M742. Socioekonomické skóre domácnosti a ABCDE klasifikace 2013

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "M742. Socioekonomické skóre domácnosti a ABCDE klasifikace 2013"

Transkript

1 M742 Socioekonomické skóre domácnosti a ABCDE klasifikace 2013 Prosinec 2012

2 Obsah 1 Úvod Socioekonomické klasifikace ABCDE klasifikace z roku Definice ESOMAR verze Odvození české národní verze Nedostatky ABCDE klasifikací z roku Socioekonomické skóre a ABCDE klasifikace Obecné principy konstrukce klasifikace Konstrukce socioekonomického skóre domácnosti Kategorizace skóre za účelem získání ABCDE klasifikace Vlastnosti socioekonomického skóre a ABCDE klasifikace Vlastnosti socioekonomického skóre a nové ABCDE klasifikace Popisy jednotlivých ABCDE kategorií Budoucí aktualizace definice ABCDE klasifikace Pokyny pro práci se socioekonomickým skóre a ABCDE klasifikací Závěr Příloha 1 - Vzorový dotazník pro ABCDE klasifikaci Příloha 2 - Výpočet ABCDE 2013 platný pro rok

3 1 Úvod Tento materiál popisuje konstrukci spolu souvisejících proměnných Socioekonomické skóre domácnosti a ABCDE klasifikace 2013 vyvinutých a navržených společností MEDIARESEARCH, a.s. (zde obsažená definice proměnných je platná pro kalendářní rok 2013). Tyto proměnné budou od přidány mj. do výstupních dat Projektu elektronického měření sledovanosti televize realizovaného společností MEDIARESEARCH, a.s. pro Asociaci televizních organizací (ATO). Materiál je určen následujícím subjektům: ATO jakožto přehledné shrnutí definice dvou nových proměnných, resp. jako doplnění metodické dokumentace projektu PEM. Ostatním subjektům na poli mediálních, lifestylových, spotřebitelských či jiných výzkumů, které by se rozhodly tyto proměnné do dat svých výzkumů také zařadit. Uživatelům či potenciálním uživatelům dat, ve kterých se tyto proměnné budou nacházet, aby jim pomohl porozumět jejich podstatě a významu a umožnil jim s nimi efektivně pracovat. Materiál je tedy veřejný, doporučený k šíření všem, kterých se toto téma týká nebo je zajímá. V projektu PEM i v jiných výzkumech v ČR byly od roku 2006 do současnosti používány dvě verze ABCDE klasifikace, vycházející z konceptu ESOMAR (1991 1, 1997). Motivací pro společnost MEDIARESEARCH přijít s úplně novým vlastním konceptem socioekonomické ABCDE klasifikace byl fakt, že obě stávající klasifikace trpěly několika nedostatky, navíc prohlubujícími se v čase. Proto jsme se rozhodli našim klientům nabídnout náhradu za tyto stávající klasifikace výsledkem jsou proměnné popisované v tomto materiálu. Chtěli bychom poděkovat našim klientům sdruženým v ATO za podnětné diskuse a zpětnou vazbu k nové ABCDE klasifikaci (jmenovitě pak společnosti Mindshare). Stejné díky patří i doc. Milanu Tučkovi ze SOÚ AV, společnosti Median a organizaci ESOMAR. Jsme přesvědčeni, že nová ABCDE klasifikace 2013 představuje výrazný kvalitativní posun oproti dnes používaným klasifikacím a každému tedy doporučujeme přechod na novou klasifikaci. Kvality nové ABCDE klasifikace jsme kdykoli připraveni vysvětlovat a obhájit. V tomto materiálu samozřejmě není prostor pro detailní a úplné vysvětlení všech nevýhod stávajících klasifikací a naopak kvalit ABCDE klasifikace nové. Pokusíme se o to alespoň velice stručně s tím, že zájemci o vysvětlení se mohou obracet s konkrétními dotazy na naši společnost (kontakt na konci dokumentu). Hlavním úkolem materiálu je popsat konstrukci nové ABCDE klasifikace 2013, počínaje vzorovým dotazníkem pro získání potřebných informací o domácnosti, následujíce přesnými vzorci a parametry pro její odvození a konče uživatelskou interpretací těchto proměnných a jistým rámcovým návodem na jejich používání. 1 Eurodemographics? Nearly there! Progress report of the ESOMAR working party on "Harmonization of demographics". ESOMAR congress, Luxembourg, September

4 Veškeré numerické výsledky obsažené v tomto materiálu jako ilustrace vlastností nové ABCDE klasifikace jsou založeny na datech Zaváděcího výzkumu 2012 (dále jen ZV ), který je součástí projektu PEM na léta Realizován byl v první polovině roku 2012 na domácnostech reprezentujících celou populaci domácností ČR. Děkujeme ATO za souhlas s použitím těchto dat v tomto veřejném materiálu. Dokument je organizován následujícím způsobem: Kapitola 2 obsahuje stručný úvod do tématu socioekonomických klasifikací, včetně letmého přehledu v zahraničí používaných klasifikací. Kapitola 3 popisuje stávající ABCDE klasifikace vycházejících z konceptu ESOMAR (1991, 1997) včetně výčtu některých jejich nejpodstatnějších nedostatků. Kapitola 4 obsahuje popis konstrukce definice socioekonomického skóre domácnosti a ABCDE klasifikace Vzorový dotazník a přesný výpočet klasifikace včetně číselných parametrů jsou umístěny do dvou příloh na konci tohoto dokumentu. Kapitola 5 obsahuje numerické ilustrace vlastností obou nových proměnných na datech ZV 2012, včetně slovního popisu jednotlivých ABCDE skupin. Kapitola 6 popisuje systém budoucích aktualizací definice socioekonomického skóre a ABCDE klasifikace Kapitola 7 obsahuje pokyny a doporučení pro uživatele obou nových proměnných. 4

5 2 Socioekonomické klasifikace Socioekonomická klasifikace je klasifikace domácností (méně často jednotlivců), která v obecné rovině zařazuje domácnosti do určitých (hierarchických, ordinálních) kategorií na základě jejich ekonomického, sociálního a vzdělanostního kapitálu. V dnešní sociologii neexistuje jednotná a finální definice termínu sociální třída (včetně diskusí, zda a v jaké podobě sociální třídy v realitě existují) a stejně tak neexistuje univerzální přístup k socioekonomické klasifikaci. Ve světě se používá velké množství různých klasifikací, které nesou přívlastek socioekonomická, případně se používají anglické pojmy jako Social class, Social grade, Social status, Socio-economic level apod. Mezi sociology je populární např. EGP (Erikson, Goldthorpe, Portocarero) 2, což je klasifikace povolání resp. postavení v zaměstnání (podnikatel, manažer, profesionál, dělník atd.). Velice podobná je klasifikace European Socio-economic Classification (ESeC) 3 vytvořená na objednávku Evropské unie mezi léty 2004 a Dále např. spojitý index ISEI, který řadí povolání dle průměrného vzdělání a příjmů jejich nositelů (avšak do klasifikace jako takové vstupuje následně pouze informace o povolání). Jmenovat můžeme např. KZAM, českou adaptaci mezinárodní klasifikace povolání ISCO-08 (International Standard Classification of Occupations) 4. Ve Velké Británii je používána sociální klasifikace dle National Readership Survey se třídami A, B, C1, C2, D a E, opět založena na informacích o polování respondenta 5. Žádná z výše zmíněných klasifikací však není podle našeho názoru vhodná pro použití v mediálním výzkumu a plánování, protože všechny jsou založeny pouze na informaci o povolání a nezahrnují v sobě nijak další podstatné informace jako je vzdělání či vybavenost domácnosti respondenta. Klasifikace dle ESOMAR 1997 (dokument bohužel není k dispozici online), jejíž adaptací vznikly v ČR od roku 2006 používané dvě verze ABCDE klasifikace, již zahrnuje vzdělání hlavy a (v případě ekonomicky neaktivních hlav) vybavenost domácnosti pro klasifikaci domácnosti, avšak její způsob konstrukce a z toho vyplývající vlastnosti nejsou příliš šťastné (podrobnosti v kapitole 3). Inspirativní je TGI Global SEL (Social-economic Levels) 6, který agreguje více informací (vzdělání, mediálněspotřební chování a vybavenost) pomocí spojitého skóre, ze kterého jsou následně utvářeny kategorie socioekonomické úrovně o velikostech 10 %, 20 %, 30 % a 40 % (princip pyramidy). Avšak pro všeobecné používání v ČR je i tato klasifikace nevhodná, protože se především snaží o srovnatelnost napříč značně odlišnými zeměmi (Brazílie, Čína, Německo apod.). 2 viz 3 viz https://www.iser.essex.ac.uk/archives/esec 4 viz 5 viz 6 viz či 5

6 Často diskutovanou je otázka mezinárodní srovnatelnosti socioekonomických klasifikací. Zde jsou problémem výrazné rozdíly ve vzdělávacích systémech zemí (a z toho vyplývající problémy se začleněním informace o vzdělání osob), rozdíly v socioekonomickém postavení profesí či rozdílná ekonomická úroveň, kulturní zvyklosti apod., které činí obtížné definovat společný seznam předmětů vybavenosti pro odlišné země. Co by obecně měla socioekonomická klasifikace vyjadřovat? V zásadě jde o jistý mix těchto aspektů (přičemž tyto se vzájemně ovlivňují): Čistý měsíční příjem (kupní síla) Nejvyšší dokončené vzdělání (zastupuje socio-kulturní složku statusu) Sociální postavení (student, pracující, nezaměstnaný, rodičovská dovolená, důchodce) Postavení v zaměstnání (pozice v rámci manažerského žebříčku, počet podřízených atd.) Úroveň kvalifikace potřebná pro vykonávané povolání, jeho společenská prestiž Akumulované bohatství (vlastní byt či dům, chata/chalupa, auto, počítač atd.) Vlastnictví/užívání výdobytků moderní doby: nové auto, internet, chytrý mobilní telefon, LCD/LED/plazmová televize atd. (marketing se snaží zaměřit na early adopters, super consumers apod.). Socioekonomická klasifikace by rozhodně měla pozitivně korelovat se vším výše uvedeným. Jinou věcí je, na základě kterých proměnných bude tato klasifikace přímo definována. Mohou existovat pádné důvody, proč danou informaci nezahrnout přímo do definice klasifikace. Některé informace jsou obtížně dotazovatelné (např. osobní míra kultivovanosti), jiné informace mají problém sdělovat respondenti (např. příjem). Vždy se samozřejmě snažíme vycházet z toho, co již je obsaženo v dostupných datových balících a co příliš nezatíží budoucí respondenty. Jako z těchto hledisek ideální proměnné se jeví být zejména: Nejvyšší dokončené vzdělání Sociální postavení (student, nezaměstnaný, v domácnosti, na rodičovské dovolené, nepracující důchodce, zaměstnanec, OSVČ, podnikatel) Postavení v zaměstnání (zaměstnanec bez podřízených, nižší vedoucí pracovník, vyšší vedoucí pracovník, ředitel podniku apod.) Vlastnictví vybraných předmětů dlouhodobé spotřeby: dům/byt, chata/chalupa, osobní automobil, osobní počítač, připojení k internetu atd. Existuje několik možností, na jaké úrovni socioekonomickou klasifikaci definovat a vyhodnocovat. V zásadě se nabízí úroveň jednotlivců a úroveň domácností. V ČR je odjakživa zvykem pracovat v definici ABCDE klasifikace s úrovní domácnosti. Toto je podpořeno tezí, že členové jedné domácnosti spolu beztak svoji socioekonomickou úroveň sdílejí. Celá domácnost, stejně jako všichni její členové, tak je zařazena do stejné ABCDE třídy. 6

7 Úloha definovat socioekonomickou (ABCDE) klasifikaci je v podstatě úlohou predikční. Každá domácnost má svoji skutečnou socioekonomickou úroveň, kterou bychom mohli zjistit např. prostudováním profesních životopisů všech jejích členů, výplatních pásek, výpisů z bankovních účtů, katastru nemovitostí, obchodního rejstříku, inspekcí přímo v domácnosti a osobním rozhovorem se členy domácnosti. V praxi pak skutečnou socioekonomickou úroveň domácnosti pouze predikujeme na základě relativně snadno zjistitelných informací, jako je vzdělání a socioekonomické postavení hlavy domácnosti apod. Protože onu skutečnou socioekonomickou úroveň nikdy nebudeme znát na žádném statisticky relevantním vzorku domácností (tušíme jí např. o okruhu našich rodinných příslušníků a přátel), nemůžeme přímo kvantifikovat přesnost predikce, které se volbou konkrétní definice ABCDE klasifikace dopouštíme. Stále však existuje mnoho kritérií, na základě kterých lze kvalitu konkrétní ABCDE klasifikace posoudit: Jasná, stručná a transparentní definice. Definice využívá jen precizně uchopitelné a realisticky zjistitelné informace (tj. získání informací také není příliš zdlouhavé či obtížné). Rozumný počet kategorií, praktické rozložení domácností v rámci kategorií a jeho případný (ne)vývoj v čase, míra a charakter (ne)migrací jedné domácnosti v rámci kategorií v čase. Silná monotónní a "hladká" závislost s klíčovými dílčími ukazateli socioekonomické úrovně (např. vzdělání hlavy, příjem domácnosti atd.). "Informační eficience", tj. zda v sobě definice agreguje všechny informace o domácnosti, které máme k dispozici. 7

8 3 ABCDE klasifikace z roku 2005 V této kapitole stručně popíšeme ABCDE klasifikace používané v ČR od roku Z podnětu ATO byla na podzim roku 2004 ustavena komise zástupců především výzkumných a mediálních agentur, která se zabývala sjednocením socioekonomické klasifikace ve výzkumech používaných k mediálnímu plánování (TVmetrový projekt, Media projekt a MML-TGI). V dubnu 2005 vydala tato pracovní skupina zprávu ABCDE klasifikace - Návrh nového přístupu - Výstup komise o ABCDE klasifikaci. Komise konstatovala, že ABCDE klasifikace používané do roku 2005 na českém mediálním trhu nedávají plně srovnatelné výsledky a je proto žádoucí provést jejich harmonizaci. Komise navrhovala používat nově dvě různé ABCDE klasifikace: a. Klasifikace konstruovaná dle konceptu ESOMAR (1997). b. Česká národní klasifikace, která kombinuje proměnnou dle bodu a. s příjmem domácnosti. Doporučení komise byla následně schválena metodologickou komisí ATO a od ledna 2006 byla v projektu PEM používána nová ABCDE klasifikace (resp. její dvě verze), stejně jako v ostatních významných mediálních výzkumech (v současné době i v Radioprojektu a NetMonitoru). 3.1 Definice ESOMAR verze ESOMAR verze (ES verze) stávající ABCDE klasifikace (od roku 2006) je odlišně definována pro domácnosti s ekonomicky aktivní hlavou (zaměstnanci, OSVČ, podnikatelé) a pro domácnosti s ekonomicky neaktivní hlavou (studenti, osoby v domácnosti a na rodičovské dovolené, nezaměstnaní a nepracující důchodci). Definice využívá následující proměnné: Ekonomicky aktivní hlava: o Nejvyšší dokončené vzdělání hlavy o Postavení v zaměstnání a povolání hlavy domácnosti Ekonomicky neaktivní hlava: o Nejvyšší dokončené vzdělání hlavy o Vlastnictví vyjmenovaných 10 předmětů Za hlavu domácnosti je brána osoba přinášející do domácnosti největší příjem (tzv. Main Income Earner, MIE). Nejprve se podívejme na nejvyšší dokončené vzdělání hlavy. ESOMAR definice pracuje s tzv. TEA (Terminal Education Age), tedy věkem, kdy daná osoba ukončila svá soustavná studia. V ČR není používání TEA obvyklé a bylo třeba kategorizaci TEA napojit na běžné stupně nejvyššího dokončeného vzdělání používané v ČR. To bylo provedeno pomocí následující tabulky: 8

