1. Projektowanie badania. 2. Dobór próby. 3. Dobór metody i budowa instrumentu. 4. Pomiar (badanie) 5. Redukcja danych. 6.

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "1. Projektowanie badania. 2. Dobór próby. 3. Dobór metody i budowa instrumentu. 4. Pomiar (badanie) 5. Redukcja danych. 6."

Transkrypt

1

2 1. Projektowanie badania 2. Dobór próby 3. Dobór metody i budowa instrumentu badawczego 4. Pomiar (badanie) 5. Redukcja danych 6. Analiza danych 7. Przygotowanie raportu (prezentacja wyników)

3 Określenie problemu decyzyjnego Zamiana na problem badawczy Opracowanie celów głównych Opracowanie celów szczegółowych Postawienie hipotez Postawienie pytań głównych Postawienie pytań szczegółowych

4 . INFORMACJA Jakie informacje są potrzebne? DOKŁADNOŚĆ Jak dokładne powinny być uzyskane informacje? BUDŻET Jakie są dostępne środki finansowe? HARMONOGRAM Do kiedy należy zakończyć badanie? 4

5 Określenie problemu decyzyjnego Czy sale na wydziale OiZ są wyposażone w komputery lub rzutniki? Zamiana na problem badawczy Jaki jest poziom komputeryzacji sal wykładowych na Wydziale OiZ? Problem decyzyjny to taki problem, którego rozwiązaniem są przeważnie odpowiedzi tak lub nie.

6 problem badawczy stanowi pytanie, na które odpowiedź uzyskuje się w rezultacie przeprowadzonych badań naukowych. M.Łobocki Sformułowanie problemu badawczego: dotyczy aktualnego stanu niewiedzy z danej dziedziny; jest wyrażony w naukowym języku; polega na wskazaniu specyficznego obszaru decyzji marketingowej, który zostanie wyjaśniony dzięki odpowiedziom na pytania badawcze; odpowiedź nie jest z góry wiadoma.

7 Cel powinien pozostawać w związku z decyzją i problemem badawczym wymagającym rozwiązania. Stwierdzić jaki jest stan komputeryzacji sal wykładowych wydziału OiZ

8 Cele szczegółowe określają zestawienia danych niezbędnych do realizacji celu głównego. Operacjonalizacja - polega na zamianie celów ogólnych na cele szczegółowe. Proces ten zawiera trzy ważne czynniki: konkretyzację precyzowanie uszczegółowienie Co jest główną przyczyną wyposażania sal w komputery? Czy każda sala wymaga rzutnika?

9 wyrażenie pojęcia teoretycznego za pomocą pojęć obserwacyjnych, tak aby miały sens empiryczny lub były wyrażone przez czynności jakie należy wykonać aby poznać dane zjawisko. pojęcie komputeryzacja sal; operacjonalizacja minimum 1 rzutnik i 1 komputer w sali.

10 Są to wstępne twierdzenia przyjęte bez dowodu, których prawdziwość ma być udowodniona lub obalona w wyniku podjętych badań; to zdania stwierdzające spodziewaną relację między zmiennymi,

11 teoretyczne rozważania na dany temat; dotychczasowe badania (dane wtórne); kreatywność badacza. Prawidłowa hipoteza dostarcza odpowiedzi na pytanie wynikające z problemu badawczego,

12 Hipoteza badawcza może mieć postać: stwierdzenia typu jeżeli..., to.., lub im..., tym.., zdania twierdzącego. Wyposażenie sal w rzutniki jest racjonalne. Jeżeli sala jest wyposażona w komputery to jest to sala do zajęć ćwiczeniowych. Niemniej jednak definiowanie hipotez przy badaniach marketingowych nie zawsze jest konieczne.

13 Podstawowe pytania powinny wynikać z postawionych celów głównych i szczegółowych, a także hipotez. Postawione pytania będą kluczowymi Postawione pytania będą kluczowymi elementami projektowanego narzędzia badawczego.

