ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ АНКЕТНЫХ ДАННЫХ - Студенческий научный форум

VIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2016

ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ АНКЕТНЫХ ДАННЫХ

Бирюкова В.В. 1, Короткова Н.Н. 2
1Волжский политехнический институт (филиал) ВолгГТУ Волжский, Россия
2Волжский политехнический институт (филиал) ВолгГТУ Волжский, Россия, www.volpi.ru
 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF
Для решения конкретной маркетинговой проблемы необходима первичная информация. Первичная информация может быть получена качественными или количественными методами. Метод качественного исследования основан на малом объёме выборки для получения начального представления об объекте исследования, в то время как количественное исследование ставит своей целью получение результатов в количественной форме с использованием методов статистического анализа.

Анкетирование, наряду с другими «инструментами» (тестирование, интервью, опрос и т.д.), играет центральную роль в процессе сбора и анализа первичных количественных данных. Назначение анкетирования – сбор сведений о состоянии общественного мнения больших или малых социальных групп через получение и последующее обобщение индивидуальных оценок (высказываний, суждений). Анкетирование является основным, а в некоторых случаях – единственным способом изучения субъективных взглядов людей. Для того чтобы провести анкетный опрос, необходим специфический инструментарий – анкета.

Метод анкетного опроса требует некоторой стандартизации процесса сбора данных, чтобы он был внутренне согласованным и мог анализироваться единообразно и последовательно. Стандартизированная анкета или форма обеспечит сравнимость данных, увеличит скорость и точность записи, а также облегчит обработку данных.

Задачи, связанные с обработкой данных анкетирования включают в себя: кодирование собранных данных, обработку (при работе с недействительными или отсутствующими данными), переработку данных с помощью статистических средств, и, при необходимости, интерпретацию результатов. В результате анализа ряда работ и программных разработок выявлены принципы повышения качества анализа анкетных данных. Их более детальному рассмотрению посвящена эта работа.

Проблема анализа анкетных данных связана с их специфическим способом измерения. Специфика состоит в низкой степени конкретности оценок достоверности данных. Это обусловлено тем, что данных имеют множество источников погрешности. В работах Кустова приведены статистические алгоритмы выявления погрешностей, такие как: фильтр отсутствия данных, фильтр экстремальных непрерывных значений, фильтр ранжирования непрерывных значений и т.д.

Цель данной работы: исследование методов и разработка алгоритма анализа многомерных статистических данных, полученных методом анкетного опроса, а также их реализация в виде комплекса программных средств. В соответствии с поставленной целью в этой работе решались следующие задачи:

1) математическое описание концепции обработки анкетных данных;

2) разработка алгоритма повышения достоверности анкетных данных;

3) разработка программной реализации анализа больших статистических выборок;

4) тестирование и экспериментальная оценка эффективности алгоритма.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Малхотра Н.К. Маркетинговые исследования / Н.К. Малхотра. – М.: Вильямс, 2002. – 960 с.

2. Мартышенко С.Н., Мартышенко Н.С., Кустов Д.А. Многомерные статистические методы повышения достоверности маркетинговых данных // Практический маркетинг. 2007. № 1 (119). С. 20–30.

3. Мартышенко С.Н., Мартышенко Н.С., Кустов Д.А. Применение алгоритмов многомерной классификации распознавания образов в решении задач анализа анкетных данных // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Сер. Технические науки. 2006. № 6. С. 101–109.

4. Мартышенко С.Н., Мартышенко Н.С. Методы обработки нечисловых данных в социально-экономических исследованиях // Известия Дальневосточного федерального университета. Экономика и управление. Экономика и экономические науки. 2006. № 4. С. 48–49.

Просмотров работы: 1233