1 Cíl a oblast výzkumu

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "1 Cíl a oblast výzkumu"

Transkript

1 1 Cíl a oblast výzkumu Cílem této bakalářské práce je analýza cafeteria systému ve velkých firmách v ČR. Využívání cafeteria systému bude zjišťováno pomocí marketingového výzkumu. Z tohoto důvodu byly požádány o poskytnutí informací firmy působící na českém trhu s minimálním počtem zaměstnanců. Bude tedy zjišťováno, kolik procent firem tento flexibilní systém nabízí. Dále také co firmy vedlo k jeho zavedení nebo naopak, co je nejvíce od tohoto systému odrazuje. Další otázky by měly utvořit představu o tom, jakou formou se benefity v cafeteria systému čerpají, kdo je takto čerpá a jak je systém nastavený a limitovaný. Kromě jednoduché analýzy pomocí grafů se vedoucí odboru Lidských zdrojů zajímá i o tyto výzkumné otázky: 1) Závisí používání cafeteria systému na tom, zda jsou dané společnosti se zahraniční účastí? Pozn. V zahraničí je tento flexibilní systém více rozšířený. Proto jej zahraniční spoluvlastníci mohou chtít zavést i zde v ČR. 2) Závisí používání cafeteria systému na počtu zaměstnanců? Pozn. Firmy s větším počtem zaměstnanců mohou nabízet více benefitů. Je to z toho důvodu, aby všichni zaměstnanci měli z čeho vybírat. Pro tyto firmy může být výhodnější zavedení cafeteria systému, aby si všichni skutečně vybrali takové benefity, které jim vyhovují. 3) Je využívání externího dodavatele v oblasti cafeteria systému spojené s počtem zaměstnanců? Pozn. Pro velké firmy může být obtížné sledovat všechny zaměstnance. 4) Lze nejčastější důvody pro zavedení cafeteria systému shrnout do několika faktorů, které tyto důvody plně vystihují? První tři výzkumné otázky budou zodpovězeny pomocí Chí-kvadrát testu nezávislosti. Pomocí faktorové analýzy bude zodpovězena výzkumná otázka č Podle metodiky Zákon o podpoře malého a středního podnikání a o změně zákona č. 2/1969 Sb., o zřízení ministerstev a jiných ústředních orgánů státní správy České republiky, ve znění pozdějších předpisů. In: SBÍRKA ZÁKONŮ ročník 2002, částka

2 1.1 SBĚR DAT Pro výzkum byla zvolena jedna z nejpoužívanějších kvantitativních metod marketingového výzkumu, a to dotazník. Více o tvorbě dotazníku a o druzích kvantitativních metod bylo napsáno v kapitole 2.3. Přesné znění dotazníku je uvedeno v příloze č. 1. Pro co nejvyšší návratnost dotazníků je vhodné použít některou z metod osobního dotazování. Vzhledem k zaměření tohoto výzkumu nebylo ale možné takovou metodu využít. Je to hlavně z toho důvodu, že velké firmy se nesoustředí pouze do jednoho místa, aby bylo možné použít osobní dotazování. Dotazování probíhalo ve více obdobích. První z nich bylo v rozmezí od do Vzhledem k nízkému počtu oslovených respondentů, kteří by využívali cafeteria systém, byli osloveni ještě další. Druhé období tedy proběhlo od do Oslovení respondenti byli vybráni na základě veřejně dostupných informací z internetu. Konkrétně pak na základě údajů na webových stránkách Svazu průmyslu a dopravy ČR, na portálu živéfirmy.cz a ikariéra.cz. Dotazník byl vytvořen pomocí on-line nástroje Dokumenty Google. Tento nástroj byl vybrán proto, že především z pohledu respondenta patří mezi jedny z nejméně náročných. Dotazník se neukládá do počítače, vše probíhá on-line přímo v prohlížeči. Také není nutné věnovat zvýšenou pozornost tomu, na kterou otázku má respondent odpovídat. Aplikace byla nastavena tak, aby respondent viděl pouze otázku, na kterou odpovídá. S touto online aplikací se objevily i problémy, kdy dva respondenti napsali, že tyto stránky jsou pro ně nedostupné a tak vyplnili dotazník zpracovaný v programu Microsoft Word Takto zpracovaný dotazník jim byl poslán em jako příloha. Po jeho vyplnění jej zaslali zpět a data pak následně byla zaznamenána do dotazníku v Dokumentech Google. Sestavený dotazník obsahuje 20 otázek. Z toho jsou 4 otázky doplňující, které charakterizují dané respondenty. Tři z doplňujících otázek jsou uzavřené, pouze jedna je polootevřená. Ze zbylých 16 otázek je 8 otázek uzavřených, 2 otázky jsou otevřené a 6 2

3 otázek je polootevřených. Všichni respondenti ale neodpovídali na všechny otázky. Pokud měli respondenti zájem, mohli na konci vyplnit , na který jim pak bylo zasláno vyhodnocení dat. Této možnosti využilo celkem 108 firem. V průběhu vyplňování dotazníku, se ozvaly 3 firmy s tím, že své údaje nemohou poskytnout z toho důvodu, že jsou tyto informace příliš důvěrné. 1.2 VÝBĚROVÝ SOUBOR Celkem bylo osloveno 656 společností. Výzkumu se pak zúčastnilo 184 firem. Z toho se 64 firem pro tento výzkum kvalifikovalo. Aby se respondenti mohli kvalifikovat, museli splnit dva nezbytné požadavky. Tím prvním bylo poskytování zaměstnaneckých výhod. Druhým požadavkem pak bylo poskytovat benefity prostřednictvím cafeteria systému. Zbylých 120 společností nebylo do výzkumu zařazeno z toho důvodu, že nesplňovaly jednu ze dvou podmínek. Všechny tyto údaje jsou zaznamenány v Tab. 4.1: Počet respondentů Vyjádření v % Osloveno 656 Dotazník vyplnilo % Používání cafeteria systému 64 34,9 % Nemají cafeterii, ale poskytují benefity 93 50,5 % Neposkytují benefity, ale chtějí je zavést 10 5,4% Neposkytují benefity, ani je zavést nechtějí 17 9,2 % Tab. 1.1: Souhrnný výsledek zaslaných dotazníků [Vlastní zpracování] Hned v úvodu dotazníky byly zařazeny otázky, které umožňovaly respondentům odpovědět, že benefity neposkytují nebo že benefity sice poskytují, ale již ne formou cafeteria systému. V tomto případě ještě následovala otázka, proč tento systém nevyužívají a po jejich odpovědi následoval konec dotazníku a poděkování za účast ve výzkumu. 1.3 DATOVÁ MATICE A KÓDOVÁNÍ DAT Pro ověřování různých statistických hypotéz je dnes již velmi často využíváno specializovaných statistických programů. Tyto programy usnadňují a urychlují analýzu získaných dat. V této práci je použit statistický program SPSS, verze 19. V této kapitole bude popsána tvorba datové matice a kódování dat v programu SPSS. 3

4 Aby bylo možné využít pro analýzu dat statistický program, je nejprve nutné přepsat získaná data do datové matice. Datová matice se skládá z jednotlivých proměnných a případů. Proměnné představují jednotlivé otázky a případy respondenty. Obsahem matice pak jsou odpovědi respondentů na otázky. K tomu, aby na údajích mohla být provedena analýza, je ještě nutné údaje převést na číselné hodnoty. Tento proces je také znám jako kódování dat. Při tvorbě datové matice a kódování dat dotazníku potřebného pro tento výzkum, má matice 64 řádků (respondentů) a 47 sloupců. Počet sloupců je vysoký z toho důvodu, že některé otázky byly rozepsány do více sloupců. Bylo to uděláno proto, že v některých případech mohl respondent vybrat více možností, ne pouze jenom jednu. Proto např. otázka č. 4, která zjišťovala důvody pro zavedení cafeteria systému, je rozepsána celkem do 10 sloupců. Ukázka datové matice z programu SPSS je uvedena v příloze č. 3. Proces kódování je zde vysvětlen na dvou otázkách. Na otázce č. 2 a č. 6. Tyto dvě otázky jsou vybrány proto, že otázka č. 2 se při kódování rozdělí do více sloupců. Oproti tomu u otázky č. 6 mohli respondenti vybrat pouze jednu odpověď a je tedy zaznamenána pouze v jednom sloupci. Otázka č. 2 je rozepsána do čtyř sloupců. Každý sloupec představuje jednu možnou odpověď, protože respondenti mohli označit více možností. Odpovědi jsou kódované ve všech čtyřech sloupcích následujícím způsobem. Pokud respondenti souhlasili s danou odpovědí, je v matici zapsaná číslice 1. V případě nesouhlasu je uvedená číslice 0. Pokud by respondent na danou otázku neodpověděl vůbec, zapsala by se -1. Otázka č. 6 je uvedená pouze v jednom sloupci. Odpovědi na proměnnou vyjadřující koncepci cafeteria systému jsou kódovány následujícím způsobem. Pokud respondent neodpověděl, zaznačila se -1. V případě volby pevná a volitelná část se zapsala číslice 1. Další možností bylo rozdělení do několika částí, tu představuje číslice 2. Poslední odpovědí byl volný výběr omezený pouze výší příspěvku a ta je zakódovaná číslicí 3. Po přepsání dat do datové matice a jejich zakódování je také nutné určit, o jaký typ proměnných se jedná. Lze vybrat ze tří možností: ordinální, nominální a intervalová. 4

5 Všechny proměnné s výjimkou dvou, počet zaměstnanců a doba působení na českém trhu, jsou nominální. Dvě zbývající proměnné jsou intervalového typu. Po všech těchto úkonech je již možné provést různé statistické analýzy. 5

6 2 VÝSLEDKY ŠETŘENÍ V této kapitole budou vyhodnocena data získaná dotazníkovým šetřením. Vyhodnocení bude provedeno pomocí výsečových a sloupcových grafů zpracovaných v programu Microsoft Excel Budou zde zodpovězeny i výzkumné otázky stanovené v kapitole Pro ověření, příp. zamítnutí jednotlivých hypotéz budou použity statistické metody uvedené v kapitole 3. Konkrétně se jedná o Chí-kvadrát test nezávislosti a faktorovou analýzu. 2.1 VYHODNOCENÍ DAT POMOCÍ GRAFICKÉHO ZNÁZORNĚNÍ V následující části bude popsáno a vyhodnoceno, jak respondenti odpovídali na otázky v dotazníku. Respondenti, kteří vyhovovali podmínkám výzkumu, zodpověděli celkem 19 otázek. Graficky ale nebude znázorněno a popsáno všech 19 otázek, ale pouze 17 z nich. Otázky, které se týkaly poskytování zaměstnaneckých benefitů a využívaní cafeteria systému, všichni zodpověděli kladně. V opačném případě by ani nemohli být zařazeni do výzkumu. Při analýze využívání cafeteria systému je důležité nejen zjistit, proč se firmy pro tento systém rozhodly, ale i proč jej nechtějí. Tato otázka byla rovněž uvedená v dotazníku a odpovědělo na ni 93 respondentů. Jednalo se tedy o respondenty, kteří nemají cafeteria systém, ale poskytují benefity. V této otázce měli na výběr ze čtyř možností a případně mohli zvolit možnost jiné. Respondenti mohli vybrat nejvýše dva důvody. Všichni ale vybrali pouze jeden důvod. Na následujícím grafu (Obr. 5.1) jsou zaznačeny odpovědi respondentů. Zvýšení administrativy Obava z neochoty lidí Náklady na zavedení systému Nutná komunikace se zaměstnanci Jiné 14% 9% 10% 42% 25% Obr. 2.1: Důvody, proč firmy nemají cafeteria systém [Vlastní zpracování] 6

