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

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

TEORIE A PRAXE INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI ČESKÝCH MANAŽERŮ STATISTICKÁ ANALÝZA

Současný stav likvidace dat v organizacích

Personální bezpečnost v organizacích

Bezpečnost úložišť v organizacích

Úvod. Struktura respondentů

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

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

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

Postoje policistů ke kvalitě policejních informačních systémů

STATISTICKÉ VYHODNOCENÍ PRŮZKUMU VNÍMÁNÍ KULTURY ORGANIZACE

Results of statistical research processing of general knowledge of information security

Průzkum informační bezpečnosti v mikroregionu Třeboňsko

Statistické vyhodnocení průzkumu funkční gramotnosti žáků 4. ročníku ZŠ

ANOVA. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky SMAD

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky

VŠB Technická univerzita Ostrava BIOSTATISTIKA

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

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

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

Evropské výběrové šetření o zdravotním stavu v ČR - EHIS CR Hospitalizace. European Health Interview Survey in CR - EHIS CR Hospitalization

VOLBA SAMOSTATNÉHO CENTRÁLNÍHO ÚTVARU LOGISTIKY VE VÝROBNÍM PODNIKU

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

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

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

Vzorová prezentace do předmětu Statistika

VŠB Technická univerzita Ostrava

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie ANOVA. Semestrální práce

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

Uni- and multi-dimensional parametric tests for comparison of sample results

Statistická analýza jednorozměrných dat

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

SAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY

VŠB Technická univerzita Ostrava

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI EKONOMICKÁ FAKULTA

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

MODERNÍ MARKETINGOVÝ VÝZKUM

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

Jednofaktorová analýza rozptylu

Návrhy dalších možností statistického zpracování aktualizovaných dat

VYBRANÉ DVOUVÝBĚROVÉ TESTY. Martina Litschmannová

UNIVERZITA PARDUBICE CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ FAKULTA KATEDRA ANALYTICKÉ CHEMIE

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

MOŽNOSTI VYUŽITÍ SHLUKOVÉ ANALÝZY V Q-METODOLOGII

Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Zápočtová práce STATISTIKA I

Klíčová slova: přijímací zkoušky, analýza, vytrvalost, rychlost, bodové hodnocení

Dvouvýběrové a párové testy. Komentované řešení pomocí MS Excel

ELEKTRONICKÉ STUDIJNÍ OPORY A JEJICH HODNOCENÍ STUDENTY PEDAGOGICKÉ FAKULTY

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

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

VŠB Technická univerzita Ostrava BIOSTATISTIKA

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ EXPERIMENTÁLNÍCH DAT

Testy statistických hypotéz

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

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

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

Tabulka 1. Výběr z datové tabulky

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

Dovednosti dospělých v prostředí informačních technologií

Využití shlukové analýzy při vytváření typologie studentů

Statistika. Testování hypotéz statistická indukce Neparametrické testy. Roman Biskup

Uloha B - Kvantitativní test. Radek Kubica A7B39TUR. B1 Radek Kubica Kvantitativní testování Stránka 1

Aplikovaná statistika v R

Analýza rozptylu ANOVA

Vybrané mzdové charakteristiky v krajích ČR členěné podle věku a pohlaví v roce 2008

A7B39TUR - Semestrální práce

Tvorba grafů v programu ORIGIN

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

KLIMA ŠKOLY. Zpráva z evaluačního nástroje Klima školy. Škola Testovací škola - vyzkoušení EN, Praha. Termín

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI SEMESTRÁLNÍ PRÁCE

TVORBA GRAFŮ A DIAGRAMŮ V ORIGIN. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

ADDS cviceni. Pavlina Kuranova

VYUŽITÍ MATLAB WEB SERVERU PRO INTERNETOVOU VÝUKU ANALÝZY DAT A ŘÍZENÍ JAKOSTI

Improving Effectiveness of ICT Integration Process in University Education

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

DVOUVÝBĚROVÉ A PÁROVÉ TESTY Komentované řešení pomocí programu Statistica

Průzkumová analýza dat

Charakteristika datového souboru

Úvod do kurzu. Moodle kurz. (a) (b) heslo pro hosty: statistika (c) skripta na pravděpodobnost

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě

POPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica

Testování hypotéz. Analýza dat z dotazníkových šetření. Kuranova Pavlina

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

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík

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

Mgr. Martin Škopek, Ph.D., katedra tělesné výchovy, PF UJEP

Popisná statistika. Komentované řešení pomocí MS Excel

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

VÝSLEDKY VÝZKUMU ÚVOD ZPRÁVY Z VÝZKUMU. Hana Poštulková. 62 // AULA roč. 19, 03-04/2011

Statistika. Program R. popisná (deskriptivní) statistika popis konkrétních dat. induktivní (konfirmatorní) statistika. popisná statistika

Vyhodnocení cenového vývoje drahých kovů na světových burzách v období let

katedra statistiky PEF, Vysoká škola zemědělská, Praha 6 - Suchdol

Návrh a vyhodnocení experimentu

Ranní úvahy o statistice

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

Transkript:

