Воспользуйтесь формой поиска по сайту, чтобы найти реферат, курсовую или дипломную работу по вашей теме.

С его помощью аналитики решают три основные задачи:

а) снижение размерности исходных информационных массивов;

б) выделение структуры изучаемого объекта или явления. В результате факторного анализа связанные

между собой частные переменные и признаки объединяются в более крупные образования: устраняются

случайные отклонения в значениях переменных и сохраняются только устойчивые связи;

с) Преодоление мультиколлениарности при построении регрессионных моделей. Свойство метода

факторного анализа таково, что новые переменные, полученные в результате математической обработки

исходные переменные, будут статистически независимы между собой и при включении их в регрессионную

модель не будут создавать искажений, вызываемых взаимных влиянием. В настоящей работе метод факторного анализа используется для выявления структуры потребительских предпочтений, путем определения набора детерминирующих атрибутов и построения имплицитных схем товаров.

Имплицитной схемой товара (ИСТ) назовем пространство первичных характеристик товара или услуги,

структурированных с помощью статистических процедур в более емкие детерминирующие атрибуты,

выступающие инструментом для выявления и анализа мотивов и предпочтений потребителей. В практических

приложениях ИСТ можно представить как область в обычном n-мерном евклидовом простанстве. построение ИСТ включает в себя ряд последовательных шагов:

1) исследователи составляют по возможности полный и исчерпывающий перечень характеристик товара, не делая различия между важными и второстепенными характеристиками;

2) на основе предварительного опроса потребителей или экспертов выделяется ограниченное число сигнальных атрибутов, вопросы о которых будут включены в окончательную анкету;

3) выбираются шкалы для измерения этих атрибутов;

4) в ходе опроса потребители дают оценки значимости атрибутов по предложенной шкале;

5) математическая обработка матрицы значений сигнальных атрибутов методом факторного анализа; поиск детерминирующих факторов и имплицитных мотивационных структур;

6) интерпритация полученных результатов.

Остановимся подробнее на тех шагах, которые могут иметь различную интерпретацию. Это шаги 5 и 6.

Использование методов факторного анализа преследует определение детерминирующих атрибутов

которые и являются компонентами ИСТ. Далее на основе детерминирующих атрибутов может быть построена

регрессионная модель, связывающая ИСТ с одним и обобщающих показателей товара - с его ожидаемой ценой

или с имиджем.

Сущность метода факторного анализа состоит в следующем. аналитик выдвигает гипотезу о том, что

наблюдаемые переменные являются лишь внешними (косвенными) характеристиками изучаемого явления, на

самом деле существуют внутренние (скрытые, имплицитные) параметры и свойства, число которых мало, но

которые кристаллизуют в себе структурные взаимосвязи множества исходных переменных. Имплицитные

параметры называются факторами.

В основе факторного анализа лежит предложение о том, что исходные характеристики обладают некоторыми общими чертами, так что в каждой характеристике можно выделить две составляющие: общую часть, которую можно заменить линейной комбинацией общих факторов;

- специфическую, или характерную, часть, которую нельзя описать через общие факторы, так как она обусловлена факторами, действующими только на данную характеристику, и случайно ошибкой измерения.

- Однако факторы, полученные на втором этапе методом главных компонент, не поддаются еще достаточно наглядной интерпритации, так как основная смысловая нагрузка приходится на первую главную компоненту, нагрузки по остальным компонентам незначительны. Поэтому третьим этапом факторного анализа является вращение факторов, в ходе которого осуществляется переход к новой системе координат. Цель вращения - достижение такой структуры факторов, при которой нагрузки были бы максимально поляризованы между 0 и 1. Из большого числа методов вращения на практике чаще всего применяется метод Varimax. С математической точки зрения обе факторные структуры - до и после вращения - эквивалентны, то есть могут быть получены одна из другой посредством математических операций. Поэтому структура, полученная в результате вращения, не вносит искажений в первоначально полученную. структуру. Но с содержательной точки зрения повернутое решение обладает важными преимуществами - исходные характеристики более равномерно распределяются между факторами и их можно как-то осмысленно объяснить.