7 Z grafu je patrné, že nejvíce respondentů cafeteria systém odmítá z toho důvodu, že vede ke zvýšení administrativy. Těchto respondentů bylo celkem 40, což je 42 %. Druhým nejčastějším důvodem pak byly náklady na zavedení systému. Tato možnost byla vybrána celkem 23 respondenty (25 %). Zbylé dvě, resp. tři možnosti již jsou hodnoceny podobně. Možnost obava z neochoty lidí vybralo 13 respondentů (14 %). Nejméně významným důvodem je nutná komunikace se zaměstnanci. Tu vybralo pouze 8 respondentů (9 %). Celkem 9 firem (10 %) zvolilo možnost jiné. Tyto firmy pak uváděly různé důvody. Tři firmy uvedly, že nenabízí velké množství benefitů, proto cafeterii považují za zbytečnou. Tři respondenti pak napsali, že využívají jiný způsob, který je podle nich flexibilnější. Jaký to je způsob, ale již neuvedli. Dva respondenti napsali, že majitelé nový systém nechtějí zavádět. Jeden respondent pak uvedl, že by museli vyjednávat nové Kolektivní smlouvy. Z toho důvodu o tomto systému neuvažují. Následující grafy jsou již výsledkem vyhodnocení odpovědí respondentů zařazených do výzkumu. Aby bylo možné respondenty charakterizovat, byly jim položeny 4 doplňující otázky. První z nich zjišťovala počet zaměstnanců. Respondenti měli na výběr celkem ze 4 možností. V grafu Obr. 5.2 jsou zaznamenány jejich odpovědi. do nad % 20 % 16 % 55 % Obr. 2.2: Počet zaměstnanců [Vlastní zpracování] Ze získaných dat vyplynulo, že 35 respondentů (55 %) má do 500 zaměstnanců. Tuto početnou skupinu následují firmy zaměstnávající zaměstnanců. Konkrétně se jedná o 13 firem (20 %). Celkem 10 firem (16 %) má nad 2000 zaměstnanců. Poslední nejméně početnou skupinu tvoří respondenti, kteří zaměstnávají lidí. Jde o pouhých 6 firem, které v celkovém součtu představují 9 %. 7

8 Druhou charakterizující otázkou byl typ společnosti. Respondenti měli na výběr celkem ze čtyř typů společností. Pokud jim tyto varianty nevyhovovaly, zaznačili možnost jiné a uvedli, jakého jsou typu. s. r. o. a. s. k. s. Jiné 2% 2% 45% 51% Obr. 2.3: Typ společnosti [Vlastní zpracování] Z Obr. 5.3 je zřejmé, že veřejnou obchodní společnosti nezaznačil ani jeden z respondentů a komanditní společnost vybral pouze jeden dotazovaný (2 %). Možnosti jiné využil rovněž jeden respondent. Konkrétně se jednalo o podnik, který je zřízený podle zákona. Většina, 51 %, respondentů zvolila akciovou společnost. Celkem tedy 33 respondentů. Zbylých 29 firem (45 %) vybralo typ společnost s ručením omezeným. Třetí doplňující otázkou bylo to, jestli jsou dané firmy se zahraniční účastí, či nikoliv. Na výběr byly jenom dvě možnosti: ano nebo ne. Ano Ne 39% 61% Obr. 2.4: Zahraniční spoluúčast [Vlastní zpracování] Z Obr. 5.4 je zřejmé, že celkem 39 firem (61 %) je se zahraniční účastí a 25 (39 %) bez ní. 8

9 Poslední z řady doplňujících otázek byla otázka na dobu působení na českém trhu. Na výběr bylo ze 4 možností: do 10 let, let, let a 31 a více let. do 10 let let let 31 a více 44% 14% 23% 19% Obr. 2.5: Počet let působení na českém trhu [Vlastní zpracování] Z Obr. 5.5 je patrné, že celých 44 % respondentů je na českém trhu více jak 30 let. Za touto početnou skupinou následuje 23 % s dobou působnosti let. Dále pak 19 % dotazovaných je na českém trhu let a 14 % firem, které využívají cafeteria systém, jsou zde do 10 let. Pro správné využívání cafeteria systému je nutné zaměstnance dobře a často informovat o nových i stávajících benefitech. Z následujícího grafu Obr. 5.6 je zřejmé, že všechny firmy své zaměstnance o benefitech informují. Na výběr bylo celkem ze 4 možností (je zde započítána i možnost, kdy zaměstnanci informováni nejsou). Respondenti mohli vybrat i více možností, proto součet všech četností nesouhlasí s počtem respondentů. Bez informování 0 Firemní nástěnky Kolektivní smlouva Informační y 40 Obr. 2.6: Způsob informování zaměstnanců o benefitech [Vlastní zpracování] Získané odpovědi všech čtyř možností jsou velmi podobné. Nejčastěji jsou zaměstnanci o benefitech informováni prostřednictvím ů. Celkem se jedná o 40 firem, které 9

10 této možnosti využívají. Druhým nejčastějším způsobem je informování pomocí firemních nástěnek. V tomto případě se jedná o 35 firem. Posledním způsobem, který respondenti využívají při informování o benefitech, je kolektivní smlouva. Následující otázky se již týkají cafeteria systému. První z těchto otázek jsou zjišťovány důvody pro volbu cafeteria systému. Na výběr bylo celkem 8 možností, ale respondenti mohli vybrat max. 4 z nich. Bylo to z toho důvodu, aby byly zvoleny opravdu ty nejdůležitější, protože všechny možnosti představují výhody tohoto systému, ale některé jsou vnímány spíše jako vítající doplněk. Opět tedy součet všech četností nesouhlasí s počtem respondentů, jelikož mohlo být vybráno více možností. Spravedlivá odměna 34 Snížení fluktuace Zlepšení image společnosti Konkurenční výhoda Úspora finančních prostředků Jednoduché a pohodlné čerpání 28 Motivace pro zaměstnance 47 Poskytování žádaných benefitů 61 Obr. 2.7: Důvody pro volbu cafeteria systému [Vlastní zpracování] Důvodem uváděným ve valné většině odpovědí, v 61 případech, je poskytování pouze takových benefitů, které jsou zaměstnanci žádané. Na 2. místě následuje motivace pro zaměstnance, kterou považuje celkem 47 firem za jeden z hlavních důvodů, proč cafeteria systém zavedly. Třetím nejdůležitějším aspektem pak je spravedlivá odměna. Tento důvod vybralo 34 respondentů. Ze zbylých odpovědí je ještě pro 28 firem důležité jednoduché a pohodlné čerpání. Zbývající čtyři odpovědi jsou již hodnoceny velmi podobně. Po 18 respondentech mají odpovědi snížení fluktuace i zlepšení image společnosti. Pro 16 firem je velmi důležitá úspora finančních prostředků, které zavedení systému přinese. A 12 respondentů považuje získanou konkurenční výhodu za jeden z nejdůležitějších aspektů cafeteria systému. 10

11 Při čerpání jednotlivých benefitů je také důležité, jakou koncepci si daná firma zvolila. Celkem jsou na výběr 3 druhy uvedené na následujícím grafu Obr Volný výběr 75% Pevná a volitelná část 20% Rozdělení do balíčků 5% Obr. 2.8: Koncepce cafeteria systému [Vlastní zpracování] Z grafu je zřejmé, že 75 % firem (48 respondentů) zvolilo volný výběr benefitů. 20 % (13 firem) dalo přednost rozdělení benefitů na pevnou a volitelnou část a pouhých 5 % (3 firmy) využívá rozdělení zaměstnaneckých výhod do jednotlivých balíčků. Cafeteria systém nemusí být dostupný pro všechny zaměstnance. V této otázce bylo zjišťováno, kteří zaměstnanci mohou čerpat benefity prostřednictvím tohoto flexibilního systému. Jelikož mohlo být vybráno i více možností, opět je součet četností rozdílný oproti počtu respondentů. I agenturní zaměstnanci 1 Zaměstnanci pracující na dohodu mimo 5 Zaměstnanci ve zkušební době 1 Pouze technickohospodářští zaměstnanci Pouze manažeři a vedoucí zaměstnanci 4 7 Všichni zaměstnanci pracující na hlavní 55 Obr. 2.9: Využívání cafeteria systému [Vlastní zpracování] Uvedený graf Obr. 5.9 ale ukazuje, že valná většina, 55 firem, poskytuje benefity formou cafeteria systému všem zaměstnancům, kteří pracují na hlavní úvazek. Pouze technickohospodářským zaměstnancům tento systém poskytuje 7 firem. Dále pak 5 firem jej nabízí i zaměstnancům pracujícím na dohodu mimo pracovní poměr. Čtyři 11

12 respondenti jej poskytují pouze manažerům a vedoucím zaměstnancům. Pouze jedna firma nabízí benefity prostřednictvím cafeteria systému agenturní zaměstnanci. To samé platí i u zaměstnanců ve zkušební době. Benefity lze prostřednictvím cafeteria systému čerpat hned několika způsoby. Respondenti měli na výběr celkem čtyři možnosti a mohli zvolit i více způsobů. Proto součet všech četností neodpovídá počtu respondentů. Pokud jim ani jedna možnost nevyhovovala, zvolili možnost jiné a napsali, jakým způsobem tedy zaměstnanci benefity čerpají. Jiné 10 Předplacené platební karty 2 Internetová aplikace 22 Firemní intranet 12 Papírové poukázky 23 Obr. 2.10: Způsob čerpání benefitů [Vlastní zpracování] Dva nejvyužívanější způsoby čerpání benefitů je zavedení internetové aplikace, 22 respondentů a používání papírových poukázek, 23 respondentů. Pak již následuje znatelná mezera. Celkem 12 firem umožňuje zvolit si benefity prostřednictvím firemního intranetu. Pouhé 2 firmy pak využívají předplacených platebních karet. Volbu jiné využilo relativně hodně firem, 10 respondentů. Nejčastěji firmy uváděly, že zaměstnanci čerpají benefity tak, že donesou faktury nebo účtenky od dodavatele, který jim benefit poskytl. Zaměstnanci mohou benefity čerpat maximálně do výše částky, která je určena zaměstnavatelem. Částka, kterou zaměstnanci tedy mohou čerpat, může být stanovena podle několika kritérií. Respondenti měli opět na výběr několik možností a mohli jich zvolit i více. Proto součet četností nemusí souhlasit s počtem respondentů. 12

13 Podle Kolektivní smlouvy Podle prac. výkonu Podle pracovní pozice Podle odpracovaných let 0 9 Konstantní počet bodů 45 Obr. 2.11: Přidělení bodů do systému [Vlastní zpracování] Z Obr lze vyčíst, že nejvíce firem, 45, stanovuje konstantní částku. Za touto početnou skupinou následuje 15 firem, které přidělují body na základě ustanovení v Kolektivní smlouvě. Dále pak 11 společností stanovuje částku na základě pracovního výkonu a 9 firem se pak rozhoduje na základě počtu odpracovaných let. Pokud respondenti zvolili více kritérií, nejvíce vybrali dvě, ve většině případů to byla kombinace konstantní počet bodů a zároveň určení částky podle Kolektivní smlouvy. Podle pracovní pozice peněžní částku na benefity nepřiděluje žádná firma. Nevyčerpané body (nevyčerpaná částka) jsou u některých firem převáděny do dalšího roku. Jedná se ale o pouhých 14 respondentů (22 %). Oproti tomu 50 respondentů (78 %) zbylé body (částku) nepřevádí. Další otázka pak byla směřována na to, jak často si zaměstnanci mohou vybírat nové nebo obnovovat dosavadní benefity. Jiné 11% Ročně 55% Každý měsíc 22% Čtvrtletně 9% Pololetně 3% Obr. 2.12: Vytvoření nových balíčků [Vlastní zpracování] Jednou za rok si benefity mohou změnit zaměstnanci u 35 firem (55 %). Většinou si zaměstnanci tedy na začátku roku zvolí určité benefity i ty pak nadále čerpají. Každý 13

14 měsíc si benefity vybírají u 14 společností (22 %). Čtvrtletně je to pak u 6 firem (9 %) a pololetně u dvou (3 %). Možnosti jiné využilo 7 firem (11%). Poskytování a zajišťování správného fungování cafeteria systému může probíhat i formou spolupráce s externí firmou. Ano 42% Ne, ale uvažujeme 3% Ne, ani neuvažujeme 55% Obr. 2.13: Zajištění cafeteria systému externí firmou [Vlastní zpracování] Z Obr lze vyčíst, že této možnosti využívá 27 firem (42 %). Naopak 37 firem takovéto spolupráce nevyužívá. Z těchto firem jich pak 35, v celkovém součtu se jedná o 55 %, o této možnosti ani neuvažuje. Pouze 2 firmy (3 %) zamýšlejí spolupráci s externí firmou. Pro zaměstnance je kromě benefitů, které mohou čerpat také důležité, jakou celkovou částku mohou během jednoho roku na benefity použít. Následující graf znázorňuje průměrnou výši příspěvku na jednoho zaměstnance za rok. Respondenti mohli vybírat z 5 variant. více než 11000,- 27% ,- 12% ,- 17% do 5 000,- 31% ,- 13% Obr. 2.14: Průměrný roční příspěvek na zaměstnance [Vlastní zpracování] Nejčastěji byla volena první varianta, do Kč. Celkem je vybralo 20 firem (31 %). Za touto možností se umístila volba více jak Kč s 17 respondenty (26 %). Dále 14

