Характеристика методов сбора данных: понятие и группировка проекционных методов

1. ПРОЕКЦИОННЫЕ МЕТОДЫ Ассоциативные методы Завершение ситуации Конструирование ситуации Экспрессивные методы Словесная ассоциация Оценка мини-концепций Свободная ассоциация Завершение предложения Завершение истории Интерпретация рисунков Анимационные тесты Сортировка картинок Коллаж Составление списка покупок Ролевая игра, репетиция роли Метод третьего лица Метод кейсов Характеристика методов сбора данных: понятие и группировка проекционных методов Проекционные методы – это методы качественных исследований, позволяющие выявить и понять причины поведения потребителей, которые имеют неосознанный характер. Группировка проекционных методов

2. Преимущества проекционных методов они позволяют получить информацию, которую бы респонденты не дали, если бы знали о целях исследования; проекционные методы позволяют выявить скрытые мотивы и убеждения респондентов. Недостатки проекционных методов являются достаточно сложными и требуют использования высококвалифицированных специалистов, много времени и ресурсов; услуги профессиональных интервьюеров и аналитиков дорого обходятся заказчику; они пригодны в поисковых исследованиях для получения начальных сведений о предмете исследования; их следует применять, когда информацию невозможно получить через использование других методов; существуют сложности с обработкой и интерпретацией результатов. Характеристика методов сбора данных: преимущества и недостатки проекционных методов

3. Характеристика методов сбора данных: mix-методики Mix-методики — смешанные методы исследований, довольно удачно сочетающие в  себе достоинства качественных и количественных методов, являющиеся специфическими маркетинговыми методами. Виды mix-методик • Hall-test — метод исследования, в ходе которого довольно большая группа людей (до 100-400 человек) в специальном помещении тестирует определенный товар и/или его элементы (упаковку, рекламный ролик и т. п.), а затем отвечает на вопросы (заполняет анкету), касающиеся данного товара. Данный метод применяется для оценки потребительских свойств товара по разным тестируемым характеристикам с целью их улучшения; при тестировании элементов рекламных обращений для оптимизации рекламной компании; для получения информации о поведении потребителей (определяются критерии выбора, частота и объем потребления марок изучаемой товарной группы).

4. Характеристика методов сбора данных: mix-методики  • Home-test — аналогичен hall-тесту, с той лишь разницей, что тестирование товара происходит в домашних условиях. Применяется этот метод при необходимости длительного тестирования товара. Используется для решения задач по позиционированию нового товара, относящегося к определенной товарной группе; проверки восприятия потребительских свойств товара; определения оптимальной цены товара и других характеристик. • Mystery Shopping (таинственный покупатель) — метод исследований, предполагающий оценку уровня обслуживания с помощью специалистов, выступающих в роли подставных покупателей (заказчиков, клиентов и т. п.). Практическое применение метода состоит в вычислении общего качества обслуживания и индивидуальных индексов работников, от которых зависит заработная плата; позволяет сфокусировать тренинги персонала на определенных направлениях и оценить их эффективность. • By car test – метод, предполагающий использование автомобиля, который движется по заранее оговоренному заказчиком маршруту. В процессе движения исследуется эффективность наружной рекламы и оформление витрин. Метод позволяет выявить, насколько хорошо замечается и запоминается наружная реклама и определить эффективность ее воздействия в зависимости от места расположения.

5. Характеристика методов сбора данных: эксперимент Эксперимент – это исследование, в котором условия контролируются таким образом, чтобы имелась возможность манипулирования одной или несколькими независимыми переменными с целью проверки гипотез относительно зависимой переменной. Ключевые управленческие решения при проведении эксперимента • определение целей эксперимента; • выбор вида экспериментально проекта; • выбор условий эксперимента (полевой или лабораторный); • определение внутренних и внешних угроз достоверности эксперимента и методов контроля факторов, угрожающих достоверности.

