В настоящее время обрели большую популярность электронные платежные системы Perfect Money и Liberty Reserve.

(more...)

Относительно недавно российский рынок смог предложить трубы полипропилен, которые сейчас широко используются при прокладке водопроводных и канализационных трубопроводов и других коммуникационных системах.

(more...)

Дизайн интерьера становится все более авторским. (more...)

(more...)

Выше говорилось о представительности выборки, как об уровне близости её статистических мер к мерам статистического ансамбля.
В маркетинговых исследованиях упоминают репрезентативность. Смысл этого термина может быть связан с математической моделью, т.е. дифференцируемыми функциями и N → ∞.

Выбор алгоритма комплектования выборки для сложных объектов исследования, является задачей со многими неизвестными. Факторы, определяющие представительность планируемой выборки, неизвестны априорно, так что необходимы исходные данные, обычно специальный эксперимент, чтобы их ранжировать. Люди являются наиболее сложными объектами исследования. Выбор единиц совокупности должен быть особенно корректным, так что всяческие упрощения будут совсем некстати.

Единственным критерием оценки правил составления выборки является сходимость выборок, определяемая апостериорно по итогам статистического анализа нескольких эмпирических распределений. Термин “сходимость” маркетологами практически не используется. Речь идет о свойстве выборок сохранять свои статистические меры по мере уменьшения объема. Очевидно, алгоритм формирования выборки тем корректнее, чем меньше меняются статистические меры при сокращении объема.

При необходимости корректировки состава выборки применяют один из 3 способов:

– выборка с большим объемом;

– замена респондента на следующего по списку;

– повторная выборка.

1. Выбор единиц совокупности, которые не должны входить в выборку;

2. Отсутствие единиц совокупности, которые должны входить в выборку;

3. Наличие элементов, которые не относятся к изучаемой совокупности, но введены в учет при обработке данных;

4. Исключение из выборки тех, кто отказался отвечать или не ответил по телефону;

5. Оценки ложные, вместо респондента;

6. Ошибки при записи и обработке данных.

Ошибки классифицируют на преднамеренные и непреднамеренные, сделанные респондентами или интервьюерами, адресованные на этапы сбора данных, обработки или интерпретации.
Преднамеренные ошибки интервьюера могут быть обманом (сам заполнил Банкету) или давлением на респондента (мимика, подсказки, жесты).
Непреднамеренные ошибки вызваны, в основном, незнанием всех аспектов методики сбора данных, а также утомлением интервьюеров.
Ошибки респондентов обусловлены нежеланием отвечать на часть вопросов (о доходах, возрасте и т.п.) или недоверием к интервьюеру, а также занятостью, предубеждением к опросам.
Внимание к ответам может быть недостаточным из-за отсутствия мотивации, неясности вопросов или концентрации мыслей на других темах.

Если собирают данные сотрудники предприятия, например, маркетинговой службы, то их состав ограничен. Возможности предприятия не выходят за границы региона. С другой стороны, сведения о самом предприятии могут быть исчерпывающими.

Специальные группы комплектуются из лиц, неограниченных по составу, нА-пример, студентов. Группы могут быть эффективны для телефонного или персонального опроса.

Однако им часто не достает квалификации и, к сожалению, заинтересованности в объективной информации. Велик соблазн 'помочь' респондентам. Необходим контроль собираемых данных c диагностическими опросами, а также тренировоч-ные занятия.

У профессиональных фирм обычно есть опыт маркетинговых исследований, есть кадры с достаточным уровнем подготовки, возможности исследований без географических ограничений с относительно высокой скоростью.
Стоимость услуг таких компаний в три-пять раз превышает затраты на маркетинговую “самодеятельность”.

Для понимания полученных результатов предлагается вообразить 100 выборок, данные которых разместились в заданных интервалах и только 5 или 1 из них стали ' нарушителями'. В исследованиях есть всего одна выборка. “Экономия” на выборках вносит ошибку. Рассчитывается среднее квадратическое отклонение этой ошибки, зависящее в основном, от объема выборки.

'Сюрпризы' изучаемых совокупностей могут быть учтены исключительно по функциональным оценкам, по доверительным интервалам для эмпирических распределений. Однако для “плотных” оценок, при планировании исследований, приемлемы ориентировочные формулы – для представительных выборок из совокупностей с нормальным распределением.

Стремление минимизировать объемы выборок сопровождается требованиями всемерно повышать их представительность. Особое внимание уделяется условиям сбора и обработки данных.

Однако встречаются ситуации, в которых объемы выборок явно избыточны. Причинами тому являются традиции или реклама.
Избыточность объема не всегда повышает представительность, многие По-грешности проявляются при любом объеме.

Маркетологи применяют несколько методик выбора объема выборки:

1. Правило 'большого пальца'. Принимается, к примеру, объем, составляющий 5% от совокупности, просто потому, что “5” ассоциируется с “отлично”.

2. Ссылки на публикации. Учитывается опыт аналогичных исследований, проведенных раньше. Регулярные исследования оптимизируют объем, например на уровне 3000 человек.

3. Расчет, исходя из выделенных на исследования ресурсов.

Расчетное обоснование объема базируется на достоверности оценок и рисков принятых решений в качестве исходных данных.

Предполагается взаимопонимание между заказчиками и исполнителями.
Вариация – понятие, применяемое маркетологами для оценок 'схожести' и 'несхожести' ответов в анкетах. В качестве меры для разноголосицы респондентов принято среднее квадратическое отклонение (СКО). Часто используются архаичные термины, типа 'кривых распределения', подразумевающие функции распределения плотностей вероятности, которые аксиоматически непрерывны. Сужение понятия в конкретной задаче нуждается в предварительном согласовании.