15 11 respondentů (17 %) přispívá na benefity částku v rozmezí Kč. Možnost Kč vybralo 8 firem (13 %). Zbývající variantu, Kč poskytuje 8 respondentů (13 %). Další otázkou bylo zjišťováno, jaké jsou nejoblíbenější benefity mezi zaměstnanci (tzn. benefit, který je nejvíce využívaný). A poslední otázka byla zaměřená na to, zda firmy zamýšlejí do budoucna zavést nový benefit. V obou dvou případech se jednalo o otázky otevřené, takže odpovědi byly velmi různé. Mezi nejoblíbenější benefity se řadí příspěvky na sport a relaxaci, závodní restaurace a stravenky, jazykové kurzy, jízdenky na MHD, sick days, poukázky Flexipass, příspěvek na kulturu, příspěvek do lékárny, penzijní připojištění, dovolená a v jednom případě i uzená kýta. Pouze 8 % firem uvažuje nad zavedením nového benefitu, a to z oblasti finančních benefitů a zdravotní péče. 2.2 VYHODNOCENÍ DAT POMOCÍ TESTU NEZÁVISLOSTI V následující kapitole budou pomocí Chí-kvadrát testu nezávislosti analyzovány výzkumné otázky, jejichž znění bylo uvedeno v kapitole 4.3. Ke zjištění odpovědí na stanovené výzkumné otázky bude použit Chí-kvadrát test nezávislosti. Tento test nezávislosti bude proveden na základě použití kontingenčních tabulek a stanovení měr závislosti. Hladina významnosti α je stanovena na 0,05. Pokud je hodnota signifikace větší než stanovená hladina významnosti 5 %, nezamítá se nulová hypotéza. V opačném případě, pokud je p-hodnota menší než 0,05, zamítá se nulová hypotéza. Byly stanoveny tři výzkumné otázky. Dvě z nich se týkají zjištění, jestli zavedení cafeteria systému souvisí s nějakým parametrem dané firmy. V těchto dvou případech jde konkrétně o počet zaměstnanců a zahraniční spoluúčast ve firmě. Třetí výzkumná otázka zjišťuje, jestli využívání externí firmy pro zajištění flexibilního systému souvisí s počtem zaměstnanců. V následující části je provedena Chí-kvadrát testem nezávislosti analýza jednotlivých výzkumných otázek a jejich hypotéz. 1) Výzkumná otázka č. 1: Závisí používání cafeteria systému na tom, zda jsou dané společnosti se zahraniční účastí? 15

16 Hypotéza H 0 : Používání cafeteria systému je nezávislé na zahraniční spoluúčasti v dané firmě. Hypotéza H 1 : Používání cafeteria systému není nezávislé na zahraniční spoluúčasti v dané firmě. K potvrzení nebo vyvrácení této hypotézy je zjišťován vztah mezi poskytováním zaměstnaneckých výhod prostřednictvím cafeteria systému a tím, zda jsou firmy se zahraniční účastí. K testování hypotézy byla použita otázka č. 3 a doplňující otázka č. 19 zjišťující případnou zahraniční spoluúčast. Pro zodpovězení této výzkumné otázky byly do analýzy zařazeny i firmy, které cafeteria systém nepoužívají, ale poskytují benefity. Celkem jsou tedy analyzovány odpovědi 157 respondentů. V následující kontingenční tabulce Tab. 5.1 jsou uvedeny skutečné (Count) a teoretické (Expected Count) četnosti. Tato výzkumná otázka může být ověřena pomocí chí kvadrát testu nezávislosti, protože splňuje podmínku dobré aproximace. Tato podmínka vyžaduje, aby minimálně 80 % teoretických četností bylo větší nebo rovno 5. V tomto konkrétním případě je nejmenší teoretická četnost 31,4. Cafeteria systém * Zahraniční spoluúčast Zahraniční spoluúčast Ne Ano Celkem Cafeteria systém Ne Count Expected Count 45,6 47,4 93,0 Ano Count Expected Count 31,4 32,6 64,0 Celkem Count Expected Count 77,0 80,0 157,0 Tab. 2.1: Teoretické a skutečné četnosti [Vlastní zpracování] 16

17 V Tab. 5.2 jsou zobrazeny hodnoty po použití chí-kvadrát testu nezávislosti. Hodnota testové statistiky je zaznačena ve sloupci Value. Ve sloupci df jsou pak stupně volnosti. V posledním sloupci hodnota Asymp. Sig. (2-sided) představuje minimální hladinu významnosti, od které je zamítnuta nulová hypotéza. Value df Asymp. Sig. (2- sided) Pearson Chi-Square 3,594 1,058 N of Valid Cases 157 Tab. 2.2: Chí-kvadrát test nezávislosti [Vlastní zpracování] Z hodnot v Tab. 5.2 je patrné, že hodnota testové statistiky v případě použití Pearsonova Chí-kvadrát testu je 3,594. Jelikož je p-hodnota vyšší než zvolená hladina významnosti, nezamítá se nulová hypotéza. V další tabulce jsou uvedeny míry asociace. Jelikož se jedná o kontingenční tabulku o rozměru 2x2, je možné použít koeficient φ. Value Approx. Sig. Nominal by Nominal Phi,166,058 Cramer's V,166,058 Contingency Coefficient,163,058 N of Valid Cases 157 Tab. 2.3: Míry asociace [Vlastní zpracování] Z Tab. 5.3 je zřejmé, že i pokud by se použil obvyklý kontingenční koeficient, výsledek by byl téměř stejný. V případě koeficientu φ je hodnota 0,166 a u kontingenčního koeficientu je 0,163. Z koeficientů míry závislosti vyplývá, že mezi proměnnými je nízká až střední závislost. Podle výsledků Pearsonova Chí-kvadrát testu se nezamítá nulová hypotéza o nezávislosti. Koeficienty míry závislosti naznačují, že závislost je nízká až střední. Lze tedy říct, že poskytování benefitů prostřednictvím cafeteria systému není závislé na zahraniční spoluúčasti ve firmě. 17

18 2) Výzkumná otázka č. 2: Závisí používání cafeteria systému na počtu zaměstnanců? Hypotéza H 0 : Používání cafeteria systému je nezávislé na počtu zaměstnanců v dané firmě. Hypotéza H 1 : Používání cafeteria systému není nezávislé na počtu zaměstnanců v dané firmě. V následující tabulce Tab. 5.4 jsou uvedeny skutečné a teoretické četnosti toho, jak daní respondenti odpovídali na otázky, zda používají cafeteria systém a kolik mají zaměstnanců. Pro zodpovězení této výzkumné otázky byly použity otázky z dotazníku č. 3 a doplňková otázka č. 17 zjišťující počet zaměstnanců. Stejně jako u předchozí výzkumné otázky, jsou do výzkumu zahrnuti i respondenti, kteří neposkytují benefity prostřednictvím cafeteria systému, ale nabízejí benefity. Pro použití Chí-kvadrát testu nezávislosti bylo nutné spojit poslední dvě kategorie s počtem zaměstnanců. Po této úpravě vypadá tabulka četností následovně. Cafeteria systém * Počet zaměstnanců Počet zaměstnanců do Celkem Cafeteria systém Ne Count Expected Count 45,6 22,5 24,9 93,0 Ano Count Expected Count 31,4 15,5 17,1 64,0 Celkem Count Expected Count 77,0 38,0 42,0 157,0 Tab. 2.4: Teoretické a skutečné četnostmi [Vlastní zpracování] Z Tab. 5.4 je zřejmé, že skutečné četnosti se od teoretických liší jen velmi málo, a proto je možné usoudit, že mezi proměnnými není závislost. Tuto domněnku je ale nutné ještě ověřit pomocí testu nezávislosti, jehož výsledky jsou v Tab Test nezávislosti je možné provést. Všechny teoretické četnosti jsou větší než pět. Nejnižší očekávaná četnost je 15,5. 18

19 Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. (2- sided) Pearson Chi-Square 1,501 2,472 N of Valid Cases 157 Tab. 2.5: Chí-kvadrát test nezávislosti [Vlastní zpracování] Hodnota testové statistiky je 1,501 a asymptotické významnosti je 0,472. Od této hodnoty se zamítá nulová hypotéza. Jelikož byla na začátku testování stanovena hladina významnosti α na 0,05, nulová hypotéza se nezamítá. Tento závěr je zřejmý i z hodnoty testové statistiky, která je velmi nízká. Pro ověření se ještě zjistí míra závislosti. Jelikož se jedná o testování nezávislosti mezi nominální a intervalovou proměnnou (počet zaměstnanců je intervalová proměnná), stanovuje se míra závislosti podle koeficientu η. Directional Measures Value Nominal by Interval Eta Cafeteria systém Dependent,098 Počet zaměstnanců,073 Dependent Tab. 2.6: Míra závislosti [Vlastní zpracování] V nulové hypotéze se ověřuje, zda zavedení cafeteria systému je nezávislé na počtu zaměstnanců dané firmy. Z této formulace je patrné, že závislou proměnnou je zde cafeteria systém. Proto je hodnota koeficientu η 0,098 a závislost mezi proměnnými je velmi nízká. Z výsledků Chí-kvadrát testu nezávislosti i z koeficientu míry závislosti lze usoudit, že počet zaměstnanců dané firmy nemá téměř žádný vliv na zavedení cafeteria systému. Neplatí tedy, že by firmy s velkým počtem zaměstnanců (nad 1000) zaváděly flexibilní systém zaměstnaneckých výhod méně často než menší firmy. 3) Výzkumná otázka č. 3: Je využívání externího dodavatele v oblasti cafeteria systému spojené s počtem zaměstnanců? Pozn. pro velké firmy může být obtížné sledovat všechny zaměstnance. Hypotéza H 0 : Volba externí firmy nezávisí na počtu zaměstnanců dané společnosti. Hypotéza H 1 : Volba externí firmy závisí na počtu zaměstnanců dané společnosti. 19

20 K ověření nebo vyvrácení této hypotézy se zjišťuje vztah mezi využíváním externí firmy pro zajištění cafeteria systému a počtem zaměstnanců. K testování hypotézy byla použita otázka č. 12 a doplňující otázka č. 17, která zjišťovala počet zaměstnanců dané firmy. V následující kontingenční tabulce Tab. 5.7 jsou opět uvedeny skutečné a teoretické četnosti. Opět bylo nutné sloučit poslední dvě kategorie u počtu zaměstnanců. Výzkumná otázka může být ověřena pomocí chí kvadrát testu nezávislosti, protože upravená tabulka již splňuje podmínku dobré aproximace. Nejmenší teoretická četnost je 5,5. Zajištění cafeteria systému externí firmou x Počet zaměstnanců Počet zaměstnanců do Celkem Zajištění cafeteria Ne Count systému externí firmou Expected Count 20,2 7,5 9,3 37,0 Ano Count Expected Count 14,8 5,5 6,8 27,0 Celkem Count Expected Count 35,0 13,0 16,0 64,0 Tab. 2.7: Tabulka se skutečnými a teoretickými četnostmi [Vlastní zpracování] Z tabulky teoretických a skutečných četností lze vyčíst, že rozdíly nejsou příliš velké, proto by nulová hypotéza neměla být zamítnuta. V následující Tab. 5.8 jsou zobrazeny hodnoty po použití chí-kvadrát testu nezávislosti. Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. (2- sided) Pearson Chi-Square 4,913 2,086 N of Valid Cases 64 Tab. 2.8: Chí-kvadrát test nezávislosti [Vlastní zpracování] Z uvedené tabulky Tab. 5.8 je patrné, že hodnota testové statistiky je 4,913. Hodnota signifikace je 0,086. Čili od hodnoty 0,086 se zamítá nulová hypotéza. Hladina významnosti α je stanovena na 0,05. Jelikož je hodnota 0,086 větší, než 0,05 nezamítá se nulová hypotéza. 20

