Sumário. Parte l. 1. Introdução à pesquisa qualitativa e quantitativa em marketing Pesquisa qualitativa Pesquisa quantitativa 3
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- Ana Luiza Chagas Klettenberg
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1 Sumário Parte l 1. Introdução à pesquisa qualitativa e quantitativa em marketing Pesquisa qualitativa Pesquisa quantitativa 3 2. Entrevistas Tipos de entrevistas Preparação e condução da entrevista Transcrição e tratamento de dados Papel do entrevistador Grupos de foco Composição dos grupos de foco Condução dos grupos de foco Análise dos resultados Técnica de observação Definição Utilizações da técnica O observador Roteiros de observação Ambientes de observação Levantamentos de informações 30
2 4.7 Análises e interpretação dos dados Conclusão Técnicas projetivas Definição Utilizações da técnica Tipos de testes projetivos Teste de figuras Teste de associação de palavras, Complementação de sentenças ou histórias Desenho de um tema Contar histórias Associação de fotografias Técnica da terceira pessoa Avaliações dos resultados Conclusão Técnica Delphi Procedimentos para aplicação da técnica Delphi A escolha dos especialistas Elaboração das perguntas Evolução do consenso Vantagens e desvantagens da técnica Delphi Utilização de software para apoio à pesquisa qualitativa l ntrodução A análise de dado na pesquisa qualitativa O formato dos dados textuais na pesquisa qualitativa O processo típico de análise de dados textuais Visão geral das ferramentas de apoio à análise de dados qualitativos Os softwares NVivo8 e XSight Visão geral do NVivo Visão geral do XSight Como decidir entre XSight e NVivo8 62
3 7.3.4 Como comprar ou adquirir uma cópia em demonstração do XSight e NVivo Como aprender a trabalhar com os softwares Analisando dados com o suporte do NVivo Organizando arquivos de dados no NVivo Criando atributos para identificar respondentes A carga de documentos nas bases do NVivo Associação de atributos às entrevistas Codificação automática agrupando respostas Buscando respostas e evidências o processo de codificação Representação das estruturas por meio de modelos Analisando dados com o suporte do XSight A organização de arquivos de dados no XSight A codificação de dados no XSight Benefícios do uso dos CAQDAS na pesquisa de marketing Alguns cuidados quando se usa CAQDAS em pesquisa de marketing Conclusão 86 Parte II 8. Princípios de amostragem Introdução e propósito Importância da amostragem Tipos de amostragem Amostragem probabilística Amostragem aleatória simples Amostragem sistemática Amostragem estratificada Amostragem por conglomerados Amostragem de múltiplos estágios Amostragem não probabilística Amostragem por conveniência Amostragem intencional 99
4 Amostragem por cotas Amostragem bola de neve Dimensionamento das amostras Tamanho das amostras para estimar médias populacionais Populações infinitas Populações finitas Tamanho das amostras para estimar proporções populacionais Populações infinitas Populações finitas Conclusão Escalas, perguntas e formulários Introdução e propósito Tipos de perguntas Perguntas fechadas Perguntas abertas Perguntas semiabertas Perguntas dicotômicas Perguntas sequenciais ou encadeadas Perguntas sequenciais com matriz de resposta Tipos de escala Escalas nominais Escala ordinal Escalas intervalares Escala intervalar de Thrustone Escalas de razão Técnicas escalares Escalas comparativas Escala de ordenação Escala de ordenação Q Escala de ordenação em pares Escala de soma constante Escalas não comparativas Escalas de classificação constante 130