ZNALOSTI A DOVEDNOSTI ČESKÝCH ŽEN V OBLASTI INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI - VÝSLEDKY STATISTICKÉ ANALÝZY Knowledge and skills of Czech women in the field of information security - the results of statistical analysis Ing. Bc. Marek Čandík, PhD. Abstrakt Článek prezentuje některé výsledky statistického zpracování výzkumu znalostí a dovedností českých žen v oblasti informační bezpečnosti. Internetový výzkum byl proveden v roce 2016 a účastnilo se ho 800 respondentů, skupinu českých žen (starších 18 let) tvořilo 222 respondentek. Statistická analýza byla provedena z hlediska věku a délky praxe respondentek. Ke statistickému zpracování dat byl použitý software Statistica v.10. Klíčová slova Informační bezpečnost, statistická analýza, internetový výzkum Abstract The article presents some results of statistical processing of research knowledge and skills of Czech women in the field of information security. Internet research was realized in 2016 and involved 800 respondents, a group of Czech women (over 18 years) consisted of 222 respondents. Statistical analysis was performed in terms of age and length of service of the respondents. The statistical evaluation was used Statistica software v.10. Key words: Information security, statistical analysis, internet research 1

ÚVOD V roce 2016 byl realizovaný průzkum informační bezpečnosti v českém prostředí, kterého se účastnilo 800 respondentů. Obsahově byl zaměřen na oblast obecných znalostí respondentů vztahujících se k problematice informační bezpečnosti, jejich právních znalostí ve vztahu na informační bezpečnost a oblast praktických dovedností, které respondenti uplatňují v souvislosti s ochranou a zabezpečení dat. Obsahem tohoto příspěvku je popsat zjištěné obecné znalosti, právní znalosti a praktické dovednosti respondentek žen starších 18ti let, kterých bylo v tomto výzkumu 222. REALIZOVANÝ VÝZKUM Výzkum byl realizovaný nestandardizovaným (originálním) dotazníkem, který byl vytvořen v elektronické formě. Ten se skládal ze 13 otázek, které měly uzavřený charakter. Dotazníkový formulář byl komponovaný do tří částí. První část obsahovala identifikační znaky respondentů (pohlaví, pracovní zařazení, počet let praxe, zařazení ve vedoucí funkci). Druhá část dotazníkového formuláře byla tvořena tabulkou znázorňující způsob vyplňování dotazníku (4-bodová Likertova škála; od respondenta se požaduje, aby vyjádřil stupeň souhlasu či nesouhlasu s různými výroky, které se týkají určitého postoje- viz Tab.1). Tab. 1. Použitá škála dotazníkového šetření 4 3 2 1 Souhlasím Částečně souhlasím Částečně nesouhlasím Nesouhlasím Třetí část dotazníkového formuláře představovala zjišťovací část dotazníkového šetření. Výroky byly posléze hodnoceny na čtyřbodové škále (souhlasím- částečně souhlasím-částečně nesouhlasím-nesouhlasím). Z hlediska metodiky byla v roce 2015 realizovaná malá pilotní sonda, jejímž účelem bylo ověřit srozumitelnost dotazníku a ověřit výroky pro část měřící postoje respondentů. Sběr dat probíhal v období od 7. 1. 2016 do 15. 3. 2016. Během tohoto 2

období bylo obdrženo 842 dotazníků. Následným počítačovým zpracováním bylo vyřazených 42 dotazníků (4,99 % z celkového počtu obdržených dotazníků) z důvodu neúplného vyplnění. Pro statistické zpracování jsme proto použili celkem 800 dotazníků. Statistickou analýzou obdržených dat byla získána skupina dospělých žen, kterou tvořilo 222 respondentek. Základní statistické veličiny respondentek z hlediska věku znázorňuje tab.2. Tab.2 Základní statistické údaje o věku respondentů Věk (v letech): minimum 18 maximum 54 průměr 32,71 směrodatná odchylka 9,36 medián 30 modus 22 počet 222 U dotazované skupiny respondentek se jejich věk pohyboval v intervalu od 18let (minimum) po 54let (maximum). Průměrný věk byl cca 33let, mediánová hodnota věku byla 30 let. Nejčetnější skupinou z hlediska věku, která se průzkumu účastnila, byly 22leté respondentky (modus). Základní statistické veličiny respondentů z hlediska praxe znázorňuje tab.3. Tab.3 Základní statistické údaje o celkové praxi respondentů Celková praxe (v letech): minimum 1 maximum 32 průměr 10,70 směrodatná odchylka 8,84 medián 7 modus 2 počet 222 3

