对于管理决策者而言，无论是由本单位组织独立的市场调研活动来收集资料，还是直接从外部机构购买信息资料，都必须考虑信息资料的价值和成本。如果资料所提供的信息是完全的，可以排除决策结果的不确定性，则决策者当然愿意比购买不完全信息的资料支付得更多。不过作为一个决策者，在决定是否需要购买或为获得信息支付一定的费用时，必然会坚持一条原则，这就是只有当所希望得到的信息期望价值高于获得信息需要支付的成本时，无论是自己实施市场调研，还是向外部机构购买信息才是有意义的。因此，任何一家公司都应当把市场调研活动看做是一种投资活动。不管是在决定自己组织力量开展调研，还是直接向外部机构购买信息，事前都需要进行“价值分析”，即通过成本/盈利分析来决定市场调研项目的价值究竟有多大。
由于公司外部环境条件的可变性，以及所获得信息质量的不稳定性，要决定希望得到信息的价值并不容易。要决定所提出的调研项目中信息的期望价值有两种基本方法：直观评判法和期望值法。
2.3.1 直观评判法
直观评判法是依靠某些人的直观评价做出的判断来决定信息价值的。由于这是一个判断过程，因此，不可能精确地规定评判中所用到信息的内容。不过，通常直观评判法是以下列信息作为评价基础的：
（1）各种可采用的替代方案；（2）市场发展的各种可能的状况；（3）市场出现各种不同状况的可能性；（4）各种不同市场状态下，采取不同决策方案时的盈亏情况；（5）市场调研项目能够预测市场实际情况的能力；（6）市场调研项目的成本费用状况。
直观评判法是20世纪60年代以前普遍采用的方法，至今也仍然有广泛的应用。采用直观评判法时，关于调研项目的成本估计可以作得比较准确和客观。信息的价值是否能超过花费成本的评价是由有关人员的主观判断来决定的。如果判断结果得出信息的价值超过了花费的成本，就决定实施调研或直接向外部购买信息；否则，调研或购买就不值得进行。
由于直观评判法是以某些人的个人判断和估计为基础的，所得到的结果毫无疑问会受到判断者个人的判断能力、风险偏好、公司政策和资金实力大小、公司内部的规章制度以及其他因素的影响，不可避免地会包含偏差。对于同样的状况，不同的两个人可能会得出相当不同的结果。这些都限制了直观评判法所得到结果的质量和广泛应用。
2.3.2 期望值法
决定信息价值的期望值方法是以不同决策方案的期望值大小作为依据的。因此，采用这种方法来决定信息价值时，首先要计算每个方案的期望值大小，在此基础上再计算不同形式信息的价值大小。下面，我们讨论用期望值法来决定信息价值时的程序和方法。
1.编制条件损益表
条件损益表就是表明在市场的不同条件下，采取不同的决策方案时的经营结果的列表。我们以是否值得在市场中引进一个新产品为例。假定今后的市场状况有两种可能：市场状况对新产品有利和市场状况对新产品不利。对新产品有利的概率是70%，不利的概率是30%。可采用的决策也就是两种：引进新产品或者不引进新产品。先请有关人员分析判断，在不同的市场条件下，采用不同的决策方案时所得到的结果。
2.计算完全信息的期望价值
设想市场调研项目能够提供完全信息，即经过市场调研获得的信息能够准确地预测市场未来的状况。尽管这在实际上是不可能的，但是，假设我们能够得到完全信息，我们就能保证在各种市场条件下，都能正确地制定决策，从而获得给定条件下的最大价值。因此，在完全信息的条件下，决策者所获得的是完全信息下决策的期望价值。
完全信息的期望价值应当等于，完全信息下决策的期望值减去不掌握任何附加信息时的决策期望值。其用公式表示为：
EVPI=EVDPI-EVD其中：EVPI（expectedvalueofperfectinformation）表示完全信息的期望价值；EVDPI（expectedvalueofdecisionofperfectinformation）表示完全信息下决策的期望价值；EVD（expectedvalueofdecision）表示没有任何附加信息时决策的期望价值。
