Посторонний фактор, возникающий в результате неверного определения состава групп единиц наблюдения для оценки действия независимой переменной. [c.281]
Синоним посторонних факторов. Термин используется для того факта, что посторонние факторы могут искажать результаты эксперимента, воздействуя на зависимые переменные. [c.282]
Один из методов контроля посторонних факторов, включающий случайный отбор единиц наблюдения в группы для проведения эксперимента на основе использования случайных чисел, независимых переменных или условий для отдельных групп определяются также случайным [c.282]
Здесь измерение экспериментальной группы проводится дважды. Контрольная группа отсутствует. Первое измерение проводится до ознакомления группы с независимым фактором, затем она подвергается воздействию независимого фактора (А). После этого проводится второе измерение Эффект воздействия независимой переменной определяется как но достоверность этого вывода проблематична, поскольку посторонние факторы в основном не подлежат контролю. [c.286]
Как показывает в большинстве случаев маркетинговых исследований посторонние факторы, такие как объем продаж, размер магазина, тип магазина, его род занятий и статус респондентов, влияют на значения зависимых переменных. Таким образом, модель случайных групп употребляется чаще, чем модели, основанные на случайном отборе респондентов. Однако основным недостатком этой модели является то, что исследователь с ее помощью может в каждом отдельном случае контролировать только один посторонний фактор. Б ситуациях, когда необходимо контролировать несколько посторонних факторов одновременно, используются модель Латинского квадрата или модели. [c.294]
Возможно, самая важная часть формулирования проблемы кластеризации — это выбор переменных, на основе которых проводят кластеризацию. Включение даже одной или двух посторонних (не имеющих отношение к группированию) переменных может исказить результаты кластеризации. Задача состоит в том, чтобы выбранный набор переменных смог описать сходство между объектами с точки зрения признаков, имеющих отношение к данной проблеме маркетингового исследования, следует выбирать, исходя из опыта прошлых исследований, теории или тестируемой Экспериментатор должен обладать интуицией и уметь делать выводы. [c.751]
Если обратиться к словарю, объективный означает "без предубеждения или предвзятости беспристрастный безличный". Роль консультантов как людей посторонних состоит в том, чтобы прорезать путь к принятию трудных решений через все личные пристрастия и привязанности. Они не могут работать в "безопасном для своего банковского счета" режиме, поскольку имеют дело с конфликтами интересов. Вводя в уравнение компании еще одну переменную - интересы собственной фирмы - они лишаются возможности реально помочь клиенту, говоря с ним честно и объективно. (Тот же принцип не позволяет рекламным агентствам быть искренними с клиентами). [c.59]
Разворачивая работы ОУП, необходимо помнить, что офис создается в рамках установившейся производственной культуры, в которой его поджидает немало невидимых постороннему взгляду подводных камней и рифов. Поэтому надо двигаться вперед спокойно и уверенно. Людям свойственно противиться любым переменам. Следовательно, не следует форсировать события и принудительно внедрять изменения. Необходимо в должной последовательности, постепенно, слой за слоем снимать сопротивление грядущим переменам. Для этого требуется деликатное и бережное отношение к корпоративной культуре предприятия, работники которого, каждый на своем месте, с избытком переполнены тревогой и беспокойством. Стоит только ОУП прибегнуть к авторитарному стилю в отношениях с работниками или присвоить себе полицейские функции, то его создание будет затруднено, и ему будет сложно завоевать заинтересованную поддержку внутри организации. [c.554]
Эксперимент Исследование влияния одного фактора на другой при одновременном контроле посторонних факторов Полевые, лабораторные Тест рынка, исследование продукта и рекламы Возможность раздельного наблюдения за влиянием переменных. Контроль ситуации, реалистичность условий. Большие затраты времени и денег [c.65]
КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ (в экономике) [ orrelation analysis] — ветвь математической статистики, изучающая взаимосвязи между изменяющимися величинами (корреляция — соотношение, от лат. orrelatio). Взаимосвязь может быть полная (т.е. функциональная) и неполная, когда зависимость связанных величин искажена влиянием посторонних, дополнительных факторов. Примером функциональной связи является соотношение выпуска и потребления продукции, когда она дефицитна во сколько раз больше выпуск, во столько раз больше продажа (все распродается, ничего не остается в запасе). Примером корреляционной связи может служить соотношение стажа рабочих и их производительности труда. Известно, что в среднем производительность труда рабочих тем выше, чем больше их стаж. Однако бывает, и нередко, что молодой рабочий (из-за влияния таких дополнительных факторов, как образование, здоровье и т.д.) работает лучше пожилого. Чем больше влияние этих дополнительных факторов, тем менее тесна связь между стажем и выработкой, и наоборот. В таком случае коэффициент корреляции (см. Корреляция) между двумя величинами — стажем и производительностью — занимает промежуточное положение между нулем и единицей, в зависимости от силы (тесноты) взаимосвязи. Именно такие взаимосвязи изучает К.а. Он может рассматривать и более сложные корреляционные связи — не между двумя переменными (это называется парной корреляцией), как в описанном случае, а между многими (множественная корреляция). [c.154]
