Как провести корреляционное исследование за 5 шагов

Проведение исследований с помощью корреляционных исследований может помочь вам принимать более обоснованные бизнес-решения. Понимание того, как проводить корреляционное исследование, может помочь вам узнать, как различные аспекты вашего бизнеса могут быть связаны друг с другом. В этой статье мы узнаем, что такое корреляционное исследование, изучим его преимущества и узнаем, как его проводить.

Что такое корреляционное исследование?

Корреляционное исследование — это метод описательного исследования, который исследует, как две переменные могут измениться по отношению друг к другу. Каждая переменная не контролируется, и исследователи определяют, существует ли взаимосвязь и характеристики этой взаимосвязи. Однако он не может доказать, что изменение одной переменной изменит другую или будет иметь причинно-следственную связь.

Использование корреляционных исследований

Если вы проводите маркетинговые исследования, вы можете рассмотреть возможность использования корреляционного исследования:

• Если вы хотите определить, влияют ли два фактора друг на друга, но не уверены, существует ли существующая связь. Например, влияет ли цена на продажи?

• Если вы ожидаете, что будут существующие отношения. Например, вы думаете, что цена может повлиять на продажи, но ищете доказательства.

Характеристики корреляционных исследований

Корреляционные исследования имеют три основные характеристики, в том числе:

• Они не экспериментальны. Это означает, что исследователи не манипулируют переменными, чтобы либо согласиться, либо не согласиться с гипотезой. Исследователь только измеряет и наблюдает взаимосвязь между переменными.

• Они основаны на исторических данных. Они учитывают только исторические данные или прошлые события, чтобы измерить и выявить закономерности между двумя переменными. Корреляционное исследование может показать положительную связь между двумя переменными, но это может измениться в будущем.

• Они динамичны. Паттерны между двумя переменными в корреляционном исследовании никогда не бывают постоянными и всегда меняются. Две переменные, имеющие отрицательную корреляцию в прошлом, могут иметь положительную корреляционную связь в будущем в силу различных факторов.

Возможные результаты корреляционных исследований

В корреляционном исследовании есть три возможных результата:

• Положительная корреляция: положительная корреляция означает, что обе переменные изменяются одинаково. Например, если исследование показывает, что при увеличении дохода в какой-либо области увеличиваются расходы, это может быть положительной корреляцией.

• Отрицательная корреляция: Отрицательная корреляция — это когда две переменные показывают противоположные эффекты. Например, если цены растут, продажи падают.

• Нулевая корреляция. Нулевая корреляция означает, что изменение каждой переменной не влияет на другую. Например, повышение цены не влияет на объем продаж.

Как провести корреляционное исследование

Вот пять шагов, которые вы можете предпринять для проведения корреляционного исследования:

1. Сделайте заявление или создайте гипотезу

Выдвижение утверждения или гипотезы часто является первым шагом в любом исследовании. В корреляционных исследованиях может быть, а может и не быть четкой взаимосвязи. Например, вы можете предположить, что молодые люди чаще используют цифровые купоны. Ваша гипотеза может ясно высказать предположение о взаимосвязи между двумя вещами. Идентификация обеих ваших переменных при создании гипотезы может помочь определить, как вы можете собирать свои данные.

2. Выберите метод сбора данных

Существует несколько способов сбора данных в зависимости от информации, которую вы хотите понять. Три наиболее распространенных метода сбора данных:

• Опросы. Одним из быстрых и гибких способов сбора данных является задавание вопросов. Например, если вы хотите определить взаимосвязь между доходом и едой в ресторане, вы можете предоставить анкеты желающим участникам.

• Наблюдение: это когда вы наблюдаете и записываете изменчивое поведение или количественные данные в естественной среде. Если вы хотите определить отношения между родителями и детьми, делающими покупки в определенном магазине по утрам, вы можете подсчитать, сколько людей соответствует этой переменной в течение нескольких утренних дней, чтобы собрать больший размер выборки.