14 1. Projektowanie badania 2. Dobór próby 3. Dobór metody i budowa instrumentu badawczego 4. Pomiar 5. Redukcja danych 6. Analiza danych 7. Przygotowanie raportu (prezentacja wyników)

15 polega na wyodrębnieniu z szerszego zbioru elementów o wspólnych (przynajmniej niektórych) cechach (tzw. populacji) ograniczonej liczby ich reprezentantów w celu oszacowania właściwości lub relacji, zachodzących między nimi.

16 stosowany jest w przypadkach, kiedy analiza całej populacji jest utrudniona ze względu na ograniczenia czasu, nakładów pracy i środków finansowych (np. korzystanie z telefonów komórkowych przez wszystkich mieszkańców Polski) lub niecelowa (np. badanie szybkości pracy procesora we wszystkich procesorach obecnych w obrocie handlowym).

17 Przy identyfikacji zbiorowości statystycznej należy stwierdzić: kogo (co), kiedy i gdzie badamy? zakres rzeczowy (przedmiotowy) - kto lub co jest przedmiotem badania. Jaka grupa respondentów, przedmiotów, zjawisk będzie stanowić operat losowania; zakres czasowy - z jakiego okresu (lub momentu) przyjęto jednostki statystyczne. Uwzględniony w badaniu okres może być różny (długi lub krótki), decyduje o tym przede wszystkim cel badania i charakter operatu. zakres przestrzenny - z jakiego obszaru (terytorium) gospodarczego, administracyjnego itp. jednostki powinny być włączone w skład operatu.

18 Źródło:

19 Populacja badana (in. generalna, zbiorowość generalna) to grupa, której wszystkie elementy mają wspólne cechy i o której badacz chce uzyskać określone informacje Zdefiniowanie populacji badanej: Podmiot (element badania) student Jednostka próby grupa dziekańska Zakres przestrzenny badania Łódź Czas realizacji badania marzec 2011 OPERAT POPULACJI BADANEJ zbiór elementów (wykaz) tej populacji odwzorowany na określonej liście, z której dobiera się próbę (księga adresowa, książka telefoniczna, spis wyborców...) 19

20 DEFINICJA BADANEJ POPULACJI INTERNAUCI DOKONUJĄCY ZAKUPÓW W SKLEPIE INTERNETOWYM PODMIOT BADANIA JEDNOSTKA PRÓBY ZAKRES CODZIENNIE GODZ CZAS 20

21 PRÓBA BADAWCZA to świadomie dobrana do badań bezpośrednich część populacji WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE przenoszenie wyników z próby badawczej na całą zbiorowość generalną Zapamiętaj: nawet najstaranniej dobrana próba nigdy nie jest doskonałą reprezentacją populacji, z której została dobrana. Zawsze jest jakiś margines błędu z próby 21

22 METODY DOBORU LOSOWEGO METODY DOBORU NIELOSOWEGO Dobór losowy prosty Dobór wg metody kuli śniegowej Dobór systematyczny Dobór jednostek typowych Dobór warstwowy Dobór celowy (kwotowy) 22

23 przypadek losowy decyduje o tym, która jednostka zostanie dobrana, wszystkie jednostki mają takie samo prawdopodobieństwo znalezienia się w próbie, należy więc posiadać operat losowania - wszystkie jednostki muszą być ponumerowane 23

24 populacja jest niewielka liczebnie, nieznana jest jej struktura, elementy losuje się bezpośrednio z populacji choć, próba losowa nie zapewnia jej reprezentatywności, do losowania większych prób (kilkaset jednostek) stosuje się czterocyfrowe tablice liczb losowych, dobór następuje w sposób całkowicie losowy; 24

25 Polega na wybraniu ze spisu co k- tej jednostki, zaczynając od pierwszej jednostki losowo wybranej Stąd też, potrzebny jest wykaz tych jednostek Interwał losowania k= N/n, gdzie N liczebność populacji n wielkość próby Np. chcemy wylosować n= 100 elementów z populacji N= 800 elem. wówczas k= 800/100 = 8, więc losujemy pierwszą jedn. np. 42 i kolejnymi będą 50, 58, 66, 74,... Metody tej nie można uznać w pełni za losową bo tylko dobór pierwszej jednostki jest losowy Metodę te stosuje się do doboru dużych prób z dużych wykazów 25