Z hlediska celkové praxe respondentek se délka jejich celkové praxe pohybovala v intervalu od jednoho roku (minimum) po 32let (maximum). Průměrná délka praxe respondentů byla cca 11let, mediánová hodnota délky praxe byla 7 let. Nejčetnější skupinou respondentek z hlediska celkové praxe, které se účastnily výzkumu, byly respondentky s celkovou délkou praxe 2 roky (modus). Pro další statistické zpracování obdržených dat byly respondentky klasifikované do skupin dle různých kritérií. Z hlediska věku byly respondentky děleny na skupiny: a) skupina respondentek do 30let a skupina respondentek žen, které dovršily 30let a starší (Tab.4), Tab.4 Základní statistické údaje sledovaných skupin respondentek dle věku Respondenti (ženy) do 30let Respondenti (ženy) nad 30let (včetně) počet 1112 minimum (věk) 18 30 maximum (věk) 29 54 průměr (věk) 24,93 40,36 směrodatná odchylka (věk) 2,62 6,98 medián (věk) 25 40 modus(věk) 22 32 minimum (praxe) 1 4 maximum (praxe) 12 32 průměr (praxe) 3,73 17,55 směrodatná odchylka (praxe) 2,42 7,37 medián (praxe) 3 16,5 Modus (praxe) 2 20 4

b) skupina respondentek do 35let a skupina respondentek žen, které dovršily 35let a starší (Tab.5), Tab.5 Základní statistické údaje sledovaných skupin respondentek dle věku Respondenti (ženy) do 35let Respondenti (ženy) nad 35let (včetně) počet 140 82 minimum (věk) 18 35 maximum (věk) 34 54 průměr (věk) 26,40 43,49 směrodatná odchylka (věk) 3,69 5,41 medián (věk) 26 42 modus(věk) 22 39 minimum (praxe) 1 11 maximum (praxe) 15 32 průměr (praxe) 4,89 20,63 směrodatná odchylka (praxe) 3,51 5,82 medián (praxe) 4 20 Modus (praxe) 2 20 Z hlediska věku byly respondentky rozděleny na skupiny: a) skupinu respondentek s celkovou délkou praxe do 5let a skupinu respondentek s celkovou délkou praxe 5let a vyšší (Tab.6), 5

Tab.6 Základní statistické údaje sledovaných skupin manažerů dle délky celkové praxe Respondenti (ženy) s délkou praxe do 5let Respondenti (ženy) s délkou praxe nad 5let (včetně) počet 842 Minimum (věk) 18 22 maximum (věk) 32 54 průměr (věk) 24,30 37,45 směrodatná odchylka (věk) 2,67 8,40 medián (věk) 24 37 Modus (věk) 22 39 minimum (praxe) 1 5 maximum (praxe) 4 32 průměr (praxe) 2,43 15,37 směrodatná odchylka (praxe) 0,98 7,82 medián (praxe) 2 15 Modus (praxe) 2 6 b) skupinu respondentek s celkovou délkou praxe do 10let a skupinu respondentek s celkovou délkou praxe 10let a vyšší (Tab.7), Tab.7 Základní statistické údaje sledovaných skupin manažerů dle délky celkové praxe Respondenti (ženy) s délkou praxe do 10let Respondenti (ženy) s délkou praxe nad 10let (včetně) počet 122 100 Minimum (věk) 18 29 maximum (věk) 33 54 průměr (věk) 25,59 41,40 směrodatná odchylka (věk) 3,20 6,67 medián (věk) 25 41 Modus (věk) 22 39 minimum (praxe) 1 10 maximum (praxe) 9 32 průměr (praxe) 3,84 19,08 směrodatná odchylka (praxe) 2,21 5,55 medián (praxe) 3 18 Modus (praxe) 2 20 6

c) skupinu respondentek s celkovou délkou praxe do 15let a skupinu respondentek s celkovou délkou praxe 15let a vyšší (Tab.8), d) Tab.8 Základní statistické údaje sledovaných skupin manažerů dle délky celkové praxe Respondenti (ženy) s délkou praxe do 15let Respondenti (ženy) s délkou praxe nad 15let (včetně) počet 146 76 Minimum (věk) 18 30 maximum (věk) 47 54 průměr (věk) 27,29 43,13 směrodatná odchylka (věk) 5,30 6,05 medián (věk) 27 42 Modus (věk) 22 39 minimum (praxe) 1 15 maximum (praxe) 14 32 průměr (praxe) 5,14 21,39 směrodatná odchylka (praxe) 3,61 5,38 medián (praxe) 4 20 Modus (praxe) 2 20 K analýze dat byly stanovené výzkumné otázky: VO1: Je rozdíl ve sledovaných znalostech a dovednostech v oblasti informační bezpečnosti u českých žen v závislosti na věku? VO2: : Je rozdíl ve sledovaných znalostech a dovednostech v oblasti informační bezpečnosti u českých žen v závislosti na délce jejich praxe? VO3: Má vliv délka jejich celkové praxe na dosažené výsledky? DOSAŽENÉ VÝSLEDKY Ke statistickému vyhodnocení výzkumu jsme ověřili předpoklady testování normalitu (Shapiro-Wilkův W-test) vzniklých souborů, který je doporučován normou ČSN 01 0225. Dosažené výsledky interpretuje následující Tab.9. Jak je z Tab. 9 patrné, sledované soubory nesplňují podmínku normality, proto vzhledem k obdrženým výsledkům testování lze konstatovat, že nejsou splněny podmínky pro použití parametrických matematicko-statistických metod, proto bylo při analýze dat 7

