验数据对统计数据的修正功能。

　　 稍有市场调研经验的人都知道，在面对市场调查和采取实际行动之间，消费者还是存在一定的行为差异，经过长时间的数据积累和校验，有经验的调研人员或者营销人员会形成对某些数据的修正自觉意识。这就是大多数公司愿意多花一些工资成本，去招聘有工作经验的员工（尤其是管理岗位）的最主要原因。

　　 这里所说的经验数据，绝不是拍脑袋得来的数据，它是对一次又一次市场实践结果和计划进行比对后形成的经验数据。当然，这个比对过程也是通过量化方法控制的，在接下来的市场调研常犯错误中会对这个方法进行介绍。在这个例子中，经验数据（以收入在8千～1.2万元、1.2万元以上两个区间为例）是：答案为“肯定会购买”的人群，有80%的人会采取实际行动，答案为“极有可能会购买”的人群，有30%的人最终会购买。其他答案的人，基本可以忽略不计（如表2-3所示）。

　　 表2-3经验数据修正后的实际购买人数

　　 在测试数据中，1050人会成为目标消费者，经过交叉制表后，有意愿又有能力购买的消费者数量降到120人，通过经验数据修正，真正能够成为最终消费者的人数仅有46人。

　　 当然，很多人要问：这些经验数据从何而来？回答是：由于行业和企业不同，这些经验数据一方面要靠平时工作中留心积累，并用科学的方法换算成经验数据；另一方面，通过参考其他行业或企业的经验数据，进行多次比对和调试，最终形成自己的经验数据。

　　 （3）函数数据的处理中，混淆抽样样本方差和总体标准方差的使用，经验数据的量化形成方法就是其中一例。

　　 对于函数的处理，很多人觉得很高深，然而，越不愿意接触越显陌生。其实现在有很多工具，比如说Excel，可以将复杂的函数运算，用简单直接的方式得出结果，具体的算法可以参见《用数字解放营销人》（中华工商联合出版社2013年1月版）的P250-251。这里主要讲原理和依据。

　　 在Excel的函数工具中，有两个函数特别相似，一个是“STDEV”（基于样本估算标准偏差），一个是“STDEVPA”[根据作为参数（包括文字和逻辑值）给定的整个总体计算标准偏差]，前一个是估算基于给定样本的标准偏差，后一个计算样本总体的标准偏差。一个是用样本来推算整体，一个是对整体进行计算，但很多人对调研数据最后处理上，忽视了二者的使用差别，虽然二者在无法穷尽数据时，也会相互通用。

　　 还是以如何对经验数据进行量化处理为例（这是一个典型的用样本来推算整体的例子），介绍二者之间的差别。

　　 例：通过收集30次（n≥30）不同的市场调研，回答“肯定会购买”的人实际购买的比例（如表2-4所示）。

　　 表2-430个“肯定会购买”样本数据

　　 采用“STDVE”和“STDVEPA”两个不同的函数，都保证在90%的概率下，计算选择“肯定会购买”人群的实际购买的比例的范围区间。

　　 STDVE函数

　　 修正系数平均值=80.87%

　　 抽样样本方差=0.044701

　　 置信区间值=0.013424

　　 抽样样本形成的经验数据[79.52%，82.21%]

　　 换句话说，10次调研有9次，在选择“肯定会购买”的人当中，只有79.52%～82.21%的人会采取实际的购买行为。

　　 STDVEPA函数

　　 修正系数平均值=80.87%

　　 总体样本方差=0.043949

　　 置信区间值=0.013198

　　 总体样本形成的经验数据[79.55%，82.19%]

　　 换句话说，10次有9次调研，选择“肯定会购买”的人当中，只有79.55%～82.19%的人会实际购买。

　　 可以看到，对同样一组数据的处理，抽样样本方差与总体样本方差的结果有一定差异（注意：这样的差异如果被引用到后续计算中，尤其是精确计算时，会导致结果发生质的变化）。由于是用样本来推算整体，抽样方差的波动值要大于总体方差的波动值，也就是说抽样样本方差对预期值造成的影响的弹性空间更大，对预估市场不可控的因素也相对会更合理。

