Экономический анализ. Количественные исследования

Несколько последних статей я посвятил теме группировки данных. Этот раздел в статистике занимает очень важное место, так как с помощью одних только группировок можно провести достаточно качественных анализ.

Статистические группировки можно проводить различными способами. Основные и часто используемые это разделение данных на одинаковые по размеру группы и равные интервалы, а также известный принцип Парето, который лежит в основе не менее известного ABC-анализа. Сегодня разговор об ABC-анализе .

С точки зрения строгой математической логики трудно найти более простой метод, чем АВС-анализ (средние величины и индексы не в счёт). Он действительно тривиален: проводим сортировку и разбиваем на три группы (80%. 15% и 5%, или около того). По этой причине АВС-анализ является одним из самых практических методов, и его уже миллионы раз "обкатали" на практике. В результате многократного применения метода в разных ситуациях были выявлены его сильные и слабые стороны. Вот сегодня и поговорим о преимуществах и недостатках АВС-анализа .

Преимущества ABC-анализа

В литературе в подавляющем большинстве случаев описание АВС-анализа сводится к перечислению его преимуществ. Не буду пока отклоняться от традиций. Начнём по порядку.

Простота . Первое и главное преимущество – это простота использования. Чем проще метод, тем он надёжней – это аксиома. Из-за простоты его легко приспособить к различным ситуациям. Обучение также не требует много времени.
Прозрачность . Это преимущество вытекает из простоты. Чем проще, тем надёжней, но также и понятней. Любой этап анализа можно проследить и, если нужно, подкорректировать. Интерпретация расчётов не вызывает проблем. Сложные статистические методы таким преимуществом не обладают.
Универсальность . Еще одно важное преимущество – это почти полная универсальность. С помощью АВС-метода можно анализировать хоть товарооборот, хоть деньги, хоть урожай зерна, хоть что угодно, что можно разделить на составляющие элементы. Перед АВС-анализом все равны. Приоритетность (различие вклада в общий результат) наблюдается почти везде.
Автоматизация . Когда не было компьютеров, все расчеты делались на бумаге и в уме, в лучшем случае на калькуляторе. Поэтому проведение любого анализа было сопряжено с трудоемкостью расчётов. Сейчас эта проблема потеряла свою актуальность. Для АВС-анализа это вообще не проблема, так как алгоритм достаточно строг. можно сделать с помощью нескольких нажатий клавиш. Существует также множество специализированных программ, макросов и приложений, которые сокращают количество нажатий до одного. Короче, АВС-анализ нынче делается быстро. Умножать и делить столбиком уметь не обязательно, про логарифмические линейки и счёты, наконец, можно забыть.
Оптимизация ресурсов . Это фактически назначение метода. Успешное использование АВС-анализа позволяет сократить и высвободить огромное количество временных и трудовых ресурсов. Это достигается путем концентрации работы над наиболее важными элементами и, наоборот, экономия ресурсов на менее приоритетных составляющих.

Недостатки ABC-анализа

Теперь ложка дёгтя в бочку мёда. То, что метод полезный и широко известен, ещё не значит, что его можно вставлять везде, где ни попадя без включения мозгов. АВС-анализ, как и любой другой статистический метод, является инструментом в руках аналитика. Топор сам по себе не рубит, это делает плотник. Аналитическими методами также нужно уметь пользоваться, а не размахивать, круша всё вокруг. О преимуществах рассматриваемого метода можно прочитать на тысячах сайтов, а вот про недостатки и подводные камни надо ещё поискать . Ввиду наличия не всегда очевидных недостатков остановлюсь на них поподробнее.

Второй недостаток вытекает из первого и из способа его преодоления. Как я только что отметил, приоритетность элементов многомерного объекта следует рассматривать, используя сразу несколько показателей. Для этого определяют группы А, В и С сразу по нескольким переменным. В результате, если мы используем два показателя, то количество возможных групп будет девять. Максимальное число групп определяется количеством возможных сочетаний АВС групп по двум показателям (AA, AB, AC, BA, BB, BC, CA, CB, CC). Вот, как это выглядит схематично на картинке.

Каждая ячейка – это группа в двухмерном АВС-анализе. Если элемент попадает в группу СА, то это значит, что по первому признаку он соответствует группе С, по второму – группе А. Если элемент попадает в группу АВ, то по первому признаку – А, по второму – В и так далее. Как видно, всего может быть девять групп. Самые приоритетные позиции находится в группе АА, наименее приоритетные – в СС. Интерпретация всех групп и принимаемые в связи с этим решения целиком и полностью зависят от природы данных и целей анализа. Для трёх показателей количество групп достигает уже 27 (три в кубе равно двадцать семь).

Таким обозначением (особенно если групп 3 и более) пользоваться не всегда удобно, и тогда сочетание букв заменяют каким-либо одним (одномерным) рейтингом. Например, все группы, в которых присутствует буква А (AA, AB, AC, BA, CA) заменяют общим рейтингом А. Очевидно, что группы А по первому и второму признакам далеко не всегда будут полностью совпадать. Это значит, что в общую агрегированную группу А попадут уже не 20% пресловутых приоритетных наименований, которые дают 80% результата, а существенно больше. Например, в сводную группу А (состоящую из AA, AB, AC, BA, CA) может попасть 1/3 всех позиций. Это еще ничего. А вот если половина всех элементов? Как видим, правило 20/80 может превратиться в 50/80, что звучит уже не так радостно, а управлять 50% элементами уже не так легко, как 20%.

