Piata Produselor Lactate Din Judetul Covasna (atestat) proiect
Post on 04-Jul-2015
270 Views
Preview:
Transcript
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
METODE ŞI TEHNICI DE CULEGERE ŞI ANALIZĂ A
INFORMAŢIILOR ÎN CERCETĂRILE DE MARKETING
Fenomenele şi procesele care formează obiectul cercetărilor de marketing descriu un larg evantai
în privinţa naturii lor, a localizării şi formelor de manifestare, a grudului de mobilitate etc. – impunând, în
consecinţă, modalităţi diferite de abordare. De remarcat, în legătură cu acestea, volumul ridicat al
informaţiilor, structura lor eterogenă şi varietatea surselor de provenienţă. Organul de cercetare este
confruntat, deopotrivă, cu informaţii exhaustive, pertinente, semnificative ca şi cu informaţii parţiale,
labile, perisabile.
Toate aceste împrejurări explică necesitatea utilizării unui instrumentar adecvat de investigare.
Eforturile ca şi experienţa acumulată în teoria şi practica cercetărilor de marketing au condus la închegarea
unui sistem de metode şi modele, a unui ansamblu de procedee şi tehnici care favorizează abordarea
ştiinţifică fenomenelor supuse investigaţiei. Bogăţia instrumentrului acumulat permite utilizarea
diferenţiată a metodelor şi tehnicilor de lucru în funcţie de obiectul şi tipul cercetării, de natura
informaţiilor etc.
Orice cercetare de marketing presupune rezolvarea problemelor referitoare la măsurarea
fenomenelor investigate, precum şi selecţionarea metodelor şi tehnicilor de recoltare, prelucrare şi analiză
a informaţiilor.
Măsurarea şi scalarea fenomenelor în cercetările de marketing
În proiectarea unei cercetări de marketing, o importanţă deosebită o prezintă alegerea modalităţilor
de măsurare şi scalare a fenomenelor investigate1. de aici decurg opţiunile în privinţa instrumentarului de
recoltare a informaţiilor ca şi a modalităţilor de analiză a acestora.
Măsurarea reprezintă procesul de exprimare simbolică, numerică sau nenumerică, a gradului în
care un obiect sau fenomen posedă o anumită caracteristică sau proprietate. Atunci când între simbolurile
obţinute relaţii asemănătoare cu relaţiile dintre caracteristicile şi (sau) proprietăţile
_________________________________1Mărginean, I., Măsurarea în sociologie, Editura Ştinţiifică şi Enciclopedică, Bucureşti, 1982
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
obiectului supus investigaţiei se poate spune că obiectivul procesului de măsurare a fost realizat.
Instrumentul cu ajutărul căruia se realizează măsurarea poartă denumirea de scală. Acerasta poate fi
constituită dintr-un instrument fizic, cum sunt cele pentru măsurarea greutăţii ori a lungimii, sau dintr-o
construcţie prezentă în instrumentarul de culegere a datelor de natură calitativă, ca în cazul măsurării
atitudinilor, preferinţelor, imaginii şi a altor componente ale comportamentului consumatorilor.
Activitatea de costruire a scalelor se numeşte scalare. În elaborarea unei scale sunt obligatorii
două cerinţe: să fie inteligibilă de către subiecţii de la care se culeg informaţiile şi să discrimineze
(diferenţieze) niveluri de intensitate ale proprietăţilor obiectului sau fenomenului cercetat.
Chiar dacă obiectivul final este întotdeauna acelaşi, de menţionat faprul că procesul de măsurare a
caracteristicilor tangibile este relativ mai uşor de realizat decât în cazul caracteristicilor intangibile.
Important este ca în toate situaţiile să se găsească un sistem de simboluri numerice care să posede
proprietăţi apropiate de proprietăţile caracteristicilor care care sunt supuse măsurării.
Tipuri de scale
Pentru măsurarea datelor ce se culeg prin cercetările de marketing se poate utiliza o mare varietate
de metode de scalare. Unele servesc pentru scalarea unidimensională, când se măsoară o caracteristică
ori proprietate a obiectivului sau fenomenului cercetat, iar cu ajutorul altor metode se realizează scalarea
multidimensională, tunci când se măsoară simultan mai multe caracteristici sau proprietăţi.
Metodele de scalare pot fi grupate în funcţie de nivelul de măsurare obţinut cu ajutorul lor şi de
proprietăţile statistico-matematice pe care le posedă scala respectivă. Cea mai cunoscută modalitate de
clasificare este cea propusă de unul din clasicii acestui domeniu, S.S. Stevens. Astfel, se consideră că
pentru scalarea datelor ce se decurg din cercetările de marketing se pot utiliza patru tipuri de scale:
nominale, ordinale, interval şi proporţionale. Primelel două se mai numesc şi scale nemetrice
(neparametrice), iar ultimele două tipuri formează categoria scalelor metrice (parametrice).
Fiecare tip de scală are la bază anumite ipoteze în ceea ce priveşte relaţia dintre proprietăţile
fenomenuluzi cercetat şi sistemul lor de măsurare. Când informaţiile referitoare la fenomenele cerecetate
devin mai bogate, se poate trece, în spre cea proporţională – rafinîndu-se totodată şi procesul de măsurare.
Scala nominală, primul tip de scală neparametrică, este cea mai elementară din punct de vedere a
capacităţii de măsurare şi cea mai puţin restrictivă din punct de vedere statistico-matematic. Ea permite
clasificarea subiecţiilor cercetaţi în două sau mai multe grupe, ai căror membri diferă după proprietatea ce
a fost scalată, fără să ducă şi la realizarea unei ordinări a acestora în funcţie de intensitatea proprietăţilor
fenomenului studiat sau la măsurarea distanţelor care îi separă.
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
Toate componentele unei grupe vor primi acelaşi simbol numeric. Un număr va indica apartenenţa
unei componente la o anumită grupă. Dacă, de exemplu, se studiază preferinşele populaşiei pentru o serie
de caracteristici ale uni produs, pentru fiecare carcateristică se pot forma două grupuri distincte: grupul
celor care preferă caracteristica respectivă (culoare, gust, etc.) şi grupul celor care nu o preferă; într-un alt
caz, cercetarea atitudinii populaţiei faţă de un produs existent poate conduce la clasificarea indivizilor
cercetaţi în: indivizi cu atitudine favorabilă, indivizi cu atitudine nefavorabilă şi indiviz indecişi. Acest tip
de scală este foarte mult utilizat în cercetările de marketing unde multe variabile nu pot fi conceptualizate
decât în forma categorială. Exemple de astfel de variabile sunt: sexul, starea civilă, vârsta, statutul socio-
profesional etc. Unele variabile au două stări posibile, altele mai multe.
În construirea unei scale nominale trebuie urmărit ca în clasificarea propusă săse prevadă toate
grupele posibile. Totodată se impune ca grupele să se excludă reciproc din punct de vedere al proprietăţii
scalate.
Scala ordinală, al doilea tip de scală neparametrică, permite ordonarea variantelor cercetate (de
exemplu, patru produse) în funcţie de un anumit criteriu (preferinţa), folosindu-se valori ordinale: primul,
al doilea, altreilea, etc. Această scală nu permite însă evaluarea distanţelor dintre variante. Dacă produsele
A, B, C şi D ocupă locurile întâi, doi, trei, şi respectiv patru, în privinţa gustului, aceasta nu spune numic
despre distanţele existente între ele; astfel, este posibil ca distanţa între A şi B să fie mai mare, egală sau
mai mică decât cea dintre C şi D.
Scala interval, prima dintre cele două tipuri de scale metrice, se bazează pe utilizarea unor unităţi
de măsură egale, care fac posibilă stabilirea nu numai a ordinii variantelor analizate, ci şi a distanţelor
dintre ele. Aici, atât semnificaţia punctului zero (originea) cât şi mărimea unităţii de măsură sunt stabilite
de către cercetător (exemplele cele mai tipice reprezintă cunoscutele scale Fahrenheit şi Celsius pentru
măsurarea temperaturii: punctul zero al fiecăreia din cele două au semnificaţii diferite). Trebuie subliniat
şi faptul, că informaţia obţinută cu ajutorul unei scale interval nu este distorsionată dacă un număr cu o
anumită semnificaţie pe scală se înmulţeşte cu o constantă pozitivă „a” şi dacă acestui produs i se adaugă
o altă constantă „b”; cu alte cuvinte, este posibilă o transformare de tipul f(x)=ax+b. În schimb,
multiplicarea sau divizarea unui număr pe scală la altul nu se poate realiza în cazul unei scale interval. De
aici rezultă că, dacă două persoane au poziţiile 1 şi respectiv 2 pe o scală a preferinţelor, se poate afirma
despre ele că sunt tot atât de distincte ca şi două persoane cu poziţiile 4 şi respectiv 5; nu se poate spune
însă că o persoană a cărei preferinţă este notată cu 10, are preferninţa de două ori mai puternică decât o
persoană notată cu 5.
Scala proporţională este cea mai sofisticată dintre toate tipurile de scale. Ca şi scala interval, ea
este împărţită în intervale egale, fiecăreia corespunzându-i un anumit număr, dar ea are un zero unic.
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
Diferitele unităţi de măsură pentru exprimarea vânzărilor, lungimii, greutăţii, volumului, vitezei etc., sunt
exemple de scale proporţionale; originea scalei pentru măsurarea lungimii, de pildă, are aceeaşi
semnificaţie, indiferent dacă unitatea este metrul sau yardul. Scala proporţională permite efectuarea
tuturor operaţiunilor admise de celelalte scale, inclusiv multiplicarea sau divizarea unui număr de pe scală
la altul. În acest caz, se poate afirma că, spre exemplu, 12 are o valoare de trei ori mai mare ca 4.
Situaţia comparativă a celor patru tipuri de scale
Tipul de scală
Caracteristici pe care le posedă Preferinţa
Permite
clasificări
Permite
ordonări
Intervale
egale
Origine
unică
Cercetă-
torului
Respon-
dentului
Nominală Da Nu Nu Nu
↓ ↑Ordinală Da Da Nu Nu
Interval Da Da Da Nu
Proporţională Da Da Da Da
Aşadar, proprietăţile celor patru tipuri de scale sunt diferite, după cum se poate observa din tabelul
sintetic anterior. De aici decurg şi posibilităţile diferite pe care le oferă informaţiile provenite din cele
patru tipuri de scale în procesul analizei, interpretării şi folosirii lor.
În general, informaţiile surprinse ajutorul acetor patru tipuri de scale se pretează la o anumită
analiză statistico-matematică. Alegerea modalităţii de analiză se face avându-se în vedere următoarele
criterii:
- tipul de scală utilizat;
- numărul eşantioanelor cercetate – unul, două, mai mult de două;
- dacă eşsantioanele supuse analizei (când sunt două sau mai multe) sunt dependente (ca în cazul
cercetărilor longitudinale de tip panel, al unor experimente de marketing etc.), sau
independente unele faţă de altele. În acest din urmă caz (cel mai frecvent în cercetările de
marketing ), analiza statistico-matematică a informaţiilor se poate realiza cu ajutorul
instrumentarului prezentat în tabelul de mai jos.
Instrumente de analiză statisstică a informaţiilor
corespunzătoare diferitelor tipuri de scale
Indicatori Tendinţa Testul pentru semnificaţia Măsurarea
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
statistici
Tipuri de scale
centrală
statistică a diferenţelor
dintre grupuri corelaţiei
NOMINALĂ Grupul
modal
Testul X2 Coeficientul de
contingenţă
ORDINALĂ Mediana Testul U Coeficientul de
corelaţie a
rangurilor
INTERVAL Media
aritmetică
Testul Student
Testul Fisher
Coeficientul de
corelaţie
PROPORŢIONALĂ Media
geometrică
Testul Student
Testul Fisher
Coeficientul de
variaţie
Pentru măsurarea fenomenelor, având la bază cele patru tipuri de scale, se poate face apel la
diverse metode de scalare. Alegerea uneia sau alteia ia în consideraţie cantitatea şi calitatea informaţiei
dorite, caracteristicile obiectului sau sau fenomenului supus măsurării, capacitatea subiecţilor de la care se
culeg informaţiile, contextul în care se realizează măsurarea şi posibilităţile de analiză post măsurare a
datelor culese.
a) Diferenţiala semantică reprezintă una dintre metodele de scalare cel mai frecvent utilizate.