　　第三节执行过程，市场调研的行为能够量化吗

　　 这里所涉及的调研执行，主要指以调研人员为主体，以问卷或者座谈等形式进行的市场调研，这是当前企业自身开展调研采用最多的一种形式（当然也有企业外包给专业调研公司），对于通过电脑网络的后台程序、拍摄测试仪器来监控和分析消费者行为的调研，暂不在这节的讨论范围之内。

　　 对于调研执行，很多人认为谋事在人，成事在天。计划做完了，标准颁布了，调研人员往市场上一放，一切就只能听天由命了。然而，恰恰相反，调研执行仅仅是贯彻调研计划的第一步。

　　 做一场扎扎实实的市场调研，确实是比较苦、比较累的，很多市场调研计划很完美、很理想，但是在执行中，由于人为原因、经费原因、客观条件原因等的折扣和变数，很容易让一个调研计划变成一场灾难。而灾难的源头恰恰又是计划本身出现了问题。

　　 那么，有什么办法能帮助计划的制定者或者至少保证对计划执行保持监控呢？

　　 第一，一个不错的选择是设计清晰的废卷评判标准。

　　 当对回收的大量问卷进行统计时，经常发现有些问卷设置选择项残缺不全、有些问卷造假痕迹明显。那么，在统计时，到底应不应该把这些问卷纳入统计结果？由于标准不一，有的数据统计员照单全收，有的看心情，这极大影响了调研报告的分析和撰写质量。对于这类问题，通常采用以下两种方法进行处理：

　　 （1）在调研计划中，增设“合格问卷标准”一栏，在问卷设计上注明哪些是必填项、哪些是选填项、哪些是多选项、哪些是单选项，凡是不符合这个标准的问卷，都为废卷，这是处理问卷选项残缺不一的常用办法。

　　 如以“1999年针对湘潭市城区居民对私立幼儿园市场需求的调研”为例，在调研计划中就“合格问卷标准”进行了如下设计：

　　 存在以下三个问题之一的问卷，均判为废卷：

　　 a.信息甄别部分选项填写有漏，信息不完整、有明显矛盾点。

　　 b.问卷调研部分必填项空缺，单选项多选、多选项单选、有漏选情况。

　　 c.第1题选项有a、c、e、f、h、j，第10题选择只有a、b、c、d的问卷。

　　 （2）造假原因很多，有的是调研员为了偷懒，有的是被调查者为了获得小礼品。对于造假的问卷，设计者可以在问卷的选项上人为设计1个矛盾点，那些胡填乱写的人，自然不会仔细甄别，据此可以很快挑出那些废卷。

　　 还是以上文提及的那个幼儿园市场调研为例：在问卷调研部分，在第1题排除了非独生子女因素，第2题特意设计这样一个选项：

　　 第2题就读幼儿园的您家的孩子属相是：a.鸡；b.鼠；c.羊；d.猪；e.龙；f.蛇；g.虎；h.猴；i.狗；j.马；k.兔；l.牛。

　　 在问卷调研部分，还设计了看似不相关的第10题：

　　 第10题小孩目前就读的幼儿园性质是：a.公立幼儿园；b.私立幼儿园；c.街道幼儿园；d.单位幼儿园；e.其他（未入托或小学及以上）。

　　 很显然，执行市场调研的时间是1999年，当年是蛇年，以我国法定就学年龄为限，当时在幼儿园读书的只可能是鼠、牛、虎，最多加上猪和兔属相的孩子。如果是其他属相，第10题答案只能是e。通过这个矛盾点的设计，自然可以甄别绝大多数“搅局者”，虽然也可能排除某些特殊情况。

　　 第二，问卷设计好后，开展一次小范围的试调研，可以提前发现执行中的问题，包括问卷的设计问题和执行的实际难点。

　　 小范围试调研的方法和原则：

　　 （1）可以选择符合条件的就近区域调研对象，按实际调研的要求，不刻意安排和准备，进行调研和走访。比如随机截访，就不图方便，找亲戚熟人了事。

　　 （2）在试调研中，实施调研的人最好控制在3～5人，被调研对象的数量最好保持在计划采集样本的5%左右。

　　 （3）在经得被调研对象允许的情况下，最好要有录音资料，试调研的执行者最好由实际调研的设计者和执行小组负责人组成，并将调研中感觉困难的部分进行记录，试调研完成后，参加人员要一起听录音资料和分享遇到的问题，记录共同点，对原调研问卷进行二次修正。

　　 经过小范围测试后，设计者对计划的实际执行会更有信心