MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ Fakulta regionálního rozvoje a mezinárodních studií Statistické zpracování výzkumu možností sportovního vyžití studentů v Brně Diplomová práce Autor: Bc. Dana Nedvědová Vedoucí práce: Ing. Kristina Somerlíková, Ph.D. Brno 2013

Prohlašuji, že jsem tuto diplomovou práci Statistické zpracování výzkumu možností sportovního vyžití studentů v Brně vytvořila samostatně s použitím literatury, kterou uvádím v seznamu. V Adamově dne 18. 5. 2013... Podpis

Poděkování Na tomto místě bych ráda poděkovala vedoucí diplomové práce Ing. Kristině Somerlíkové, Ph.D. za odborné vedení a cenné rady při zpracování mé diplomové práce. Také bych chtěla poděkovat mé trpělivé rodině, která mne během práce podporovala.

Abstrakt Diplomová práce je vypracována na téma Statistické zpracování výzkumu možností sportovního vyžití studentů v Brně. Cílem této diplomové práce je zjistit názory studentů brněnských vysokých škol na možnosti sportovního vyžití ve městě Brně. V literární rešerši jsou vymezeny základní pojmy problematiky, zejména marketingový výzkum a metody statistického zpracování dat. Vlastní práce se zabývá realizací a vyhodnocením marketingového výzkumu. Klíčová slova: marketingový výzkum, statistické zpracování dat, faktorová analýza, sport, sportoviště města Brna. Abstract This Diploma thesis analyzes the "Statistical analysis of research of sports opportunities in Brno". The aim of this thesis is to find out opinions of university students on sports possibilities in Brno. The literature research defines the essential terms of the issue, especially marketing research and statistical analysis. The dissertation itself focuses on the issues of implementation and evaluation of marketing research. Keywords: marketing research, statistical data processing, factor analysis, sport, sports in Brno.

OBSAH 1 ÚVOD... 8 2 CÍL A METODIKA PRÁCE... 9 3 PŘEHLED LITERATURY... 10 4 MĚSTO BRNO... 11 4.1 Významné události ve vývoji sportu města Brna... 11 4.2 Současné možnosti sportovního vyžití... 13 4.3 Vysoké školy města Brna... 13 5 MARKETINGOVÝ VÝZKUM... 15 5.1 Definice marketingového výzkumu... 15 5.2 Historie marketingového výzkumu... 15 5.3 Základní druhy a typy marketingového výzkumu... 16 5.4 Proces marketingového výzkumu... 18 5.5 Techniky marketingového výzkumu... 20 5.5.1 Pozorování... 20 5.5.2 Dotazování... 20 5.5.3 Experiment... 22 5.6 Dotazník... 22 5.6.1 Konstrukce celého dotazníku... 23 6 ZPRACOVÁNÍ STATISTICKÝCH ÚDAJŮ... 26 6.1 Třídění a významné hodnoty... 26 6.1.1 Rozdělení í... 26 6.2 Charakteristiky úrovně... 27 6.2.1 Průměry... 27 6.2.2 Významné hodnoty... 28 6.3 Míry intenzity závislosti dvou veličin... 28 6.4 Faktorová analýza... 30 7 VLASTNÍ PRÁCE... 33 7.1 Přehled výsledků dotazníkového šetření... 33 7.2 Měření závislosti slovních znaků... 56

7.3 Faktorová analýza... 63 8 ZÁVĚR... 68 9 SEZNAM LITERATURY... 72 10 SEZNAM OBRÁZKŮ... 74 11 SEZNAM TABULEK... 75 12 SEZNAM PŘÍLOH... 76 13 PŘÍLOHY... 77

1 ÚVOD Téměř každý z nás se někdy setkal s aktivní či pasivní formou sportování. Už od malička nás doprovázela slova našich rodičů a prarodičů tělo potřebuje dostatek pohybu či sportem ku zdraví. Tato tematika je tedy každému známá, avšak jak je to v současné době se sportováním? Pokud se podíváme, kolik pohybu měli naši rodiče a prarodiče, kteří chodili denně několik kilometrů do školy, práce, obchodu a volný čas trávili s vrstevníky venku, zjistíme, že byli v pohybu po velkou část dne. Generace, do které patřím i já, dětství také z velké většiny trávila běháním po lese a na základní i střední škole absolvovala povinnou tělesnou výchovu. Nicméně jak jsme na tom v současné době? Díky rozvoji technologií, dopravní obslužnosti, je pro nás vše mnohem lépe dostupné, a tak se v porovnání s minulými generacemi pohybujeme mnohem méně. Oproti rodičům a prarodičům máme ale možnost využití většího počtu sportovišť. Je však otázkou, zda tato sportoviště využíváme. Brněnské veřejnosti je předkládán názor, že je na území města Brna nedostatek sportovních zařízení. Pravdou je, že co se sportu týče, disponuje Brno početným množstvím sportovišť a v posledních letech se nejvíce postrádaná sportoviště dobudovávají. Například plavecké areály na Kraví hoře, aquapark v Kohoutovicích, výstavby ledových ploch, rekonstrukce haly Rondo, apod. Jak si však stojí brněnská sportoviště a jsou v současné době již dostačující? Výše zmíněné otázky mne vedly ke zpracování marketingového výzkumu, který by tyto skutečnosti dokázal objasnit a zjistil názory mých vrstevníků na sportování a možnosti sportovního vyžití ve městě Brně. Vzhledem tomu, že sama z města Brna nepocházím a nejvíce se setkávám právě se studenty, zobecnila jsem marketingový výzkum na respondenty, kteří studují na vysokých školách v Brně konkrétně na pěti největších (Mendelově univerzitě v Brně, Masarykově univerzitě, Vysokém učení technickém, Veterinární a farmaceutické univerzitě Brno a Univerzitě obrany). Podkladem pro vytvoření této diplomové práce byly odborné i neodborné zdroje, především publikace vysokoškolských pedagogů, odborné knihy a internetové zdroje. 8

2 CÍL A METODIKA PRÁCE Cílem této diplomové práce je zjistit názory studentů brněnských vysokých škol na možnosti sportovního vyžití ve městě Brně. K naplnění tohoto cíle je zapotřebí splnění dílčích cílů, mezi které patří: analyzovat aktuální možnosti sportovního vyžití v Brně, vymezit pojem marketingový výzkum, popsat použité statistické metody, realizovat a vyhodnotit marketingový výzkum. Smyslem této práce je zhodnotit jednotlivé možnosti, které brněnským studentům vysokých škol město Brno nabízí a doporučit případná zlepšení v jednotlivých oblastech. Práce je rozdělena na teoretickou a praktickou část. V literární rešerši jsou z dostupných odborných i neodborných zdrojů vymezeny základní informace o městě Brně, historických sportovních událostech, současných možnostech sportování a brněnských univerzitách, jejichž studenti se účastnili výzkumného šetření. Dále je zde popsán marketingový výzkum a statistické zpracování dat. Praktická část vychází z vlastní realizace dotazníkového šetření. Dotazníky byly převedeny do elektronické podoby díky Google Docs a v elektronické verzi byly zasílány do brněnských vysokých škol, mezi které patřila Mendelova univerzita v Brně, Masarykova univerzita, Vysoké učení technické, Veterinární a farmaceutická univerzita Brno a Univerzita obrany. Získané poznatky sloužily jako zdroj dat pro statistické zpracování. Dotazník obsahoval celkem 28 otázek, z toho 4 otázky byly identifikační, 4 filtrační a 24 věcných. Celkem bylo získáno 280 dotazníků, přičemž pro samotné zpracování jich bylo vybráno pouze 276. Při realizaci marketingového výzkumu bylo dbáno na rovnoměrné rozložení studentů jednotlivých univerzit, a to především z důvodu lepšího zachycení závislostí mezi jednotlivými odpověďmi. Data byla následně upravena v programu Excel a statisticky zpracována v programu Unistat. Výsledky byly převedeny do podoby grafů a každá otázka byla patřičně okomentována. 9