9 TEA dle ESOMAR Nejvyšší dokončené vzdělání v ČR 21 let a více Vysokoškolské (nad úroveň bakalář) let Vyšší odborné (VOŠ), VŠ do bakaláře včetně let Střední s maturitou (i více SŠ), včetně nástavby 14 let Střední bez maturity, vyučení 13 let a méně Základní a bez vzdělání Druhou složkou definice ABCDE kategorie pro domácnosti s ekonomicky aktivní hlavou je její postavení v zaměstnání. Kategorie jsou popsány v následující tabulce: Skupina PH1 PH2 PH3 PH4 PH5 PH6 PH7 PH8 PH9 PH10 PH11 PH12 PH13 PH14 PH15 PH16 Popis Nejvyšší management, ředitelé a top manageři, s odpovědností za více jak 6 prac. Profesionálové na živnostenský list, pracující samostatně (OSVČ) Profesionálové v zaměstnaneckém poměru Nejvyšší management, ředitelé a top manageři, s odpovědností za 5 a méně prac. Střední a nižší management s odpovědností za 6 a více pracovníků Střední a nižší management s odpovědností za 5 a méně pracovníků Vlastník firmy (plně vlastní, spoluvlastník, partner), podnikatel, vlastník obchodu, řemeslník atd. s 6 a více zaměstnanci Zaměstnanci pracující zejména v kanceláři, kancelářské profese Vlastník firmy (plně vlastní, spoluvlastník, partner), podnikatel, vlastník obchodu, řemeslník atd. s 5 a méně zaměstnanci Student Zaměstnanci v nemanuálních profesích, v jejichž charakteru práce nepřevažují kancelářské činnosti, ale cestování, služby, nabízení produktů apod. Farmáři, rybáři V domácnosti Supervizoři, kvalifikovaní manuální pracovníci Jiné (nekvalifikované) manuální profese V důchodu, nepracuje z důvodu nemoci, nezaměstnaný (dlouhodobě, nebo krátkodobě) Tyto kategorie jsou přesně převzaty z definice ESOMAR Jejich určení probíhá na základě sociálního postavení a dále pro zaměstnance dle postavení v zaměstnání (podřízení) a kategorizace povolání (KZAM). Výsledná ABCDE kategorie pro domácnosti s ekonomicky aktivní hlavou je získána zkombinováním obou vstupů dle následující tabulky (převzato dle ESOMAR): 9

10 Vzdělání hlavy ELEKTRONICKÉ MĚŘENÍ SLEDOVANOSTI TELEVIZE METODOU TV METRŮ V ČR Povolání hlavy 1, 2 3, 5 4, 6, , 9 11, VŠ magisterské a vyšší A A B B C1 C1 D VOŠ a VŠ bakaláři A B C1 C1 C2 C2 D Střední s maturitou B C1 C2 D D D E1 Střední bez maturity, vyučení C1 D D E1 E1 E1 E3 Základní a bez vzdělání D D D E3 E2 E2 E3 V případě domácností s ekonomicky neaktivní hlavou (kategorie PH10, PH13 a PH16) je prvním vstupem opět vzdělání hlavy domácnosti. Druhým vstupem je v tomto případě vlastnictví vybraných předmětů domácností. Předmětů je celkem 10 a jde o upravený seznam dle ESOMAR (spolu s % domácností, které daný předmět vlastní dle výsledků ZV 2012): Předmět vybavenosti % domácností ESOMAR předmět Barevná TV 96.3% Barevná TV Mikrovlnná trouba 84.9% Fritovací hrnec Počítač 62.3% Počítač Přístup na Internet 59.6% Fotoaparát DVD nebo video 59.3% Videorekordér Elektrická vrtačka 56.9% Elektrická vrtačka Automobil mladší 10 let 35.6% 2 a více automobilů Videokamera 18.9% Videokamera Chata, chalupa 10.3% Druhý či letní domov Domácí kino 9.9% Radiobudík Změna předmětů vybavenosti oproti ESOMAR byla motivovaná jednak vývojem v čase (ESOMAR seznam definoval minimálně již v roce ) a jednak vzhledem k odlišné úrovni vybavenosti českých domácností oproti západní Evropě. Je určen počet z těchto předmětů, které domácnost vlastní, a ten spolu se vzděláním hlavy domácnosti určí její ABCDE kategorii dle následující tabulky: 7 Eurodemographics? Nearly there! Progress report of the ESOMAR working party on "Harmonization of demographics". ESOMAR congress, Luxembourg, September

11 ABCDE dle ESOMAR Vzdělání hlavy ELEKTRONICKÉ MĚŘENÍ SLEDOVANOSTI TELEVIZE METODOU TV METRŮ V ČR Počet vlastněných předmětů VŠ magisterské a vyšší A A B C1 C1 D VOŠ a VŠ bakaláři A B B C2 C2 D Střední s maturitou B C1 C1 E1 E1 E2 Střední bez maturity, vyučení C1 C2 C2 E1 E2 E3 Základní a bez vzdělání D D D E2 E2 E3 3.2 Odvození české národní verze Zavedení české národní (CZ) verze ABCDE klasifikace bylo motivováno snahou dosáhnout lepší diversifikace příjmu domácnosti pomocí této klasifikace (ESOMAR verze diversifikuje příjem jen velice málo). Kvůli tomu byla CZ verze ABCDE klasifikace definována pomocí ESOMAR verze a tzv. indexu životního minima. Ten se spočte jako poměr celkového měsíčního čistého příjmu domácnosti a minimálních životních nákladů, které jsou určeny jako Minimální životní náklady v Kč = x (počet osob v domácnosti) Tento vzorec odráží fakt, že životní minimum domácnosti roste s počtem jejích členů (o Kč na osobu), avšak ne přímo úměrně, ale existuje i jakýsi měsíční "paušál" na jednu domácnost (2 632 Kč). Tyto dvě konstanty jsou jednou za rok upravovány na základě inflace (zde uvedené konkrétní číselné hodnoty jsou stavem v roce 2012). Pro každou z 8 tříd ES verze ABCDE klasifikace byly určeny 4 hranice pro index životního minima. Při překročení nejvyšších z hranic je ES kategorie zlepšena o 2 stupně, při překročení druhé nejvyšší hranice, avšak nikoli nejvyšší hranice, je ABCDE třída zlepšena jen o 1 stupeň. Podobně se provádí případné zhoršené ABCDE třídy. Tam, kde již nelze ABCDE kategorie dále zlepšit/zhoršit, nejsou příslušné hranice indexu životního minima definovány. Konkrétní hodnoty 4 hranic pro každou z 8 ABCDE kategorií (ES verze) shrnuje následující tabulka: Hranice indexu přesun o životního minima A B C C D E E E

12 3.3 Nedostatky ABCDE klasifikací z roku 2005 Stávající ABCDE klasifikace (její ES i CZ verze) mají několik slabých míst, které nás vedli k tomu, nabídnout našim klientům alternativu na kvalitativně vyšší úrovni. Následující výčet obsahuje nejzásadnější nedostatky s jejich stručným vysvětlením (nejde nutně o řazení dle závažnosti). Existence dvou verzí ABCDE klasifikací Existence dvou verzí ABCDE klasifikací (ES a CZ) zvyšuje nepřehlednost, znevěrohodňuje relevanci obou definic a zakládá riziko jejich záměny. Často při jejich použití není uváděno, o kterou z těchto verzí jde. Přitom jak ukazuje následující graf, už jen rozložení (všech) domácností ČR po jednotlivých ABCDE třídách je mezi oběma verzemi značně odlišné. Tedy pokud by omylem došlo ke srovnání výsledků získaných s použitím různých verzí klasifikace, můžeme dojít k chybným závěrům. 30% ES verze % domácností v rámci tříd ABCDE 26% 25% CZ verze 21% 22% 20% 19% 15% 10% 5% 13% 8% 8% 9% 16% 16% 11% 10% 6% 5% 6% 3% 0% A B C1 C2 D E1 E2 E3 Iluze možnosti mezinárodní srovnatelnosti Existence dvou ABCDE klasifikací byla odůvodněna tím, že ES verze bude používána tam, kde bude třeba srovnatelnosti s ostatními evropskými zeměmi, zatímco CZ verze bude použitelnější pro praktické používání. Pravda je však taková, že v ČR používaná ABCDE (ES verze) nikdy nebyla srovnatelná s výsledky z jiných evropských zemí (s výjimkou Slovenska) a to ze dvou hlavních důvodů: 1. Adaptace TEA na české nejvyšší dokončené vzdělání 2. Úprava seznamu předmětů vybavenosti Z tabulky napojení kategorií TEA na nejvyšší dokončené vzdělání v ČR (viz odstavec 3.1) vidíme, že jednotlivé kategorie TEA ve skutečnosti neodpovídají jim přiřazeným kategoriím nejvyššího dokončeného vzdělání. Jako podstatné byl brán stejný počet kategorií na obou stranách a jejich monotónní napojení. Následující 12

13 tabulka ukazuje, jak by vypadalo správné zařazení českých stupňů nejvyššího dokončeného vzdělání do jednotlivých kategorií TEA dle ESOMAR 1997: Nejvyšší dokončené vzdělání Přiřazená Skutečná kategorie TEA kategorie TEA Vysokoškolské (nad úroveň bakalář) 21 let a více 21 let a více Vyšší odborné (VOŠ), VŠ do bakaláře včetně let 21 let a více Střední s maturitou (i více SŠ), včetně nástavby let let Střední bez maturity, vyučení 14 let let Základní a bez vzdělání 13 let a méně let Vidíme, že došlo k posunu v průměru o více než jeden stupeň, což zcela změnilo strukturu populace českých domácností z pohledu získané ES verze ABCDE klasifikace. Problém je v tom, že kategorie TEA z roku 1997 jsou příliš koncentrovány k nízkým hodnotám (nižšímu vzdělání), a nediversifikují tedy dobře současnou úroveň vzdělání v Evropě. Proto česká komise o ABCDE klasifikaci v roce 2005 vědomě provedla napojení nejvyššího vzdělání a TEA sice fakticky nesprávně, ale zachovala tak plnou informační hodnotu obsažené v údaji o vzdělání hlavy. Kdyby tato úprava provedena nebyla, výsledná klasifikace by byla pro používání na domácím trhu a priori těžko obhajitelná. Obdobná adaptace TEA kategorií dle ESOMAR byla provedena např. i v článku InSites Consulting (2007) 8. Druhým zdrojem nesrovnatelnosti je upravená sada předmětů vybavenosti. Např. změkčením podmínky na automobilovou vybavenost ze dvou a více automobilů na automobil mladší 10 let se česká populace neprávem (ve smyslu srovnání se západní Evropou) posouvá směrem k lepším ABCDE třídám. Již sám ESOMAR ve svém materiálu z roku 1997 si uvědomoval, že seznam předmětů vybavenosti bude třeba v budoucnu aktualizovat. Avšak tato aktualizace nebyla již nikdy centrálně provedena a je pravděpodobné, že si ji každá země používající tento koncept ABCDE klasifikace provedla podle svého (stejně jako v ČR v roce 2005), viz např. opět článek InSites Consulting (2007) 9. Domníváme se, že vzhledem k odlišnosti vzdělávacích systémů, odlišnostem ve struktuře a úrovni vybavenost domácností evropských zemí a národním specifikám ohledně kódování povolání je vždy extrémně obtížné dospět k mezinárodně srovnatelné socioekonomické situaci. Toto má šanci na úspěch pouze v mezinárodních komparativních výzkumech, ve kterých je silný centrální tlak na metodickou jednotnost a porovnatelnost. Zvýhodňování ekonomicky neaktivních hlav Důsledkem odlišné definice ABCDE klasifikace pro domácnosti s ekonomicky aktivní a ekonomicky neaktivní hlavou (využívány z části jiné informace) je nesoulad v úrovni klasifikaci těchto dvou skupin domácností. Konkrétně domácnostem ekonomicky neaktivních hlav je přiřazována neprávem lepší klasifikace, a to především v případě ES verze (ovšem fakticky i u CZ verze, pokud zohledníme odlišnosti ve vzdělání, 8 viz 9 viz 13

14 ES verze ABCDE Nezaměstnaný Student, v domácnosti, na rodič. dovolené Nepracující důchodce Zaměstnanec bez podřízených Nižší vedoucí pracovník (1-5 podřízených) Vyšší vedoucí pracovník (6 a více podřízených) Vrcholový manažer, ředitel podniku Podnikatel bez zaměstnanců Podnikatel s 1-5 zaměstnanci Podnikatel s 6 a více zaměstnanci ELEKTRONICKÉ MĚŘENÍ SLEDOVANOSTI TELEVIZE METODOU TV METRŮ V ČR vybavenosti a příjmu těchto dvou skupin domácnosti). Domácnosti s ekonomicky neaktivní hlavou mají v průměru lepší ES klasifikaci a jen o málo horší CZ klasifikaci, přestože mají v průměru nižší vybavenost, v průměru horší vzdělání a podstatně nižší index životního minima. Následující tabulka ukazuje rozložení domácností v rámci ES ABCDE tříd (sloupcová %) pro jednotlivé kategorie socioekonomického statusu hlavy. V posledním řádku je pak obsažena průměrná hodnota klasifikace (A = 1, E3 = 8) pro snazší porovnání jednotlivých sloupců. Socio-ekonomický status hlavy Sloupcová % A 6.5% 12.2% 5.6% 7.9% 12.8% 36.3% 66.0% 0.0% 0.0% 0.0% B 11.8% 32.9% 11.2% 3.9% 13.7% 22.6% 2.1% 0.0% 0.0% 23.5% C1 19.9% 26.8% 21.7% 9.5% 15.4% 19.0% 12.8% 16.8% 33.0% 8.8% C2 11.4% 3.7% 16.3% 7.3% 21.5% 1.6% 0.0% 7.7% 7.2% 38.2% D 18.7% 9.8% 8.2% 24.2% 19.8% 12.5% 12.8% 37.8% 40.2% 26.5% E1 13.8% 7.3% 16.7% 37.9% 14.2% 7.7% 2.1% 34.5% 19.6% 2.9% E2 7.3% 7.3% 13.4% 2.8% 0.9% 0.0% 0.0% 3.2% 0.0% 0.0% E3 10.6% 0.0% 6.9% 6.5% 1.7% 0.4% 4.3% 0.0% 0.0% 0.0% Průměr ES verze klasifikuje nesmyslně vysoko domácnosti s hlavou, která je nezaměstnaná, student, v domácnosti nebo na rodičovské dovolené nebo nepracující důchodce. Naopak nesmyslně nízko klasifikuje podnikatele s 5 a méně zaměstnanci a řadové zaměstnance. V tomto smyslu ES verze klasifikace naprosto selhává v základním úkolu, kterým je ordinální segmentace domácností dle jejich socioekonomického statusu. U CZ verze ABCDE je již situace lepší díky korekci na základě příjmu domácnosti. Avšak stále není situace ideální. Může se paradoxně stát, že domácnost výrazně zlepší svoji ABCDE klasifikaci (u ES verze v extrémním případě až o 5 tříd) jen díky tomu, že její hlava ztratí zaměstnání či odejde do důchodu! Problematika měsíčního příjmu domácnosti Je bez pochyb, že čistý měsíční příjem domácnosti (resp. vhodně přepočten dle velikosti domácnosti) je velice vhodným ukazatelem socioekonomické úrovně domácnosti. Zásadním problémem u této proměnné je však neochota respondentů tuto informaci výzkumným agenturám sdělovat. Tento byl konstatován již komisí o ABCDE klasifikaci v roce 2005, stejně tak jako v mnoha zahraničních článcích na téma socioekonomické klasifikace. Tato neochota navíc v čase roste a využití měsíčního příjmu domácnosti se tak stává čím dál tím více problematické. 14

