: вкус, аромат, крепость, цвет, отсутствие вредных для здоровья веществ, что-либо еще (сообщите нам, что именно).
  3. Как часто покупаете кофе: по мере надобности или по возможности?
  4. Любите ли Вы бразильский растворимый кофе? Да, нет, не знаю.
  5. Какой объем упаковки Вы предпочитаете: в пакетиках, маленькая банка, средняя банка, большая банка, обязательно стеклянная банка, все равно.
  6. Где покупаете растворимый кофе: в ларьках, в продуктовых магазинах, в специализированных отделах и магазинах, все равно, где купить, где-либо еще (опишите, пожалуйста).
  7. Были ли случаи, когда купленный Вами кофе оказывался низкого качества? Да, нет.
  8. Согласны ли Вы, что за высокое и гарантированное качество продукта можно и заплатить несколько дороже? Да, нет.
  9. Какой кофе Вы предпочтете купить: банка неизвестного качества за 2000 руб. или продукт того же веса, безопасность которого гарантирована Минздравом России, за 2500 руб.? Первый, второй.
  10. Считаете ли Вы нужным, чтобы производитель принял меры для того, чтобы вредные для здоровья вещества, в частности, ионы тяжелых металлов, не проникали из материала упаковки непосредственно в растворимый кофе? Да, нет.

    Институт высоких статистических технологий и эконометрики предполагает сравнить потребительские предпочтения различных категорий россиян. Поэтому просим ответить еще на несколько вопросов.

  11. Пол: женский, мужской.
  12. Возраст: до 20, 20-30, 30-50, более 50.
  13. Род занятий: учащийся, работающий, пенсионер, инженер, врач, преподаватель, служащий, менеджер, предприниматель, научный работник, рабочий, др. (пожалуйста, расшифруйте).
  14. Вся Ваша семья любит растворимый кофе или же Вы – единственный любитель этого восхитительного напитка современного человека? Вся семья, я один (одна).
  15. Согласились бы Вы и в дальнейшем участвовать в опросах потребителей относительно качества различных пищевых продуктов (чай, джем и др.). Если “да”, то сообщите свой адрес, телефон, имя и отчество.
Спасибо за Ваше содействие работе по повышению качества продуктов на российском рынке!
Предлагаем ознакомиться:  Кофе в зернах Broceliande Ethiopia Yirgacheffe (Броселианд Эфиопия) 1кг — купить в интернет-магазине OZON с быстрой доставкой

Выбор метода опроса. Широко применяются процедуры опроса, когда респонденты (так социологи и маркетологи называют тех, от кого получают информацию, т.е. опрашиваемых) самостоятельно заполняют анкеты (розданные им или полученные по почте), а также личные и телефонные интервью. Из этих процедур нами было выбрано личное интервью по следующим причинам.

Возврат почтовых анкет сравнительно невелик (в данном случае можно было ожидать не более 5-10%), оттянут по времени и искажает структуру совокупности потребителей (наиболее динамичные люди вряд ли найдут время для ответа на подобную анкету).

Самостоятельное заполнение анкеты, как показали специально проведенные эксперименты, не позволяет получить полные ответы на поставленные вопросы (респондент утомляется или отвлекается, отказывается отвечать на часть вопросов, иногда не понимает их или отвечает не по существу).

Телефонный опрос искажает совокупность потребителей, поскольку наиболее активных индивидуумов трудно застать дома и уговорить ответить на вопросы анкеты. Репрезентативность нарушается также и потому, что на один номер телефона может приходиться различное количество продавцов и потребителей растворимого кофе, а некоторые из них не имеют телефонов вообще.

Анкета достаточно длинна, и разговор по домашнему и тем более служебному телефону респондента может быть прекращен досрочно по его инициативе. Иногородних продавцов и потребителей растворимого кофе, приехавших в Москву, по телефону опросить практически невозможно.

Метод личного интервью лишен перечисленных недостатков. Соответствующим образом подготовленный интервьюер, получив согласие на интервью, удерживает внимание собеседника на анкете, добивается получения ответов на все её вопросы, контролируя при этом соответствие ответов реальной позиции респондента.