26 Wymaga skorzystania ze zbioru liczb losowych zestawionych w tablicy Losowo ustala się miejsce, od którego zaczniemy dobór jednostek, np. str.35, wiersz 10, kolumna 7 jeśli dana liczba okaże się większa niż liczebność populacji, to należy wziąć tylko ostatnie jej cyfry Należy też ustalić kierunek posuwania się w tablicy Wartości liczbowe, które się powtarzają należy pominąć 26

27 Populację należy podzielić najpierw na warstwy (grupy), a następnie z każdej z nich losować niezależne próby Każdy element może być tylko w jednej warstwie Za podstawę podziału przyjmuje się zwykle znane cechy populacji : dochód, wielkość gospodarstwa domowego, wiek, płeć, wielkość miejsca zamieszkania, liczba zatrudnionych,... Dobór warstwowy może być proporcjonalny i nieproporcjonalny Dobór proporcjonalny polega na wyborze z każdej warstwy takiej liczby jednostek, która pozostaje w proporcji do liczebności tej warstwy w całej populacji ( np. 75% dziewcząt w klasie wtedy też 75% dziewcząt w próbie) Następnie losowaniem prostym wybiera się jednostki z poszczególnych grup 27

28 Stosowany wówczas, gdy nie jest znana struktura populacji Populację dzieli się na hierarchiczne warstwy, np.: Losowanie województw... Losowanie powiatów... Losowanie gmin... Losowanie ulic w gminach... Losowanie numerów domów/mieszkań... 28

29 O doborze jednostek decyduje badacz, posługując się wiedzą nt. struktury badanej zbiorowości Dobór jednostek jest tym trafniejszy, im wiedza i doświadczenie badacza są większe Wśród metod nielosowego doboru próby wyróżnia się: Metoda doboru jednostek typowych uznanych przez badacza za przeciętne, (np. uliczni przechodnie w dzień powszedni, studenci ze średnią ocen 3,0 4,0) (ci zostaną dobrani do próby, a pozostali wyeliminowani z udziału w badaniu) Metoda doboru kwotowego - zakłada, że próba jest reprezentatywna dla całej populacji, jeśli struktura próby jest taka sama jak struktura zbiorowości. (Gdy liczebność ma 51% kobiet i 49% mężczyzn, to w próbie liczącej osób 29 musiałoby się znaleźć 510 kobiet oraz 490 mężczyzn.);

30 Metoda doboru celowego stosowana, gdy zna się elementy całej populacji i wybiera te jednostki, które charakteryzują się określonymi cechami, np.: czytelnicy Rzeczpospolitej, właściciele samochodów określonej marki,... Metoda tzw. próby wygodnej polega na włączeniu do badań takiej części populacji, do której najłatwiej można dotrzeć (np. koledzy, znajomi, sąsiedzi, pracownicy w firmie,...) Metoda eliminacji badacz wybiera tylko określone grupy do badań, o których już coś wie, a pozostałe jednostki odrzuca (eliminuje nietypowe) Metoda kuli śniegowej stosuje się wówczas, gdy badacz chce zbadać jednostki nietypowe, do których trudno dotrzeć. Wtedy rozpoczyna dobór od niewielkiej grupy badanych, do których udało się trafić, a następnie prosi się ich o wskazanie innych, znanych im jednostek o podobnych cechach. (np. hobbyści) 30

31 Wielkość próby badawczej zależy od: Przedmiotu badania, podmiotu badania (firma czy konsument?) Założonej dokładności wyników, zakresu przestrzennego badania Czasu i budżetu przeznaczonego na badanie Liczby projektowanych przekrojów analiz i rozkładów w badanej populacji Wielkość próby = 3,84[p(100-p)] se 2 gdzie: p przewidywany wynik pomiaru ( w %) se akceptowalny margines błędu Wielkość próby nie zależy od liczebności populacji, ale od stopnia jej jednorodności im bardziej jednorodna populacja, tym próba może być mniejsza 31

32 Liczba projektowanych przekrojów analiz Konsumenci indywidualni Gospodarstwa domowe Badania regionalne Badania krajowe Przedsiębiorstwa lub instytucje Badania Badania regionalne krajowe do powyżej 31 powyżej powyżej powyżej powyżej

33 demograficzno-ekonomiczna, społeczna, psychologiczna (wewnętrzna), geograficzna.