6. Характеристика методов сбора данных: базовые понятия эксперимента • Независимая переменная - переменная, которой исследователь может манипулировать независимо от каких-либо других переменных. При этом гипотеза утверждает, что независимая переменная является причиной. • Зависимая переменная - переменная, значение которой зависит от манипуляций исследователя. Она является критерием, по которому оцениваются результаты эксперимента. Изменение зависимой переменной является следствием изменений независимой переменной. • Единица тестирования - субъект, чьи реакции на экспериментальные воздействия наблюдаются и измеряются. • Манипулирование - создание разных уровней значений независимой переменной (после чего наблюдается их воздействие на зависимую переменную) называют манипулированием независимой переменной.

7. Характеристика методов сбора данных: базовые понятия эксперимента • Экспериментальное воздействие - изучаемые варианты манипуляции независимой переменной. Например, различные величины значений рекламного бюджета. • Экспериментальная группа - группа объектов, подвергаемых экспериментальным воздействиям. • Контрольная группа - группа субъектов, не подвергаемых экспериментальным воздействиям. • Внешние переменные - переменные, которые влияют на реакции единиц тестирования и на результаты экспериментального исследования. Эти переменные оказывают влияние на изменение зависимых переменных и могут разрушить результаты эксперимента. Их иногда называют разрушительными переменными. • Эффект искажения вследствие отбора - если экспериментальная группа существенно отличается от изучаемой совокупности, результаты эксперимента будут недостоверны. Такое явление называют искажение вследствие отбора. Если субъекты, составляющие экспериментальную группу, отличаются от субъектов, составляющих контрольную группу, то результаты эксперимента будут объясняться этими различиями, а не проводимыми в его рамках манипуляциями.

8. Характеристика методов сбора данных: базовые понятия эксперимента • Рандомизация - процедура, при которой отнесение субъектов или экспериментальных воздействий к экспериментальной и контрольной группе, производится случайным образом. Рандомизация позволяет контролировать внешние переменные и повышает надежность эксперимента. • Блокировка - введение в эксперимент некоторой переменной, манипулирование которой не производится, после чего группы уравниваются по признаку этой переменной. • Выравнивание - процедура отнесения субъектов к группам таким образом, чтобы группы респондентов соответствовали друг другу по основным характеристикам. Выравнивание позволяет уменьшить ошибку эксперимента, которая является следствием искажения отбора.

9. Характеристика методов сбора данных: базовые понятия эксперимента • Эффект воздействия - проведение эксперимента может изменить экспериментальное воздействие и повлиять на результаты эксперимента. • Эффект Хоторна - эффект воздействия, который оказывают сами субъекты из-за того, что они знают о том, что принимают участие в эксперименте. • Эффект ожидания - эффект воздействия при котором поведение субъекта меняется в соответствии с гипотезой исследователя. Если субъекты понимают, что хочет получить экспериментатор, то они будут вести себя так, чтобы эти ожидания подтвердились, что приводит к ошибке в результатах эксперимента. • Модель эксперимента - набор процедур, которые направляют эксперимент и определяют: набор переменных для манипулирования; набор зависимых переменных, которые будут изменяться; уровни экспериментальных воздействий; способы выбора единиц тестирования и их распределения по группам; методы контроля искажений при отборе; минимизацию влияния внешних переменных.

