Piata Produselor Lactate Din Judetul Covasna (atestat) proiect

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


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.


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.


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


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:


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


+ 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:


: 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


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.


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


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


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


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


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


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.


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.


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


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.


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.


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).


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...


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.


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:


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:


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..

… … … … …


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


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 ;

; ;


; ;

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-


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


- 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


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.


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.


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?


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.


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.


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


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


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.


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


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.

Piata Produselor Lactate Din Judetul Covasna (atestat) proiect

Documents

Transcript of Piata Produselor Lactate Din Judetul Covasna (atestat) proiect