• Вторичные данные. С помощью вторичных данных вы можете использовать существующие данные из опросов или других исследований для выявления корреляций. Например, вы можете собирать данные о международных заказах, чтобы увидеть, существует ли корреляция между международными клиентами и продажами в определенном месяце.

Выбор правильного метода для вашего процесса может зависеть от того, какие данные вы собираете и что вы хотите с ними делать. Например, если одна из ваших переменных очень субъективна, например предпочтения, вы можете рассмотреть вопрос об опросе. Если у вас есть доступ и время для записи данных с помощью наблюдения, это может быть наиболее эффективным способом выявления любых корреляций.

3. Соберите свои данные

Как только вы установите свой метод, соберите данные. Рассмотрим размер выборки, достаточно большой для определения корреляции. Например, если вашими переменными являются люди с каштановыми волосами, делающие покупки во второй половине дня, вы можете наблюдать за этими переменными в течение многих дней, а не только одного. Точно так же, если спросить 10 человек об их доходах и о том, предпочитают ли они забрать ужин или доставку, вы не сможете получить четкую корреляцию.

4. Проанализируйте результаты

Анализ данных может помочь вам определить, есть ли у вас положительная, отрицательная корреляция или ее отсутствие. Хотя корреляция может быть положительной или отрицательной, причиной может быть третья переменная. Например, после изучения взаимосвязи между удовлетворенностью клиентов и утренними покупками это может показать, что у покупателей лучшее настроение из-за времени суток, или это может быть связано с другим фактором, таким как доход. Вы можете разработать причинно-следственную гипотезу или теорию относительно того, что заставляет переменные влиять друг на друга, но определить причинно-следственную связь без исследования может быть сложно.

5. Провести дополнительные исследования

Корреляционные исследования могут создавать причинно-следственные гипотезы, которые могут привести к проведению более конкретных исследований с контролируемыми переменными или дополнительными корреляционными исследованиями. Например, если исследование в кофейне показывает увеличение числа людей, пьющих кофе по утрам, вы можете увидеть, какие другие факторы могут повлиять на это, например, музыка, персонал или ресурсы самообслуживания.

Преимущества корреляционного исследования

Существует несколько потенциальных преимуществ проведения корреляционного исследования, таких как:

Управление переменными

Основное преимущество корреляционного исследования заключается в том, что вы просто наблюдаете за двумя переменными. Вы не создаете контролируемую ситуацию или постановочное взаимодействие, поскольку хотите увидеть естественные отношения между этими вещами и их влияние друг на друга. Из-за этого вы можете наблюдать за переменными в их естественной среде, а не в контролируемом пространстве.

Сбор данных

Когда вы проводите корреляционные исследования, вы собираете как минимум два набора данных, а иногда и больше. Например, если вы предполагаете, что родители с большей вероятностью будут покупать детскую одежду осенью, вы можете собрать сезонные данные и данные о клиентах. Эти данные могут помочь вам увидеть, есть ли какая-либо связь между демографическими данными и сезонами.

Точно так же, поскольку люди проводят корреляционные исследования с течением времени, вы можете использовать эти данные о тенденциях для внесения корректировок. Например, если вы заметили, что повышение цены всегда приводит к снижению продаж, вы можете подумать о меньших изменениях цены с течением времени.

Таргетинг на рынок

Корреляционные исследования могут помочь определить, как вы можете ориентироваться на потенциальную аудиторию. Например, вы можете изучить возраст покупателей в течение дня. Вы можете предположить, что молодые люди чаще делают покупки во второй половине дня. Выявление взаимосвязи между временем суток и возрастом клиента может помочь вам настроить таргетинг рекламы продуктов, которые могут им понадобиться.

В другом примере вы можете выяснить, насколько вероятно, что представители старшей возрастной группы совершат покупки в большом скоплении людей или во время распродаж. Если вы заметили, что групповые покупки меньше на больших мероприятиях, это может свидетельствовать об отрицательной корреляции. Имея эту информацию, вы можете отправлять им маркетинговые материалы, в которых сообщается, когда наступают более медленные периоды, чтобы они могли делать покупки более комфортно.