Методы статистического анализа

Выделяются пять видов статистического анализа:

1. Дескриптивный анализ. Оперирует статистическими мерами. Используются меры теоретических функций - среднее квадратическое отклонение, мода и т.п. и эмпирических функций, например, размах.

2. Выводной анализ. Использует статистические процедуры, например, проверку гипотез.

3. Анализ различий – используется при наличии двух групп населения, которые надо сравнить.

4. Анализ связей – предназначен для выявления статистических зависимостей.

5. Предсказательный анализ – вводит статистические методы прогнозирования.

Статистическая терминология в маркетинге насыщена избыточными и недостаточно корректными понятиями. Понятия математической статистики смещаются, смешиваются с дополнительными категориями, объединяются со специальными терминами и т.п.

Статистические меры используются в отрыве от функций распределения, так что их правомерность, применительно к объектам исследования, неизвестна.

Мода применима к теоретическим функциям, поскольку они дифференцируемы, но для эмпирического распределения, она – источник недоразумений. Напротив, размах применим только для эмпирического распределения. Меры нормального распределения, рассчитанные для выборок с неизвестными статистическими характеристиками, вносят ошибки, сколь угодно большие. Могут быть и успехи исследователя, воспринятые заказчиком негативно.

Оценку параметров совокупности по выборочным данным производят на уровне доверительной вероятности 0,95 или 0,99. Например, среднее значение для совокупности определяют:

где: – среднее значение в выборке,

где: – среднее квадратическое отклонение выборочного среднего значения (оценка вариации выборочных средних),

Z = 1,95 или 2,56.

При альтернативной анкете:

где: – среднее квадратическое отклонение выборочных средних значений;

p – процент респондентов, сказавших ''да''.

Если к, примеру, для членов Совета, среднее время t принятия решения – 45 мин при среднем квадратическом отклонении - 20 мин, то при уровне g = 0,95:

На всех заседаниях Совета решения принимаются за 6 - 84 мин.

Проверка гипотез

В математической статистике принято расценивать результаты исследований выборки на соответствие или несоответствие статистическому ансамблю. При управлении или проектировании не возникает необходимости в таких процедурах, поскольку накапливается профессиональный опыт работы в пределах приемлемого риска. Многократно испытанные выборки, ''укладывались'' в рассчитанные границы, как правило, а исключения были не чаще допустимого. Когда сообщают о гибели самолета, непременно напоминают об остальных, успешно летающих, что доказывает исключительную безопасность полетов.

В отчетах и договорах не может быть аргументом опыт исследований. Заказчик вправе настаивать на ''гарантиях'' качества выполненной работы. Доверительные интервалы и вероятности являются характеристикой качества статистических исследований для заказчика и для читателей.

Проверка гипотезы состоит из пяти этапов:

1. Делается некоторое предположение относительно какой-либо характеристики совокупности, например, среднего значения.

2. Формируется выборка, определяются её статистические меры.

3. Сравниваются эмпирические и теоретические значения исследуемой характеристики.

4. Оценивается адекватность выборочных данных выбранной гипотезе.

5. При несоответствии гипотезе выбирается другая и проверка повторяется

Для проверки гипотез о средних значениях применяется формула:

где: – выборочное среднее значение;

M ( x ) – теоретическое значение, математическое ожидание;

s _x – среднее квадратическое отклонение x;

n – объем выборки.

Например, готовя рекламу видеокамеры, определяется выборочное среднее – 1750 у.е., а среднее теоретическое - 1800 у.е. Выборка 100 единиц и среднее квадратическое отклонение s _x = 350 у.е.

где: Z - нормированное отклонение.

Для него среднее квадратическое отклонение выборочной средней = 35 у.е., найденное значение 1,43 меньше, к примеру, чем 1,96 соответствующее уровню доверительности 0,95.

При наличии нескольких выборок проверяется нуль-гипотеза о существенности различия средних

где: x₁ и x₂ – средние для двух выборок;

и - средние квадратические отклонения;

n₁ и n₂ - объемы первой и второй выборки

Приведенные примеры точечных оценок демонстрируют основные подходы к общеизвестным расчетам в маркетинге. Их достоверность для многих задач недостаточна. В методических материалах обычно подчеркивается, что суть маркетинговых задач такова, что они в принципе малодоступны моделированию, все решения эмоционально-качественные, а количественные оценки фрагментарны и ориентировочны. У многих маркетологов доминируют в работе опыт и интуиция, т.е. эвристические методы. Особенно часто используются методы экспертных оценок.