Давайте-ка я приведу пример, а то с этими абстракциями можно совсем загрустить. Имеется ассортимент товаров. Нужно, как обычно сократить стоимость запасов, да так, чтобы продажи не пострадали. Неумелый аналитик сразу проведет АВС-анализ по доходу и скажет, что группу В и С смело сокращаем, а группу А не трогаем. Так ему подсказал учебник. Однако реальность – коварная штука. Представим, что в магазине продаются и дорогие, часто спрашиваемые товары (из группы А), и дешевые, непопулярные (из группы С). Приходит покупатель за дорогим пальто (группа А) и к нему хочет купить запасные пуговицы, заплатку на будущее и новые красивые шнурки в кеды (группа С). Пальто, допустим, имеется в наличии (группа А всегда должна быть), а вот после советов нашего аналитика некоторые позиции из группы С выпали, так как по ним был сокращен запас. В итоге покупатель видит пальто, но не может купить пуговицы и шнурки. Ему теперь нужно ехать в другой магазин – это же огромное расстройство. Такая ситуация называется плохим обслуживанием клиентов, когда покупатель не может приобрести всё, что ему надо. Короче, он психует и уходит из магазина вообще без покупок. Зачем таскать с собой пальто, если его можно купить в другом месте, где будут и пуговицы, и шнурки? Вот и получается, что из-за отсутствия товаров группы С уменьшаются продажи группы А.

Для того, чтобы уменьшить количество подобных ситуаций, следует сделать так, чтобы наиболее часто спрашиваемые (не приносящие доход, а именно спрашиваемые) товары всегда были в наличии. Это увеличит качество обслуживания, то есть уровень удовлетворения спроса, и не будет в будущем отпугивать покупателей. В этих целях нужно провести АВС-анализ по частоте покупок (можно анализировать количество расходных накладных или чеков по товарам). Далее по известным алгоритмам отбираются группы А, В и С. В группу А попадут наиболее часто спрашиваемые позиции, они всегда должны быть в наличии. Далее останутся группы В и С, которые имеют меньший приоритет. Если сюда добавить АВС-анализ по доходу , то у нас получится многомерный АВС-анализ по двум показателям: по доходу и по частоте покупок. Для управления запасами можно будет использовать сочетание из двух букв, а можно и заменить общим рейтингом, как было показано выше. Тогда в сводную группу А попадут все товары, которые приносят максимальный доход и/или чаще всего спрашиваются. Поверьте на слово, количество значений в группе А будет существенно больше, чем 20%. Что делать дальше, дело третье. Но суть, надеюсь, понятна.

Третий недостаток – это разделение данных независимо от их качественной характеристики. Наверное, правильнее сказать, что это недостаток аналитика, а не метода, но, тем не менее, при наличии такой проблемы АВС-анализ также нужно использовать крайне осторожно. Представим, что мы анализируем продажи большого ассортимента, в который входят несколько торговых марок или разных по потребительским свойствам товаров (кеды, ручки, хлеб, двери, колёса и другое). Если всё это смешать и провести АВС-классификацию, то получится, что в каждой группе будут совсем несопоставимые между собой позиции, не имеющие ничего общего. В этом случае группировка не будет иметь практического смысла. Группы выделяются для того, чтобы ими можно было управлять, а как можно управлять совершенно разными по своим свойствам товарами? Поэтому перед проведением АВС-анализа неплохо бы разделить данные на более-менее похожие по своей природе группы. Здесь такую аналогию можно провести. Имеются 2 арбуза и 3 вишни. Если их сложить, то получится 5... чего? Да ничего. Складывать вишни и арбузы – это идиотизм. Так и в АВС-анализе. В группу А у неразумного аналитика могут попасть и огурцы, и зубная паста. Подобных перемешиваний нужно избегать – засмеют. Хотя для финансового анализа, чисто для определения локомотива, который дает основной оборот, можно и так анализировать. Все зависит от цели.

Четвёртый недостаток , который проявляется не всегда, но о нём стоит знать. Возвращаясь к примеру с ассортиментом, следует отметить, что среди товаров могут встречаться не только те, которые плохо продаются, но и те, которые не продаются вообще или которые продаются в убыток. То есть товары, которые наносят урон похуже группы С. Для этого часто добавляют еще одну группу – D. Получается ABCD-анализ. Или вот еще пример. В группу А вошли 40-50% ассортимента, что в абсолютном выражении может быть весьма много. Тогда из группы А можно выделить группу А+, куда войдут самые-самые позиции.

Три группы А, В и С не всегда способны качественно разделить данные, поэтому часто добавляют дополнительные группы, не предусмотренные классическим вариантом.

Пятый недостаток относится ко всем методам статистического анализа, так как он связан с качеством, достоверностью и актуальностью данных. Можно было бы и не отмечать этот пункт, но я все-таки остановлюсь и заострю внимание тех, кто при виде аббревиатуры АВС радостно хлопает в ладоши с криком "я знаю, что такое АВС-анализ". При всей простоте далеко не каждый отчётливо осознаёт взаимосвязь между исходными данными и выводами. Общих рекомендаций здесь не будет, так как по этому пункту все сугубо индивидуально. У всех данных могут быть свои проблемы. Но пару примеров об анализе ассортимента товаров и продаж приведу.