34 wykształcenie wiek płeć zawód respondent miejsce zamieszkania wydatki status rodzinny dochód

35 kultura liderzy opinii subkultury respondent rodzina warstwa społeczna grupy odniesienia

36 postawy zainteresowania hobby respondent potrzeby i motywacja stosunek do ryzyka postrzeganie styl życia

37 kraj region województwo respondent klimat uwarunkowania terenu infrastruktura

38

Badania marketingowe. Omówione zagadnienia

Badania marketingowe. Omówione zagadnienia Społeczna Wyższa Szkoła Przedsiębiorczości i Zarządzania kierunek: Zarządzanie Badania marketingowe Wykład 4 Opracowanie: dr Joanna Krygier 1 Omówione zagadnienia Informacje wtórne definicja Pojęcie wtórnych

Bardziej szczegółowo

Badania marketingowe

Badania marketingowe Wiesz już co chcesz osiągnąć w badaniu marketingowym i jak to (idealnie) zorganizować. Ale jakimi metodami? Skąd pewność, że będą efektywne? Ćwiczenie: jaką metodą zbadasz co koledzy/koleżanki na sali

Bardziej szczegółowo

Rodzaje badań statystycznych

Rodzaje badań statystycznych Rodzaje badań statystycznych Zbieranie danych, które zostaną poddane analizie statystycznej nazywamy obserwacją statystyczną. Dane uzyskuje się na podstawie badania jednostek statystycznych. Badania statystyczne

Bardziej szczegółowo

Badania marketingowe. Omówione zagadnienia. Społeczna Wyższa Szkoła Przedsiębiorczości i Zarządzania

Badania marketingowe. Omówione zagadnienia. Społeczna Wyższa Szkoła Przedsiębiorczości i Zarządzania Społeczna Wyższa Szkoła Przedsiębiorczości i Zarządzania kierunek: Zarządzanie Badania marketingowe Wykład 5 Opracowanie: dr Joanna Krygier 1 Omówione zagadnienia Ograniczenia wtórnych źródeł informacji

Bardziej szczegółowo

Czy, jak i właściwie dlaczego można badać opinię publiczną?

Czy, jak i właściwie dlaczego można badać opinię publiczną? Czy, jak i właściwie dlaczego można badać opinię publiczną? Instytut Socjologii UO// Kształtowanie i badanie opinii publicznej // lato 2013/14 dr Magdalena Piejko Jak badać opinię publiczną? Co to jest

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne Testowanie hipotez statystycznych Wnioskowanie statystyczne Hipoteza statystyczna to dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej (jego postaci funkcyjnej lub wartości parametrów). Hipotezy

Bardziej szczegółowo

Badania sondażowe. Dobór próby do badania Rodzaje błędów w badaniach. Agnieszka Zięba

Badania sondażowe. Dobór próby do badania Rodzaje błędów w badaniach. Agnieszka Zięba Badania sondażowe Dobór próby do badania Rodzaje błędów w badaniach Agnieszka Zięba Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa 1 Konstrukcja próby badawczej 2 Dobór

Bardziej szczegółowo

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 1: Terminologia badań statystycznych dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyka (1) Statystyka to nauka zajmująca się zbieraniem, badaniem

Bardziej szczegółowo

Badania sondażowe. Schematy losowania. Agnieszka Zięba. Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa

Badania sondażowe. Schematy losowania. Agnieszka Zięba. Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa Badania sondażowe Schematy losowania Agnieszka Zięba Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa 1 Próba jako miniatura populacji CELOWA subiektywny dobór jednostek

Bardziej szczegółowo

Badania rynkowe 2016_4. Krzysztof Cybulski Katedra Marketingu Wydział Zarządzania Uniwersytet Warszawski

Badania rynkowe 2016_4. Krzysztof Cybulski Katedra Marketingu Wydział Zarządzania Uniwersytet Warszawski Badania rynkowe 2016_4 Krzysztof Cybulski Katedra Marketingu Wydział Zarządzania Uniwersytet Warszawski Ramowy program konwersatorium 1. Formułowanie oraz wyjaśnianie tematyki badań 2. Identyfikacja oraz