Bazele acestei metode au fost puse încă din 1957 de psihologul Charles E. Osgood; ulterior, prin
contribuirea altor specialişti, au fost dezvoltate numeroase variante, adaptate la specificul cercetării de
marketing.
În esenţă, în acest caz, persoanei cercetate i se solicită să-şi exprime opiniile despre stimulul supus
investigaţiei (un produs, un serviciu, un magazin etc.), caracterizat printr-o serie de perechi de atribute
bipolare. Între cele două componente adjectivale ale fiecărei perechi se inserează o scală – care de obicei
are 3, 5 sau 7 niveluri – direcţia şi intensitatea opiniei persoanei stabilindu-se pe baza nivelului pe care
aceasta îl indică pe scala respectivă. De exemplu, imaginea cumpărătorilor referitoare la un produs poate fi
cuantificată cu ajutorul unei scale cu 5 niveluri care se află între perechea de atribute bipolare: foarte
favorabilă – foarte nefavorabilă. În forma sa originală, diferenţiala semantică ar fi avut, în exemplul
considerat, următoarea formă grafică:
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
Foarte
favorabilă=== = = === = = === = = === = = === =
Foarte
nefavorabilă
Persoana cercetată va marca cu un „X” acel segment al scalei care corespunde imaginii sale despre
produsul supus investigaţiei (de exemplu, un „X” plasat deasupra primului segment din stânga scalei
înseamnă că imaginea este foarte favorabilă).
Pentru a uşura prelucrarea şi interpretarea datelor, o variantă mai evoluată a diferenţialei semantice
înlocuieşte segmentele scalei cu cifre, astfel:
Foarte
favorabilă5 : 4 : 3 : 2 : 1
Foarte
nefavorabilă
După ce fiecare persoană investigată a încercuit numărul care exprimă imaginea sa, cercetătorul
are posibilitatea să facăo medie a truturor opiniilor, stabilind un punct final pe scală, sintetizând imaginea
eşantionului cercetat cu privire la produsul respectiv. Această medie poate fi comparată cu mediile altor
eşantioane sau cu media aceluiaşi eşantion obţinută în altă perioadă de timp.
Dacă într-o cercetare s-au folosit mai multe perechi de atribute, punctele medii obţinute pentru
fiecare pereche se pot uni, obţinîndu-se astfel o imagine grafică a opiniilor eşantionului.
Amplasarea unităţii
Aspectul exterior elunităţii
Calitatea produselor
Ambianţa
Diversitatea sortimentală
Noutatea produselor
Modul de expunere
Comportamentul personalului
5 4 3 2 1
___ _ ___ _ ___ _ ___ _ ___ _ ___ _
___ __ ___ _ ___ _ ___ _ ___ _
___ _ ____ ___ _ ___ _ ___ _ ___ _
___ _ ___ _ ___ _ ___ _ ___ _ ___ _
___ _ __ _ ___ _ ___ _ ___ _ ___ _
___ _ ____ ___ _ ___ _ ___ _ ___ _
___ _ ___ _ ___ _ ___ _ ___ _ ___ _
___ _ ___ _ ___ _ ___ _ ___ _ ___ _
___ _ ___ _ ___ _ ___ _ ___ _ ___ _
Imaginea grafică a opiniilor eşantionului
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
+ 5 b) Scala lui Stapel reprezintă o variantă similară în multe privinţe cu diferenţiala
+ 4 semantică şi care, cu timpul, s-a impus în cercetarea de marketing.Ea posedă zece
+ 3 niveluri, cinci cu semnul plus şi sinci cu semnul minus iar între aceste doua zone
+ 2 se inserează atributul care urmează să fie avaluat, fără prezentarea celor doi poli ai
+ 1 săi.
Comportamentul
personalului Pentru exemplificare, să presupunem că se urmăreşte evaluarea unei unităţi
-1 comerciale din punct de vedere al comportamentului personalului, subiecţilor
- 2 investigaţi li se solicită să încercuiască numărul care reprezintă cel mai bine opinia - 3
lor privind comportamentul unităţii comerciale studiate. Prelucrarea datelor culese, - 4
folosind această scală, este asemănătoare cu cea specifică diferenţialei semantice,
- 5 ambele conducând la informatii specifice scalelor de tip interval.
Scala lui stapel
c) Scala lui Likert face perte din categoria scalelor de tip ordinal, conducând la informaţii de
natură neparametrică. În cazul acestei metode de scalare, principalele etape de lucru sunt următoarele:
- se alcatuieşte un set de propoziţii care reprezintă afirmaţii cu caracter favorabil sau nefavorabil la
adresa stimulului care face obiectul investigaţiei
- propoziţiile sunt prezentate fiecăruia dintre subiecţii ale căror opinii urmează să fie scalate; în
legătură cu afirmaţia cuprinsă în fiecare propoziţie, subiectul este solicitat să-şi exprime acordul
sau dezacordul, încercuind una din cele cinci gradaţii ale scalei:
acord total : accord : indifferent :dezacord : dezacord total
- dacă este vorba de o afirmaţie cu caracter favorabil, fiecărei gradaţii i se ataşează, după
administrarea chestionarului, următoarele valori numerice ( în cazul unei afirmaţii nefavorabile
ordinea valorilor numerice este inversată ):
+2 ; +1 ; 0 ; -1 ; -2
- scorul realizat de un subiect se calculează facând suma algebrică a valorilor numerice care
cracterizează opinia sa referitoare la fiecare propoziţie componentă a setului.
De exemplu într-o cercetare a preferinţelor privind un produs alimentar „X”, un anumit subiect al
eşantionului răspunde la cele 3 întrebări de mai jos, după cum urmează:
1) Produsul „X” are un gust plăcut:
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
: accord : indifferent : dezacord : dezacord total
2) Produsul „X” este un produs de calitate:
acord total : : indifferent : dezacord : dezacord total
3) Ambalajul produsului „X” este corespunzător :
acord total : accord : indifferent : : dezacord total
Scorul total realizat de acest subiect este : +2 +1 +(-1) =2. Acesta poate fi comparat cu scorurile
altor subiecţi referitoare la acelaşi produs, sau cu scorurile aceluiaşi subiect privitoare la alte produse,
fiind posibilă o ordonare a preferinţelor. Interpretarea rezultatelor se poate face cu ajutorul metodelor
statistice caracteristice scalei ordinale.
Pentru a uşura comparabilitatea, uneori se renunţă la însumarea opiniilor şi fiecare propoziţie se
consideră o scală distinctă cu scor propriu.
Cele trei scale prezentate până acum presupun măsurarea unui anumit obiect sau fenomen
independent de măsurarea altora. Spre deosebire de acestea, există o altă categorie de scale care impun ca,
în procesul de scalare, stimulii consideraţi să fie comparaţi între ei. De data aceasta, rezultatele scalării
trebuie interpretate în termeni relativi ( de exemplu, produsul A este preferat produselor B, C şi D ş.a.m.d.
).Ele alcătuiesc grupul metodelor comparative de scalare,dintre care, cele mai cunoscute sunt : metoda
comparaţiilor perechi, metoda ordonării rangurilor şi scala cu sumă constantă.
d) Metoda comparaţiilor perechi necesită o solicitare minimă a subiectului investigat, acesta
trebuind să indice care din cele două obiecte sau fenomene ce constituie perechea evaluată are o poziţie
mai bună în ceea ce priveşte unul din atributele sau criteriile care stau la baza comparaţiei.
acord total
acord
dezacord
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
De exemplu, să presupunem că se urmăreşte testarea a partu variante A,B,C,D ale unui produs din
punct de vedere al gustului.Ştiind că dacă „n” reprezintă numprul stimulilor consideraţi, este posibil să se
realizeze comparaţii; în cazul celor patru variante ale produsului luat în studiu, se pot forma şi
compara şase perechi. Datele pot fi analizate şi interpretate cu ajutorul metodelor specifice tipului de scală
ordinală.
e) Metoda ordonării rangurilor; subiectului i se cere să considere toate alternativele odată, să le
compare, apoi să le ordoneze în funcţie de o anumită caracteristică ( de exemplu, în funcţie de preferinţă).
Această metodă oferă unele avantaje faţă de metoda comparaţiilor perechi, ea putând fi aplicată cu destulă
uşurinţă şi atunci când numărul obiectelor sau fenomenelor considerate este mai mare, fiind în acelaşi
timp, mai economică şi mai uşor de administrat, conducând la rezultate mai precise.
Pentru interpretarea şi analiza rezultatelor, in cazul metodei ordonării rangurilor, se pot folosi
metode statistice caracteristice scalei ordinale.
f) Tot mai multă exindere în cercetările de marketing o are scala cu sumă constantă. Aceasta
solicită subiectului cercetat să împartă o sumă constantă ( în general, 10 sau 100 ) între doi sau mai mulţi
stimuli. De exemplu, o scală cu sumă constantă pentru trei mărci ale unui produs poate arăta astfel :
Instrucţiuni : repartizaţi 100 de puncte între următoarele trei mărci, în conformitate cu
preferinţele dvs:
Marca A 60; Marca B 30; Marca C 10
Într-o altă formă, scala cu sumă constantă se prezintă în felul următor:
Instrucţiuni : repartizaţi 100 de puncte între fiecare componentă a următoarelor perechi de mărci,
în conformitate cu preferinţele dvs.:
1. Marca A 70 Marca B 30
2. Marca B 60 Marca C 40
3. Marca A 80 Marca C 20
Acestă din urmă variantă, bazată pe compararea perechilor, poate fi transformată uşor într-o scală
interval; scorul ( Si ), exprimând valorile pe scala interval ale celor trei mărci, va fi:
; ;
Deşi întrucâtva obositoare pentru subiect ( necesită comparaţii multiple), această metodă are
avantajul că informaţia pe care o asigură este de calitate mai ridicată, deoarece este măsurată cu ajutorul
unei scale interval.
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
g) O metodă de scalare mai complexă are la bază modelul Fishbein-Rosenberg de evaluare a
atitudinii. Conform acestui model liniar aditiv, atitudinea unui individ faţă de un stimul (de exemplu, o
marcă a unui produs ) se poate determina cu ajutorul următoarei relaţii:
unde: Pjk-atitudinea inidividului “k” pentru marca “j”
Wik-evaluarea făcută de individual “k” importanţei relative a atributului “I” (se consideră în total
“h”attribute, suma importanţei ce le este acordată fiind egală cu 1);
Oij-măsura ( pe o scală de la zero la 1 ) în care marca “j” îl satisface în privinţa atributului “I”
Când se calculează atitudinea individului ”k” pentru marca “j” se poate realize şi o nominalizare pe
baza următoarei relaţii:
Să presupunem că datele pentru determinarea atitudinii unui individ faţă de trei mărci de pastă de
dinţi, respectiv, A, B; şi C, sunt următoarele:
Evaluarea atributelor în modul Fishbein-Rosenberg
Pornind de la aceste date,atitudinea pentru fiecare marcă în parte se poate determina astfel:
;
Rezultă clar că preferinţele se îndreaptă spre marca A
h) Alte metode de scalare, care pot fi utilizate în cercetările de marketing, sunt: metoda de scalare
a lui Stephenson, scala lui Guttman, scala mertrică sau nemetrică multidimensională.