5 9.7 Escalas de múltiplos itens Escala Likert Escalas diferenciais semânticas Escala de Stapel Escalas não balanceadas Formulários de pesquisa Definindo o que é um questionário Exemplos de questionários e suas finalidades Tabulação dos dados para obtenção de estatísticas Variável de resposta única Variáveis emparelhadas Variáveis múltiplas Casos múltiplos Formulários de pesquisa pela internet Programas para construção de formulários eletrônicos (Qualtrics e SurveyZ) Conclusão Contagens, frequências e índices Introdução e propósito Tabelas de distribuição de frequências Utilização de programas eletrônicos Gráficos de frequências no Excel Gráficos de frequências no STATISTICA Tabelas de tabulação cruzada no Excel Tabelas de tabulação cruzada no STATISTICA Estatística descritiva no Excel Estatística descritiva no STATISTICA índices Acumulando variações periódicas Variações acumuladas Base móvel e as variações mensais nas vendas Variações negativas 198
6 11. Comparando médias e proporções populacionais Introdução e propósito Hipóteses da ANOVA Explorando a composição das médias populacionais Graus de liberdade A NOVA fator único - amostras de tamanho igual Cálculo pelo método dos desvios-padrões Cálculo pelo método das médias A NOVA fator único - amostras de tamanhos diferentes Método simplificado para amostras de qualquer tamanho Utilização de programas eletrônicos A NOVA fator único com Excel A NOVA fator único com o STATISTICA A NOVA - fator duplo sem repetição Análise de interações com outros fatores Teste de Bonferoni para a significância da ANOVA ANOVA- fator duplo com repetição Análise de frequências e correlações qualitativas Introdução e propósito Estudando a correlação de variáveis qualitativas Frequências esperadas e observadas Tabulação cruzada para estudar as frequências Tabelas unidirecionais Tabelas de contingência A estatística qui-quadrado A estatística qui-quadrado nas tabelas de contingência Graus de liberdade e valor crítico de X Coeficiente de contingência (correlação) Utilização de programas eletrônicos Teste de qui-quadrado nas tabelas de contingência com o STATISTICA.. 253
7 Sumário xxiii 13. Métodos de projeçao e previsão Introdução e propósito Métodos de regressão aplicados ao marketing Regressão linear simples Séries temporais Projeções e suas variações Analisando as variações - método dos mínimos quadrados Projetando suas vendas linearmente Projetando suas vendas não Linearmente Coeficiente de variação - escolhendo o melhor método de projeçao Previsão de vendas ou de gastos, um problema mercadológico Utilização de programas eletrônicos Regressão simples utilizando o Excel Método gráfico Interpretando a equação linear obtida Ajuste periódico da equação de regressão Informações adicionais da equação de regressão Identificando as tendências individuais Regressão simples utilizando o STATISTICA Regressão linear Regressão não linear Método avançado de projeção e previsão ARIMA Introdução e propósito da ARIMA Generalidades da ARIMA Utilização de programas eletrônicos Previsão de embarques na Projeção Airlines Definindo frequências e períodos Descobrindo os ciclos com o teste de Fourier Especificações técnicas na análise ARIMA Alisamento das observações extremas (transformação logarítmica) 291
8 Autocorrelações Parâmetros de diferenciação (Lags) Projeção anual dos embarques Análise muitivariada em pesquisa de marketing Introdução e propósito Pesquisa multivariada em marketing Técnicas de análise multivariada Técnicas preparatórias ou exploratórias Técnicas de dependência Técnicas de interdependência, Técnicas emergentes Relembrando as variáveis e suas medidas Variáveis qualitativas (não métricas) Variáveis quantitativas (métricas) Variável dependente Variável independente Como o STATISTICA enxerga as variáveis Relações entre as variáveis nas técnicas de análise multivariada Validação de escalas Introdução e propósito Considerações e erros associados às escalas Medindo a confiabilidade da escala Confiabilidade da somatória das escalas das variáveis O índice Alfa de Cronbach Consistência interna do modelo Utilização do STATISTICA Matriz de correlação Elementos descritivos Medindo e avaliando a consistência interna Conclusão.. 324