využito neparametrických testů. Pro testování významnosti dvou nezávislých průměrů byl použit Mannův Whitneyův U test. Tab.9 Výsledky ověřování normality Obecné znalosti informační bezpečnosti (SK-1) právní znalosti informační bezpečnosti (SK-2) Praktické dovednosti v oblasti informační bezpečnosti (SK-3) Souhrn sledovaných znalostí a dovedností (SOUHRN) Obecné znalosti informační bezpečnosti (SK-1) právní znalosti informační bezpečnosti (SK-2) Praktické dovednosti v oblasti informační bezpečnosti (SK-3) Souhrn sledovaných znalostí a dovedností (SOUHRN) Věk do 30let Věk 30+ W=0,96132 W=0,90516 W=0,96804 W=0,98168 W=0,95624 W=0,93309 W=0,97656 W=0,97929 p=0,00283 p=0,00000 p=0,00960 p=0,13549 p=0,00104 p=0,00003 p=0,04589 p=0,07929 Věk do 35let Věk 35+ W=0,96425 W=0,93465 W=0,97094 W=0,98193 W=0,95716 W=0,91994 W=0,97690 W=0,97022 p=0,00101 p=0,00000 p=0,00442 p=0,06111 p=0,00795 p=0,00008 p=0,14561 p=0,05332 normalita Praxe do 5let Praxe 5+ W=0,96053 W=0,96742 W=0,97859 W=0,98162 W=0,95399 W=0,88798 W=0,97908 W=0,98396 p=0,01449 p=0,03890 p=0,19934 p=0,30513 p=0,00011 p=0,00000 p=0,02837 p=0,09596 Praxe do 10let Praxe 10+ W=0,96337 W=0,92617 W=0,97262 W=0,98330 W=0,94958 W=0,92029 W=0,97907 W=0,97602 p=0,00214 p=0,00000 p=0,01378 p=0,13660 p=0,00078 p=0,00001 p=0,11241 p=0,06490 Praxe do 15 let Praxe 15+ W=0,96846 W=0,91673 W=0,97038 W=0,98570 W=0,94873 W=0,93581 W=0,97466 W=0,97148 p=0,00192 p=0,00000 p=0,00299 p=0,13555 p=0,00394 p=0,00082 p=0,13187 p=0,08450 K názornému srovnání testovaných skupin jsme použili tzv. boxplot (Box-and- Whisker Plot, resp. krabicový diagram), který je často používán jako nástroj pro grafické zobrazení ukazatelů polohy. Rozdíly ve sledovaných znalostech a dovednostech respondentek do 30ti let ve srovnání s respondentkami, které již 30 let dovršily (a staršími) jsou vyobrazeny na obr. 1. 8

11,8 Box & Whisker Plot: SK-1 Box & Whisker Plot: SK-2 SK-1 SK-2 9,8 vek30+ ±SE ±1,96*SE 9,6 vek30+ ±SE ±1,96*SE a) b) 12,2 Box & Whisker Plot: SK-3 34,5 Box & Whisker Plot: Souhrn 12,0 34,0 11,8 33,5 SK-3 Souhrn 33,0 32,5 32,0 31,5 vek30+ ±SE ±1,96*SE 31,0 vek30+ ±SE ±1,96*SE c) d) Obr. 1 Grafická interpretace dosažených výsledků z hlediska věku(0-věk do 30let;1-věk 30+) a)obecné znalosti informační bezpečnosti (SK-1) b)právní znalosti informační bezpečnosti (SK-2), c) Praktické dovednosti v oblasti informační bezpečnosti (SK-3), d) Souhrn sledovaných znalostí a dovedností (SOUHRN) Z obr. 1 vidět, že v oblasti obecných znalostí (obr. 1a) jsou rozptyly ve sledovaných skupinách přibližně stejné (F=1,085; p=0,671), starší respondentky jsou na tom lépe (dosahují vyšších obecných znalostí informační bezpečnosti). Problematika právních aspektů informační bezpečnosti (obr. 1b) dosáhla lepších výsledků u mladších respondentek (obě skupiny dosahují ve sledované položce přibližně stejných rozptylů F=1,2434; p=0,2552). U praktických dovedností v oblasti informační bezpečnosti (obr. 1c) jsou mezi sledovanými skupinami respondentek minimální rozdíly ve sledovaných charakteristikách polohy i variability (F=1,3691; p=0,1012). Analogickou situaci (obr. 1d) pozorujeme v souhrnu sledovaných znalostí a dovedností (F=1,4337; p=0,0603). 9

