一调查资料整理的重要意义

一、调查资料整理的重要意义二、调查资料整理主要内容三、调查资料的编码第五章市场调查资料的整理和分析第一节市场调查资料的整理市场调查人员通过一定的调查方法向被调查者调查，收集到大量原始的信息资料，只有经过整理、分析，才能揭示市场经济现象的内在联系和本质，为企业经营决策提供依据。一、调查资料整理的重要意义调查资料的整理，就是根据调查目的，运用科学方法，对调查所得的各种原始资料进行审查、检验和分类汇总，使之系统化和条理化，从而集中、简明的方式反映调查对象总体情况的工作过程。调查资料整理具有重要的意义。1．调查资料的整理是市场调查研究中十分重要的环节通过市场调查取得的原始资料都是从各个被调查单位收集来的、零散的、不系统的资料，只是表明各被调查单位的情况，反映事物的表面现象，不能说明被研究总体的全貌和内在联系。而且收集的资料难免出现虚假、差错、短缺、余冗等现象，只有经过加工整理，才能使调查资料条理化、简明化，确保调查资料正确性和可靠性。2．调查资料的整理，可以大大提高调查资料的使用价值市场调查资料的整理过程是一个去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、综合提高的过程。它能有效提高信息资料的浓缩度、清晰度和准确性，从而大大提高调查资料的使用价值。3．调查资料的整理也是保存调查资料的客观要求市场调查得到的原始信息资料，不仅是当时企业做出决策的客观依据，而且对今后研究同类市场经济活动现象具有重要参考价值。因此，每次市场调查后都应认真整理调查的原始信息资料，以便于今后长期保存和研究。调查资料的整理对市场调查人员来说，也是一个对市场现象认识、深化的过程。如果说，实地调查阶段是认识市场现象的感性阶段，那么，整理资料阶段是认识市场现象的理性阶段。只有经过调查资料的整理，才能发现市场现象的变化规律。二、调查资料整理主要内容市场调查资料的整理，主要包括对调查资料的审核、检验和分类。（一）调查资料的审核所谓调查资料的审核，是指对已经收集到的资料进行总体检验，检查其是否齐全、是否有差错，以决定是否采用此份调查资料的过程。对调查资料的审核是多方面的，主要集中在审核资料是否完整、资料是否准确。1．调查资料完整性的审核这一方面的审核主要审查：①调查对象是否齐全，有没有被遗漏的调查对象，如事先规定样本是120户居民，调查资料只有80户居民，这就是调查资料不完整。②调查的项目是否都有完整资料，如问卷上各个问题，被调查者是否都回答了，有没有许多的遗漏。③调查资料详细程度是否符合要求。例如，对某商品销售额进行调查，预定收集该商品各品种、规格、花色、型号在各个地区的销售额资料，而如果只收集了一个总销售额数字或只有一个地区的销售资料，这就太不完整了。2．调查资料准确性的审核这一方面的审核主要审查：①被调查者是否属于规定的样本范围内。如事先规定抽样调查100户高收入居民家庭，而调查资料显示出来的是对低收入户居民家庭的调查，这就不符合样本的要求。②调查资料是否存在明显的错误，是否真实可信。如某被调查者填年龄13岁，文化程度，大学毕业。这一资料就不是真实可信的。③调查资料口径、计算方法、计量单位等是否统一。如调查职工月收入，有的人只按基本工资填写，有的人按基本工资、奖金、加班费填写，这样的调查资料口径就不统一了。经审核后的调查资料有不同的处理：①接受基本正确，符合要求的调查资料。②将问题较多的调查资料作废。③对存在问题较少的调查资料，由调查人员采取适当措施，进行补充、完善后再采用。（二）调查资料的分组1．调查资料分组的作用调查资料分组，是指根据市场调查的目的、要求，按照市场现象的一定标志，把调查的有关资料分为不同类型或性质的组。通过资料的分组，可以把不同类型、性质的事物和现象区分开，把相同的类型、性质的事物、现象归纳在一起，从而清楚揭示事物、现象的本质和特征。