Анализ сопутствующих изменений

Анализируется вероятность, с которой Х и Y происходят совместно или совместно изменяются (количественно и качественно) согласно гипотезе. Пусть Х – оценка качества дилера (для определенности – это будет оценка дилера его непосредственным начальником), а Y – доля рынка в регионе, который обслуживает дилер. Естественным было бы утверждение о том, что доля рынка зависит от качеств дилера: там, где дилер хорош, доля рынка велика и наоборот. Пусть собраны следующие данные (таблица 13).

Таблица 13 – Количество и процент регионов с различной долей рынка в зависимости от оценки деловых качеств дилера

Видно, что хорошие дилеры обеспечивают большой процент благополучных регионов, в то время как у плохих – высок процент неблагополучных.

Таблица 13 называется таблицей сопряженности[48]. Такие таблицы часто используются и в описательных исследованиях, однако в данном случае на их основе происходит проверка гипотезы о взаимосвязи переменных.

Важно отметить, что для гипотезы требуются какое-либо сравнение. Так, высказывание у хороших дилеров продажи успешны, основанное на первой строчке таблицы, еще не есть гипотеза, поскольку неясно, как обстоит дело у плохих дилеров (может быть, так же или даже лучше). Поэтому обязательно продолжение: …а у плохих – нет.

В более точной формулировке данная гипотеза может звучать так: у дилеров с хорошими деловыми качествами процент регионов с большим объемом продаж на (67-25)=42 процентных пункта[49] больше, чем у дилеров с плохими деловыми качествами.

В результате анализа таблицы гипотеза делается более вероятной, но не доказанной на 100%. Отсутствие связи и даже обратная зависимость также ничего не доказали бы, поскольку на результат могут влиять и другие факторы (хороших дилеров, может быть, специально послали в плохие регионы для налаживания продаж).

Данный текст является ознакомительным фрагментом.