K posouzení, zda jsou naznačené rozdíly statisticky významné, jsme použili neparametrický Mannův Whitneyův U-test (tab. 10). Tab.10 Výsledky testování rozdílů v závislosti na věku (hranice 30let) Statistické rozdíly věk (30let) obecné znalosti informační bezpečnosti (SK-1) právní znalosti informační bezpečnosti (SK-2) Praktické dovednosti v oblasti informační bezpečnosti (SK-3), Souhrn sledovaných znalostí a dovedností (SOUHRN) U Z p 5684-0,9938 0,3203 Předpoklad shody přijat 5332 1,7294 0,0837 Předpoklad shody přijat 6126-0,0700 0,9442 Předpoklad shody přijat 5984 0,3668 0,7138 Předpoklad shody přijat Výsledky, které jsme obdrželi pomocí neparametrického testování, ukázal\, že na 5%ní hladině významnosti jsou rozdíly mezi sledovanými skupinami (statisticky) nevýznamné. U položky souhrnu sledovaných znalostí a dovedností byly ale splněné podmínky parametrického testování (normalita obou sledovaných skupin splněna: W1=0,98168, p1=0,13549 W2=0,97929 p2=0,07929; test shody rozptylů F=1,4337; p=0,0603), proto jsme tato data testovali parametrickým t-testem (t=0,0894; p=0,9288), závěry testování ale byly identické s testováním pomocí neparametrického U-testu (předpoklad shody středních hodnot obou testovaných souborů přijat). Analogicky jsme postupovali při srovnávání skupin respondentek do 35ti let ve srovnání s respondentkami, které již 35 let dovršily (a staršími). Obdržené grafické výsledky jsou vyobrazeny na obr. 2. 10

12,2 Box & Whisker Plot: SK-1 Box & Whisker Plot: SK-2 12,0 11,8 SK-1 SK-2 vek35+ ±SE ±1,96*SE 9,8 vek35+ ±SE ±1,96*SE a) b) Box & Whisker Plot: SK-2 36,0 Box & Whisker Plot: Souhrn 35,5 35,0 34,5 34,0 SK-2 Souhrn 33,5 33,0 32,5 32,0 31,5 9,8 vek35+ ±SE ±1,96*SE 31,0 vek35+ ±SE ±1,96*SE c) d) Obr. 2 Grafická interpretace dosažených výsledků z hlediska věku(0-věk do 35let;1-věk 35+) a)obecné znalosti informační bezpečnosti (SK-1) b)právní znalosti informační bezpečnosti (SK-2), c) Praktické dovednosti v oblasti informační bezpečnosti (SK-3), d) Souhrn sledovaných znalostí a dovedností (SOUHRN) Z obr. 2 vidět, že v oblasti obecných znalostí (obr. 2a) starší respondentky dosahují vyšších obecných znalostí ve srovnání se skupinou mladších respondentek, avšak výsledky mají vyšší rozptyl. Rozdíly v rozptylech ve sledovaných skupinách jsou ale nevýznamné (F=1,3081; p=0,1655). Jak u právních znalostí informační bezpečnosti, tak i u praktických znalostí a dovedností dosahují mírně lepší výsledky mladší respondentky. U starších respondentek lze pozorovat vyšší rozptyl výsledků, rozdíly v rozptylech jsou ale nevýznamné (F=1,0268; p=0,9077 u právních znalostí informační bezpečnosti, F=1,1953; p=0,3554 u praktických dovedností). V celkovém souhrnu sledovaných znalostí a dovedností dosáhly lepších výsledků starší respondentky, rozdíl v rozptylech skupin je nevýznamný (F=1,3002; p=0,1751). 11

K objektivnímu posouzení, zda jsou naznačené rozdíly statisticky významné, jsme použili neparametrický Mannův Whitneyův U-test (tab. 11). Tab.11 Výsledky testování rozdílů v závislosti na věku (hranice 35let) Statistické rozdíly věk (35let) obecné znalosti informační bezpečnosti (SK-1) právní znalosti informační bezpečnosti (SK-2) Praktické dovednosti v oblasti informační bezpečnosti (SK-3), Souhrn sledovaných znalostí a dovedností (SOUHRN) U Z p 5080-1,4279 0,1533 Předpoklad shody přijat 5514 0,4882 0,6254 Předpoklad shody přijat 4888-1,8435 0,0653 Předpoklad shody přijat 5188-1,1940 0,2325 Předpoklad shody přijat Výsledky obdržené na 5%ní hladině významnosti pomocí neparametrického testování ukázaly, že rozdíly mezi sledovanými skupinami jsou (statisticky) nevýznamné. U položky souhrnu sledovaných znalostí a dovedností byly splněné podmínky parametrického testování (normalita obou sledovaných skupin splněna: W1=0,98193, p1=0,06111 W2=0,97022 p2=0,05332; test shody rozptylů F=1,3002; p=0,1751), proto jsme tato data testovali parametrickým t-testem (t=-1,2497; p=0,2127), závěry testování ale byly identické s testováním pomocí neparametrického U-testu (předpoklad shody středních hodnot obou testovaných souborů přijat). Srovnávání skupin respondentek s celkovou praxí do 5ti let a skupiny respondentek s praxí 5let a více je vyobrazeno na obr. 3. 12

