Основными характеристиками информации для поддержки принятия решений должны быть ее актуальность, своевременность, надежность и точность.
Релевантность относится к степени, в которой информация способна уменьшить неопределенность, которую имеет лицо, принимающее решение, относительно возможного результата выбора той или иной альтернативы действия.
Информация должна помочь предсказать, что произойдет, предвидеть результат решения. Это требование приводит к поиску информации о переменных (причинах), которые влияют на результат (эффект). Если таких отношений нет, информация не имеет значения.
Возможность относится к моменту, когда информация должна быть доступна; то есть до принятия решения. Эта функция, которая может показаться слишком очевидной, больше связана с тем, когда возникает необходимость в информации, чем с тем, когда она должна быть доставлена.
То есть вы должны быть проинформированы, прежде чем принимать решение, но предвкушение, с помощью которого устанавливается, какая информация является необходимой для ее поддержки, приводит к тому, что она требует большего или меньшего давления для ее получения. Разница во времени напрямую влияет на качество и стоимость информации. Иногда решение должно быть принято без информации.
Принятие решения аналогично принятию ставки. Чтобы предсказать исход поединка, игрок пытается уменьшить свою неопределенность с помощью соответствующей информации, доступной до боя. Например, вес участников, их рост и охват, а также результаты их предыдущих боев. Бесполезно знать такие данные, как имя его братьев или марка мыла, которое они используют; они просто не снижают неопределенность исхода боя.
Информация имеет ценность, так как неопределенность уменьшается. Кроме того, в прямых, хотя и не пропорциональных отношениях, стоимость его получения увеличивается. С практической точки зрения, можно использовать монету, чтобы подбросить ее в воздух, и выбрать боксера, чтобы сделать на нее ставку. Кроме того, вы можете использовать монету, чтобы купить газету и узнать некоторые подробности в разделе спорта.
Это означает, что решения могут приниматься с информацией или без нее, особенно в тех случаях, когда информация не изменит предыдущую позицию лица, принимающего решение.
Если информация не имеет возможности изменить решение, ее не стоит получать. Это также не стоит усилий, когда стоимость слишком высока или когда она уменьшает неопределенность до такой степени, что это не помогает с достаточной уверенностью предсказать ожидаемый результат решения.
В случае исследования рынка стоимость информации обычно намного меньше, чем добавленная стоимость для принятия решений. Лучше принимать решения с помощью информации, даже если это не идеальная информация.
Точность и достоверность приводят к точной и правдивой информации, что делает ее достоверной. Обе характеристики в основном связаны с определением источников и способом получения информации из них.
В случае исследования между людьми, они имеют отношение к процессу отбора тех, кто становится частью выборки, и к разработке инструмента для получения информации от них.
Определение размера выборки и процесс выбора выборки являются единственными двумя аспектами процесса исследования рынка, для которых можно количественно оценить ошибки. Что касается других аспектов, то могут быть установлены только процедуры и стандарты, которые, если они будут соблюдаться, уменьшат вероятность возникновения ошибок.
Отличным примером способа уменьшения ошибок в исследованиях рынка является Стандарт обслуживания для исследования рынка в Мексике (ESIMM), установленный с 2000 года Мексиканской ассоциацией агентств по исследованию рынка (AMAI).
Стандарт определяет основные элементы качества, которыми должны обладать компании, занимающиеся исследованиями рынка, и внедряет документированные процедуры, обеспечивающие повторяемость качества и приводящие к удовлетворенности потребителей. Это очень важное усилие, впервые в мире, для профессионализации деятельности и саморегуляции, очень помогает повысить достоверность результатов исследований.
Его реализация в основном приводит к большей надежности и точности, хотя и не столько к большей актуальности и возможностям. Эти две характеристики не являются результатом исключительно вклада агентства, проводящего исследование, поскольку они в очень высокой степени требуют участия клиента, который запрашивает это.
Актуальность информации и возможность ее получения зависят главным образом от пользователя, который ее запрашивает, и, следовательно, наиболее важным элементом, обеспечивающим достижение обеих характеристик, является адекватная формулировка запроса на исследование пользователем и предложение на исследование. поставщиком информации.