Для интерпретации ИСТ важны следующие признаки:

1. общая доля вариации оценки, объяснимая атрибутами ИСТ,

2. размерность,

3. состав выделенных факторных атрибутов,

4. вклад каждого факторного атрибута в общую вариантность оценок,

5. первичные характеристики с низкими значениями общности, особенно те, которые оказались не включенными в итоговую факторную модель.

Первые четыре признака относятся к общей части модели, а последний, пятый, признак - к специфической части.

Объясняемая доля вариации характеризует степень информативности ИСТ. Она позволяет в наиболее общей форме оценить, насколько адекватно факторная структура описывает исходный материал.

Размерность ИСТ равна количеству отобранных детерминирующих атрибутов. Она отражает

эмоциональную и когнитивную сложность мотивации потребителя, его грамотность и компетентность. Чем

меньше информации имеет потребитель о товаре, тем меньше поляризованы его оценки важности отдельных

первичных характеристик, или, что то же самое, тем больше он склонен давать малодифференцированные

оценки.

Состав атрибутов. как мы уже отметили, факторный анализ не порождает нового содержания, его задача

- упорядочить, стуктировать уже имеющиеся данные. Детерминирующий атрибут объединяет в смысловой

пучок несколько первичных характеристик. В математическом плане это те характеристики, которые имеют

максимальные нагрузки на фактор, соответствующий данному атрибуту. как правило, при интерпретации рассматриваются лишь те характеристики, факторные нагрузки по которым превышают 0. 50.

Названия факторных атрибутов всегда условны и подбирают по смыслу в зависимости от первичных

характеристик, объединенных в данный фактор. Практика показывает, что, как правило, суть факторного

признака достаточно точно отражается названием той характеристики, которая имеет наибольшую нагрузку по

данному фактору. Однако в маркетинге при одновременном анализе нескольких сегментов такой подход не

всегда оправдан, потому что нагрузки на отдельные первичные характеристики могут различаться

незначительно, и сходные по составу характеристик атрибуты получают разные названия. Множественность

названий затруднит интерпретацию результатов исследования и сравнение сегментов между собой.

Потребительское поведение, как любое сложное человеческое поведение является

полимотивированным, и выбор товара детерминирует не один, а некой совокупностью атрибутов и каждый

атрибут вносит свою лепту в окончательное решение потребителя.

Общность называется та часть дисперсии исходной характеристики, которая может быть отнесена на

влияние выявленных факторов. поскольку дисперсия стандартизированной величины равна 1, то ситуация, когда

общность меньше 0. 50, означает, что детерминирующие атрибуты объясняют менее половины дисперсии

данной характеристики. Большая ее часть должна относиться на счет самой характеристики и на счет

случайных ошибок измерения. Поэтому низкое значение общности по той или иной характеристике сигнализирует

о том, что данная характеристика является самостоятельным атрибутом, детерминируюшем выбор потребителя

наряду с теми атрибутами, которые были найдены при построении факторной модели. Она также должна включаться в ИСТ.

Индентификация факторных атрибутов позволяет найти ключевые. точки роста., которые могут стать

объектами первоочередного вложения инвестиций.. Точка роста. может стать одна из составляющих комплекса

маркетинга, в частности, предпочтения потребителей могут подсказать тему для рекламной компании либо

помочь в принятии решения о гарантиях и послепродажном обслуживании, в разработке условий продажи в

кредит. То есть точка роста может находится, в ней будет действовать механизм мультипликации, благодаря

которому объем продаж увеличится в большей степени, чем затраты на совершенствование данного узла или

дополнительные маркетинговые расходы. таким образом, достигается снижение инвестиционной нагрузки на

уже производимые модели.

Метод ИСТ также может использоваться для разработки новых товаров, поскольку потребительские

оценки для многих производителей являются одним из основных источников новых идей. так, например, по

данным американских исследований около 57, 6% идей, используемых при создании новых моделей автомобилей, находится в результате контактов с потребителями (для сравнения на собственные фундаментальные разработки приходится лишь 20% новых идей). ИСТ может использоваться при построении позиционных карт.

Математика метода такова, что наиболее значимыми оказываются те факторы, которые имеют

наибольшую вариантность индивидуальных значений, т. е. по этим вопросам мнения потребителей внутри

сегмента наименее однородны. Неоднородность мнений для маркетолога служит сигналом того, что на данном

рынке можно предложить набор модификаций, отличающих друг от друга по степени выраженности данного

атрибута.