Atribute Wi OiA OiB OiC
Prevenirea cariilor 0,6 0,9 0,6 0,1
Gust 0,3 0,4 0,7 0,6
Gradul de albire al dinţilor 0,1 0,3 0,4 0,9
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
8.2. Metode de obţinere a informaţiilor
Una dintre cele mai dificile şi costisitoare probleme în procesul cercetării de marketing o
constituie obţinerea informaţiilor necesare .De aceea , o atenţie deosebită trebuie acordată
selecţionării celor mai adecvate metode de recoltare şi prelucrare a lor. Trebuie subliniat că această
decizie este nemijlocit legată de opţiunea privitoare la metodele de scalare şi de analiză a
informaţiilor ; nu este posibilă utilizarea unei anumite metode de analiză a informaţiilor dacă ele
nu au fost scalate într-un anumit fel, după cum cuantificarea informaţiilor cu ajutorul unui anumit
tip de scală nu se poate realiza decât dacă s-a folosit o anumită metodă pentru recoltarea lor.
În general , informaţiile de marketing pot fi obţinute prin următoarele patru căi de bază:
prin investigarea unor surse statistice, prin metode de cercetare directă, cu ajutorul experimentelor
de marketing şi prin simularea fenomenelor de marketing.
8.2.1.Investigarea surselor statistice
Informaţiile provenite din surse statistice reprezintă,de obicei, punctual de plecare în
procesu documentării pe care-l presupune o cercetare de marketing. Sursele statistice pot asigura o
bună parte şi, nu rare ori, chiar întreaga informaţie necesară realiuării obiectivelor unei cercetări,
permiţând evidenţierea unor importante legităţi, direcţii şi proporţii ale evoluţiei de marketing. De
adăugat şi faptul că sursele statistice existente, tot mai bogate în ultima perioadă, oferă
posibilitatea obţinerii rapide şi, în general, cu cheltuieli reduse a numeroase informaţii, de natură
fie primară, fie secundară.
De obicei culegerea informaţiilor provenite din asemenea surse nu ridica probleme
metodologice. Câteva aspecte trebuie avuti în vedere. Astfel,sânt necesare, în primul rand,
preocupări pentru ca informaţiile culese să fie veridice, obiective şi valide; sursele la care se
recurge trebuie să inspire incredere, iar preluarea informaţiilor să fie făcută cu grija necesară. În al
doilea rand, intrucât aceste surse nu oferă întodeuna informaţiile directe referitoare la fenomenele
cercetate, se va recurge, adesea, la informaţii indirecte , care privesc fenomene aflate în contact
sau în anumite relaţii de interdependenţă cu problemele cercetate. În al treilea rand pentru
asigurarea calităţii informaţiilor recoltate se recomandă să se aibă în vedere şi alte câteva
coordinate izvorâte din practica acestui domeniu. Astfel ori de câte ori este posibil, se recomandă
consultarea sursei statistice ordinale. De asemenea, este necesară înţelegerea contextului în care s-a
realizatz cercetarea care a condus la generarea datelor prezente în sursa considerată, respective,
cine a cules datele, unde, când, cum şi in ce scop. Se impune, totodată, consultarea celor mai
recente surse statistice şi selectarea celora care au fost realizare pe baa celor mai noi cuceiri ale
teoriei şi practicii domeniului investigat. În sfârşit, se recomandă ca fiecare componentă
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
informaţională dintr-o sursă statistică să fie evaluată prein prisma scopului cercetării aflate în
derulare.
Faţă de avantajele clare pe care le oferă, această cale de obţinere a informaţiilor are şi unele
limite. Astfel, insuficienta “prospeţime” a datelor statistice, gradul lor redus de reprezentativitate şi
detailiere, aria restrânsă de cuprindere de către indicatorii statistici a proceselor şi fenomenelor
care prezintă interes în cercetările de marketing-sunt numai câteva dintre aceste limite. De aici
necesitatea completării şi confruntării informaţilor obţinute din surse statistice cu informaţii
obţinute pe alte căi.
8.2.2. Cercetarea directă
Deseori, pentru a obţine o imagine şi mai completă asupra fenomenelor de marketing ,
informaţiile obţinute din surse statistice se dovedesc insuficiente şi se apelează la informaţii
recoltate prin metode de cercetare directă.Aceste metode presupun culegerea informaţiilor direct
de la purtătorii lor : consumatori individuali, utilizatori instituţionali, producători de bunuri sau
servicii, intermediarii e.t.c.Cercetarea prin metode directe înlesneşte cunoaşterea unor dimensiuni
noi, mai ales de natură calitativă ,ale fenomenelor analizate , contribuind la mai bunaa
fundamentare a deciziilor de marketing.
Metodele concrete de cercetare directă sunt foarte variate.Astfel, în funcţie de modul de
desfăşurare în timp, ele pot fi permanente, periodice sau ocazionale; dupa locul de desfăşurare se cunosc
cercetări la domiciliul subiecţilor investigaţi, pe stradă, în reţeaua comercială sau de prestări servicii, la
târguri şi expoziţii interne sau internaţionale, în laboratoare de cercetări.
O deosebită importanţă metodologică şi practică o prezintă delimitarea metodelor directe după
modul de antrenare a purtătorului de informaţie. După acest criteriu, se disting: observarea, când
informaţia este preluată fără antrenarea purtătorului ei şi ancheta, când informţia este”furnizată” de
purtătorul acesteia, la cererea organuli de cercetare.
În primul caz, cercetătorul poate apela la observarea mecanică sau la cea personală. Observarea
mecanică presupune folosirea unor aparate de înregistrare a diferitelor dimensiuni ale comportamentului
de cumpărare şi de consum al subiecţilor investigaţă; astfel, cu ajutorul unor aparate se poate înregistra
numărul persoanelor care vizitează o unitate comercală, traficul înspre şi dinspre o zonă comercială etc. O
bservarea personală se realizează direct de către cercetător, fie în teren, fie în condiţii de laborator.
Deseori, observarea personală poate fi utilizată în combinaţie cu cercetare directă, care presupun
antrenarea subiectului investigat. Un avantaj remarcabil al observării îl reprezintă faptul că aceasta
permite înregistrarea comportamentului efectiv şi nu al celui declarat. Metodele prin care se realizează
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
observarea nu generează distorsiunu datorate modului de raportare, memoriei sau oboselii subiectului
investigat şi nici situaţii de refuz din cauza caracterulji prea personal al întrebărilor.
În cazul anchetei, informaţiile pot fi transmise pe cale orală sau pe cale scrisă .Comunicarea directă
prin operatori de interviu posedă cel mai ridicat potenţial de generare a informaţiilor, atât cantitativ cât şi
calitati,comparativ cu cele două forme de comunicare, prin telefon şi prin poştă,dar este şi cea mai
costisitoare.De remarcat, că ancheta prin telefon câştiga tot mai mult teren în cercetările de marketing pe
plan internaţional; ea posedă multe din avantajele cercetărilor care folosesc comunicarea directă şi, în
plus, are un cost mai redus, permite un control mai eficace asupra comportamentului operatorilor de
interviu, se poate realiza în timp foarte scurt şi inlesneşte accesul spre purtătorul de informaţii.În sfârşit,
comunicarea prin poştă este cea mai puţin costisitoare, permite obţinerea cu relativă uşurinţă a
informaţiilor de la subiecţii foarte dispersaţi din punct de vedere teritorial şi oferă un potenţial foarte
ridicatpentru obţinerea unei cantităţi mari de informaţii, fiind totodată forma în care anonimatul este
asigurat în cel mai înalt grad.
Indiferent de condiţiile şi modalitatea preluării informaţiilor, metodele de cercetare directă se
delimitează net,din punct de vedere al rigurozităţi stiinţifice,în grupa metodelor empirice şi cea a
metodelor cu fundament ştiinţific.
Metodele empirice asigură obţinerea de informaţii mai ales prin intermediul personalului poperativ
care se ocupă cu activitatea de distribuţie.Aceste informaţii prezintă însă, de obicei, un interes limitat, ele
nefiind reprezentative şi neputând fi deci generalizate.
Având la bază teorii verificate de practică şi rigurozitate metodologică bine conturată,metodele cu
fundament ştiinţific permit obţinerea unor rezultate reprezentative, care pot fi verificate şi
generalizate.Folosind astfel de metode,informaţiile se pot obţine de la toate componentele unei
colectivităţi cercetate sau numai de la unele din acestea; cercetătorul poate deci opta pentru o cercetare
completă sau una selectivă.Fără îndoială, ideale ar fi cercetările în masă care se bazează pe cuprinderea
tuturor unităţilor colectivităţii.În aceste cazuri este posibilă efectuarea unor analize de o înaltă precizie şi
deosebit de detailiate; în cercetările de marketing însă, o astfel de precizie nu este întodeuna necesară, iar
eforturile financiare implicate ar fi nejustificat de mari. D aceea, în ultimele decenii, încorporarea lor în
arsenalul tehnicilor de investigare a fenomenelor de marketing, se explică prin avantajele incontestabile pe
care le oferă, în comparaţie mai redus, posibilitatea utilizării unui personal calificat, generalizarea datelor
culese asupra întregii coloectivităţi şi specificarea erorilor statistice asociate acestor generalizări.
Organizarea unei cercetări selective de marketing reprezintă un proces foarte complex.
Declanşarea unei astfel de cercetări trebuie minunţios pregătită, altfel rezultatele pot fi serios viciate.
Numeroasele erori care pot să scadă calitatea informaţiilor obţinute se pot datora: tehnicilor de eşantioane
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
necorespunzătoare, lacunelor instrumentelor de colectare a datelor, operatorilor de anchetă, subiecţilor
cercetaţi, greşelilor în prelucrarea informaţiilor etc.
a) Scopul general, obiectivele, ipotezele şi variabilele cercetării. De la bun început trebuie să se
definească cu claritate şi foarte analitic scopul general şi obiectvele cercetării. În acest mod, se va obţine o
imagine a caracteristicilor ce urmează să fie studiate şi a tabelelor în care urmează să se concretizeze
informaţiile culese. Calitatea rezultatelor finale este evaluată prin prisma modulului în care au fost
realizate obiectivele formulate. Această etapă solicită o strânsă colaborare între beneficiarul şi
organizatorul cercetării.
Odată fixate obiectivele, este necesară, în continuare, formularea ipotezelor care urmează să fie
testate. O cercetare bună nu poate fi realizată decât dacă are la bază un set de ipoteze valide. În acest sens,
se va urmări ca, pe baza unei analize logice a tuturor ipotezelor posibile, legate de problema studiată, să
fie selecţionate acelea care pot fi verificate prin cercetarea întreprinsă.
Tot în această etapă este necesară definirea variabilelor cu care se va opera în cadrul cercetării.
Fiecare variabilă va fi definită din punct de vedere atât conceptual cât şi operaţional.
b) Colectivitatea cercetată. În strânsă legătură cu obiectivele cercetării va fi definită, în
continuare, colectivitatea componentelor ( indivizilor ) despre sau de la care se recoltează informaţiile.