Bardziej szczegółowo

CAŁA POLSKA CZYTA DZIECIOM raport

CAŁA POLSKA CZYTA DZIECIOM raport CAŁA POLSKA CZYTA DZIECIOM raport Przygotowany dla Fundacji ABC XXI 30 października 2006 Metodologia Zbiorowość badana: Ludność Polski w wieku 15 i więcej lat Metoda doboru próby: Próba losowo-kwotowa:

Bardziej szczegółowo

IV WYKŁAD STATYSTYKA. 26/03/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

IV WYKŁAD STATYSTYKA. 26/03/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 IV WYKŁAD STATYSTYKA 26/03/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 WYKŁAD 4 Populacja generalna, próba, losowanie próby, estymatory Statystyka (populacja generalna, populacja próbna, próbka mała, próbka duża, reprezentatywność,

Bardziej szczegółowo

zbieranie porządkowanie i prezentacja (tabele, wykresy) analiza interpretacja (wnioskowanie statystyczne)

zbieranie porządkowanie i prezentacja (tabele, wykresy) analiza interpretacja (wnioskowanie statystyczne) STATYSTYKA zbieranie porządkowanie i prezentacja (tabele, wykresy) analiza interpretacja (wnioskowanie statystyczne) DANYCH STATYSTYKA MATEMATYCZNA analiza i interpretacja danych przy wykorzystaniu metod

Bardziej szczegółowo

Podstawowe pojęcia statystyczne

Podstawowe pojęcia statystyczne Podstawowe pojęcia statystyczne Istnieją trzy rodzaje kłamstwa: przepowiadanie pogody, statystyka i komunikat dyplomatyczny Jean Rigaux Co to jest statystyka? Nauka o metodach ilościowych badania zjawisk

Bardziej szczegółowo

Wykład 3 Hipotezy statystyczne

Wykład 3 Hipotezy statystyczne Wykład 3 Hipotezy statystyczne Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu obserwowanej zmiennej losowej (cechy populacji generalnej) Hipoteza zerowa (H 0 ) jest hipoteza

Bardziej szczegółowo

Praktyczne aspekty doboru próby. Dariusz Przybysz Warszawa, 2 czerwca 2015

Praktyczne aspekty doboru próby. Dariusz Przybysz Warszawa, 2 czerwca 2015 Praktyczne aspekty doboru próby Dariusz Przybysz Warszawa, 2 czerwca 2015 Określenie populacji Przed przystąpieniem do badania, wybraniem sposobu doboru próby konieczne jest precyzyjne określenie populacji,

Bardziej szczegółowo

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adrian@tempus.metal.agh.edu.pl

Bardziej szczegółowo

Postrzeganie Telemarketingu, obszary zmian, perspektywy dla rozwoju branży call center w Polsce

Postrzeganie Telemarketingu, obszary zmian, perspektywy dla rozwoju branży call center w Polsce Postrzeganie Telemarketingu, obszary zmian, perspektywy dla rozwoju branży call center w Polsce Monika Dawid Sawicka Menedżer Projektu Fundacja Obserwatorium Zarządzania Krzysztof Wiśniewski Dyrektor Zarządzający,

Bardziej szczegółowo

Sposoby prezentacji problemów w statystyce

Sposoby prezentacji problemów w statystyce S t r o n a 1 Dr Anna Rybak Instytut Informatyki Uniwersytet w Białymstoku Sposoby prezentacji problemów w statystyce Wprowadzenie W artykule zostaną zaprezentowane podstawowe zagadnienia z zakresu statystyki

Bardziej szczegółowo

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa dr hab. Jerzy Nakielski Zakład Biofizyki i Morfogenezy Roślin Plan wykładu: 1. O co chodzi w statystyce 2. Etapy badania statystycznego 3. Zmienna losowa, rozkład

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów Wrocław, 18.03.2016r Plan wykładu: 1. Testowanie hipotez 2. Etapy testowania hipotez 3. Błędy 4. Testowanie wielokrotne 5. Estymacja parametrów

Bardziej szczegółowo

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd. Wnioskowanie statystyczne obejmujące metody pozwalające na uogólnianie wyników z próby na nieznane wartości parametrów oraz szacowanie błędów tego uogólnienia. Przewidujemy nieznaną wartości parametru

