PROJEKT DO STATISTIKY PRŮZKUM V TECHNICKÉ MENZE

Rozměr: px

Začít zobrazení ze stránky:

Download "PROJEKT DO STATISTIKY PRŮZKUM V TECHNICKÉ MENZE"

Adéla Novotná
před 8 lety
Počet zobrazení:

1 PROJEKT DO STATISTIKY PRŮZKUM V TECHNICKÉ MENZE Náplní tohoto projektu byl prvotní průzkum, následné statistické zpracování dat a vyhodnocení. Data jsme získaly skrze internetový dotazník, který jsme rozeslaly všem studentům na FD ČVUT v Praze. Průzkum probíhal od po dobu deseti dnů. Celkový počet respondentů byl okolo 250, cílová skupina však byla pouze 101 studentů, z toho 40 žen a 61 mužů. Cílovou skupinou jsou myšleni studenti, kteří navštěvují Technickou menzu minimálně třikrát do týdne. Ptaly jsme se na jedenáct otázek na pohlaví, ročník, zda si student při studiu přivydělává či nikoli, kde si častěji vyberou jídlo zda v minutkách nebo menu, podle čeho se řídí výběr jídla, jak často si student bere polévku, saláty / zákusky, jestli stoluje sám nebo s přáteli, co se jim na tamním jídle nejvíce nelíbí a co naopak oceňují a na závěr celkové procentuální ohodnocení. Tyto otázky jsme sestavily po otestování v praxi osobně v Technické menze, kde jsme se zeptaly namátkou přibližně dvaceti studentů a podle jejich odpovědí doupravily naše dotazy. Následnými úpravami jsme značně zvýšily kvalitu dotazníku. Získaná data jsme zpracovaly v programu Excel a zde jsou naše statistiky a závěry. 1) Srovnání, zda jsou muži spokojenější než ženy INTERVALOVÝ ODHAD - vyhodnoceno z otázek: pohlaví, celková procentuální spokojenost - z počtu respondentů: na hladině významnosti: α = 5% Procenta ženy: (57, 50 ± 3,392) % Procenta muži: (60, 25 ± 2,605) % 2) Souvislost pohlaví a přivýdělku při studiu TEST NEZÁVISLOSTI - vyhodnoceno z otázek: pohlaví, přivýdělek - přestože procentuálně více žen odpovědělo, že si přivydělává při studiu, myslíme si, že to s pohlavím nesouvisí - H o : Přivydělávání si při studiu nesouvisí s pohlavím studentů. Hladina významnosti α = 5 %.

Celkový počet respondentů byl okolo 250, cílová skupina však byla pouze 101 studentů, z toho 40 žen a 61 mužů.

2 - kontingenční tabulka: pracující nepracující Marginální četnosti a pravděpodobnosti Ženy O 1 = 22; E 1 = 19 O 3 = 18; E 3 = / 101 Muži O 2 = 26; E 2 = 29 O 4 = 35; E 4 = / 101 Marginální četnosti a pravděpodobnosti 48 / / 101 Celkem χ 2 (1) - = ( ) =1,494 - z tabulek víme, že na hladině významnosti 5 % a při χ 2 (1) je hraniční hodnotou intervalu číslo 3,84 s <0; 3,84> - Závěr: Na hladině významnosti α = 5 % nezamítáme hypotézu, že pohlaví nesouvisí s přivýdělkem (neboli zamítáme, že by pohlaví souviselo s přivýdělkem.) 3) Souvislosti při výběru jídla z minutek / menu PROCENTUÁLNÍ VYHODNOCENÍ - vyhodnoceno z otázek: pohlaví, přivýdělek, výběr menu / minutky - jídlo z minutek je přibližně dvojnásobně drahé než v menu. Proto jsme se domnívaly, že studenti, kteří se stravují v minutkách pravidelně, potřebují vyšší příjem a tedy si během studia přivydělávají. - počet studentů pravidelně se stravujících v minutkách: 26 z celkových % Pohlaví Počet strávníků v minutkách Přivýdělek Procentuálně [%] Ženy Muži domníváme se, že s výsledky 33% a 7% musíme tuto domněnku zavrhnout přivýdělek a stravování v minutkách pro náš výzkum nemělo žádnou souvislost 4) Podle čeho si studenti vybírají jídlo PROCENTUÁLNÍ VYHODNOCENÍ - vyhodnoceno z otázek: přivýdělek, hlavní kritérium pro výběr jídla - zpracováno na celém rozsahu 101 studentů, viz tabulka: Kritérium výběru jídla Přivydělává Nepřivydělává Procentuálně [%] Podle ceny Podle chutě Podle toho, zda je jídlo zdravé 1 1 2

Závěr: Na hladině významnosti α = 5 % nezamítáme hypotézu, že pohlaví nesouvisí s přivýdělkem (neboli zamítáme, že by pohlaví souviselo s přivýdělkem.