Această colectivitate generală va constitui baza ( cadrul ) de eşantionare şi totodată mulţimea asupra căreia
se vor generaliza rezultatele cercetării. În mod cu totul deosebit interesează din câte componente este
formată colectivitatea, care sunt aceste componente, ce caracteristici posedă, unde se află dispuse în spaţiu
şi care este gradul lor de dispersie din punct de vedere al caracteristicilor studiate. Este totodată necesară
definirea corespunzătoare atât a unităţii care va face obiectul investigaţiei, cât şi a celei de la care se
recoltează informaţiile-respectiv, unitatea de observare şi unitatea de sondaj ( acestea pot să coincidă sau
pot fi diferite ). Orice incorectitudine, neclaritate sau ambiguitate în definirea acestora poate compromite
părţi mai mult sau mai puţin importante, ori chiar întreaga cercetare.
c) Metodele de recoltare. Există o mare varietate de metode recoltare a informaţiilor,
selecţionarea lor depinzând de elementele stabilite mai sus, ca şi de o serie de restricţii ( proporţia,
structura şi calitatea răspunsurilor, fondurile băneşti disponibile, timpul afectat cercetării, gradul de
pecizie cerut, calitatea informaţiilor dorite etc. )
Astfel, după modul de comunicare cu unitatea cercetată, în cazul metodelor care presupun
antrenarea acesteia, se disting: forme structurate de comunicare (au la bază un chestiomar ale cărui
întrebări sunt prezentate tuturor subiecţilor în aceaşi ordine şi cu aceeaşi formulare), forme parţial
structurate ( chestionar cu întrebări prestabilite, dar care pot fi reformulate sau prezentate în ordine diferită
de la un subiect la altul ) şi forme nestructurate (se lasă la latitudinea operatorului de interviu formularea
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
întrebărilor ). În toate cele trei cazuri, comunicarea poate fi directă sau indirectă, după cum subiectului i se
dezvăluie ori nu intenţiile cercetării ( în acest din urmă caz se folod’sesc, de obicei, tehnicile proiective).
Pentru consemnarea răspunsurilor există mai multe posibilităţi: autoînregistrarea ( înregistrarea
răspunsurilor de către subiect ), înregistrarea informaţiilor de către operatorul de interviu, înregistrarea
răspunsurilor de către subiect la întrebările ce îi sunt adresate de către operatorul de interviu.
d) Chestionarul. Instrument de culegere a atelor, chestionarul reprezintă unul dintre cele mai
importante elemente de care depinde reuşita unei cercetări selective. Pe bună dreptate, C.A. Moser afirmă
că „ o anchetă nu poate fi mai bună decât chestionarul său”. Deşi în privinţa metodologiei de elaborare a
chestionarului s-au înregistrat progrese deosebite, acest domeniu se considerat progrese deosebite , acest
domeniu se consideră că reprezită încă mai mult o artă decât o ştiinţă. Din experienţa acumulată se
apreciază că în elaborarea chestionarului trebuie să se acorde atenţie unor aspecte, cum sunt:
- identificarea caracteristicilor cuprinse în obiectivele şi programul de sondaj şi ordinea logică a
acestora;
- formularea întrebărilor ce urmează a fi adresate subiectului investigat: legat de aceasta, se vor
avea în vedere: tipul întrebărilor utilizate ( întrebări deschise, închise sau mixte; intrebări de date
(factuale )sau de opinie, întrebări introductive, tampon, filtru, bifurcate, de control, întrebări prin care se
solicită sugestii, explicaţii pentru opinia formulată, întrebări de testare a memoriei, întrebări referitoare la
sursa opiniei sau cunoştinţelor subiectului etc.); calitatea întrebărilor (să fie suficient de specifice, să aibă
limbaj simplu, să evite ambiguitatea, cuvintele vagi şi tendenţioase, să fie neprezumtive şi neipotetice etc).
Ordinea întrebărilor (chestionarul poate fi alcătuit după principiul „pâlniei”, când se începe cu întrebări
mai generale şi se continuă cu întrebări tot mai specifice sau al „pâlniei răsturnate”)
- dimensionarea coresounzărtoare, punerea în pagină şi aspectul estetic general
- codificarea şi elaborarea listei de coduri.
e) Eşantionul. Una din operaţiunile de mare răspundere în cadrul cercetărilor selective o
reprezintă stabilirea eşantionului care urmează a fi supus investigaţiei. Ea se referă la determinarea
dimensiunii şi structurii eşantionului, astfel încât să fie îndeplinită o codiţie de bază: reprezentativitatea
eşantionului în raport cu colectivitatea generală studiată.
În practica dimendionării unui eşantion este necesar să se aibă în vedere două categorii de
restricţii: de ordin statistic şi de ordin organizatoric.
Din prima categorie de restricţii, în cazul folosirii metodelor clasice de estimare a eşantionului, fac
parte:gradul de dispersie a valorilor caracteristicilor unităţilor individuale ale colectivităţii;probabilitatea
cu care să se încadreze rezultatele (respectiv, limitele între care să se găsească fenomenul cercetat faţă de
rezultatele indicate de eşantion); tipul de selecţie folosit.
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
Dacă se notează cu „n”mărimea (numărul componentelor) unui eşantion pentru estimarea acesteia,
când caracteristica cercetată este exprimată sub forma unor tipuri de structuri( cazul cel mai frecvent în
cercetările de marketing ), se va utiliza relaţia:
În care:
t - coeficientul care corespunde probabilitaţii cu care se garantează rezultatele (se găseşte în tabelele
statistice ale repartiţiei Student);
p- proporâia componentelor de eşantion care posedă caracteristica cercetată (deoarece, de obicei,
valoarea lui „p” nu se cunoaşte, ea se consideră egală cu 0,5, pentru a face ca dispersia să aibă
valoarea maximă posibilă);
∆ ω- eroarea limită acceptabilă.
De pildă, se cercetează preferinţele pentru un anumit produs. Se stabileşte o eroare limită de 0,03
şi un coeficient t, care corespunde unei probalităţi de 0,95, egal cu 2. Deoarece valoarea lui p nu se
cunoaşte , ea se consideră egală cu 0,5. Eşantionul va fi de :
persoane
Din categoria restricţiilor organizatorice, care intervin în stabilirea mărimii eşantionului, se pot
menţiona: fondurile băneşti alocate cercetării, numărul şi pregătirea persoanelor ce vor efectua sondajul,
natura bazei de sondaj, dispunearea în spaţiu a unităţilor colectivităţii cercetate, timpul afectat cercetării
etc.
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
După definirea eşantionului, urmează alegerea metodei de eşantionare, dintr-o paletă destul de
largă. Când nu eexistă posibilitatea cunoaşterii probabilităţii ca o unitate a colectivităţii să fie selecţionată,
se apelează la procedee de eşantionare nealeatoare, în care procesul selecţiei este cel puţin parţial
subiectiv. De exemplu, pentru cunoaşterea nevoilor de cumpărare la un anumit produs se organizează o
cercetare selectivă în cinci magazine; alegerea magazinelor şi a cumpărătorilor care urmează a fi
chestionaţi se lasă la latitudinea cercetătorului. În general, eşantionarea nealeatorie se foloseşte în cercetări
exploatorii, când problema reprezentativităţii are o importanţă mai redusă. De obicei, se recurge însă la
eşantionarea aleatorie, respectiv, selecţia se realizează independent de cercetător, fiecare element al
colectivităţii având aceeaşi probabilitate de a fi inclus în eşantion. De data aceasta se pot calcula
intervalele de încredere, se pot realiza testele de semnificaţie şi se pot face estimări nedistorsionate ale
valorilor caracteristicilor la nivelul întregii colectivităţi investigate.
Eşantionarea aleatorie poate avea la bază un eşantion fix sau se poate realiza printr-un proces
secvenţial. Eşantionarea fixă presupune stabilirea de la început a mărimii eşantionului în funcţie de
restricţiile de ordin statistic şi organizatoric. În cazul eşantionării secvenţiale, foarte frecvent utilizată în
cercetările de marketing sunt extrase în mod succesiv o serie de eşantioane până când, pe baza analizei
datelor recoltate, se constată că sunt îndeplinite unul sau mai multe criterii prestabilite (un anumit număr
TIPURI DE SCHEME DE EŞANTIONARE
Eşantionare nealiatoare
Eşantionare aleatoare
Eşantionare fixă
Eşantionare secvenţională
Eşantionare fără restricţii
Eşantionare cu restricţii
Eşantionare simplă aleatoare
Eşantionare sistematică
Eşantionare stratificată
Eşantionare de grup
Eşantionare multistadială
Eşantionare aleatoare
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
de componente în fiecare strat, un interval de confidenţă minim etc.). Eşantionarea secvenţională necesită
calcule laborioase, dar conduce, în general, la un eşantion final mai mic decât dacă s-ar fi stabilit de la
început un eşantion fix. La rândul ei, eşantionarea fixă se poate realiza cu sau fără impunerea unor
restricţii în procesul de selecţie. Metoda de eşantionare simplă aleatorie duce la construirea unui
eşantion fără a impune nici o restricţie prealabilă. Cu ajutorul acestei metode, fiecare componentă este
extrasă din colectivitatea considerată în totalitatea ei. Metoda permite obţinerea unui eşantion care tinde să
aibă o repartiţie a caracteristicilor studiate, similară cu ceea existentă în cadrul colectivităţii. Eşantionarea
se poate baza pe folosirea tabelelor de numere aleatoare, pe liste ale tuturor eşantioanelor posibile (în
cadrul unor populaţii mici) sau pe selecţia componentelor una câte una, după principiul schemei cu bile
nerevenită.
Dintre schemele de eşantionare dintre schemele cu eşantionare cu restricţii cele mai utilizate sunt:
eşantionare sistematică aleatoare, eşantionare stratificată, eşantionarea de grup (nestratificată) şi
eşantionarea multistadială.
Eşantionare sistematică aleatoare se poate realiza cu ajutorul metodei intervalului egal. Mai
întâi, se calculează lungimea intervalului (a pasului mecanic) care se va utiliza în procesul selecţiei.
Aceasta se face prin raportarea mărimii colectivităţii cercetate la mărimea eşantionului. Se alege apoi, în
mod aleator, o componentă din colectivitate, care, constituie punct de pornire pentru celelalte, ţinând cont
de lungimea intervalului.
Procesul selecţiei în cazul eşantionării stratificate cuprinde două faze. În primul rând,
colectivitatea este divizată în mai multe grupuri (straturi) pe baza unor criterii geografice, socio-
demografice, economice etc.; în continoare, din fiecare grup se extrage un număr predeterminat de
componente (acest număr poate fi sau nu proporţional cu mărimea stratului), alcătuindu-se astfel
eşantionul total.
Eşantionarea de grup se bazează tot pe divizarea colectivităţii cercetate în mai multe grupuri dar,
de data aceasta, nu se mai urmăreşte omogenizarea în interiorul fiecărui grup constituit. Apoi se extrag la
întâmplare unele grupuri şi ele se cuprind în întregime în eşantion sau sunt selecţionate la întâmplare
componente din cadrul lor.
Uneori, procesul de divizare a grupurilor (straturilor), constituie în primul stadiu al eşantionării
stratificate sau al eşantionării de grup, poate continua ajungându-se la definirea unor subgrupuri
(substraturi) ş.a.m.d. Aceasta se poate realiza cu ajutorul schemei de eşantionare multistadială.
Ancheta pilot. Odată rezolvată problema dimensionării şi structurării eşantionului, o altă etapă
într-o cercetare selectivă o reprezintă realizarea anchetei pilot, prin intermediul căreia se verifică
metodologia cercetării şi se aduc îmbunătăţiri acolo unde este necesar.
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
Alături de etapele menţionate, tehnologia organizării unor cercetări selective masi cuprinde:
stabilirea locului şi a perioadei de desfăşurare a cercetării; rezolvarea unor probleme organizatorice
(selecţionarea şi instruirea operatorilor de anchetă, multiplicarea chestionarelor, etc.); realizarea în termen
a cercetării; elaborarea machetelor pentru tabelele de prezentare a datelor; prelucrarea informaţiilor
(redactarea, codificarea şi tabularea); analiza rezultatelor; redactarea raportului final.