Формулировки вопросов. В маркетинговых и социологических опросах используют три типа вопросов – закрытые, открытые и полузакрытые, они же полуоткрытые. При ответе на закрытые вопросы респондент может выбирать лишь из сформулированных составителями анкеты вариантов ответа.

В качестве ответа на открытые вопросы респондента просят изложить свое мнение в свободной форме. Полузакрытые, они же полуоткрытые вопросы занимают промежуточное положение – кроме перечисленных в анкете вариантов, респондент может добавить свои соображения.

В социологических публикациях продолжается дискуссия по поводу “мягких” и “жестких” форм сбора данных, т.е. фактически о том, какого типа вопросы более целесообразно использовать – открытые или закрытые (см., например, статью директора Института социологии РАН В.А.

Ядова [2]). Преимущество открытых вопросов состоит в том, что респондент может свободно высказать свое мнение так, как сочтет нужным. Их недостаток – в сложности сопоставления мнений различных респондентов. Для такого сопоставления и получения сводных характеристик организаторы опроса вынуждены сами шифровать ответы на открытые вопросы, применяя разработанную ими схему шифровки.

Преимущество закрытых вопросов в том и состоит, что такую шифровку проводит сам респондент. Однако при этом организаторы опроса уподобляются древнегреческому мифическому персонажу Прокрусту. Как известно, Прокруст приглашал путников заночевать у него.

Укладывал их на кровать. Если путник был маленького роста, он вытягивал его ноги так, чтобы они доставали до конца кровати. Если же путник оказывался высоким и ноги его торчали – он обрубал их так, чтобы достигнуть стандарта: “рост” путника должен равняться длине кровати.

Ясно, что для обработки данных по группам и сравнения групп между собой нужны формализованные данные, и фактически речь может идти лишь о том, кто – респондент или маркетолог (социолог, психолог и др.) – будет шифровать ответы.

Предлагаем ознакомиться:  Сколько кофе на самом деле можно пить при беременности? - новости медицины

В проекте “Потребители растворимого кофе” практически для всех вопросов варианты ответов можно перечислить заранее, т.е. можно широко использовать закрытые вопросы. В отличие от опросов с вопросами типа: “Одобряете ли Вы идущие в России реформы?”, в которых естественно просить респондента расшифровать, что он понимает под “реформами” (открытый вопрос).

Поэтому в используемой в описываемом проекте анкете использовались в основном закрытые и полузакрытые вопросы. Как показали результаты обработки, этот подход оказался правильным – лишь в небольшом числе анкет оказались вписаны свои варианты ответов.

Вместе с тем демонстрировалось уважение к мнению респондента, не выдвигалось требование обязательного выбора из заданного множества ответов – респондент мог добавить свое, но редко пользовался этой возможностью (не более чем в 5% случаев).

В последнем вопросе анкеты респонденту предлагалось стать постоянным участником опросов о качестве товаров народного потребления. Ряд респондентов откликнулся на это предложение, в результате стало возможным развертывание постоянной сети “экспертов по качеству”, подобной аналогичным в США.

Обоснование объема выборки и проведение опроса. Математико-статистические вероятностные модели выборочных маркетинговых и социологических исследований часто опираются на предположение о том, что выборку можно рассматривать как “случайную выборки из конечной совокупности” (см. терминологическое приложение).

Типа той, когда из списков избирателей с помощью датчика случайных чисел отбирается необходимое число номеров для формирования жюри присяжных заседателей. В рассматриваемом проекте нельзя обеспечить формирование подобной выборки – не существует реестра потребителей растворимого кофе.

Однако в этом и нет необходимости. Поскольку гипергеометрическое распределение хорошо приближается биномиальным, если объем выборкипо крайней мере в 10 раз меньше объема всей совокупности (в рассматриваемом случае это так), то правомерно использование биномиальной модели, согласно которой мнение респондента (ответы на вопросы анкеты) рассматривается как случайный вектор, а все такие вектора независимы между собой.

Другими словами, можно использовать модель простой случайной выборки. Таким образом, позиция в давней дискуссии в среде специалистов, изучающих поведение человека (маркетологов, социологов, психологов, политологов и др.) о том, есть ли случайность в поведении отдельно взятого человека или же случайность проявляется лишь в отборе выборки из генеральной совокупности, практически не влияет на алгоритмы обработки данных.