12,0 Box & Whisker Plot: SK-1 Box & Whisker Plot: SK-2 11,8 SK-1 SK-2 Praxe5+ ±SE ±1,96*SE 9,8 Praxe5+ ±SE ±1,96*SE a) b) 12,6 Box & Whisker Plot: SK-3 36,0 Box & Whisker Plot: Souhrn 12,4 35,5 12,2 35,0 12,0 34,5 11,8 34,0 SK-3 Souhrn 33,5 33,0 32,5 32,0 31,5 31,0 Praxe5+ ±SE ±1,96*SE 30,5 Praxe5+ ±SE ±1,96*SE c) d) Obr. 3 Grafická interpretace dosažených výsledků z hlediska praxe(0-praxe do 5let;1-praxe 5+) a)obecné znalosti informační bezpečnosti (SK-1) b)právní znalosti informační bezpečnosti (SK-2), c) Praktické dovednosti v oblasti informační bezpečnosti (SK-3), d) Souhrn sledovaných znalostí a dovedností (SOUHRN) Z obr. 3 je vidět, že u všech sledovaných parametrů dosahují respondentky s nižší praxí lepších výsledků, ve srovnání s respondentkami s praxí 5let a více. Rozdíly v rozptylech srovnávaných skupin se dle obr. 3 výrazně neliší (F=1,0065; p=0,9591 u obecných znalostí informační bezpečnosti; F=2,0760; p=0,00047 u právních znalostí informační bezpečnosti; F=1,0913; p=0,6462 u praktických dovedností v oboru informační bezpečnosti a F=1,1482; p=0,5026 v souhrnu sledovaných znalostí a dovedností). K objektivnímu posouzení, zda jsou naznačené rozdíly statisticky významné, jsme použili neparametrický Mannův Whitneyův U-test (tab. 12). 13

Tab.12 Výsledky testování rozdílů v závislosti na délce celkové praxe (hranice 5let) Statistické rozdíly praxe (5let) obecné znalosti informační bezpečnosti (SK-1) právní znalosti informační bezpečnosti (SK-2) Praktické dovednosti v oblasti informační bezpečnosti (SK-3), Souhrn sledovaných znalostí a dovedností (SOUHRN) U Z p 5156 1,1394 0,2545 Předpoklad shody přijat 4764 1,9925 0,0463 Předpoklad shody zamítnut 5086 1,2917 0,1964 Předpoklad shody přijat 4952 1,5834 0,1133 Předpoklad shody přijat Testování jsme vyhodnocovali na na 5%ní hladině významnosti pomocí neparametrického Mannova-Whitneyova U-testu. Výsledky ukázaly, že rozdíly mezi sledovanými skupinami jsou v oblasti obecných znalostí informační bezpečnosti a praktických dovedností respondentek v oblasti informační bezpečnosti (statisticky) nevýznamné. U položky souhrnu sledovaných znalostí a dovedností byly splněny podmínky parametrického testování (normalita obou sledovaných skupin splněna: W1=0,98162, p1=0,30513; W2=0,98396 p2=0,09596; test shody rozptylů F=1,1482; p=0,5026, proto jsme tato data testovali parametrickým t-testem (t=1,4450; p=0,1499), závěry testování ale byly identické s testováním pomocí neparametrického U-testu (předpoklad shody středních hodnot obou testovaných souborů přijat). Statisticky významný rozdíl mezi sledovanými skupinami jsme na 5%ní hladině významnosti zjistili u právních znalostí respondentek, proto jsme přijali alternativní pracovní hypotézu, že respondentky s praxí do 5let dosahují (statisticky významně) vyšších právních znalostí ve srovnání se skupinou respondentek s praxí 5let a vyšší. Srovnávání skupin respondentek s celkovou praxí do 10ti let a skupiny respondentek s praxí 10let a více je vyobrazeno na obr. 4. 14

11,8 Box & Whisker Plot: SK-1 11,8 Box & Whisker Plot: SK-2 SK-1 SK-2 9,8 9,6 Praxe10+ ±SE ±1,96*SE 9,4 Praxe10+ ±SE ±1,96*SE a) b) 12,2 Box & Whisker Plot: SK-3 34,5 Box & Whisker Plot: Souhrn 12,0 34,0 11,8 33,5 33,0 SK-3 Souhrn 32,5 32,0 31,5 31,0 Praxe10+ ±SE ±1,96*SE 30,5 Praxe10+ ±SE ±1,96*SE c) d) Obr. 4 Grafická interpretace dosažených výsledků z hlediska praxe(0-praxe do 10let;1-praxe 10+) a)obecné znalosti informační bezpečnosti (SK-1) b)právní znalosti informační bezpečnosti (SK-2), c) Praktické dovednosti v oblasti informační bezpečnosti (SK-3), d) Souhrn sledovaných znalostí a dovedností (SOUHRN) Získané krabicové diagramy (obr. 4 ) vyobrazují, že respondentky s praxí do 10let dosahují nižších obecných znalostí v oblasti informační bezpečnosti (obr. 4a) a lze u této skupiny pozorovat nepatrně nižší rozptyl (F=1,15269; p=0,45471) ve srovnání se skupinou respondentek s praxí minimálně 10let. U právních znalostí lze u skupiny respondentek s praxí do 10 let pozorovat vyšší právní znalosti (obr. 4b) ve srovnání se skupinou respondentek s 10ti letou a vyšší praxí, z hlediska rozptylu získaných hodnot se jeví skupina respondentek s praxí do 10ti let jako homogennější (konzistentnější) F=1,04739; p=0,80443. U sledovaných praktických dovedností v oblasti informační bezpečnosti si lépe vedly respondentky s praxí nad 10let (z hlediska rozptylu ale výsledky dosáhly vyšší variability: F=1,17964; p=0,38519). U souhrnu sledovaných znalostí a dovedností dosáhly respondentky s praxí do 10ti let mírně lepších výsledků (ve srovnání se skupinou respondentek s praxí 10let 15