9 17. Análise fatorial Introdução e propósito Como tabular as variáveis para a análise Métodos de associação das variáveis em fatores Componente principal e fator principal Análise de componentes principais com o STATISTICA Eigenvalues e o número de fatores a extrair Comunalidades Considerações adicionais sobre o número de fatores Variáveis que compõem os fatores Carga (peso) dos fatores Examinando e interpretando a carga dos fatores Nomeando os fatores Significância estatística do modelo Rotação dos fatores Análise de fator principal com o STATISTICA Análise de grupos (conglomerados) Introdução e propósito Técnicas de agrupamento e ligação Esquemas das técnicas de agrupamento e ligação Consistência da escala de medida das variáveis Objetivo do agrupamento Utilização de programas eletrônicos Estudo de caso com o STATISTICA Formação dos grupos (clusters) Análise gráfica das médias Análise das distâncias euclidianas em relação às médias Formas de representação gráfica Análise de escala multidimensional Introdução e propósito A lógica da técnica 368
10 XXVI Diagrama de Shepard e medida de aderência Especificando dimensões 19.2 Aplicação em marketing 19.3 Utilização de programas eletrônicos Estudo de caso: comparação de 15 marcas de cerveja Análise por meio do STATISTICA Análise gráfica das dimensões afins 20. Análise de correspondência 20.1 Introdução e propósito 20.2 Aplicação em marketing 20.3 A lógica computacional dessa técnica 20.4 Utilização de programas eletrônicos Estudo de caso: comparação de 15 marcas de cerveja Análise pelo STATISTICA Análise gráfica das dimensões afins 20.5 Conclusão 21. Regressão múltipla 21.1 Introdução e propósito Equação de regressão múltipla Coeficiente de determinação R Estudando os resíduos (erros) na regressão 21.2 Aplicação em marketing Estatística F de Fisher-Snedecor Significado da estatística F: o F-test A estatística t Cálculo empírico de R 2 e das estatísticas Fe t 21.3 Utilização de programas eletrônicos Regressão passo a passo com o STATISTICA 22. Análise discriminante múltipla 22.1 Introdução e propósito 22.2 Significado gráfico da discriminação
11 22.3 Relação com outras técnicas multivariadas Normalidade dos dados Funções discriminantes e funções de classificação Discriminação múltipla Estudo de caso: identificação da categoria profissional do respondente Utilização de programas eletrônicos Comparação das medianas dos grupos Teste gráfico de normalidade das variáveis A estatística Wilks' Lambda Variáveis no modelo Estatística p Lambda parcial Coeficiente de determinação R Tolerância Raízes canónicas (função discriminante) Eisenvalue A distância entre os grupos (distância de Mahalanobis), Coeficientes da estrutura dos fatores Matriz de classificação Funções de classificação Classificação de casos Conclusão Data Mining (mineração de dados) Introdução e propósito Utilização do STATISTICA O ambiente do Data Mining Identificação do perfil dos clientes do seu negócio Projetos de estatística multivariada com o Data Mining Análise de fatores em Data Mining Análise de componentes principais e comuns em Data Mining Análise multidimensional de escala (multidimensional scalling) 449
12 Análise de grupos (cluster analysis) Correlação canónica Pesquisas pela internet (Text Mining e Web Crawling) Introdução e propósito Aplicações do Text Mining Análise de respostas a perguntas abertas Text Mining buscando documentos afins Processamento automático de s e outras mensagens Análise de garantia, seguros, reclamações e diagnósticos Investigação dos competidores Abordagens do Text Mining Número apropriado de entrevistas Transformando palavras em frequências Indexação semântica Tipos de documentos apropriados e idiomas Lista de sinónimos e frases para exclusão Utilizando o Text Mining com o Data Mining Utilização do STATISTICA Pesquisa na internet com o Text Miner Pesquisa de opinião com proprietários de automóveis Estudo da migração de clientes para os veículos estudados Mudando as variáveis do estudo Mudando novamente as variáveis do estudo Conclusão 485 Referências índice remissivo.. 493
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