例如，抽样调查100名职工的月平均收入情况，得到的数据分组如下：表5-1分组调查表单位：元按收入分组（元）人数（人）100～2009200～30019300～40032400～50019500～60017600～7004合计100从表5-1中，可以一目了然地看出100名职工的收入分布状况。月收入300～400元的人数最多达32人，低收入100～200元为9人，高收入600～700元为4人。调查资料分组有重要的作用。第一，可区分社会市场经济现象的类型社会现象之间存在着本质差异，这些差异构成了不同的类型，通过分组划分出各种不同类型，对各种类型的数量表现进行分析研究，就可以认识各种类型的本质特征及其发展变化的规律。例如，对消费者收入分组，可以分为高收入类、中收入类和低收入类，而各类型的收入者对消费需求是不一样的。第二，可反映事物的内部结构及比例关系通过分组，可以了解总体内部各部分在总体中所占比重和各部分之间比例关系的资料，而这些资料对于全面认识总体是非常重要的。在表5-1中，我们可以知道，月收入在300～400元之间比重最大，达32%；月收入600～700元之间，占总体比重最小，只占4%。第三，可以研究不同市场现象之间的依存关系一切市场现象都不是孤立的，而是相互联系、相互制约的。通过分组就能将现象之间的这种依存关系反映出来的。例如，在对化妆品消费需求调查资料分组，我们可以看出女性中青年是化妆品主要消费者。这说明化妆品消费与性别关系极大。2．调查资料分组的类型（1）按品质标志分组品质标志反映的是被研究市场现象质的属性或特性。按品质标志分组就是选择反映事物属性差异的品质标志作为分组标志。如消费者按性别、文化程度、职业、民族等标志所进行的分组。（2）按数量标志分组数量标志直接反映所研究的市场现象的数量特征。按数量标志分组，就是选择事物数量差异的标志作为分组的标志，例如某一消费者群体中的人数，按消费者在一定时间内购买某种商品的次数进行分组。按照数量标志分组的目的并不是单纯的确定各组间的数量差别，而是要通过数量的变化来区分各组的不同类型和性质。（3）按地区标志分组按地区标志分组即是选择事物发生的地区差别的标志作为分组的标志。如按经济区、省、市，或按城市市场、农村市场进行分组。调查资料经过分组后，就要进行统计汇总，根据实际需要还可绘制统计表和统计图，以便直观、形象、生动地反映调查研究对象的特点和规律。例如，调查某市居民家庭人口状况，抽取600户调查，对调查资料整理后分组，如表5-2：某市居民家庭人口调查按人口数分组（人）12345以上合计家庭数（户）5816223011040600表5-2从表中可以看出，现代城市居民家庭规模逐渐变小，3人的家庭最多，5人以上的大家庭最少。三、调查资料的编码资料的编码就是使用一个规定的数字或字符代表一个种类回答。对资料进行编码是为了便于进行统计分析，可进一步方便计算机存储和分析。例如，我们正在进行一项消费者对某种商品评价的调查，要求被调查者回答以下问题：①消费者的性别。②消费者的职业。③消费者的年龄。④消费者对此商品综合评价分数（0～10）。在资料的编码过程中我们可作如下处理：①用数字１代表男性；２代表女性。②根据分析的需要，将消费者的职业分为工人、农民、军人、机关干部、学生、公司职员、教师和其他８大类，并分别用数字1～8代表。③根据分析的需要，将消费者的年龄分为18岁以下、19～30岁、31～45岁、46岁以上四组，并分别用数字1～4代表。④根据分析需要，用数字1～10分别代表消费者对商品评价的。根据以上编码的含义，集中制作一份编码说明书，如5-3表问题序号及内容数据所在列编码及说明1．性别2．职业3．年龄第1列第2列第5列1．男2．女1．工人2．农民3．军人4．机关干部5．学生6．公司职员7．教师8．其他1．18岁以下2．19-30岁3．31-45岁4．46岁以上4．评价第7-8列如10表5-3根据编码说明书，就可以对全部的调查资料逐份编码，并获得一定格式的编码资料，见表5-4。表5-4性别职业年龄评价第1列第3列第5列第7-8列123102628……………………举一具体例子：消费者甲，男性，职业是农民，年龄为36岁，对商品评价为10分。