Как известно, анализ продаж производится за некоторый период. Результаты и выводы переносятся на будущее с предположением, что закономерности и структура продаж не изменятся. В большинстве случаев так и происходит. Однако бывает и так, что в динамике продаж наступают резкие изменения, связанные, например, с сезонностью. Допустим, мы провели АВС-анализ продаж за 1-й квартал года. Получили некоторый результат. В группу С попали товары, которые зимой продаются плохо, но летом наступает всплеск. Если об этом не думать, то по результатам проведенного анализа группа С будет иметь минимальный товарный запас (таковы правила эффективного управления запасами), а когда наступят тёплые деньки, остатки быстро обнулятся. Получается, что данные АВС-анализа за зимний период не будут соответствовать летней АВС-группировке. Ситуация бывает и обратной. Набрали на склад плавок и кремов для загара, а их почему-то зимой никто не хочет покупать. Мораль такова, что структура продаж может быть не постоянна и при проведении АВС-анализа ассортимента этот факт стоит учитывать.

Другой пример с продажами. Часто бывает, что некоторые позиции выпадают из продаж. Это происходит по разным причинам: нет у поставщика, ошибка в закупках и прочее. Тогда получается, что в течение некоторого времени товар не продавался и общий объём продаж будет ниже потенциально возможного. Если это позиция из группы А, то по результатам расчёта она легко может попасть в группу В или даже С. Последствия от подобной ошибки могут быть весьма чувствительны. Проблема решается путём устранения из расчётов тех периодов, когда товар отсутствовал. Это не сложно сделать, перейдя от суммарных продаж к средним продажам за более мелкий период (от годовых продаж к месячным, или от месячных к недельным и тому подобное), не изменяя общую длину анализируемого периода. Тогда периоды с аут-оф-стоком (дефицитом) можно просто убрать из расчёта, оставив только то время, когда товар был на складе и продавался. Структура продаж станет более правдоподобна.

В общем, прежде чем проводить анализ, неплохо бы просто задуматься, насколько данные хорошо отражают анализируемый процесс или явление. Этот момент можно смело распространить на все статистические методы.

Скорее всего, можно было бы и ещё найти слабые стороны АВС-анализа, но вот то, что мне пока вспомнилось.

Таким образом, АВС-анализ обладает большими преимуществами, которые выражаются в простоте, универсальности и легкой реализации.

Из отрицательных моментов нужно отметить в первую очередь то, что АВС-группировка по одному показателю далеко не всегда корректно расставляет приоритеты. При использовании многомерного ABC-анализа количество элементов в группе А может быть существенно больше 20%. ABC-анализ не умеет распознавать качество и природу данных, это должен делать аналитик перед проведением расчётов.

Вот, пожалуй, и всё, что я хотел рассказать по обозначенной тематике.

Перепечатка и перепостинг статьи вместе с этим текстом, указанием автора, и ссылки на - приветствуются!

Фундаментальный анализ является более сложной и в тоже время не менее эффективной наукой, чем технический анализ. Преимущества и недостатки фундаментального анализа помогут определить самые сильные и слабые стороны этого вида аналитики, для тех, кто решает какой метод избрать в инвестировании или трейдинге.

Преимущества фундаментального анализа

Инвестирование на длительный срок

Если решили заняться долгосрочным инвестированием, то ФА окажется очень кстати. Ведь фундаментальный анализ позволяет строить прогнозы по показателям экономики, демографической ситуации, прогрессу технологий и предпочтениям потребителей на длительный срок. Опираясь на ФА, инвесторы смогут выбрать подходящие инструменты для вложения средств. Стоит отметить, что тот же самый технический анализ существенно уступает фундаментальному в плане долгосрочности.

Определение потенциала

Правильно воспользовавшись ФА, вы сможете выявить на рынке акции, потенциальная ценность которых высока. Обратите внимание: именно ценность, а не текущая цена! То есть, такая акция будет иметь хороший потенциал к росту своей стоимости. Аналогичным образом можно выявить компании, отличающиеся хорошими перспективами, устойчивым ростом баланса и т.п.

Направленность на бизнес

Одна из существенных особенностей ФА — предоставление ясной картины работы предприятий, корпораций и ситуации в бизнесе в целом. Хотя данное преимущество и считается косвенным, но оно помогает увидеть компанию как «на ладони»: основные преимущества фирмы, предоставляющие ей прибыль, а также недостатки, требующие доработки. Благодаря фундаментальному анализу, можно научиться выявлять потенциальных банкротов, который потеряют свои средства в скором времени. Кроме того, ФА поможет научиться выявлять перспективные тенденции в разных сферах и индустриях экономики. С помощью анализа целых групп компаний в конкретной отрасли вы сможете выявлять перспективные, рисковые, развивающиеся и др. виды компаний.

Классификация по группам

Не секрет, что движение цены на определенную акцию не происходит отдельно: подобные перепады наблюдаются сразу в определенной группе. И здесь главное — научиться правильно сопоставлять изменение цены на акцию одной компании с аналогичными изменениями цен других компаний.