15 Pochopitelně i získaný údaj o příjmu domácnosti může být nevalidní, pokud domácnost záměrně uvádí nepravdivý údaj (lze očekávat především u extrémně nízkých a extrémně vysokých příjmů) či jen není v danou chvíli schopna přesně svůj měsíční příjem určit (z důvodu rozmanitosti zdrojů příjmu, jejich nestálosti v čase či nízké ochoty či přímo schopnosti takový údaj poctivě vyčíslit). Explicitní použití informace o příjmu domácnosti v CZ verzi ABCDE klasifikace ovšem vyžaduje tuto informaci mít k dispozici. Buď je tedy třeba zvýšit tlak či motivaci respondentů s cílem získat od nich tuto pro ně citlivou informaci, anebo rezignovat na možnost pracovat s touto klasifikací v konkrétním výzkumu. Dopočítávání chybějících příjmů domácnosti z ostatních získaných informací snižuje srovnatelnost získané klasifikace mezi výzkumy s odlišnými návratnostmi informace o příjmu a odlišnými způsoby jejího dopočtu. Dalším problémem je, že mírně odlišné dotazové situace (např. dotazování přesného čísla vs. intervalu příjmu) způsobí jisté rozdíly v dopadu příjmu domácností na strukturu vzorku z pohledu CZ verze ABCDE klasifikace. Tím se pak opět narušuje přesná srovnatelnost CZ ABCDE napříč různými výzkumy v ČR. Při použití intervalového dotazování a následném nahrazení intervalovými průměry se v zásadě zachová průměrná výše dotázaného příjmu (oproti dotazování hodnot), avšak klesá variabilita získané informace. Vzhledem k tomu, že migrace z ES verze do CZ verze je definována přesáhnutím příjmu domácnosti (resp. příjmového indexu) určitou hranice, jsou tyto migrace na podobný pokles variability příjmů citlivé (míra migrací klesá). Nepraktické velikosti jednotlivých tříd Již jsme viděli (viz graf v úvodu odstavce 3.3), že procentuální zastoupení některých ABCDE kategorií se u obou verzí klasifikace značně liší, především u tříd A, C2, E1 a E3. Pokud jde o tvar rozdělení, lze k němu mít následující výhrady: celkově nelogicky vypadající, neintuitivní a naprosto nezapamatovatelná rozdělení, v případě CZ verze nelogicky větší třída A než B, v případě CZ verze příliš malá třída E3 (a E2), v případě ES verze příliš velká třída E1. V případě CZ verze příliš velké třídy C2 a D. Velikosti tříd v ES a už vůbec ne v CZ verzi nevycházejí z nějaké sociologické teorie, reality ve společnosti nebo za tím účelem provedených analýz dat. Jsou spíše nahodilým dílem rozhodnutí tvůrců ESOMAR klasifikace a především její adaptace do podoby českých ES a CZ verzí. Podle našeho názoru má smysl vhodnost % rozložení domácností po jednotlivých třídách posuzovat především z praktického hlediska, tj. ptát se, zda dané rozložení % umožňuje definovat cílové skupiny (např. A+B, A+B+C apod.) vhodných velikostí. V tomto smyslu mají obě stávající verze klasifikace nevýhodu v nadměrně zastoupených kategoriích C1 až E1, které brání jemnějšímu členění ve středním pásmu klasifikace. Jistým způsobem nelogické je i pojmenování jednotlivých tříd. Použití písmen A až E a dalšího dělení pomocí arabských číslic evokuje 5 základních skupin, které se postupně dělí na 1, 1, 2, 1 a 3 podskupiny. Není jasné, proč se skupina D dále nedělí, když nadskupina E se dělí rovnou na 3 podskupiny (které jsou extrémně malé). 15

16 ES verze ABCDE ELEKTRONICKÉ MĚŘENÍ SLEDOVANOSTI TELEVIZE METODOU TV METRŮ V ČR Způsob definice klasifikací Nevýhodou definice ABCDE klasifikace dle ESOMAR je celkové pojetí její konstrukce klasifikace pomocí 2D křížících tabulek. Důsledkem je omezené množství informace, které je při konstrukci klasifikace využíváno (vždy se kříží pouze dvě proměnné). Výsledkem je častá bimodalita či nemonotonie výsledné škály např. v překřížení na vzdělání hlavy. V kombinaci se systematickým zvýhodňováním domácností s ekonomicky neaktivní hlavou je valná většina numerických výsledků získaných s použitím stávajících ABCDE klasifikací do jisté míry nelogická a paradoxní. Následující tabulka např. ukazuje, že domácnosti s hlavou se základním vzděláním nejsou nikdy klasifikovány do třídy E1, přestože většina z nich spadá do okolních tříd D a E2. Podobnou bimodalitu (i když ne v tak extrémní podobě) zde pozorujeme v každé kategorii vzdělání hlavy. Sloupcové % Základní a bez vzdělání Střední bez maturity, vyučení Střední s maturitou VOŠ a VŠ bakaláři VŠ magisterské a vyšší A 0.0% 0.0% 0.0% 10.8% 59.0% B 0.0% 0.0% 14.7% 38.5% 13.3% C1 0.0% 13.5% 20.8% 10.1% 27.1% C2 0.0% 15.3% 11.1% 40.3% 0.0% D 30.7% 3.6% 42.8% 0.3% 0.7% E1 0.0% 58.3% 10.5% 0.0% 0.0% E2 40.9% 3.7% 0.1% 0.0% 0.0% E3 28.4% 5.7% 0.0% 0.0% 0.0% Použití informace o povolání hlavy Vzdělání hlavy domácnosti V odstavci 3.1 si můžeme všimnout, že třídám povolání hlavy (PH) 8, 9, 11 a 14 jsou přiřazovány naprosto shodné ES ABCDE třídy. Toto zahrnuje mj. 75 % všech hlav-zaměstnanců bez podřízených; přesně všechny zaměstnance bez podřízených kromě profesionálů a nekvalifikovaných manuálních pracovníků. Ve skutečnosti význam informace o povolání hlavy (ve smyslu KZAM kódů povolání, nad rámec proměnných sociální postavení a postavení v zaměstnání ) ve stávajících definicích ABCDE klasifikace je spíše marginální a bez problémů by se bez ní obešly. Používání této informace navíc s sebou přináší vysokou složitost definice spočívající v kategorizaci povolání, která se musí stát její nedílnou součástí. Náročné je též standardizované kódování odpovědí respondentů. Povolání, s nimi související pracovní pozice a jejich názvosloví se neustále vyvíjejí, což s sebou přináší nutnost jednou za čas přehodnotit číselník a kategorizaci povolání. Na to pak musí reagovat i definice ABCDE klasifikace, která takovou informaci používá. 16

17 V průběhu posledních desítek let význam povolání jako determinantu socioekonomické úrovně postupně klesá z následujících důvodů: Dochází častěji ke změně povolání během života člověka, tedy aktuální povolání není dokonalou výpovědí o předchozí a budoucí pracovní kariéře jednotlivce. Hranice mezi jednotlivými povoláními (např. vymezení hranice mezi manuálním a nemanuálním ) se stírají. I do dříve méně nekvalifikovaných povolání proniká potřeba jisté kvalifikace (práce s počítačem, jazykové znalosti, komunikační dovednosti, řidičský průkaz atd.). Vazba konkrétního povolání na vystudovaný obor střední či vysoké školy klesá. Roste zastoupení ne příliš klasicky oborově zakotvených povolání (manažer, obchodní zástupce, úředník, pracovník klientského servisu apod.). Klesá standardizace povolání. Roste míra diversifikace produktivity a finančního ohodnocení osob s nominálně stejným povoláním (z důvodu různých pracovních zkušeností a pracovního výkonu, oboru působení firmy, regionu apod.). Existují socioekonomické klasifikace, které ve své definici povolání hlavy ani respondenta vůbec neobsahují, např. již zmíněné TGI Global SEL (viz kapitola 2). S významnějším vlivem povolání hlavy domácnosti (či jednotlivce) v definici socioekonomické klasifikace se setkáváme častěji v sociologicko-akademických klasifikacích jako je EGP či ESeC, než v komerčně používaných klasifikacích. Zastaralá sada předmětů vybavenosti Seznam předmětů vybavenosti používaný v současné definici ABCDE klasifikace byl vytvořen již v roce 2005 (a šlo o modifikaci seznamu dle ESOMAR z roku 1991). To se projevuje na jeho současné nižší aktuálnosti ve smyslu diversifikaci socioekonomického statusu domácností. Navíc předmětů je používáno příliš mnoho (10), což zbytečně komplikuje dotazování respondentů. Přitom využití informace o vlastnictví těchto předmětů je velice nedokonalé: Informace je využívána jen pro domácnosti s ekonomicky neaktivní hlavou. Každý předmět vybavenosti je počítán se stejnou vahou, přestože některé (auto mladší 10 let) mají evidentně větší "váhu" než jiné předměty. Je používána kategorizace 0, 1, 2, 3, 4 a 5 a více předmětů, která nedostatečně diversifikuje více vybavené domácnosti (kterých v čase přibývá). Již přibližně 40 % domácností s ekonomicky neaktivní hlavou spadá do kategorie 5+. Příklady nevhodných předmětů vybavenosti: Barevná TV - má v současné době 96 % domácností. Navíc domácnosti bez televizoru jsou typicky jednočlenné pražské domácnosti vysokoškoláků, takže zbytkový diversifikační efekt směrem k socioekonomické úrovni domácnosti je sporný. 17

18 Počítač a připojení na internet tyto předměty jsou dnes velice silně korelovány (je velice málo domácností s počítačem, ale bez internetu či opačně). Je tedy nadbytečné uvažovat oba tyto předměty stačilo by pracovat jen s připojením na internet a dát mu dvojnásobnou váhu. Video/DVD přehrávač již jde o předměty, které jsou na ústupu jak z hlediska % domácností, které deklarují jejich vlastnictví, tak z pohledu jejich využívání. Již nepřinášejí diversifikaci socioekonomické úrovně domácností. Existují naopak předměty vybavenosti, o které by bylo možné naopak sadu předmětů využívaných v definici ABCDE klasifikace rozšířit: vlastní dům či byt, počet obývaných místností, myčka nádob či digitální fotoaparát. 18

19 4 Socioekonomické skóre a ABCDE klasifikace Obecné principy konstrukce klasifikace Současné klasifikace vychází ze standardu ESOMAR z roku 1997 (resp. 1991), který podle našich zjištění není v Evropě ve větší míře používán. Organizace ESOMAR se touto tématikou dále nezabývá, neprovádí aktualizaci své definice ABCDE klasifikace a ani to v budoucnosti neplánuje. Žádná z mezinárodních či v jiných zemích používaných socioekonomických klasifikací, se kterými jsme se setkali, není plně vhodná pro použití na českém trhu. Každopádně těchto klasifikací existuje nepřeberné množství (a neustále vznikají nové varianty) a rozhodně neexistuje žádná, která by byla dominantněji používána. Navíc je zcela běžné, že v jednotlivých zemích (v Evropě i mimo ni) existující národní socioekonomické klasifikace, konstruované specifickým způsobem (např. Indie či Velká Británie). Proto jsme se rozhodli se při návrhu nové ABCDE klasifikace vhodné pro současnou ČR nevázat žádným konkrétním již existujícím konceptem socioekonomické klasifikace. Naopak jsme přišli s konceptem vlastním, který podle našeho nejlepšího přesvědčení naplní očekávání uživatelů ABCDE klasifikace na českém trhu. Z existujících klasifikací má náš návrh koncepčně nejblíže k TGI Global SEL, avšak v mnoha významných ohledech se i od něj liší. Při návrhu nové ABCDE klasifikace jsme vycházeli z následujících obecných principů: I nová ABCDE klasifikace bude nadále definována na úrovni domácnosti, tj. všichni členové domácnosti ji budou sdílet. Bude definována pouze jedna ABCDE klasifikace. Nová ABCDE klasifikace bude definována jednotně pro domácnosti s ekonomicky aktivní i ekonomicky neaktivní hlavou. Dojde ke zjednodušení dotazové situace potřebné k získání dat k výpočtu klasifikace. V definici budou pouze minimálně používány informace, které nejsou již v současné době pro určení ABCDE klasifikace používány. V definici nové ABCDE klasifikace nebude používán měsíční příjem domácnosti, avšak diversifikace příjmu domácnosti nebude horší než u stávající CZ verze klasifikace. V definici nové ABCDE klasifikace nebude používáno povolání hlavy domácnosti. Definice ABCDE klasifikace bude jednodušší a transparentnější. Základem nové ABCDE klasifikace bude spojité socioekonomické skóre domácnosti shrnujícího v maximální jemnosti všechny dostupné informace. S tímto skóre budou moci uživatelé dat pracovat dle uvážení. Kategorizací socioekonomického skóre vzniká ABCDE klasifikace, skládající se opět z 8 kategorií značených velkými písmeny A, B, C, D a E a arabskými číslicemi. 19

20 Zastoupení 8 ABCDE tříd v populaci domácností ČR bude rovnoměrné, čímž dochází k maximalizaci diversifikace populace a je zajištěna co nevětší flexibilita a transparentnost v práci s takovou klasifikací. Hranice skóre definující kategorie ABCDE klasifikace budou každý rok kalibrovány (vždy na následující kalendářní rok) tak, aby rozložení domácností v populaci ČR v jednotlivých kategoriích bylo stále rovnoměrné. Definice socioekonomického skóre bude aktualizována na základě nejnovějších dostupných dat o české populaci (nejméně jednou za 5 let, nejčastěji každý rok). Tyto principy jsou reakcí na rozpoznané problémy současných ABCDE klasifikací, na konzultace s jejími uživateli, rešerši dostupných zdrojů na téma socioekonomických klasifikací a na výsledky hloubkových statistických analýz, které jsme na toto téma zpracovali. 4.2 Konstrukce socioekonomického skóre domácnosti Jak již bylo řečeno, základem nové ABCDE klasifikace bude tzv. socioekonomické skóre domácnosti. Půjde o agregaci vstupních informací o domácnosti do podoby spojitého skóre (indexu), které bude vyjadřovat očekávanou (na základě zmíněných vstupních informací o domácnosti) úroveň příjmu domácnosti (ve vztahu k její velikosti). Postup odvození socioekonomického skóre domácnosti byl následující. Jako datový základ posloužil vzorek domácností ZV 2012 s uvedeným příjmem domácnosti (7 030 domácností). Ke každé domácnosti byly k dispozici veškeré sociodemografické údaje o jejích členech jakožto i údaje o domácnosti jako celku. Typický příjem a příjmový index domácnosti Dále byl spočten příjmový index každé domácnosti jako podíl jejího čistého měsíčního příjmu a tzv. typického příjmu domácnosti určeného v závislosti na velikosti a složení domácnosti: Typický příjem = x dospělí x (děti 0-18 let) kde dospělí je počet osob ve věku 19 let a starších v domácnosti a děti 0-18 let je počet dětí ve věku 0 až 18 let (včetně). Jak bude patrné z dalšího popisu konstrukce socioekonomického skóre a ABCDE klasifikace, na absolutní výši číselných parametrů tohoto vzorce (8 000, a Kč) nezáleží. Na čem pouze záleží, jsou poměry mezi těmito hodnotami. Zde jsme inspiraci hledali jak v současných minimálních životních nákladech používaných pro odvození CZ verze ABCDE klasifikace, tak v definici životního minima používanou v české sociální legislativě 10. Paušál Kč na domácnost bez ohledu na počet členů je částka typicky utrácená za bydlení a náklady spojené s chodem domácnosti, které jsou fixní nezávislé na počtu členů. 10 viz 20