a více), rozdíly v rozptylech obdržených výsledků obou skupin nejsou zásadní (F=1,24727; p=0,24615). Testování jsme vyhodnocovali na 5%ní hladině významnosti pomocí neparametrického Mannova-Whitneyova U-testu. Výsledky ukázaly (Tab. 13), že v oblasti obecných znalostí informační bezpečnosti jsou rozdíly mezi sledovanými skupinami statisticky nevýznamné. V oblasti právních znalostí bylo prokázáno, že existuje statisticky významný rozdíl v právních znalostech respondentek s praxí do 10ti let respondentek s minimálně 10ti letou praxí a to v tom smyslu, že respondentky s praxí do 10ti let dosáhly (statisticky významně) lepších výsledků v oblasti právních znalostí informační bezpečnosti ve srovnání se skupinou respondentek s praxí 10let a více. Z hlediska praktických dovedností respondentek v oblasti informační bezpečnosti byly rozdíly mezi sledovanými skupinami respondentek (statisticky) nevýznamné. Výsledky stejného charakteru statisticky nevýznamný rozdíl ve srovnání obou sledovaných skupin - jsme obdrželi i v testovaném souhrnu sledovaných znalostí a dovedností v oblasti informační bezpečnosti. U položky souhrnu sledovaných znalostí a dovedností byly splněny podmínky parametrického testování (normalita obou sledovaných skupin splněna: W1=0,98330, p1=0,13660; W2=0,97602 p2=0,06490; test shody rozptylů F=1,124727; p=0,24615, proto jsme tato data testovali parametrickým t-testem (t=0,52121; p=0,60274), závěry testování ale byly identické s testováním pomocí neparametrického U-testu (předpoklad shody středních hodnot obou testovaných souborů přijat). Tab.13 Výsledky testování rozdílů v závislosti na délce celkové praxe (hranice 10let) Statistické rozdíly praxe (10let) obecné znalosti informační bezpečnosti (SK-1) právní znalosti informační bezpečnosti (SK-2) Praktické dovednosti v oblasti informační bezpečnosti (SK-3), Souhrn sledovaných znalostí a dovedností (SOUHRN) U Z p 5884-0,4526 0,6508 Předpoklad shody přijat 4878 2,5654 0,0103 Předpoklad shody zamítnut 5916-0,3854 0,6999 Předpoklad shody přijat 5772 0,6878 0,4916 Předpoklad shody přijat 16

Srovnávání skupin respondentek s celkovou praxí do 15ti let a skupiny respondentek s praxí 15let a více je vyobrazeno na obr. 5. 12,0 Box & Whisker Plot: SK-1 Box & Whisker Plot: SK-2 11,8 SK-1 SK-2 9,8 9,6 Praxe15+ ±SE ±1,96*SE 9,4 Praxe15+ ±SE ±1,96*SE a) b) 12,4 Box & Whisker Plot: SK-3 35,0 Box & Whisker Plot: Souhrn 12,2 34,5 12,0 34,0 11,8 33,5 SK-3 Souhrn 33,0 32,5 32,0 31,5 31,0 Praxe15+ ±SE ±1,96*SE 30,5 Praxe15+ ±SE ±1,96*SE c) d) Obr. 5 Grafická interpretace dosažených výsledků z hlediska praxe(0-praxe do 15let;1-praxe 15+) a)obecné znalosti informační bezpečnosti (SK-1) b)právní znalosti informační bezpečnosti (SK-2), c) Praktické dovednosti v oblasti informační bezpečnosti (SK-3), d) Souhrn sledovaných znalostí a dovedností (SOUHRN) Grafické vyobrazení srovnání obou sledovaných skupin (obr. 5) naznačuje, že respondentky s praxí do 15let dosahují nižších obecných znalostí v oblasti informační bezpečnosti, než respondentky s 15tiletou a vyšší praxí, u respondentek s nižší délkou praxe lze pozorovat nižší variabilitu obdržených výsledků: F=1,53361; p=0,028899, která se projevila statisticky významně odlišným rozptylem ve sledovaných skupinách. Z hlediska právních znalostí informační bezpečnosti lze u respondentek s nižší délkou praxe pozorovat vyšší právní znalosti v oblasti informační bezpečnosti, rozptyly ve výsledcích sledovaných skupin jsou statisticky nevýznamné: F=1,31892; p=0,18356. V oblasti praktických dovedností obdržela 17