Экспертные оценки

Экспертные оценки используют в двух вариантах: количественном и качественном.

Примером традиционных эвристических процедур являются экспертизы, консилиумы, совещания и т.п. Их алгоритмы обычно следуют из традиций. Итоги их работы подводятся в качественной форме. Часть задач, типа формирования маркетинговой стратегии, несомненно решаются в качественной форме.

Количественные методы нередко подвергаются критике. Общий смысл критических замечаний иллюстрируется высказыванием классика: ''Если выразить математически глупость, то получится глупость, но еще большая ''.

Корректность моделирования – необходимое условие для всех методов, безотносительно к маркетингу, и адекватность модели непременно подлежит проверке.

Выбор методов экспертных оценок диктуется необходимостью, поскольку их используют, когда нет других, более достоверных источников информации для принятия решений. Предполагается, что опыт эксперта является преобразованной информацией, первичные источники которой недоступны. Преобразование информации, накопленной ранее экспертами, по методике, обеспечивающей селекцию наиболее близкого к истине или оптимуму результата, является целевой функцией экспертных оценок.

Обычно в качестве экспертов маркетологи выбирают менеджеров и работников сбытовых подразделений. Статистические данные недоступны, особенно о фирмах-конкурентах, и эксперты используют оценки качественные: ''ниже'', на ''прекрасном уровне'' и т.п.

Главный недостаток всех экспертных оценок – их недоступность проверкам достоверности. Гипотеза об извечной правоте большинства, далеко не всегда срабатывает. Бывало, что все эксперты были за анафему генетике и кибернетике.

Экспертов тщательно отбирают в соответствии со спецификой рассматриваемых вопросов. Достоверность оценок проверяют в тех задачах, которые содержат оперативно осуществляющиеся события, ранее прогнозируемые экспертами. Ошибки прогнозирования классифицируются для последующих оценок. При наличии, в частности, систематических погрешностей, вводят корректирующий коэффициент.

Одним из показателей, характеризующих эксперта, является его надежность. Оценивается частота случаев, когда он делал верный прогноз.

Группа экспертов организуется в очной или заочной формах. В очной форме работа экспертов проходит как деловая игра. В заочной форме эксперт заполняет анкету.

1. Выбор численности группы экспертов.

Выбирают число экспертов, исходя из следующих соображений. Если искомое число уменьшать, то оценки становятся субъективными, так что теряется смысл группы. При чрезмерном числе, достоверность меняется несущественно, но растет доля малоквалифицированных оценок. Группа превращается в толпу. Учитывается также число оцениваемых событий. Стремятся к равному числу экспертов по каждому событию.

2. Формирование вопросов и составление анкет.

Работа экспертов регламентируется общими правилами:

– независимость мнения каждого эксперта;

– удобство работы с анкетой;

– удовлетворительное для экспертов время для ответов и уровень сложности;

– анонимность ответов для членов группы;

– коллективное обсуждение оцениваемых событий;

– представление экспертам нужной информации.

Экспертам предлагается шкала оценок: от 0 до 1 или от 0 до 10. Необходимо учитывать, что рост числа баллов вовсе не увеличивает точность оценок для сложных объектов. Иллюстрацией этому являются оценки членов комиссии на защите дипломных проектов. Оценки всегда различаются на один или даже два балла. Фактически действует четырех бальная система, причем погрешности оценок перекрывают всю шкалу. Увеличение числа баллов в такой ситуации бессмысленно – оценки будут напоминать генератор случайных чисел.

Для субъективной оценки неизмеримых признаков наиболее рациональна – пятибалльная оценка. Учитывают естественную неточность субъективных оценок и школьную привычку к пяти баллам. Для особо нешкалируемых объектов, три балла, выраженных в градациях ''за'' , ''против'', ''ни то, ни сё''.

Расчеты упрощаются, если признается равная квалификация экспертов, в этом случае оценки можно суммировать:

где: p – число экспертов;

a_i – оценки.

Во многих методиках введены степени компетентности экспертов. Ситуация напоминает акционерное собрание – вклад в решение определяется числом акций у каждого участника. Массы бедных акционеров попросту не участвуют в собраниях, не видя смысла в своих голосах. И эксперты в группе не должны быть слишком разными по опыту.

