Все рассмотренные в этой главе шкалы требуют от респондентов прямой различных характеристик объекта. При выборе математического метода шкалирования исследователь сам имеет возможность сделать вывод об оценке респондентами характеристик рассматриваемых объектов, исходя из обших суждений опрашиваемых об объекте. Многомерное шкалирование и совместный анализ — два математических метода шкалирования. Детально они рассматриваются в главе i [c.359]
Маркетинговые исследования карьера, 46 классификация для определения проблемы, 35 для проблемы, 35 определение, 33 определение проблемы, 62 потенциальные источники ошибок, 130 Математическая модель, 78 Математические методы шкалирования, 359 Матрица сходства/матрица расстояний между [c.950]
Использование дополнительных математических методов к данным многомерного шкалирования позволяет определить бренды-вампиры (примером такого бренда является Ксерокс , когда торговая марка начинает использоваться для обозначения товарной группы, в описанном случае 4-я и 5-я позиции боролись именно за это право), устойчивость имиджа бренда , которая во многом определяет устойчивость положения бренда по отношению к рекламным мероприятиям конкурентов и т. д. [c.26]
В маркетинговой литературе эту совокупность часто называют статистическим банком или банком моделей. Среди наиболее популярных методов математической статистики, входящих в этот банк, следует назвать регрессионный анализ, вариационный анализ, факторный анализ, дискриминантный анализ, кластерный анализ, многомерное шкалирование. [c.50]
Методическое место дуального шкалирования. Наряду со статистическими методами, изложенными в предыдущем параграфе, в работе с таблицами сопряженности может быть использован принципиально отличный подход. Градациям переменных, измеренных в общем случае в шкалах наименований, приписываются численные значения так, чтобы достиг своего экстремума определенный функционал. Далее с новыми переменными работают как с переменными, измеренными в качественных шкалах. В целом этот подход, который мы, следуя предложенному в [232], будем называть дуальным шкалированием (dual s aling), по своему методическому содержанию ближе к анализу данных, чем к традиционным статистическим методам. В нем не формулируется математическая модель распределения исходных данных, предлагаемые статистические критерии носят, вообще говоря, эвристический характер, но зати четко и наглядно формулируется принцип приписывания численных значений. [c.131]
Смотреть страницы где упоминается термин Математические методы шкалирования
: [c.338] [c.359] [c.126]Смотреть главы в:
Маркетинговые исследования Издание 3 -> Математические методы шкалирования