3 PŘEHLED LITERATURY FORET, M., STÁVKOVÁ, J.: Marketingový výzkum Publikace Marketingový výzkum obsahuje důležité informace, které je třeba znát pro uskutečnění marketingového výzkumu. Kniha poskytuje rady začátečníkům, příklady praktických problémů, otázky k zamyšlení a praktickou ukázku průzkumu. Autor čtenáře provede jednotlivými kroky, kterým je při poznávání zákazníků třeba věnovat pozornost, informuje o způsobu, jak definovat marketingový problém a výzkumný cíl, jaké techniky využívat a v neposlední řadě také jak data zpracovat. KOZEL, R. a kol.: Moderní marketingový výzkum Tato publikace je určena pro marketingové manažery a vysokoškolské studenty. Přináší moderní pohled na marketingový výzkum, jeho metody, možnosti a přínosy. Autor informuje čtenáře o postupech v průběhu celého marketingového výzkumu. Především se soustředí na kvantitativní a kvalitativní výzkum a typy výzkumu. MINAŘÍK, B.: Statistika I Popisná statistika Publikace Prof. Ing. Bohumila Minaříka, CSc. je určena především jako studijní materiál pro studenty Mendelovy univerzity v Brně. Publikace Statistika I je rozdělena do dvou částí. První část je věnována úvodu do studia, dále problematice statistického zpracování, statistického souboru a souhrnných statistických charakteristik. V druhé části autor vymezuje měření závislostí, statistické srovnávání a popis časových řad. PECÁKOVÁ, I.: Statistika v terénních průzkumech Publikace se zabývá pořizováním a především vyhodnocováním dat ve výzkumech trhu a veřejného mínění z pohledu statistika. Autorka v této knize popsala základy teorie pravděpodobnosti, matematické statistiky a maticové symboliky. Publikace informuje čtenáře o pořizování dat, rozsahu výběru a kritérii jeho volby, statistickém zpracování primárních dat, zobecňováním z výběru na populaci, srovnáním dvou nebo více populací, apod. 10

4 MĚSTO BRNO Brno je centrum jižní Moravy a také krajské město Jihomoravského kraje. Hned po Praze je rozlohou a počtem obyvatel druhým největším městem v České republice. Díky své poloze je také nazýváno městem uprostřed Evropy. Rozkládá se v nadmořské výšce 190 až 479 m a svojí rozlohou dosahuje 230,2 km 2. V tomto městě se nachází centrum soudní moci České republiky a další celostátní instituce (úřad Veřejného ochránce práv, Úřad pro ochranu hospodářské soutěže, apod.). Brno je také centrum vědy, výzkumu a inovací, a díky ideální poloze ve středu Evropy a široké škále ubytovacích zařízení je Brno vyhledávanou destinací, jak pro veletržní a kongresovou turistiku, tak i pro firemní akce. Dále je Brno považováno za hlavní město veletrhů, a to především díky areálu brněnského výstaviště, kde se ročně pořádá více než 50 veletrhů v mnoha různých oborech. V Brně působí řada divadel, muzeí, galerií, klubů a právem je v rámci celé České republiky vnímáno jako město kultury. V neposlední řadě je Brno také univerzitním městem, ve kterém působí jedna státní, pět veřejných vysokých škol se sedmadvaceti fakultami a šest soukromých vysokých škol. Počet studentů přesahuje 80 tisíc. (INFORMACE A ZAJÍMAVOSTI O MĚSTĚ BRNĚ, 2012) 4.1 Významné události ve vývoji sportu města Brna Nejstarší tělocvičnou jednotou na našem území byl Moravský tělocvičný spolek, který založil lékař Jan Helcelet. Sokolům z Brna však náleží prvenství, neboť ještě před oficiálním ustanovením spolku předvedli první veřejné cvičení v lednu 1862. Jednalo se o skupinu 50 mužů cvičících v Hergsellově tělocvičně Steinbrecherova domu (na dnešním námětí Svobody). Na otce navázal jeho syn Ctibor Helcelet, který stál u zrodu tělovýchovné jednoty Sokol s ideou svobodu vlasti, slávu národu. Vzhledem k národnostnímu smíšení však z německé strany nebyla tato jednota s pochopením či nadšením přijímána. Kuriozitou Sokolů byl v roce 1914 jediný sokolský slet, konaný v Králově Poli. Místo moravské metropole bylo záměrně vybráno kvůli motivaci posílit českou část obyvatelstva. Jak se však dalo předpokládat, bez konfrontace mezi Čechy a Němci se tento sjezd neobešel. (ŠTĚPANÍK, 2011) 11

Podle ŠTĚPANÍKA (2011), první známé závody v atletických disciplínách se uskutečnily během První německo-rakouské krajské slavnosti na nově vybudovaném cvičišti v Brně Pisárkách. Závody se uskutečnily v roce 1871 a sestávaly ze tří disciplín: běh na jeden stadion, skok do výšky a dvojboj (vrh kamenem a skok daleký). Od roku 1897 vznikaly pod vlivem sociálnědemokratické strany DTJ (dělnické tělovýchovné organizace). DTJ se sdružovaly do Svazu dělnických tělocvičných jednot československých, avšak díky názorové rozdílnosti byla vytvořena Federace dělnických tělovýchovných jednot (FDTJ) s komunistickým zaměřením. Významnou událostí byl rok 1922, kdy brněnský magistrát uvolnil pro pořádání spartakiády bývalé vojenské cvičiště za parkem Lužánky. (FILIP, 2011) Dalším sportovním klubem byla Moravská Slavia, založená roku 1904. Před vznikem Československé republiky, i za jejího trvání, působily v Brně německé a židovské tělovýchovné a sportovní organizace. Počátky židovského sportu jsou datovány do roku 1908, kdy byl v Brně zřízen spolek Judischer Turnverein, který byl roku 1913 ve Vídni přejmenován na Makkabi. Ve stejném roce se na stadionu Laudonka (dnešní ulice Tábor) uskutečnily první atletické závody žen na našem území. Rok 1913 je také považován za počátek brněnského sportovního plavání. V tomto roce se uskutečnily první plavecké závody v Komíně na Svratce, pořádané českým plaveckým klubem. Na tradici plaveckého klubu navázala Rudá hvězda doku 1963 a od roku 1990 Kometa Brno. (ŠTĚPANÍK, 2011) Pro sport bylo velice příznivé období první republiky, kdy byl vystavěn Stadion na Kounicově ulici. Další významnou stavbou bylo Sokolské koupaliště na přehradě, jehož stavba započala roku 1939 a posléze byla přerušena. Po válce byla stavba obnovena, avšak v roce 1948 opět zastavena. Ve válečném roce 1944 byly zakázány kulturní i sportovní akce. Po nástupu komunismu byla Moravská Slavia s nálepkou buržoazního klubu likvidována a obnovena až v roce 1965. (ŠTĚPANÍK, 2011) 12