Научно-технические семинары гораздо демократичнее - все голоса равны: и маститого академика, и молодого специалиста.

Самая главная в стране группа - это Государственная Дума. Там у депутатов равные голоса и неизвестны идеи насчет селекции депутатов по степени компетентности. Хотя что-то в этом есть.

Оценивают экспертов по десятибалльной шкале – это уровень теоретической подготовки, практический опыт, кругозор – h_j.

Кто именно оценивает экспертов, обычно не уточняется, возможно, есть высшая инстанция как в судах.

Кроме того, сами эксперты самооцениваются – это субъективный показатель h_i.

По этой оценке эксперт сам себе ставит баллы:

10 – специализация по данному вопросу, наличие законченных разработок – научные или практические, совпадение со служебной работой;

8 – в практических работах по теме участвует, но с узкой специализацией не совпадает;

5 – смежная область деятельности;

3 – знакомство с вопросом только по литературе.

Итак предполагается, что отсутствие специалиста, имеющего достаточный опыт и знания по рассматриваемому вопросу, компенсируется тремя читателями специальной литературы.

Все баллы делят на сто, после чего 0£ h_j£1 трактуется как вероятность достоверной оценки экспертов.

Иногда применяют оценки экспертами друг друга. В отличие от кумушек у подъездов они выставляет баллы.

Считается, что наличие нескольких ''оценщиков'' повышает достоверность оценки.

На первом этапе с экспертами обсуждается индивидуально модель объекта, её показатели, уточняются формулировки и терминология в анкетах, форма таблиц с экспертными оценками и состав группы.

На втором этапе экспертам направляются анкеты с пояснительным письмом, в котором приведены цели работы, структура анкет и порядок их заполнения с примерами.

При возможности личного контакта экспертов возможны устные обсуждения всех вопросов. Однако самостоятельное заполнение анкет обязательно при соблюдении всех правил анкетирования. На третьем этапе производится сбор анкет, обработка данных и анализ полученных результатов. Наличие неких рангов для экспертов, очевидно, повышает достоверность оценок в некоторых задачах. Однако нужно учесть, что эксперты, отнесенные к ''низким'' кастам могут не воспринимать всерьёз заполнение таблиц, смысл группы исчезает.

Можно вообразить выборы, скажем, мэра, в которых пенсионер с уровнем 0,1, а политолог с 1. Мэр, возможно, найдется самый удачный, но основная часть избирателей не пойдет на выборы.

Важно уточнить особенности субъективных оценок в качестве измерительного средства. Это средство неточное, например, ±20%, как уже отмечалось. Но оно может быть чувствительным, если проявляется при сравнении идентичных объектов. Сравнивая, к примеру, два утюга, эксперт может уловить самое малое преимущество одного, но баллы одному утюгу содержат неизбежные, значительные погрешности.

Обработка экспертных оценок

1. Составляется таблица рангов важности.

В столбцах оцениваемое события С _i.

В строках выставленные оценки каждым экспертом. Наибольшая оценка соответствует первому рангу важности и т.д.

Таблица 18. Ранги важности

		События C_i
		1	2	3
Оценки экспертов	Эксперт j=1	0,5	0,2	0,3
Оценки экспертов	Эксперт j=2	0,3	0,6	0,1
Ранг важности	Эксперт j=1	1	3	2
Ранг важности	Эксперт j=1	2	1	3
Суммарный ранг важности		3	4	5

Далее рассчитывается коэффициент конкордации W, алгоритм расчета демонстрируется примером. Пусть было десять событий m = 10 оцениваемых тремя экспертами: N, Q, R.

В 1, 2 и 3 строках – оценки, выставленные экспертом каждому событию.

4 строка – сумма значений в столбце, т.е. оценок всех экспертов. Все значения в четвертой строке суммируются и сумма делится на число событий, здесь на 10 = A.

Таблица 19. Расчёт коэффициента конкордации.

№	Эксперты	Оценка
1	N	1	4,5	2	4,5	3	7	6	9	7,5	10
2	Q	2,5	1	2,5	4,5	4,5	8	9	6,5	10	6,5
3	R	2	1	4,5	4,5	4,5	4,5	8	8	8	10
4		5,52	6,5	9	13,5	12	20	23	23,5	25,5	26,5	A=16,6
5		-11	-10	-7,5	-3	-4,5	3,5	6,5	7	9	10
6	D²	121	10	56,25	9	20,25	12,25	42,25	49	81	100	SD²= S^v=591

5 строка – из значения в 4 строке вычитается величина А, т.е. среднее значение.