Experimentul în cercetările de marketing
Teoria şi practica cercetărilor de marketing sugerează posibilitatea obţinerii de informaţii şi prin
intermediul experimentelor de piaţă. Aceasta metodă, care s-a impus în ultimul sfert de veac în domeniul
cercetărilor de marketing, contribuie substanţial la determinarea caracteristicilor complicatelor relaţii
existente în cadrul pieţei, la înţelegerea evoluţiei acestora.
Prin caracteristicile pe care le posedă, experimentul este o metodă capabilă să ofere, cu un grad
ridicat de confidenţă şi la un cost acceptabil, informaţii referitoare la modul în care un fenomen de
marketing este influenţat de unul sau mai mulţi factori cauzali. Concret, variaţia uneia sau mai multor
variabile explicative (independente) este controlată sau manipulată de cercetători, după care se măsoară
efectul acesteia asupra variabilei (variabilelelor) dependente. O caracteristică principală a tuturor
tehnicilor de proiectare a experimentelor o reprezintă intervenţia organizatorilor pentru „provocarea”
informaţiilor.
Modelul conceptual al unui experiment cuprinde următoarele elemente de bază: variabilele
independente, unităţile de observare şi variabilele dependente. Dintre variabilele independente, o primă
categorie – cele explicative, numite şi factori experimentali – se presupune că reprezintă cauza efctelor
asupra variabilelor dependente, tratamentul experimental efectuându-se numai asupra lor. A doua
categorie de variabile independente, cele „din afară”, nu sunt supuse tratamentului experimental dar, dacă
efectul lor nu este anulat, ele pot invalida sau afecta serios ipoteza după care variabilele explicative
cauzează schimbările variabilelor dependente; experimentatorul trebuie să exercite un anumit control,
efectiv sau statistic asupra variabilelor „din afară”, pentru a minimiza efectul ambiguu şi nemăsurabil al
acestora. Unităţile de observare (consumatori, unităţi comerciale, lot de produse etc.) constituie obiectul
investigaţiei şi reprezintă sursa de la care se culeg informaţiile. O primă categorie a acestora, unităţile
experimentale, formează grupuri asupra cărora se aplică tratamentul experimental şi măsurile
corespunzătoare; celei de a doua categorii, unităţile de control, nu i se aplică tratamentul experimental ci
doar controlul pe parcursul derulării experimentului, precum şi măsurarea unităţilor.
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
În sfârşit, variabilele dependente sunt acelea a căror modificare reprezintă rezultatul variabilelor
independente. În cercetarea de marketing există o gamă largă de variabile a căror dependenţă de
numeroasele variabile explicative poate să fie studiată cu ajutorul experimentului.
După cadrul în care se desfăşoară experimentele pot fi: de laborator (se desfăşoară într-un cadrul
creat în condiţii de laborator) sau de teren (organizate în cadrul real al activităţii economice). Cele două
categorii de experimente se deosebesc în ceea ce priveşte gradul de artificialitate, timpul de informaţii
generate, validitatea rezultatelor, costul şi timpul de obţinere a informaţiilor.
În procesul organizării unui experiment, o decizie de maximă importanţă o reprezintă alegerea
celei mai potrivite scheme de proiectare. Având definite obiectivele de bază ale exoperimentului, se
urmăreşte utilizarea acestei scheme experimentale care să asigure o eficienţă maximă p e o unitate de efort
experimental (experienţa se exprimă în funcţie de puterea textelor statistice şi a performanţelor relizate în
privinţa intervalului de încredere).
O primă categorie de scheme de proiectare a experimentelor presupune existenţa unui singur factor
experimental şi se bazează pe ipoteza unei influenţe constante din partea altor factori. Dintre acestea
merită mnţionate în mod deosebit proiectarea pe tipul „testul celor patru grupuri” (testul lui Solomon).
Teoria şi prectica oferă însă şi alte metode de proiectare a experimentului, mai elaborate, capabile să
oglindească mai bine complexitatea fenomenelor de marketing şi să anuleze sau să minimizeze influenţa
multiplelor surse de invaliditate. Aceste metode sunt: proiectarea complet aleatoare (uni – sau
multifactorială), proiectarea cu ajutorul blocurilor aleatoare (uni-sau multifactorială), pătratele latine,
pătratele grecolatine.
Proiectarea de tipul testului lui Solomon (testul celor patru grupuri) presupune organizarea
experimentului în conformitate cu următoarea schemă:
Grupul experimental R Yb X Yb
Grupul de control nr. 1 R Yb -X Yb
Grupul de control nr. 2 R X Yb
Grupul de control nr. 3 R -X Yb
unde: R – reprezintă un eşantion construit aleator;
Yb – o variabilă dependentă măsurată înainte de experiment;
Ya – o variabilă dependentă după experiment
X – o variabilă independentă controlată de cercetător şi manipulată în timpul experimentului
-X – o variabilă independentă cu valoare constantă (respectiv, cu o valoare controlată).
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
Presupunând că obiectul experimentului îl constituie determinarea influenţei unei acţiuni
promoţionale iniţiate de o intreprindere asupra atitudinii consumatorilor faţă de produsul acesteia, schema
de mai sus are următoarea semnificaţie: se constituie în mod aleator 4 grupuri de consumatori (unul
experimental şi trei de control – c1, c2, c3, ); se măsoară atitudinea consumatorilor din grupul experimental
şi din grupul c1; sunt expuse apoi companiei promoţionale grupul experimental şi din grupul c2; în final se
măsoară atitudinea consumatorilor din toate grupurile faţă de produsul cercetat. Dacă acţiunea
promoţională a avut efect asupra atitudinii consumatorilor, atunci rezultatul trebuie să fie următorul:
- Ya (experimnetal) > Ya (c1), ceea ce înseamnă că atitudinea afost senzitivă la acţiunea
promoţională;
- Ya (experimnetal) > Yb (experimental), aceasta sugerând că atitudinea s-a schimbat în sensul
dorit (respectiv, a devenit mai favorabilă);
- Ya (c1) = Ya (c3), însemnând că prestarea nu a distorsionat rezultatele;
- Ya (experimnetal) > Ya (c2), însemnând că prestarea nu a cauzat schimbări nenecesare ale
atitudinii;
- Ya (c1) = Yb (c1), respectiv, efectul învăţării între primul şi al doilea test nu a fost semnificativ.
Proiectarea complet aleatoare este una dintre cele mai accesibile scheme, purtând această
denumire deoarece unităţile cercetate sunt repartizate în mod aleator la unul din grupurile experimentale.
Datele care se recoltează în urma desfăşurării experimentului se organizează ca în tabelul alăturat. Astfel,
prima coloană cuprinde n1 unităţi experimentale cărora li s-a aplicat primul nivel al factorului
experimental; coloana r cuprinde nr unităţi experimentale cărora li s-a aplicat nivelul r al factorului
experimental. Simbolurile utilizate au următoarea semnificaţie: xij – reprezintă nivelul variabilei
dependente la unitatea experimentală i (i = 1,2, ..., n ij)căreia i se aplică factorul experimental j (j = 1,2, ...,
r).
Organizarea datelor într-o proiectare aleatoare
Nivelurile factorului experimental
1 2 3 ... r
Nivelul variabilei dependente la
unitatea experimentală nj
x11 x12 x13 ... x1r
x21 x22 x23 ... x2r
... ... ... ... ...
xn1 1 xn2 2 xn3 3 ... xnr r
Totaluri T-1 T-2 T-3 ... T...
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
Având datele culese şe organizate astfel, se poate stabili, cu ajutorul analizei variaţiei, dacă
factorul experimental are o influenţă semnificativă asupra variabilei dependente. Utilizând această metodă,
se detrmină mai întâi suma abaterilor pătratelor pe total SSr astfel:
Se ştie că această sumă este formată din două componente: suma abaterilor pătratelor între
grupuri (SSA), care exprimă influenţa factorului experimental, şi suma abaterilor pătratelor în cadrul
grupurilor (SSW), care se mai numeşte şi eroare experimentală. Ele se determină după cum urmează:
SSA = SST – SSA
Verificarea semnificaţiei statistice a rezultatelor obţinute se face cu ajutorul testului Fisher.
Valoarea calculată a lui F pentru r-1 grade de libertate la numărător şi N-r grade de libertate la numitor se
determină cu ajutorul următoarei relaţii:
Dacă această valoare este mai mare decât cea teoretică a lui F (aceasta se ia din tabelele statistice),
pentru un anumit nivel de semnificaţie, ipoteza nulă, că factorul experimental nu a avut nici o influenţă
asupra variaţiei variabile dependente nu va fi acceptată.
O astfel de schemă experimentală se poate folosi, de exemplu, pentru a testa efectul intensităţii
publicităţii asupra vânzărilor unui produs. Presupunem că au fost selecţionate în mod aleator 12 unităţi
cuamănuntul prin care se organizează cercetarea.
Factorul experimental, care constă în variaţia intensităţii publicităţii, se administrează tipm de o
lună, astfel: în prima locaţie nu se face publicitate produsului, iar în celelalte publicitatea va avea
intensităţi diferite (în ordine crescătoare). La sfarsitul lunii, vânzările produsului respectiv, înregistrate la
unităţile comerciale care au făcutr obiectul experimentului, sunt cele cuprinse în tabelul 8,5,
Datele obşinute în experimentul bazat pe proiecterea complet aleatoare
1.
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
Nr.crt.al unităţii
comerciale
Desfaceri realizate într-o lună la produsul analizat
Localitatea 1 Localitatea 2 Localitatea 3 Localitatea 4 123456789101112
20141816306161822181034
6141410122024814121030
382432281416262038183028
462832362426323438283234
Pentru a determina suma abaterilor pătratelor pe toal (SSr), se calculează mai întâi cei doi termeni
necesari:
;
;
deci SST=29736-25208=4528;
Primul termen care foooseşte la determinarea sumei abaterilor pătratelor între grupuri (SSA)se
estimează astfel:
;
Rezultă că SSA = 27 475-25 208 = 2 267 şi
SSW = 4 528-2 267 = 2 261.
În vederea realizării testului Fisher, se determină valoarea calculată a lui F, după cum urmează:
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
Deoarece această valoare a lui F este mai mare decât valoarea teoretică a sa (6,60), cu un nivel de
confidenţă de 99,9% se poate afirma că publicitatea a avut o influenţă semnificativă asupra vânzărilor
produsului.
c) Dacă proiectarea complet aleatoare permite cercetarea efectului unui singur factor experimental
asupra variabilei dependente , proiectările factoriale fac posibilă investigarea efectelor simultane a doi
sau mai mulţi factrori, ca şi interacţiunea factorilor ( influenţa unui factor asupra modului de manifestare a
afectului altui factor). Ele permit realizarea unei economii însemnate de timp şi de efort, deoarece printr-
un singur experiment se pot determina efectele a doi sau mai mulţi factori experimentali.
Modul de organizare a datelor în cazul proiectărilor factoriale cu doi factori este prezentat în
tabelul 9,6, Cei doi factori experimentali, „A” şi „B”, au „a” şi, respectiv”b” niveluri; numărul
combinaţiilor care rezultă, r este ab. Pentru fiecare conbinaţie între cei doi factori experimentali sunt
repartizate în mod aleator „n” unităţi experimentale. În acest caz, suma abaterilor pătratelor pe total (SST)
se datermină cu ajutorul relaţiei:
;
Această variaţie totală se poate divide în două componente: suma abaterilirpătratelor între
gruluri(SSTr) şi suma abaterilor pătratelor în cadrul grulurilor (SSE).