21 Typický příjem slouží k určení příjmového indexu domácnosti: Příjmový index = příjem domácnosti / typický příjem domácnosti Ten značí, kolikrát je domácnost bohatší než odpovídá typickému příjmu domácnosti dané velikosti a složení. Na vzorku domácností s uvedeným příjmem v datech ZV 2012 má tento příjmový index průměr , minimum 0.14 a maximum Rozdělení jeho hodnot je zvonovité s těžším (delším) pravým chvostem. Tato proměnná (příjmový index) by sama o sobě mohla plnit roli socioekonomického skóre (a po kategorizaci i ABCDE klasifikace), ovšem tomu brání následující: Příjem domácnosti není vždy znám (non-response) Není cílem založit socioekonomický status domácnosti pouze na měsíčním příjmu domácnosti. Cílem je zohlednit i další informace o domácnosti, které jsou navíc snadněji a věrohodněji zjistitelné, jako je např. vzdělání hlavy domácnosti. Konstrukce socioekonomického skóre Řešením je sestrojit regresní model, který pomocí charakteristik přípustných jakožto vstupy socioekonomického skóre (ABCDE klasifikace) bude vysvětlovat proměnnou příjmový index. Predikce (vypočtená hodnota) z této regrese pak bude získaným socioekonomickým skóre. Na vzorku domácností ZV 2012 s uvedeným příjmem (7 030 domácností) tedy byly konstruovány lineární regresní modely predikující příjmový index domácnosti na základě jejích charakteristik. Po mnoha experimentech a pečlivém zvažování byl vybrán finální regresní model, přičemž zohledněna byla především statistická významnost proměnných v modelu a socioekonomická interpretace odhadnutých efektů. Výsledná regresní predikční formule byla napočtena na vzorku všech domácností ZV 2012 a multiplikativně znormalizována tak, aby průměr na tomto vzorku byl přesně roven 1. Takto získaná hodnota je kýžené Socioekonomické skóre domácnosti. Jeho význam je, kolikrát očekáváme (na základě vstupů skóre), že je domácnost bohatší než odpovídá typickému příjmu takto veliké domácnosti. Průměrná hodnota 1 značí domácnost průměrně situovanou. Hodnota 2 značí domácnost, u které očekáváme 2 x vyšší měsíční příjem, než odpovídá její velikosti apod. 21

22 Zde je histogram hodnot socioekonomického skóre domácností (data ZV 2012): Vidíme, že rozdělení skóre je opět zvonovité s delším pravým chvostem, podobně jako u jím predikované veličiny (příjmový index). Socioekonomické skóre ve své definici nezahrnuje příjem domácnosti, i když je konstruováno tak, aby co nejlépe predikovalo příjmový index domácnosti. Výsledkem je tak skóre, které dobře diversifikuje (koreluje s) jak jednotlivé sociodemografické charakteristiky domácnosti (vzdělání hlavy, sociální postavení hlavy, postavení v zaměstnání hlavy, vybavenost domácnosti), které přímo vstupují do jeho definice, tak příjmový index, který je použit pro vytvoření definice skóre pomocí regresního modelu. Proměnné vstupující do výpočtu socioekonomického skóre Klíčový byl výběr informací, které vstupují do socioekonomického skóre domácnosti. Snažili jsme se maximálně vycházet z informační báze stávající definice ABCDE klasifikace. Dále bylo snahou zjednodušit dotazovou situaci potřebnou pro získání informací, které by do skóre vstupovaly. A to jak snížením celkového počtu informací, tak eliminací těch nejsložitějších na dotazování (povolání hlavy). Samozřejmě rozhodující byla statistická významnost proměnných v regresním modelu. Sociální postavení hlavy (student, osoba v domácnosti, na rodičovské dovolené, nezaměstnaný, nepracující důchodce, zaměstnanec, podnikatel bez zaměstnanců, podnikatel se zaměstnanci), postavení v zaměstnání hlavy (zaměstnanec bez podřízených, nižší vedoucí pracovník, vyšší vedoucí pracovník a vyšší, vrcholový management / ředitel podniku) a vzdělání hlavy (základní, vyučen, střední s maturitou, VOŠ a bakaláři, VŠ magisterské a vyšší) jsou klíčové proměnné, které jsou používány v současné i nové ABCDE klasifikaci. 22

23 Velikost domácnosti (již nyní používáno v CZ verzi ABCDE klasifikace): např. jednočlenné domácnosti mají o něco nižší socioekonomický status než domácnosti dvoučlenné díky tomu, že v jednočlenných leží náklady na bydlení na bedrech jediného člena domácnosti. Počet všech ekonomicky aktivních členů v domácnosti: tato proměnná nyní není v definici ABCDE klasifikaci obsažena, avšak její informační hodnota je značná a dotázání této informace není příliš složité. Platí, že čím větší je % ekonomicky aktivních osob v domácnosti, tím vyšší je příjem a tím socioekonomický status domácnosti. Druhou novinkou je proměnná počet osob ve věku 0-18 let (včetně) v domácnosti. V rámci ekonomicky neaktivních osob jsou děti do 18 let zdrojem menšího měsíčního příjmu než ostatní skupiny ekonomicky neaktivních (nezaměstnaní, rodičovská dovolená, důchodci). Na druhou stranu je v definici typického příjmu započítávána za osoby do 18 let pouze cca 3/4 částky ve srovnání s osobami 19+. Třetí novinkou je využití informace o kraji, ve kterém domácnosti bydlí. Např. domácnosti v Praze mají prokazatelně o poznání vyšší příjmy i výdaje než ve zbytku ČR. Navíc jejich možnost využití různých služeb (nákupy, divadla, koncerty apod.) je vyšší než mimo Prahu. Nakonec bydlení v hlavním městě představuje samo o sobě jistý příspěvek do sociálního statusu domácnosti. Proměnná kraj je použita v celé šíři skrze proměnnou průměrná mzda v kraji (nejvyšší právě v Praze). Ze současných 10 předmětů vybavenosti ponecháváme pouze 5 (chata/chalupa, auto mladší 10 let, internet, mikrovlnná trouba, elektrická vrtačka). Ostatní předměty jsou již zastaralé a nemají již významný vztah k socioekonomickému statusu domácností. Cíleně jsme se v tuto chvíli omezili na předměty vybavenosti, které jsou již dnes v definici ABCDE klasifikace využívány. Výsledná regresní funkce socioekonomického skóre Přesný postup výpočtu socioekonomického skóre s konkrétními číselnými parametry platnými pro kalendářní rok 2013 je obsažen v příloze 2 tohoto dokumentu. Tvar regresní predikční funkce, resp. jednotlivé její části, se empiricky ukázaly být jako optimální způsob zkombinování vstupní informace. Navíc většinou existuje socioekonomická interpretace zvoleného tvaru závislosti. Např. časté dělení typickým příjmem v predikční formuli odpovídá dělení touto proměnnou v definici příjmového indexu, který se snažíme predikovat. Vyšší vliv vzdělání hlavy na příjem domácnosti v případě většího počtu ekonomicky aktivních osob je dán tím, že především skrze ekonomickou aktivitu je vzdělání převáděno ve vyšší příjem domácnosti (a vzdělání hlavy domácnosti pozitivně koreluje se vzděláním ostatních členů domácnosti). Konkrétní hodnoty číselných parametrů byly odhadnuty na vzorku domácností ZV 2012 s uvedeným příjmem, který byl převážen na celou populaci. K odhadu byla použita vážená metoda nejmenších čtverců (WLS). Všechny proměnné v regresním modelu byly vysoce statisticky významné. Koeficient determinace R 2 modelu vyšel 57.1 %, což odpovídá (Pearsonově) korelaci mezi socioekonomickým skóre domácnosti a příjmovým indexem domácnosti na úrovni 0.755, což je velice uspokojivá hodnota. Lze navíc očekávat, že korelace se skutečným (nikoli deklarovaným) příjmem domácnosti bude ještě o něco málo silnější. 23

24 4.3 Kategorizace skóre za účelem získání ABCDE klasifikace ABCDE klasifikace 2013 je definována jako kategorizace socioekonomického skóre domácností. Je tedy třeba rozhodnout o hodnotách mezí pro toto skóre. To přímo ovlivňuje procentuální rozložení českých domácností po jednotlivých ABCDE kategoriích. Neexistence tradičně pojímaných sociálních tříd Předpoklad, že dnešní česká společnost se skládá z jasně definovaných sociálních tříd, které jsou vnitřně homogenními a vzájemně odlišnými shluky domácností, které v rámci jedné třídy sdílejí stejný socioekonomický status, životní styl apod., je podle našeho názoru mylný. Společnost je mnohotvárná, mnohorozměrná a její jednotlivé vrstvy zcela plynule přecházejí jedna ve druhou. O neexistenci takovýchto shluků ( sociálních tříd ) nás přesvědčily jak samotné analýzy dat spojené s konstrukcí socioekonomického skóre (studium rozdělení relevantních proměnných a jejich křížení, shluková analýza nad těmito proměnnými apod.), tak jiné poznatky a úvahy o struktuře české společnosti podložené naší dlouholetou prací s výzkumnými daty (např. z Výzkumu životního stylu LSS). Dále ani v odborných publikacích ať už na téma socioekonomických klasifikací či na téma sociální stratifikace jsme nenalezly žádné přesvědčivé argumenty ve prospěch existence takto chápaných sociálních tříd. Je naopak dobře známo (podpořeno empirickými daty i teorií), že rozdělení bohatství ve společnosti (např. mezd) má tvar přibližně log-normálního rozdělení, tj. spojitého unimodálního zvonovitého rozdělení s těžším pravým chvostem. V tomto rozdělení nejsou žádné předěly (mezery), které by naznačovaly přirozenou existenci hranic mezi sociálními třídami. Toto můžeme pozorovat i na histogramu socioekonomického skóre domácností, viz odstavec 4.2. Potřeba pracovat s kategoriální socioekonomickou klasifikací je ale přirozená, stejně jako se běžně pracuje s kategoriemi příjmu domácnosti, věkovými kategoriemi apod. Avšak jde o ex-post provedenou kategorizaci spojité sociální reality, pouze jako nástroj pro pohodlnější práci s daty. Návrh rovnoměrného rozdělení domácností po ABCDE kategoriích Pokud by sociální třídy (vnitřně homogenními a vzájemně odlišné shluky domácností) existovaly, pak by se nabízelo provést kategorizaci na ABCDE klasifikaci v souladu s těmito třídami, tj. vést meze intervalů pro skóre právě zmíněnými mezerami v jeho rozdělení. V situaci, kdy takto chápané sociální třídy neexistují, je však volba hranic pro skóre a tedy velikosti vzniklých ABCDE kategorií věcí rozhodnutí tvůrců či uživatelů takové klasifikace. V situaci, kdy tedy není smyslem konstrukce ABCDE klasifikace v jejím kategorizačním provedení dosáhnout zjištění, jak velké jsou jednotlivé kategorie této proměnné v populaci, je pak podle našeho názoru vhodné přistoupit k rozdělení domácností do jednotlivých skupin pragmaticky s ohledem na transparentnost a praktičnost takto vytvořené proměnné. Z tohoto hlediska bylo z uvažovaných variant zvoleno rozdělení domácností do zvoleného počtu stejně velkých kategorií. Protože uvažujeme konkrétně o 8 ABCDE kategoriích, vznikly tyto jako oktily socioekonomického skóre. 24

25 Rovnoměrné rozdělení domácností do ABCDE kategorií má následující příznivé vlastnosti: Zachovává maximum ordinální informační hodnoty socioekonomického skóre (kategorizace skóre do oktilů má se samotným spojitým skóre maximální možnou Spearmanovu pořadovou korelaci ze všech možných kategorizací). Maximalizuje flexibilitu v tvorbě ABCDE vrstev (AB, ABC, DE apod.) s požadovaným zastoupením v populaci domácností. Je maximálně transparentní a zapamatovatelné. Stanovení hranic oktilů je třeba provést na nějakém reprezentativním vzorku domácností ČR. Data Zaváděcího výzkumu 2012 provedeného v rámci projektu PEM tento požadavek splňují. Hranice pro skóre tedy byly kalibrovány na vzorku všech domácností ZV 2012 ( domácností), přičemž tento vzorek byl převážen na strukturu české populace projektovanou na roku Zde již na rozdíl od vývoje regresního modelu pro konstrukci skóre jako takového nepotřebujeme mít k dispozici údaj o příjmu domácnosti. Přestože použitý způsob tvorby nové ABCDE klasifikace rozděluje populaci domácností do stejně velkých skupin, v konkrétních datech dojde z různých důvodů k rozdílům v zastoupení ABCDE kategorií (nejčastěji kvůli práci s jinou populací než všemi domácnostmi ČR). Podrobnosti v kapitole 7. Konkrétní číselné meze pro socioekonomické skóre jsou obsaženy v příloze 2 tohoto dokumentu. Pojmenování nových ABCDE kategorií Pro volbu názvů A, B, C1, C2, C3, D1, D2 a E pro kategorie nové ABCDE klasifikace 2013 existuje několik důvodů: Nové popisky lépe odpovídají principu číselného dělení vyšších nadskupin označených písmeny A, B, C, D a E. Tyto nadskupiny by se nově dělily na 1, 1, 3, 2 a 1 třídy, což odpovídá gaussovskému pojetí velikosti nadskupin (prostřední nadskupiny C a D jsou největší). Z číselníku hodnot této nové ABCDE klasifikace bude ihned patrné, že se nejedná o žádnou ze dvou existujících definic ABCDE klasifikace. Nové popisky, co se týče zastoupení písmenných nadskupin A, B, C, D a E, přibližně odpovídají stávajícím písmenným nadskupinám v CZ národní verzi ABCDE klasifikace, viz následující grafy. V prvním řádku následujících grafů je znázorněno rozdělení stávající CZ verze ABCDE klasifikace a nové ABCDE klasifikace 2013 přes jejich detailních 8 kategorií (přičemž kategorie jsou u obou klasifikací pojmenované odlišně). Ve druhém řádku pak je provedena agregace na 5 nadskupin A, B, C, D a E, již shodně pro obě dvě klasifikace. 25

26 Vidíme, že nová ABCDE klasifikace 2013 řeší hned několik neduhů % rozložení ve stávající CZ verze ABCDE: Nelogicky větší skupina A než B u stávající CZ verze. Nově jsou obě stejně velké. Odpadá zbytečně detailní členění nadskupiny E kategorie E1, E2 a E3. Příliš velké kategorie C2 a D se rozdělily díky tomu, že D se nově dělí na D1 a D2 a nadskupina C se nově dělí na 3 místo 2 kategorií. Přitom z pohledu 5 nadskupin A, B, C, D a E se ovšem nic zásadního nemění, velikosti skupin zůstávají prakticky totožné (největší je rozdíl 6 % u kategorie E, ostatní rozdíly jsou do 3 %). Tedy fakticky nejde o významnou změnu velikosti ABCDE kategorií, jen ke změně ABCDE škály pomocí jiných počtů číselných dělení písmenných nadskupin. ABCDE klasifikace 2013 na individuálních cílových skupinách Přesto, že socioekonomické skóre a tím i ABCDE klasifikace 2013 jsou definovány na úrovni domácností, přiřazením těchto domácnostních proměnných všem členům domácnosti je možné s nimi pracovat i na vzorku jednotlivců. 26

27 Podívejme se, jaké rozdělení na jednotlivcích 15+ implikuje rovnoměrné rozdělení ABCDE kategorií na domácnostech: 18% ABCDE klasifikace 2013 (% osob 15+) 16% 14% 12% 12.5% 14.1% 14.9% 14.5% 13.5% 13.2% 10% 8% 9.4% 8.0% 6% 4% 2% 0% A - nejvyšší B C1 C2 C3 D1 D2 E - nejnižší Z grafu je viditelný fakt, že rovnoměrné rozdělení provedené na úrovni domácností vytváří na základní cílové skupině 15+ mírně vypouklý tvar. To je způsobeno odlišnou průměrnou velikostí (počet osob 15+) domácností v jednotlivých ABCDE kategoriích. Kategorie B až D1 obsahují v průměru o něco málo početnější domácnosti, naopak kategorie D2 a E méně početné. Průměrná velikost domácností v krajních kategoriích je nižší, protože: V případě kategorie A jde častěji o jedno či dvoučlenné domácnosti ekonomicky aktivních, vysoce vzdělaných osob. V případě kategorií D2 a E jde častěji o jedno či dvoučlenné domácnosti málo vzdělaných nepracujících důchodců. Obecněji, početnější domácnosti v sobě průměrují socioekonomický příspěvek více jednotlivců a tím se častěji pasují do středu ABCDE škály. Nejmarkantnější je tento efekt u proměnné počet ekonomicky aktivních osob vztažené k celkovému počtu osob, kde u jednočlenných a dvoučlenných domácností převládají domácnosti složené výhradně z ekonomicky aktivních či ekonomicky neaktivních osob, zatímco u vícečetných domácností převládají domácnosti z pohledu ekonomické aktivity smíšené. Stabilita velikosti ABCDE kategorií v čase Rozložení domácnosti v rámci jednotlivých tříd CZ verze ESOMAR ABCDE klasifikace se v čase mění (směrem k vyšším třídám) především díky růstu reálných mezd (a taky díky rostoucí vzdělanosti a vybavenosti). To sice na první pohled může vypadat rozumně, ovšem z pohledu praktického (pro ten účel, na který se ABCDE klasifikace především používají) je podle nás lepší, kdyby se rozložení domácností po jednotlivých ABCDE kategoriích neměnilo. 27

