Определение межгрупповых границ

Границы при одномерной группировке

Чтобы образовать классы, требуется знать межгрупповые границы. В классической группировке выделяют три способа формирования групп: 1) с предварительным заданием межгрупповых границ и (или) интервалов группировки еще до обработки результатов наблюдений; 2) расчетом межгрупповых границ в процессе обработки результатов наблюдений; 3) выявлением естественного расслоения объектов наблюдения (рис. 23.4).

Группировка с предварительным заданием границ начинается с задания градаций группировочного признака или, по существу, с задания категорий, классов. На втором этапе группировки единицы наблюдения распределяются по сформировавшимся классам, образуя группы. Примером количественного группировочного признака может служить число работающих на предприятии при группировка предприятий на малые и крупные. Причем в данном случае межгрупповые границы по числу работающих на предприятии безусловно оговорены заранее, поскольку они отражены в нормативных документах. При группировке потребителей по доходу межгрупповой границей может быть конкретный уровень дохода.

Группировка, при которой используется номинальный признак, называется типологической, а образовавшиеся группы — типическими. Примеры номинального признака: форма собственности предприятия, социальная группа, стиль жизни, тип канала сбыта. Примеры признаков по порядковой шкале: степень привлекательности продукта, образование, уровень владения иностранным языком.

Группировка с расчетом межгрупповых границ основана на рассмотрении конкретных результатов наблюдений. Очевидно, что группировочный признак здесь может быть только количественным. Группировка с расчетом границ находит наибольшее применение при анализе структуры, например в ABC-анализе. При полном отсутствии содержательных соображений о межгрупповых границах, что в маркетинге встречается редко, число групп и затем их границы могут быть определены на основе формулы Стерджесса: п = 1 + 3,22 lg N, где п — число групп; N — число единиц совокупности.

Группировка с выявлением расслоения объектов наблюдения рассмотрена непосредственно ниже применительно к многомерному случаю как наиболее общему.

Межгрупповые границы при многомерной группировке

Классическая группировка. Многомерная классическая группировка может называться группировкой с ортогональными межгрупповыми границами, поскольку она приводит к образованию областей, ячеек, которые в пространстве признаков имеют форму квадрата, прямоугольника, куба в зависимости от числа рассматриваемых признаков. В общей теории статистики многомерная группировка с заранее заданными индивидуальными межгрупповыми границами, т. е. когда расчленение совокупности на группы проводится по двум и более признакам, взятым в сочетании (комбинации), носит название комбинационной.

Возможны различные варианты оформления комбинационных таблиц. Первый вариант комбинационной таблицы используется чаще и имеет многоклеточный или, иначе, «шахматный» вид. Общее число клеток представляет собой произведение числа градаций по каждому признаку. Второй вариант — это комбинационная таблица со сложным подлежащим, когда первичное деление подвергается вторичному и т. д. Существует возможность применять нс только сложное подлежащее, но и сложное сказуемое, а также их сочетание.

Многомерная группировка с выявлением естественного расслоения объектов. Эта группировка проводится двумя способами: 1) аналитически, например на основе кластерного анализа (рассмотрен на примере сегментации ио свойствам (см. подразд. 24.6)) или метода корреляционных плеяд; 2) визуально.

При числе признаков больше двух визуальный анализ становится визуально-аналитическим. При этом группировка выполняется на основе аналитических методов — так называемых методов многомерной классификации, позволяющих осуществлять визуализацию данных — отображать многомерные наблюдения в одноили двухмерном пространстве. В своем названии эти методы не содержат слова «группировка», хотя результат их применения по сущности ею является. Полученные группы часто носят названия классов или типов, что подчеркивает обособленность и индивидуальность каждого из них. Для визуализации распространено применение метода главных компонент, факторного анализа, многомерного шкалирования (см. подразд. 24.5). Эти методы чаще используются при позиционировании и сегментации по свойствам продукта.