Z Brna pocházelo mnoho výborných sportovců a olympioniků, mezi které patří například Jan Koreis, Eduard Hašek, Vladimír Valenta, Marie Čermáková, Bedřich Šupčík, Zdeněk Pospíšil, a mnoho dalších. (ŠTĚPANÍK, 2011) 4.2 Současné možnosti sportovního vyžití Brno je významným sportovním centrem regionu. Byla zde vychována řada špičkových sportovců, kteří dokázali proslavit nejen město Brno, ale i celou Českou republiku. Brno je významným centrem kolektivních i individuálních sportů. Je zde vysoká koncentrace obyvatelstva a díky tomu je Brno přirozeným centrem pro pořádání vrcholných sportovních událostí. V Brně rozlišujeme sportovní zařízení, která jsou v majetku města, sportovních subjektů, školských subjektů, jejichž zřizovateli jsou město Brno, Jihomoravský kraj nebo mají vlastní právní subjektivitu, případně se jedná o majetek soukromých fyzických či právnických osob. Sportoviště jsou určena pro vrcholový sport, jiná pro sport výkonnostní či rekreační. V současné době má město Brno ucelenou strukturu sportovišť, neboť se zde nachází všechna sportoviště běžných druhů sportu a navíc i některá speciální sportoviště, kterými většina měst nedisponuje (Masarykův okruh pro automotosporty, Městský baseballový stadion, broková střelnice v Soběšicích, krasobruslařská hala na Křídlovické, apod.). Hlavním problémem sportovních klubů jsou samozřejmě omezené zdroje. Bez podpory města by často nebyl možný provoz a údržba zařízení, ani zabezpečení cenových podmínek, které jsou akceptovatelné sportující veřejností. (KONCEPCE MĚSTA BRNA V OBLASTI TĚLOVÝCHOVY A SPORTU NA LÉTA 2011 2016, 2011) Významná brněnská sportoviště a formy jejich provozu jsou uvedeny v příloze 5. 4.3 Vysoké školy města Brna Masarykova univerzita MU je jedna z nejvýznamnějších vzdělávacích a vědeckých institucí v České republice a uznávaná středoevropská univerzita, jejíž založení je datováno do roku 1919. Jedná se o druhou největší univerzitu v naší republice, která v současnosti disponuje devíti 13

fakultami s více než 200 katedrami, ústavy a klinikami. Jedná se o jednu z nejrychleji rostoucích vzdělávacích institucí v Evropě. Tělovýchovné a sportovní vzdělávání je studentům umožněno od roku 2002 v rámci fakulty sportovních studií, která je nejmladší fakultou této univerzity. (MUNI.CZ, 2013) Mendelova univerzita v Brně Jedná se o nejstarší vysokoškolské zemědělské učení, které bylo zřízeno v roce 1919, jako Vysoká škola zemědělská v Brně. Univerzita je tvořena pěti fakultami a jedním vysokoškolským ústavem. Tělovýchovné a sportovní vyžití je studentům umožněno v rámci Centra sportovních aktivit a dále v rámci vysokoškolského sportovního klubu univerzity. (MENDELU.CZ, 2013) Vysoké učení technické VUT je nejstarší brněnská univerzita, která byla založena v 1899 císařem a uherským králem Františkem Josefem I. Jedna z elitních evropských technických a výzkumných univerzit nabízí současné špičkové vědecké a odborné znalosti na osmi fakultách a Ústavu soudního inženýrství. Tělovýchovné a sportovní vyžití je studentům umožněno v rámci Centra sportovních aktivit, kde si studenti mohou vybrat přibližně 50 různých sportů. (VUTBR.CZ, 2013) Univerzita obrany Jedná se o jednou z nejmladších univerzit v Brně, neboť vznikla v roce 2004. Je tvořena třemi fakultami. Univerzita je zaměřena na vzdělávání, výchovu a přípravu vojenských profesionálů pro potřeby Armády České republiky a vědecké činnosti ve prospěch resortu Ministerstva obrany. Tělovýchovné a sportovní vyžití je studentům umožněno v rámci Centra tělesné výchovy a sportu. (UNOB.CZ, 2013) Veterinární a farmaceutická univerzita Brno Jedná se o jedinou univerzitu zaměřenou na veterinární lékařství, veterinární hygienu a ekologii a jednu ze dvou univerzit v České republice zaměřených na farmacii. Univerzita byla založena v roce 1918 a v současné době disponuje třemi fakultami. Sportovní vyžití je zajištěno v rámci Ústavu tělesné výchovy a sportu. (VFU.CZ, 2013) 14

5 MARKETINGOVÝ VÝZKUM 5.1 Definice marketingového výzkumu Marketingový výzkum je disciplína, jež vychází z mnoha vědních oborů, mezi které řadíme matematiku, statistiku, ekonometrii, sociologii, psychologii a mnoho dalších. Postupem času si tato disciplína vybudovala systém metod a kroků pro práci s marketingovými informacemi. V závislosti na vývoji jednotlivých oborů, technickém rozvoji a vývoji potřeb se jednotlivé metody aktualizují a obnovují. (PŘIBOVÁ, 1996) Marketingový výzkum můžeme definovat jako funkci, která spojuje spotřebitele, zákazníka i veřejnost s marketingovým pracovníkem, a to prostřednictvím informací užívaných ke zjišťování a definování marketingových příležitostí a problémů, dále k tvorbě, zdokonalování a hodnocení marketingových akcí, monitorování marketingového úsilí, a ke zlepšení pochopení marketingu jakožto procesu. Tento výzkum specifikuje informace podle jejich vhodnosti k řešení jednotlivých problémů, utváří metody pro sběr informací, uskutečňuje proces sběru dat, analyzuje výsledky a sděluje zjištěné poznatky i jejich důsledky. (KOLB, 2008) 5.2 Historie marketingového výzkumu Jak uvádí ve své publikaci FORET (2012), začíná historie tohoto výzkumu již v 19. století v USA, kde došlo k prvnímu empirickému výzkumu chování a rozhodování voličů v prezidentských volbách. O sto let později byl výzkum obohacen o statisticky propracované postupy výběru vzorku. První explanační modely chování se objevily ve 40. letech 20. století. Jednalo se především o ovlivnění voličů názorovými vůdci. Tyto modely byly záhy aplikovány i do modelů chování a rozhodování spotřebitelů. Počátek marketingového výzkumu je tedy datován do období prvních výzkumů chování voličů. 15