对于上面的例子，我们分别来计算上述有关的期望价值。首先，我们计算EVD。决策者在没有任何附加信息时，只能比较不同决策方案的期望值大小，从中选择期望价值最高的方案。为此，我们先计算出每种决策方案的期望价值，然后再挑选最大的，就得到决策者在没有任何附加信息时决策的期望值EVD。我们记EV（expectedvalue）为不同决策方案的期望价值，在本例中：
EV（引进）=0.70×30+0.3×（-20）=15（万元）
EV（不引进）=0.70×0+0.30×0=0
EVD=MAX[EV（引进），EV（不引进）]=15（万元）
然后，再计算EVDPI。决策者在掌握完全信息的情况下，肯定会根据当时所处的市场状况，选择相应的市场条件下盈利最大的决策方案。如果完全信息表明，市场状况对引进新产品有利，就会引进新产品；如果市场状况不利，就不引进新产品。于是，我们可以计算出，在拥有完全信息的情况下，决策的期望值：
EVDPI=0.7×30+0.3×0=21（万元）于是，我们就得到：
EVPI=EVDPI-EVD=21-15=6（万元）由此可见，按照评判人员所提供的条件损益表中的资料，完全信息的价值为6万元。这也就是说，即使一项市场调研项目能够提供完全信息，公司在开展这项调研活动上所花的成本也不应超过6万元，否则就得不偿失了。
3.不完全信息的价值
市场调研实际上是不可能提供完全信息的。调研人员所获得的信息肯定带有某种程度的误差，因此，我们必须考虑不完全信息的期望价值。
不完全信息的期望价值应当等于完全信息的期望价值减去误差的期望成本：
EVII=EVPI-ECE其中：EVII（expectedvalueofimperfectinformation）表示不完全信息的期望价值；EVPI（expectedvalueofperfectinformation）表示完全信息的期望价值；ECE（expectedcostoferror）表示误差的期望成本。
这里所考虑的误差主要是指由于决策错误所引起的误差。在研究是否引进新产品的问题中，决策错误可能是在不该引进的时候引进了新产品，或者是在应该引进的时候却没有引进新产品。我们把在不该引进的时候引进新产品称为第一类错误。
此时，就有可能会亏损，最终不得不退出市场。我们又把应该引进新产品的时候没有引进称为第二类错误。第二类错误的结果可能会造成机会损失。公司本来可以通过引进新产品获得的赢利，因决策失误而失去了机会。
根据题目条件，在市场状况有利于引进新产品（S1）时，应当选择引进新产品的决策（T1）；在市场不利于引进新产品（S2）时，应当选择不引进新产品（T2）。那么，在市场状况不利的条件（S2）下，选择引进的决策（T1）就是第一类错误。这种错误只有在市场状况出现S2的情况下才会发生。发生的可能性是一个条件概率P（T1|S2）。设市场出现状况S2的概率为P（S2）。我们再设市场在出现状况S2时，采取决策T1所造成的亏损为V1，则V1=0-（-20）=20（万元）。进而我们就可以得到，第一类错误的期望成本为：
P（T1|S2）×P（S2）×V1第二类错误是在市场出现状况S1的条件下，选择不引进的决策（T2）所引起的。决策错误的概率是P（T2|S1）。同样也设市场出现状况S1的概率为P（S1）。
我们再设市场在出现状况S1时，采取决策T2所造成的机会损失为V2，则V2=30-0=30（万元）。我们就得到第二类错误的期望成本为：
P（T2|S1）×P（S1）×V2假设市场调研人员对市场未来状况估计的精确度是85%，则决策失误的概率就是：
P（T2|S1）=P（T1|S2）=0.15于是，第一类错误和第二类错误的期望成本分别是：