ИСТ - это многокритериальность барометр потребительских предпочтений, значения которого являются

опережающими индикаторами изменений в оценках потребителей причем не на уровне частных

характеристик, а на уровне причин этих изменений. то есть главная ценность ИСТ состоит не в том, чтобы

зафиксировать какое-то изменение, о в том, чтобы дать его смысловую интерпретацию.

При повторных обследованиях изменения значений факторных атрибутов могут сигнализировать о

вероятных изменяемых будущей структуры спроса. Причем переход к новой структуре предпочтений

детерминируется не извне, а изнутри. Поэтому на базе ИСТ могут создаваться структурные прогнозы спроса

либо корректироваться простые прогнозы спроса, построенные на базе анализа временной динамики.

Описание предмета: «Психология, общение, человек»

Литература

1. К.Садвакасов, А.Сагдиев. Долгосрочные инвестиции банков: Анализ. Структура. Практика. – М.: Ось-89, 1998. – 112 с.
   
2. М.Ш. Бонфельд. Анализ музыкальных произведений. Структуры тональной музыки. Часть 2. – М.: Владос, 2003. – 208 с.
   
3. М.Ш. Бонфельд. Анализ музыкальных произведений. Структуры тональной музыки. Часть 1. – М.: Владос, 2003. – 256 с.
   
4. Э.А. Маркарьян, Г.П. Герасименко, С.Э. Маркарьян. Экономический анализ хозяйственной деятельности. – М.: КноРус, 2010. – 552 с.
   
5. Э.А. Маркарьян, Г.П. Герасименко, С.Э. Маркарьян. Финансовый анализ. – М.: КноРус, 2011. – 272 с.
   
6. Роберт Бэлнеп. Структура `Братьев Карамазовых`. – М.: Академический Проект, 1997. – 144 с.
   
7. Г.Н. Овсянников. Факторный анализ в доступном изложении. Изучение многопараметрических систем и процессов. – М.: Либроком, 2013. – 176 с.
   
8. А.И. Нечитайло, И.А. Нечитайло. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности. – Ростов-на-Дону: Феникс, 2014. – 368 с.
   
9. Виктор Воронов und Вадим Краско. Факторный анализ потребительских настроений в экономике. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2014. – 120 с.
   
10. Евгений Филатов. Методы детерминированного (функционального) факторного анализа. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 112 с.
    
11. Светлана Байгозина, Эдуард Савельев und Таливалдис Межис. Модель структуры инновативности личности. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2014. – 72 с.
    
12. Александр Белостоцкий. Анализ структуры хроматина и транскрипционных комплексов. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 160 с.
    
13. Евгения Барышева. Изучение социально-психологических особенностей студентов- психологов. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2011. – 196 с.
    
14. Алексей Павлов. Вейвлет-анализ структуры сигналов. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2011. – 240 с.
    
15. Д.В.Думский und А.Н.Павлов. Применение вейвлет-анализа в задачах исследования структуры сигналов. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2011. – 124 с.
    
16. Алексей Ребров. Влияние структуры мотивации работника на результативность труда. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2011. – 156 с.
    
17. Син Такахаси. Занимательная статистика. Факторный анализ . Манга. – М.: ДМК Пресс,Додэка, 2015. – 248 с.
    

Образцы работ

Задайте свой вопрос по вашей проблеме

		Гладышева Марина Михайловна marina@studentochka.ru +7 911 822-56-12 с 9 до 21 ч. по Москве.

Внимание!

Банк рефератов, курсовых и дипломных работ содержит тексты, предназначенные только для ознакомления. Если Вы хотите каким-либо образом использовать указанные материалы, Вам следует обратиться к автору работы. Администрация сайта комментариев к работам, размещенным в банке рефератов, и разрешения на использование текстов целиком или каких-либо их частей не дает.

Мы не являемся авторами данных текстов, не пользуемся ими в своей деятельности и не продаем данные материалы за деньги. Мы принимаем претензии от авторов, чьи работы были добавлены в наш банк рефератов посетителями сайта без указания авторства текстов, и удаляем данные материалы по первому требованию.