Úvod. Struktura respondentů

Podobné dokumenty
ZNALOSTI A DOVEDNOSTI ČESKÝCH MUŽŮ V OBLASTI INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI - VÝSLEDKY STATISTICKÉ ANALÝZY

ZNALOSTI A DOVEDNOSTI ČESKÝCH ŽEN V OBLASTI INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI - VÝSLEDKY STATISTICKÉ ANALÝZY

TEORIE A PRAXE INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI ČESKÝCH MANAŽERŮ STATISTICKÁ ANALÝZA

Současný stav likvidace dat v organizacích

STATISTICKÉ VYHODNOCENÍ PRŮZKUMU VNÍMÁNÍ KULTURY ORGANIZACE

Bezpečnost úložišť v organizacích

Personální bezpečnost v organizacích

Komparace policistů na prioritní oblasti pro jejich hodnocení podle délky výkonu služby

Průzkum informační bezpečnosti v mikroregionu Třeboňsko

VÝZKUM K CHOVÁNÍ MANAŽERŮ KE SPOLUPRACOVNÍKŮM THE REASEARCH ON BEHAVIOUR OF MANAGERS TOWARDS THEIR COLLEAGUES

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

General results of statistical research processing of legal knowledge of information security

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

SOFTWARE STAT1 A R. Literatura 4. kontrolní skupině (viz obr. 4). Proto budeme testovat shodu středních hodnot µ 1 = µ 2 proti alternativní

Results of statistical research processing of general knowledge of information security

Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky

Analýza vzdělávacích potřeb a kompetencí učitelů 1. stupně ZŠ v Olomouckém kraji k implementaci a využívání ICT ve výuce matematiky

Vzorová prezentace do předmětu Statistika

Postoje policistů ke kvalitě policejních informačních systémů

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

5. Závislost dvou náhodných veličin různých typů (kategoriální a metrická veličina)

Cvičení 9: Neparametrické úlohy o mediánech

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

Statistické vyhodnocení průzkumu funkční gramotnosti žáků 4. ročníku ZŠ

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

DVOUVÝBĚROVÉ A PÁROVÉ TESTY Komentované řešení pomocí programu Statistica

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

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz

Využití shlukové analýzy při vytváření typologie studentů

STATISTICA Téma 7. Testy na základě více než 2 výběrů

Cvičení 12: Binární logistická regrese

, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě

PARAMETRICKÉ TESTY. 1) Měření Etalonu. Dataset - mereni_etalonu.sta - 9 měření etalonu srovnáváme s PŘEDPOKLÁDANOU HODNOTOU 10.

Testování hypotéz. Analýza dat z dotazníkových šetření. Kuranova Pavlina

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

MAS Havlíčkův kraj, o. p. s.

POPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky

Porovnání dvou výběrů

Rozbor znalostí matematické analýzy u studentů v závislosti na typu absolvované střední školy

Testování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1

KORELACE. Komentované řešení pomocí programu Statistica

4. Zpracování číselných dat

a) Základní informace o souboru Statistika: Základní statistika a tabulky: Popisné statistiky: Detaily

Průzkumová analýza dat

Statistická analýza jednorozměrných dat

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica

Změny postojů k vybraným pojmům u studentů oboru Edukacja techniczno-informatyczna na Univerzitě v Rzeszowe

VOLBA SAMOSTATNÉHO CENTRÁLNÍHO ÚTVARU LOGISTIKY VE VÝROBNÍM PODNIKU

Aplikovaná statistika v R

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Testování hypotéz. Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry

Technická univerzita v Liberci

S E M E S T R Á L N Í

Statistické testování hypotéz II

Návrhy dalších možností statistického zpracování aktualizovaných dat

Charakteristika datového souboru

Hodnocení kvality různých typů škol září 2016

Testování hypotéz. Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry

POČÍTAČE, INTERNET A E-LEARNING COMPUTERS, INTERNET AND E-LEARNING. Hana Rysová, Eva Jablonská, Jitka Štěpánová

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

Metodologie pro ISK II

Předpoklad o normalitě rozdělení je zamítnut, protože hodnota testovacího kritéria χ exp je vyšší než tabulkový 2

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

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI. Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření

Návrh a vyhodnocení experimentu

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Korelační a regresní analýza

{ } ( 2) Příklad: Test nezávislosti kategoriálních znaků

Jednostranné intervaly spolehlivosti

LINEÁRNÍ REGRESE Komentované řešení pomocí programu Statistica

Hodnocení kvality vzdělávání září 2018

Tomáš Karel LS 2012/2013

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

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky SMAD

Vyhodnocení dotazníku spokojenosti s konferencí Barcamp Brno 2011

= = 2368

Zápočtová práce STATISTIKA I

letní semestr 2012 Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy Matematická statistika

