Отношение к китайским автомобилям

Содержание

Введение

Анкета

Цель исследования

Определение минимально необходимого объема выборки

Анализ

Вывод

Введение

Стремительное появление китайских автомобилей на мировых рынках заставляет обращать всё больше внимания, как на качество самих автомобилей, так и на отношение водителей к новым маркам. 

Проведем анализ данных, иллюстрирующий восприятие водителей китайских автомобилей. 

Файл данных представляет собой результаты социологического опроса, где водителям предлагалось оценить качество китайских автомобилей по некоторым параметрам. 

Каждому из респондентов предлагалось оценить одну из двух наиболее популярных марок китайских автомобилей, назовем их условно: China1 или China2. 

Некоторые из респондентов являлись в настоящий момент или ранее водителями китайского авто (марки China1 или China2), другие имели представление о качестве китайских автомобилей из каких-либо других источников. Отметим, что данные являются модельными.

В начало

Анкета

Ниже приведен список вопросов, на которые предлагалось ответить респондентам.

1. Ваш пол 

2. Ваш стаж вождения 

3. Являетесь ли Вы водителем данной марки автомобиля 1- да, 2 - нет

Пожалуйста, оцените каждый из параметров, приведенных ниже по 10- бальной шкале. 1 соответствует наихудшей оценке, 10 – наилучшей. 

4. Как бы Вы оценили соотношение Цена/Качество для данной марки автомобиля? 

Цена абсолютно не соответствует качеству 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Цена полностью соответствует качеству 

5. Как бы Вы оценили Надежность данной марки автомобиля? 

Абсолютно не надежна 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Надежна на 100% 

6. Как бы Вы оценили Безопасность данной марки автомобиля? 

Абсолютно не безопасна 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Безопасна на 100% 

7. Как бы Вы оценили Маневренность данной марки автомобиля? 

Совершенно не маневренна 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Очень маневренна 

8. Насколько данная марка автомобиля способна преодолевать трудные участки дороги? 

Совершенно не проходит в трудных условиях 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Отлично проходит в трудных условиях 

9. Как бы Вы оценили Динамичность данной марки автомобиля? 

Абсолютно не динамична 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Очень динамична 

10. Насколько машина данной марки экономична в расходе топлива? 

Абсолютно не экономична 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Очень экономична 

11. Насколько экономично техническое обслуживание машины данной марки? 

Абсолютно не экономично 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Очень экономично 

12. Оцените экстерьер машины данной марки 

Абсолютно не привлекателен 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Очень привлекателен 

13. Оцените интерьер машины данной марки 

Абсолютно не привлекателен 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Очень привлекателен 

14. Насколько автомобиль комфортен? 

Абсолютно не комфортен 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Очень комфортен 

15. Насколько данная марка автомобиля уникальна? 

Абсолютно не уникальна 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Является единственной в своем роде

В начало

Цель исследования

Целью проведения исследования являлось получение ответов на следующие вопросы:

1. Каково отношение водителей к маркам китайских автомобилей?

2. Различаются ли марки China1 и China2 по различным показателям качества?

3. Зависит ли отношение к автомобилям от того, является ли респондент водителем данной марки?

4. Как меняется восприятие машины с возрастанием водительского стажа?

Итак, определена цель исследования, сформулированы вопросы, на которые исследователь хотел бы получить ответы, составлена анкета.

В начало

Определение минимально необходимого объема выборки

Первая сложность, с которой может столкнуться разработчик следующая: Сколько анкет необходимо раздать, чтобы можно было с определенной вероятностью доверять полученным в ходе исследования результатам?

Как правило, при ответе на этот вопрос руководствуются следующим правилом.

1. Определите желаемый уровень достоверности и соответствующее значение z

2. Установите точность оценки исследуемого параметра 

3. Вычислите дисперсию генеральной совокупности 

Для вычисления минимально необходимого объема выборки применяют формулу:

 и z исследователь может выбирать самостоятельно, но как оценить дисперсию? Необходимо провести предварительное исследование, в ходе которого оценить дисперсию.

В случае если предварительное исследование провести невозможно, целесообразно использовать так называемую шкалу оценок, приведенную ниже.

Источник: Research on Research, №37 (Chicago: Market Facts, Inc., undated).

Для оценки объема выборки с запасом (т.е. такого объема, который заведомо отвечал бы поставленным целям) имеет смысл использовать оценку дисперсии, близкую или равную верхней границе приведенного диапазона.

При проведении анкетирования оценивается не один, а несколько параметров. В таком случае необходимо определить количество респондентов, требуемое для получения результатов заданной точности для каждого пункта. Максимальное из найденных значений и будет определять необходимый объем выборки.

Вычислим минимально необходимый объем выборки для нашей задачи.

С точки зрения исследователя необходимо обеспечить точность оценки каждого из параметров  1 с вероятностью 0,99 (соответствующее значение z=3). Предварительного исследования для определения дисперсии не проводилось; воспользуемся шкалой оценок.