28 Je spíše praktické, aby třída A představovala v čase pevně dané procento nejvýše socioekonomicky postavených domácností, než aby byla definována absolutním stavem vzdělanosti, ekonomické aktivity, vybavenosti či příjmu (po očištění o inflaci). Jakýkoli aspekt socioekonomického postavení (maturita, vlastnictví počítače, plat 20 tis. měsíčně apod.) postupem času devalvuje s tím, jak jeho výskyt ve společnosti během let roste. To, co dříve signalizovalo vyšší socioekonomické postavení, dnes signalizuje postavení průměrné apod. Fixace velikostí ABCDE kategorií je dosaženo každoroční kalibrací mezí pro socioekonomické skóre tak, aby tyto odrážely meziroční změny ve struktuře české populace (dle výsledků ČSÚ) a stále produkovaly přesné oktily. Proto na každý kalendářní rok budou zveřejněny nové meze definující ABCDE kategorie. Podobně jako např. TGI Global SEL tedy takto každoročně kalibrovaná ABCDE klasifikace 2013 neposkytuje informaci o vývoji socioekonomické úrovně společnosti v čase. Domníváme se, že pro ilustraci vývoje socioekonomické úrovně populace ČR existují daleko vhodnější (lépe vypovídající a srozumitelnější) časové řady: vývoj reálné průměrné mzdy, vývoj zastoupení vzdělanostních kategorií či časová řada vlastnictví vybraného předmětu vybavenosti (např. internet v domácnosti). Primárním cílem ABCDE klasifikace je diversifikace průřezu populace v daném okamžiku. Snaha o zachycení časových trendů v ABCDE klasifikaci by přinesla více problémů než užitku: ne příliš působivé a špatně interpretované výsledky ohledně vývoje v čase za cenu ztráty principu fixně proporcionální segmentace společnosti, zásadní obtíže při aktualizaci předmětů vybavenosti apod. Pokud bychom se z důvodu sledování vývoje populace v čase přesto rozhodli neprovádět aktualizaci hranic socioekonomického skóre, v delším časovém horizontu by došlo k takovým posunům velikostí jednotlivých ABCDE kategorií, že by proměnná přestávala být rozumně použitelná a k následné jednorázové (a významné) úpravě by téměř jistě dříve nebo později došlo. 28

29 5 Vlastnosti socioekonomického skóre a ABCDE klasifikace 2013 Odstavec 5.1 obsahuje numerické ukázky vlastností socioekonomického skóre a nové ABCDE klasifikace Odstavec 5.2 pak obsahuje číselné charakteristiky a slovní popisy, které uživatelům ABCDE klasifikace 2013 mají pomoci zodpovědět otázky typu Co si máme představit pod kategorií D?. 5.1 Vlastnosti socioekonomického skóre a nové ABCDE klasifikace Nová ABCDE klasifikace 2013 je dle našeho přesvědčení lepší než stávající klasifikace z následujících hledisek: Je definována pouze jedna ABCDE klasifikace. Nová ABCDE klasifikace přináší podstatně vyšší a správnější diversifikaci socioekonomické úrovně domácností. Došlo ke zjednodušení dotazové situace potřebné k získání dat k výpočtu klasifikace (odpadá dotazování příjmu domácnosti a povolání hlavy domácnosti). Definice nové ABCDE klasifikace je jednodušší a transparentnější. Vlastnosti nové ABCDE klasifikace v překřížení na jiné proměnné (sociodemografické, spotřební atd.) jsou logické, splňují očekávání a odráží lépe realitu společnosti. Uživatelé dat mají k dispozici i spojitou proměnnou, socioekonomické skóre domácnosti, které mohou kategorizovat libovolným způsobem. Se socioekonomickým skóre je nově možné pracovat i v kvantitativním smyslu (např. ho průměrovat). Velikosti a názvy ABCDE kategorií jsou logičtější a praktičtější. Síla korelace ABCDE klasifikací s dílčími socioekonomickými ukazateli Nejprve porovnejme novou ABCDE klasifikaci 2013 se dvěma existujícími ABCDE klasifikacemi z pohledu vzájemné těsnosti korelace a těsnosti korelace s některými klíčovými sociodemografickými proměnnými. Použit byl Spearmanův korelační koeficient, který je vhodný pro vyčíslení těsnosti ordinální závislosti dvou ordinálních proměnných. Všechny proměnné byly upraveny tak, aby jejich vyšší hodnota znamenala socioekonomicky vyšší postavení, proto jsou všechny korelační koeficienty kladné. Socioekonomický status hlavy (postavení v zaměstnání) byl ordinalizován dle průměrného příjmového indexu v jednotlivých kategoriích (viz dále). 29

30 Stávající ES verze ABCDE Stávající CZ verze ABCDE Nová ABCDE klasifikace 2013 Vzdělání hlavy Socioekonomický status hlavy % ekonomicky aktivních osob Vybavenost domácnosti Příjmový index domácnosti ELEKTRONICKÉ MĚŘENÍ SLEDOVANOSTI TELEVIZE METODOU TV METRŮ V ČR Speramanův korelační koeficient Stávající ES verze ABCDE Stávající CZ verze ABCDE Nová ABCDE klasifikace Vzdělání hlavy Socioekonomický status hlavy % ekonomicky aktivních osob Vybavenost domácnosti Příjmový index domácnosti První tři číselné sloupce (řádky) ukazují, jak těsně spolu korelují stávající dvě ABCDE klasifikace a nová ABCDE klasifikace Nová ABCDE je dle očekávání podobnější stávající CZ verzi než stávající ES verzi (korelace oproti pouze 0.375). Vidíme silnou korelaci stávajících ABCDE se vzděláním hlavy (0.717 a 0.697). Korelace nové ABCDE je zde slabší, stále však vysoká (0.539). Toto nevidíme jako nedostatek, spíše vliv vzdělání hlavy v definicích stávajících ABCDE klasifikací byl až moc dominantní (na úkor ostatních faktorů). Ve všech zbývajících proměnných již nová ABCDE klasifikace poskytuje silnější korelaci. U socioekonomického statu hlavy vykazuje ES verze nulovou korelaci, což ilustruje její totální selhání v diversifikaci socioekonomické úrovně (viz také křížící tabulka v odstavci 3.3). Přechod k CZ verzi toto napravuje jen mírně (korelace 0.276), korelace s novou ABCDE 2013 je podstatně vyšší (0.703). Obdobný obrázek poskytuje proměnná % ekonomicky aktivních osob. Vybavenost domácnosti (počet předmětů ze seznamu 5 předmětů vstupujících do definice nové ABCDE 2013) koreluje opět značně silněji s novou ABCDE klasifikací (díky využívání informací o vybavenosti i pro domácnosti ekonomicky aktivních hlav). Nakonec příjmový index domácnosti koreluje jen slabě s ES verzí ABCDE klasifikace (korelace 0.308), přičemž se stávající CZ verzí a novou ABCDE koreluje stejně silně (korelace 0.736, 0.737). Toho je však u stávající CZ verze dosaženo jen za cenu explicitního používání příjmu domácnosti v její definici se všemi z toho vyplývajícími problémy, viz odstavec 3.3. Výše uvedenou korelační matici lze vizualizovat pomocí dvourozměrné mapy dotyčných proměnných sestrojené pomocí metody mnohorozměrného škálování (MDS). V tomto obrázku (výsledek algoritmu metody MDS) vzdálenosti proměnných jsou přibližně nepřímo úměrné síle jejich vzájemné korelace. Šipky mezi proměnnými značí kauzální efekty: např. CZ verze ABCDE klasifikace je definována pomocí ES verze a příjmového indexu apod. Číselné hodnoty u jednotlivých šipek jsou síly efektů (parciální korelace) získané tzv. pěšinkovou analýzou (path analysis). 30

31 Diagram velice přesně vyjadřuje skutečnosti vyplývající z definic jednotlivých ABCDE klasifikací a potvrzené hodnotami korelační matice těchto proměnných: Stávající ES verze ABCDE klasifikace je na samém okraji diagramu, nejvíce koreluje se vzděláním a CZ verzí ABCDE klasifikace, která je z ní odvozena. Hodnota u efektu postavení hlavy na ES verzi ABCDE znamená, že zapojení této proměnné do definice ES verze ABCDE je provedeno převráceně (viz výhodnňování ekonomicky neaktivních hlav, odstavec 3.3). Stávající CZ verze ABCDE se posouvá od ES verze směrem k příjmovému indexu a dostává se tak o něco blíže středu diagramu. Stále je však vychýlena do jeho pravé části, příliš daleko od % ekonomicky aktivních osob či postavení hlavy. Nová ABCDE klasifikace 2013 se na diagramu nachází v jeho středu, resp. v těžišti základních ukazatelů socioekonomické úrovně, z nichž je konstruována. V diagramu se nachází těsně vedle příjmového indexu, což je důsledkem toho, že s tímto účelem je nová ABCDE klasifikace 2013 konstruována. Pozorovat můžeme též mírné vzdálení se od vzdělání hlavy s cílem přiblížit se ostatním ukazatelům. Jen velice slabý parciální efekt postavení hlavy je dán jeho vytěsněním silným efektem % ekonomicky aktivních osob. Diversifikace příjmového indexu pomocí ABCDE klasifikací Následující graf znázorňuje (na svislé ose) průměrný příjmový index domácnosti v rámci jednotlivých ABCDE kategorií obou stávajících a nové ABCDE klasifikace. Na vodorovné ose je vynesen percentil ABCDE škály, kde počáteční hodnota 0 představuje vrchol socioekonomického žebříčku (začátek kategorie A) a hodnota 100 naopak nejspodnější příčku žebříčku (konec kategorie E). Toto je způsob, jak graficky znázornit příjmový index pro tři klasifikace s obecně odlišnou ABCDE škálou. Vidíme, že stávající ES verze prakticky nediversifikuje příjmový index v pásmu od kategorie B po kategorii E1. Pouze kategorie A má vyšší průměrný index a naopak kategorie E2 a E3 nižší. V grafu také vidíme celkem 3 porušení monotonie. Stávající CZ verze již zachovává monotonii. Vytknout jí je možné nízkou diversifikaci 31

32 v pásmu B až C2. Naopak skok mezi C2 a D je příliš veliký. Nová ABCDE 2013 každopádně přináší nejhladší průběh příjmového indexu a o něco vyšší diversifikaci skupin A a B od zbytku škály. Korektní hodnocení povolání novou ABCDE klasifikací Z povahy věci se průměrný příjmový index a průměrné socioekonomické skóre (jeho predikce) prakticky shodují na množinách domácností (či jednotlivců) definovaných pouze pomocí proměnných vstupujících do definice skóre (tedy např. pro vzdělanostní kategorie hlavy, kraje, jednočlenné domácnosti apod.). Následující graf znázorňuje tyto průměry v rámci kategorií povolání hlavy dle základních kategorií KZAM (spolu s postavením hlavy). Z grafu jsou vidět dvě skutečnosti: 1. KZAM klasifikace (na úrovni svých základních kategorií daných první číslicí KZAM kódu) příliš nediversifikuje příjmy domácností (s výjimkou vědeckých a odborných duševních pracovníků ). 2. Socioekonomické skóre, které povolání hlavy nevyužívá, kopíruje věrně skutečné průměry příjmového indexu. Největší rozdíly jsou u kvalifikovaných a nekvalifikovaných manuálních pracovníků, ovšem činí pouze 0.07 bodu. 32

33 Ekonomicky neaktivní Podnikatelé (včetně OSVČ) Vedoucí a řídící pracovníci Blíže nezjištění zaměstnanci bez podřízených Vědečtí a odborní duševní pracovníci Techničtí, zdravotničtí, pedagogičtí aj. pracovníci Nižší administrativní pracovníci (úředníci) Provozní pracovníci ve službách a obchodě Kvalifikovaní dělníci v zemědělství, lesnictví apod. Řemeslníci a kvalif. výrobci, zpracovatelé, opraváři Obsluha strojů a zařízení Pomocní a nekvalifikovaní pracovníci ELEKTRONICKÉ MĚŘENÍ SLEDOVANOSTI TELEVIZE METODOU TV METRŮ V ČR To potvrzuje možnost obejít se v definici ABCDE klasifikaci bez problémů bez informace o přesném povolání hlavy Povolání hlavy (dle KZAM) Socioekonomické skóre Příjmový index Překřížení nové ABCDE klasifikace s charakteristikami hlavy Podívejme se nyní ve větším detailu na závislost nové ABCDE klasifikace 2013 se socioekonomickým postavením hlavy domácnosti. Vidíme, že tento vztah je plně dle očekávání, sloupcová procenta jsou hladká a unimodální (srovnejme s obdobnou tabulkou pro stávající ES verzi ABCDE klasifikace, viz odstavec 3.3). Při interpretaci např. kategorie Student, v domácnosti je třeba mít na paměti, že jde o hlavu domácnosti, tedy osobu přinášející do ní největší příjem. Většina studentů a osob na rodičovské dovolené žije pochopitelně ve společné domácnosti s ekonomicky aktivními osobami, které jsou hlavou. 33

34 Nová ABCDE klasifikace 2013 Nová ABCDE klasifikace 2013 Nezaměstnaný Student, v domácnosti, na rodičovské dovolené Nepracující důchodce Zaměstnanec bez podřízených Nižší vedoucí pracovník (1-5 podřízených) Vyšší vedoucí pracovník (6 a více podřízených) Vrcholový manažer, ředitel podniku Podnikatel bez zaměstnanců Podnikatel s 1-5 zaměstnanci Podnikatel s 6 a více zaměstnanci ELEKTRONICKÉ MĚŘENÍ SLEDOVANOSTI TELEVIZE METODOU TV METRŮ V ČR Socioekonomický status hlavy domácnosti Sloupcová % Průměr skóre A 0.3% 0.0% 0.5% 10.7% 33.4% 48.3% 97.0% 30.1% 55.9% 93.0% B 0.5% 1.0% 1.7% 17.3% 26.6% 27.6% 3.0% 23.8% 28.0% 5.8% C1 1.9% 5.6% 3.2% 19.8% 17.5% 12.0% 0.0% 18.7% 11.4% 1.2% C2 2.9% 5.1% 8.7% 17.2% 11.5% 8.2% 0.0% 16.2% 3.8% 0.0% C3 3.2% 5.6% 13.4% 16.2% 6.7% 2.6% 0.0% 6.8% 0.9% 0.0% D1 3.2% 6.6% 23.0% 9.6% 2.7% 1.2% 0.0% 2.7% 0.0% 0.0% D2 8.0% 24.9% 25.8% 6.9% 1.4% 0.0% 0.0% 1.4% 0.0% 0.0% E 80.1% 51.3% 23.7% 2.3% 0.2% 0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% Další tabulka ukazuje závislost nové ABCDE klasifikace na vzdělání hlavy domácnosti. I tento vztah je dle očekávání a s hladkými průběhy sloupcových procent. Sloupcová % Základní a bez vzdělání Střední bez maturity, vyučení Vzdělání hlavy domácnosti Střední s maturitou VOŠ a VŠ bakaláři VŠ magisterské a vyšší A 0.1% 2.9% 11.5% 33.6% 48.2% B 0.6% 9.9% 17.2% 20.2% 17.6% C1 1.9% 13.7% 15.1% 19.1% 10.4% C2 2.4% 13.6% 16.8% 8.8% 9.3% C3 5.4% 16.6% 12.1% 5.7% 9.6% D1 11.3% 18.3% 10.4% 4.0% 3.8% D2 14.3% 16.4% 12.9% 7.5% 0.6% E 63.9% 8.6% 4.1% 1.1% 0.6% Průměr skóre Vybavenost dle kategorií nové ABCDE klasifikace Podívejme se ještě na závislost vybavenosti domácností vybranými předměty (pouze internet a auto mladší 10 let jsou vstupy nové ABCDE klasifikace 2013). Vidíme, že vyšší socioekonomický status domácnosti přináší 34