6 строка – значения из 5 строки в квадрате.

Значения 6 строки суммируется:

W=0,828

При анализе учитывается, что W приближается к нулю, если нет согласования в оценках и наоборот при W ® 1 эксперты демонстрируют полное согласие. Принято считать нормой W > 0,5, когда наличие согласованности заметно, но нет оснований подозревать экспертов в сговоре. Норма W от 0,5 до 0,8.

Анализ экспертных оценок

Последующая обработка таблиц с экспертными оценками, приводится во многих учебных пособиях и теоретических источниках, как правило, в сопровождении пространных и сложных вычислений. Для практических задач сложные расчеты, обычно, избыточны, поскольку привносят риск ошибочной трактовки результатов. Выводы по таблице с экспертными оценками, могут быть корректными без длинных формул.

Упрощения можно начать с коэффициента конкордации, заменив его мерами погрешностей экспертных оценок.

Для определения погрешностей экспертных оценок рационально ввести побольше градаций по заданному событию – не менее 10. Задача эксперта – назвать самый привлекательный для покупателей товар и самую приемлемую цену. В дальнейшем, нужно, провести опрос покупателей по аналогичной тематике и найти разности.

Расчет коэффициента коркордации, равно как и формальные оценки для экспертов непременно вводятся в отчеты, поскольку являются убедительным для заказчиков подтверждением компетентности и добросовестности авторов. Между тем в изложенных расчетах накоплены методические погрешности, для многих задач чрезмерные.

Прежде всего, оценка компетентности экспертов, это тема вовсе не совпадающая с целями исследований. На достоверность оценок экспертов влияет ряд факторов, среди которых компетентность может не доминировать. Коэффициент конкордации не имеет связи с погрешностями оценок, им пользуются интуитивно, без объективного обоснования.

Для объективного контроля экспертных оценок необходимы данные о погрешностях, достаточные для эмпирической функции распределения. Функция распределения погрешностей экспертных оценок строится аналогично всем прочим, определяющим точность, и доступна расчетам с заданной достоверностью.

Оценки экспертов признаются равноценными во всех операциях их совместной обработки. В качестве исходной принимается “презумпция невиновности” эксперта в ошибке. Погрешности экспертных оценок определяются в основном при наличии количественных признаков, которые можно предъявить экспертам в форме вопросов, а затем точно определить. Такие вопросы можно рассматривать в качестве образцовых мер. При отсутствии таковых недоступна определению систематическая погрешность экспертных оценок. Случайная погрешность определима без образцовой меры. Необходимым условием является численная оценка с числом градаций не менее 10.

Каждая градация должна быть статистически значимой. Если к примеру 20 экспертов ставит десятибалльные оценки так, что баллы от 1 до 7 не используются вовсе, придется признать их оценки трехбалльными – 8, 9, 10. Затем ввести десятичные доли, как у гимнастов и повторить оценки. Требуется не менее четырех градаций, используемых экспертами, не реже, чем дважды для 20 оценок каждая.

При наличии значительного размаха в оценках, с доминированием экстремальных значений, надо уменьшить число градаций, обеспечивая статистическую значимость центра группирования погрешностей.

Оцениваемый экспертами признак должен быть доступен проверке, насколько это возможно. К примеру, оценки качества товаров по ряду признаков могут включать объемы продаж, уровни дефектности, цены и т.п. числа, прогнозируемые экспертами и определяемые в дальнейшем по фактическим данным. Все экспертные оценки вносятся на вероятностный график.

Самой типичной темой для экспертных оценок являются цена нового товара, планируемого для ввода на местный рынок, и объем продаж на неделю. Смысл оценок конкретизируется, к примеру, цена удовлетворяет не менее чем 10% потенциальных покупателей, а условия продаж приравниваются к некоторому товару, который есть в магазинах. Оценки экспертов представлены на рис.53.

После пробных продаж выяснилось, что цена нового товара, при которой не менее 10% потенциальных покупателей приобретают товар, составляет С_Ф = 1700 руб. Таким образом, систематическая погрешность экспертов составила +100 руб., а s - средняя квадратическая ошибка 200 руб.