3 - z těchto čísel je na první pohled patrné, že se studenti řídí z 83 % tím, na co mají chuť. Jen přibližně jedna sedmina studentů se řídí cenou jídla. To, aby bylo jídlo zdravé, požaduje přibližně jen 2 % studentů z celkových 101 dotázaných 5) Závislost ročníku a přivýdělku studenta na kupování zákusků / salátů TABULKA, PŘEPOČET NA KOEFICIENTY - vyhodnoceno z otázek: ročník, přivýdělek, jak často si berete zákusky / saláty - sledovaly jsme, jak často si studenti berou zákusky / saláty. Pro nalezení průměru jsme použily koeficienty 0; 0,5; 1. 0 zákusky si nebere nikdy nebo jen výjimečně 0,5 zákusky si bere občas, podle toho co nabízejí 1 zákusky si bere vždy nebo alespoň většinou - dále je třeba poznamenat, že v tabulce jsou koeficienty přepočteny na počet studentů (myšleno tak, že počet přivydělávajících si a nepřivydělávajících si studentů je různý, a abychom mohly srovnat oba výsledné koeficienty, je třeba je přepočítat) - tvrzení: Myslíme si, že studenti, kteří si přivydělávají, si spíše mohou dovolit kupovat zákusky a jejich koeficient tudíž bude větší než u nepracujících studentů. Koeficient Koeficient Ročník Přivydělává si Nepřivydělává si Přivydělává si + Nepřivydělává si + zákusek zákusek ,233 0, ,357 0, ,357 0, ,100 0, ,167 1, ,200 0,025 Součet ,414 2,889 Závěr: Naše tvrzení zůstalo nepotvrzené koeficient u nepracujících studentů je přibližně dvojnásobný, než u pracujících. Proto se domníváme, že přivýdělek nemá žádnou souvislost s kupováním zákusků / salátů, které zvyšují cenu obědu přibližně o 12 Kč. 6) Souvislost mezi celkovou spokojeností mužů a žen v závislosti na tom, zda s jídlem spěchají či ne LINEÁRNÍ REGRESE - vyhodnoceno z otázek: pohlaví, spěchající / nespěchající, celková spokojenost

vyhodnoceno z otázek: ročník, přivýdělek, jak často si berete zákusky / saláty - sledovaly jsme, jak často si studenti berou zákusky / saláty. Pro nalezení průměru jsme použily koeficienty 0; 0,5; 1.

4 Počet Průměr z celkové spokojenosti Muži nespěchající 37 66,11 Muži spěchající 24 51,25 Ženy nespěchající 26 58,46 Ženy spěchající 14 55,71 - graf: 70 Graf závislosti mužů a žen na tom zda spěchají či ne v souvislosti s celkovou spokojeností průměr spokojenosti dotazovaných [%] ,71 51,25 58,46 66,11 Muži Ženy Lineární (Muži) Lineární (Ženy) počet dotazovaných Závěr: Z grafu je jasně patrný rozdíl mezi spokojeností spěchajících a nespěchajících studentů. U mužů i žen shodně vyšlo, že spěchající jsou více nespokojeni s menzou. U mužů dělá tento schodek přibližně 15%, u žen je to okolo 3%. 7) Jak často si studenti berou polévku GRAFICKÉ ZPRACOVÁNÍ (výsečový graf) - vyhodnoceno z otázky: jak často si berete polévku - sledovaly jsme, jak často si studenti berou polévku. Pro najití průměru jsme použily koeficienty 0; 0,5; 1.

40 - Závěr: Z grafu je jasně patrný rozdíl mezi spokojeností spěchajících a nespěchajících studentů. U mužů i žen shodně vyšlo, že spěchající jsou více nespokojeni s menzou.

5 Možné odpovědi Koeficient Počet studentů Polévku si neberu nikdy nebo jen výjimečně 0 54 Polévku si beru občas, záleží co nabízejí 0,5 32 Polévku si beru vždy nebo alespoň občas 1 15 Výsledný koeficient 0,307 - graf: 15% 32% 54% Polévku si neberu nikdy nebo jen výjimečně Polévku si beru občas, záleží co nabízejí Polévku si beru vždy nebo alespoň většinou - Závěr: z grafu vidíme, že nadpoloviční většina studentů si nikdy nebo jen výjimečně bere polévku, zatímco přibližně pouhá sedmina dotázaných si polévku bere vždy. Jedna třetina respondentů se rozhoduje podle aktuální nabídky. 8) Hlavní důvody nespokojenosti s menzou GRAFICKÉ ZPRACOVÁNÍ (graf četností) - vyhodnoceno z otázky: hlavní důvody pro nespokojenost (bylo zde možné odpovědět vícekrát) Hlavní důvody pro nespokojenost Počet stěžujících si studentů Cena je příliš vysoká 45 Jsou zde příliš velké fronty 32 Jídlo je napůl vychladlé nebo studené 30 Jídlo je plané a bez chuti 27 Jsou zde malé porce 27 Jídlo je mastné 18 Jsem se vším spokojen 11 Jídlo je přesolené 3