21 V následující Tab. 5.9 jsou zaznamenány míry závislosti podle koeficientu η. Directional Measures Value Nominal by Interval Eta Zajištění cafeteria systému,277 externí firmou Dependent Počet zaměstnanců Dependent,262 Tab. 2.9: Míra závislosti [Vlastní zpracování] V této výzkumné otázce se zkoumá nezávislost nominálních a intervalových dat. Zajištění cafeteria systému externí firmou patří do kategorie nominálních dat. Počet zaměstnanců je řazen do dat intervalových. Proto je v tomto případě v uvedené tabulce míry nezávislosti (Directional Measures) důležitý koeficient η. Nulová hypotéza je formulovaná tak, že se zkoumá nezávislost zajištění cafeteria systému externí firmou na počtu zaměstnanců. Závislou proměnnou je zde proto nominální proměnná. Míra závislosti je tedy 0,277 a značí nízkou až střední souvislost. Podle hodnoty signifikace testu i podle míry závislosti se nezamítá nulovou hypotézu. 2.3 FAKTOROVÁ ANALÝZA V této části bude pomocí faktorové analýzy vyhodnocena výzkumná otázka č. 4. Tato otázka zkoumala, které nejčastější důvody vedou firmy k zavedení cafeteria systému. Respondenti měli na výběr celkem z 8 možností a vybrat mohli maximálně 3 z nich. Teoretický popis průběhu faktorové analýzy je popsán v kapitole Pro provedení této analýzy je nutné otázku č. 4 přepsat do programu SPSS do datové matice (viz kapitola 4.6). Nejdříve budou ověřeny předpoklady pro použití faktorové analýzy. Pokud budou splněny nutné předpoklady, provede se prostřednictvím explorativní faktorové analýzy postupná redukce proměnných. Výsledkem této analýzy by mělo být nalezení faktorů, jejichž počet bude nižší, než dosavadní počet proměnných. Tyto faktory by je ale měly dostatečně popsat a nahradit. Pokud bude faktorová analýza provedena správně, měl by její výsledek jednoduše popsat důvody, proč firmy zavádějí cafeteria systém. 21

22 V Tab je provedena základní popisná statistika proměnných: Jednoduché a pohodlné čerpání Descriptive Statistics Mean Std. Deviation Analysis N,44, Úspora finančních prostředků,25, Konkurenční výhoda,19, Zlepšení image společnosti,28, Snížení fluktuace,28, Spravedlivá odměna,34, Motivace pro zaměstnance,73, Pouze žádané benefity,95, Tab. 2.10: Popisná statistika otázky č. 4 [Vlastní zpracování] Z druhého sloupce tabulky (Mean, což je střední hodnota) je patrné, že firmy volí cafeteria systém nejčastěji proto, že jim umožňuje optimální využití, kdy jsou čerpány pouze ty benefity, které si využívají. Naopak nejméně častým důvodem je získání konkurenční výhody. Nejdříve by měla být provedena analýza matic korelačních a parciálních korelačních koeficientů. Touto analýzou lze zjistit, jestli se dané proměnné dají analyzovat pomocí faktorové analýzy. Tento postup je ale velmi náročný a není příliš věrohodný. K ověření vhodnosti proměnných se používají dva ukazatele: Kaiser-Meyer-Olkinova míra (KMO) a Bartlettův test multikolinearity (viz kapitola 3.2.). Při analýze 3. otázky z dotazníku jsou ukazatele následující: KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.,724 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 100,199 df 28 Sig.,000 Tab Ukazatele KMO a Bartlettův test [Vlastní zpracování] KMO má hodnotu 0,724. Podle tabulky uvedené v kapitole se jedná o střední hodnotu koeficientua provedení faktorové analýzy má tak smysl. Při Bartlettovu testu multikolinearity jsou stanoveny následující hypotézy: H 0 : V daném souboru není významná multikolinearita. H 1 : V daném souboru je významná multikolinearita. 22

23 Při provedení Bartlettova sférického testu je hodnota testového kritéria (Approx. Chi- Square) 100,199 při 28 stupních volnosti. Jelikož je pozorovaná hladina významnosti (Sig.) rovna 0,000, je tedy menší než předem zvolená hladina významnosti α (0,05). Proto dojde k zamítnutí nulové hypotézy. Na základě výsledků těchto ukazatelů lze provést faktorovou analýzu a má smysl hledat společné faktory. Jako metoda extrakce faktorů byla zvolena metoda hlavních komponent (principal component) a rotace Varimax, které byly detailněji popsány v kapitole Tabulka faktorů, která popisuje, jak velkou část variability pokrývají významné faktory, je uvedena v příloze č. 5. V následující části bude tabulka zobrazena pouze po částech, kvůli lepší přehlednosti. První část značená jako Initial Eigenvalues (Tab. 5.12) obsahuje výsledky použité metody hlavních komponent. První sloupec obsahuje počet komponent. Ve druhém sloupci jsou uvedená vlastní čísla. Důležité faktory mají vlastní čísla větší než 1. Ve třetím sloupci jsou vlastní čísla korelační matice, která značí rozptyl vysvětlený faktorem. Poslední sloupec pak obsahuje kumulativní rozptyl. Tedy hodnotu, kolik % rozptylu je vysvětleno daným počtem faktorů. Tab. 2.12: Počet významných faktorů [Vlastní zpracování] Z Tab je tedy zřejmé, že byly extrahovány tři významné faktory. Jejich vlastní čísla jsou 2,167, 1,976 a 1,071. Dohromady tyto tři faktory vysvětlí 65 % rozptylu. 23

24 V následující části tabulky (Tab. 5.13) jsou zaznamenány hodnoty vysvětleného rozptylu po rotaci Varimax. Tab. 2.13: Faktory po rotaci [Vlastní zpracování] Celkem tedy zůstaly tři faktory. První faktor vysvětlí 27 % rozptylu, druhý faktor 25 % rozptylu a třetí faktor pak 14 % rozptylu. Kumulativní četnost zůstává stejná jako před rotací. Významné faktory tedy vysvětlují 65 % variability. V následujícím obrázku Obr je počet významných faktorů ověřen ještě graficky. Obr. 2.15: Catellův graf [Vlastní zpracování] Z výše uvedeného grafu Obr lze také určit počet významných faktorů. V grafu je červenou čarou zaznačena hranice, od které jsou faktory považovány za významné. Dá se tedy usoudit, že proměnné budou redukovány na tři důležité faktory. 24

25 Následuje tabulka Tab. 5.14, která ukazuje, jakou část variability proměnných vyjadřují významné faktory. Communalities Initial Extraction Jednoduché a pohodlné čerpání Úspora finančních prostředků 1,000,458 1,000,738 Konkurenční výhoda 1,000,664 Zlepšení image společnosti 1,000,733 Snížení fluktuace 1,000,625 Spravedlivá odměna 1,000,727 Motivace pro zaměstnance 1,000,807 Pouze žádané benefity 1,000,463 Extraction Method: Principal Component Analysis. Tab. 2.14: Komunality [Vlastní zpracování] Počáteční komunality (Initial) jsou rovny jedné a jsou uvedeny ve druhém sloupci. Ve třetím sloupci jsou znázorněny komunality po extrakci faktorů (Extraction). Z tohoto sloupce je zřejmé, že variabilita proměnných je prostřednictvím faktorové analýzy vysvětlena zhruba z 65 %. Z tabulky lze také vyčíst, že první proměnná je objasněna ze 45,8 %. Druhá proměnná pak ze 73,8 %. Nejlépe je pomocí faktorů vysvětlena variabilita proměnné Motivace zaměstnanců z 80,7 %. Naopak nejhůře proměnná Jednoduché a pohodlné čerpání. V následující části již budou znázorněny tabulky zachycující rozdělení jednotlivých proměnných do významných faktorů. Aby bylo možné faktory lépe interpretovat, byla provedena jejich rotace. Jako nejvhodnější se jevila možnost rotace Varimax. Tato rotace byla vybrána z toho důvodu, že je poměrně snadné interpretovat vzniklé faktory. Také proto, že nemá tendenci vytvářet jediný faktor ani nepředpokládá, že faktory jsou závislé. V Tab a v Tab jsou zobrazeny matice před rotací a po rotaci Varimax. Korelace, které byly menší než 0,5, nejsou zobrazeny. Je to z toho důvodu, že korelace nižší než 0,5 nejsou významné a snižovaly by přehlednost. 25

26 Component Matrix Snížení fluktuace -,758 Jednoduché a pohodlné čerpání -,663 Component Spravedlivá odměna,658 -,538 Úspora finančních prostředků,657 Zlepšení image společnosti,816 Konkurenční výhoda,803 Motivace pro zaměstnance,764 Pouze žádané benefity,559 Tab. 2.15: Matice před rotací Varimax [Vlastní zpracování] Rotated Component Matrix Spravedlivá odměna,750 Snížení fluktuace -,710 Úspora finančních prostředků,710 Jednoduché a pohodlné čerpání -,645 Component Zlepšení image společnosti,852 Konkurenční výhoda,810 Motivace pro zaměstnance,821 Pouze žádané benefity,519 Tab. 2.16: Matice po rotaci VARIMAX [Vlastní zpracování] Podle Tab. 5.16, která znázorňuje matici po rotaci, lze určit a pojmenovat nové faktory. Tyto faktory by měly vystihnout důvody pro zavedení cafeteria systému. Po rotaci tedy zůstaly tři faktory. Do prvního z nich patří proměnné: spravedlivá odměna, snížení fluktuace, úspora finančních prostředků a jednoduché a pohodlné čerpání. Do druhého faktoru patří zlepšení image společnosti a konkurenční výhoda. Do posledního faktoru se pak řadí motivace pro zaměstnance a poskytování pouze žádaných benefitů. 26

27 V Tab je zobrazena kovarianční matice, která slouží pro určení míry vazby mezi dvěma faktory. Component Score Covariance Matrix Component ,000,000,000 2,000 1,000,000 3,000,000 1,000 Tab. 2.17: Kovarianční matice [Vlastní zpracování] Z tabulky je patrné, že mezi faktory nejsou žádné vazby, protože koeficienty mezi dvěma různými faktory jsou nulové. Tyto nově vzniklé faktory lze pojmenovat následovně: F1: Ekonomické aspekty. F2: Zlepšení externího prostředí firmy. F3: Optimální využití benefitů. Faktor č. 1 zahrnuje proměnné, které souvisejí s penězi. Pokud se uspoří finanční prostředky, je to ve většině případů spojené se spravedlivou odměnou, kdy jsou zaměstnanci odměňováni pouze za své výkony. Nedochází tedy ke zbytečnému plýtvání penězi na odměny, na které zaměstnanci nemají nárok. Pokud jsou zaměstnanci odměňováni podle výkonu, může dojít ke zvýšené fluktuaci. Je to spojené s tím, že nejsou spokojení se způsobem odměňování a raději odejdou. Pokud jsou finanční prostředky šetřeny na úkor poskytování benefitů (nejsou dostupné moderní aplikace, systém je levný ale složitý), dochází ke zhoršení jejich následného čerpání. Ve faktoru č. 2 jsou obsaženy proměnné, které vedou ke zlepšení externího prostředí firmy. Používání cafeteria systému vede k lepší konkurenceschopnosti a ke zlepšení image společnosti. Tyto dvě proměnné patří do externího prostředí firmy a navzájem spolu souvisí. Pokud dojde ke zlepšení image společnosti, zlepší se tím i její konkurenceschopnost a naopak. Proměnné ve faktoru č. 3 se navzájem doplňují. Pokud jsou poskytovány benefity, které jsou zaměstnanci skutečně žádány, vede to k motivaci a spokojenosti zaměstnanců. Tyto dvě proměnné vystihují optimální využití, kdy jsou poskytovány pouze takové benefity, které zaměstnanci žádají a které je motivují. 27

