TEHNICKA UNIVERZITA V LIBERCI. Ekonomická fakulta

Podobné dokumenty
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI SEMESTRÁLNÍ PRÁCE

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI. Ekonomická fakulta. Semestrální práce. Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření školní zadání

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Zápočtová práce STATISTIKA I

Charakteristika datového souboru

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI. Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI EKONOMICKÁ FAKULTA

Statistika pro geografy

Číselné charakteristiky

Popisná statistika kvantitativní veličiny

veličin, deskriptivní statistika Ing. Michael Rost, Ph.D.

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Úloha č. 2 - Kvantil a typická hodnota. (bodově tříděná data): (intervalově tříděná data): Zadání úlohy: Zadání úlohy:

STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY

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

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM

Příklad: Test nezávislosti kategoriálních znaků

Základní statistické charakteristiky

Minimální hodnota. Tabulka 11

Tomáš Karel LS 2012/2013

Číselné charakteristiky a jejich výpočet

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7

Matematika III. 27. listopadu Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Základy popisné statistiky

Metodologie pro ISK II

Obsah. Statistika Zpracování informací ze statistického šetření Charakteristiky úrovně, variability a koncentrace kvantitativního znaku

3. Základní statistické charakteristiky. KGG/STG Zimní semestr Základní statistické charakteristiky 1

Technická univerzita v Liberci

Problematika analýzy rozptylu. Ing. Michael Rost, Ph.D.

SAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY

Obecné, centrální a normované momenty

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

Statistické vyhodnocování ankety pilotního projektu Kvalita výuky na Západočeské univerzitě v Plzni

11. cvičení z PSI prosince hodnota pozorovaná četnost n i p X (i) = q i (1 q), i N 0.

STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky)

= = 2368

Testy dobré shody Máme dvě veličiny, u kterých bychom chtěli prokázat závislost, TESTY DOBRÉ SHODY (angl. goodness-of-fit tests)

Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky

MATEMATICKÁ STATISTIKA. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z PŘEDMĚTU STATISTIKY

STATISTIKA. Inovace předmětu. Obsah. 1. Inovace předmětu STATISTIKA Sylabus pro předmět STATISTIKA Pomůcky... 7

Předmět studia: Ekonomická statistika a analytické metody I, II

POPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica

Výrobní produkce divizí Ice Cream Po lo ha plane t Rozložený výse ový 3D graf Bublinový graf Histogram t s tn e ídy

Tabulka 1. Výběr z datové tabulky

Testování hypotéz testy o tvaru rozdělení. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

Deskriptivní statistika (kategorizované proměnné)

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

12. cvičení z PST. 20. prosince 2017

TEST Z TEORIE EXPLORAČNÍ ANALÝZA DAT

Základy popisné statistiky. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek

Stručný úvod do vybraných zredukovaných základů statistické analýzy dat

Testování statistických hypotéz

Vzorová prezentace do předmětu Statistika

Základy biostatistiky II. Veřejné zdravotnictví 3.LF UK - II

Popisná statistika. úvod rozdělení hodnot míry centrální tendence míry variability míry šikmosti a špičatosti grafy

{ } ( 2) Příklad: Test nezávislosti kategoriálních znaků

Jednofaktorová analýza rozptylu

Průzkumová analýza dat

23. Matematická statistika

Pravděpodobnost a matematická statistika

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE STATISTIKA

Aplikovaná statistika v R

KORELACE. Komentované řešení pomocí programu Statistica

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

, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě

Statistika. cílem je zjednodušit nějaká data tak, abychom se v nich lépe vyznali důsledkem je ztráta informací!

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

Mnohorozměrná statistická data

Výsledky základní statistické charakteristiky

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA 1 Metodický list č 1.


1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

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

Neparametrické metody

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 10

INDUKTIVNÍ STATISTIKA

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Tomáš Karel LS 2012/2013

STATISTICKÉ ODHADY Odhady populačních charakteristik

České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní

Renáta Bednárová STATISTIKA PRO EKONOMY

Stručný úvod do testování statistických hypotéz

Statistika. pro žáky 8. ročníku. úterý, 26. března 13

Mnohorozměrná statistická data

Tomáš Karel LS 2012/2013

Statistické metody - nástroj poznání a rozhodování anebo zdroj omylů a lží

Popisná statistika. Jaroslav MAREK. Univerzita Palackého

MOŽNOSTI A LIMITY VYUŽITÍ MODERNÍCH TECHNOLOGIÍ PŘI VÝUCE MATEMATIKY NA EKF VŠB-TUO

Testování hypotéz. 4. přednáška

Testování hypotéz. Analýza dat z dotazníkových šetření. Kuranova Pavlina

Protokol č. 1. Tloušťková struktura. Zadání:

Transkript:

TEHNICKA UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření Analýza dotazníkového šetření pro společnost Nobilis Tilia 2015/2016 Veronika Krejčíková (vedoucí) 2. semestr Michaela Hryzáková Karolína Fráňová Marek Lachman Thanh Huyen Ly Marcela Macounová

Obsah 1 Úvod... 3 2 Řešení výzkumných otázek... 4 2.1 Výzkumná otázka č. 2... 4 2.1.1 Charakteristiky úrovně... 4 2.1.2 Charakteristiky variability... 5 2.2 Výzkumná otázka č. 2... 6 2.2.1 Zpracování dat... 6 3 Závěr... 8 4 Zdroje... 9 5 Přílohy... 10 2

1 Úvod Pro semestrální práci jsme zvolili spolupráci se společností Nobilis Tilia, s. r. o. Tato společnost se zabývá výrobou přírodní kosmetiky. Sídlo má na Vlčí Hoře v Krásné lípě. Je to firma, která má méně než 40 zaměstnanců a své produkty prodává a prezentuje prostřednictvím vlastního e-shopu a jedné jediné podnikové prodejny, která se nachází v místě sídla společnosti. Dále jsou její výrobky k dostání prostřednictvím prodejců, kteří produkty kupují a dál prodávají ve svých kamenných či e-shopových obchodech. V neposlední řadě jsou výrobky prodávány pomocí obchodních zástupců po celé ČR a na Slovensku. V ČR obchodní zástupci zajišťují péči o zákazníky ve všech regionech kromě regionu, jenž zahrnuje okolí firmy ve vzdálenosti do 40 km. Ten si firma obstarává vlastními silami a zároveň tvoří náš základní soubor. Cílem práce je analýza výsledků dotazníkového šetření. V příloze č. 1 této semestrální práce se nachází dotazník, který byl sestaven částečně z otázek, které si firma sama určila a částečně z otázek, které jsme doplnili tak, abychom byli schopni odpovědět na níže zmíněné výzkumné otázky. Sesbíraná data si firma vyhodnotí sama podle svých potřeb. Výzkumné otázky jsme si tedy stanovili sami. Jako metodu sběru dat jsme zvolili osobní dotazování, čímž jsme si zajistili dostatečnou návratnost. Naším základním souborem byli všichni obyvatelé výše definovaného regionu. Metodu volby výběrového souboru jsme poté volili tak, aby pro nás byla časově i finančně dosažitelná. Zvolili jsme tedy nepravděpodobnostní úsudkový výběr vzorku. Jednoduše řečeno, jsme chodili po vybraných městech z regionu a odchytávali respondenty. Celkem jsme se dotázali 82 respondentů. Jsme si vědomi toho, že tento způsob sběru dat není ten z nejvhodnějších. Vhodnější metodou výběru vzorku by byla samozřejmě jedna z pravděpodobnostních metod, to však bylo s přihlédnutím na časové omezení a chybějící oporu výběru neuskutečnitelné, jak už jsme zmínili výše. V kapitolách níže se pokusíme zodpovědět jednotlivé úrovně variability výdajů na kosmetiku a závislost pohlaví na znalosti značky. 3