5.3 Základní druhy a typy marketingového výzkumu Marketingový výzkum je možné klasifikovat dle mnoha hledisek. KOZEL (2006) rozlišuje dle účelu marketingový výzkum: Monitorovací jeho cílem je získání informací o vnitřním i vnějším prostředí firmy a odhalovat možná rizika a příležitosti. Jedná se o neustále se opakující zpracování údajů interních i externích zdrojů. Explorativní cílem je vysvětlení nepřehledných či nejasných skutečností. Využívá se v předběžném zkoumání situace a slouží k pochopení, definování a určení jednotlivých možností řešení problému. Deskriptivní zabývá se popisem skutečností a jevů přičemž nezkoumá jejich příčiny. Má kvantitativní charakter. Kauzální jeho cílem je získání informací o vzájemných vztazích, přičemž se zabývá poznáním příčin sledovaných skutečností. Je kvalitativního charakteru. Prognostický cílem je za pomocí prognostických metod určit predikci budoucího vývoje, k níž využívá poznatků předchozích metod. Koncepční jedná se o nejvyšší stupeň výzkumu, jehož cílem je získat komplexní výstupy. Krom předchozích typů využívá také expertní metody, například brainstorming, strom významnosti, apod. Dle povahy získaných informací rozlišujeme výzkum kvantitativní a kvalitativní. Kvantitativní výzkum zkoumá rozsáhlé soubory i tisíců respondentů. Cílem je postihnout velký a reprezentativní vzorek. Získané informace jsou zpracovány pomocí statistických postupů a zobecněny na základní soubor. Mezi techniky tohoto výzkumu řadíme osobní rozhovory, pozorování, experiment, písemné dotazování a další. Oproti tomu kvalitativní výzkum umožňuje poznání motivů chování lidí do hloubky. Hledá příčiny, vztahy a závislosti mezi jevy a subjekty, nebo mezi příčinou a následky. (FORET, 2008) Dalším hlediskem je členění dle způsobů získávání informací na výzkum primární a sekundární. (FORET, 2008) Primární výzkum se uskutečňuje poprvé s cílem zjištění 16

hodnot vlastností u samotných jednotek. Jedná se o sběr informací v terénu. Sekundární výzkum zahrnuje dodatečné a další využití dat, které již byly získány v primárním výzkumu. Jak uvádí KOZEL (2006) ve své publikaci, můžeme členit marketingový výzkum také dle časového hlediska na: Dynamický rozměr výzkumu zde rozlišujeme pretest (výzkum předcházející marketingovým rozhodnutím) a posttest (ověřuje výsledky jednání a činností. Používá se po marketingových rozhodnutích). Délku výzkumu rozlišujeme krátkodobý operativní výzkum, jehož výsledky pomáhají řešit okamžité krátkodobé požadavky. Informace jsou získávány především dotazníkovým šetřením a pozorováním. Druhým typem je dlouhodobý konjunkturální výzkum, který získává informace pro strategické rozhodování. Informace jsou získávány především analýzami vývoje a vlivů, prognózováním či dotazováním odborníků. Periodicitu provádění výzkumu rozlišujeme výzkum ad hoc, který provozujeme jednorázově na novém souboru a kontinuální výzkum, který využíváme pro sledování vývoje. U druhého případu pracujeme se stejným výběrovým souborem, tzv. panelem. Další dělení marketingového výzkumu (KOZEL, 2006) je dle zkoumaných subjektů, kdy rozlišujeme výzkum spotřebitelů a výzkum organizací. Dle subjektů realizujících výzkum existuje firemní a agenturní výzkum, a dle tematiky rozlišujeme jednotematické a vícetematické výzkumy. Poslední typ dělení marketingového výzkumu je dle funkční aplikace výzkumu (KOZEL, 2006), kdy rozlišujeme výzkum celkové tržní situace, který měří základní charakteristiky trhu, jako tržní potenciál, tržní kapacitu, stupeň nasycení trhu a tržní podíl, výzkum nástrojů marketingového mixu, zajišťující informace o ceně, produktu, distribuci a marketingové komunikaci. 17

5.4 Proces marketingového výzkumu Každý marketingový výzkum je jedinečný, neboť je ovlivňován pokaždé jinými faktory vyplývajícími z různorodosti zkoumaných problémů. V průběhu všech výzkumů rozlišujeme dvě hlavní fáze, a to fázi přípravnou a realizační. Obě tyto etapy zahrnují několik po sobě jdoucích a navzájem souvisejících fází. Je tedy patrné, že pokud se v počátečních fázích objeví nedostatky, mohou mít za následek znehodnocení výsledků fází následujících. (FORET, 2008) Celý proces marketingového výzkumu je znázorněn na obr. č. 1. Přípravná etapa - definování problému a cíle výzkumu - orientační analýza situace - plán výzkumného projektu Realizační etapa - sběr údajů - zpracování dat - analýza dat - interpretace výsledků - závěrečná zpráva a prezentace výsledků Obr. 1 Proces marketingového výzkumu (Zdroj: vlastní zpracování na základě dat z publikace KOZEL (2006) Samotná formulace problému je nejdůležitější částí marketingového výzkumu. Vymezuje nám oblast, na kterou se v dalších fázích výzkumu zaměřujeme. Pokud je problém nepřesně definován, mohou náklady výzkumu převýšit hodnotu přínosu tohoto výzkumu. Na základě vymezeného problému stanovujeme cíl výzkumu, tedy nalezení hlavního faktoru, který nám určuje směr naší další práce. Dalším krokem je formulace hypotézy možného řešení problému. (FORET, STÁVKOVÁ, VAŇKOVÁ, 2006) V orientační analýze situace dochází k bližšímu seznámení s podstatou problému a prostředím. Výzkumný pracovník studuje již získané informace, konzultuje je s odborníky a hledá další informace a data, která by mu pomohla lépe pochopit daný problém a pomoci k jeho vyřešení. V orientační analýze bývají často využívány postupy sekundární analýzy a výzkumu či kvalitativního výzkumu. (FORET, STÁVKOVÁ, 2003) Informace, které byly v procesu marketingového výzkumu získané a probádané, můžeme třídit dle FORETA (2008) na primární a sekundární, které se odvíjí od toho, 18

zda byly získány v primárním či sekundárním výzkumu. Dále rozlišujeme harddata, která zachycují výsledky lidské činnosti a chování, a softdata vypovídající o stavu vědomí. Informace mohou být vyjádřeny v číselné, tedy kvantitativní podobě, nebo kvalitativní (slovní a popisné) podobě. Přípravná etapa je zakončena plánem realizace a kontroly marketingového výzkumu. Vzhledem k tomu, že každý výzkumný problém je jedinečný, musí být také plán výzkumu pro každý případ odlišný. Dle KOZLA (2006) by měl plán výzkumu především specifikovat typy shromažďovaných údajů, způsob sběru dat (metoda, technika, vzorek), metody analýzy dat, rozpočet nákladů výzkumu, rozdělení úkolů pro jednotlivé pracovníky, časový harmonogram etap a kontrolu plánu. Realizační etapa je zahájena sběrem údajů, přičemž nejprve sbíráme data sekundární a posléze primární. Tato fáze skrývá mnoho úskalí, problémů a chyb, které tuto etapu činí nejnákladnější z celého výzkumného procesu. Důležité je vybrat a zaškolit nové spolupracovníky, na jejichž kvalitně odvedené práci závisí úspěch celého výzkumu. Z tohoto důvodu je třeba zajistit i jejich kontrolu. Při sběru dat využíváme výzkumné metody, kterými jsou dotazování, pozorování a experiment. Použité metody vybíráme dle několika hledisek. Prvním hlediskem je účel a cíl výzkumu, které rozhodují o množství, kvalitě a míře zobecnění údajů. Druhým hlediskem je charakter zkoumané problematiky, který určuje míru dostupnosti údajů. Poslední hledisko je vlastnictví zdrojů, neboť v každém výzkumu jsou naše možnosti omezeny časem, lidmi a finančními zdroji. (KOZEL, 2006) Pokud máme shromážděn dostatek údajů, můžeme začít data zpracovávat. Jak uvádí ve své publikaci KOZEL (2006), nejprve provedeme kontrolu a úpravu získaných dat. Zjišťujeme, jakou mají data validitu (přesnost) a reliabilitu (pravdivost). Posléze data klasifikujeme (třídíme), abychom mohli v následné fázi zkoumat závislosti mezi jednotlivými třídami a kategoriemi. Data kódujeme, abychom při zpracování mohli využít výpočetní techniku. 19

