TAILIEUCHUNG - Quantitative Models in Marketing Research Chapter 2

2 Features of marketing research data. The purpose of quantitative models is to summarize marketing research data such that useful conclusions can be drawn. Typically the conclusions concern the impact of explanatory variables on a relevant marketing variable, where we focus only on revealed preference data. | 2 Features of marketing research data The purpose of quantitative models is to summarize marketing research data such that useful conclusions can be drawn. Typically the conclusions concern the impact of explanatory variables on a relevant marketing variable where we focus only on revealed preference data. To be more precise the variable to be explained in these models usually is what we call a marketing performance measure such as sales market shares or brand choice. The set of explanatory variables often contains marketing-mix variables and household-specific characteristics. This chapter starts by outlining why it can be useful to consider quantitative models in the first place. Next we review a variety of performance measures thereby illustrating that these measures appear in various formats. The focus on these formats is particularly relevant because the marketing measures appear on the left-hand side of a regression model. Were they to be found on the right-hand side often no or only minor modifications would be needed. Hence there is also a need for different models. The data which will be used in subsequent chapters are presented in tables and graphs thereby highlighting their most salient features. Finally we indicate that we limit our focus in at least two directions the first concerning other types of data the other concerning the models themselves. Quantitative models The first and obvious question we need to address is whether one needs quantitative models in the first place. Indeed as is apparent from the table of contents and also from a casual glance at the mathematical formulas in subsequent chapters the analysis of marketing data using a quantitative model is not necessarily a very straightforward exercise. In fact for some models one needs to build up substantial empirical skills in order for these models to become useful tools in newapplications. 10 Features of marketing research data 11 Why then if quantitative models are more complicated .

• Marketing - Bán hàng
• nghiên cứu định lượng
• nghiên cứu thị trường
• nghiên cứu marketing
• phương pháp nghiên cứu
• tài liệu marketing
• Nghiên cứu định tính
• Đặc trưng nghiên cứu định lượng
• Đo lường trong nghiên cứu định lượng
• Đặc điểm nghiên cứu định tính
• Hạn chế nghiên cứu định tính
• Bài giảng Thực hiện một nghiên cứu định lượng
• Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright
• Thực hiện một nghiên cứu định lượng
• Công cụ nghiên cứu định lượng
• Mô hình nghiên cứu định lượng
• Hạn chế nghiên cứu định lượng
• Đặc điểm nghiên cứu định lượng
• Thống kê học
• Thiết kế nghiên cứu định lượng
• Nghiên cứu thực nghiệm
• Định tính trong nghiên cứu xã hội
• Định lượng trong nghiên cứu xã hội
• Kết hợp định tính và định lượng
• Nghiên cứu khoa học xã hội
• Tìm hiểu định tính và định lượng
• Định tính định lượng trong giáo dục
• Phương pháp nghiên cứu định tính
• Phương pháp thu thập thông tin định tính
• Phương pháp thu thập thông tin định lượng
• Ppháp thu thập thông tin nghiên cứu
• Các thiết kế nghiên cứu định lượng cơ bản
• Nghiên cứu định lượng cơ bản
• Định lượng cơ bản
• Thiết kế nghiên cứu định lượng cơ bản
• Phân loại thiết kế nghiên cứu
• Thiết kế nghiên cứu
• thuyết trình kết quả nghiên cứu
• Giáo trình nghiên cứu marketing
• Tài liệu nghiên cứu marketing
• Phương pháp nghiên cứu marketing
• Tiểu luận nghiên cứu marketing
• Đề thi nghiên cứu marketing
• Phương pháp nghiên cứu định lượng
• Đánh giá định lượng nghiên cứu khoa học
• Đánh giá định lượng
• Nghiên cứu khoa học
• Nghiên cứu ứng dụng
• Nghiên cứu phát triển
• Bài giảng Phương pháp nghiên cứu
• kết nối dữ liệu
• Giáo trình Phương pháp nghiên cứu khoa học
• Phương pháp nghiên cứu khoa học
• Phương pháp nghiên cứu kinh tế
• Thiết kế nghiên cứu tổng thể
• Phân tích dữ liệu định lượng
• Bài giảng phương pháp nghiên cứu khoa học
• Đo lường dữ liệu định lượng
• Thu thập dữ liệu định lượng
• Bài giảng Nghiên cứu marketing
• Vai trò của nghiên cứu định lượng
• Phân biệt giữa nghiên cứu định tính
• Phân tích định lượng
• Bài giảng Phân tích định lượng
• Mô hình kinh tế lượng
• Xây dựng cấu trúc dữ liệu
• Bài giảng Nghiên cứu định tính
• Phân tích dữ liệu định lượng
• Phân tích dữ liệu định tính
• Dữ liệu định tính
• Các thiết kế nghiên cứu cơ bản
• Nghiên cứu lâm sàng
• Bài giảng Nghiên cứu lâm sàng
• Nghiên cứu y sinh học
• Sơ đồ mô tả quy trình nghiên cứu
• Nghiên cứu lượng mưa hiệu quả
• Mối quan hệ lượng mưa hiệu quả
• Lượng mưa hiệu quả
• Lượng mưa thực tế
• Xác định lượng mưa
• Tính toán chế độ tưới lúa
• Xã hội học
• Phương pháp định lượng dân số
• Nghiên cứu dân số
• Khả năng nghiên cứu dân số
• Hạn chế phương pháp định lượng dân số
• Định lượng dân số
• Các phương pháp nghiên cứu định lượng trong kinh tế
• Nghiên cứu định lượng trong kinh tế
• Kinh tế lượng
• Suy luận thống kê
• Các bước làm bài toán kiểm định
• Phân tích hồi quy đơn
• vai trò của phương pháp nghiên cứu định tính
• khác biệt giữa nghiên cứu định tính và định lượng
• cơ sở triết học của nghiên cứu định tính
• vấn đề của phương pháp nghiên cứu định
• sử dụng phương pháp phù hợp
• Dữ liệu định lượng
• Công cụ thu thập dữ liệu định lượng
• bệnh tim mạch
• nghiên cứu bệnh chứng
• cao huyết áp
• nghiên cứu thuần tập