Bardziej szczegółowo

BADANIE NA TEMAT SYSTEMU SPRZEDAŻY BEZPOŚREDNIEJ

BADANIE NA TEMAT SYSTEMU SPRZEDAŻY BEZPOŚREDNIEJ BADANIE NA TEMAT SYSTEMU SPRZEDAŻY BEZPOŚREDNIEJ PRÓBA Raport z badania dla : REALIZACJA TERENOWA Wykonawca: ANALIZA Warszawa, 17 luty 2011r. WIEDZA Instytut Homo Homini Sp. z o.o. ul. Świętokrzyska 36/5

Bardziej szczegółowo

Badanie postaw i opinii mieszkańców Jaworzna na temat przyłączenia do Związku Metropolitalnego

Badanie postaw i opinii mieszkańców Jaworzna na temat przyłączenia do Związku Metropolitalnego Badanie postaw i opinii mieszkańców Jaworzna na temat przyłączenia do Związku Metropolitalnego Spis treści 1. Nota metodologiczna 2. Przekrój demograficzny respondentów 3. Opinie na temat przyłączenia

Bardziej szczegółowo

Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności

Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności Statystyka indukcyjna pozwala kontrolować i oszacować ryzyko popełnienia błędu statystycznego

Bardziej szczegółowo

Proces badawczy schemat i zasady realizacji

Proces badawczy schemat i zasady realizacji Proces badawczy schemat i zasady realizacji Agata Górny Wydział Nauk Ekonomicznych UW Warszawa, 28 października 2014 Najważniejsze rodzaje badań Typy badań Podział wg celu badawczego Kryteria przyczynowości

Bardziej szczegółowo

Badania marketingowe. Podstawy metodyczne Stanisław Kaczmarczyk

Badania marketingowe. Podstawy metodyczne Stanisław Kaczmarczyk Badania marketingowe. Podstawy metodyczne Stanisław Kaczmarczyk Badania marketingowe stanowią jeden z najważniejszych elementów działań marketingowych w każdym przedsiębiorstwie. Dostarczają decydentom

Bardziej szczegółowo

Badania Marketingowe. Zajęcia 2 Proces badao marketingowych Struktura logiczna projektu badawczego

Badania Marketingowe. Zajęcia 2 Proces badao marketingowych Struktura logiczna projektu badawczego Badania Marketingowe Zajęcia 2 Proces badao marketingowych Struktura logiczna projektu badawczego 1 Proces badao marketingowych Sporządzenie raportu i prezentacja danych Decydent Określenie problemu decyzyjnego

Bardziej szczegółowo

Badania eksploracyjne Badania opisowe Badania wyjaśniające (przyczynowe)

Badania eksploracyjne Badania opisowe Badania wyjaśniające (przyczynowe) Proces badawczy schemat i zasady realizacji Agata Górny Demografia Wydział Nauk Ekonomicznych UW Warszawa, 4 listopada 2008 Najważniejsze rodzaje badań Typy badań Podział wg celu badawczego Badania eksploracyjne

Bardziej szczegółowo

Badanie czytelnictwa gazet lokalnych

Badanie czytelnictwa gazet lokalnych Badanie czytelnictwa gazet lokalnych Opracowanie dla Biura Reklamy Gazet Lokalnych listopad 2014 i 2015 Pa Bayer Holding 4:3 Template 2010 August 2011 Metodologia badania! Badaniem czytelnictwa objęto

Bardziej szczegółowo

SIGMA KWADRAT. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY

SIGMA KWADRAT. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY SIGMA KWADRAT CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY Weryfikacja hipotez statystycznych Statystyka i demografia PROJEKT DOFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW NARODOWEGO BANKU POLSKIEGO URZĄD STATYSTYCZNY

Bardziej szczegółowo

Proces badawczy schemat i zasady realizacji

Proces badawczy schemat i zasady realizacji Proces badawczy schemat i zasady realizacji Agata Górny Zaoczne Studia Doktoranckie z Ekonomii Warszawa, 23 października 2016 Metodologia i metoda naukowa 1 Metodologia Metodologia nauka o metodach nauki