Метрологическая аксиома – ошибка измерений, определяемая с образцовой мерой, определяет ошибки измерений всех выборок из исследуемой совокупности. В данном случае вводится допущение, что если среднее квадратическое отклонение s _ф у избранного признака составляет 0,2 размаха, то все прочие признаки определяются с той же погрешностью. Предполагается также, что шкалы для всех признаков, включая качественные, выбраны корректно в равной степени, так что систематические погрешности идентичны у измерений, независимо от признака.

Рис. 53. Вероятностный график экспертных оценок

В отличие от измерительных средств, эксперты доступны замене в произвольной последовательности. При известных погрешностях измерений доступны объективной оценке вклады экспертов в ошибку. Здесь отклонения от аппроксимирующей прямой F ( x ) рассматриваются как промахи. Если некий эксперт допускает промахи неоднократно, то его полезно исключить, несмотря на его, возможно, высокую компетентность. Столь же нежелательная альтернативная ситуация когда несколько экспертов дают одинаковые оценки многократно. Повторяющиеся оценки наиболее правдоподобные, являются основанием для комплектования будущей группы экспертов.

7.7. Методы сбора данных в маркетинговых исследованиях

Информационное обеспечение маркетинговых исследований включает в себя сбор данных по методам, классификация которых приведена на следующем рисунке (рис. 54).

Каждый метод сбора данных имеет свои преимущества и недостатки. Самые общие из них преимущества по скорости и цене у коммуникаций, а также по объективности и точности у наблюдений.

Недостатками коммуникаций являются субъективные факторы, а наблюдений – ограниченный состав доступных объектов.

В каждой конкретной ситуации требуется выбор наиболее эффективных правил и средств сбора данных.

Рис. 54. Методы сбора данных.

Наблюдение

Методы наблюдений отличаются от всех прочих невмешательством исполнителя в исследуемый процесс.

Различают четыре основных подхода к организации наблюдений:

– прямое наблюдение адресуется непосредственно к объекту, скажем покупателям или клиентам, апробирующим товар;

– косвенное наблюдение ориентировано на следствия исследуемого процесса, к примеру по упаковкам, накопленным на свалке, судят об объемах продаж разных фирм;

– открытое наблюдение предусматривает предупреждение людей о работе наблюдателей;

– скрытое наблюдение предполагает неведение наблюдаемых лиц о наличии пристального внимания к ним;

– структурированное наблюдение проводится по плану, который определяет, что именно и как наблюдать с оформлением специального места наблюдений и обработкой данных;

– неструктурированное наблюдение фиксирует в исследуемой ситуации все встречающиеся эпизоды, включая непредсказуемые.

Наблюдения могут быть полевыми или лабораторными. Проводятся наблюдения человеком или приборами с автоматической регистрацией данных. Приборы, как правило, более точны и объективны. К примеру, специальные устройства в телевизоре регистрируют время и номер канала включаемых передач, что для наблюдателей слишком сложно. Однако состав таких приборов на сегодня ограничен.

Результаты наблюдений фиксируются в блокнотах, на специальных бланках, посредством аудио и видеотехники и т.п.

Панельные наблюдения

Панель – постоянный предмет исследования, подвергаемый периодическим повторяющимися наблюдениями. Членами панели могут быть покупатели, семьи, организации и т.д.

Все виды панелей делятся на:

– краткосрочные (менее года) и долгосрочные;

– непосредственные и периодические, для сбора информации в заданном ритме;

– потребительские, состоящие из семей или покупателей;

– торговые, состоящие из торговых организаций;

– экспертные, из специалистов по данной проблеме.

В ходе проведения панельных наблюдений:

– выявляют доминирующие факторы и их динамику;

– определяют тенденцию в изменениях общественного восприятия товаров;

– изучают мотивы покупок и прогнозируют спрос.

Эксперимент

Экспериментальные исследования определяют причинно-следственные связи между независимыми переменными, к примеру, погодой, днем недели, адресом и зависимыми параметрами – число покупателей, объемом реализации, состав сделок и т.п.

Условия эксперимента планируется заранее и контролируется.

Эксперимент может быть пассивным и активным.

Пассивный эксперимент проходит при условиях, не зависящих от воли оператора.

Активный эксперимент – формируется экспериментатором. Все существенные условия эксперимента устанавливаются и поддерживаются в соответствии с планом эксперимента.