Připravená data můžeme následně statisticky zpracovávat. V etapě analýzy dat počítáme i, úroveň zkoumaných znaků pomocí centrálních momentů, variabilitu, měření závislostí. (KOZEL, 2006) Následně dochází k interpretaci údajů, která výsledky statistického zpracování převádí do závěrů, a za pomoci slovního vyjádření se navrhuje doporučení. Poslední etapou je vytvoření závěrečné zprávy a prezentace výsledků. Prezentace je zhmotnělým výsledkem marketingového výzkumu a vychází z ní celkové hodnocení zadavatele. 5.5 Techniky marketingového výzkumu Data, která jsou dle projektu výzkumu shromaždována v terénu, je možné získat mnoha způsoby, které označujeme jako techniky sběru dat. 5.5.1 Pozorování Pozorování je charakteristické tím, že probíhá bez aktivní účasti pozorovaného. Při této technice dochází k pozorování chování lidí, pocitů, které vyjadřují, apod. S výhodou tuto techniku používáme tam, kde je třeba získat údaje evidenčního typu. Snažíme se o zachycení číselných údajů, které odborně připravený pozorovatel soustřeďuje takovým způsobem, aby jednotlivé charakteristiky pozorování byly kontrolovatelné, a to především z hlediska spolehlivosti, validity a objektivnosti. V marketingovém výzkumu existuje pět variant pozorování, rozlišených podle toho, je-li: (PŘIBOVÁ a kol, 1996) pozorovaná situace přirozená či uměle vyvolaná, pozorování skryté a zjevné, pozorování strukturované a nestrukturované, pozorování přímé a nepřímé, osobní pozorování, nebo využívání technických zařízení. 5.5.2 Dotazování Základem této nejrozšířenější techniky marketingového výzkumu je pokládání otázek respondentům. Na základě jejich odpovědí jsou získávány žádoucí primární údaje. 20

Dotazování dělíme dle formy kontaktu s respondentem na osobní, telefonické, písemné a elektronické. (PŘIBOVÁ a kol, 1996) Vzhledem k tomu, že tato technika byla použita v praktické části této diplomové práce, bude jí věnována patřičná pozornost. První formou je osobní dotazování, které je založeno na přímé komunikaci s respondentem. Pro tuto techniku je velice důležité navázání dobrého osobního vztahu, neboť díky přímé zpětné vazbě mezi tazatelem a respondentem můžeme dotazovaného motivovat k odpovědím. Pro vyšší srozumitelnost a názornost otázek může tazatel používat obrázky, karty, výrobky, apod. Jedná se o pohodlný způsob kontaktu, neboť zde respondent nemusí osobně zapisovat odpovědi do dotazníku. Tazatel si odpovědi sám zapisuje do záznamového archu. Mezi výhody této techniky patří vysoká spolehlivost získaných údajů, znalost respondenta, možnost obsáhlých odpovědí u otevřených otázek. Realizační fáze této techniky je však velmi finančně i časově náročná. (PŘIBOVÁ a kol, 1996) Telefonické dotazování je obdobou předchozí varianty. Respondent je však skryt v anonymitě a může poskytovat i upřímnější odpovědi. Jeho výhodou je rychlost a cena, pohodlí a bezpečnost tazatelů. Telefonické dotazování je však stručnější a není u něj možné využití vizuálních pomůcek. (FORET, 2008) Písemné dotazování bývá zprostředkováno pomocí dotazníku nebo ankety. Jeho výhodou je, že si respondent může odpovědi rozmyslet a sám si dotazník vyplnit. Avšak nevýhoda spočívá v tom, že tazatel ztrácí kontrolu nad velikostí a strukturou výběrového souboru, neboť není jasné, kdo dotazník vyplňoval, ani jaká bude celková návratnost. V poslední době se jako technika sběru dat využívá elektronické dotazování. Jeho rozšíření je závislé na rozvoji počítačů a elektronické pošty. Mezi jeho výhody patří rychlost, nízké náklady a urychlení zpracování dat. (PŘIBOVÁ a kol, 1996) 21

5.5.3 Experiment Poslední technikou marketingového výzkumu je experiment, který může probíhat v přirozených nebo laboratorních podmínkách. Jedná se o jakoukoli změnu v nabídce, přičemž evidované reakce respondentů považujeme za závisle proměnnou a změnu v nabídce za nezávisle proměnnou. (FORET, 2008) Laboratorní experiment je založen na vytvoření situace s parametry, které jsou pro projekt důležité. U laboratorního experimentu přichází respondenti do uměle vytvořených podmínek. Dle pokynů vedoucího ochutnávají, vyhodnocují, apod. Tento typ experimentu se nejčastěji využívá u výrobkových testů a skupinových pohovorů. Experiment v přirozených podmínkách je poměrně málo využívanou technikou. Podobně jako u předchozí varianty se jedná o vytvoření částečně kontrolované situace, mezi které nejčastěji patří testování zájmů o nové výrobky. Oproti laboratornímu experimentu pozorovaní nevědí o tom, že jsou součástí experimentu. (PŘIBOVÁ a kol, 1996) 5.6 Dotazník Existují 3 základní požadavky na kvalitu sestavení dotazníku, na základě kterých získané poznatky a informace naplní potřeby a cíle výzkumu: (FORET, 2008) Požadavek psychologický dotazník musí vytvořit podmínky pro to, aby dotazovaného zaujal a zdálo se mu smysluplné dotazník vyplnit. Proces vyplňování by měl být snadný a příjemný, aby dotazovaný odpovídal pravdivě a stručně. Požadavek srozumitelnosti dotazník musí být schopen respondentovi vysvětlit vše potřebné pro vyplnění i bez asistence tazatele tak, aby bylo snadné mu porozumět. Pokyny musí být pokud možno stručné ale srozumitelné, aby bylo zřejmé, jak při procesu vyplňování postupovat. Požadavek účelově technický otázky by měly být sestaveny do celku a formulovány tak, aby získaná odpověď co nejpřesněji vystihla to, co nás zajímá. 22