28 3 SHRNUTÍ VÝSLEDKŮ V praktické části bylo pomocí dotazníkového šetření analyzováno používání cafeteria systému ve velkých firmách v ČR. Dotazníkem byly zjišťovány nejen důvody pro zavedení cafeteria systému, ale také příčiny, proč některé firmy tento systém nechtějí zavést. Z odpovědí v dotazníku vyplynulo, že zhruba třetina firem již tento flexibilní systém zavedla. Výzkumem bylo zjišťováno hned několik důležitých otázek, které se týkaly nejen důvodu zavedení systému, ale i formy jeho používání. Z odpovědí v dotazníku vyplynulo, že mezi tři nejdůležitější důvody, které vedly k zavedení cafeteria sytému patří poskytování benefitů, které jsou zaměstnanci skutečně žádány, motivace pro zaměstnance a spravedlivá odměna. První dva důvody, by se daly i očekávat, ale třetí nejčastější důvod je velmi zajímavý. Cafeteria systém by měl vést ke spravedlivému odměňování a tím k motivaci zaměstnanců a jejich spokojenosti. Celkem 34 respondentů jej tak i vnímá a považují spravedlivé odměňování za jednu z největších výhod tohoto systému. Spravedlivou odměnou by mělo být myšleno to, že zaměstnanci jsou odměňováni podle svého výkonu, nikoliv podle předem stanovené a pevně dané částky. Tím by cafeteria systém poztrácel jednu ze svých velkých výhod. Pokud se ale věnuje pozornost tomu, jak firmy své zaměstnance odměňují, lze zjistit, že pouze 11 respondentů odměňuje své zaměstnance podle pracovního výkonu. Tedy 23 respondentů sice považuje spravedlivou odměnu za jednu z největších výhod cafeteria systému, ale sami tuto přednost vůbec nevyužívají. Tato otázka byla analyzována i prostřednictvím faktorové analýzy, pomocí které se hledaly významné faktory, jež vedou k zavedení cafeteria systému. V dotazníku bylo původně napsáno 8 možností, ze kterých mohli respondenti vybírat maximálně 4 nejdůležitější. Těchto 8 odpovědí se faktorovou analýzou zredukovalo pouze na 3 významné faktory. Tyto faktory vystihují důvody, proč cafeteria systém zavést. Faktory jsou finanční aspekty, zlepšení externího prostředí firmy a optimální využití. Naopak nejvíce firem, 42 %, nechce flexibilní systém zavést z důvodu zvýšení administrativy. Tento důvod ale není příliš vážný, protože zvýšená administrativa se dá vyřešit tím, že cafeteria systém bude zajišťovat externí firma. Druhým důvodem pak jsou náklady na zavedení systému (25 %). Jedná se ale pouze o počáteční investici, 28

29 které se za pár let vrátí. Prostřednictvím tohoto systému dochází k úspoře finančních prostředků, které již nejsou zbytečně vynakládány na benefity, o které nikdo nestojí. Je ale na zvážení samotných firem, jestli tyto důvody převáží všechny klady, které systém přinese. Skutečnost, jestli zavedení cafeteria systému závisí na nějakém charakterizujícím faktoru firmy, bylo zjišťováno pomocí Chí-kvadrát testu nezávislosti. Jak z první výzkumné otázky: Závisí používání cafeteria systému na tom, zda jsou dané společnosti se zahraniční účastí, tak i z druhé výzkumné otázky: Závisí používání cafeteria systému na počtu zaměstnanců, není patrné, na čem je zavedení a používání cafeteria sytému závislé. V obou případech nedošlo k zamítnutí nulových hypotéz o nezávislosti. Proto nelze říct, že zavedení flexibilního systému je ovlivněno zahraniční spoluúčastí nebo počtem zaměstnanců. Firmy se tedy pro volbu cafeteria systému zřejmě rozhodují podle jiného kritéria. Třetí výzkumná otázka se pak zabývala tím, jestli je využívání externího dodavatele spojené s počtem zaměstnanců. Tato otázka se rovněž zkoumala testem nezávislosti. Z testu lze usoudit, že počet zaměstnanců dané organizace nemá vliv na zvolení externí firmy pro zajišťování cafeteria systému. Neplatí tedy, že firmy s vyšším počtem zaměstnanců by spíše volily externího dodavatele než firmy menší. Z výsledků testu se dá tedy usoudit, že pro velké firmy není vlastní zajišťování cafeteria systému příliš velkou zátěží. V opačném případě by zřejmě volily externí zajištění. Z dotazníku také bylo téměř ihned patrné, zda firmy se zahraniční účastí využívají častěji flexibilní systém. Vyplynulo z něj, že v cafeteria systému převažují firmy se zahraniční účastí. Tento poměr není příliš překvapující. V zahraničí je cafeteria systém známější a více rozšířený a tak společnosti, které jsou se zahraniční účastí, mají větší předpoklady k tomu, že i zde, v České republice, budou tento systém používat. Co se týče způsobu využívání cafeteria systému firmy nejvíce preferují volný způsob poskytování benefitů, který je omezený pouze výší příspěvku. Otázka ohledně průměrné výše příspěvku na jednoho zaměstnance za rok je také pozoruhodná. Nejvíce respondentů zvolilo nejvyšší a nejnižší částku a dělí je pouze pár procent. Bylo by tedy zajímavé dále podrobněji sledovat, co tyto odpovědi zapříčinilo a jestli je mezi tím nějaká souvislost. Ve valné většině firem jsou benefity prostřednictvím systému 29

30 nabízeny všem zaměstnancům bez rozdílu. Tito zaměstnanci pak mohou zaměstnanecké výhody čerpat nejčastěji pomocí papírových poukázek a prostřednictvím internetové aplikace. Zaměstnanci si mohou vybrané benefity změnit pouze jednou za rok. Většina firem také částku na benefity přiděluje konstantně bez nějakých větších rozdílů. Při spravování cafeteria systému využívá externí firmu necelá polovina respondentů. Dotazníkem byl také zjišťován nejoblíbenější benefit. Dalo by se říct, že nabídka benefitů v cafeteria systému i nabídka benefitů ve firmách, které jej nepoužívají, je velmi podobná. V nejoblíbenějších benefitech se neobjevil žádný, který by byl nějak výjimečný. 30

31 ZÁVĚR Předložená bakalářská práce se zabývala analýzou cafeteria systému ve velkých firmách v ČR. Cílem práce bylo zjistit, jak je cafeteria systém vnímán a používán firmami na území ČR. Pro naplnění cíle práce, analýze využívání cafeteria sytému, bylo použito dotazníkové šetření. Toto šetření proběhlo ve dvou termínech a to z toho důvodu, že při prvním oslovením odpověděl malý počet respondentů, kteří využívají cafeteria systém. Šetření v prvním období proběhlo od do Druhé období pak bylo od do Dotazník byl respondentům poslán elektronicky prostřednictvím aplikace Dokumenty Google. Analýza odpovědí získaných z dotazníkového šetření měla 3 části. První část pouze graficky znázornila četnosti a procentuální vyjádření respondentů. Tato část sloužila jako podklad pro následující použití statistických metod. Konkrétně pro neparametrické metody a metody vícerozměrné. Pro druhou a třetí část byly stanoveny čtyři výzkumné otázky a hypotézy, které byly ověřovány pomocí Chí-kvadrát testu nezávislosti a faktorovou analýzou. Platnost hypotéz byla ověřována ve statistickém programu SPSS, verze 19. Všechny stanovené nulové hypotézy nebyly zamítnuty. Pomocí testu nezávislosti tedy nebylo zjištěno, na čem závisí rozhodnutí o zavedení cafeteria systému. Jediné, co je z testu zřejmé, je, že rozhodnutí nezávisí na velikosti dané firmy ani na tom, zda má firma zahraniční účast. Rovněž nebylo prokázáno, že by využívání externí firmy pro zajištění cafeteria systému (tímto krokem lze zamezit zvýšení administrativy) bylo závislé na počtu zaměstnanců. Čtvrtá výzkumná otázka se zabývala tím, zda je možné určit, z jakých důvodu se firmy pro flexibilní systém zaměstnaneckých benefitů rozhodují. Tato otázka byla řešena pomocí faktorové analýzy. Použití tohoto statistického programu vedlo k rychlejšímu a efektivnějšímu řešení, než by bylo v případě výpočtu bez něj. Pomocí programu SPSS byly provedeny veškeré fáze výpočtů, pouze bylo nutné zadat metodu extrakce faktorů a rotaci faktorů. Jako metoda extrakce faktorů byla vybrána metoda hlavních komponent. Hlavním důvodem bylo, že jejím výsledkem většinou bývá jednoznačné řešení a stanovenými faktory je vysvětleno velké procento rozptylu. Z toho je patrné, že 31

32 získané faktory s velkou pravděpodobností správně vystihnou podstatu zjišťovaného problému. Rotace Varimax byla zvolena z toho důvodu, že nevytváří pouze jeden všeobecný faktor. Již z konstrukce možných odpovědí v dotazníku je zřejmé, že jeden faktor by jen obtížně vysvětloval důvody k zavedení cafeteria systému. Především z toho důvodu je zřejmé, proč nebyla vybrána rotace Quartimax nebo Equamax. Rotace Oblimin a Promax také nebyla vhodná, protože jsou používány, pokud se předpokládá, že faktory nemohou být nezávislé. Při faktorové analýze otázky zjišťující důvody, proč firmy zavádějí cafeteria systém není zřejmé, že by vzniklé faktory splňovaly tento předpoklad. Z výsledků dotazníkového šetření tedy vyplývá, že nebylo zjištěno, jaké firmy cafeteria systém zavádějí. Zato byly ale objasněny hlavní důvody k jeho používání, resp. odmítnutí. Pokud tedy firma uvažuje nad jeho zavedením, přinese jí tento flexibilní systém zlepšení po finanční stránce v oblasti odměňování zaměstnanců, zlepšení externího prostředí, kdy získá výhodu oproti konkurenci. A v neposlední řadě dojde i k optimálnímu využívání, kdy jsou poskytovány pouze benefity, které zaměstnanci sami žádají a tím jsou motivováni. Na druhou stranu firmy shledávají největší zápory systému ve zvýšení administrativy a v počátečních nákladech na jeho zavedení. Nejedná se ale o problémy, které nelze odstranit. Bylo by přínosné, pokud by byl takovýto výzkum proveden v budoucnu a jeho výsledky by byly následně porovnány s výsledky této práce. Zjistilo by se tak, jestli se cafeteria systém v podmínkách firem v ČR vyvíjí a zda pronikl i do firem, které jej předtím odmítaly. V případném dalším výzkumu by bylo dobré se zaměřit i na to, kolik let již firmy systém využívají a jak jsou s ním spokojeny. 32

Analýza dat z dotazníkových šetření

Analýza dat z dotazníkových šetření Analýza dat z dotazníkových šetření Cvičení 6. Rozsah výběru Př. Určete minimální rozsah výběru pro proměnnou věk v souboru dovolena, jestliže 95% interval spolehlivost průměru proměnné nemá být širší

Více

Stav Svobodný Rozvedený Vdovec. Svobodná 37 10 6. Rozvedená 8 12 8. Vdova 5 8 6

Stav Svobodný Rozvedený Vdovec. Svobodná 37 10 6. Rozvedená 8 12 8. Vdova 5 8 6 1. Příklad Byly sledovány rodinné stavy nevěst a ženichů při uzavírání sňatků a byla vytvořena následující tabulka četností. Stav Svobodný Rozvedený Vdovec Svobodná 37 10 6 Rozvedená 8 12 8 Vdova 5 8 6

Více

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta SEMESTRÁLNÍ PRÁCE STATISTICKÝ ROZBOR DAT Z DOTAZNÍKOVÉHO ŠETŘENÍ ANALÝZA VÝSLEDKŮ VYUŢITÍ PROJEKTOVÉHO ŘÍZENÍ V ESN Příjmení a jméno: Hrdá Sabina, Kovalčíková

Více

Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu

Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu K čemu slouží statistika Popisuje velké soubory dat pomocí charakteristických čísel (popisná statistika). Hledá skryté zákonitosti v souborech

Více

Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky

Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Bankovní účty (semestrální projekt statistika) Tomáš Hejret (hej124) 18.5.2013 Úvod Cílem tohoto projektu, zadaného

Více

ZX510 Pokročilé statistické metody geografického výzkumu

ZX510 Pokročilé statistické metody geografického výzkumu ZX510 Pokročilé statistické metody geografického výzkumu Téma: Explorační faktorová analýza (analýza hlavních komponent) Smysl a princip faktorové analýzy v explorační verzi není faktorová analýza určena

Více

Příklad: Test nezávislosti kategoriálních znaků

Příklad: Test nezávislosti kategoriálních znaků Příklad: Test nezávislosti kategoriálních znaků Určete na hladině významnosti 5 % na základě dat zjištěných v rámci dotazníkového šetření ve Šluknově, zda existuje závislost mezi pohlavím respondenta a

Více

Spokojenost se životem

Spokojenost se životem SEMINÁRNÍ PRÁCE Spokojenost se životem (sekundárních analýza dat sociologického výzkumu Naše společnost 2007 ) Předmět: Analýza kvantitativních revize Šafr dat I. Jiří (18/2/2012) Vypracoval: ANONYMIZOVÁNO

Více

Testování hypotéz a měření asociace mezi proměnnými

Testování hypotéz a měření asociace mezi proměnnými Testování hypotéz a měření asociace mezi proměnnými Testování hypotéz Nulová a alternativní hypotéza většina statistických analýz zahrnuje různá porovnání, hledání vztahů, efektů Tvrzení, že efekt je nulový,

Více

Obsah Úvod Kapitola 1 Než začneme Kapitola 2 Práce s hromadnými daty před analýzou

Obsah Úvod Kapitola 1 Než začneme Kapitola 2 Práce s hromadnými daty před analýzou Úvod.................................................................. 11 Kapitola 1 Než začneme.................................................................. 17 1.1 Logika kvantitativního výzkumu...........................................

