При анализе отслеживания средних значений, они вычисляются не просто. К сожалению, при анализе средних значений порой допускаются серьезные ошибки. Весьма часто при сравнении средних значений не учитывается стандартное отклонение и размер выборки, а это неправильно. Ибо в итоге можно придти к неверным выводам. Это особенно характерно при проведении сравнений между средними значениями различных атрибутов одного исследования или исследованиям, относящимся к двум различным временным периодам. В ситуациях, когда в генеральной совокупности клиентов составляется несколько выборок, теория выборочного метода предполагает присутствие колебания средних значений, полученных для различных выборок.
Маловероятно, чтобы все средние значения совпадали между собой. Также маловероятно, что какая-либо из выборок будет точно отображать всю генеральную совокупность клиентов. Эти колебания в средних значениях выборок называют ошибкой выборки. Промах выборки присутствует в каждом опросе. И важно сделать её оценку на основании стандартного отклонения и размера выборки. Размер ошибки выборки позволяет установить относительные различия между средними значениями. Предположим, что компания пытается оценить относительную важность 15 характеристик с помощью 10-балльной шкалы, где 1 означает — совершенно не важно, а 10 — весьма важно. При этом вполне возможно, что 10-15 характеристик будут отвечать за средний рейтинг выше 9 по этой шкале. Нередко компании просто выстраивают средние значения в порядке их убывания и считают, что это и есть порядок важности характеристик для клиентов. Это в корне неверно!
