Ритейл-маркетинг: Практики и исследования - страница 10

В этом разделе я вкратце познакомлю читателей с азами статистики, чтобы облегчить им дальнейшее чтение книги.

Я знаю, что не все люди обладают математическими способностями. Я также знаю, что многие считают статистику скучной или невероятно сложной. Между тем в этой книге много статистики. Но хочу вас успокоить: форма ее подачи предельно проста. Это не значит, что данные будут представлены в упрощенном виде; это значит, что я стану их использовать только для того, чтобы проиллюстрировать результаты исследований. Например, если я пишу, что рост оказался значительным, то могу доказать это с помощью таблицы, где будет указана цифра 572 %. Это позволит судить о масштабе произошедших изменений.

Чтобы успокоить вас еще больше, ниже я объясню некоторые статистические термины, релевантные для нашего контекста. Иногда в книге могут встречаться отклонения от представленных здесь рассуждений, и я обязательно буду обращать ваше внимание на такие моменты.

На протяжении всей книги вам регулярно будет встречаться термин «статистическая значимость». Если результат является статистически значимым, например, на уровне 5 %, значит, вероятность того, что он мог появиться чисто случайно, составляет всего 5 %. В этой книге вы встретите следующие уровни статистической значимости: 1 % (в таблицах обозначается символами ***), 5 % (**) и иногда 10 % (*).

Но из этого основного правила есть исключения. В некоторых случаях, когда я ставлю одну звездочку (*), фактически уровень статистической значимости может находиться где-то между 1 % и 10 %. Иногда я вынужден так делать просто потому, что в оригинальной статье данный показатель не был указан. С этим вы столкнетесь уже в таблице 2.1.

Статистическая значимость также может быть выражена в виде р-уровня. В этом случае используется латинская буква p, что является сокращением слова probability – вероятность. P-уровень, равный 0,01, соответствует статистической значимости в 1 % и означает, что вероятность ошибки – случайного возникновения результата – составляет 1 % и меньше. Это можно записать как p ≤ 0,01. Преимущество такого способа записи по сравнению со звездочками в том, что можно точно указать значение p-уровня, например: p ≤ 0,07. Чем меньше цифра, тем ниже вероятность того, что данный результат появился чисто случайно. Преимущество использования звездочек в том, что они занимают меньше места в таблицах. Вы просто должны знать об обоих способах.

Многие термины говорят сами за себя, например такой, как «сравнение средних значений». Даже неосведомленный человек может примерно понять, о чем идет речь. Сравнение средних значений будет приводиться во многих таблицах. С другой стороны, термин «регрессионный анализ» у многих вызывает страх – причем абсолютно необоснованно, поскольку за ним скрывается довольно простая вещь. Для пользователей статистики главная проблема состоит в понимании, какой метод что делает и что для этого требуется. Понять результаты, как правило, довольно легко.

В этой книге будет представлено несколько таблиц, содержащих результаты регрессионного анализа. Они могут выглядеть, как