Deci:
SST=SSTr+SSE
Iar
Rezultă că SSE=SST - SSTr
La rândul ei, suma abaterilor pătratelor între grupuri (SSTr) este formată din trei componente (SSA),
(SSB) şi (SSAB), care exprimă efectele ce rezultă din variabilitatea lui “A”, a lui “B” şi, respectiv, efectele
de interacţiune:
SSTr = SSA + SSB + SSAB
Suma abaterilor p[tratelor datorate factorului „A” se estimează cu ajutorul relaţiei:
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
iar cea datorată factorului”B”, cu formula:
Efectele datorate interacţiunii celor doi factori rezultă din relaţia:
AAAB=SSTr-SSA.SSB
Tabelul nr.8,6,
Organizarea datelor în cazul proiectării factoriale cu doi factori
Nivelurile
Nivelurile factorului B Totaluri MediiFactorului
A
1 2 … b
1X111 X121 X1b1
… … … …
X11n X12n X1bn
T1.. X1..
2X211 X221 X2b1
… … … …
X21n X22n X2bn
T2..
X2..
… … … … …
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
a
Xa11 Xa21 Xab1
… … … …
Xa1n Xa2n Xabn
Ta.. Xa..
Totaluri T.1. T.2. T.b. T…
Medii X.1. X.2. X.b. X…
Pentru verificarea semnificaţiei statistice a celor trei efecte, datorate factorilor experimentali, sunt
necesare trei valori calculate ale lui F, respectiv:
;
;
Testarea celor trei ipoteze cu ajutorul testului Fisher se realizează după metodologia cunoscută.
Să presupunem, că paralel cu testarea efectului intensităţii publicităţii se urmăreşte şi diferenţierea
acesteia pe cele două medii, urban şi rural. Acest lucru se poate realiza cu ajutorul unui experiment de
tipul proiectărilor factoriale. Pentru realizarea experimentului sunt selecţionate în mod aleator 12 unităţi
comerciale urbane şi 12 unităţi rurale, compatibile din punct de vedere al vânzării produsului. Unităţile
din fiecare mediu sunt repartizate apoi, tot în mod aleator, în două subgrupuri egale; se face publicitate
produsului, timp de o lună, numai în unităţile celui de-al doilea grup. La sfârşitul lunii, vânzările
produsului respectiv se prezintă ca în tabelul 8.7.
Datele obţinute în experimentul bazat pe proiectarea factorială cu doi factori
Factor B = mediul
Factorul A = publicitateaUrban Rural
Fără publicitate
1832282224
3026181816
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
16 22
Cu publicitate
202436343032
383236262830
După ce se efectuează calculele necesare, conform metodologiei prezentate mai sus, se ajunge la concluzia că dintre cele trei efecte – efectul datorat publicităţii, cel datorat mediului şi efectul datorat interacţiunii factorilor- doar primul a avuto influenţă semificativă asupra desfacerilor produsului cercetat.
d) Dacă se presupune că nu există interacţiune între factorii experimentali, se poate folosi o formă specială a proiectărilor factoriale, numită pătrate latine, care contribuie foarte mult la reducerea costului experimentului. Considerând trei unităţi respective A, B si C, schema unui pătrat latin se prezintă astfel:
Tabelul nr.8.8.Schema proiectării experimentale de tipul unui pătrat latin
Perioada
Unitatea experimentalăI II III
1 A B C
2 B C A
3 C A B
Rezultă că fiecare nivel al factorului experimental se aplică în mod siccesiv fiecărei unităţi.Dacă se
notează cu T, totalul rândului i (unde i = 1, 2 .... , r ) cu T.j. totalul coloanei j (unde j =1, 2, … , r,)cu T..k
totalul realizat de unităţile experimentale cărora li se administrează nivelul “k” al factorului experimental (
unde k = 1, 2, …, r) şi cu T… totalul general al pătratului latin, se constată că:
Cunoscâns aceste elemente, se pot determina cele patru sume ale abaterilor pătratelor care
formează SSr , respective: efectele datorate factorului experimental (SSTr) şi efectele datorate erorii
experimentale (SSE ).
Pentru acestea se folosesc relaţiile:
SSr = SSR +SSC + SSTr + SSE ;
; ;
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
; ;
SSE = SST- SSR- SSC - SSTr
De data aceasta, pentru testarea semnificaţiei statistice a efectului factorului experimental, valoarea
calculată a lui F se determină cu ajutorul relaţiei:
Să presupunem că printr-un experiment se urmăreşte obţinerea de informaţii care să permită
stabilirea celui mai corespunzător amplasament, în spaţiul magazinelor alimentare cu autoservire, a
raionului de desfacere a articolelor mărunte de menaj. Se pleacă de la idea că prezenţa acestui raion în
magazinele alimentare cu autoservire este utilă. Întrucât cumpărătorii se adresează în relative puţine cazuri
magazinelor alimentare cu autoservire pentru aceste produse – ale fiind cumpărate doar întâmplător, în
mpsura în care sunt observate – rezultă că o amplasarecorespunzătoare a raionului cu produse respective
în planul magazinului, adică în zonele unde se înregistrează fluxurile cele mai mari de cumpărători, ar fi
de natură să sporească volumul vânzărilor.
Simplificând datele problemei, să presupunem în continuare că magazinele alimentare cu
autoservire oferă trei posibilităţi de amplasare a raionului respetiv şi anume: în mijlocl unităţii (poziţia A),
la intrare (poziţia B) şi la ieşire (poziţia C).
Din totalul unităţilor comrcciale ale unei firme sunt selecţionate 15 unităţi cu
autoservire :5amplasate în zona centrală ( poziţia A),la intrare (poziţiaB) şi la iesire (poziţia C).
Din totalul unităţiilor comerciale ale unei firme sunt selecţionate 15 unităţi cu autoservire : 5
amplasate în zona centrală( grupul 1), 5 amplasate în zona semicentrală (grupul 2) şi 5 amplasate în zona
periferică (grupul 3).În fiecare grup de magazine, raionul produselor de menaj se va amplasa cate o lună în
fiecare dintre cele 3 poziţii,după schema pătratuluzi latin din tabelul de mai jos.La sfârşitul celor trei luni,
după încheierea experimentului, vânzările produselor de menaj efectiv înregistrate au fost următoarele
Tabelul nr.8.9.
Datele obţinute în experimental bazat pe pătratul latin
-milioane lei-
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
Pe baza acestor date se pot analiza efectele factorilor consdideraţi asupra vînzărilor, respectiv, afectele
datorate zonei în care este amplasată unitatea comercială, cele datorate lunii în care s-au înregistrat
vânzările şi, în sfârşit, efectele datorate modului de amplasare a raionului. Concluzia finală, după
realizarea tuturor calculelor pe baza metodologiei de mai sus, este că amplasarea raionului de desfacere a
articolelor mărunte de menaj la intrarea în magazin are un efect semnificativ asupra desfacerilor unităţilor
comerciale cercetate.
8.2.4.Simularea
Informaţii preţioase în legătură cu fenomenele de marketing se pot obţine şi prin folosirea tehnicilor de
simulare. Acestea pot contribui substanşial la cercetarea numeroaselor interdependenţe, la determinarea
caracteristicilor complicatelor relaţii existente, la înţelegerea evoluţiei fenomenelor investigate. Simularea
stă la baza muiltor tipuri de jocuri de întreprindere, a unor experimentede marketing a cercetării
comportamentului de cumpărare şi de consum, a fundamentării previziunilor de marketing şi a mixului de
marketing. Tehnicile de simulare presupun construirea unor modele care să reprezinte fenomene şi
procese de marketing şi desfăşurarea unor experimente pe aceste modele, prin utilizarea analogiilor în
locul fenomenelor reale; altfel spus, simularea reprezintă un ansamblu de metode şi tehnici de studiu al
unui sistem dat S, cu ajutrul unui sistem înlocuitor S’ cu care se găseşte într-o relaţie de analogie.Metodele
de simulare a unui sistem dat S se clasifică, în funcţie de sistemul S’, în :
- metode de simulare analogică, dacă sistemul S’ este de natură fizică, biologică etc;
- metode smulare numerică, dacă sistemul S” rezidă într-o modalitate de calcul al unor mărimi
atribuite variabilelor şi parametrilor de stare a sistemului S, folosind relaţiile unui model
matematic care reflectă funcţionalitatea reală. În general, simularea numerică cel mai frecvent
folosită în cercetările de marketing are la bază tehinicile Monte Crlo, algoritmi euristici,
tehnica de dinamică industrială de tip Forrester etc;
Grupul de magazine
Luna
I II III
123
34 77 57 85 42 5459 58 92
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
- metode de simulare hibridă, care reprezintă o îmbinare între simularea analogicăşi cea
numerică.
Fig.8.4. Componentele unui system de simulareDupă cum se poate observa din figura 8.4, un sistem tipic de simulare, utilizat în cercetarea de
marketing, este format din următoarele componente: modelul; jucătorii sau operatorii sau simulării; date de intrare; date de ieşire.
Simularea permite realizarea multor obiective în procesul cercetării fenomenelor de marketing. Dintre cele mai importante merită a fi menţionate următoarele:
- determinarea formei funcţionale de exprimare a legăturilor dintre fenomenele cercetate (de exemplu, relaţiile cererii cu factorii săi de influenţă ) şi estimarea valorilor parametrilor modelului;
- testarea diferitelor căi de acţiune care nu pot fi formulate în mod explicit în cadrul modelului ( de exemplu se pot testa efectele diferitelor mixuri de marketing asupra vânzărilor unui produs, a cotei de piaţăa acesteia).
- determinarea valorilor optime sau suboptime ale variabilelor controlate( de exemplu, găsirea combinaţiei celei mai corespunzătoare între cheltuielile cu depozitarea, stocarea şi transportul produselor astfel încât să fie minimalizat costul total cu aceste activităţi logistice);
- studierea proceselor de tranziţie între diferitele fenomene de marketing (de exemplu, evoluţia în timp a distribuţiei preferinţelor consumatorilor pentru câteva sortimente ale unui produs );
- realizarea unor teste de senzitivitate prin intermediul cărora se cercetează comportamentul modelului la variaţia diferiţilor factori de influenţă care pot cauza unele schimbări(de exemplu, evoluţia vânzării unui produs în funcţie de diferitele stăti ale conjuncturii pieţei)
structura mai bună a problemei investigate şi determinarea soluţiilor propuse pentrru realizarea acestora
Jucătorii sau operatorul
Date de intrareModelul
Date de ieşire
-Ecuaţii funcţionale-Date stocate-Unitaţii de decizie simulate-Procese stochastice-Instrucţiuni de operare
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
Faptul că simularea a început a fi folosită în cercetarea de marketing se datorează şi unor avantaje incontestabile pe care le are comparative cu alte metode.Astfe, ea este superioară altor metode din puct de vedere al fezabilităţii ca şi al economicităţii.Un factor care limitează însă extinderea simulării, ca metodă de cercetare în marketing îl reprezintă dificultatea conceperii unor metode care să reproducă cu fidelitate procesele reale.
Diferitele tipuri de simulări posibil de utilozat în cercetările de marketing pot fi evaluate după şase caracteristici de bază: structura ( gradul de complexitate şi capacitatea de a produce rezultate plauzibile pe baza unor date de intrare care înregistrează valori situate şi în afara unor anumite limite); costurile legate de dezvoltarea simulării şi de adaptarea ei la specificul problemelor investigate; caracteristicile de desfăşurare, respecctiv costurile de rurale, timpul necesar pentru obţinerea rezultatelor, uşurinţa comunicării atât la intrarea cât şi la ieşirea datelor; costul utilizării (domeniile problematice şi frecvenţa cu care se apelează lasimulare pentru a găsi răspunsurile dorite ); gradul de validitate şi valoarea rezultatelor obţinute prin folosirea simulării.
8.3. Analiza informaţiilor în cercetările de marketing
În programul de desfăşurare a unei cercetări de marketing, o atenţie deosebită trebuie acordată alegerii modalităţilor de analiză a datelor culese. Paralel cu dezvoltarea tehnologiei de măsurare şi recoltare a informaţiilor , cu creşterea cantităţii şi calităţii acestor informaţii a avut loc o adevărată ‘revoluţie’ şi ăn domeniul metodologiei de analiză şi previziune a fenomenelor de marketing. Aceasta s-a datorat, în mare măsură, folosirii pe scară tot mai largă a calculatoarelor electronice.