Více

Program Statistica Base 9. Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D.

Program Statistica Base 9. Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Program Statistica Base 9 Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. OBSAH KURZU obsluha jednotlivých nástrojů, funkce pro import dat z jiných aplikací, práce s popisnou statistikou, vytváření grafů, analýza dat, výstupní

Více

ADDS cvičení 7. Pavlína Kuráňová

ADDS cvičení 7. Pavlína Kuráňová ADDS cvičení 7 Pavlína Kuráňová Analyzujte závislost věku obyvatel na místě kde nejčastěji tráví dovolenou. (dotazník dovolená, sloupce Jaký je Váš věk a Kde nejčastěji trávíte dovolenou) Analyzujte závislost

Více

5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza

5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza 5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza 5.1 Vícerozměrná data a vícerozměrná rozdělení Při zpracování vícerozměrných dat se hledají souvislosti mezi dvěma, případně

Více

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 3. 11.

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 3. 11. UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu Aplikace STAT1 Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 Jiří Neubauer, Marek Sedlačík, Oldřich Kříž 3. 11. 2012 Popis a návod k použití aplikace

Více

Seminář 6 statistické testy

Seminář 6 statistické testy Seminář 6 statistické testy Část I. Volba správného testu Chceme zjistit, zda se středeční a čtvrteční seminární skupiny liší ve výsledcích v 1. průběžné písemce ze statistiky. Chceme zjistit, zda 1. průběžná

Více

Statistické zpracování naměřených experimentálních dat za rok 2012

Statistické zpracování naměřených experimentálních dat za rok 2012 Statistické zpracování naměřených experimentálních dat za rok 2012 Popis dat: Experimentální data byla získána ze tří měřících sloupů označených pro jednoduchost názvy ZELENA, BILA a RUDA. Tyto měřící

Více

{ } ( 2) Příklad: Test nezávislosti kategoriálních znaků

{ } ( 2) Příklad: Test nezávislosti kategoriálních znaků Příklad: Test nezávislosti kategoriálních znaků Určete na hladině významnosti 5 % na základě dat zjištěných v rámci dotazníkového šetření ve Šluknově, zda existuje závislost mezi pohlavím respondenta a

Více

Kategorická data METODOLOGICKÝ PROSEMINÁŘ II TÝDEN 7 4. DUBNA dubna 2018 Lukáš Hájek, Karel Höfer Metodologický proseminář II 1

Kategorická data METODOLOGICKÝ PROSEMINÁŘ II TÝDEN 7 4. DUBNA dubna 2018 Lukáš Hájek, Karel Höfer Metodologický proseminář II 1 Kategorická data METODOLOGICKÝ PROSEMINÁŘ II TÝDEN 7 4. DUBNA 2018 4. dubna 2018 Lukáš Hájek, Karel Höfer Metodologický proseminář II 1 Typy proměnných nominální (nominal) o dvou hodnotách lze říci pouze

Více

ČVUT FAKULTA DOPRAVNÍ

ČVUT FAKULTA DOPRAVNÍ ČVUT FAKULTA DOPRAVNÍ 2011-2012 STATISTICKÝ PROJEKT STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ DOTAZNÍKU 2 40 ROMAN VOKÁČ VALERIYA SIMBAEVA Obsah 1. Úvod...1 2. Plány studentů po maturitě...2 3. Volba vysoké školy...3 4.

Více

NETMONITOR CONSUMER 8. VLNA

NETMONITOR CONSUMER 8. VLNA NETMONITOR CONSUMER 8. VLNA Internetoví uživatelé v ČR a jejich zvyky Doplňkový marketingový výzkum k projektu NetMonitor Témata výzkumu: využívání jednotlivých druhů pojištění způsob platby při online

Více

KONTINGENČNÍ TABULKY Komentované řešení pomocí programu Statistica

KONTINGENČNÍ TABULKY Komentované řešení pomocí programu Statistica KONTINGENČNÍ TABULKY Komentované řešení pomocí programu Statistica Vstupní data transformace před vložením Než data vložíme do tabulky ve Statistice, musíme si je předpřipravit. Označme si P Prahu, S Šumperk

Více

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z PŘEDMĚTU STATISTIKY

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z PŘEDMĚTU STATISTIKY ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ FAKULTA DOPRAVNÍ SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z PŘEDMĚTU STATISTIKY Facebook vs. studium Vypracovali: Martina Grivalská Nikola Karkošiaková Barbora Brůhová Obsah 1. Úvod 2. Dotazník 3.

Více

Určeno studentům středního vzdělávání s maturitní zkouškou, předmět: Marketing a management, téma: Marketingový výzkum

Určeno studentům středního vzdělávání s maturitní zkouškou, předmět: Marketing a management, téma: Marketingový výzkum Určeno studentům středního vzdělávání s maturitní zkouškou, předmět: Marketing a management, téma: Marketingový výzkum Pracovní list vytvořila: Mgr. Radka Drobná Období vytvoření VM: duben 2012 Klíčová

Více

LEKCE12 FAKTOROVÁ ANALÝZA vzorový výsledek cvičení

LEKCE12 FAKTOROVÁ ANALÝZA vzorový výsledek cvičení 1 LEKCE12 FAKTOROVÁ ANALÝZA vzorový výsledek cvičení 12.1 Pokuste se najít v položkách na nichž respondenti oceňovali jednotlivé prvky vybavenosti AQUAPARKU příbuznost voleb. Identifikujte v položkách

Více

Statistika. Semestrální projekt

Statistika. Semestrální projekt Statistika Semestrální projekt 18.5.2013 Tomáš Jędrzejek, JED0008 Obsah Úvod 3 Analyzovaná data 4 Analýza dat 6 Statistická indukce 12 Závěr 15 1. Úvod Cílem této semestrální práce je aplikovat získané

Více

Výsledky průzkumu Mapování rozvojových potřeb sociálních podniků a subjektů zaměstnávajících osoby znevýhodněné na trhu práce

Výsledky průzkumu Mapování rozvojových potřeb sociálních podniků a subjektů zaměstnávajících osoby znevýhodněné na trhu práce Výsledky průzkumu Mapování rozvojových potřeb sociálních podniků a subjektů zaměstnávajících osoby znevýhodněné na trhu práce Zpracovalo Regionální centrum podpory sociálního podnikání Centrum investic,

Více

ADDS cviceni. Pavlina Kuranova

ADDS cviceni. Pavlina Kuranova ADDS cviceni Pavlina Kuranova Testy pro dva nezávislé výběry Mannův Whitneyho test - Založen na Wilcoxnově statistice W - založen na pořadí jednotlivých pozorování (oba výběry spojeny do jednoho celku)

Více

LEKCE 11 FAKTOROVÁ ANALÝZA

LEKCE 11 FAKTOROVÁ ANALÝZA LEKCE 11 FAKTOROVÁ ANALÝZA Představuje způsob REDUKCE DAT: Jde o přeměnu souboru vzájemně korelovaných proměnných (matice jejich korelací) na menší soubor nekorelovaných faktorů, tento původní soubor reprezentující

Více

Employee Benefits 2010 Zaměstnanecké výhody v zotavující se ekonomice

Employee Benefits 2010 Zaměstnanecké výhody v zotavující se ekonomice Employee Benefits 2010 Zaměstnanecké výhody v zotavující se ekonomice Jiří Běťák ředitel ING Employee benefits ČR Praha 29.7.2010 www.ing.cz Historie výzkumu v oblasti zaměstnaneckých výhod V červnu tohoto

Více

Tomáš Karel LS 2012/2013

Tomáš Karel LS 2012/2013 Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není

Více

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta Semestrální práce z předmětu Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření Jméno: Lucie Krechlerová, Karel Kozma, René Dubský, David Drobík Ročník: 2015/2016

Více

Kvantitativní testování porovnání Alza.cz a Mall.cz

Kvantitativní testování porovnání Alza.cz a Mall.cz ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Kvantitativní testování porovnání Alza.cz a Mall.cz Semestrální práce B A4B39TUR Tomáš Novák 2012/2013 Obsah 1 Úvod... 3 1.1 Cíl práce... 3 1.2 Cílová skupina... 3

Více

Tomáš Karel LS 2012/2013

Tomáš Karel LS 2012/2013 Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není

Více

Uloha B - Kvantitativní test. Radek Kubica A7B39TUR. B1 Radek Kubica Kvantitativní testování Stránka 1

Uloha B - Kvantitativní test. Radek Kubica A7B39TUR. B1 Radek Kubica Kvantitativní testování Stránka 1 Uloha B - Kvantitativní test Radek Kubica A7B39TUR B1 Radek Kubica Kvantitativní testování 26.4.2014 Stránka 1 Obsah Úvod... 3 Nezávislé proměnné... 3 Závislé proměnné... 3 Popis uživatelů pro tento testování...

Více

Tabulka 1 Rizikové online zážitky v závislosti na místě přístupu k internetu N M SD Min Max. Přístup ve vlastním pokoji 10804 1,61 1,61 0,00 5,00

Tabulka 1 Rizikové online zážitky v závislosti na místě přístupu k internetu N M SD Min Max. Přístup ve vlastním pokoji 10804 1,61 1,61 0,00 5,00 Seminární úkol č. 4 Autoři: Klára Čapková (406803), Markéta Peschková (414906) Zdroj dat: EU Kids Online Survey Popis dat Analyzovaná data pocházejí z výzkumu online chování dětí z 25 evropských zemí.

Více

Hodnocení stavu životního prostředí - květen 2016

Hodnocení stavu životního prostředí - květen 2016 oe606 TISKOÁ ZPRÁA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav A ČR, v.v.i. Jilská, Praha Tel.: 26 0 2 E-mail: milan.tucek@soc.cas.cz Hodnocení stavu životního prostředí - 206 Technické parametry

Více

Máte rádi kávu? Statistický výzkum o množství vypité kávy napříč věkovým spektrem.

Máte rádi kávu? Statistický výzkum o množství vypité kávy napříč věkovým spektrem. Máte rádi kávu? Statistický výzkum o množství vypité kávy napříč věkovým spektrem. SEMESTRÁLNÍ PRÁCE STATISTIKA VYPRACOVALA: IRENA VALÁŠKOVÁ A BARBORA SLAVÍKOVÁ DNE: 29. 12. 2012 SKUPINA: 2 36 Obsah Pár

Více

Ilustrační příklad odhadu LRM v SW Gretl

Ilustrační příklad odhadu LRM v SW Gretl Ilustrační příklad odhadu LRM v SW Gretl Podkladové údaje Korelační matice Odhad lineárního regresního modelu (LRM) Verifikace modelu PEF ČZU Praha Určeno pro posluchače předmětu Ekonometrie Needitovaná

Více

VOLBA SAMOSTATNÉHO CENTRÁLNÍHO ÚTVARU LOGISTIKY VE VÝROBNÍM PODNIKU

VOLBA SAMOSTATNÉHO CENTRÁLNÍHO ÚTVARU LOGISTIKY VE VÝROBNÍM PODNIKU VOLBA SAMOSTATNÉHO CENTRÁLNÍHO ÚTVARU LOGISTIKY VE VÝROBNÍM PODNIKU THE CHOICE OF AN INDEPENDENT CENTRAL LOGISTICS DEPARTMENT IN A MANUFACTURING COMPANY Stanislav Koutný 1 Anotace: V rámci příprav na širší

Více

Testování hypotéz. Analýza dat z dotazníkových šetření. Kuranova Pavlina

Testování hypotéz. Analýza dat z dotazníkových šetření. Kuranova Pavlina Testování hypotéz Analýza dat z dotazníkových šetření Kuranova Pavlina Statistická hypotéza Možné cíle výzkumu Srovnání účinnosti různých metod Srovnání výsledků různých skupin Tzn. prokázání rozdílů mezi

Více

ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA BENEFITY

ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA BENEFITY ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA BENEFITY Výsledky průzkumu - dotazníkové šetření Praha, říjen 2016 Tato zpráva byla vytvořena pro potřebu jednání sociálních partnerů s vazbou na koncepční novelu zákoníku práce v souladu

Více

Zpracování studie týkající se průzkumu vlastností statistických proměnných a vztahů mezi nimi.