В биномиальной модели выборки оценивание характеристик происходит тем точнее, чем объем выборки больше. Часто спрашивают: “Какой объем выборки нужен?” В математической статистике есть методы определения необходимого объема выборки.

Они основаны на разных подходах. Либо на задании необходимой точности оценивания параметров. Либо на явной формулировке альтернативных гипотез, между которыми необходимо сделать выбор. Либо на учете погрешностей измерений (методы статистики интервальных данных, см. ниже). Ни один из этих подходов нельзя применить в рассматриваемом случае.

Проверка однородности двух биномиальных выборок

Как сравнить две группы – мужчин и женщин, молодых и пожилых, и т.п.? В маркетинге это важно для сегментации рынка. Если две группы не отличаются по ответам, значит, их можно объединить в один сегмент и проводить по отношению к ним одну и туже маркетинговую политику, в частности, осуществлять одни и те же рекламные воздействия.

Эконометрическая постановка такова. Рассматривается вопрос с двумя возможными ответами, например, “да” и “нет”. В первой группе из n_1m_1n_2m_2вероятностной модели предполагается, что m_1m_2B(n_1 , p_1 )B(n_2 , p_2 )ЗаписьB(n , p)случайная величинаmбиномиальное распределениеB(n , p)nобъем выборки и pвероятность определенного ответа (скажем, ответа “да”), может быть представлена в виде m = X_1   X_2  dots X_nX_1 , X_2 ,dots ,X_nР(X_i = 1) = р, Р(X_i = 0)= 1-р, i=1,2, dots ,n.)

Однородность двух групп означает, что соответствующие им вероятности равны, неоднородность – что эти вероятности отличаются. В терминах математической статистики: необходимо проверить гипотезу однородности

H_0 : p_1 = p_2

при альтернативной гипотезе

H_1 : p_1 ne p_2 альтернативные гипотезы H_1' : p_1 > p_2H_1'' : p_1 < p_2р_1р_1*=m_1/n_1р_2р_2*=m_2/n_2р_1р_2по чисто случайным причинам”. Рассмотрим случайную величину р_1* - р_2*

Из теоремы Муавра-Лапласа и теоремы о наследовании сходимости [4, п.2.4] следует, что

Предлагаем ознакомиться:  ᐅ Растворимый кофе GTC с гуараной, в стиках отзывы — 1 честных отзыва покупателей о Порционный кофе Растворимый кофе GTC с гуараной, в стиках

где Ф(х)функция стандартного нормального распределения с математическим ожиданием 0 и дисперсией 1. Для практического применения этого соотношения следует заменить неизвестную эконометрике дисперсию разности частот на оценку этой дисперсии:

С помощью указанной выше математической техники можно показать, что

При справедливости гипотезы однородности M(р_1* - р_2*) = 0

  1. Вычислить статистику

  2. Сравнить значение модуля статистика |Q| с граничным значением K. Если |Q| le K, то принять гипотезу однородности H_0 . Если же |Q| > K, то заявить об отсутствии однородности и принять альтернативную гипотезу H_1 .

Граничное значениеКстатистического критерия проверки однородности. Из приведенных выше предельных соотношений следует, что при справедливости гипотезы однородности H_0alpha=P(|Q| > K)  n_1 to infty, n_2 to infty alpha to 1-Ф(K) Ф(-K)=2-2Ф(K)

Следовательно, граничное значение в зависимости от уровня значимости целесообразно выбирать из условия

K=K(alpha)=Ф^{-1} left(1-frac{alpha}{2} right) Ф^{-1}функция, обратная к функции стандартного нормального распределения. В социально-экономических исследованиях наиболее распространен 5% уровень значимости, т.е. alpha=0.05К = 1,96

Пример. Пусть в первой группе из 500 опрошенных ответили “да” 200, а во второй группе из 700 опрошенных сказали “да” 350. Есть ли разница между генеральными совокупностями, представленными этими двумя группами, по доле отвечающих “да”?

Уберем из формулировки примера термин “генеральная совокупность”.