Важно правильно определять тенденции в группах. Возьмем, к примеру, интернет-магазины. Поскольку, это сфера интернета, то они должны бы развиваться. Но в то же время, основная задача онлайн-магазина — розничная торговля, и они вполне могут приходить в упадок параллельно со сферой розничной торговли в оффлайне. Подобной логикой можно анализировать и другие индустрии, собирая информацию о группах компаний, в результате чего вы получите целостную картину.

Подведя итог можно определить основные сильные стороны технического анализа: ставка на долгосрочную перспективу, оценка одним анализом сразу всего сектора компаний, а также возможность определить хорошую «затаившуюся» возможность на ранних этапах. Но, как понятно по заголовку статьи «Преимущества и недостатки фундаментального анализа», в данный обзор включены не только плюсы применения данного метода, но и минусы.

Недостатки фундаментального анализа

Требуется много времени

Бесспорно, ФА прольет свет на деятельность, как отдельной компании, так и группы компаний или отдельного сектора экономики. Но если захотите провести всеобъемлющий фундаментальный анализ, то потребуется большое количество времени. При этом не исключено, что столь длительное изучение рынков способно дать противоречивые результаты относительно цены акции. В таких случаях специалисты говорят, что сам рынок допускает ошибки. И хотя на рынке могут присутствовать недооцененные и переоцененные компании, но утверждение о «не правоте» рынка в целом — явно ошибочно.

Индивидуальный подход

ФА требует тщательного «подстройки» под каждую компанию отдельно. Поскольку методы анализа конкретной компании или целой отрасли могут иметь отличия. Вывод: для каждой отдельной компании или отрасли нужен свой, специфический подход. Это уже минус для ФА, поскольку подогнать определенный метод под конкретную компанию или отрасль очень непросто — потребуется много времени, в итоге непосредственно сама аналитика будет проводиться в ограниченные сроки. Если, к примеру, взять тяжелую металлургию и интернет маркетинг, то для этих разных сфер потребуются явно разные методы анализа.

Субъективность

Следующий краеугольный камень ФА — ставка на конкретный исход. Как известно, на справедливую цену акции влияют только лишь предположения. А любая корректировка коэффициентов в формулах способна значительно сдвинуть конечный результат стоимости. Эксперты фундаментального анализа знакомы с таким эффектом, поэтому анализируют в 3-х вариантах, предварительно предполагая:

хороший исход;
плохой исход;
нейтральный исход.

Но, как видно из практики, аналитикам часто не удается избавиться от субъективизма. Например, при ожидании плохого результата, они, в итоге, предполагают рост цены. Здесь уже возникает вопрос о величине погрешности. На графике ниже видно как быки-сторонники ФА провоцируют появление новых максимумов.

Аналитическая погрешность

Для сбора исходных данных используется информация, конечно же, от самой компании. Последние, в свою очередь, обычно содержат в своем штате специалистов — IR-менеджеров (IR — аббревиатура от Investor Relation Managers), в обязанность которых входит публикация новостей конторы и отслеживание аналитических тенденций. И в нужный для компании момент, когда происходит выброс шумной новости, IR-менеджеры включаются в работу на все 100%! Ведь сама компания, как никто другой, заинтересована в благоприятной для себя самой же новости. В команде с IR-менеджерами работают и «свои» аналитики, которые выпускают новости такими, какими их должна узнать «толпа». Разумеется, говорить о полной объективности здесь явно не получится, ведь «карманные» аналитики могут специально или ненароком выдать неправильный отчет. Так что лучше всего сторонним инвесторам надеяться лишь на первичные данные о деятельности корпорации, не прошедшие обработку.

Расчет справедливой цены

Иногда случается так, что цена акции идет сильно вверх или вниз, явно выпадая из привычного русла. Как же реагирует на это рынок? Он пытается ее вернуть обратно, то есть, к справедливой цене. Если по расчетам аналитика ФА цена должна быть $45, а реальная цифра составляет $30, то аналитику остается лишь признать ошибочность своих суждений. Еще с незапамятных времен известна биржевая мудрость: стоимость акции будет такой, сколько за нее готовы платить. И тут возникает дилемма: верить ФА или реальному показателю?

Тем не менее, даже с учетом указанных недостатков, фундаментальный анализ продолжает держать высокую планку популярности. Логично, ведь без него никак… Оценив преимущества и недостатки фундаментального анализа можно прийти к выводу, что в целом его аспекты аналогичны техническому анализу и в какой то степени оба метода эффективно взаимодополняют друг друга. Поэтому не лишним будет фундаменталистам изучить основы ТА, а техническим трейдерам и инвесторам чаще обращать внимание на сигналы технического анализа.

Контент-анализ

Это первая статья на моём блоге о контент-анализе, и она даёт общее представление о методе контент-анализа. Перевод с английского мой. Приятного прочтения.

Бернард Р Берелсон (1912-1979)

Контент-анализ – это детище эры электроники. Вместе с тем контент-анализ регулярно проводился уже в 1940-е года и ещё стал более часто используемым и пользующимся доверием методов с середины 1950-х годов, когда исследователи стали опираться не на слова, а на оперирование отдельными тематико-семантическими структурами, их стали интересовать связи между этими смыслами [корреляции], а не простое присутствие слов в массивах текстов.