В нашей анкете количество точек для всех вопросов равно 10 (респондентам предлагается оценить каждый из параметров по шкале от 1 до 10). Будем использовать оценку дисперсии равную 7.

Таким образом, минимально необходимый объем выборки

 

В ходе исследования было опрошено 70 человек.

В начало

Анализ

Фрагмент файла с ответами респондентов приведен ниже.

Следующая сложность, с которой сталкивается исследователь – это выбор программного обеспечения для анализа собранной анкеты. 

Вне зависимости от вопросов, которые ставит перед собой аналитик, STATISTICA позволяет извлечь максимум информации из имеющихся данных, подготовить содержательный и выразительный отчет. 

Покажем, как просто провести описательный и визуальный анализ данных на STATISTICA. 

Построим круговую диаграмму для автомобилей, разбитую на категории в зависимости от пола респондентов. Для этого в меню Графика выберем Категоризованные графики – Круговые диаграммы.

Ниже приведена круговая диаграмма для автомобилей, разбитая на категории в зависимости от пола и тем, являлся ли респондент водителем данной марки автомобиля.

Вычислим основные описательные статистики для каждого из исследуемых параметров. В меню Анализ выберем Основные статистики и таблицы, далее выберем пункт Описательные статистики.

Так, например, среднее значение оценки параметра цена/ качество равнялось 6,69. При этом «наихудшая» поставленная оценка равнялось 3, «наилучшая» - 10. Стандартное отклонение равнялось 1,47. и т.д. 

Построим диаграмму размаха для параметров. Для этого в меню Графика выберем Диаграммы размаха.

Как видно из таблицы описательных статистик и диаграммы размаха, хуже всего респондентами были оценены показатели надежности и уникальности китайских автомобилей; лучше всего – показатели соотношения цена/качество и экономичности ТО.

Посмотрим, отличались ли ответы респондентов в зависимости от того, являлись ли они водителями марки автомобиля, качество которой им предлагалось оценить.

Построим график средних значений параметров для двух групп (1-ая группа – респонденты, являющиеся водителями данной марки авто; 2-ая группа – респонденты, имеющие представления о качестве китайских автомобилей из других источников).

Как видно из построенного графика, респонденты, являющиеся водителями китайского автомобиля, зачастую лучше оценивают его параметры. Данный вывод более чем логичен, т.к. не секрет, что в настоящее время к китайским автомобилям относятся с недоверием, и только владельцы «китайцев» признают, что автомобиль немногим уступает европейским образцам.

Проанализируем, отличаются ли показатели качества у машин марок China1 и China2. 

Проведем непараметрический критерий Манна-Уитни для выявления значимости различия в двух независимых группах. В меню Анализ выберем Непараметрическая статистика, и затем Сравнение двух независимых групп.

По данным, полученным из таблицы видно, что большинство показателей значимо различаются для различных марок. Визуализируем полученный результат, построив диаграммы размаха.

Итак, марка China2 значимо «проигрывает» марке China 1в следующих показателях: цена/качество, надежность, маневренность, экстерьер, интерьер, комфорт. 

Марка China 2 значимо «выигрывает» у China1 в показателях: безопасность, экономичность расхода топлива, экономичность технического обслуживания. 

Различия в показателях проходимость, динамичность, уникальность не значимы. 

Интересно отметить, что отношения к различным показателям китайских автомобилей у мужчин и женщин не различались. 

Проанализируем, как меняется восприятие автомобиля с увеличением стажа вождения. 

Вычислим корреляции Пирсона для стажа вождения и каждого из параметров автомобиля. 

В меню Анализ выберем Основные статистики и таблицы, далее Парные и частные корреляции.

Как видно из таблицы, для всех параметров коэффициент корреляции отрицательный. С увеличением стажа, водители становятся требовательнее и разборчивее, что отражается в более низких оценках каждого из параметров автомобиля.

Постараемся определить отношение респондентов к китайским автомобилям. Для этого воспользуемся одним из наиболее искусно разработанных пиктографиков, реализованных в STATISTICA, Лица Чернова.

График будем строить для средних значений исследуемых параметров. Каждый из параметров представлен как форма и размер отдельных черт лица (например, длина носа, угол между бровями и т.п.).

Построение данного графика доступно при выборе в меню Графика – Пиктографики – Лица Чернова. 

На графике представлено «Лицо Чернова» для марок China1, China2, а также в целом для всех китайских автомобилей.

Итак, отношение респондентов к китайским автомобилям можно оценить как умеренное, сдержанное, недоверчивое. 

Понять отношение каждого из 70 опрошенных водителей можно, построив «Лица Чернова» для всех наблюдений.

В начало

Вывод

Таким образом, отношение к китайским автомобилям на данный момент остается недоверчивым, несмотря на их стремительное появление на российском рынке. 

Аналогичный подход можно использовать для анализа анкет, оценивающих отношение респондентов к любым другим товарам или услугам.