Как качество информации, так и качество отношений между клиентом и агентством зависят от совместной работы обоих в начале исследования рынка.
Здесь нет волшебных формул, гораздо менее стандартизированных процедур, просто тяжелая работа. Если клиент хочет получить большую выгоду от исследовательского отдела или агентства, или если агентство хочет повысить качество своих клиентов, они должны интенсивно сотрудничать в начале проекта. Это больше работы, конечно. Но добавленная стоимость удивляет.
Еще один ценный аспект процесса исследования, который повышает актуальность информации для принятия решений, заключается в анализе и интерпретации результатов исследования. Помимо подготовки отчетов, в которых сообщается о результатах, требуется не только надлежащая обработка соответствующих статистических методов, использование которых должно быть предусмотрено с самого начала проекта, но также и острая точка зрения, способная найти истинное значение того, что эти Результаты представляют решение, которое вы хотите принять.
ESIMM способствует повышению точности и достоверности информации, полученной в результате исследований рынка, но требует иных усилий, чем его процедуры, для обеспечения актуальности и своевременности.
Если клиент хочет получить большую отдачу от своего агентства или отдела исследования рынка и если агентство хочет повысить качество своих клиентов, оба должны интенсивно сотрудничать в начале исследования.
Лучшей отправной точкой является хороший «запрос на обучение» со стороны клиента, который приводит к лучшему «предложению об обучении» со стороны агентства. И не забывайте, что переговоры о ценах должны быть сбалансированы со временем переговоров, так как эти два фактора значительно влияют на качество информации.
ESIMM (стандарт обслуживания для исследования рынка в Мексике), установленный с 2000 года Мексиканской ассоциацией агентств по исследованию рынка (AMAI), означает усилия по стандартизации исследований, проводимых агентствами.
Однако эта инициатива больше ориентирована на удовлетворение клиента исследования, чем на качество исследований, а также оставляет в стороне требования к качеству, которые само Агентство должно навязать клиенту.
Действительно, существуют требования к качеству, которые поставщик должен требовать от своего клиента. Два наиболее важных связаны с предоставлением полной информации и своевременной и справедливой оплатой.
Первоначальное сотрудничество между Клиентом и Агентством приводит к тому, что исследование получает действительно актуальную информацию и проводится в нужное время и по правильной цене. Это настоящая полезность использования таких инструментов, как приложение и учебное предложение.
Таким образом, возможные различия между требованиями удовлетворенности потребителя и методологической силой исследования также корректируются. Так же, как возможные различия между тем, что считает агентство, должна быть исправлена информация, в которой нуждается клиент, и то, что клиент считает действительно относящимся к его решению.
Другими словами, поскольку ни клиент не обязательно является экспертом по исследованию рынка, ни агентство не обязательно является экспертом по принятию деловых решений, оба должны интенсивно сотрудничать в начале проекта.
Сотрудничество может выходить за рамки разработки проекта, поскольку иногда требуются совместные решения относительно образца, инструмента измерения, анализа и представления результатов.
Процедурно, ESIMM предусматривает такую возможность и устанавливает требование документировать такие решения с помощью доказательств и их разрешения любой из сторон, клиента или агентства. Любопытно, что эта практика была обычно принятой в отношениях между клиентом и рекламным агентством, а не среди агентств по исследованию рынка.
Во время строгого применения ESIMM следует проявлять осторожность с риском бюрократизации, которая подавляет творческий потенциал, а также с риском подвергать себя больше требованиям удовлетворенности клиентов, чем методологической и академической обоснованности исследования рынка.
Актуальность и своевременность информации об исследовании значительно возрастают благодаря совместному участию клиента и агентства в начале исследования.
С другой стороны, на достоверность и точность информации могут влиять ошибки, допущенные в ходе исследования и связанные в основном с разработкой вопросников, процедурой выборки, анализом результатов и их интерпретацией.