Bardziej szczegółowo

166 Wstęp do statystyki matematycznej

166 Wstęp do statystyki matematycznej 166 Wstęp do statystyki matematycznej Etap trzeci realizacji procesu analizy danych statystycznych w zasadzie powinien rozwiązać nasz zasadniczy problem związany z identyfikacją cechy populacji generalnej

Bardziej szczegółowo

Statystyka. #5 Testowanie hipotez statystycznych. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2016/ / 28

Statystyka. #5 Testowanie hipotez statystycznych. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2016/ / 28 Statystyka #5 Testowanie hipotez statystycznych Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik rok akademicki 2016/2017 1 / 28 Testowanie hipotez statystycznych 2 / 28 Testowanie hipotez statystycznych

Bardziej szczegółowo

Analiza korespondencji

Analiza korespondencji Analiza korespondencji Kiedy stosujemy? 2 W wielu badaniach mamy do czynienia ze zmiennymi jakościowymi (nominalne i porządkowe) typu np.: płeć, wykształcenie, status palenia. Punktem wyjścia do analizy

Bardziej szczegółowo

Badania marketingowe 2013_2. Krzysztof Cybulski Katedra Marketingu Wydział Zarządzania Uniwersytet Warszawski

Badania marketingowe 2013_2. Krzysztof Cybulski Katedra Marketingu Wydział Zarządzania Uniwersytet Warszawski Badania marketingowe 2013_2 Krzysztof Cybulski Katedra Marketingu Wydział Zarządzania Uniwersytet Warszawski Ramowy program konwersatorium 1. System informacji rynkowej i jego składowe 2. Istota oraz klasyfikacja

Bardziej szczegółowo

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski Książka jest nowoczesnym podręcznikiem przeznaczonym dla studentów uczelni i wydziałów ekonomicznych. Wykład podzielono na cztery części. W pierwszej

Bardziej szczegółowo

Metodologia badań psychologicznych

Metodologia badań psychologicznych Metodologia badań psychologicznych Lucyna Golińska SPOŁECZNA AKADEMIA NAUK Psychologia jako nauka empiryczna Wprowadzenie pojęć Wykład 5 Cele badań naukowych 1. Opis- (funkcja deskryptywna) procedura definiowania

Bardziej szczegółowo

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średnich. Wrocław, 5 grudnia 2014

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średnich. Wrocław, 5 grudnia 2014 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średnich Wrocław, 5 grudnia 2014 Przedział ufności Niech będzie dana próba X 1, X 2,..., X n z rozkładu P θ, θ Θ. Definicja Przedziałem ufności dla paramertu

Bardziej szczegółowo

Proces badawczy schemat i zasady realizacji

Proces badawczy schemat i zasady realizacji Proces badawczy schemat i zasady realizacji Agata Górny Zaoczne Studia Doktoranckie z Ekonomii Warszawa, 14 grudnia 2014 Metodologia i metoda badawcza Metodologia Zadania metodologii Metodologia nauka

Bardziej szczegółowo

Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych.

Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl Hipotezy i Testy statystyczne Każde

Bardziej szczegółowo

Badania marketingowe. Przegląd technik gromadzenia danych w badaniach sondażowych Sposoby doboru jednostek badawczych do próby

Badania marketingowe. Przegląd technik gromadzenia danych w badaniach sondażowych Sposoby doboru jednostek badawczych do próby Badania marketingowe Przegląd technik gromadzenia danych w badaniach sondażowych Sposoby doboru jednostek badawczych do próby 1 Klasyfikacja metod sondażowych ze względu na techniki gromadzenia danych

Bardziej szczegółowo

Recenzenci: prof. dr hab. Henryk Domański dr hab. Jarosław Górniak

Recenzenci: prof. dr hab. Henryk Domański dr hab. Jarosław Górniak Recenzenci: prof. dr hab. Henryk Domański dr hab. Jarosław Górniak Redakcja i korekta Bogdan Baran Projekt graficzny okładki Katarzyna Juras Copyright by Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa 2011 ISBN

Bardziej szczegółowo

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

Spis treści 3 SPIS TREŚCI Spis treści 3 SPIS TREŚCI PRZEDMOWA... 1. WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE JAKO DYSCYPLINA MATEMATYCZNA... Metody statystyczne w analizie i prognozowaniu zjawisk ekonomicznych... Badania statystyczne podstawowe