Mezi 4 aspekty dotazníku, které přispívají k naplnění výše uvedených požadavků, patří celkový dojem dotazníku, typ otázek, formulace jednotlivých otázek a manipulace s dotazníkem. (FORET, 2008) Dotazník musí respondenta na první pohled oslovit, vzbudit jeho pozornost a zájem o zodpovězení otázek. Celkový dojem ovlivňuje grafická úprava první strany, volba barev, kvalita papíru, formát dotazníku a zejména volba obsahu úvodního textu. Pomocí úvodního textu lze získat pozornost respondenta především uvedením cíle výzkumu, jaký bude význam jeho odpovědí, další postup, jaké zlepšení může vyplnění dotazníku přinést, případný následný prospěch pro respondenta. Dále by neměly chybět pokyny jak dotazník vyplnit, v jakém termínu jej odevzdat pro případ, že by dotazník nebyl distribuován přímo výzkumníkem, který by při rozdávání dotazníků tyto informace respondentům sdělil. Obsahem by mělo být i ujištění respondentů o postupu pro zachování jejich anonymity. Dobrým dojmem působí, je-li výzkum zaštítěn všeobecně uznávanou institucí, případně nezávislou či nezúčastněnou stranou. (FORET, 2008) 5.6.1 Konstrukce celého dotazníku Rozeznáváme dva hlavní přístupy k tvorbě dotazníku: (KOZEL, 2006) sociologický přístup, jehož cílem je probrat co nejvíce oblastí a návazností, charakteristická je tedy velmi velká rozsáhlost těchto dotazníků, ekonomický přístup, jehož cílem je dotazník stručný s jasně formulovanými dotazy. Délka dotazníku obecně není dána a je ovlivněna řadou aspektů. Mezi tyto aspekty patří zkoumané téma, jaký vztah má dotazovaný k danému tématu, typ použitého dotazování, na jakém místě a čase bude dotazník vyplňován či pro jakou příležitost byl dotazník vytvořen. Z psychologického hlediska můžeme očekávat větší návratnost dotazníků kratších, pro které byl zvolen menší formát papíru, dodržíme-li přitom současně i čitelnost textu dotazníku. (KOZEL, 2006) Dotazník má mít svou logickou strukturu, otázky by měly tvořit určitý logický celek, plynule na sebe navazovat. V závislosti na zadání volíme dotazník strukturovaný nebo 23

polostrukturovaný. Strukturovaný dotazník má pevnou logickou strukturu, která musí být v rámci celého dotazníku dodržena. Většinou bývá využito otázek s uzavřeným počtem variant odpovědí, výsledkem čehož je rychlé a jednoduché vyplnění dotazníku. Pomocí jednoduchého a lehce srovnatelného zaznamenání odpovědí je následně i snadné zpracování. Nevýhoda tohoto typu dotazníku spočívá v možném snížení informační hodnoty dané vymezením nabídnutých možností k odpovědi. Naproti tomu polostrukturovaný dotazník využívá navíc také polouzavřené nebo otevřené otázky. Respondenti se vyjadřují volně, svými slovy, na základě kterých lze zjistit více individuálních rozdílů. Dotazník klade větší nároky na respondenta a na čas, který musí věnovat jeho vyplnění, také zpracování odpovědí je náročnější. (KOZEL, 2006) Pořadí otázek je spjato s logickou strukturou dotazníku. Podstatné je uplatňovat otázky ve vzájemném kontextu. Otázka ovlivňuje zaprvé odpověď, za druhé pak otázky následující. Pro pořadí kladených otázek je třeba klást důraz na to, aby se odpovědi na jednotlivé otázky vzájemně neovlivňovaly. Žádoucí naopak je, aby položením otázky byl lépe pochopitelný smysl otázek následujících. (KOZEL, 2006) Nahoře v dotazníku uvedeme jeho název, např. Dotazník a je vhodné tento název doplnit o téma výzkumu. Následovat by měla společenská rubrika, jejímž obsahem má být oslovení respondenta, požádání o vyplnění dotazníku, vysvětlení cíle výzkumu a jeho důležitosti, motivace pro zodpovězení otázek, osvětlení výběru respondentů, záruka anonymity a nezneužití získaných údajů, specifikace postupu jak dotazník vyplnit, zdůraznění naléhavosti rychlé odpovědi, poděkování za spolupráci a podpis výzkumného týmu. (KOZEL, 2006) Následuje položení první otázky, kterou je dotazník uveden. Je tedy žádoucí, aby byl pomocí úvodních otázek navázán s dotazovaným pozitivní kontakt, získána jeho důvěra a zájem o spolupráci. Mělo by se jednat o použití otázek snadných a přitom zajímavých. Pro následující otázky je možné zvolit použití filtračních otázek, které mají zajistit, aby na konkrétní dotaz odpovídali pouze konkrétní respondenti, o jejichž informace máme zájem. Věcné otázky zohledňují zadání výzkumu. Pomocí zahřívacích otázek, které jsou obecnější, získáme odpovědi na základě vybavování si z paměti. Pomocí kladení otázek 24

od obecných k specifickým lze zasadit specifické otázky do širšího rámce. Identifikační otázky se zaměřují na získání charakteristik dotazovaného a zpravidla bývají umístěny na závěr dotazníku, neplní-li současně funkci otázek filtračních. Požadování osobních údajů ihned v úvodu dotazníku by mohlo respondenta znepokojit, případně od vyplnění dotazníku odradit. S ohledem na délku dotazníku může především v jeho závěru dojít k poklesu koncentrace dotazovaného. Na závěr proto nevolíme otázky stěžejní pro výzkum a příliš náročné, které je vhodné umístit do středu dotazníku. Můžeme také zvolit taktiku umístění otázek intimnějšího charakteru do závěrečné části, kdy již má respondent pocit, že by měl započatý dotazník dokončit, přestože položená otázka v něm vyvolá negativní postoj. V závěru dotazníku respondentovi poděkujeme za projevené úsilí a čas věnovaný vyplnění dotazníku. Vhodné je otestovat kvalitu dotazníku na menším množství respondentů, než jej začneme plně využívat. (KOZEL, 2006) Škály jejich hlavní význam pro použití v dotazníku spočívá ve schopnosti převést neměřitelné znaky na měřitelné. Slouží k měření názorů a postojů respondentů především tam, kde se vyjádření jeví jako obtížné. Respondentům je dána při odpovědi možnost pohybovat se pouze v rámci určitého intervalu. Škála může mít formu čísel, grafických prvků, může být vyjádřena slovy či různou kombinací uvedených způsobů. Počet kategorií ve škále není pevně dán, nicméně za nejvhodnější je považováno rozmezí mezi pěti až sedmi kategoriemi, přičemž škála by měla být vyvážená a počet pozitivních a negativních kategorií by měl být rovnoměrně zastoupen. V případě škál s lichým počtem kategorií by tedy měla být zastoupena jedna kategorie, která představuje odpověď neutrální. (KOZEL, 2006) 25

6 ZPRACOVÁNÍ STATISTICKÝCH ÚDAJŮ V předchozích kapitolách jsou shrnuty metody a postupy, kterými mají výzkumníci možnost získat velké množství údajů. Výsledkem marketingového šetření jsou tedy data, která jsou však nepřehledná a ani zkušený pracovník z nich nedokáže mnoho vyčíst. Abychom z těchto dat mohli získat patřičné informace, musíme s nimi dále pracovat. (HINDLS, HRONOVÁ, SEGER, FISCHER, 2007) Každé zpracování údajů by mělo začínat kontrolou nashromážděných dat. První kontrola je formální, která spočívá v přezkoušení správnosti početních úkonů. Druhá je logická, spočívající v posouzení, zda vykázané údaje svojí výší odpovídají logicky možným mezím, v nichž se mohou pohybovat. Při kontrole také rozlišujeme chyby úmyslné a neúmyslné. (HINDLS, HRONOVÁ, SEGER, FISCHER, 2007) 6.1 Třídění a významné hodnoty Pro vznik charakteristických rysů, zákonitostí analyzovaného souboru a především přehlednosti údajů, je třeba data setřídit. Jedná se o rozdělení jednotek souboru do skupin, v nichž nejlépe vynikají charakteristické vlastnosti zkoumaných prvků. Pokud provádíme třídění dle obměn jednoho statistického znaku (vlastnosti), jedná se o třídění jednostupňové. V případě třídění dle více statistických znaků najednou, provádíme vícestupňové třídění. (HINDLS, HRONOVÁ, SEGER, FISCHER, 2007) Dále dělíme třídění na intervalové a bodové. Intervalové třídění využíváme u velkého množství jednotlivých variant. 6.1.1 Rozdělení í U jednostupňového třídění uspořádáme údaje o sledovaném kvantitativním znaku do rostoucí posloupnosti. Ke každé z variant znaku je přiřazen počet jejích výskytů, čímž dojde k vytvoření tabulky rozdělení (ch) í. (HINDLS, HRONOVÁ, SEGER, FISCHER, 2007) Kromě ch í rozlišuje ADAMEC (2010) také i relativní, které jsou dány poměrem i n i k celkovému rozsahu souboru n, a jsou většinou udávány v procentech. Pro výpočet platí následující vztah: 26