В количественном исследовании хороший дизайн вопросника - это скорее результат применения здравого смысла, чем любой другой метод. Единственная проверенная процедура для уменьшения ошибок - это тестирование этой анкеты с людьми того же профиля, что и те, кто будет составлять выборку.
До этого требуется тесный контакт с людьми того же профиля, чтобы знать язык, который они используют, как они выражают себя, и, что еще более важно, ответы, которые они дают на вопросы, которые им задают. поза.
Многие ошибки, которые могут возникнуть в вопроснике, являются предсказуемыми и, следовательно, их можно избежать с помощью хорошего процедурного контроля. Единственная неизбежная ошибка - это ошибка тех людей, которые отказываются отвечать на вопросы. Кроме того, это бесценная ошибка, так как никогда не будет возможности узнать, что ответили бы эти люди.
Процедура отбора проб в лучшем случае является подозрительной и поэтому подвергается бесчисленным критикам. Это происходит как между непрофессионалами, так и между экспертами, поскольку последние иногда не имеют правильных оснований.
Сомнения, как правило, связаны с определением размера выборки, поскольку на практике ошибки на практике в основном связаны с методом отбора интервьюируемых.
Размер выборки, в большинстве исследований, где требуется вероятностная выборка, обычно больше минимума, необходимого для того, чтобы сделать выводы о характеристиках исследуемой популяции. Это является результатом необходимости включать квоты собеседника в таком размере, чтобы они позволяли проводить перекрестный анализ информации позже.
Истинные ошибки выборки возникают, когда нет систематической и объективной процедуры выбора респондентов для включения. Желание сохранить стоимость обучения на низком уровне приводит к использованию процедур отбора интервьюируемых для удобства при отсутствии структуры выборки.
То, что выборка не является вероятностной, означает лишь то, что результаты исследования не могут быть экстраполированы из выборки в совокупность. Информация может быть актуальной и своевременной и как таковой достаточной для принятия решения. Однако невозможно определить его надежность и точность.
Наконец, при анализе результатов и их интерпретации возникают ошибки при обработке информации, полученной в исследовании, как по форме, так и по существу. Это иногда числовая статистическая обработка информации неадекватна, в то время как в других интерпретация результатов вызывает ошибку и приводит к выводам, которые не являются подходящими.
Определение размера выборки и процесс выбора выборки являются единственными двумя аспектами процесса исследования рынка, для которых можно количественно оценить ошибки. Эта количественная оценка распространяется на анализ результатов описательного исследования.
Точность и достоверность информации, полученной в результате описательного исследования, зависят главным образом от процедуры выборки, которая включает как определение размера выборки, так и метод выбора респондентов.
Опытным путем процедура выборки основана на интуитивном представлении о том, что можно сделать общие выводы обо всех элементах группы, основываясь на знании только части элементов этой совокупности.
В повседневной жизни это практика, которая распространяется на многие области, поскольку мы обобщаем суждения о людях, продуктах, услугах, погодных условиях и бесчисленных ситуациях, исходя из таких небольших выборок, как краткий обзор посещаемости ночного клуба. (это очень атмосферно) или наблюдение за одним событием (еда здесь очень вкусная).
Теоретически, выборка основана на индукции и подвергает эти предположения вероятностной оценке, чтобы определить степень их приближения к реальности. Другими словами, это позволяет нам узнать или оценить размер ошибки, полученной в результате процедуры выборки.
Предположим следующее количество часов подключения к Интернету для населения из 5 семей:
| F1 | F2 | F3 | F4 | F5 |
| 6 | 5 | 7 | 6 | 9 |
Среднее время соединения составляет 6,60, со стандартным отклонением 1,52, которое является мерой его изменчивости. Другими словами, верно, что население соединяется в среднем немногим более шести с половиной часов, хотя это среднее значение варьируется примерно на полтора часа для каждой семьи.