Области использования контент-анализа.

Благодаря тому, что контент-анализ может быть использован для изучения любого по содержанию и форме текста или массива текстов или другой форме записи коммуникации, метод применяется в самых разных областях, например в сфере маркетинга и области изучения СМИ, литературе и риторике, этнографии и культурологи, в дисциплинах, изучающих гендерн и возраст, социологии и политологии, психологии и когнитивных науках и в других исследовательских областях знания и науках. Также контент-анализ тесно связан с социо- и психолингвистикой, он играет ключевую интегральную роль в системах разработки искусственного интеллекта. Нижеследующий список, опирающийся на труды Берелсона, описывает и другие категории сфер применения контент-анализа:

Даёт возможность понять интернациональные различия в коммуникациях
Определяет присутствие материалов пропагандистского характера
Идентифицирует намерения и тенденции в индивидуальной или групповой коммуникации
Описывает поведенческие реакции в рамках коммуникаций
Определяет психологический и эмоциональный фон отдельных индивидов и групп

Типы контент-анализа

Существуют две основные категории контент-анализа: концептуальный (понятийный) [в русскоязычных материалах его принято называть количественным, независимо от семантического неравенства терминов] и корреляционный. Концептуальный ориентирован на идентификацию присутствия и частоту появления этих концептуальных единиц [единиц счёта]. Корреляционный анализ ориентирован на идентификацию связей между отдельными единицами счёта в рамках текста.

Концептуальный контент-анализ

Традиционно контент-анализ рассматривался только в качестве концептуального его варианта. В концептуальном анализе концепция [единица счёта] выбрана как средство изучения текста с помощью подсчёта частоты её появления в тексте. Поскольку единицы счёта могут проявляться как эксплицитно так и имплицитно перед началом квантификации единиц важно заранее чётко определить и зафиксировать варианты имплицитного проявления единиц счёта. Для того чтобы избежать субъективности в определении объектов в качестве единиц счёта на данном этапе принято использовать специальные словари контент-анализа [тезаурусы].

Как и во многих других методах, концептуальный контент-анализ начинается с определения ключевых вопросов исследования и выборки или выборок. Будучи выбранным для анализа текст должен быть закодирован в рамках установленной исследователем системы категорий. Процесс кодирования представляет собой процесс сокращения объёма материала, являющийся основной идеей контент-анализа. Разделение массива текста на отдельные тематически целостные и релевантные категориальному аппарату единицы информации позволяет идентифицировать определённые характеристики материала, анализировать и интерпретировать их.

Примером концептуального анализа может являться изучение текста посредством подсчёта встречаемости кодов входящих в словарь контент-анализа кодов. В рамках анализа исследователь должен, например, ставить вопрос о том, как часто в тексте встречаются слова, подтверждающие ту или иную позицию, и как часто встречаются слова, её опровергающие. Исследователь должен быть заинтересован только лишь в подсчёте этих слов, но не в идентификации семантических и тематических связей между ними, что характерно для корреляционного анализа. В концептуальном анализе исследователь изучает только присутствие объектов релевантных вопросам исследования, то есть определяет – что в большей мере представлено в тексте – подтверждение той или иной гипотезы или гипотез или её (их) опровержение.

Корреляционный контент-анализ

Как уже было сказано выше, корреляционный контент-анализ базируется на принципах концептуального контент-анализа, изучая связи между единицами счёта (концепциями, позициями). И как в случае с другими типами исследований, данный подход базируется на определении выборки и категорий анализа, операционализированных словарём контент-анализа, что и определяет дальнейших ход исследования. Для корреляционного контент-анализа определить какие типы позиций (единиц счёта) будут эксплуатироваться в рамках исследования. Проводились исследования с использованием всего нескольких таких позиций (concepts) и проводились с использованием более 500 категорий концепций. Очевидно, что слишком большое число категорий может дать некорректные результаты исследования, так как с увеличением числа категорий и единиц счёта растёт и сложность анализа. Такое же утверждение характерно и для слишком маленьких категориальных аппаратов и словарей, дающих при использовании ненадёжные и потенциально некорректные результаты. Таким образом, при создании словарей и категориальных аппаратов важно опираться на особенности анализируемого массива и на конкретные задачи замера.

Существует большое количество методик проведения корреляционного контент-анализа, что определяет гибкость и популярность метода. Исследователи могут самостоятельно разрабатывать собственные методики проведения корреляционного контент-анализа в соответствии с задачами конкретного исследования. Когда разработанная процедура в достаточной мере доказала свою эффективность и объективность, она может быть принята и распространена среди других исследователей. Процесс проведения корреляционного контент-анализа достиг высокого уровня развития в компьютерной среде – среде автоматизации расчетов, но, даже не зависимо от этого, как и многие другие методы исследований, он является весьма длительным, требующим массу времени на реализацию. Вероятно, самым серьёзным требованием к этом методу является необходимость соответствия строгим статистическим нормам при условии сохранения богатства материала, выраженного в отдельных деталях, требующих качественного подхода для анализа.

