Описание:
В книге рассматривается практический аспект применения компьютерных методов статистического анализа данных в маркетинговых исследованиях (с использованием программного комплекса SPSS версий 11-12). Материал изложен в понятной форме, снабжен большим количеством иллюстраций и примерами из реальных маркетинговых исследований. Для тех, кто собирается работать в маркетинговых компаниях, книга может быть прекрасным самоучителем, а для работодателей она послужит незаменимым подспорьем в обучении персонала.

Комментарий:
Издательство: Питер, 2005 г.
Мягкая обложка, 192 стр.
ISBN 5-469-00640-9
Тираж: 3500 экз.
Формат: 70x100/16

Оглавление:
Введение
Классификация основных методов статистического анализа, применяемых в маркетинговых исследованиях
От издательства
Глава 1. Подготовительные этапы статистического анализа
1.1. Материалы, необходимые для проведения статистического анализа
1.2. Общие параметры выборки
1.3. Составление схемы кодировки анкеты
1.4. Ввод данных в компьютер и кодирование переменных
1.4.1. Способы ввода данных в SPSS
1.4.2. Кодирование переменных
1.5. Модификация и отбор данных
1.5.1. Условный отбор данных и случайная выборка
1.5.2. Сортировка и группировка данных
1.5.3. Перекодирование переменных
1.5.4. Вычисление новых переменных
1.5.5. Коррекция нерепрезентативности выборки
Глава 2. Описательный анализ и линейные распределения
2.1. Линейные распределения для одновариантных вопросов
2.2. Линейные распределения для многовариантных вопросов
Глава 3. Анализ различий
3.1. Т-тесты
3.1.1. Т-тесты для независимых выборок
3.1.2. Т-тесты для спаренных выборок
3.1.3. Т-тесты для одной выборки
3.2. Дисперсионный анализ
3.2.1. Одномерный дисперсионный анализ
3.2.2. Одномерный дисперсионный анализ с повторными измерениями
3.2.3. Многомерный дисперсионный анализ
Глава 4. Ассоциативный анализ
4.1. Перекрестные распределения и c2
4.1.1. Перекрестные распределения для одновариантных вопросов и c2
4.1.2. Перекрестные распределения для многовариантных вопросов
4.2. Корреляционный анализ
4.2.1. Исследование линейных корреляций по Пирсону, Спирману и Кендалу
4.2.2. Частные корреляции. Выявление ложных корреляций
4.3. Линейный регрессионный анализ и статистическое прогнозирование
Глава 5. Классификационный анализ
5.1. Логистическая регрессия и дискриминантный анализ
5.1.1. Бинарная и мультиномиальная логистические регрессии. 132
5.1.2. Дискриминантный анализ
5.2. Факторный и кластерный анализ
5.2.1. Факторный анализ
5.2.2. Иерархический кластерный анализ
Заключение
Приложение. 12 полезных советов
Литература