35 Nová ABCDE klasifikace 2013 ELEKTRONICKÉ MĚŘENÍ SLEDOVANOSTI TELEVIZE METODOU TV METRŮ V ČR vyšší procento vlastnictví těchto předmětů. Až na nepatrné výjimky jsou procenta vlastnictví monotónní v rámci ABCDE škály a diversifikace je velice silná. % vlastnictví daného předmětu Total LCD/LED/ plazma TV Domácí kino Videokamera DVD nebo video Auto mladší 10 let Internet doma A 67.0% 21.0% 40.1% 71.2% 75.5% 91.7% B 66.4% 16.0% 28.4% 71.8% 62.4% 85.7% C1 61.9% 12.8% 25.5% 72.1% 51.1% 79.1% C2 61.5% 11.6% 22.5% 72.0% 45.0% 76.3% C3 57.3% 7.9% 17.1% 64.1% 36.3% 57.7% D1 50.0% 5.6% 11.0% 57.0% 10.1% 41.3% D2 37.7% 3.3% 5.0% 39.4% 3.6% 27.3% E 24.6% 1.0% 1.9% 26.6% 0.8% 17.5% 53.3% 9.9% 18.9% 59.3% 35.6% 59.6% Stávající ES verze ABCDE klasifikace (výsledky zde číselně neuvádíme) je v tomto ohledu opět nevyhovující. Třída C2 je hůře vybavená než nižší třídy D a E1. Třída E2 je hůře vybavená než třída E3. Třída D je lépe vybavená než třídy C1 a C2. Ohromný rozdíl mezi třídami E1 a E2 neodpovídá jejich zařazení do společné nadskupiny E. CZ verze ABCDE klasifikace (výsledky zde také neuvádíme) již poskytuje monotónní výsledky, kromě tříd E2 a E3, které jsou ve své vybavenosti stále inverzní. Třídy C2, D a E1, na to, že pokrývají tři různá písmena, se ve vybavenosti liší jen velice málo. Stejně tak skupiny A a B jsou si příliš podobné. 5.2 Popisy jednotlivých ABCDE kategorií Zkusme nyní charakterizovat typické členy jednotlivých ABCDE nadskupin A, B, C, D a E. V následujících popiskách budeme pro zjednodušení vyjadřování používat spojení příjem na hlavu jakožto zjednodušení pro příjmový index (viz odstavec 4.2). Vezmeme si na pomoc následující tabulku. Ta obsahuje průměr socioekonomického skóre, dolní a horní mez pro něj, % domácností v populaci (sloupcová %), kolik % domácností v rámci dané nadskupiny má ekonomicky aktivní hlavu apod. ABCDE 2013 Skóre domácnosti % domácností Průměr Od Do v populaci Ekonomicky aktivní hlava Hlava podnikatel, vedoucí Hlava minimálně maturitu Hlava minimálně Bc. titul A % 98.6% 63.1% 90.7% 62.1% B % 94.7% 37.7% 67.6% 25.5% C % 74.8% 16.3% 50.4% 14.2% D % 29.5% 2.3% 33.3% 4.1% E % 8.3% 0.4% 10.1% 0.9% 35

36 Skupina A lidé s nejvyšším socioekonomickým skóre (statusem). Do této skupiny spadá 1/8 nejbohatších českých domácnosti (a všichni jejich členové) z hlediska příjmu domácnosti na hlavu: minimálně 1.4 krát vyšší než je průměr celé české populace, v průměru dokonce 1.7 krát vyšší. Drtivá většina hlav jsou ekonomicky aktivní, v téměř 2/3 případů jde o vedoucí pracovníky, manažery či podnikatele (často se zaměstnanci), minimálně s maturitou. Zbylé hlavy jsou profesionálové s VŠ vzděláním v prestižních povoláních (lékaři, právníci, analytici, středoškolští profesoři). Domácnosti v této kategorii jsou skvěle vybavené. Skupina B 1/8 domácností s druhým nejvyšším socioekonomickým statusem (skóre v rozmezí násobku průměru). Nadprůměrný životní standard z hlediska příjmu na hlavu v domácnosti: 1.28 krát vyšší než u průměrné české domácnosti. Z hlediska povolání jsou v této skupině nadprůměrně zastoupeni domácnosti, jejichž hlavy jsou učitelé základních škol, programátoři, odborní pracovníci v peněžnictví atd. Jedná se zejména o domácnosti, jejichž hlava má minimálně střední vzdělání s maturitou. Také v této kategorii jsou z drtivé většiny zastoupeny domácnosti s ekonomicky aktivní hlavou. Do kategorie B spadá pouze velice úzká skupina nejvzdělanějších a z hlediska vybavenosti nejbohatších důchodců. Skupina C 3/8 domácností, jejichž příjem na osobu je průměrný, v intervalu násobku průměru. Podle socioekonomického skóre se kategorie C dělí na 3 podkategorie: C1 (mírně nadprůměrné), C2 (průměrné) a C3 (mírně podprůměrné domácnosti). Typická povolání pro hlavu domácnosti v této skupině jsou kancelářské profese, technické profese a práce v obchodě a službách (typicky prodavačky, servírky, poštovní doručovatelé, telefonisté, hasiči). Většinou se jedná o běžné zaměstnance bez podřízených s nižším středním vzděláním. V této skupině stále převažují domácnosti s ekonomicky aktivní hlavou, zhruba čtvrtinu domácností v této kategorii tvoří bohatší a vzdělanější domácnosti s ekonomicky neaktivní hlavou (důchodci). Skupina D 1/4 z hlediska příjmu na osobu podprůměrných domácností (příjem na osobu se pohybuje kolem 0.75 násobku průměru populace všech českých domácností). V této kategorii již převládají domácnosti s ekonomicky neaktivní hlavou v důchodu (zhruba dvě třetiny domácností). U ekonomicky aktivních domácností se jedná zejména o méně kvalifikované či nekvalifikované manuální pracovníky s nižším vzděláním. Tato skupina se dále dle socioekonomické úrovně dělí na kategorie D1 a D2 (každá 1/8 domácností). Skupina E v této kategorii se nachází z hlediska příjmu na osobu 1/8 nejchudších domácností, jejichž index příjmu je zhruba 0.6 krát nižší než průměr celé české populace domácností. Tuto kategorii tvoří téměř výhradně domácnosti s ekonomicky neaktivní hlavou. Jedná se zejména o nejchudší a nejméně vybavené důchodce (žijící v jednočlenných domácnostech). Do této kategorie spadají také všechny ostatní domácnosti s jinými příčinami ekonomické neaktivity, tedy například domácnosti nezaměstnaných hlav, osob v domácnosti, na rodičovské dovolené či nepracujících studentů. 36

37 6 Budoucí aktualizace definice ABCDE klasifikace Žádná definice ABCDE klasifikace nemůže být ponechána beze změny po nekonečně dlouhou dobu. Potřebná aktualizace ABCDE klasifikace 2013 bude prováděna průběžně a při respektování základních východisek její definice. Z pohledu koncových uživatelů ABCDE klasifikace se tak v podstatě nic postřehnutelného nebude měnit. Garantem a správcem budoucích aktualizací ABCDE klasifikace 2013 bude realizátor PEM společnost MEDIARESEARCH, a.s. Ta bude typicky v prosinci zveřejňovat (zájemcům přímo zasílat) vždy aktualizovanou definici ABCDE klasifikace 2013 na následující kalendářní rok. Potřeba aktualizace se týká především předmětů vybavenosti, které postupem času zastarávají a objevují se nové relevantnější. Nejméně jednou za cca 5 let dojde k přehodnocení seznamu předmětů vybavenosti a při elementární shodě relevantních subjektů na poli mediálních výzkumů (a jejich klientů) by došlo k obměně této sady. V blízké budoucnosti přicházejí v úvahu např. myčka nádobí, velikost bytu či vlastnictví nemovitosti. Meze pro socioekonomické skóre budou každý rok kalibrovány, aby zastoupení 8 jednotlivých ABCDE kategorií bylo stále rovnoměrné v populaci všech domácností ČR. Aktualizované meze budou vždy platit pro kalendářní rok a zveřejněny budou v prosinci roku předcházejícího. První taková kalibrace proběhla v prosinci 2012 a jejím výsledkem je právě definice na kalendářní rok 2013, obsažená v tomto materiálu (předtím byla klientům prezentována a zveřejněna kalibrace na rok 2012). Nakonec připadá v úvahu převývoj celého regresního modelu socioekonomického skóre, na němž je nová ABCDE klasifikace založena. Tento převývoj (aktualizace číselných parametrů uvnitř definice skóre) bude prováděna opět s využitím dat Kontinuálního výzkumu PEM a to minimálně každých 5 let, či kdykoli při změně seznamu předmětů vybavenosti nebo znatelnějších změnách ve struktuře české populace. Nejčastěji může též být prováděno jednou ročně vždy spolu s kalibrací. Mírně měněna může být i definice typického příjmu domácnosti. Není však v žádném případě potřeba provádět inflační úpravu této definice, protože hodnoty jsou podstatné jen v relativním, nikoli absolutním smyslu. 37

38 7 Pokyny pro práci se socioekonomickým skóre a ABCDE klasifikací 2013 Zde chceme shrnout některé důležité informace a rady pro práci s novou ABCDE klasifikací 2013 a s ní souvisejícím socioekonomickým skóre domácnosti. Průměr socioekonomického skóre na populaci všech českých domácností je 1. Čím vyšší hodnota skóre, tím socioekonomicky výše postavená domácnost. Socioekonomického skóre je možné využít k tvorbě cílových skupin - socioekonomických vrstev. Je třeba zadat meze pro skóre a vždy následně ověřit, jaká je velikost vzniklé cílové skupiny a případně meze upravit taky, aby cílová skupina měla požadovanou velikost. Se socioekonomickým skóre je možné pracovat i kvantitativně, tj. např. počítat jeho průměry v jistých skupinách apod., obdobně jako např. s proměnnou počet osob v domácnosti nebo měsíční příjem. Skóre i ABCDE klasifikaci je možné přenést z úrovně domácností na úroveň jednotlivců. Je třeba si ale uvědomit, že např. rovnoměrné zastoupení 8 ABCDE kategorií v populaci domácností neimplikuje rovnoměrné zastoupení ABCDE kategorií v populaci jednotlivců (podobně pro průměrnou hodnotu skóre rovnu 1). ABCDE klasifikace 2013 nepřináší informaci o velikosti jednotlivých sociálních tříd ve společnosti, ale sama definuje své kategorie jako socioekonomické vrstvy o předepsané velikosti. Také neposkytuje informaci o vývoji společnosti v čase, ale pouze zajišťuje průřezovou diversifikaci společnosti. To, že ABCDE kategorie v populaci všech domácností ČR jsou stejně velké, neznamená, že budou stejně velké ABCDE kategorie napočtené na datech libovolného výzkumu. Nejčastější důvody: o Výzkum je dotazován na jiné cílové skupině, než všech domácností ČR (např. jednotlivci let, internetová populace apod.). o Výzkum není dostatečně reprezentativní na současnu populaci domácností ČR. Např. z důvodu nedostatečného použití kvót či vážení, případně vážení na univerza neodpovídající současné struktuře populace ČR. Klíčová je především reprezentativita z pohledu věku a vzdělání členů domácnosti a velikosti domácnosti. o Dotazová situace nebo formulace některé otázky, ze které jsou získávány vstupy pro ABCDE klasifikaci, není v souladu s doporučeným dotazníkem (viz příloha 1) či jsou jinak negativně ovlivněny získané odpovědi. o Na konečném vzorku, i když je reprezentativní na obvyklé sociodemografické proměnné, díky statistické chybě dochází k výkyvům např. v ostatních proměnných, vstupujících do výpočtu ABCDE klasifikace. Tím vznikají drobné rozdíly oproti ideálnímu rovnoměrnému rozložení domácností po ABCDE kategoriích. Čím menší vzorek, tím vyšší odchylky. Např. při velikosti vzorku domácností je třeba počítat s náhodnými odchylkami v řádu desetin %, výjimečně až 1 %. 38

39 Následující pokyny se týkají prezentace výsledků ABCDE klasifikace: Vždy by mělo být uvedeno, že je použita ABCDE socioekonomická klasifikace 2013 dle MEDIARESEARCH a že jde o definici kalibrovanou na daný (který) kalendářní rok. Zabrání se tak záměně s jinými ABCDE klasifikacemi. Je též doporučeno čtenáře odkázat na tento materiál, resp. v budoucnu jeho novější verze. Citace tohoto dokumentu: MEDIARESEARCH (2012): Socioekonomické skóre domácnosti a ABCDE klasifikace 2013 specifikace Praha: MEDIARESEARCH, a.s. V případě potřeby je možné používat následující slovní ekvivalenty ABCDE písmenných nadskupin: A = vyšší třída, B = vyšší střední třída, C = střední třída, D = nižší střední třída, E = nižší třída. Názvy krajních ABCDE kategorií A a E je možné rozšířit o slova nejvyšší a nejnižší, tj. používat místo A a E obšírnější A nejvyšší a E nejnižší, pokud by hrozilo riziko nepochopení směru škály. Je možné používat následující zkrácené názvy jednostranných socioekonomických vrstev společnosti. Obdobně je možné pojmenovávat i z obou stran ohraničené vrstvy, např. BCD nebo C23D1. Název A B C1 C2 C3 D1 D2 E Název A BCDE AB CDE ABC1 C23DE ABC12 C3DE ABC DE ABCD1 D2E ABCD E Pokud je uváděno např. kolik procent z pravidelných diváků, posluchačů, čtenářů či návštěvníků nějakého mediálního titulu spadá do vrstvy ABC, mělo by být současně uvedeno i stejné procento v rámci základní populace (závisí na konkrétním výzkumu). Teprve odtud je možné odvodit, nakolik je dané médium afinní směrem k vyšším socioekonomickým vrstvám. V případě nejasností ohledně výpočtu socioekonomického skóre či ABCDE klasifikace 2013 či interpretace získaných výsledků (i po prostudování tohoto materiálu) se obracejte na společnost MEDIARESEARCH, a.s. Stejně tak uvítáme jakékoli náměty či připomínky k těmto proměnným. 39

40 8 Závěr Stávající ABCDE socioekonomické klasifikace jsou hojně používané v mediálně výzkumné praxi k definici cílových skupin či obecně ke křížovým analýzám zkoumaných charakteristik domácností či jednotlivců. Proto se domníváme, že by jejím uživatelům nemělo být lhostejné, jaké vlastnosti tyto klasifikace mají a jak dobře plní svůj účel. Z důvodu rozpoznaných nedostatků doposud používaných ABCDE klasifikací nabízíme proto všem potenciálním zájemcům k používání novou ABCDE socioekonomickou klasifikaci 2013 a s ní těsně související socioekonomické skóre domácnosti. Uvědomujeme si, že jakákoli takováto systémová změna v používané ABCDE klasifikace má své nenulové jednorázové implementační náklady. Domníváme se však, že ze střednědobého a dlouhodobého hlediska se přechod na novou ABCDE klasifikaci 2013 vyplatí. Především přináší významný kvalitativní posun oproti klasifikacím stávajícím. Dále přechod na novou ABCDE klasifikaci zajišťuje, že již nikdy v budoucnu nebude třeba podobnou systémovou změnu provádět, jelikož nová klasifikace bude plynule aktualizována a nehrozí její zastarávání. Opustit stávající ABCDE klasifikace by stejně dříve či později bylo nutné a není podle našeho názoru důvod toto odkládat. Metodologická komise ATO souhlasila se zařazením nové ABCDE klasifikace 2013 do dat projektu PEM s cílem nahradit po přechodné době souběhu obě stávající ABCDE klasifikace. Věříme, že zařazením nové ABCDE klasifikace 2013 také do jiných výzkumů dojde k obohacení těchto výzkumů a zároveň dojde při sjednocení používání jedné ABCDE klasifikace celým trhem k větší transparentnosti v práci s ABCDE klasifikací v porovnání se současným stavem. Připomínáme, že existující představy o mezinárodní srovnatelnosti české ES verze ABCDE klasifikace jsou mylné a mohou vést k chybným interpretacím a závěrům, pokud by takové mezinárodní srovnání bylo činěno. Tedy otázka mezinárodní (ne)srovnatelnosti nemůže být argumentem k pokračování používání stávajících ABCDE klasifikací. MEDIARESEARCH, a.s. bude nadále garantovat aktuálnost definice ABCDE klasifikace 2013 dle zde popsaného konceptu a je připravena tento koncept a jeho výhody obhajovat a vysvětlovat. 40