Вопросы надёжности и верификации

Вопросы надёжности и верификации актуальны и в рамках данного метода. Надёжность результатов контент-анализа опирается на однородность процесса изучения, его стабильность (stability), умении кодировщиков и интерпретаторов оперировать данными единым образом на протяжении всего исследования; воспроизводимость или умение группы кодировщиков классифицировать материал в соответствии с заданным категориальным аппаратом единым образом; высокая статистическая точность классификации материала в соответствии с заданными категориями.

Ключевой проблемой концептуального контент-анализа является проблема получения спорных, сомнительных результатов, что является следствием использования самих процедур метода. Главный вопрос в данном контексте – какой объём и уровень заложенного в тексты смысла объективно доступен для идентификации, или, другими словами, являются ли полученные данные результатом использования исключительно введённого инструментария либо они получены и при участии других факторов, повлиявших на результаты исследования? При этом едва ли можно представить себе различные варианты толкования, например, числа 99 в точных науках. Объективные результаты исследования можно получить при использовании только основных [репрезентативных тематически, релевантных теме замера] материалов, массивов текстов, но и при этом, вопрос об объективности и возможности верификации и обоснования результатов остаётся открытым и злободневным.

Обобщения, заключения исследователей во многом зависимы от того, как конкретно исследователь определяет для себя значение той или иной категории, равно как актуальна и надёжность самого категориального аппарата. Исследователь обязательно должен точно определить категории и единицы счёте которые позволят объективно замерить исследуемый объект. Аналогично, точнейшим образом необходимо создать объективную системы правил и инструкция для исследования. Разработка правил, которые позволят всем кодировщикам и интерпретаторам следовать единым стандартам в работе, одинаковым образом кодировать материал, жизненно важна для успеха в проведении концептуального контент-анализа. Воспроизводимость [объективный выбор инструментов анализа, в случае необходимости выбранный идентично в рамках аналогичного исследования] и точность, не только категорий анализа и единиц счёта, но и ключевых подходов к анализу материала, позволяют получать более корректные и надёжные результаты.

Один из первых трудов по контент-анализу: Б.Берелсон "Формирование политических предпочтенией на президенских выборах"

Преимущества контент-анализа

Контент-анализ имеет ряд серьёзных преимуществ перед другими методами и просто очевидных достоинств. Среди них стоит выделить:

Изучает непосредственно саму коммуникацию через анализ текстов, что позволяет исследователю взаимодействовать с первичным средством коммуникаций в социуме
Работает как с качественными, так и с количественными данными
Может дать ценную историческую/культурологическую информацию, описывающую разные исторические периоды, опираясь только на анализ текста
Позволяет получать информацию близкую по форме изложения [текст], хотя степень такой близости варьируется в зависимости от используемого инструментария
Может быть использован для анализа материала, необходимого как средства развития тех или иных систем
«Ненавязчивый» способ анализа коммуникаций [участники коммуникации в данном случае не испытывают при анализе никакого дискомфорта, так как метод не вмешивается непосредственно в коммуникации]
Комплексно, интегрально и вдумчиво, глубинно подходит к изучению моделей человеческих мыслей и языка
Если метод используется корректно, то он расценивается в качестве объективного (базируется на реальных фактах, в отличие от дискурсивного анализа)

Недостатки контент-анализа

Контент-анализ также имеет и ряд недостатков, как теоретического так и прикладного характера:
Может потребовать очень много времени на проведение замера
Потенциально опасный для допущения ошибки, в особенности если используется корреляционный анализ, ориентированный на идентификацию глубинных данных
Часто не имеет теоретической базы в рамках различных методик проведения, либо, ради достижения важных для исследования результатов, может игнорировать теоретические научные ориентиры
По своей природе – редуктивен, то есть ориентирован на игнорирование слабо проявленной информации, в особенности, если производится анализ сложных по содержанию текстов
Часто ориентирован на упрощение результатов, так как опирается на простой подсчёт слов
Нередко игнорируется контекст содержания единиц счёта (слов), либо нивелируется значимость последующих слов
Может быть непрост для применения компьютерных технологий и автоматизации исследования

Оригинал статьи находится по следующему адресу: http://www.gslis.utexas.edu/~palmquis/courses/content.html

(перевод Алексея Рюмина)

Опрос предполагает выяснения мнения респондента по определенному кругу, включенных в анкеты вопросов путем личного или опосредованного контакта

Reteil-аудит - аудит розничной торговли. Включает в себя анализ ассортимента, цен, дистрибуции, рекламных материалов в розничных точках, по исследуемой товарной группе.

Опрос

Проведения опроса состоит из нескольких этапов:

Формирование выборки

Разработка, проверка и тиражирование анкеты

Инструктаж интервьюеров

Проведение опроса, контроль качества данных

5) Обработка и анализ полученной информации, составление итогового отчета

Опросы могут отличаться по способу контакта с респондентом: лично, по телефону, по почте, через интернет.
По типу респондентов: опрос физических лиц, опрос юридических лиц, опрос экспертов.
По месту проведения опроса: дома, в офисе, в местах продаж.
По типу выборки: опрос репрезентативный или целевой выборки. Опрос различают по способу контакта с респондентом: личная беседа, телефонная беседа, адресная.

