Методы оценивания подгрупп при сегментации
В.1 Общие положения
В зависимости от типа испытания полезно сравнивать подгруппы целевой совокупности. Например, иногда интересно определить, имеются ли различия между подгруппами и, если да, то на каких уровнях приемлемости.
На основе всей выборки потребителей возможны два пути сегментации:
а) Подгруппы совокупности: подгруппы представляют собой части выборки, для которых должны проверяться или отвергаться представляющие интерес гипотезы. Эти подгруппы следует установить до набора потребителей. Для каждого установленного критерия и для каждой части выборки необходимо установить размер, так чтобы отдельные подгруппы включали достаточное количество потребителей (не менее 60 человек), чтобы получить желаемую точность измерения при оценивании данных.
Примечание - В зависимости от критериев выбора подгруппы необязательно должны быть одинакового размера.
b) Сегментация потребителей: подгруппы должны формироваться по оценке всех имеющихся данных (результаты измерений и/или социально-демографические данные). Такая сегментация служит для описания выборки потребителей и может использоваться для разработки новой гипотезы. Последующая сегментация будет целесообразна только в случае, когда выборка потребителей имела достаточный объем.
В обоих случаях необходимое количество потребителей в испытании зависит от количества сегментов, выбранных или ожидаемых, соответственно, и согласно принимаемой дисперсии (разброса) внутри отдельных сегментов.
В.2 Подгруппы совокупности
Сравнение подгрупп используется для получения информации в отношении вопросов следующего типа.
- "Имеют ли одинаковые предпочтения мужчины и женщины?"
- "Зависят ли предпочтения от возрастной группы?"
- "Зависят ли предпочтения от страны?"
- "Зависят ли предпочтения от традиций потребления?"
В случае, если используется дисперсионный анализ и каждый из испытателей оценивал каждый образец, применяется следующая модель:
Ответ = группа + испытатель (группа) + образец + группа + погрешность
Подгруппы тестируют по факторному потребителю в группе, тогда как другие факторы тестируются в отношении погрешности (это равно влияющий образец испытатель (группа)].
В данную модель можно включить эффект порядка, если необходимо, а также эффект переноса. При включении эффекта порядка модель выглядит следующим образом:
Ответ = группа + испытатель (группа) + образец + порядок + образец группа + порядок группа + образец порядок + погрешность
С помощью такого анализа можно определить, располагают ли разные группы образцы по-разному (влияющий образец группа), если эффект порядка одинаков для всех групп (влияющий порядок группа) и для всех образцов (влияющий образец группа).
Если существует заметное различие между группами в отношении образцов (влияющий образец группа), то каждую из подгрупп оценивают по отдельности.
В.3 Сегментация потребителей
Последовательная сегментация имеет целью объяснить выявленные типы предпочтений, если имеются.
Это, в частности, применимо, если, при проверке гистограмм были обнаружены бимодальности.
Внутреннее отображение предпочтений дает возможность анализа данных без учета средних по образцам по потребителям. Это, фактически, анализ основных компонентов матрицы градаций, в которой строки представляют продукты, а столбцы потребителей.
Примечание - Анализ основных компонентов: метод для анализа многомерных данных с целью выражения их изменчивости в минимальном количестве основных компонентов или линейных комбинаций исходных или частично скоррелированных переменных.
"Одновременное" представление позволяет совмещать испытателей и продукты.
В то же время информация, предоставленная первыми несколькими компонентами достоверна только в том случае, если эти компоненты объясняют высокий процент исходной вариации. Эта процедура, в общем, применима только тогда, когда используются полные планы (см. [11]). В то же время, предложен метод для неполных планов испытаний (см. [10]).