Хотя на практике используется только одна выборка, если рассматривать все возможные выборки размера 2, можно увидеть, что каждая из 9 возможных выборок позволит оценивать различное среднее количество часов соединения, поэтому оценка будет зависеть из каких образцов выбрано:
|
F1 |
F2 |
F1 |
F3 |
F1 |
F4 |
F1 |
F5 |
F2 |
F3 |
F2 |
F4 |
F2 |
F5 |
F3 |
F4 |
F3 |
F5 |
|
5,5 |
6,5 |
6,0 |
7,5 |
6,0 |
5,5 |
7,0 |
6,5 |
8,0 |
Процедуре выборки можно доверять, поскольку среднее значение для всех возможных выборок также составляет 6,60.
Ошибка, полученная из выборки, происходит из-за выбора выборки, поскольку, как видно из предыдущего примера, оценка среднего числа часов соединения зависит от того, какие элементы становятся частью выборки.
Стандартное отклонение всех этих возможных выборок размера 2, которое теперь называется стандартной ошибкой, составляет 0,88 часов соединения и может интерпретироваться, например, как 66% возможных выборок, показывающих среднее количество часов между 5,72 и 7,48. в пределах более или менее стандартной ошибки.
Другими словами, 6 из 9 возможных выборок находятся в диапазоне, эквивалентном стандартной ошибке около истинного среднего значения.
Таким образом, мы имеем, что надежность выборки может быть выражена через вероятность того, что любая выборка получит результат в течение определенного интервала.
По мере увеличения размера выборки каждая выборка лучше представляет популяцию, поскольку в этом примере, если бы выборка была размером 4, расчетное среднее значение составило бы 6,5 часов соединения в случае взятия выборки. образованный F1, F2, F3 и F5. И интервал оценки всех возможных образцов будет значительно меньше.
Размер выборки в основном связан с изменчивостью характеристики изучаемой популяции.
Таким образом, популяция бесконечного размера может быть идеально представлена очень маленькой выборкой, при условии, что ее характеристики являются однородными.
Возьмите пример бассейна, в котором, чтобы узнать температуру воды, человек ставит только кончик ноги, только на берег. Взяв этот крошечный образец, можно принять решение относительно всего пула. На самом деле, если температура воды вам кажется приятной, возможно, предложите остальной толпе полностью представиться, а не только носком и не только на берегу.
Таким образом, двумя важными компонентами для определения размера выборки являются надежность выборки, представляющей совокупность (выраженная в стандартных единицах ошибок), и точность, с которой вы хотите сделать оценку.
Размер исследуемой популяции не имеет никакого отношения к определению размера выборки. Доказательством этого является то, что формула для определения размера выборки НЕ включает размер популяции.
Тем не менее, главным образом во внимание к требованиям анализа, он имеет тенденцию использовать большие размеры выборки, чем те, которые теоретически определены. То есть желательно иметь достаточное количество наблюдений (опросов) в каждой ячейке анализа информации, которая получается при сравнении информации между группами респондентов в соответствии с их классификационными данными или другими ответами, полученными в ходе исследования.
Возникают ошибки, возникающие при численном управлении информацией, полученной в исследовании, как по форме, так и по существу. То есть иногда его интерпретация является причиной ошибки и приводит к неуместным выводам.
Совершенно особым образом ошибки допускаются при представлении для сравнения средств или случаев ответов, которые разные группы респондентов дают на один и тот же вопрос, заданный в идентичных терминах.
Без необходимости подробно обсуждать сложные формулы, можно установить некоторые концепции, которые проясняют, что стоит за статистическим сравнением.
Подходящим методом для сравнения средств числовой переменной между двумя или более группами субъектов, которые в свою очередь определяются значениями номинальной или порядковой переменной, является Анализ отклонений.
Он включает в себя вычисление значения F Фишера, которое определяется как результат деления дисперсии в средстве выборки на дисперсию между средними выборки. Значение F, или, скорее, его вероятность появления сообщают нам, являются ли различия между двумя средними значимыми или нет, и, следовательно, если средние значения для наборов элементов являются или не являются статистически равными.
Концептуально это легче понять на простом примере. Допустим, средние часы интернет-соединения в двух группах семей из двух разных NSE составляют 8 и 10 часов в неделю соответственно. Статистически говоря, эти два числа могут быть разными или одинаковыми.