ADDS cvičení 7. Pavlína Kuráňová

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. Nám. Čs. Legií 565, Pardubice. Semestrální práce ANOVA 2015

SAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY

ELEKTRONICKÉ STUDIJNÍ OPORY A JEJICH HODNOCENÍ STUDENTY PEDAGOGICKÉ FAKULTY

Zpracovala: Naděžda Čadová Centrum pro výzkum veřejného mínění, Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Tel.:

ADDS cviceni. Pavlina Kuranova

Parametrické testy hypotéz o středních hodnotách spojitých náhodných veličin

Jednofaktorová analýza rozptylu

Jednovýběrový Wilcoxonův test a jeho asymptotická varianta (neparametrická obdoba jednovýběrového t-testu)

Tomáš Karel LS 2012/2013

Závěrečná zpráva z výzkumu

Pilotní průzkum informační gramotnosti vysokoškolských studentů

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Korelace. Komentované řešení pomocí MS Excel

Tisková zpráva. Zájem o politiku a názory na podílení se občanů na rozhodování - únor /5

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Název testu Předpoklady testu Testová statistika Nulové rozdělení. ( ) (p počet odhadovaných parametrů)

Transkript:

Výsledky pilotního průzkumu postojů studentů Policejní akademie ČR v Praze k problematice zálohování dat Ing. Bc. Marek Čandík, Ph.D. JUDr. Štěpán Kalamár, Ph.D. The results of the pilot survey of students attitudes at Police Academy of the Czech Republic in Prague in the issue of data backup Abstrakt: Příspěvek prezentuje první výsledky pilotního průzkumu postojů studentů Policejní akademie České republiky v Praze k problematice zálohování dat. Průzkum byl realizovaný v rámci dílčího výzkumného úkolu DVÚ č. 4/8 Elektronická podpora výuky a vědeckého působení v oblasti práva a bezpečnosti na Policejní akademii České republiky v Praze. Klíčová slova: Pilotní průzkum, dotazník, zálohování dat. Abstract: The paper presents some first results of a pilot survey of students attitudes at Police Academy of the Czech Republic in Prague in the issue of data backup. The survey was implemented under the sub-research project DVU no. 4/8 "Support of e- learning and scientific activity in the field of justice and security" at the Police Academy of the Czech Republic in Prague. Key words: Pilot surway, questionnaire, data backup.

Úvod Pilotní průzkum zaměřený na oblast postojů respondentů k zálohování dat byl součástí řešení dílčího institucionálního výzkumného úkolu DVÚ č. 4/8 Elektronická podpora výuky a vědeckého působení v oblasti práva a bezpečnosti na Policejní akademii České republiky v Praze, jehož cílem bylo zmapovat, jaký postoj k problematice zálohování dat zaujímají studenti Policejní Akademie České republiky v Praze. Průzkum byl realizovaný formou dotazníkového šetření. Dotazníkový formulář, validovaný dvěma odborníky z praxe a akademického prostředí, byl navržen na základě studia odborné literatury. Dotazníkový formulář byl komponovaný do dvou částí. První část obsahovala identifikační znaky respondentů (pohlaví, věk, vzdělání a ekonomickou aktivitu). Druhou část dotazníkového formuláře představovala samotná zjišťovací část dotazníkového šetření. Tato část sestávala z 16-ti tázaných tvrzení, na které měli respondenti na 4bodové Likertově škále vyjádřit stupeň souhlasu či nesouhlasu s uvedeným tvrzením a celkový postoj respondenta byl dán součtem dílčích odpovědí na tázaná tvrzení. Distribuce dotazníků (v tištěné formě) byla realizována v roce 2014 na Policejní akademii České republiky v Praze. Dotazovanými byli studenti kombinované formy studia. Pro pilotní průzkum bylo distribuováno celkem 100 dotazníků, přičemž jejich návratnost byla 80 %. Následným počítačovým zpracováním bylo vyřazeno 12 dotazníků z důvodu neúplného vyplnění. Pro statistické zpracování bylo proto použito celkem 68 dotazníků. Data získaná z dotazníkového šetření byla v číselné podobě vložena do aplikace Microsoft Office Excel a následně importována do softwarového prostředí Statistica v.10, které bylo následně vytěžováno použitím zvolených statistických metod. Ke zpracování dat byly využity adekvátní matematicko-statistické postupy, jež jsou součástí tohoto softwarového prostředí. Struktura respondentů Zkoumaný vzorek tvořili z 56 % muži (38 respondentů) a z 44 % ženy (30 respondentů). 2