41 Příloha 1 - Vzorový dotazník pro ABCDE klasifikaci 2013 Domácnost tvoří osoby, které skutečně trvale bydlí v jednom bytě nebo rodinném domě. Členy domácnosti jsou i osoby dočasně nepřítomné jako např. studenti na kolejích nebo internátech, osoby dojíždějící za prací apod., které se pravidelně vracejí. Naopak nezahrnuje ty osoby, které jsou v domácnosti pouze hlášeny k trvalému pobytu, ale ve skutečnosti tam nebydlí. Hlava domácnosti je osoba v domácnosti, která zajišťuje největší část finančního příjmu domácnosti. Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Kolik má Vaše domácnost členů (včetně Vás). Kolik má Vaše domácnost členů ve věku 0-18 let (včetně). V jakém kraji Vaše domácnost bydlí? Jaké je nejvyšší dokončené vzdělání hlavy Vaší domácnosti? Jaké je v současné době socioekonomické postavení hlavy Vaší domácnosti? Co z následujícího vlastní Vaše domácnost? (Hl. m.) Praha Středočeský kraj Jihočeský kraj Plzeňský kraj Karlovarský kraj Ústecký kraj Liberecký kraj Královéhradecký kraj Pardubický kraj Vysočina Jihomoravský kraj Olomoucký kraj Zlínský kraj Moravskoslezský kraj Základní (i neukončené), bez vzdělání Vyučen bez maturity Středoškolské s maturitou Vyšší odborné, vysokoškolské bakalářské Vysokoškolské magisterské a vyšší Ekonomicky neaktivní Ekonomicky aktivní Kolik má Vaše domácnost celkem ekonomicky aktivních členů? Nezaměstnaný Student, v domácnosti, na rodičovské dovolené apod. Nepracující důchodce Zaměstnanec bez podřízených Zaměstnanec - nižší vedoucí (1-5 podřízených) Zaměstnanec - vyšší vedoucí (6 a více podřízených) Zaměstnanec - vrcholový manažer, ředitel podniku Soukromý podnikatel bez zaměstnanců (OSVČ) Soukromý podnikatel s 1-5 zaměstnanci Soukromý podnikatel s 6 a více zaměstnanci a Automobil mladší 10 let (včetně firemního pro osobní účely) 0 1 b Chata, chalupa 0 1 c Internetové připojení v domácnosti 0 1 d Elektrická vrtačka 0 1 e Mikrovlnná trouba 0 1 Pozn.: Koho počítat mezi ekonomicky aktivní členy domácnosti v otázce Q6 je naznačeno v otázce Q5. 41

42 Příloha 2 - Výpočet ABCDE 2013 platný pro rok 2013 Přesná definice socioekonomického skóre domácnosti platná na kalendářní rok 2013 ve formě SPSS syntaxe: if (kodkraje = 1) wage = if (kodkraje = 2) wage = if (kodkraje = 3) wage = if (kodkraje = 4) wage = if (kodkraje = 5) wage = if (kodkraje = 6) wage = if (kodkraje = 7) wage = if (kodkraje = 8) wage = if (kodkraje = 9) wage = if (kodkraje = 10) wage = if (kodkraje = 11) wage = if (kodkraje = 12) wage = if (kodkraje = 13) wage = if (kodkraje = 14) wage = compute typical_income = * (VD - nage0_18) * nage0_18. compute score = if (hlava_educ = 1) score = score + cnt_aktiv * / typical_income. if (hlava_educ = 2) score = score + cnt_aktiv * / typical_income. if (hlava_educ = 3) score = score + cnt_aktiv * / typical_income. if (hlava_educ = 4) score = score + cnt_aktiv * / typical_income. if (hlava_educ = 5) score = score + cnt_aktiv * / typical_income. if (hlava_educ = 1) score = score / typical_income. if (hlava_educ = 2) score = score / typical_income. if (hlava_educ = 3) score = score / typical_income. if (hlava_educ = 4) score = score / typical_income. if (hlava_educ = 5) score = score / typical_income. if (hlava_work_status = 1) score = score / typical_income. if (hlava_work_status = 2) score = score / typical_income. if (hlava_work_status = 3) score = score / typical_income. if (hlava_work_status = 4) score = score / typical_income. if (hlava_work_status = 5) score = score / typical_income. if (hlava_work_status = 6) score = score / typical_income. if (hlava_work_status = 7) score = score / typical_income. if (hlava_work_status = 8) score = score / typical_income. if (hlava_work_status = 9) score = score / typical_income. if (VD = 1) score = score compute score = score + wage * (cnt_aktiv + 1/3)/VD * compute score = score + mikrovln * compute score = score + vrtacka * (cnt_aktiv + 1/3)/VD * compute score = score + chata * (cnt_aktiv + 1/3)/VD * compute score = score + internet * (cnt_aktiv + 1/3)/VD * compute score = score + car10 * cnt_aktiv * / typical_income. compute score = score + car10 * / typical_income. compute score = score + nage0_18 * / typical_income. compute score = score / EXECUTE. variable label score "Socioekonomické skóre domácnosti". 42

43 Vstupní proměnné jsou v syntaxi zvýrazněny zeleně. Červeně pak napočítávaná proměnná score. Přesný význam vstupních proměnných použitých v SPSS syntaxi výše vysvětluje následující tabulka mapující tyto proměnné na otázky ze vzorového dotazníku (viz Příloha 1): Q7 Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 a b c d e VD nage0_18 kodkraje hlava_educ hlava_work_status cnt_aktiv car10 chata internet vrtacka mikrovln Nejprve je určena průměrná měsíční hrubá mzda v rámci krajů dle předběžných výsledků ČSÚ za 2. pololetí roku 2012 (proměnná wage). Následně je spočten typický příjem domácnosti dle počtu osob v domácnosti a počtu osob ve věku 0-18 let (proměnná typical_income). Dále již následuje samotný výpočet socioekonomického skóre. Nejprve absolutní člen, pak zohlednění vzdělání hlavy domácnosti (proměnná hlava_educ, nejprve v kombinaci s počtem ekonomicky aktivních osob, cnt_aktiv, a pak samostatně). Následuje socioekonomický status hlavy (proměnná hlava_work_status), penalizace jednočlenných domácností (dle proměnné VD), zohlednění kraje bydliště skrze proměnnou wage, započítání vybavenosti domácnosti (car10, chata, internet, vrtacka a mikrovln) a počtu osob ve věku 0-18 let (proměnná nage0_18). Na závěr je provedena multiplikativní normalizace skóre zajišťující, že výsledné skóre má průměrnou hodnotu 1 na populaci všech domácností ČR. Následující tabulka obsahuje meze pro socioekonomické skóre definující jednotlivé ABCDE kategorie (meze platné pro kalendářní rok 2013): 43

44 ABCDE Socioekonomické skóre domácnosti kategorie od do A B C C C D D E Z tabulky také vidíme, jaké domácnosti která kategorie obsahuje. Např. kategorie C2, jejíž meze jsou od do , obsahuje průměrně a velice lehce podprůměrně socioekonomicky situované domácnosti. Kategorie A obsahuje domácnosti, které jsou 1.4 x lépe socioekonomicky situované než průměr a lepší, apod. Kategorizace socioekonomického skóre za účelem získání ABCDE kategorií v SPSS syntaxi, platné pro kalendářní rok 2013: compute ABCDE = 8. if (score > ) ABCDE = 7. if (score > ) ABCDE = 6. if (score > ) ABCDE = 5. if (score > ) ABCDE = 4. if (score > ) ABCDE = 3. if (score > ) ABCDE = 2. if (score > ) ABCDE = 1. EXECUTE. variable label ABCDE "ABCDE klasifikace 2013". val label ABCDE 1 "A - nejvyšší" 2 "B" 3 "C1" 4 "C2" 5 "C3" 6 "D1" 7 "D2" 8 "E - nejnižší". 44

45 Kontakt MEDIARESEARCH, a.s. Českobratrská 2778/ , Praha 3 Tel:

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České republice Název média: Všechna měřená média celkem Měsíc: Únor 2005 Počet respondentů Total (za všechna měřená média) N = 19 372 PV(počet)

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České republice Název média: Všechna měřená média celkem Měsíc: Březen 2005 Základní informace Počet respondentů Total (za všechna měřená

Více

Socioekonomické skóre domácnosti a ABCDE klasifikace. Specifikace pro rok 2014

Socioekonomické skóre domácnosti a ABCDE klasifikace. Specifikace pro rok 2014 Socioekonomické skóre domácnosti a ABCDE klasifikace Specifikace pro rok 2014 Prosinec 2013 Obsah 1 Úvod...3 2 Konstrukce socioekonomického skóre a ABCDE klasifikace...4 3 Popisy jednotlivých kategorií

Více

ABCDE socioekonomická. Specifikace pro rok 2015

ABCDE socioekonomická. Specifikace pro rok 2015 ABCDE socioekonomická klasifikace MEDIARESEARCH Specifikace pro rok 2015 Prosinec 2014 Obsah 1 Úvod... 3 2 Základní východiska... 4 3 Konstrukce proměnných... 5 4 Popisy jednotlivých kategorií ABCDE klasifikace...

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: horydoly.cz Měsíc: Srpen 0 Základní informace Velikost internetové populace ČR 5 9 Počet respondentů N =9 (zavšechna

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: ceskenoviny.cz Měsíc: Říjen 011 Základní informace Velikost internetové populace ČR 7 Počet respondentů N =1

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: TOTAL. Prosinec 2009

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: TOTAL. Prosinec 2009 SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: Měsíc: Prosinec 2009 Základní informace Velikost internetové populace ČR 5 644 200 Počet respondentů (zavšechna

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: ekolist.cz Měsíc: Září 9 Základní informace Velikost internetové populace ČR 478 31 Počet respondentů N =4 (zavšechna

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: TOTAL. Zdroj: NetMonitor SPIR Mediaresearch& Gemius

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: TOTAL. Zdroj: NetMonitor SPIR Mediaresearch& Gemius SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: Měsíc: Březen 2011 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 105 522 Počet respondentů (zavšechna

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: TOTAL. Duben 2010

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: TOTAL. Duben 2010 SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: Měsíc: Duben 2010 Základní informace Velikost internetové populace ČR 5 735 904 Počet respondentů (zavšechna

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: TOTAL. Únor 2010

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: TOTAL. Únor 2010 SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: Měsíc: Únor 2010 Základní informace Velikost internetové populace ČR 5 640 949 Počet respondentů (zavšechna měřená

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: turistika.cz Měsíc: Srpen 00 Základní informace Velikost internetové populace ČR 67 33 Počet respondentů N =

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: TOTAL. Říjen 2011

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: TOTAL. Říjen 2011 SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: Měsíc: Říjen 2011 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 279 294 Počet respondentů (zavšechna

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: nova.cz TN.CZ Měsíc: Červenec 011 Základní informace Velikost internetové populace ČR 81 40 Počet respondentů

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: nova.cz zensky portal doma.cz Měsíc: Duben 011 Základní informace Velikost internetové populace ČR 081 91 Počet

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: Měsíc: Listopad 2015 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 949 307 Počet respondentů (zavšechna

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: poradci-sobe.cz Měsíc: Květen 21 Základní informace Velikost internetové populace ČR 54 57 Počet respondentů

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: vybermiauto.cz Měsíc: Leden 01 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 60 6 Počet respondentů N

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: sousede.cz Měsíc: Prosinec 2012 Základní informace Velikost internetové populace ČR 0 997 Počet respondentů N=9

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: akce.cz Měsíc: Prosinec 0 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 0 997 Počet respondentů N=9 (zavšechna

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: spoluhraci.cz Měsíc: Prosinec 212 Základní informace Velikost internetové populace ČR 997 Počet respondentů N=84

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: horydoly.cz Měsíc: Únor 1 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 57 57 Počet respondentů N=59

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: spoluhraci.cz Měsíc: Únor 202 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 4 06 Počet respondentů N

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: volny.cz Měsíc: Listopad 01 Základní informace Velikost internetové populace ČR 08 5 Počet respondentů N =100

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: finance.cz Měsíc: Leden 01 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 60 6 Počet respondentů N =9

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: horydoly.cz. Duben 2013

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: horydoly.cz. Duben 2013 SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: horydoly.cz Měsíc: Duben 1 Základní informace Velikost internetové populace ČR 57 5 Počet respondentů N=5 (zavšechna

Více

Médium N=82 Total (zavšechna měřená média) N=22800 RU(počet) 15 237 Reach(%) 0.23. PV(počet) (od všech návštěvníků) 114 076 GRP(%) 1.

Médium N=82 Total (zavšechna měřená média) N=22800 RU(počet) 15 237 Reach(%) 0.23. PV(počet) (od všech návštěvníků) 114 076 GRP(%) 1. SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: horydoly.cz Měsíc: Listopad 212 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 68 2 Počet respondentů

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: prochlapa.cz Měsíc: Srpen 5 Základní informace Velikost internetové populace ČR 57 Počet respondentů N=5 (zavšechna

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: mojetehotenstvi.cz Měsíc: Srpen 25 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 57 62 Počet respondentů

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: moneymag.cz Měsíc: Srpen 5 Základní informace Velikost internetové populace ČR 57 Počet respondentů N =7 (zavšechna

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: inzerce-psu.com Měsíc: Říjen 2 Základní informace Velikost internetové populace ČR 97 44 Počet respondentů N

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: recepty.eu Měsíc: Srpen Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 7 6 Počet respondentů N = (zavšechna

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: Měsíc: Říjen 2012 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 562 574 Počet respondentů (zavšechna

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: databazeknih.cz Měsíc: Srpen 5 Základní informace Velikost internetové populace ČR 57 Počet respondentů N =73

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: ihned.cz. Únor 2012

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: ihned.cz. Únor 2012 SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: ihned.cz Měsíc: Únor 01 Základní informace Velikost internetové populace ČR 1 10 Počet respondentů N =9 (zavšechna

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: recepty.eu Měsíc: Květen 25 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 827 9 Počet respondentů N=99

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: zkouknito.cz Měsíc: Květen 5 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 8 9 Počet respondentů N =35

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: naseporodnice.cz Měsíc: Květen 25 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 827 9 Počet respondentů

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: dumfinanci.cz Měsíc: Leden 1 Základní informace Velikost internetové populace ČR 819 Počet respondentů N= (zavšechna

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: zakruta.cz Měsíc: Srpen 5 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 57 6 Počet respondentů N =53

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: Měsíc: Březen 2015 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 926 181 Počet respondentů (zavšechna

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: hry.cz Měsíc: Červenec Základní informace Velikost internetové populace ČR 49 7 Počet respondentů N =7 (zavšechna

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: novinky.cz rubrika Zena Zdravi Měsíc: Červenec 5 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 95 5 Počet

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: ekolist.cz Měsíc: Únor 009 Základní informace Velikost internetové populace ČR 5 09 17 Počet respondentů N =

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: ekolist.cz. Prosinec 2008

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: ekolist.cz. Prosinec 2008 SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: ekolist.cz Měsíc: Prosinec 008 Základní informace Velikost internetové populace ČR 97 090 Počet respondentů N=88

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: sport.cz sekce Hokej Měsíc: Červenec 5 Základní informace Velikost internetové populace ČR 95 57 Počet respondentů

