Маркетинговые исследования с SPSS

Продолжительность: 40 часа

Стоимость: 4000 грн.
Скидка от количества участников: 4 чел. – 5%, 5 чел. – 10%, 6 чел. и более – 20%.
Минимальное количество участников: 3.

Целевая аудитория

Специалисты по стратегическому и оперативному планированию, маркетологи, аналитики, экономисты, бренд-менеджеры, руководители отделов продаж.

Цель мероприятия

• Научить слушателей с помощью инструмента SPSS и методов статистики переводить данные в аналитические выводы и решения.

Программа

1. Основы статистического анализа в маркетинговых исследованиях


• Генеральная совокупность
• Выборка
• Центральная предельная теорема
• Репрезентативная выборка
• Простая случайная выборка
• Систематическая выборка
• Стратифицированная выборка
• Кластерная выборка
• Преимущества и недостатки основных методов отбора единиц генеральной совокупности
• Определение размера выборки
• Доверительный интервал


2. Подготовка данных для исследования


• Ввод данных
• Типы шкал измерения переменных
• Шкала Лайкерта
• Обработка пропущенных значений
• Получение информации о файле
• Импорт данных из Microsoft Excel


• Выбор объектов для анализа
• Преобразование данных
• Перекодировка в новую переменную
• Перекодировка существующей переменной
• Сортировка объектов
• Создание таблицы частот
• Команды: расщепить файл, взвесить наблюдения
• Слияние, агрегирование данных
• Визуальная категоризация


3. Визуализация данных


• Таблицы сопряженности
• Столбчатые диаграммы
• Круговая диаграмма
• Линейчатые диаграммы
• Диаграммы с областями
• Штабельные диаграммы с областями
• Диаграммы максимальных и минимальных значений
• Линейчатые диаграммы разностей
• Диаграмма рассеяния
• Матричные диаграммы рассеяния
• Гистограммы
• Ящиковые диаграммы
• Диаграмма стебель-листья
• Простая диаграмма величины ошибки


• Диаграммы нормального распределения


• Форматирование таблиц


4. Статистический анализ данных


• Частота
• Гистограмма частот
• Меры центральной тенденции
• Меры изменчивости
• Характеристика формы распределения
• Нормальное распределение
• Описательная статистика с SPSS
• Стандартизация z-score, t-score


5. Анализ различий


• Общий принцип проверки статистических гипотез
• Ошибка первого рода
• Ошибка второго рода, мощность критерия


• T –критерий для одной выборки
• T –критерий для независимых выборок
• T –критерий для зависимых выборок


• Непараметрические критерии
• Сравнение двух независимых выборок (аналог t- критерия для независимых выборок) (критерий Манна – Уитни)
• Сравнение двух зависимых выборок
• Критерий знаков
• Критерий Вилкоксона
• Критерий серий
• Критерий Колмогорова-Смирнова
• Критерий Шапиро-Уилка
• Сравнение К независимых выборок (критерий Краскала-Уоллеса)
• Сравнение К зависимых выборок (критерий Фридмана)
• Тест Мак-Немара для дихотомических переменных


6. Дисперсионный анализ (ANOVA)


• Однофакторный дисперсионный анализ
• Сравнение Т-критерия с ANOVA
• Условия применения
• Парные сравнения: Наименьшая значимая разница (Н3Р), Бонферрони, Шеффе, Тьюки, Габриэль, GT2 Гохберга , Даннет, Геймс-Хоуэлл
• Контрасты


• Двухфакторный дисперсионный анализ
• Дисперсионный анализ с тремя факторами
• Влияние коварианты (ANCOVA)
• Многомерный дисперсионный анализ
• Дисперсионный анализ с повторными измерениями


7. Ассоциативный анализ


• Таблицы сопряженности
• Критерий «хи-квадрат» независимости
• Меры связи “Measures of association”
• Тест Фишера
• Коэффициент Фи
• Коэффициент Крамера
• Пропорциональное сокращение ошибки (Proportional reduction in Error)
• Мера ассоциации эта-квадрат
• Коэффициент энтропии


• Ассоциативный анализ в случае порядковых переменных
• Гамма критерий (Proportional reduction in Error)
• Модифицированный коэффициент Гамма (Somer’s d)
• Тау-b Кендалла (2*2; 3*3 и т.д.)
• Тау-с Кендалла
• Критерий Каппа (inter-rater reliability)
• Чувствительность (specifity)
• Специфичность (specificity)
• Шкала надежности и достоверности


8. Корреляционный анализ


• Корреляция
• Градация коэффициента корреляции
• Коэффициент корреляции Пирсона
• Коэффициенты корреляции Спирмана или Кендалла
• Вычисление и интерпретация коэффициентов частной корреляции


9. Регрессионный анализ


• Постановка задачи
• Анализ данных с помощью диаграммы рассеяния
• Визуальный анализ
• Корреляционный анализ
• Идея модели простой линейной регрессии
• Условия применения модели
• Анализ остатков с помощью диаграммы рассеяния
• Уравнение регрессии
• Стандартная ошибка регрессии
• Прогнозирование с помощью регрессионной модели
• Ограничения модели регрессии
• Статистика Дурбина-Уотсона
• Интерпретация результатов простого регрессионного анализа
• Автоматическое линейное моделирование в SPSS


• Выбросы
• Виды выбросов
• Расстояние Кука
• Выбросы за пределами 3 стандартных отклонений
• Нарушение нормальности распределения зависимой переменной
• Скошенность вправо
• Преобразование данных
• Интерпретация коэффициентов логистического уравнения в случае логарифмического преобразования данных
• Нарушение нормальности распределения остатков
• Нарушение линейности
• Нарушение гомоскедастичности
• Метод WLS


• Модель множественной регрессии
• Условия применения модели
• Коэффициент множественной корреляции, коэффициент парной корреляции
• Методы включения переменных в регрессионную модель
• Диагностика коллинеарности
• Анализ случаев нарушения условия отсутствия мультиколлинеарности
• Анализ остатков
• Ограничения модели множественной регрессии
• Оценка влияния независимых переменных
• Интерпретация результатов
• Способы усовершенствования модели


• Оценка криволинейности
• Анализ криволинейных зависимостей
• Выполнение криволинейного регрессионного анализа (квадратичная модель)
• Интерпретация результатов


• Регрессионная модель с использованием фиктивных переменных
• Кодирование переменных
• Выполнение условий модели
• Интерпретация коэффициентов регрессии
• Сравнение ANOVA и линейной регрессии


• Логистическая регрессия
• Неколичественные данные
• Бинарная логистическая регрессия с одной количественной переменной
• Бинарная логистическая регрессия с одной количественной и одной дихотомической переменной
• Интерпретация коэффициентов регрессии


10. Анализ временных рядов


• Диаграммы последовательности
• Прогнозирование
• Выделение сезонных составляющих
• Аддитивная модель
• Мультипликативная модель


11. Факторный анализ


• Идея факторного анализа
• Стадии факторного анализа
• Условия применения метода
• Метод главных компонент с Varimax Rotation
• Тест Бартлетта
• Тест КМО
• Метод «каменистой осыпи»
• Интерпретация результатов факторного анализа


12. Кластерный анализ


• Кластерный анализ в маркетинговых исследованиях
• Стадии кластерного анализа
• Выбор способа измерения расстояния
• Иерархический кластерный анализ. Дендрограмма
• Рецепты надежности и достоверности

Бизнес-тренер

Пугачёва Елена Геннадиевна

Дополнительная информация

Рабочий язык (по желанию Заказчика): украинский, русский или английский.

Возможное место проведения: Украина, СНГ, мир.

Контакты

Наверх