10. Характеристика методов сбора данных: основные обозначения, используемые при проведении эксперимента

11. Характеристика методов сбора данных: основные обозначения, используемые при проведении эксперимента

12. Характеристика методов сбора данных: классификация моделей эксперимента • Модели предварительного эксперимента • Модель «одна группа, только после»; • Модель «одна группа до и после»; • Модель «контрольная группа, не прошедшая выравнивание»; • Модель «контрольная группа, прошедшая выравнивание». • Модели истинных экспериментов • Модель «две группы до и после»; • Модель «две группы только после»; • Модель четырех групп Р.Л. Соломона. Классические модели • Модели квазиэкспериментов (модели псевдоэкспериментов) • Модель временного ряда; • Модель продолжительного панельного исследования. Модели экспериментов Полностью случайные модели Статистические модели Модель рандомизированных блоков Модель латинского квадрата Факторные модели

13. Характеристика методов сбора данных: модели эксперимента • Модель «контрольная группа не прошедшая выравнивание»:EG Х О1…СG О2. Определяют разность между О1 и О2. При проведении этого эксперимента экспериментальная и контрольная группы разделены. На контрольную группу не воздействуют. Участники групп не должны пересекаться. Таким образом, удается избавиться от исторического эффекта, но искажение условий эксперимента может быть обусловлено искажением вследствие отбора. Оно будет особенно большим, если применяется самостоятельный отбор, то есть экспериментальная группа состоит из тех, кто добровольно решил принять участие в исследовании. • Для того чтобы уменьшить искажение из-за отбора проводят выравнивание экспериментальной и контрольной групп. В данном случае имеет место модель «контрольная группа, прошедшая выравнивание»:EG М Х О1…. СG М О2. Параметр М означает, что группы прошли выравнивание по некоторым переменным. Эту модель часто применяют при ограниченном бюджете исследования и небольших объемах выборки.

14. Характеристика методов сбора данных: модели эксперимента • Сделать эксперимент более достоверным позволяет так же проведение измерений до экспериментального воздействия. В этом случае используется модель «одна группа до и после» (EG О1 Х О2). Измерение до эксперимента позволяет повысить степень контроля. Если наблюдение открытое, то снижается внутренняя достоверность из-за появления следующих эффектов: • эффект измерения до экспериментального воздействия (беспокойство респондентов проведением измерений и желание дать социально приемлемый ответ; рост интереса респондентов к предмету исследования); • эффект отсева (поведение некоторых участников эксперимента невозможно будет замерить повторно, так как они прекратят свое существование или окажутся недоступными, причем отсев будет неодинаков по изучаемой выборочной совокупности); • эффект инструментария (может измениться анкета, сами интервьюеры, измерительные шкалы через определенный период времени).

15. Характеристика методов сбора данных: модели эксперимента • Модель «две группы, только после» имеет вид: EGR Х О1 ….. СGR О2. В данном случае R означает, что единицы тестирования были распределены случайным образом между экспериментальной и контрольной группой. При больших объемах выборки рандомизация обеспечит идентичность экспериментальной и контрольной группы. Эта модель свободна от искажений, возникающих при проведении измерений до эксперимента. • Модель «две группы, до и после» (EGR О1 Х О2 … СGR О3 О4) предполагает использование контрольной группы, которая помогает минимизировать исторический эффект и эффект зрелости, а так же позволяет контролировать влияние О1 и О2. Исследователя интересует разность О1 и О2 и О3 и О4. Однако эффект измерения до эксперимента в этой модели может привести к искажению результатов эксперимента. • Модель четырех групп Р.Л. Соломона позволяет контролировать эффект измерения до экспериментального воздействия как на О1, так и на Х и О2. Эту модель можно записать следующим образом: EGR О1 Х О2…. СGR О3 О4 … EGR Х О5 … СGR О6. При проведении этого эксперимента определяют несколько разностей: О2 и О4; О2 и О1; О4 и О3; О6 и О5. Если между этими показателями наблюдается согласие, то можно сделать выводы относительно Х. Если согласия нет, то измеряют эффект воздействия и предварительного измерения: (О2 - О4) – (О5 - О6).