8.3.1. Clasificarea metodelor de analiză
Metodele de analiză, alcătuind un bogat arsenal metodologic, pot fi grupate după criterii diferite, cum sunt: tipul de scală utilizat (nominală, ordinală, interval sau proporţională ), numărul eşantioanelor analizate ( unul, două, mai mult de două ), natura relaţiei dintre aceste eşantioane (dependente sau independente ), numărul variabilelor considerate (una, două, mai mult de două ).
Printre obiectivele urmărite în procesul de analiză a datelor se înscriu, de obicei, următoarele: determinarea tendinţei centrale a variabilelor considerate, caracterizarea variaţiei şi a repartişiei acestora, măsurarea gradului de asociere între ele, realizarea unor estimări şi previziuni, evaluarea diferenţelor dintre variabile sau grupuri de variabile şi evidenţierea legăturilor cauzale dintre ele.
Pentru determinarea tendinţei centrale a variabilelor analizate, punctul de plecare îl constituie considerarea tipului de scală utilizat pentru masurarea acestora. După cum s-a evidenţiat la începutul capitolului, tendinţa generală se caracterizează diferit (vezi tabelul 8.2.), în funcţie de nivelul la care s-a realizat măsurarea.
Caracterizarea variaţiei, un alt obiectiv obişnuit al analizei, se poate face în mod diferenţiat, în funcţie de nivelul de măsurare realizat printr-un tip de scală sau altul, cu ajutorul următorilor indicatori: distribuţia de frecvenţe, procente, cuartile, amplitudinea variaţiei, abaterea medie, variaţia şi abaterea standard. Pentru caracterizarea variaţiei şi a repartiţiei unei singure variabile, deosebit de utile sunt şi metodele bazate pe cunoscutele tipuri de repartiţii normale, Poisson, binominale etc.,Precum şi cele care presupun abordarea bayesiană aplicată unei singure variabile.
În cercetările de marketing, analiza datelor nu se rezumă, de obicei, doar la considerarea separată a variabilelor. Un obiectiv important îl reprezintă măsurarea gradului de asociere a două variabile sub aspectul intensităţii, direcţiei şi al semnificaţiei statistice. Acest lucru se realizează cu ajutorul unor metode cum sunt: coeficientul de contingenţă, coeficientul de corelaţie a rangurilor al lui Spearman, coeficientul lui Goodman şi al lui Kruskal, coeficientul de corelaţie al lui Pearson, coeficientul de elasticitate, analiza bivariată a variaţiei, regresia simplă, analiza bazată pe testul neparametric , testul probabilităţii exacte a lui Fisher, testul U, testul neparametric McNemar, testul Student, testul Fisher.
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
Până la utilizarea calculatoarelor electronice, metodele de analiză bivariată, respective, metodele cu ajutorul cărora se pot cerceta legăturile de asociere care există între două variabile, cum sunt cele prezentate mai sus, au reprezentat modalitatea principală de analiză. În cercetările de marketing sunt însă frecvente situaţiile în care sunt supuse analizei mai mult de două variabile. De data aceasta, locul analizei bivariate este luat de analiza multivariată, care presupune utilizarea unui grup de metode statistico-matematice cu ajutorul cărora se pot cerceta simultan legăturile de asociere existente între trei sau mai multe variabile. Alegerea uneia din aceste metode se face în funcţie de natura variabilelor supuse analizei, coordonată care stă şi la baza clasificării metodelor de analiză multivariată (figura 8.5. ). Pentru realizarea acestei clasificări se au în vedere trei caracteristici ale variabilelor analizate: a) dacă unele variabile sunt dependente de altele (relaţii cauzale) sau dacă între ele există doar legături de asociere; b) în cazul relaţiilor de dependenţă, dacă se consideră una sau mai multe variabile dependente; c) dacă pentru măsurarea variabilelor se utilizează o scală metrică sau nemetrică. În funcţie de răspunsurile date în fiecare din aceste trei situaţii se allege o anumită metodă de analiză multivariată.
8.3.2.Metode de analiză multivariată
Metoda regresiei multiple reprezintă o metodă statistică multivariată de cercetare a relaţiei liniare dintre o variabilă dependentă, măsurată cu ajutorul unei scale metrice (interval sau proporţional) şi două sau mai multe variabile independente. Obiectivul principal al analizei regresionale îl constituie explicarea şi previziunea variaţiei variabilei dependente în funcţie de covariaţia ei cu variabilele independente. Foarte frecvent, în cercetările de marketing, prin această metodă se analizează şi previzionează cererea de mărfuri sau servicii (variabila dependentă ) în funcţie de factorii săi determinanţi etc.
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
Sunt unele variabile
dependente de altele?
DA NUUUUUU
METODE DE STUDIERE ADEPENDENŢELOR
METODE DE STUDIERE AINTERDEPENDENŢELOR
UNA MAI MULTE
Estemăsurată în scală simetrică
?
Sunt măsurate în scală
simetrică?
NU
DA
NU
DA
AN
AL
IZA
CA
NO
NIC
Ă
AN
AL
IZA
MU
LTIV
AR
IAT
Ă A
V
AR
IAŢ
IEI
RE
GR
ES
IA M
ULT
IPL
Ă
AN
AL
IZA
D
ISC
RIM
INĂ
MÎN
TU
LU
I L
INIA
R M
ULT
IPL
U
Sunt variabilele măsurate în
scală simetrică?
DA
NU
AN
AL
IZA
FA
CT
OR
IAL
Ă
AN
AL
IZA
GR
UP
UR
ILO
R
SC
AL
AR
EA
ME
TR
ICĂ
M
ULT
IDIM
EN
SIO
NA
LĂ
SC
AL
AR
EA
NE
ME
TR
ICĂ
M
ULT
IDIM
EN
SIO
NA
LĂ
AN
AL
IZA
ST
RU
CT
UR
ILO
R
LA
TE
NT
E
TOTALITATEA METODELOR STATISTICEMULTIVARIATE
Câte variabile
dependente sunt
considerate?
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
Un model liniar regesional are următoarea formă generală:
,
în care: = valoarea estimată a variabilei dependente Y (uneori se foloseşte şi denumirea de
valoare calculată şi se noteayă cu );
- parametru care reprezintă valoarea estimată a interceptului
- valoarea estimată a parametrilor care exprimă relaţia dintre Y şi ;
-variabile independente;
n- numărul variabilelor independente.
Metoda regresiei permite definirea unei astfel de funcţii care să minimalizeze suma pătratelor
diferenţelor dintre valorile efective şi cele estimate ale variabilelor dependente. Metodologia de
specificare şi de interpretare a unui model regresionalmultiplu este foarte asemănătoare cu cea utilizată
pentru modelul regresional simplu, dar mai complexă pe măsură ce numărul variabilelor creşte
(impunându-se utilizarea calculatorului electronic). Analiza regresională poate fi în trepte sau simultană;
în primul caz, variabilele independente sunt introduce în model una câte una, în funcţie de capacitatea lor
(evaluată prin utilizarea unor teste statistice) de a explica variaţia variabilei dependente; regresia simultană
presupune utilizarea de la început a tuturor variabilelor independente, indifferent de capacitatea lor
explicativă.
Pentru a avea un anumit grad de confidenţă într-un model multifactorial de regresie, aceasta
trebuie evaluat pe baza a trei categorii de criterii: teoretice, statistice şi de previziune. Astfel, rezultatele
obţinute în urma specificării modelului (mărimea şi semnul parametrilor estimaţi) trebuie să fie
compatibile cu teoria economică; de exemplu, având la bază consideraţii teoretice, se aşteaptă, în general,
ca semnul unui parametru estimate care caracterizează cererea să fie pozitiv. În acelaşi timp, mai multe
criterii de ordin statistic şi de previziune vor servi şi ele la evaluarea unui model. Criteriile de acest gen
sunt următoarele : nivelul de semnificaţie al parametrilor estimaţi ; proporţia variaţiei ‘explicare’ de
mulţimea variabilelor independente;multicoliniaritatea(gradul de corelare existent între variabilele
independente); eroarea standard a estimării; autocorelaţia valorilor reziduale.
Dintre tehnicile de analiză multifactorială, analiza regresională este cel mai mult utilizată în
cercetarea de marketing.
Metoda discriminământului liniar multiplu este o altă metodă statistică multivariată de estimare
a relaţiei liniare dintre o variabilă dependentă de tip dihotomic sau multihotomic (măsurată cu ajutorul
unei scale nemetrice) şi combinaţii liniare a mai multor variabile independente pentru măsurarea cărora s-
a folosit o scală metrică.
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
Un prim pas în folosirea metodei îl reprezintă definirea apriorică a grupurilor(două sau mai multe)
care vor sta la baza clasificării şi care reprezintă stări posibile ale variabilei dependente. De exemplu, dacă
printr-o cercetare de marketing se urmăreşte stabilirea unor aspecte legate de modul în care un tip de
mobilă lansat pe piaţă este edoptat de populaţia unui oraş, judeţ etc., cele două grupuri care vor sta la baza
clasificării sunt cumpărătorii şi noncumpărătorii produsului respective. În continuare, se definesc
variabilele care sunt presupuse a fi importante în realizarea discriminării între grupurile existente în cadrul
populaţiei cercetate. Numărul acestora poate să difere de la caz la caz şi decizia de cumpărare depinde în
mare măsură de trei variabile şi anume: venitul, mărimea suprafeţei locuibile şi atitudinea faţă de stilul
mobilei respective.
Metoda discriminământului liniar multiplu urmăreşte delimitarea grupurilor astfel ca ele să
fie cât mai omogene în interior şi cât mai eterogene unele faţă de altele.În limbaj statistic, scopul urmărit
prin această metodă poate fi formulat astfel: maximizarea raportului dintre dispersia(abaterea medie
pătratică) dintre grupuri şi dispersia din interiorul fiecărui grup. De o deosebită importanţă pentru aceasta
este definirea funcţiei discriminant:
creia i se poate estima valoarea coeficienţilor ‚ci’ (i =1, ...., n). Totodată, se poate folosi cu deosebit
succes în cercetările de marketing ce au ca obievtiv segmentarea pieţei.
Analiza multivariată a variaţiei cuprinde un grup de metode aparţinând statisticii interferenţiale,
utilizate mai ales pentru analiza datelor provenite din experiminte, cu ajutorul cărora se poate face
separarea şi testarea semnificaţiei efectelor cauzate de acţiunea simultană a mai multor factori. După cum
s-a mai văzut, diferitele tehnici de proiectare a experimentelor permit organizatorilor să controleze variaţia
factorilor independenţi şi să estimeze efectele acestei variaţii asupra variabilelor dependente. Printre cele
mai cunoscute metode de analiză multivariată a variaţiei se pot menţiona: proiectările factoriale, pătratele
latine, pătratele greco-latine a căror aplicabilitate în cercetările de marketing a fost exemplificată mai sus.
Analiza canonică reprezintă o altă metodă statistică multivariată de studiere a relaţiei liniare
dintre un grup de variabile dependente şi un grup de variabile independente, şi unele şi altele putând fi
măsurate cu ajutorul unor scale metrice saunemetrice. Ca şi în cazul analizei regesionale, obiectivul
principal al analizei canonice îl constituie explicarea şi previziunea variaţiei setului de variabile
dependente având la bază covariaţia lor cu variabilele independente. Totodată, analizacanonică permite
realizarea multor combinaţii liniare între cele două seturi devariabile (desigur că interesează în primul
rând combinaţia care maximilizează corelaţia între seturi) şi identificarea acelor variabile care contribuie
cel mai mult la explicarea asocierii seturilor.