skupina s praxí 15let a více lepších výsledků (vyšších hodnot), jejich odpovědi dosáhly vyšší ho rozptylu, rozdíl v rozptylech sledovaných skupin je (na 5%ní hladině významnosti) nevýznamný: F=1,45353; p=0,0561. K objektivnímu posouzení, zda jsou naznačené rozdíly statisticky významné, jsme použili neparametrický Mannův Whitneyův U-test (tab. 14). Tab.14 Výsledky testování rozdílů v závislosti na délce celkové praxe (hranice 15let) Statistické rozdíly praxe (15let) obecné znalosti informační bezpečnosti (SK-1) právní znalosti informační bezpečnosti (SK-2) Praktické dovednosti v oblasti informační bezpečnosti (SK-3), Souhrn sledovaných znalostí a dovedností (SOUHRN) U Z p 5242-0,6728 0,5011 Předpoklad shody přijat 4868 1,4964 0,1346 Předpoklad shody přijat 5330-0,4789 0,6320 Předpoklad shody přijat 5518 0,0649 0,9482 Předpoklad shody přijat Testování jsme vyhodnocovali na 5%ní hladině významnosti pomocí neparametrického Mannova-Whitneyova U-testu. Výsledky ukázaly (Tab. 14), že ve všech sledovaných položkách (obecné znalosti v oblasti informační bezpečnosti, právní znalosti v oblasti informační bezpečnosti, praktické dovednosti v oblasti informační bezpečnosti a celkový souhrn znalostí a dovedností v oblasti informační bezpečnosti) jsou rozdíly mezi sledovanými skupinami statisticky nevýznamné. U položky souhrnu sledovaných znalostí a dovedností byly splněny podmínky parametrického testování (normalita obou sledovaných skupin splněna: W1=0,98570, p1=0,13555; W2=0,97148 p2=0,08450; test shody rozptylů F=1,45353; p=0,0561, proto jsme tato data testovali parametrickým t-testem (t=-0,01739; p=0,98613), závěry testování ale byly identické s testováním pomocí neparametrického U-testu (předpoklad shody středních hodnot obou testovaných souborů přijat). 18

ZÁVĚR V příspěvku jsme se zaměřili na prezentaci výsledků výzkumu, jakými znalostmi a dovednostmi disponují české ženy v oblasti informační bezpečnosti. Z hlediska věku jsme nedetekovali na 5%ní hladině významnosti žádné statisticky žádné významné rozdíly v obecných znalostech informační bezpečnosti, právních znalostech informační bezpečnosti, praktických dovednostech českých žen v oblasti informační bezpečnosti, ani v souhrnu sledovaných znalostí a dovedností. Z hlediska délky praxe byl na 5%ní hladině významnosti detekovaný v úrovni právních znalostí, a to ve srovnávání skupin respondentek s praxí do 5 let a respondentek s pětiletou a delší praxí Respondentky s praxí do 5ti let dosáhly lepších výsledků. Podobný závěr jsme obdrželi ve srovnávání skupin respondentek s praxí do 10 let a respondentek s desetiletou a delší praxí - Respondentky s praxí do 10ti let dosáhly lepších výsledků. U srovnávání výsledků respondentek s praxí do 15 let a respondentek s patnáctiletou a delší praxí jsme detekovali podobný závěr (vyšší právní znalosti u respondentek s nižší délkou praxe), avšak tato odlišnost již nebyla statisticky nevýznamná. LITERATURA [1] Čandík, Marek. Závěry statistického zpracování výzkumu obecných znalostí informační bezpečnosti. Právo-Bezpečnost-Informace, 2016/1, ISSN 2336-3657, str1.-20. [2] Čandík, Marek. Obecné závěry statistického zpracování výzkumu právních znalostí informační bezpečnosti. Právo-Bezpečnost-Informace, 2016/1, ISSN 2336-3657, str1.-15. [3] Čandík, Marek. Teorie a praxe informační bezpečnosti českých manažerů statistická analýza. Právo-Bezpečnost-Informace, 2016/4, ISSN 2336-3657, str1.-15. [4] Chramcov, Bronislav. Využití internetových technologií v sociálně - psychologickém výzkumu. Zlín: 2006, Univerzita Tomáše Bati (UI). 19

[5] Meloun, M., Militký, J. (2013). Kompendium statistického zpracování dat. Praha: Karolinum. 984 s. ISBN 9788024621968. [6] Meloun, M., Militký, J. (2012). Interaktivní statistická analýza dat. Praha: Karolinum. 960 s. ISBN 9788024621739. Kontakt: Ing. Bc. Marek Čandík, Ph.D. Katedra managementu a informatiky Fakulta bezpečnostního managementu Policejní akademie České republiky v Praze Lhotecká 559/7 P.O.Box 54 143 01 Praha 4 Tel: 974 828 206 e-mail: candik@polac.cz 20