nadpoloviční většina studentů si nikdy nebo jen výjimečně bere polévku, zatímco přibližně pouhá sedmina dotázaných si polévku bere vždy. Jedna třetina respondentů se rozhoduje podle aktuální nabídky.

6 - graf: Graf četností nespokojenosti s Technickou menzou 2% 6% Cena je příliš vysoká 9% 23% Jsou zde příliš velké fronty 14% Jídlo je napůl vychladlé nebo studené Jídlo je plané a bez chuti Jsou zde malé porce 17% Jídlo je mastné 14% 15% Jsem se vším spokojen Jídlo je přesolené 9) Hlavní důvody spokojenosti s menzou GRAFICKÉ ZPRACOVÁNÍ (graf četností) - vyhodnoceno z otázky: hlavní důvody pro spokojenost (bylo zde možné odpovědět vícekrát) Hlavní důvody pro spokojenost Počet pochvalujících si studentů Dobrá dostupnost menzy 44 Kvalita jídla 36 Okolní prostředí 32 Obsluha 29 Cena 26 Fronty 10

spokojenosti s menzou GRAFICKÉ ZPRACOVÁNÍ (graf četností) - vyhodnoceno z otázky: hlavní důvody pro spokojenost (bylo zde možné odpovědět vícekrát)

7 - graf: Graf četností spokojenosti s Technickou menzou 6% 16% 15% 25% 20% Dobrá dostupnost menzy Kvalita jídla Okolní prostředí Obsluha Cena Fronty 18% 10) Spokojenosti mužů a žen MODUS, MEDIÁN, PRŮMĚR + HISTOGRAM - vyhodnoceno z otázek: pohlaví, celková spokojenost [%] - pozn. Na otázku o celkové procentuální spokojenosti bylo možné odpovídat po intervalech 0 10%, 11 20% atd. Při testování se totiž ukázalo, že studenti rádi odpovídají stylem: Jsem spokojen na 76,399 % a s takovými údaji se nejen špatně pracuje, ale mohou být dokonce zavádějící, neboť se student nesnaží ani tak ohodnotit menzu jakožto vymyslet co nejzajímavější číslo. MUŽI Modus 65 Medián 65 Průměr 60,25 ŽENY Modus 75 Medián 65 Průměr 57,25

Na otázku o celkové procentuální spokojenosti bylo možné odpovídat po intervalech 0 10%, 11 20% atd.

8 - histogram: Graf spokojenosti mužů a žen Počet respondentů [%] Spokojenost ženy Spokojenost muži Procenta spokojenosti[%] ZÁVĚR: Náš průzkum jsme přehledně zpracovaly do deseti statistik. Mezi použité metody řadíme intervalový odhad, testování hypotéz konkrétně test nezávislosti, procentuální vyhodnocení dat, shrnutí do tabulek, lineární regresi, zpracování dat do výsečových grafů, grafy četnosti, využití modusu, mediánu a průměru k získání histogramu. Celkově bych tento projekt považovala za úspěšný, protože se nám podařilo získat dostatek respondentů, aby vyhodnocování mělo smysl. Také si myslím, že hlavním úkolem pro nás bylo vyzkoušet si nejrůznější statistické metody v praxi, pochopit je a zapamatovat si je, což se v našem případě povedlo.

Mezi použité metody řadíme intervalový odhad, testování hypotéz konkrétně test nezávislosti, procentuální vyhodnocení dat, shrnutí do tabulek, lineární regresi, zpracování dat do výsečových grafů,

Podobné dokumenty

Semestrální projekt. do předmětu Statistika. Vypracoval: Adam Mlejnek 2-36. Oponenti: Patrik Novotný 2-36. Jakub Nováček 2-36. Click here to buy 2

Semestrální projekt. do předmětu Statistika. Vypracoval: Adam Mlejnek 2-36. Oponenti: Patrik Novotný 2-36. Jakub Nováček 2-36. Click here to buy 2 Semestrální projekt do předmětu Statistika Vypracoval: Adam Mlejnek 2-36 Oponenti: Patrik Novotný 2-36 Jakub Nováček 2-36 Úvod Pro vypracování projektu do předmětu statistika jsem si zvolil průzkum kvality