Корреляционный анализ позволяет специалисту по маркетингу решить три задачи:
ответить на вопрос, имеет ли связь между переменными закономерный и неслучайный характер;
определить тесноту и значимость связи между переменными (через коэффициент корреляции);
оценить степень влияния одной независимой переменной или их группы на зависимую переменную.
Становится понятным, почему корреляционный анализ является очень важным методом анализа в маркетинговых исследованиях. Дело в том, что маркетологов и руководителей предприятий индустрии туризма всегда интересует, какие факторы оказывают наибольшее влияние на поведение клиентов, выбор места отдыха, конкретного отеля или ресторана и т. д.
Характеристикой тесноты зависимости между переменными является, как известно, коэффициент корреляции (г), который может изменяться в пределах: -1 < г> +1. При проведении маркетинговых исследований коэффициент корреляции не может быть равен единице. В противном случае это означало бы, что наблюдаемый признак, играющий роль причины, полностью определяет следствие (а это уже не корреляционная, а функциональная связь). Английский ученый М. Кепдалл справедливо обращал внимание на тот факт, что коэффициенты корреляции, незначительно отличающиеся от единицы, свидетельствуют о том, что исследователь что-то делает неправильно.
Значение коэффициента корреляции меньше нуля свидетельствует, что связь между переменными является отрицательной. К примеру, достаточно часто в процессе маркетинговых исследований выявляется, что существует отрицательная корреляционная связь между фактором «возраст» и зависимой переменной «доходы» (особенно это касается лиц старшего возраста: когда они достигают определенного возраста, их доходы обычно уменьшаются).
При значениях коэффициента корреляции выше нуля связь считается положительной. Это означает, что с возрастанием значения Полученный результат можно интерпретировать так: образование оказывает влияние на склонность гостей отеля к приобретению дополнительных услуг. При этом указанная связь является положительной: клиенты с высоким уровнем образования покупают более дорогостоящие дополнительные услуги.
ДЛЯ исследования зависимости между переменными применяются и другие методы. Так, вариационный анализ предназначен для проверки того, существенно ли влияет изменение независимых переменных на зависимые. С подробной характеристикой методов исследования зависимостей между переменными можно подробно познакомиться при изучении специальной литературы .
Для исследования взаимосвязей между изучаемыми признаками чаще всего находят применение методы кластерного, факторного, дискриминантного анализа и совместного измерения.