2 Řešení výzkumných otázek Tato část semestrální práce se zabývá vyřešením námi stanovenými výzkumnými otázkami, které již byli zmíněny v úvodu. K tomuto vyhodnocení poslouží data, která byla sesbírána ve městech Nový bor, Kamenický Šenov, Krásná lípa, Varnsdorf a Šluknov. Jak již bylo řečeno výše, náš základní soubor je stanoven jako region o rozloze 40 km od místa sídla společnosti. Výběrový soubor, který reprezentuje náš základní soubor, představuje 82 respondentů z uvedených měst. Ze statistického hlediska se tedy jedná o relativně velký výběrový soubor. Všechny výsledné údaje byly zjištěny za pomoci programu Statgraphics XVII - X64. V přílohách na konci práce jsou přiloženy postupy výpočtu zaznamenané v uvedeném programu. 2.1 Výzkumná otázka č. 2 Tato kapitola se zabývá určením jednotlivých úrovní a variability našeho výběrového souboru, a to zejména analýzou výdajů na kosmetiku jednotlivých respondentů. Celkem bylo při našem výzkumu dotázáno 82 respondentů z měst, jako jsou Šluknov, Nový bor, Kamenický Šenov, Varnsdorf a další. 2.1.1 Charakteristiky úrovně Úroveň jevů vyjadřovaných kvantitativními znaky vyjadřují střední hodnoty. Ty v koncentrované podobě shrnují informaci obsaženou v údajích o statistickém znaku. Hlavní skupinu středních hodnot tvoří průměry, jako jsou aritmetický, harmonický a další. Každý z nich má své využití v závislosti na typu souboru. Druhou skupinu středních hodnot tvoří tzv. poziční střední hodnoty (medián a modus), které jsou určeny pozicí některých jednotek souboru (Souček, 2006) Aritmetický průměr Je to zřejmě nejznámějším a nejužívanější typem průměru. Aritmetický průměr je použitelný všude tam, kde má nějaký informační smysl součet hodnot, což je i případ této analýzy. Podobu vzorce aritmetického průměru je možné vidět níže. Respondenti za kosmetiku v průměru vydají asi 307,60 Kč za měsíc. 4

Modus Modus představuje hodnotu, která je v rámci šetřeného souboru řekněme nejtypičtější. To znamená, že vyjadřuje takovou hodnotu, které má nejvyšší četnost. V našem případě se jedná o hodnotu 100 Kč, což tedy vyjadřuje skutečnost, že nejvíce z dotazovaných lidí utrácí za kosmetiku měsíčně právě 100 Kč. Medián Medián je tzv. padesátiprocentním kvantilem, který charakterizuje hodnotu souboru co do velikosti prostřední. Odděluje polovinu hodnot menších od poloviny hodnot větších. Vzorec mediánu se dá rozdělit do dvou případů. Tedy na případ, kdy je rozsah souboru sudé nebo liché číslo. Zde nám postačí pro výpočet následující vzorec. = Výsledkem je, že 50 % respondentů na výdaje 250 a méně korun a druhých 50 % respondentů 250 a více korun. 2.1.2 Charakteristiky variability Variabilitou (proměnlivostí) kvantitativního statistického znaku rozumíme kolísání hodnot této veličiny. Například pokud soubor obsahuje všechny hodnoty stejné, mluvíme o tzv. nulové variabilitě. Kolísání hodnot v souboru můžeme posuzovat buď jako vzájemnou rozdílnost jednotlivých hodnot sledované veličiny, nebo jako rozdílnost jednotlivých hodnot od aritmetického průměru. Variační rozpětí Jednou ze základních a nejjednodušších charakteristik variability je tzv. variační rozpětí. Tento údaj nám ve stručnosti udává, v jakém rozmezí se pohybují jednotlivé hodnoty sledovaného souboru. Variační rozpětí našeho souboru je rovno 1000, jelikož se hodnoty výdajů pohybují od 0 Kč do 1000 Kč. Směrodatná odchylka Směrodatná odchylka udává, jak se v průměru liší jednotlivé hodnoty znaku od aritmetického průměru v obou směrech. V průměru se liší výdaje na kosmetiku od aritmetického průměru, který je 307,60 o 257,701 Kč. 5

Tvar rozdělení Tvar rozdělení základního souboru lze analyzovat mírou šikmosti a špičatosti. Při analýze míry šikmosti, zde použijeme tzv. Cyhelského míru šikmosti. Její vzorec má tuto podobu: α =, kde n je počet podprůměrných hodnot a n počet nadprůměrných hodnot. Tato hodnota vychází 0,317 a toto rozdělení je tedy kladně zešikmené. Míra špičatosti činní 0,589. Tento výpočet byl zjištěn následujícím vzorcem. Míra špičatosti je větší než 0 a tudíž je toto rozdělení špičatější než normované normální rozdělení. 2.2 Výzkumná otázka č. 2 Druhá výzkumná otázka se zabývá premisou, zda znalost značky Nobilis Tilia závisí, či nezávisí na pohlaví dotazovaných respondentů. Rozložení odpovědí zobrazuje tabulka č.1. Tabulka č.1 - Odpovědi respondentů Odpověď Pohlaví ANO NE Celkem Muž 6 14 20 Žena 16 46 62 Celkem 22 60 82 Zdroj: Vlastní zpracování 2.2.1 Zpracování dat Nyní přichází na řadu zpracování této hypotézy. Prvním krokem je stanovení nulové a alternativní hypotézy. Tyto dvě hypotézy je možné zapsat takto: H 0 = Znalost značky nezávisí na pohlaví respondenta. H 1 = non H 0 Dalším krokem je stanovení testového kritéria. Při této analýze závislostí v kontingenční tabulce se využívá testové kritérium G. Výpočet jeho hodnoty lze zapsat vzorcem níže. 6