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
De exemplu, fidelitatea consumatorilor faţă de un produs poate fi exprimată prin câteva variabile:
probabilitatea efectuării unei cumpărături, intervalul de timp între două cumpărături şi cantităţile
achiziţionate odată; acestea pot constitui setul variabilelor dependente. Se poate presupune că fidelitatea
consumatorilor este determinată de un set de variabile constând din atribute ale produsului, cum ar fi:
preţul,aroma, culoarea, ambalajul; aceste pot constitui setul variabilelor independente. Pentru cercetarea
legăturilor de dependenţă între cele două grupuri devariabile, cel care defineşte fidelitatea consumatorilor
faţă de un produs şi cel al variabilelor independente care au cel mai mare rol în explicarea legăturilor, se
poate utiliza cusucces analiza canonică. Această metodă are meritul de a oferi posibilitatea exprimării într-
o formă sintetică a ceea ce altfel ar fi fost un număr mare, greu de manipulat, de corelaţii bivare între
diferitele variabile considerate.
Analiza factorială este numele generic dat unui grup de metode statistice multivariate al căror
scop îl reprezintă cercetarea legăturilor de interdependenţă dintre mai multe variabile, cu ajutorul cărora se
caracterizează un anumit fenomen, prin reducerea (condensarea) volumului datelor cuprinse în variabilele
iniţiale şi constituirea unui set mai mic de dimensiuni (factori), urmărindu-se o pierdere minimă de
informaţii. La baza analizei factoriale stă următoarea ipoteză: dacă există o interdependenţă sistematică în
cadrul setului variabilelor supuse cercetării, acestea trebuie să posede câteva elemente latente comune,
care poartă denumirea de factori.În această situaţie, se încearcă reducerea dimensionalităţii setului
variabilelor prin definirea unor factori (cât mai puţini la număr) care să încorporeze o parte cât mai mare a
interdependenţelor iniţiale.
Un factor ‚F’ reprezintă o combinaţie liniară a unor variabile iniţiale ‚Xi’. Cualte cuvinte, se poate
spune că F=alxl+ a2x2+.... +anxn. După cum se vede, factorul ‚F’ aminteşte oarecum de variabila
dependentă a unui model regresional multiplu. De asemenea, valorile coeficienţilor a1(i = 1,....,n),stabilite
pe baza aceluiaşi principiu, al celor mai mici pătrate, ca în regresia multiplă, au o semnificţie
asemănătoare cu parametrii regresiei. Deosebirea este că totalul variabilelor iniţiale se grupează în aşa fel,
pe baza criteriilor de comunalitate, încât sî se definească mai mult de un factor.De exemplu, plecind de la
25 de variabile care contribuie la definirea imagini unui produs pe piaţă se vor identifica 4 factori cu
ajutorul cărora se reprezintă poziţia produsului respectiv în 4 coordonate, dupa cum urmează:
F1= a11x1+a21x2+...+ a91x9
F2=a10 2x10 +a11 2x11 +...+a18 2x18
F3=a19 3x19 +a20 3x20 +... +a23 3x23
F4=a24 4x24 +a25 4x25
Analiza factorială, prin intermediul diferitelor sale tehnici(metda componentelor principale,
metoda bazată pe criteriul varimax, metoda criteriului quartimax, metoda rotaţiei axalor), permite deci
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
identificarea factorilor, reducerea dimensionalităţii setului variabilelor iniţiale şi caracterizarea într-un
mod cât mai sintetic posibil a interdependenţelor.
Analiza grupurilor se refera la metodele statistice multivariate de clasificare a componentelor
unei submultimi eterogene(cumparatori, produse, întreprinderi etc.) în grupuri omogene, având la bază un
anumit criteriu. În principiu, exista două modalităţi de anliză grupurilor: una care are ca punct de plecare
întreaga mulţime ce urmează apoi să fie subdivizată în grupuri omogene,iar alta care pleacă de la fiecare
componentă din cadrul mulţimi, constituirea grupurilor făcându-se prin adăugare succesivă la un anumit
grup al componentelor cu care se aseamană cel mai mult din punct de vedere al criteriului utilizat.
Gruparea componentelor pe baza măsurări distanţelor dintre ele se poate face prin aşa numita grupare de
proximitate, fie prin metoda cunoscută sub numele de grupare pe baza coliniaritaţii. Datorită multiplelor
sale virtuţi, analiza grupurilor s-a afirmat în ultimul deceniu ca una dintre cele mai fregvent folosite
metode statistice multivariate pentru cercetarea interdependenţelor. Un domeniu în care s-a impus
definitiv este cel al segmentării pieţei.
Scalarea nemetrică sau metrică multidimensională reprezintă un grup de tehnici dezvoltate în
ultimele decenii, utilizate pentru măsurarea opiniilor populaţiei privind obiectele şi fenomenele supuse
investigaţiei pe baza unor criterii multidimensionale.Bazându-se pe informaţii foarte simple, obţinute prin
anchete (date privind modul cum subiecţii cercetaţi percep asemănările şi deosebirile dintre produse ori
dintre firme sau mărci, date privind ordonarea preferinţelor etc.),pentru prelucrarea cărora se folosesc
algoritmi de calcul foarte sofisticaţi, scalerea multidimensională permite construirea unui spaţiu perceptual
în care se reprezintă obiectele sau fenomenele aşa cum sunt ele percepute de subiecţi respectivi.
O caracteristică importantă a scalării multidimensionale, prin care aceasta se distinge de scalarea
unidimensională,este că dimensiunile sau atributele nu sunt definite de cercetător,ci sunt generate de
subiecţi investigaţi .
Obiectivele urmărite prin scalarea multidimensională orientează eforturile spre aspecte ca :
determinarea atributelor folosite de subiecţi în evaluarea obiectelor şi fenomenelor, estimarea importanţei
relative a acestor atribute şi a relaţiilor percepute dintre ele.
Tehnicile de scalare multidimensională se clasifică în trei categorii, în funcţie de modul de
măsurare a datelor de intrare şi ieşire:în totalitate metrice, în totalitate nemetrice, metrice şi nemetrice (la
acestea din urmă, datele de intrare sunt nemetrice şi cele de ieşire –metrice.)
Analiza structurilor latente, o altă metodă multivariată relativ nouă, realizează atât obiectivele
urmărite de analiza factorială, cât şi obiective legate de clasificarea componentelor populaţiei cercetate în
grupuri omogene. Tehinicile de realizare a analizei structurilor latente sunt numeroase; unele variante
prezintă asempnări sau sunt chiar identice cu analiza factorială
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
8.3.3. Modalităţi de analiza neparametrică
Între scalele neparametrice, scala nominală se bucură de o largă utilizare în cercetătile de
marketing. De aceea , în continuare vor fi prezentate posibilitîţile de analiză existente atunci când se
consideră fie două, fie mai mult de două eşantioane independente de la care s-au recoltat infoormaşii,
pentru a căror măsurare s-s utilizat scala nominală.
a) În vederea caracterizării tendinţei centrale este posibilă determinarea grupului
modal, respectiv a grupului care cuprinde cei mai mulţi subiecţi cercetaţi, comparativ cu
celelalte grupuri.
b) Pentru testarea gradului de semnificaţie a diferenţelor de opinie între subiecţii
constituiţi în două sau mai multe eşantioane independente, cu privire la o caracteristică
cercetată se poate utiliza testul neparametric X2.
Considerând mai întâi cazul a două eşantioane independente, să presupunem că se urmăreşte să se
stabilească dacă preferinţele bărbaţilor pentru un anumit produs diferă semnificativ de preferinţele
femeilor. Datele culese printr-o cercetare de piaţă de la un eşantion de 200 de persoane, dintre care
140 bărbaţi şi 60 femei, se pot organiza într-un tabel de contingenţă.
Tabelul 8.10.
Distribuţia preferinţelor pe sexe
Bărbaţi Femei TOTAL-Preferă produsul 75(70) 25(30) 100
-Nu preferă produsul 65(70) 35(30) 100TOTAL 140 60 200
Deoarece sub eşantionul bărbaţilor este independent de cel al femeilo, ipoteza nulă că preferinţele
bărbaţilor nu diferă semnificativ de preferinţele femeilor poate fi testată cu ajutorul testului X2
.Valoarea calculară a lui X2 se determină cu ajutorul formulei:
Unde ‘r’ şi ‘k ‘- numărul de rânduri şi respectiv de coloane ale tabelului de contingenţă;
Oij – frecvenţele rândului i şi ale coloanei j, care rezultă din observarea;
Aij - frecvenţele rândului i şi ale coloanei j, care se aşteaptă să rezulte conform ipotezei nule.
Valorile rezultate prin utlizarea formulei au o repetiţie de eşantionare care poate fi aproximată de o
repetiţie X2 cu (r-1)(k-1) grade de libertate dacă valoarea calculată a lui X2este egală sau mai mare
decât valoarea teoretică, corespunzătoare unui număr de grade de libertate ţi unui număr grad de
semnificaţie, atunci ipoteza nulă nu se acceptă.
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
În exemplul considerat, valoarea calculată a lui X2 este următoarea
Valoarea teoretică corespunzătoare pentru (2-1)(2-1) = grad de libertate este X2 =3,84. Deoarece
= 2,38 3,84, se poate afirma că la un nivel de semnificaţie de 0,05 ipoteza nulă se acceptă,
adică preferinţele nu sunt influenţate de sex.
De notat însă că pentru aplicarea cu scces a testului , frecvenţele ‘Aij ‘ care se aşteaptă din
observare, nu trebuie să aibă valori prea mici iar efectivul colectivităţii cercetate să fie de cel puţin
40 unităţi.
În multe situaţii, este necesară testarea gradului de semnificaţie a diferenţelor de opinie între mai
mult de două subeşantionae independente. Să presupunem că se cercetează dacă preferinţele
populaţiei pentru un anumit produs diferă în funcşie de vârstă. În acest caz tabelul de contingenţă
va avea trei rânduri şi partu coloane reprezentând tot atâtea categorii de vârstă. Testul se poate
utilize şi în aceste situaăii procedura fiind identică cu cea din cazul cu două subeşantioane
independente
c) Pentru măsurarea gradului de asociere între variabilele unui table de contingenţă se
poate utiliza coeficientul de contingenţă ‘C’ care se calculează după formula:
Acest coefficient poate fi calculate indiferent de natura variabilelor şi indifferent de natura
repartiţiei acestora în cadrul populaţiei supuse cercetării
Utilizând datele din tabelul de contingenţă 8.10, rezultă:
În lumina acestui rezultat, întrucât ‘C’ nu diferă un mod semnificativ de zero se poate
afirma că preferinţele populaţiei pentru produsul cercetat sunt foarte slab corelate cu
caracteristica sex.
Coeficientul de contingenţă în ciuda faptului că este util pentru analiza completă a datelor
măsurate prin scala nominală, are multe limite. Astfel, în primul rand, dacă theoretic valoarea
minimă a coeficientului poate fi zero, în schimb valoarea maximă nu ajunge să fie egală cu 1,aşa
cum se întîmplă în cazul coeficienţilor de corelaţie Pearson, Spearman sau Kendall. În al doile
rand datorită faptului că valoarea maximă ‘C’ depinde de mărimea lui ‘k’ şi a lui ‘r’ rezultă că
Piaţa produselor lactate din judeţul Covasna
doi coeficienţi de contingenţp nu pot fi comparaţi decât dacă provin din tabele de contingenţă de
aceiaşui mărime. În al treilea rand este evident că ‘C’ poate fi calculat numai în acele cazuri în
care X2 se poate utilize.În sfârşit merită menţionat şi faptul că ‘C’ nu poate fi comparat direct cu
nici un alt tip de coefficient de corelaţie.
top related