16. Характеристика методов сбора данных: модели эксперимента • Модели временных рядов (EG О1 О2 О3 О4 Х О5 О6 О7 О8) аналогичны моделям «одна группа, до и после», за исключением того, что в них проводится несколько измерений, в течение которых осуществляется экспериментальное воздействие. Такой эксперимент может проводиться на основе одной или нескольких разных выборок. • Исследование тренда предполагает, что измерения проводятся в течение длительного времени на основе последовательно сформированных выборок, взятых из одной и той же генеральной совокупности. Результаты эксперимента показывают тенденции в развитии событий. Исследования тренда дадут больше информации, если анализировать несколько тенденций одновременно. Они позволяют нивелировать эффект зрелости, но не позволяют устранить исторический эффект. • Продолжительные панельные исследования основываются на проведении серии измерений одной выборки в течение длительного периода времени. В данном случае можно сделать выводы об изменениях, которые характерны для выборки в целом и каждого отдельного его представителя. Для таких экспериментов характерна низкая внутренняя достоверность, что обусловлено эффектом измерения до проведения эксперимента, историческим эффектом, эффектом измерительного инструментария и неслучайным отбором.

17. Характеристика методов сбора данных: модели эксперимента • Полностью случайная модель предполагает, что единицы тестирования отбираются из списка генеральной совокупности случайно, и аналогичным образом распределяются между экспериментальной и контрольной группой. Выразить суть эксперимента через символы можно следующим образом: EG1 R Х1 О1 … EG2 R Х2 О2 … EG3 R Х3 О3. В этой модели Х1 – первый уровень экспериментального воздействия; Х2 – второй уровень; Х3 – третий уровень. Отдельной контрольной группы не существует. Каждое из воздействий является контрольным для всех остальных. Цель эксперимента состоит в сопоставлении всех экспериментальных воздействий. • Модели рандомизированных блоков предполагают, что рандомизация производится по всем переменным, так как экспериментальная группа не должна отличаться от контрольной ни по одной переменной. Модель прошедших рандомизацию блоков предполагает использование рандомизации и выравнивания. Проводя исследование, выявляют переменные, имеющие первоочередное значение и контролируют их посредством введения блоков. Контролируемые переменные используются для выделения блоков, а затем эксперимент с рандомизацией блоков проходит в каждом блоке (EG1 R Х О1… СG1 R О2 / EG2 R Х О3… СG2 R О4). Сплошная линия разделяет два эксперимента.

18. Характеристика методов сбора данных: модели эксперимента • В факторной модели одновременно рассматриваются две и более экспериментальные переменные. Каждое сочетание уровней экспериментальных воздействий применяется к случайно выбранным группам. В общем виде эту модель можно представить следующим образом: EG1 R Х1 О1…. EG2 R Х2 О2 … EG3 R Х3 О3 … EG4 R Х4 О4…. EGnR Хn Оn. Этот вид эксперимента позволяет определить эффект взаимодействия, то есть совместное влияние факторов. Факторная модель включает три и более переменных. Каждая переменная будет обеспечивать основной эффект (собственное воздействие), а каждая пара переменных – эффект взаимодействия. Экспериментальные группы должны быть сформированы для каждого сочетания уровней экспериментальных воздействий. Проблемой факторных экспериментов является то, что количество экспериментальных групп быстро увеличивается. Факторные модели могут быть преобразованы таким образом, что это позволят ввести эффект блоков, можно использовать процедуры выравнивания при создании экспериментальных групп.

19. Характеристика методов сбора данных: модели эксперимента • Метод латинского квадрата позволяет уменьшить количество групп, если взаимодействия между уровнями воздействия и контролируемыми переменными можно считать незначительными. Эта модель позволяет контролировать две переменные без увеличения объема выборки. Однако она требует равного числа строк, столбцов и уровней воздействия. Модель не пригодна для оценки эффектов взаимодействия. Наглядно эта модель представить следующим образом: Контролируемая переменная 1 (переменная для блокировки 1) В квадратах цифрами обозначены уровни воздействия 3 4 1 2 2 3 4 1 1 2 3 4 4 1 2 3 Контролируемая переменная 2 (переменная для блокировки 2)