P（T1|S2）×P（S2）×V1=0.15×0.3×20=0.9（万元）P（T2|S1）×P（S1）×V2=0.15×0.7×30=3.15（万元）决策失误的总成本为两类错误成本之和：
ECE=P（T1|S2）×P（S2）×V1+P（T2|S1）×P（S1）×V2=4.05（万元）于是，我们就得到不完全信息的期望价值为：
EVII=EVPI-ECE=6-4.05=1.95（万元）
上面只考虑了两种市场状况：市场状况有利和市场状况不利；同时也只有两种决策方案：采取行动（引进新产品）和不采取行动（不引进新产品）的较简单的情形。市场的发展状况有更多种可能的情形，可采取的决策方案也更为复杂，原则上可以采用同样的方法，只是计算更加复杂而已。
4.期望值方法的应用
在市场调研中，期望值方法提供了一种估计信息价值的比较科学合理的方法，大大减少了直观评判法所带来的主观随意性。但是，期望值法在应用中也经常会遇到一些困难，这主要是：计算中的估计数字从哪儿来，这些数字是否可信等。下面我们分别讨论这两个问题。
（1）估计数字从哪儿来
用期望值方法来估计信息的价值时，需要作四类估计：项目的损益值、市场调研的成本、不同市场状况发生的可能性，以及采取正确决策或错误决策的可能性。
要得到项目的损益值并不困难，通常先估计引进新产品所需要的固定成本，再计算出销售量处在不同水平时的可变成本与收益，由此就可以计算出某一销售量时的盈利或亏损值。当然，这里所得到的并不是精确的预测值，而仅仅是一定假设条件下的估计结果。
调研成本也不难得到。如果考虑委托外部单位进行调研，成本核算可以根据受委托单位所提供的调研项目建议书来确定。如果是由本单位组织力量来实施，同样也可以通过详细的核算来得到。
不同市场状况发生的可能性，我们称做先验概率，它的估计是比较麻烦的。这通常需要根据有关经理人员的判断来决定。每个经理人员都会根据知识和经验对市场发生变化的可能性做出估计，这种估计用数字来表示就是概率。对于在市场出现某种状况时，制定正确的或错误的决策的可能性，我们称做条件概率。这个概率既可以由经理人员来估计，也可以由调研人员来估计，但是通常是由调研人员来估计的。这种估计通常是以同类研究项目的经验为基础的。
期望值方法的一个特征就是要求用概率或者一个精确的数字来表示判断估计的结果。这使很多人感到麻烦，也是有些人不愿接受这种方法的原因。其实，即使对于直观评判法而言，最后也是希望得到一个估计数字的。
（2）估计所得到的数字是否可信
应用期望值方法时，人们常常怀疑估计得到的条件损益表中的数字的有效性和可靠性。通常，人们会提出如下两个问题：
一是条件损益表中的数字是否精确。对于项目损益值和调研成本的估计，期望值方法和直观评判法都是一样的，因此，人们主要怀疑对概率的估计是否精确。如果有人估计市场状况比较有利的概率是40%，那么，为什么不是39%或者41%呢？其实，甚至是连35%～45%之间的差异，有时也很难辨别出来。这一问题启发我们在评价判断发生可能性时，也许把发生概率看做是落在某一范围内，而不是某个特定值更合适些。
二是某个人对条件损益表中的数字估计是否有效。如果有两个人进行同样的估计，得到的结果可能就是不同的，那么，到底应当选择哪一个人的估计呢？
其实，上面两个问题都是可以解决的。首先，可以用多种办法，如德尔菲方法来解决人们评估中的差异问题。其次，如果得到的结果仍有差异，则可以对估计区间进行灵敏度分析，以确定当估计落在某一范围内时，是否会导致不同的结果。例如，对于第一个问题，在得到一个范围以后，先分别对区间的两个端点进行灵敏度分析，然后，再决定估计值范围对最终决策的影响。若估计值落在整个范围内时，对决策都没有影响，则问题就很简单。否则就要特别注意，要进一步估计范围内的哪些值对决策会产生什么样的影响。