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: novinky.cz rubrika Zpravodajstvi rubrika Zahranicni

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: novinky.cz rubrika Zpravodajstvi rubrika Zahranicni SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: novinky.cz rubrika Zpravodajstvi rubrika Zahranicni Měsíc: Červenec 25 Základní informace Velikost internetové

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: Měsíc: Červen 2015 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 696 616 Počet respondentů (zavšechna

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: Měsíc: Září 2015 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 815 227 Počet respondentů (zavšechna měřená

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: Měsíc: Červenec 2015 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 495 507 Počet respondentů (zavšechna

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: ekolist.cz. Říjen 2008

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: ekolist.cz. Říjen 2008 SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: ekolist.cz Měsíc: Říjen 008 Základní informace Velikost internetové populace ČR 4 866 1 Počet respondentů N=16

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: smsbrana.cz Měsíc: Prosinec 200 Základní informace Velikost internetové populace ČR 982 Počet respondentů N =8

Více

Technické parametry výzkumu

Technické parametry výzkumu TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská 1, Praha 1 Tel./fax: 286 840 129 E-mail: jiri.vinopal@soc.cas.cz K některým aspektům výběru piva českými konzumenty

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: Finance media a.s. Měsíc: Leden 010 Základní informace Velikost internetové populace ČR 1 80 Počet respondentů

Více

Mýty a fakta měření TV a on-line. Tomáš Bičík IAC, 9. dubna 2015

Mýty a fakta měření TV a on-line. Tomáš Bičík IAC, 9. dubna 2015 Mýty a fakta měření TV a on-line Tomáš Bičík IAC, 9. dubna 2015 Úvod 2 Crossmediální měření - fakta a mýty Fakta Ani dokonalá single source mediální data zásadně nezmění mediálněreklamní trh. Crossmediální

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: omlazeni.cz Měsíc: Duben 200 Základní informace Velikost internetové populace ČR 7 90 Počet respondentů N =000

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: sportovninoviny.cz. Říjen 2011

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: sportovninoviny.cz. Říjen 2011 SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: sportovninoviny.cz Měsíc: Říjen 0 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 79 9 Počet respondentů

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: ihned.cz Měsíc: Duben 010 Základní informace Velikost internetové populace ČR 73 90 Počet respondentů N =893

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: financninoviny.cz Měsíc: Říjen 011 Základní informace Velikost internetové populace ČR 79 9 Počet respondentů

Více

Životní podmínky českých vysokoškoláků Šárka Šustová. www.kredo.reformy-msmt.cz

Životní podmínky českých vysokoškoláků Šárka Šustová. www.kredo.reformy-msmt.cz Životní podmínky českých vysokoškoláků Šárka Šustová www.kredo.reformy-msmt.cz Zdroj dat Životní podmínky česká verze celoevropského zjišťování EU-SILC (European Union- Statistics on Income and Living

Více

Průměrný čas v minutách týdně věnovaný internetu

Průměrný čas v minutách týdně věnovaný internetu Tisková zpráva PRAHA, 27/11/2009 Uživatelé tráví na internetu 10 hodin týdně Uživatelé se věnují internetu průměrně 609 minut týdně, což odpovídá 87 minutám denně. Nejvíce času internetu věnují uživatelé

Více

Popisná statistika kvantitativní veličiny

Popisná statistika kvantitativní veličiny StatSoft Popisná statistika kvantitativní veličiny Protože nám surová data obvykle žádnou smysluplnou informaci neposkytnou, je žádoucí vyjádřit tyto ve zhuštěnější formě. V předchozím dílu jsme začali

Více

ČTENÁŘI MF DNES, LIDOVÝCH NOVIN A METRA

ČTENÁŘI MF DNES, LIDOVÝCH NOVIN A METRA ČTENÁŘI, LIDOVÝCH NOVIN A METRA i n z e r t n í p r e z e n t a c e VÝZKUM SLEDOVANOSTI MÉDIÍ jediný respektovaný zdroj schopný přinést informace o čtenářích odráží úspěch titulu mezi čtenáři a identifikuje

Více

Pravidelné aktivity na internetu I. ZÁKLAD: Respondenti 10+ využívající internet, n=6536 (fáze 1), n=6594 (fáze 2), n=2153 (fáze 3), n=2237 (fáze 4)

Pravidelné aktivity na internetu I. ZÁKLAD: Respondenti 10+ využívající internet, n=6536 (fáze 1), n=6594 (fáze 2), n=2153 (fáze 3), n=2237 (fáze 4) Tisková zpráva PRAHA, 4/12/2009 Multimediální trendy na internetu sílí Na internetu nejvýznamněji roste podíl uživatelů, kteří se pravidelně věnují multimediálním aktivitám. Největší nárůsty byly pozorovány

Více

Rozšířené výstupy Informačního systému o průměrném výdělku

Rozšířené výstupy Informačního systému o průměrném výdělku Rozšířené výstupy Informačního systému o průměrném výdělku A) Výstupy pro odbor 65 - odbor analýz a statistik Výsledková část ISPV-ČR za 1. pololetí a rok 2014 a 1. pololetí a rok 2015 Hrubý měsíční mzda/plat

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: mojetehotenstvi.cz Měsíc: Listopad 21 Základní informace Velikost internetové populace ČR 99 3 Počet respondentů

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: Měsíc: Prosinec 2015 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 716 491 Počet respondentů (zavšechna

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

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: firmy.cz Měsíc: Leden 21 Základní informace Velikost internetové populace ČR 921 1 Počet respondentů N =9 (zavšechna

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: novinky.cz rubrika Internet a PC Měsíc: Červenec 25 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 95

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: turistika.cz Měsíc: Srpen 5 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 57 6 Počet respondentů N =

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: novinky.cz rubrika Zena Deti.

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: novinky.cz rubrika Zena Deti. SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: novinky.cz rubrika Zena Deti Měsíc: Červenec 5 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 95 57 Počet

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: Měsíc: Leden 2015 Základní informace Velikost internetové populace ČR 7 071 087 Počet respondentů (zavšechna

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: volny.cz Měsíc: Leden 01 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 60 6 Počet respondentů N =99 (zavšechna

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: hokej.cz Měsíc: Listopad 202 Základní informace Velikost internetové populace ČR 08 52 Počet respondentů N =2

Více

Médium N=99 Total (zavšechna měřená média) N=22800 RU(počet) 23 398 Reach(%) 0.35. PV(počet) (od všech návštěvníků) 757 736 GRP(%) 8.

Médium N=99 Total (zavšechna měřená média) N=22800 RU(počet) 23 398 Reach(%) 0.35. PV(počet) (od všech návštěvníků) 757 736 GRP(%) 8. SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: nhl.cz Měsíc: Listopad 0 Základní informace Velikost internetové populace ČR 08 3 Počet respondentů N=99 (zavšechna

Více

Audit návštěvnosti internetu

Audit návštěvnosti internetu 1 Audit návštěvnosti internetu Trendy v návštěvnosti internetu leden 2009 únor 2011 www.netmonitor.cz www.spir.cz 2 Trendy v návštěvnosti internetu Více než polovina (57 %) české populace je na internetu

Více

ČTENÁŘI MAGAZÍNU DNES + TV

ČTENÁŘI MAGAZÍNU DNES + TV ČTENÁŘI MAGAZÍNU + VÝZKUM SLEDOVANOSTI MÉDIÍ Národní výzkum sledovanosti médií v ČR společně zadávaný vydavateli deníků a časopisů sdruženými v Unii vydavatelů a Asociací komunikačních agentur (AKA) je

Více

Expertní studie VÝZKUM FAKTORŮ PŘECHODU OD INDUSTRIÁLNÍ EKONOMIKY KE ZNALOSTNÍ A PODNIKAVÉ EKONOMICE V PODMÍNKÁCH MORAVSKOSLEZSKÉHO KRAJE

Expertní studie VÝZKUM FAKTORŮ PŘECHODU OD INDUSTRIÁLNÍ EKONOMIKY KE ZNALOSTNÍ A PODNIKAVÉ EKONOMICE V PODMÍNKÁCH MORAVSKOSLEZSKÉHO KRAJE VÝZKUM FAKTORŮ PŘECHODU OD INDUSTRIÁLNÍ EKONOMIKY KE ZNALOSTNÍ A PODNIKAVÉ EKONOMICE V PODMÍNKÁCH MORAVSKOSLEZSKÉHO KRAJE VYSOKÁ ŠKOLA PODNIKÁNÍ, A.S. říjen - listopad 2010 Obsah 1. HYPOTÉZY A CÍLE VÝZKUMU...

Více

Praktické aspekty ABC

Praktické aspekty ABC Praktické aspekty ABC Metoda maticového propočtu 1. Zjednodušený procesní model 2. Produktový přístup k nákladům 3. Analýza vnitřních produktů 4. Sestavení ABC rozpočtů 5. Maticový propočet Tomáš Nekvapil

Více

Občané o přijetí eura a dopadech vstupu ČR do EU duben 2014

Občané o přijetí eura a dopadech vstupu ČR do EU duben 2014 TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská 1, Praha 1 Tel.: 286 840 9 E-mail: jan.cervenka@soc.cas.cz Občané o přijetí eura a dopadech vstupu ČR do EU duben

Více

TOP 4 KOMBI ČTENÁŘI MAGAZÍNU DNES + TV, ONA DNES, DOMA DNES A PÁTKU LIDOVÉ NOVINY

TOP 4 KOMBI ČTENÁŘI MAGAZÍNU DNES + TV, ONA DNES, DOMA DNES A PÁTKU LIDOVÉ NOVINY ČTENÁŘI MAGAZÍNU +, ONA, DOMA A PÁTKU LIDOVÉ NOVINY VÝZKUM SLEDOVANOSTI MÉDIÍ Národní výzkum sledovanosti médií v ČR společně zadávaný vydavateli deníků a časopisů sdruženými v Unii vydavatelů a Asociací

Více

Názory občanů na státní maturitu září 2012

Názory občanů na státní maturitu září 2012 TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská 1, Praha 1 Tel./fax: 286 840 129 E-mail: milan.tucek@soc.cas.cz Názory občanů na státní maturitu září 2012 Technické

Více

ČTENÁŘI DENÍKŮ MF DNES, LIDOVÉ NOVINY A METRO

ČTENÁŘI DENÍKŮ MF DNES, LIDOVÉ NOVINY A METRO ČTENÁŘI DENÍKŮ, LIDOVÉ NOVINY A METRO VÝZKUM SLEDOVANOSTI MÉDIÍ Národní výzkum sledovanosti médií v ČR společně zadávaný vydavateli deníků a časopisů sdruženými v Unii vydavatelů a Asociací komunikačních

Více

ČTENÁŘI DENÍKŮ MF DNES, LIDOVÉ NOVINY A METRO

ČTENÁŘI DENÍKŮ MF DNES, LIDOVÉ NOVINY A METRO ČTENÁŘI DENÍKŮ, LIDOVÉ NOVINY A METRO VÝZKUM SLEDOVANOSTI MÉDIÍ Národní výzkum sledovanosti médií v ČR společně zadávaný vydavateli deníků a časopisů sdruženými v Unii vydavatelů a Asociací komunikačních

Více

Názory obyvatel na přijatelnost půjček

Názory obyvatel na přijatelnost půjček er10315b TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská 1, Praha 1 Tel./fax: 8 840 1 E-mail: martin.buchtik@soc.cas.cz Názory obyvatel na přijatelnost půjček

Více

Hodnocení kvality logistických procesů

Hodnocení kvality logistických procesů Téma 5. Hodnocení kvality logistických procesů Kvalitu logistických procesů nelze vyjádřit absolutně (nelze ji měřit přímo), nýbrž relativně porovnáním Hodnoty těchto znaků někdo buď předem stanovil (norma,

Více

ČTENÁŘI DENÍKU MF DNES

ČTENÁŘI DENÍKU MF DNES ČTENÁŘI DENÍKU MF DNES VÝZKUM SLEDOVANOSTI MÉDIÍ Národní výzkum sledovanosti médií v ČR společně zadávaný vydavateli deníků a časopisů sdruženými v Unii vydavatelů a Asociací komunikačních agentur (AKA)

Více

Vliv věku a příjmu na výhodnost vstupu do důchodového spoření (II. pilíře)

Vliv věku a příjmu na výhodnost vstupu do důchodového spoření (II. pilíře) Vliv věku a příjmu na výhodnost vstupu do důchodového spoření (II. pilíře) Následující analýza výhodnosti vstupu do II. pilíři vychází ze stejné metodologie, která je popsána v Pojistněmatematické zprávě

Více

Role marketingu a vliv na obchodní výsledky

Role marketingu a vliv na obchodní výsledky 2 Role marketingu a vliv na obchodní výsledky Marketing B2B firem v ČR Jaké slovo má marketing ve firmě a jak ovlivňuje skutečné obchodní výsledky firmy? Šmeralova 12, 170 00 Praha 7 Vavrečkova 5262, 760

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: inzerce-psu.com Měsíc: Duben 21 Základní informace Velikost internetové populace ČR 91 9 Počet respondentů N

Více

Význam marketingu v době krize a výhled do budoucna

Význam marketingu v době krize a výhled do budoucna 1 Význam marketingu v době krize a výhled do budoucna Marketing B2B firem v ČR Jak se firmy vypořádali s krizí a jaké očekávají hospodářské výsledky v roce 2011 Šmeralova 12, 170 00 Praha 7 Vavrečkova

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

Průzkum potřeb zákazníků pro sektor CESTOVNÍCH KANCELÁŘÍ A AGENTUR

Průzkum potřeb zákazníků pro sektor CESTOVNÍCH KANCELÁŘÍ A AGENTUR VEŘEJNÁ ZAKÁZKA Průzkumy potřeb zákazníků pro sektory hotelnictví, gastronomie, cateringu, wellness, průvodců, cestovních kanceláří a agentur ZÁVĚREČNÁ SOUHRNNÁ ZPRÁVA Průzkum potřeb zákazníků pro sektor

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: recepty.eu Měsíc: Duben 21 Základní informace Velikost internetové populace ČR 91 9 Počet respondentů N= (zavšechna

Více

8 NEZAMĚSTNANOST. 8.1 Klíčové pojmy

8 NEZAMĚSTNANOST. 8.1 Klíčové pojmy 8 NEZAMĚSTNANOST 8.1 Klíčové pojmy Ekonomicky aktivní obyvatelstvo je definováno jako suma zaměstnaných a nezaměstnaných a míra nezaměstnanosti je definovaná jako procento ekonomicky aktivního obyvatelstva,

Více

Audit návštěvnosti internetu

Audit návštěvnosti internetu 1 Audit návštěvnosti internetu Trendy v návštěvnosti internetu ročenka 2012 leden 2011 únor 2013 www.netmonitor.cz www.spir.cz 2 Trendy v návštěvnosti internetu Na internetu je 69 % české populace 10+

Více

Jak se mění český spotřebitel?

Jak se mění český spotřebitel? Jak se mění český spotřebitel? Mediaresearch, a.s., 2012 Česká populace základní info Celková populace ČR 10 505 445 Zdroj: ČSÚ Děti 0-14let 1 541 241 Zdroj: ČSÚ Běžná populace 15+ 8 964 204 Zdroj: ČSÚ

Více

Bleskový výzkum SC&C a STEM pro Českou televizi

Bleskový výzkum SC&C a STEM pro Českou televizi Marketingový a sociologický výzkum Držitel certifikátu ISO 9001:2001 - člen ESOMAR www.scac.cz Závěrečná zpráva VOLBY DO PS 2010 - Jihomoravský kraj Bleskový výzkum SC&C a STEM pro Českou televizi Praha,

Více

ČTENÁŘI DENÍKU MF DNES

ČTENÁŘI DENÍKU MF DNES ČTENÁŘI DENÍKU MF DNES VÝZKUM SLEDOVANOSTI MÉDIÍ Národní výzkum sledovanosti médií v ČR společně zadávaný vydavateli deníků a časopisů sdruženými v Unii vydavatelů a Asociací komunikačních agentur (AKA)

Více