Эксперименты классифицируются:

– изменение признаков одной группы до и после воздействия фактора, например, рекламы на покупателей;

– изменение признаков у экспериментальной и контрольной групп после воздействия фактора;

– исследование контрольной и экспериментальной групп до и после воздействия фактора, либо процессе воздействия.

Именно последний вариант является самым корректным.

В рекламе нередко упоминаются эксперименты в качестве обоснования, неких снадобий.

Некая единица избавилась от болезней или стала невесомой, приняв “эликсир”. Остается за кадром сколько единиц приняло участие в эксперименте, что случилось с остальными: худели они, полнели, обретали побочные эффекты, была ли группа с плацебо. Получается не эксперимент, а рекламный трюк.

Опрос

Опросы являются основными инструментами маркетологов, применяются в 90% исследований.

Опросы могут быть в письменной и устной формах.

Устные опросы называют интервью.

Спрашивает интервьюеротвечает респондент. Респондентами могут быть прохожие, посетители, продавцы и т.п.

При письменном опросе респонденты получают опросные листы, предназначенные для передачи (пересылки) интервьюеру.

При устном опросе ответы фиксируются интервьюером в заданной форме.

Аккумулируют информацию тремя способами:

– вопросы задает интервьюер;

– респонденты сами заполняют опросные листы;

– респонденты работают с компьютерами.

Первый способ обеспечивает обратную связь с респондентами и доверительные отношения с ними.

Второй способ отличается отсутствие влияния интервьюера и комфортными условиями для респондента.

Третий способ реализуется с наибольшей скоростью, доступностью видеоматериалов, совмещенных с вопросами, исключение ошибок интервьюера и т.п.

Методы сбора данных при опросе:

1. Интервью на дому у респондента. Самые доверительные отношения при получении данных, длительные беседы. Это самый дорогой вариант.

2. Интервью посетителей крупных магазинов. Метод относительно дешев, однако есть риск легкомысленного восприятия вопросов.

3. Интервью в офисах. Применяют для продукции предприятий, обычно с участием высококвалифицированных интервьюеров и демонстрациями товаров.

4. Телефонное интервью. Относительна малая стоимость и охват большого числа респондентов, но проблематичен контроль.

5. Телефонные интервью с параллельно работающих телефонов, к которым подключается контролер.

6. Телефонные интервью посредством компьютера. Автоматически набирается номер, на мониторе появляется очередной вопрос. Бывают полностью автоматизированный опрос. Ответы респондента вводятся с его телефона или его компьютера.

7. Групповое самостоятельное заполнение анкет используется для снижения затрат. Группа смотрит рекламный ролик и заполняет свои анкеты в присутствии интервьюера.

8. Самостоятельное заполнение анкет. Анкеты оставляют у респондентов а через некоторое время забирают. Это для тех, чье перемещение ограничено на период опроса.

9. Обследование на почте. Удобно респондентам, но чрезмерно низкий процент ответов » 5%, что делает этот метод дорогостоящим.

Качество собранных данных зависит от многих факторов, среди которых доминирует характеристики респондентов. Основными особенностями опрашиваемых лиц принято считать:

1. Степень охвата, определяется процентом респондентов, обладающих необходимыми свойствами, среди опрашиваемых лиц. К примеру, число пользователей видеокамер среди посетителей магазина, в котором проводится опрос.

2. Желание принять участие в опросе определяет долю респондентов, отказывающихся отвечать на вопросы. Основными причинами отказов является подозрительность или нежелание освещать личную жизнь, либо особенностями вопросов, затрагивающих нежелательные темы.

3. Возможность принятия участия в обследовании оценивает доступность для респондентов контракта с интервьюером (командировка, забывчивость, болезнь и т.п.).

4. Степень различия респондентов характеризует меру, в которой ожидаемая в итогах опроса информация распределилась между респондентами – от ключевой до ничтожной.

5. Объем и уровень сложности информации, запрашиваемые у респондентов, существенно влияют на долю респондентов, отвечающих на все вопросы респондентов, отвечающих на все вопросы квалифицированно, а также на длительность и на материальное оснащение опроса. Телефонные интервью самые короткие, а личные наиболее длительные. Наиболее сложные опросы затрагивают морально-этические аспекты, а самыми оснащенными являются компьютерные интервью в офисах.

Дата добавления: 2019-01-14; просмотров: 269; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

⇐ Предыдущая 26 27 28 29 303132 33 34 35 Следующая ⇒

Мы поможем в написании ваших работ!