Pokud se podíváme na věkové složení respondentů, většinu z dotazovaných (47 %; 32 respondentů) představovali respondenti ve věku 30 39 let. Druhou nejpočetnější skupinou byli respondenti ve věku 20 29 let. Z této věkové kategorie odpovídalo 26 respondentů, což představuje 38 % z celkového počtu dotazovaných. 12 % zaujímají respondenti ve věku 40-49 let (8 respondentů). Zbývající 3 % jsou tvořena respondenty z věkové skupiny 50 a více let (2 respondenti). Podle nejvyššího dosaženého vzdělání soubor respondentů tvořilo 65 % středoškolsky vzdělaných s maturitou (41 respondentů), 35 % mělo vysokoškolské vzdělání (24 respondentů) a 5 % (3 respondenti) dotazovaných mělo vyšší odborné vzdělání. Z hlediska ekonomické aktivity respondentů byla většina respondentů, 49 % (34 respondentů) ve služebním poměru. Zaměstnanci veřejné správy, 15 respondentů, tvořili 21 % dotazovaných. V soukromém sektoru bylo zaměstnáno 27 % dotazovaných (19 respondentů) a zbývající 3 % představovali ekonomicky neaktivní respondenti. Statistické vyhodnocení průzkumu Získaná data jsme dále statisticky vyhodnocovali, přičemž nás zajímalo, jsou-li statisticky významné rozdíly mezi odpověďmi respondentů z hlediska pohlaví? Stanovili jsme pracovní hypotézu (H01) a alternativní hypotézu (HA1): H01: Vnímaní problematiky zálohování dat se v závislosti na pohlaví neliší HA1: Vnímaní problematiky zálohování dat se v závislosti na pohlaví liší Prvním krokem dalšího matematicko-statistického zpracování bylo ověření normality získaných dat. Z důvodů přehledné vizualizace výsledky testu normality znázorňujeme diagnostickým grafem pomocí tzv. N-P plotu (Normal probability plot) obr. 1, který jsme pomocí adekvátních postupů vytěžili ze softwarového prostředí Statistica v.10. 3

3 Normál. p-graf:souhrn 2 Oček. normál. hodnota 1 0-1 -2-3 15 20 25 30 35 40 45 50 Hodnota Obr.1 - N-P plot Test normality (souhrn otázek). V případě, že data mají normální rozdělení, leží na přímce. Na uvedeném N-P plotu jsou však vidět odchylky od normálního rozdělení a nelze subjektivně posoudit, zda hodnoty ležící mimo přímku způsobují významné odchýlení od normality. Proto jsme dále přistoupili k výpočtu normality pomocí tzv. Shapiro-Wilksova W testu, kterým bylo na základě p hodnoty zjištěno, že celkový souhrn otázek nevykazuje normální průběh, normalita byla zamítnuta. Výpočty byly provedeny pomocí softwarového prostředí Statistica v.10. Normalita se zamítá, pokud je číselná hodnota p < 0,05. Zjištěná p hodnota dosáhla úrovně p=0,029, proto zamítáme předpoklad o normální distribuci. Z uvedeného zamítnutí normality nám vyplynulo, že je vhodnější data testovat neparametricky pomocí tzv. Mann-Whitneyova U-testu. Neparametrické testy se používají pro porovnání souborů statistických dat, u nichž nelze předpokládat normální rozdělení pravděpodobností sledovaného znaku. K vizuálnímu posouzení rozdílu mezi pohlavími jsme vytvořili následující krabicový graf (tzv. boxplot) obr. 2. 4