Посторонними переменными (extraneous variables) являются все прочие факторы, кроме независимых, на реакцию наблюдения. Эти факторы могут искажать значения зависимых переменных, что приводит к частичной или полной недостоверности результатов эксперимента. К посторонним факторам могут относиться торговая площадь магазина, его местоположение, сбытовая политика. В случае с E kerd торговая площадь аптеки, ее местоположение, интенсивность потока покупателей и период функционирования были посторонними факторами, влияние которых необходимо было исключить. [c.276]
Под проведением эксперимента (experiment) понимается осуществление исследователем управляемого процесса изменения одной или несколько независимых переменных для измерения их влияния на одну или несколько зависимых переменных при исключении влияния посторонних факторов Исходя из этого определения, исследовательские проекты с и E kerd можно определить как эксперименты. [c.276]
В противоположность своему названию, исторические факторы (history, H) не имеют отношения к событиям, происходившим до начала эксперимента. Под историческими факторами понимаются события, посторонние по отношению к эксперименту, но происходящие одновременно с ним. Такого рода события могут воздействовать на значения зависимых переменных. Пусть имеет место эксперимент, записанный следующим образом [c.279]
Посторонние факторы представляют собой незапланированные факторы, влияющие на результаты эксперимента. Они создают угрозу соблюдению внутренней и внешней достоверности эксперимента. Если их не контролировать, они воздействуют на зависимые переменные и тем самым искажают результаты эксперимента. По этой причине они называются также факторами ( onfounding variables). Существует четыре основных способа контроля искажающих факторов случайный отбор, группировка, статистический и методический контроль. [c.282]
Группировка (mat hing) представляет собой один из методов контроля посторонних факторов, предполагающий группировку наблюдения на основе набора базовых критериев, прежде чем они подвергаются воздействию независимых переменных. В случае с эксперимен- [c.282]
Статистический контроль (statisti al ontrol) представляет собой один из методов контроля посторонних факторов, предполагающий измерение их влияния с его корректировкой методами статистического анализа. Это показано в табл. 7.2, где исследуется зависимость между покупками модной одежды и уровнем образования, при контроле за уровнем доходов. Могут также применяться и более сложные статистические методы, такие как анализ вариации (AN OVA). В анализе влияние посторонних факторов на зависимые переменные элиминируется корректировкой их среднего значения по каждому варианту независимой переменной, более подробно рассматривается в главе 16. [c.283]
Измерение результата воздействия независимой переменной можно оценивать как разность О, Необходимо отметить, что эта разность может быть приписана меньшей мере посторонним факторам (отбора и убыли). Поскольку при включении единиц наблюдения в группы использовался метод случайного отбора, группы могутотличаться еще до начала эксперимента и может возникнуть отклонение отбора. Фактор убыли тоже может иметь место, поскольку возможно выбытие единиц наблюдения в процессе эксперимента как из экспериментальной, так и из контрольной группы. Вероятность этого возрастает, если эксперимент имеет неприятные для участников аспекты. [c.287]
Статистическая модель, позволяющая наряду с манипуляциями (переменной два невзаимосвязанных посторонних фактора. [c.294]
Internet также может быть полезным инструментом проведения исследований. Различные независимые экспериментальные переменные могут демонстрироваться на различных Web-сайтах. Респонденты могут отбираться также через тем, чтобы при посещении этих Web-сайтов заполнять анкеты и тем самым предоставлять информацию о значениях зависимых переменных и влиянии посторонних факторов. Таким образом, с помощью Internet можно проводить контролируемые эксперименты в специфических лабораторных условиях. [c.306]
В приведенных выше ситуациях следует использовать дисперсионный анализ, который включает, по крайней мере, одну категориальную независимую переменную и одну интервальную или метрическую независимую переменную. Категориальную независимую переменную называют фактором, а метрическую — Чаше всего ковариату используют для удаления посторонней вариации из зависимой переменной, поскольку самыми важными являются эффекты факторов, в зависимой обусловленную удаляют корректировкой среднего значения зависимой переменной в пределах каждого условия эксперимента. Затем, исходя из скорректированных оценок, дисперсионный анализ [14]. Значимость суммарного эффекта ковариат, как и эффект каждой про- [c.622]
Большое значение придавалось задачам с использованием регрессионного анализа. С помощью регрессий анализируются тенденции, которые проявляются в изменениях признака, коррелируемого с признаком-фактором. Регрессии характеризуют такие изменения средних значений одной из случайных переменных, которые происходили бы с изменением другой, если бы влияние посторонних факторов было изолировано констатацией его на каком-то определенном уровне, среднем для всех значений. [c.281]