其编码为10203010。消费者乙：女性，职业是公司职员，年龄为25岁，对商品评价为８分。其编码应是：20602008。对调查资料编码，可以使众多的资料简化为一连串数字，使这些资料能输入并存储在计算机中，便于进一步分析研究。在资料编码中，应把握好以下问题：①正确掌握分类的尺度。对资料中的某个问题分类过细，会增加分析的复杂程度；分类过粗，会造成资料信息的流失，也会影响分析的深入程度。所以根据实际分析的需要，设置合理的分类尺度是资料编码的首要问题。一般对于较细分类的资料可进一步转化为分类较粗的资料，而对分类较粗的资料，除非保留了原始资料，否则不能转化为分类较细的资料。②为保证每一类回答都有类可归，又避免分类过细，可设置一个“其他”的分类。③每一个问题中的分类应含义明确，避免与其他分类产生交叉。④对错误或疏漏的回答可作为特殊的分类，并指定一个特殊的数字或字符代表，如用0或-1等，而不应将其归入其他类中。一、单变量统计量分析二、多变量统计量分析第二节市场调查资料的统计分析调查资料的分析是在调查资料审核和整理基础上进行的。资料分析包括统计分析、理论分析等。本节简单介绍对调查资料的一些统计分析。一、单变量统计量分析单变量统计分析可计算和分析某一市场经济变量的基本统计量，这些统计量反映了某一市场经济变量的总的特征。这些统计量主要包括平均数、标准差等。1．平均数分析平均数又称平均值或均值（mean），其计算公式为：平均数是一个表示某变量所有数值集中趋势或平均水平的统计量。它是市场调查中最常用的调查数据。如调查300户居民的月均食品消费为130元，这说明居民月均食品消费大多数集中在130元左右或平均水平为130元。又如调查消费者对某一商品评价平均分为8.5分，则说明消费者对此商品评价大多数集中在8.5分左右，换言之，大部分消费者对商品印象良好。2．标准差分析标准差是表示一组数据中各个数值与平均数的离散趋势。具体一点说，标准差越大，说明各个数值彼此之间的差异就越大，各个数值距离平均数这个中心的离散趋势也越大。标准差越小，说明各个数值之间差异就小，各个数值与平均数的离散趋势小。标准差计算公式如下：其中，：某一变量的各个取值。：某一变量的平均数。：数据的个数下面举一例子说明标准差分析的意义例如，要调查居民人均月购买副食品的状况，从甲、乙两个街道各抽选５户调查，调查数据如下：甲街道：75元、80元、82元、85元、78元乙街道：90元、60元、100元、40元、110元通过计算，这两个街道的居民人均月购买副食品都是80元。我们再来计算它们的标准差：甲街道的抽样标准差为3.8，乙街道抽样的标准差为29.2，乙街道抽样标准差明显高于甲街道抽样标准差。这说明乙街道5户居民之间购买副食品额差异大，它们与平均数这一中心差距大，即离散趋势大。而甲街道5户居民之间购买副食品额差异较小，它们与平均数这一中心差距也小即离散趋势也小。又如对消费者的商品评价进行单变量统计量分析，得到以下数据：平均分：8.01分标准差：5.76分从商品评价的平均分看，说明消费者对此商品评价比较满意。而从标准差来看，由于标准差较大，说明消费者对此商品评价差距较大，高低不一。二、多变量统计量分析多变量统计量分析，是指根据某一变量分组，计算另一变量的统计量分析。例如，我们对消费品商品评价进行单变量统计分析，求出评价平均分和标准差。在进一步统计分析中，我们想进一步了解不同职业的消费者对商品评价打分各是多少，评价的标准差又是多少，这就需要作多变量统计分析。如表5-5所示。评价按职业分组：职业变量值职业频数评价平均数评价标准差工人农民军人机关干部学生公司职员教师其他2001001003003002001002006.535.678.228.827.979.467.258.126.772.086.432.423.642.023.726.64不分组15008.015.76表5-5从表5-5，我们可以看出机关干部对商品评价打分较高，为8.8