; přičemž Dále můžeme určovat i, které získáme postupným načítáním ch či relativních í. U intervalového třídění je vektor variant nahrazen vektorem středů intervalů (x i ). Tab. 1 Tabulka rozdělení í 6.2 Charakteristiky úrovně (Zdroj: NEUBAUER, SEDLAČÍK, KŘÍŽ, 2012) Podle SOUČKA (2006) úroveň jevů, které jsou vyjadřovány kvantitativními znaky, vyjadřují tzv. střední hodnoty. Hlavní skupinu tvoří průměry (aritmetický, geometrický a harmonický), druhou skupinu tvoří poziční střední hodnoty (medián a modus). 6.2.1 Průměry Podle SOUČKA (2006) je nejvíce využívaným a také nejznámějším typem průměr aritmetický, u kterého rozlišujeme dvě formy. Prostý aritmetický průměr, který nepředpokládá žádné předběžné uspořádání hodnot a platí pro něj následující vztah: Druhým typem je vážený aritmetický průměr, kde jsou hodnoty statistického souboru uspořádané do rozdělení í. Lze jej vypočítat podle následujícího vzorce: 27

Geometrický průměr se využívá v případech, kde má smysl součin hodnot. Pro kladné hodnoty x je definován jako n-tá odmocnina ze součinu následujících hodnot: Harmonický průměr je uplatňován v případech, kde má smysl součet převrácených hodnot. Je definován jako poměr mezi rozsahem souboru a součtem převrácených hodnot. 6.2.2 Významné hodnoty V datových řadách existují hodnoty, které mají zvláštní postavení. Mezi ně patří extrémní hodnoty, které dosahují minimálních a maximálních hodnot. Vzdálenost mezi minimem a maximem se nazývá variační rozpětí. Další významnou hodnotou je modální hodnota neboli modus. Jedná se o typickou, tedy nejčastěji se vyskytující hodnotu. U intervalového třídění za modus považujeme střed intervalu s nejvyšší í. Mezi další významné hodnoty patří kvantily. Nejvýznamnějším kvantilem je medián, který nám uspořádanou datovou řadu dělí na dvě části se stejnými mi. Pokud k mediánu přidáme horní a dolní kvartily, získáme datovou řadu rozdělenou na čtyři části se stejnou í. Podobně bychom mohli pokračovat i dále a získat deset, sto i více částí datové řady. (MINAŘÍK, 2007) 6.3 Míry intenzity závislosti dvou veličin Hlavním cílem měření intenzity závislostí dvou veličin je získat informace o tom, do jaké míry lze z chování jedné proměnné usuzovat na chování druhé proměnné. Závislost veličin je možné měřit jak u číselných, tak slovních znaků. (PECÁKOVÁ, 2008) Při měření závislosti dvou veličin využíváme kontingenční a asociační tabulku. Podle MINAŘÍKA (2008) kontingenční tabulka vzniká kombinačním tříděním podle dvou slovních znaků, z nichž je alespoň jeden znakem možným. Znak, jehož podmíněná 28

rozdělení í jsou v jednotlivých sloupcích tabulky, označujeme symbolem A, nabývá obměn a 1, a 2,, a i,.a r, kde r je počet řádků tabulky. V jednotlivých řádcích jsou vymezeny symboly B, nabývající obměn b 1, b 2,, b i,.b s, kde s je počet sloupců tabulky. Pro každé políčko této tabulky stanovujeme, která by zde byla v případě, že znaky A, B by byly nezávislé. Jedná se o vypočtenou, kterou stanovíme podle vztahu: Závislost slovních znaků v kontingenční tabulce je tím vyšší, čím jsou rozdílnější pozorované a vypočtené i. Tuto rozdílnost souhrnně za celou tabulku měří tzv. čtvercová kontingence. Dvojitý symbol sumace zde vyjadřuje součet přes všechny řádky a také sloupce tabulky. Čtvercovou kontingenci vypočítáme podle vztahu: (MINAŘÍK 2008) Čtvercová kontingence ovšem není příliš dokonalou charakteristikou, neboť závisí i na dalších činitelích (rozsah souboru, rozměry tabulky). Vliv rozsahu souboru můžeme odstranit stanovením průměrné čtvercové kontingence, dané vztahem: Předchozí vztah však neřeší vliv velikostí kontingenční tabulky. Proto existují charakteristiky intenzity závislosti, které jsou oproštěny od tohoto vlivu. Jedná se o koeficienty kontingence. Jedním z nich je Pearsonův koeficient kontingence, který nabývá hodnot z intervalu 0 P < 1, a vypočítáme jej podle vztahu. (PECÁKOVÁ, 2008) Další charakteristikou je dle MINAŘÍKA (2008) Cramérův koeficient kontingence, nabývající hodnot 0 C 1, který je vyjádřen vztahem: V případě asociační tabulky, kdy r = s = 2, využíváme k měření závislosti koeficient asociace, který nabývá hodnot < 1,1>. Čím se hodnota blíží k nule, tím je závislost slabší. Pro výpočet tohoto koeficientu platí následující vztah: 29

6.4 Faktorová analýza Faktorová analýza je statistická metoda, která se zaměřuje na vytváření nových proměnných a na redukci rozsahu dat, a to s co nejmenší ztrátou informace. Jedním z cílů faktorové analýzy je posouzení struktury jednotlivých vztahů sledovaných proměnných a zjistit, zda je možné jejich rozdělení do skupin, kde spolu proměnné více korelují než proměnné z různých skupin. Dalším cílem faktorové analýzy je vytvoření faktorů, přičemž nám tyto proměnné umožní pochopit analyzovaná data či jiné použití. Původně byla tato metoda používaná v oblasti psychologie. V dnešní době je možné použití ve mnoha vědních oborech. (HEBÁK, 2007) Faktorovou analýzu řadíme mezi metody vícekriteriálního hodnocení. Pozorované závislosti považuje za projev skryté příčiny neboli faktory. Tento faktor stojí za pozorovanými proměnnými a není přímo přístupný. Díky poznání tohoto souboru faktorů je možné popisovat a vysvětlovat pozorované veličiny. V praxi však velmi často dochází k problému pojmenování faktorů. (SYNEK, KOPKÁNĚ, KUBÁLKOVÁ, 2009) Samotný postup a výpočet faktorové analýzy je natolik složitý, že by ji bez statistického softwaru bylo obtížné zpracovat. Podstatou je korelační vztah a upořádání korelačních koeficientů do tabulky (matice). Snahou je dále z této matice izolovat skutečné proměnné faktory, které dokáží vysvětlit pozorované závislosti. (SYNEK, KOPKÁNĚ, KUBÁLKOVÁ, 2009) Při faktorové analýze je využito následujícího postupu. Nejprve jsou vypočteny vlastní hodnoty redukované korelační matice. Dále dojde k extrakci společných faktorů z této matice, k výpočtu výchozích faktorových zátěží a ortogonální rotaci faktorových zátěží metodou varimax. Následuje grafické znázornění těchto zátěží a interpretace získaného faktorového schématu. (SYNEK, KOPKÁNĚ, KUBÁLKOVÁ, 2009) Jak uvádí ŘÍČAN a HAMPEJSOVÁ (1972), při zpracování faktorové analýzy můžeme rozlišovat dva typy proměnných. Prvním typem jsou faktory (ideální proměnné), které je možné získat z korelací mezi empirickými proměnnými. Jedná se o odvozené 30