Пусть из 500 опрошенных мужчин ответили “да, я люблю пепси-колу” 200, а из 700 опрошенных женщин 350 сказали “да, я люблю пепси-колу”. Есть ли разница между мужчинами и женщинами по доле отвечающих “да” на вопрос о любви к пепси-коле?

В рассматриваемом примере нужные для расчетов величины таковы: n_1=500, p_1*=200/500=0.4; n_2=700, p_2*=350/700=0.5|Q| = 3,45 > 1,96по рассматриваемому признаку – любви к пепси-коле. Необходимо отметить, что результат проверки гипотезы однородности зависит не только от частот, но и от объемов выборок. Предположим, что частоты (доли) зафиксированы, а объемы выборок растут. Тогда числитель статистики Qисключение – когда в числителе стоит 0. Следовательно, вывод эконометрика должен выглядеть так: “различие обнаружено” или “различие не обнаружено”. Во втором случае различие, возможно, было бы обнаружено при увеличении объемов выборок.

Как и для доверительного оценивания вероятности, во ВЦИОМ разработаны две полезные таблицы, позволяющие оценить вызванные чисто случайными причинами допустимые расхождения между частотами в группах. Эти таблицы рассчитаны при выполнении нулевой гипотезы однородности и соответствуют ситуациям, когда частоты близки к 50% (табл.2.7)

или к 20% (табл.2.8). Если наблюдаемые частоты – от 30% до 70%, то рекомендуется пользоваться первой из этих таблиц, если от 10% до 30% или от 70% до 90% – то второй. Если наблюдаемые частоты меньше 10% или больше 90%, то теорема Муавра-Лапласа и основанные на ней асимптотические формулы дают не очень хорошие приближения, целесообразно применять иные, более продвинутые математические средства, в частности, приближения с помощью распределения Пуассона.

В условиях разобранного выше примера табл.2.7 дает допустимое расхождение 7%. Действительно, объем первой группы 500 отсутствует в таблице, но строки, соответствующие объемам 400и 600, совпадают для первых двух столбцов слева. Эти столбцы соответствуют объемам второй группы 750 и 600, между которыми расположен объем 700, данный в примере.

Он ближе к 750, поэтому берем величину расхождения, стоящую на пересечении первого столбца и второй (и третьей) строк, т.е. 7%. Поскольку реальное расхождение (10%) больше, чем 7%, то делаем вывод о наличии значимого различия между группами. Естественно, этот вывод совпадает с полученным ранее расчетным путем.

Допустимое расхождение Delta=Delta (alpha) Qвывод о том, что верна гипотеза однородности. Следовательно, допустимое расхождение Delta=Delta (alpha)K(aklpha)= frac{Delta (alpha)}{sqrt{frac{p_1*(1-p_1*)}{n_1} frac{p_2*(1-p_2*)}{n_2}}}

Таким образом,

 Delta (alpha)=K(aklpha)= frac{Delta (alpha)}{sqrt{frac{p_1*(1-p_1*)}{n_1} frac{p_2*(1-p_2*)}{n_2}}}Delta=delta (alpha)=1.96*0.029 approx 0.057коэффициентыK(alpha) K(0,01) = 2,58K(0,10) = 1,64Delta=Delta (alpha)= 2,58 *0,029 = 0,07482 approx 0,075табл.2.7 выше.

Анализтабл.2.7 и табл.2.8 показывает, что для констатации различия частоты должны отличаться не менее чем на 6%, а при некоторых объемах выборок – более чем на 10%, при объемах выборок 100 и 100 – на 19%.

В связи с этим возникает вопрос: каково типовое отличие частот в двух выборках из одной и той же совокупности? Разность частот в этом случае имеет нулевое математическое ожидание и дисперсию

p(1-p)(frac{1}{n_1} frac{1}{n_2})=frac{p(1-p)(n_1 n_2)}{n_1n_2}р(1-р)р=1/2максимум равен 1/4р=1/2дисперсия разности частот равна frac{0.25*1000}{500*500}=frac{250}{250*1000}=frac{1}{1000}sigmaзначение не превосходит по модулю 0,67 (а в 50% случаев – больше 0,67), то типовой разброс равен 0,67 sigma

Оцените статью
Про кофе
Добавить комментарий

Adblock
detector