Kde n ij jsou teoretické četnosti souboru, n ij jsou empirické četnosti souboru, r je počet řádků kontingenční tabulky a s je počet sloupců kontingenční tabulky. Kritický obor této závislosti lze stanovit takto: 2 W {G;G > χ 0,95 (1) } W {G;G >3,841} Pomocí programu Statgraphics jsme dospěli k hodnotě testového kritéria G = 0,135. Tato hodnota je menší než hodnota obsažená v kritickém oboru, tudíž není prvkem tohoto kritického oboru. Na základě této skutečnosti nezamítáme na 5% hladině významnosti hypotézu H 0 a nepřijímáme hypotézu H 1. Nezamítáme tedy předpoklad o nezávislosti pohlaví respondentů a znalosti značky Nobilis Tilia. 7

3 Závěr Po zpracování dat za pomoci programu Statgraphics jsme dostali odpovědi na dvě výzkumné otázky. V první otázce jsme se zabývali charakteristikou variability výdajů na kosmetiku. Dle aritmetického průměru respondenti za kosmetiku vydají asi 307,60 Kč za měsíc. Což vzhledem k variačnímu rozpětí, které činní 1 000 Kč je spíše nižší. Jako nejčetnější částku uvedli respondenti 100 Kč. Což nám vypovídá o tom, že aritmetický průměr byl ovlivněn vyšší hodnotou variačního rozpětí a tedy danými extrémy souboru. Dle výsledné směrodatné odchylky můžeme říci, že se průměrně vynaložené náklady liší o 257,701 Kč v obou směrech. Ve výzkumné otázce číslo 2 se řešila závislost pohlaví na známosti značky Nobilis Tilia. Při testování hypotézy, zda-li znalost značky nezávisí na pohlaví respondenta, byla využita metoda kontingenční tabulky. Výsledkem bylo, že na 5% hladině významnosti nezamítáme předpoklad, že pohlaví respondentů nezávisí na znalosti značky Nobilis Tilia. 8

4 Zdroje 1) SOUČEK, Eduard. Statistika pro ekonomy. Praha: Vysoká škola ekonomie a managementu, 2006. ISBN 9788086730066. 9

5 Přílohy Příloha č. 1: Dotazník Dotazník známost značky Nobilis Tilia v regionu Pohlaví: muž žena Věk: Bydliště (město): 1. Jaké jsou vaše měsíční výdaje za kosmetiku (v Kč)? 2. Používáte přírodní pleťovou kosmetiku? (pro sebe, děti, rodinu) ano ne 3. Co považujete ze svého pohledu za přírodní kosmetiku? prezentuje se takto např. v názvu, v médiích garantuje přírodnost produktu pomocí certifikátů (CPK, EcoCert ) používá přírodní suroviny a výtažky (dle údajů na etiketách) jiné 4. Jaká značka, výrobce je pro vás představitelem přírodní kosmetiky? 5. Znáte tyto značky přírodní kosmetiky? ( možno více odpovědí) Weleda Saloos Nobilis Tilia (NT) Eone Havlíkova apotéka Atok Hadek Syncare 6. Používáte výrobky značky Nobilis Tilia? ano ne (konec dotazníku) Pokud ano: 7. Kde nakupujete výrobky NT? 8. Víte, kde sídlí NT? (pokud ano, uveďte) ano :... ne 9. Kolik výrobků NT pravidelně používáte? 10

10. Jaký druh kosmetiky NT používáte?(možno více odpovědí) dětská těhotenská přírodní lékárna (přípravky na bolest, svaly, klouby, ekzémy) aromaterapie péče o pleť péče o tělo péče o vlasy pánská 11. Jak spokojeni jste s kvalitou značky NT? (oznámkujte jako ve škole) 1 2 3 4 5 11

Příloha č. 2: Ukázky získaných dat ke zpracování v programu Statgraphics 12