veličiny, které nejsou přímo měřitelné. Druhým typem jsou měřitelné, empirické proměnné. Co se týče počtu společných faktorů, bývá ve většině případů neznámý a vyšší než jeden. Faktory se na celkové variabilitě původních proměnných podílí minimálně 5 %. Při extrakci společných faktorů dojde k vytvoření faktorové matice, která obsahuje téměř stejný počet informací, jako korelační matice. Výsledkem extrakce je nerotovaná faktorová matice. V dalším procesu je třeba provést, na základě zvolené metody, rotaci. První metodou je Centroidní metoda, která je jednoduchá a výpočetně snadná. Využíváme ji, pokud se chceme rychle orientovat v malé korelační matici. Pro rotaci se však běžně využívá metoda hlavních os, která je bez počítače takřka neproveditelná, nicméně výsledky jsou mnohem přesnější. Východiskem je redukovaná korelační matice, z níž jsou postupně extrahovány vzájemně nezávislé faktory. Každý z faktorů vždy vyčerpá maximální možnou část celkové variance. Nejprve dochází k určení prvního faktoru, jehož příspěvek k celkové varianci musí být maximální. Jedná se o vektor a 11, a 21,... a n1, přičemž V 1 = a 2 11, a 2 12,, a 2 n1 = maximum, za podmínek: (pro j, k = 1,2,, n). Úloha nakonec vede k řešení soustavy n rovnic o n neznámých a jl, kterou lze maticově vyjádřit (R λ I ) a = 0, kde. λ = V 1, který je maximalizován. Proto dojde pro extrakci prvního hlavního faktoru k použití největšího kořenu λ 1. Pro druhý faktor vezmeme z původní matice druhé největší číslo λ 2. Jedná se tedy o hledání vázaného extrému pomocí metody Langrangeových multiplikátorů. (SYNEK, KOPKÁNĚ, KUBÁLKOVÁ, 2009) V další části faktorové analýzy dochází k odhadu komunalit a stanovení počtu faktorů. K odhadu komunalit bývá nejčastěji využívána iterativní metoda, v níž se komunality určí z výsledné faktorové matice, následně se dosadí do diagonály korelační matice a dojde k dalšímu faktorování. Tento proces se několikrát opakuje, přičemž se vždy sledují změny v komunalitách. V případě zanedbatelných změn jsou komunality již definitivní. Pro odhad počtu extrahovaných faktorů se v současnosti využívá Kaiser- Guttmanova kritéria, ve kterém dojde k výpočtu vlastní hodnoty korelační matice při 31

jedničkách v diagonále a počet faktorů je určen jako počet vlastních čísel s hodnotou větší než 1. (SYNEK, KOPKÁNĚ, KUBÁLKOVÁ, 2009) Nerotovaná matice není vhodná pro interpretaci výsledků faktorové analýzy. Většina nerotovaných faktorů je považována za mezistupeň na cestě ke smysluplnému faktorovému řešení. Pro interpretaci faktorů je využívána rotace, tedy nalezení správného úhlu pohledu na data ve faktorové matici. (CHRÁSTKA, 2007) Při výpočtu rotované faktorové matice zavádíme obecné faktorové zátěže. Zátěž j-tého testu v prvním nerotovaném faktoru označujeme a j1, zátěž j-tého testu ve druhém nerotovaném faktoru označujeme b j1 a zátěže téhož testu v nových faktorech značíme a j2 a b j2. Potom platí: a j2 = a j1 cos α + b j1 sinα; b j2 = a j1 ( sin α) + b j1 cos α. Snahou rotace faktorů je, aby co nejvíce zátěží vykazovalo hodnotu blízkou nule. Pokud jsou úhly mezi faktory stejné (pravé), jedná se o ortogonální rotaci, jejíž nejpoužívanější metodou je varimax. Jedná se o metodu maximalizující rozptyl čtverců faktorových zátěží. (SYNEK, KOPKÁNĚ, KUBÁLKOVÁ, 2009) 32

7 VLASTNÍ PRÁCE V první části vlastní práce bylo třeba vymyslet výzkumné otázky a zapracovat je do dotazníku. Po jeho sestavení byl nejprve na dvaceti respondentech proveden předvýzkum. Na základě recenzí a odpovědí respondentů předvýzkumu, byl dotazník poupraven a zpracován do jeho finální podoby. Samotný marketingový výzkum probíhal v měsících listopad 2012 až leden 2013. Dotazníky byly v elektronické verzi zasílány do vybraných brněnských univerzit. Dotazník obsahoval průvodní dopis a 28 otázek. Z celkového počtu byla jedna otázka otevřená, 5 polootevřených a dvě se škálováním. V dotazníku byly použity čtyři otázky filtrační, 24 otázek věcných a 4 otázky identifikační, které zjišťovaly pohlaví, věk, bydliště a vysokou školu respondenta. Celkem bylo od respondentů získáno 280 dotazníků, z nichž jich po korekci zůstalo 276 pro statistické zpracování. Během realizace marketingového výzkumu bylo dbáno na rovnoměrné rozložení studentů jednotlivých univerzit, a to především z důvodu lepšího zachycení závislostí mezi jednotlivými odpověďmi. Získaná data byla zapracována a upravena v programu Excel, statisticky zpracována v programu Unistat, a následně opět převedena do programu Excel, kde byly odpovědi graficky zpracovány. Následující část obsahuje vyhodnocení všech otázek, jejich grafické znázornění a komentáře. 7.1 Přehled výsledků dotazníkového šetření V úvodu přehledu výsledků dotazníkového šetření je uvedena otázka týkající se zastoupení studentů jednotlivých univerzit. Ačkoli se jedná o jednu z posledních identifikačních otázek, je velice důležité ji uvézt hned na začátku, neboť většina odpovědí se lišila dle toho, ze které univerzity respondent pocházel. Pro objektivnost výsledků bylo nutné zajistit rovnoměrné rozložení pěti brněnských univerzit. Jak je patrné z obr. 2, všechny univerzity dosahovaly přibližně stejného procentuálního zastoupení respondentů. Cílem bylo získat z každé vybrané univerzity přibližně 50 respondentů, což se také podařilo naplnit. V této otázce bylo možné vyznačit více 33