Зачем? Главным образом из-за дисперсии ответов в каждой группе. Давайте посмотрим на следующие гипотетические возможности.
Случай 1. Если среднее значение для первой группы семей исходит исключительно из 8 часов соединения каждого из них, а среднее значение для второй группы семей - исключительно из 10 часов соединения каждого из них, существует высокая вероятность того, что средние значения отличаются друг от друга. Семьи первой группы связаны в течение 8 часов, каждый из них, в то время как вторая 10, также однородно.
Отсутствие изменчивости в каждой группе семей заставляет нас думать, что среднее число часов соединения является мерой, которая очень хорошо (однородно) представляет группу. Кроме того, поскольку средства двух групп различны, считается, что 8 часов первой группы отличаются от 10 часов второй группы.
Случай 2. Если среднее значение, равное 8, в первой группе исходит из ответов, скажем, от 3 до 16 часов; среднее значение, равное 10, находится в диапазоне от 2 до 18 часов, наиболее вероятным является то, что по статистике оба числа, 8 и 10, следует считать равными.
Другими словами, изменчивость в каждой группе семей заставляет нас полагать, что их средние значения не являются достаточно репрезентативной мерой семей, которые их составляют. Таким образом, среднее число 8 часов соединения может фактически составлять всего 3 или даже 16; в то время как число 10 часов соединения изменяется практически в пределах одного диапазона.
Если числа плохо представляют группу, одно из следствий этого заключается в том, что вряд ли можно считать, что средние 8 и 10 часов соединения на самом деле разные цифры.
Случай 3. Альтернативно, два арифметически идентичных средства можно считать статистически различными. В этом же примере 8 часов соединения в среднем в двух группах можно было бы считать существенно отличающимися, если они имеют различную изменчивость.
Скажем, один из них является результатом индивидуального потребления 7, 8 или 9 часов в каждой семье (очень однородное распределение ответов), а другой - потребления от 2 до 20 безалкогольных напитков в неделю; Хотя среднее значение также равно 8, дисперсия ответов настолько велика, что вряд ли можно сказать, что 8 адекватно представляет вторую группу семей. Следовательно, первые 8 (однородные) отличаются от вторых 8 (гетерогенные).
Значение F рассчитывается с учетом дисперсии в каждой группе и дисперсии между группами. Важна не сама ценность, а вероятность ее получения. Отсюда и концепция статистической значимости.
Вероятность получения окончательного значения F в случайном распределении заставляет нас задуматься о том, является ли указанное значение достаточно большим, чтобы сделать вывод, что оно произошло не случайно, а скорее из реальных различий между сравниваемыми группами.
Поскольку на результирующее значение также влияют характеристики процедуры выборки, вероятность ее возникновения сравнивается с процентом достоверности, с которой был определен размер выборки.
Таким образом, для образца с 95% -ной достоверностью значение F со значительной релевантностью будет случайным не более чем в 5% случаев.
Когда ответы на вопрос даны не в числовом выражении, а на основе номинальных или порядковых ответов, то средства не могут и не должны быть рассчитаны, но частота ответов должна контролироваться.
Чтобы оценить, являются ли два инцидента ответа одинаковыми или разными между двумя группами респондентов, для вычисления используется значение хи-квадрат, которое по определению является суммой долей, имеющих квадрат разностей между наблюдаемыми частотами. и ожидаемые частоты и знаменателем ожидаемой частоты.
Значение хи-квадрат равно нулю, когда различия между наблюдаемой и ожидаемой частотами равны нулю, то есть они согласны.
По мере увеличения числа и значимости различий между частотами значение хи-квадрат также будет увеличиваться как мера расхождения между ними.
Высокое значение хи-квадрат может быть получено случайным образом (из-за характеристик, связанных с размером выборки и выбором), или оно может быть получено, потому что два набора элементов отличаются друг от друга. Опять же, концепция значимой релевантности в сочетании с процентом достоверности выборки.
При сравнении двух фигур друг с другом очень важно учитывать, что их арифметическое различие не похоже на их статистическое различие, поскольку последнее определяется распределением его дисперсии.