Преимущества количественного метода:

Точно и детальное формулирование научной проблемы (Frankfort-Nachmias&Nachmias, 1992);

Точное и четкое определение независимых и зависимых переменных в процессе исследования;

Четкое следование поставленной цели и задачам исследования, возможность получения более объективных результатов, проверка точности гипотезы, установление причинно-следственных связей;

Высокий уровень надежности и точности полученных данных в результате проведения социологических обследований, лабораторных экспериментов, структурированных интервью и др. (Balsley, 1970);

Устранение и минимизация субъективности выводов (Kealey&Protheroe, 1996);

Возможность проведения продолжительных, повторяющихся замеров.

Недостатки количественного метода:

отсутствие возможности получения информации о ситуативном контексте исследуемого явления;

невозможность контролировать все те обстоятельства и контекст, которые не влияют на качество ответов респондентов;

ограниченность выводов, которая обусловлена форматом исследования: четкость формулирования вопросов, строгое следование поставленным целям и задачам;

отсутствие возможности проводить исследование эволюционирующих процессов, явлений в динамике.

28 – Качественные исследования. Достоинства и недостатки
Фокус-группа - это групповое интервью, проводимое модератором в форме групповой дискуссии по заданному сценарию с небольшой группой типичных представителей изучаемой части населения сходных по основным социальным характеристикам.

Глубинное интервью - слабоструктурированная личная беседа с респондентом в форме, которая побуждает респондента подробным ответом на задаваемые вопросы.

Анализ протокола - заключается в помещении респонеднта в ситуации принятия решения о покупке в процессе которого он должен описать все факторы, которыми он руководствовался при принятии решения. Так же Анализ протокола применяется для составления модели принятия решения о покупке.
В основном это используется при анализе следующих решений:

Принятия решения о покупке распределено по времени

Процесс принятия решения очень короткий

Преимущества качественного метода:

Получение наиболее реалистичной картины явления, которая не может быть получена с помощью статистического анализа и цифровых индексов;

Недостатки качественных методов:

Смещение изначальных задач исследования в результате меняющейся природы контекста

Формулирование выводов, которые несут в себе личностную окраску исследователя;

Невозможность исследования причинно-следственной связи между изучаемыми явлениями;

Проблематичность объяснения различий между качеством и количеством информации, полученной от различных респондентов и формулирование на основании данной информации разнящихся, несостоятельных выводов;

Высокий уровень профессионализма исследователя как необходимое условие для получения объективной и необходимой информации;

Отсутствие полной объективности и надежности выводов, т.к. респондент может сам выбирать, что ему говорить.

29 – Шкала семантического дифференциала, приведите примеры вопросов и ответов с использование шкалы.
Семантический дифференциал разработан Чарльзом Озгудом.
Для обозначения противоположной направленности отношения к объекту предлагаются пары антонимов.
Характеристики, описывающие объект с помощью пар антонимов, отбираются на основе имеющихся ассоциаций.
Положительные оценки не располагаются строго с одной стороны, чтобы исключить механическое заполнение вопроса.
Для повышения точности измерения между антонимами размещают числовую шкалу ссимметричным расположением положительных и отрицательных оценок, разделенных нулевой отметкой.
Но наличие числовой шкалы или нулевой отметки не является обязательным.

Достоинства – возможность автоматизированной обработки, наглядность представления.
Недостатки – трудоемкость подбора биполярных определений, невозможность использования в телефонном опросе.
Наприме р, для вопроса: «Какие чувства Вы испытываете при пользовании электросушилкой для ногтей?» может быть использован вариант семантического дифференциала
Вопрос может сопровождаться иной шкалой семантического дифференциала. В таком случае и сама формулировка вопроса несколько иная.

30.Классический АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Анализ временных рядов – это модель прогнозирования, которая используется на практике на протяжении многих лет.
В него включается спектральный анализ, классический анализ временных рядов и анализ Фурье.
Классический анализ временных рядов базируется на предположении, что статистический ряд можно разложить на четыре составляющие:

1–Тренд (представляет долгосрочные изменения в продажах, обусловленные такими факторами, как рост населения, расширение рынков, изменения потребительских предпочтений, улучшение качества продукции и сервисного обслуживания и т.п.)
2 - сезонные колебания (представляют собой регулярные всплески и падения продаж, которые повторяются с регулярностью в 12 месяцев.
Причины, вызывающие эти перепады, включают в себя изменение спроса в зависимости от времени года, рост продаж накануне праздников, а также сезонное предложение товаров (например, овощи, фрукты)
3 - циклические колебания (представляют собой долгосрочные (более 1 года) волнообразные изменения спроса)
4 - случайные колебания (отражает влияние на продажи всех прочих факторов, которые оказались неучтенными в тренде, сезонных и циклических колебаниях)

Метод анализа документов имеет специфические особенности, свои плюсы и минусы, которые должен учитывать каждый социолог при его использовании в своих исследованиях. К основным достоинствам метода анализа документов относятся:

1. Высокая экономичность по трудозатратам и финансам.

2. Использование официальных документов позволяет получить объективную информацию

3. Высокая оперативность метода, позволяющая быстро получать фактографические сведения о событиях и явлениях в общественной жизни

4. Имеет возможность получения информации о прошедших событиях, не поддающихся наблюдению и другим методам.

5. Процесс исследования существенно не влияет на объект исследования. Таким образом, снимается проблема, актуальная для других методов исследования - возмущающего влияния субъекта на объект.