50 Krabicový graf dle skupin Proměnná: SOUHRN 45 40 SOUHRN 35 30 25 20 15 1 0 pohlaví Medián 25%-75% Min-Max Obr. 2. Boxplot Souhrn otázek (0 muž, 1 žena). Pro korektní zpracování dat jsme ve druhém kroku statistického zpracování dat obdržených z dotazníkového šetření stanovovali shodnosti rozptylů u testovaných souborů (mužů a žen) - tzv. test homoskedasticity. Tento test jsme uskutečňovali subjektivním posouzením rozptylů ze získaného boxplotu. Jak naznačuje vyobrazený boxplot, testované skupiny se v rozptylech výrazně neliší. Z uvedeného krabicového grafu lze vyčíst, že mediánové hodnoty a hodnoty horních a spodních kvartilů jsou u dotazované skupiny mužů vyšší než u dotazované skupiny žen. Zda jde o statisticky významný rozdíl jsme zjišťovali v softwarovém prostředí Statistica v.10 pomocí Mann-Whitneyova U-testu. Zjištěná p hodnota (viz Tab.1) statisticky významné rozdíly potvrdila, na základě čehož můžeme hypotézu, že se odpovědi respondentů v závislosti na pohlaví neliší, na našem vzorku, na 5ti procentní hladině významnosti vyvrátit. Proměnná Mann-Whitneyův U test (dle proměn. Pohlaví) Označené testy jsou významné na hladině p < 0,05000 Sčt poř. skup. 1 Sčt poř. skup. 2 U Z p-hodnota SOUHRN 773,5000 1572,500 308,5000-3,22370 0,001266 Tab. 1 U-test Souhrn otázek. 5

Dále jsme získaná data statisticky vyhodnocovali, přičemž nás zajímalo, jsou-li statisticky významné rozdíly mezi odpověďmi respondentů z hlediska věku. Vzhledem k počtu obdržených dotazníků jsme za hranici stanovili mediánovou hodnotu 33 let. Stanovili jsme pracovní hypotézu (H02) a alternativní hypotézu (HA2): H02: Vnímání problematiky zálohování dat se v závislosti na věku neliší HA2: Vnímání problematiky zálohování dat se v závislosti na věku liší Postupovali jsme ověřením normality získaných dat Shapiro-Wilksovým testem. Na 5-ti procentní hladině významnosti jsme obdrželi p-hodnotu p=0,84, proto normalitu dat ve skupinách respondentů do 33 let a ve skupině respondentů nad 33 let jsme nezamítli a následně jsme testovali statisticky významný rozdíl pomocí parametrického t-testu (pro nezávislé vzorky). K vizuálnímu posouzení rozdílu mezi pohlavími jsme vytvořili následující krabicový graf (obr. 3). 38 Krabicový graf SOUHRNs vs. SOUHRNm 37 36 35 34 33 32 SOUHRNs SOUHRNm Průměr Průměr±SmCh Průměr±1,96*SmCh Obr. 3. Boxplot Souhrn otázek [starší (nalevo), mladší (napravo)]. Jak naznačuje vyobrazený krabicový diagram, skupina starších respondentů (levá část grafu) se vyznačuje vyšším povědomím a používáním zálohovacích technologií ve srovnání se skupinou mladších respondentů (pravá část grafu). Vizuálním 6

posouzením homoskedasticity můžeme usoudit, že obě skupiny se vyznačují přibližně stejnou variabilitou. Matematicko-statistické srovnání obou skupin interpretuje následující tabulka (Tab. 2). Proměnná Studentův t-test pro nezávislé vzorky Průměr starší Průměr mladší Hodnota t p-hodnota SOUHRN starší vs. mladší 35,8000 34,6365 0,8014 0,4258 Tab. 2 t-test Souhrn otázek. Na základě zjištěné p-hodnoty konstatujeme, že na 5-ti procentní hladině významnosti shodu ve vnímání problematiky zálohování dat se v závislosti na věku nemůžeme zamítnout. Závěr Z výsledků dotazníkového šetření můžeme usuzovat, že respondenti jsou si vědomi důležitosti zálohovat data a většina dotazovaných tak i činí a svá data zálohuje. Méně z nich pak pravidelně. Nejčastěji respondenti zálohují soukromá data, těsně následována daty pracovními. Respondenti zálohují prostým kopírováním, pro zálohování dat respondenti nejčastěji využijí jiný pevný disk nebo flash disk a tato média považují za bezpečná. Pilotním průzkum naznačil statisticky významný rozdíl v odpovědích respondentů z hlediska pohlaví. Zjistili jsme, že muži se o danou problematiku zajímají více než ženy a zálohují pravidelněji. 7

Literatura Anděl, J. Matematická statistika. SNTL/Alfa Praha 1978. ISBN 80-01-01285-9 Budíková, M.; Mikoláš, Š.; Osecký, P. Popisná statistika. MU Brno 2001, ISBN 80-85863-93-6. Cramér, H. Mathematical Methods of Statistics. Princeton University Press, 1999, ISBN 978 0691005478. Zvára, K.; Štěpán, J. Pravděpodobnost a matematická statistika. Vyd. 3. Praha: Matfyzpress, 2002. 230 s. ISBN 80-85863-93-6. 8