Zpracování studie týkající se průzkumu vlastností statistických proměnných a vztahů mezi nimi. SEMINÁRNÍ PRÁCE Zadání: Data: Statistické metody: Zpracování studie týkající se průzkumu vlastností statistických proměnných a vztahů mezi nimi. Minimálně 6 proměnných o 30 pozorováních (z toho 2 proměnné

Více

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7 4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7 testování hypotéz parametrické testy test hypotézy o střední hodnotě test hypotézy o relativní četnosti test o shodě středních hodnot testování hypotéz v MS Excel neparametrické

Více

Výběrové šetření o zdravotním stavu české populace (HIS CR 2002) Fyzická aktivita (VIII. díl)

Výběrové šetření o zdravotním stavu české populace (HIS CR 2002) Fyzická aktivita (VIII. díl) Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 12. 12. 2002 60 Výběrové šetření o zdravotním stavu české populace (HIS CR 2002) Fyzická aktivita (VIII. díl) Tato

Více

DOTAZNÍK MĚŘENÍ A ŘÍZENÍ VÝKONNOSTI PODNIKŮ - ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA

DOTAZNÍK MĚŘENÍ A ŘÍZENÍ VÝKONNOSTI PODNIKŮ - ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA Projekt Tvorba modelu pro měření a řízení výkonnosti podniků byl podpořen Grantovou agenturou ČR, reg. č. projektu 402/09/1739 DOTAZNÍK MĚŘENÍ A ŘÍZENÍ VÝKONNOSTI PODNIKŮ - ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA ZÁKLADNÍ CHARAKTERISTIKY

Více

Dotazník výzkumného šetření. 2. Uveďte nejvyšší stupeň dosaženého vzdělání? základní střední bez maturity / vyučen střední s maturitou vysokoškolské

Dotazník výzkumného šetření. 2. Uveďte nejvyšší stupeň dosaženého vzdělání? základní střední bez maturity / vyučen střední s maturitou vysokoškolské Přílohy Příloha A Dotazník výzkumného šetření 1. Jste v současné době v pracovním poměru? ano ne 2. Uveďte nejvyšší stupeň dosaženého vzdělání? základní střední bez maturity / vyučen střední s maturitou

Více

velmi dobře spíše dobře spíše špatně velmi špatně neví

velmi dobře spíše dobře spíše špatně velmi špatně neví TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská 1, Praha 1 Tel.: 86 840 19 E-mail: milan.tucek@soc.cas.cz Názory občanů na úroveň sociální zabezpečení v ČR a

Více

České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní Ústav aplikované matematiky, K611. Semestrální práce ze Statistiky (SIS)

České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní Ústav aplikované matematiky, K611. Semestrální práce ze Statistiky (SIS) České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní Ústav aplikované matematiky, K611 Semestrální práce ze Statistiky (SIS) Petr Procházka, Jakub Feninec Skupina: 97 Akademický rok: 01/013 Úvod V naší

Více

Zpracování náhodného vektoru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Zpracování náhodného vektoru. Ing. Michal Dorda, Ph.D. Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1 Př. 1: Cestující na vybraném spoji linky MHD byli dotazováni za účelem zjištění spokojenosti s kvalitou MHD. Legenda 1 Velmi spokojen Spokojen 3 Nespokojen 4 Velmi nespokojen

Více

Příklad 1. Korelační pole. Řešení 1 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 13

Příklad 1. Korelační pole. Řešení 1 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 13 Příklad 1 Máme k dispozici výsledky prvního a druhého testu deseti sportovců. Na hladině významnosti 0,05 prověřte, zda jsou výsledky testů kladně korelované. 1.test : 7, 8, 10, 4, 14, 9, 6, 2, 13, 5 2.test

Více

Statistické metody uţívané při ověřování platnosti hypotéz

Statistické metody uţívané při ověřování platnosti hypotéz Statistické metody uţívané při ověřování platnosti hypotéz Hypotéza Domněnka, předpoklad Nejčastěji o rozdělení, středních hodnotách, závislostech, Hypotézy ve vědeckém výzkumu pracovní, věcné hypotézy

Více

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI SEMESTRÁLNÍ PRÁCE

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI SEMESTRÁLNÍ PRÁCE TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta Studentská 2 461 17 Liberec 1 SEMESTRÁLNÍ PRÁCE STATISTICKÝ ROZBOR DAT Z DOTAZNÍKOVÝCH ŠETŘENÍ Gabriela Dlasková, Veronika Bukovinská Sára Kroupová, Dagmar

Více

Testování hypotéz. 1. vymezení základních pojmů 2. testování hypotéz o rozdílu průměrů 3. jednovýběrový t-test

Testování hypotéz. 1. vymezení základních pojmů 2. testování hypotéz o rozdílu průměrů 3. jednovýběrový t-test Testování hypotéz 1. vymezení základních pojmů 2. testování hypotéz o rozdílu průměrů 3. jednovýběrový t-test Testování hypotéz proces, kterým rozhodujeme, zda přijmeme nebo zamítneme nulovou hypotézu

Více

Statistika pro geografy

Statistika pro geografy Statistika pro geografy 2. Popisná statistika Mgr. David Fiedor 23. února 2015 Osnova 1 2 3 Pojmy - Bodové rozdělení četností Absolutní četnost Absolutní četností hodnoty x j znaku x rozumíme počet statistických

Více

Explorační faktorová analýza - analýza hlavních komponent

Explorační faktorová analýza - analýza hlavních komponent Explorační faktorová analýza - analýza hlavních komponent Faktorová analýza (FA) - ve své explorační verzi není primárně určena k meritorní analýze, to je neslouží k testování hypotéz ani k měření souvislostí

Více

Vyhodnocení evaluačních dotazníků

Vyhodnocení evaluačních dotazníků Projekt: Inovace profesních zdravotnických programů na OU, IPZP, reg. č. CZ.1.07/2.2.00/15.0020 Březen, 2013 Tento produkt byl spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky

Více

Občané o stavu životního prostředí květen 2012

Občané o stavu životního prostředí květen 2012 oe206 TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská, Praha Tel./fax: 26 0 2 E-mail: martin.buchtik@soc.cas.cz Technické parametry Občané o stavu životního prostředí

Více

Jana Vránová, 3. lékařská fakulta UK

Jana Vránová, 3. lékařská fakulta UK Jana Vránová, 3. lékařská fakulta UK Vznikají při zkoumání vztahů kvalitativních resp. diskrétních znaků Jedná se o analogii s korelační analýzou spojitých znaků Přitom předpokládáme, že každý prvek populace

Více

Regresní analýza 1. Regresní analýza

Regresní analýza 1. Regresní analýza Regresní analýza 1 1 Regresní funkce Regresní analýza Důležitou statistickou úlohou je hledání a zkoumání závislostí proměnných, jejichž hodnoty získáme při realizaci experimentů Vzhledem k jejich náhodnému

Více

Statistické testování hypotéz II

Statistické testování hypotéz II PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 9 Statistické testování hypotéz II Přehled testů, rozdíly průměrů, velikost účinku, síla testu Základní výzkumné otázky/hypotézy 1. Stanovení

Více

Výsledky sledování indikátoru ECI/TIMUR A.3: Mobilita a místní přeprava cestujících v Třebíči

Výsledky sledování indikátoru ECI/TIMUR A.3: Mobilita a místní přeprava cestujících v Třebíči Výsledky sledování indikátoru ECI/TIMUR A.3: Mobilita a místní přeprava cestujících v Třebíči Vydala: Týmová iniciativa pro místní udržitelný rozvoj Zpracovala: Zora Pištěcká http://www.timur.cz 2010 1.

Více

Test dobré shody v KONTINGENČNÍCH TABULKÁCH

Test dobré shody v KONTINGENČNÍCH TABULKÁCH Test dobré shody v KONTINGENČNÍCH TABULKÁCH Opakování: Mějme náhodné veličiny X a Y uspořádané do kontingenční tabulky. Řekli jsme, že nulovou hypotézu H 0 : veličiny X, Y jsou nezávislé zamítneme, když

Více

Technická univerzita v Liberci

Technická univerzita v Liberci Technická univerzita v Liberci Ekonomická fakulta Analýza výsledků z dotazníkového šetření Jména studentů: Adam Pavlíček Michal Karlas Tomáš Vávra Anna Votavová Ročník: 2015/2016 Datum odevzdání: 13/05/2016

Více

Korelační a regresní analýza. 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza

Korelační a regresní analýza. 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza Korelační a regresní analýza 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza Pearsonův korelační koeficient u intervalových a poměrových dat můžeme jako

Více

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii seminář 9. Statistické testování hypotéz

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii seminář 9. Statistické testování hypotéz PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii seminář 9 Statistické testování hypotéz Základní výzkumné otázky/hypotézy 1. Stanovení hodnoty parametru =stanovení intervalu spolehlivosti na μ, σ, ρ,

Více

Zjišťování spokojenosti. s poskytovanou službou

Zjišťování spokojenosti. s poskytovanou službou Zjišťování spokojenosti s poskytovanou službou v roce 2018 Souhrnná zpráva Obsah I. Úvod II. Metodika a analýza sběru dat III. Analýza dat IV. Hlavní poznatky a nastínění problémů pro další řešení 1) Vyhodnocení

Více

Statistická analýza jednorozměrných dat

Statistická analýza jednorozměrných dat Statistická analýza jednorozměrných dat Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Univerzita Pardubice, Pardubice 31.ledna 2011 Tato prezentace je spolufinancována Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem

Více

Zpráva z dotazníkového šetření: povědomí o programu mobility vysokoškolských studentů Erasmus a o pracovních stážích v programu Erasmus.

Zpráva z dotazníkového šetření: povědomí o programu mobility vysokoškolských studentů Erasmus a o pracovních stážích v programu Erasmus. Zpráva z dotazníkového šetření: povědomí o programu mobility vysokoškolských studentů Erasmus a o pracovních stážích v programu Erasmus. 1. Úvod: krátké shrnutí šetření Dotazníkové šetření probíhalo prostřednictvím

Více

IBM SPSS Exact Tests. Přesné analýzy malých datových souborů. Nejdůležitější. IBM SPSS Statistics

IBM SPSS Exact Tests. Přesné analýzy malých datových souborů. Nejdůležitější. IBM SPSS Statistics IBM Software IBM SPSS Exact Tests Přesné analýzy malých datových souborů Při rozhodování o existenci vztahu mezi proměnnými v kontingenčních tabulkách a při používání neparametrických ů analytici zpravidla

Více

Vyhodnocení dotazníkového šetření pro uživatele služby sociální rehabilitace ke kvalitě poskytované služby za rok 2017

Vyhodnocení dotazníkového šetření pro uživatele služby sociální rehabilitace ke kvalitě poskytované služby za rok 2017 Vyhodnocení dotazníkového šetření pro uživatele služby sociální rehabilitace ke kvalitě poskytované služby za rok 2017 Dotazníkové šetření ke kvalitě poskytované ambulantní a terénní služby sociální rehabilitace

Více

MAS Havlíčkův kraj, o. p. s.