6. Официальные документы для традиционного и контент-анализа легкодоступны, т. к. официальная общественная документациячасто публикуется в газетах, журналах, также доступ к ней можно получить в библиотеках, архивах и др.

7. Процесс проведение контент-анализа аудиовизуальных средств массовой информации облегчается с помощью современных средств записывающего аудио- и видеооборудования.

8. Документы, в отличие от респондентов, не могут «приспосабливаться» к социологу. Большинство документов, которые подвергаются анализу создаются заранее и не по воле социолога, следовательнонезависимо от его интересов. Лишь в редких случаях автор документа может заранее предполагать, что данный документ будет подвергаться специальному анализу .

К недостаткам анализа документов относятся:

1. Зачастую количество информации, касающейся изучаемой проблемы весьма ограничено.Некоторые темы недостаточно освещаются в средствах массовой информации.

2. Часть информации, которая содержится в документах становится устаревшей на момент исследования

3. Не всегда можно удостовериться в качестве учетной и отчетной информации, что требует проводить контроль с помощью опросов и наблюдения.

4. Зачастую цель создания документа не совпадают с задачами, решаемыми исследователем в своей работе. Это приводит к тому, что содержащиеся в документах сведения социологу должен перерабатывать и переосмысливать.

5. Проведение контент-анализа требует от социолога гораздо больше изобретательности и воображения, чем другие методы социологического исследования.

6. Часть официальной документации является конфиденциальной, вплоть до полной секретности, что затрудняет работу с данной информацией.

7. К письменному документу нельзя ничего добавить, а так как автор при составлении документа может забыть или не видеть значимости того или другого факта, то исследователю приходится довольствоваться тем, что есть.

8. В связи с тем, что в документальных источниках зафиксирована информация о социальных явлениях, которые уже произошли, то полученные данные могут быть отнесены лишь к тому периоду времени, когда они были собраны.

9. Статистические документы часто носят абстрактный характер. Поэтому изложенные в них обстоятельства рассматриваются вне зависимости от многих условий,событий, явлений, которые сопутствовали зафиксированному процессу.

Достоверность. Документы могут стать источником получения необходимых сведений об изучаемом объекте только тогда, когда социологами оценена надежность имеющейся в их распоряжении документальной информации. При оценке надежности документальных данных необходимо учитывать ряд обстоятельств.

Во-первых, официальные документы, как правило, более надежные, чем неофициальные. Во-вторых, личные документы (характеристики, карточки индивидуального учета, анкеты и др.) обладают большей степенью надежности, чем безличные (данные прессы, протоколы собраний, заседаний и др.). В-третьих, повышенной надежностью обладают документы юридического характера (постановление суда, нотариально заверенные данные и др.), а также те документы, которые подвергаются финансовому контролю (сведения об изготовленной продукции, о заработной плате и т. п.). В-четвертых, необходимо учитывать, что некоторые личные документы - автобиографии, воспоминания и др. - имеют тенденциозный характер и в силу этого позволяют оценить некоторые личностные качества их авторов - одаренность, скромность, либо самовлюбленность, заносчивость и т. п. Следует выяснить, каким намерением руководствовался составитель документа, что поможет выявить умышленные или непроизвольные искажения.

С позиции методологии количественного подхода этот вид анализа недостаточно хорош, т. к. «страдает» субъективизмом исследователя, а значит, и возможностью смещения информации, отклонением от «истинного положения дел». В самом деле, понимание текста зависит не только от степени владения исследователем мыслительными операциями, но и от его психофизиологических особенностей: утомляемости, способности концентрировать внимание, памяти и т. д. На восприятие текста большое влияние оказывают и неосознаваемые психические феномены, в частности механизм психологической защиты, когда неприятные для исследователя моменты «сами собой» пропускаются в тексте, а, напротив, приятные сразу бросаются в глаза. Существенна здесь и роль интуиции, знания предмета изучения, а также ценностных ориентаций, мировоззрения исследователя, выступающих своеобразной базой оценки, платформой, с позиции которой и воспринимается анализируемый текст .

К операционализации любой переменной подходить следует с осторожностью и тщательностью. Удостоверьтесь в том, что все значения сформулированы ясно и по возможности недвусмысленно. На деле такая мера поможет формированию общих критериев оценки, которую можно последовательно использовать при классификации и измерении содержания.

Обоснование полноты объема выделяемых смысловых единиц осуществлять методом "снежного кома". Это делается следующим способом. Первоначально выделяются все смысловые единицы из первого анализируемого текста, далее из второго текста-те же плюс дополнительные, ранее не встречающиеся, из третьего документа-те же, что уже встречались в двух предыдущих, плюс дополнительные и т.д. После изучения 3-5 текстов, в которых уже не попадается ни одной новой единицы, ранее фиксированной в предыдущих документах, можно полагать что "поле" смысловых единиц из изучаемого массива исчерпано.

Контроль на обоснованность содержания смысловых единиц необходимо проводить с помощью судей. Специалисты в этой области обсуждают, насколько предложенные качественные единицы соответствуют поставленным задачам.

Обоснованность проверять по независимому критерию. Например, данные контент-анализа дневников или сочинений учащихся с целью выявить их профессиональную склонность выборочно проверяются путем опросов, или по данным наблюдений, или тестом по известной группе