MAS Havlíčkův kraj, o. p. s. Vyhodnocení dotazníku MAS Havlíčkův kraj, o. p. s. Listopad 2010 Zpracovala: Hana Půžová 1 Cíl dotazníkového šetření Dotazníkové šetření je jedním z nástrojů, jak lze zajistit názory nejenom členů Místní

Více

Šetření k Seznamu kvalifikovaných dodavatelů a Systémům certifikovaných dodavatelů

Šetření k Seznamu kvalifikovaných dodavatelů a Systémům certifikovaných dodavatelů Šetření k Seznamu kvalifikovaných dodavatelů a Systémům certifikovaných dodavatelů ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA Zpracovatel: Ministerstvo pro místní rozvoj ČR Odbor Veřejného investování Staroměstské náměstí 6 110

Více

Význam inovací pro firmy v současném období

Význam inovací pro firmy v současném období Význam inovací pro firmy v současném období Jan Heřman 25. říjen 2013 Uváděné údaje a informace vychází z výzkumného projektu FPH VŠE "Konkurenceschopnost" (projekt IGA 2, kód projektu VŠE IP300040). 2

Více

T E Z E K. na téma: Vzdělávání a rozvoj zaměstnanců ve sledovaném podniku

T E Z E K. na téma: Vzdělávání a rozvoj zaměstnanců ve sledovaném podniku Č E S K Á Z E M Ě D Ě L S K Á U N I V E R Z I T A V P R A Z E FAKULTA PROVOZNĚ EKONOMICKÁ T E Z E K D I P L O M O V É P R Á C I na téma: Vzdělávání a rozvoj zaměstnanců ve sledovaném podniku Vypracovala:

Více

SVAZ PRŮMYSLU A DOPRAVY ČR

SVAZ PRŮMYSLU A DOPRAVY ČR SVAZ PRŮMYSLU A DOPRAVY ČR Nejvýznamnější zaměstnavatelský svaz Jako respektovaný, nezávislý a společensky zodpovědný sociální partner obhajuje zájmy zaměstnavatelů a podnikatelů v České republice i v

Více

KLIMA ŠKOLY. Zpráva z evaluačního nástroje Klima školy. Škola Testovací škola - vyzkoušení EN, Praha. Termín

KLIMA ŠKOLY. Zpráva z evaluačního nástroje Klima školy. Škola Testovací škola - vyzkoušení EN, Praha. Termín KLIMA ŠKOLY Zpráva z evaluačního nástroje Klima školy Škola Testovací škola - vyzkoušení EN, Praha Termín 29.9.2011-27.10.2011-1 - Vážená paní ředitelko, vážený pane řediteli, milí kolegové! Dovolte, abychom

Více

Excel mini úvod do kontingenčních tabulek

Excel mini úvod do kontingenčních tabulek UK FHS Řízení a supervize v sociálních a zdravotnických organizacích (ZS 2005+) Kvantitativní metody výzkumu v praxi Excel mini úvod do kontingenčních tabulek (nepovinnáčást pro KMVP) Jiří Šafr jiri.safratseznam.cz

Více

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 10

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 10 PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 10 TESTY PRO NOMINÁLNÍ A ORDINÁLNÍ PROMĚNNÉ NEPARAMETRICKÉ METODY... a to mělo, jak sám vidíte, nedozírné následky. Smrť Analýza četností hodnot

Více

ČEŠTÍ ZAMĚSTNANCI A MOTIVACE

ČEŠTÍ ZAMĚSTNANCI A MOTIVACE ČEŠTÍ ZAMĚSTNANCI A MOTIVACE Štěpán Tůma 23. května 2018 BENEFITS AND REWARDS SERVICES A G E N D A 1. Kvalita života v práci 2. Výzkum motivace zaměstnanců 3. Segmentace Čechů podle motivace 4. Užitečnost

Více

Cvičení 12: Binární logistická regrese

Cvičení 12: Binární logistická regrese Cvičení 12: Binární logistická regrese Příklad: V roce 2014 konalo státní závěrečné zkoušky bakalářského studia na jisté fakultě 167 studentů. U každého studenta bylo zaznamenáno jeho pohlaví (0 žena,

Více

PŘÍLOHY. Příloha č. 1 - Vyjádření etické komise FTVS UK. Příloha č. 2 Informovaný souhlas. Příloha č. 3 Dotazník

PŘÍLOHY. Příloha č. 1 - Vyjádření etické komise FTVS UK. Příloha č. 2 Informovaný souhlas. Příloha č. 3 Dotazník PŘÍLOHY Příloha č. 1 - Vyjádření etické komise FTVS UK Příloha č. 2 Informovaný souhlas Příloha č. 3 Dotazník Příloha č. 4 Obrázky spoušťových bodů v oblasti ruky Příloha č. 5 Grafy Příloha č. 6 Tabulky

Více

Seminář 6 statistické testy

Seminář 6 statistické testy Seminář 6 statistické testy Část I. Volba správného testu Chceme zjistit, zda se Ježkovy a Širůčkovy seminární skupiny liší ve výsledcích v. průběžné písemce ze statistiky. Chceme zjistit, zda 1. průběžná

Více

ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE

ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE PROVOZNĚ EKONOMICKÁ FAKULTA PROVOZ A EKONOMIKA PREZENČNÍ STUDIUM TEZE K DIPLOMOVÉ PRÁCI: FAKTORY OVLIVŇUJÍCÍ VÝKONNOST A PRACOVNÍ ZAUJETÍ ZAMĚSTNANCŮ Autor DP: Vedoucí

Více

KORELACE. Komentované řešení pomocí programu Statistica

KORELACE. Komentované řešení pomocí programu Statistica KORELACE Komentované řešení pomocí programu Statistica Vstupní data I Data umístěná v excelovském souboru překopírujeme do tabulky ve Statistice a pojmenujeme proměnné, viz prezentace k tématu Popisná

Více

CELKOVÝ VÝSLEDEK - STRUČNÝ PŘEHLED. Zaměstnanecký průzkum - ukázka

CELKOVÝ VÝSLEDEK - STRUČNÝ PŘEHLED. Zaměstnanecký průzkum - ukázka CELKOVÝ VÝSLEDEK - STRUČNÝ PŘEHLED Zaměstnanecký průzkum - ukázka SOUHRN SPOKOJENOST NÁVRATNOST 1022 respondentů VÝSLEDEK ZA JEDNOTLIVÉ KATEGORIE IDENTIFIKACE 13% 26% 61% ANGAŽOVANOST 11% 27% 62% SPOKOJENOST

Více

KGG/STG Statistika pro geografy

KGG/STG Statistika pro geografy KGG/STG Statistika pro geografy 9. Korelační analýza Mgr. David Fiedor 20. dubna 2015 Analýza závislostí v řadě geografických disciplín studujeme jevy, u kterých vyšetřujeme nikoliv pouze jednu vlastnost

Více

Testování hypotéz. 1 Jednovýběrové testy. 90/2 odhad času

Testování hypotéz. 1 Jednovýběrové testy. 90/2 odhad času Testování hypotéz 1 Jednovýběrové testy 90/ odhad času V podmínkách naprostého odloučení má voák prokázat schopnost orientace v čase. Úkolem voáka e provést odhad časového intervalu 1 hodiny bez hodinek

Více

VÝSLEDKY VÝZKUMU. indikátor ECI/TIMUR A.1 SPOKOJENOST OBYVATEL S MÍSTNÍM SPOLEČENSTVÍM V PROSTĚJOVĚ

VÝSLEDKY VÝZKUMU. indikátor ECI/TIMUR A.1 SPOKOJENOST OBYVATEL S MÍSTNÍM SPOLEČENSTVÍM V PROSTĚJOVĚ VÝSLEDKY VÝZKUMU indikátor ECI/TIMUR A.1 SPOKOJENOST OBYVATEL S MÍSTNÍM SPOLEČENSTVÍM V PROSTĚJOVĚ Realizace průzkumu, zpracování dat a vyhodnocení: Střední odborná škola podnikání a obchodu, spol. s r.o.

Více

Výsledky sledování indikátoru ECI/TIMUR A.3: Mobilita a místní přeprava cestujících v Třebíči

Výsledky sledování indikátoru ECI/TIMUR A.3: Mobilita a místní přeprava cestujících v Třebíči Výsledky sledování indikátoru ECI/TIMUR A.3: Mobilita a místní přeprava cestujících v Třebíči Vydala: Týmová iniciativa pro místní udržitelný rozvoj Zpracovala: Michaela Pomališová http://www.timur.cz

Více

Statistické vyhodnocení průzkumu funkční gramotnosti žáků 4. ročníku ZŠ

Statistické vyhodnocení průzkumu funkční gramotnosti žáků 4. ročníku ZŠ Statistické vyhodnocení průzkumu funkční gramotnosti žáků 4. ročníku ZŠ Ing. Dana Trávníčková, PaedDr. Jana Isteníková Funkční gramotnost je používání čtení a psaní v životních situacích. Nejde jen o elementární

Více

er Jilská 1, Praha 1 Tel.:

er Jilská 1, Praha 1 Tel.: TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská, Praha Tel.: 86 80 9 E-mail: milan.tucek@soc.cas.cz Názor na zadlužení obyvatel a státu leden Technické parametry

Více

Zaměstnanecké benefity na konci ekonomické krize

Zaměstnanecké benefity na konci ekonomické krize Zaměstnanecké benefity na konci ekonomické krize Kateřina Štěrbová ředitelka ING Employee benefits ČR 28. srpna 2014, Praha www.ingpojistovna.cz Historie výzkumu v oblasti zaměstnaneckých výhod V červenci

Více

Vliv reklamy na studenty

Vliv reklamy na studenty Vliv reklamy na studenty Tématem našeho statistického průzkumu byla reklama. Rozhodli jsme se vytvořit několik jednoduchých otázek a prostřednictvím internetové ankety získat kýžené odpovědi z řad studentů.

Více

Z mých cvičení dostalo jedničku 6 studentů, dvojku 8 studentů, trojku 16 studentů a čtyřku nebo omluveno 10 studentů.

Z mých cvičení dostalo jedničku 6 studentů, dvojku 8 studentů, trojku 16 studentů a čtyřku nebo omluveno 10 studentů. Neparametricke testy (motto: Hypotézy jsou lešením, které se staví před budovu a pak se strhává, je-li budova postavena. Jsou nutné pro vědeckou práci, avšak skutečný vědec nepokládá hypotézy za předmětnou

Více

er150213 Jilská 1, Praha 1 Tel.: 286 840 129 E-mail: milan.tucek@soc.cas.cz

er150213 Jilská 1, Praha 1 Tel.: 286 840 129 E-mail: milan.tucek@soc.cas.cz er0 TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská, Praha Tel.: 86 80 9 E-mail: milan.tucek@soc.cas.cz Názor na zadlužení obyvatel a státu leden 0 Technické

Více

A7B39TUR - Semestrální práce

A7B39TUR - Semestrální práce A7B39TUR - Semestrální práce Úloha B1 Kvantitativní testování Vojtěch Kaiser 1 Obsah 1 Úvod 3 2 Cílová skupina 3 3 Příprava testu 3 3.1 Hypotéza 3 3.2 Nulová hypotéza 3 3.3 Testovací metoda 3 3.4 Dotazník

Více

Korelace. Komentované řešení pomocí MS Excel

Korelace. Komentované řešení pomocí MS Excel Korelace Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Tabulka se vstupními daty je umístěna v oblasti A2:B84 (viz. obrázek) Prvotní představu o tvaru a síle závislosti docházky a počtu bodů nám poskytne

Více

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ FAKULTA DOPRAVNÍ

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ FAKULTA DOPRAVNÍ ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ FAKULTA DOPRAVNÍ SEMESTRÁLNÍ PRÁCE ZE STATISTIKY Znalosti pravidel silničního provozu žáků páté až deváté třídy 1. ZŠ Podbořany Skupina: 2 38 Ak. rok: 2011/2012 Autoři: Ladislav

Více

Kontrola: Sečteme-li sloupec,,četnost výskytu musí nám vyjít hodnota rozsahu souboru (našich 20 žáků)

Kontrola: Sečteme-li sloupec,,četnost výskytu musí nám vyjít hodnota rozsahu souboru (našich 20 žáků) Základní výpočty pro MPPZ Teorie Aritmetický průměr = součet hodnot znaku zjištěných u všech jednotek souboru, dělený počtem všech jednotek souboru Modus = hodnota souboru s nejvyšší četností Medián =

Více

Zpráva o testu dřevin na pozemku ve Stachách na Šumavě

Zpráva o testu dřevin na pozemku ve Stachách na Šumavě Ústřední kontrolní a zkušební ústav zemědělský Oddělení půdy a lesnictví Zpráva o testu dřevin na pozemku ve Stachách na Šumavě Průběžná zpráva Zpracoval: Ing. Dušan Reininger, Ph.D Dr.Ing. Přemysl Fiala

Více