Bardziej szczegółowo

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyczna teoria korelacji i regresji (1) Jest to dział statystyki zajmujący

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki

Bardziej szczegółowo

Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03

Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03 Wydział Matematyki Testy zgodności Wykład 03 Testy zgodności W testach zgodności badamy postać rozkładu teoretycznego zmiennej losowej skokowej lub ciągłej. Weryfikują one stawiane przez badaczy hipotezy

Bardziej szczegółowo

P O T R Z E B U J E S Z PROFESJONALNEGO B A D A N I A R Y N K U W PRZYSTĘPNEJ CENIE?

P O T R Z E B U J E S Z PROFESJONALNEGO B A D A N I A R Y N K U W PRZYSTĘPNEJ CENIE? P O T R Z E B U J E S Z PROFESJONALNEGO B A D A N I A R Y N K U W PRZYSTĘPNEJ CENIE OMNIBUS to cykliczne badanie ilościowe realizowane co dwa tygodnie na reprezentatywnej, ogólnopolskiej próbie ok. 1000

Bardziej szczegółowo

METODY I TECHNIKI BADAŃ SPOŁECZNYCH

METODY I TECHNIKI BADAŃ SPOŁECZNYCH METODY I TECHNIKI BADAŃ SPOŁECZNYCH Schemat poznania naukowego TEORIE dedukcja PRZEWIDYWANIA Świat konstrukcji teoret Świat faktów empirycznych Budowanie teorii Sprawdzanie FAKTY FAKTY ETAPY PROCESU BADAWCZEGO

Bardziej szczegółowo

Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics 2, 2, 0, 0, 0

Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics 2, 2, 0, 0, 0 Nazwa przedmiotu: Kierunek: Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics Inżynieria materiałowa Materials Engineering Rodzaj przedmiotu: Poziom studiów: forma studiów: obowiązkowy studia

Bardziej szczegółowo

Estymacja przedziałowa

Estymacja przedziałowa Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski Metody analizy danych ćwiczenia Estymacja przedziałowa Program ćwiczeń obejmuje następująca zadania: 1. Dom handlowy prowadzący

Bardziej szczegółowo

Badania marketingowe. - Konspekt wykładowy

Badania marketingowe. - Konspekt wykładowy Badania marketingowe - Konspekt wykładowy Badania marketingowe w logistyce Zakres materiału do egzaminu: 1. Wprowadzenie do przedmiotu - istota, przesłanki oraz użyteczność badań marketingowych 2. Informacja

Bardziej szczegółowo

Załącznik Nr 5 do Zarz. Nr 33/11/12 KARTA PRZEDMIOTU. 2. Kod przedmiotu ZP-Z1-19

Załącznik Nr 5 do Zarz. Nr 33/11/12 KARTA PRZEDMIOTU. 2. Kod przedmiotu ZP-Z1-19 Załącznik Nr 5 do Zarz. Nr 33/11/12 (pieczęć wydziału) KARTA PRZEDMIOTU Z1-PU7 WYDANIE N1 Strona 1 z 5 1. Nazwa przedmiotu: BADANIA MARKETINGOWE 3. Karta przedmiotu ważna od roku akademickiego: 2014/2015

Bardziej szczegółowo

Analiza statystyczna w naukach przyrodniczych

Analiza statystyczna w naukach przyrodniczych Analiza statystyczna w naukach przyrodniczych Po co statystyka? Człowiek otoczony jest różnymi zjawiskami i próbuje je poznać, dowiedzieć się w jaki sposób funkcjonują, jakie relacje między nimi zachodzą.

Bardziej szczegółowo

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH Piotr Konieczka Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska Równoważność metod??? 2 Zgodność wyników analitycznych otrzymanych z wykorzystaniem porównywanych

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH 1 ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH WFAiS UJ, Informatyka Stosowana II stopień studiów 2 Wnioskowanie statystyczne dla zmiennych numerycznych Porównywanie dwóch średnich Boot-strapping Analiza

Bardziej szczegółowo

ETAPY PROCESU BADAWCZEGO. wg Babińskiego

ETAPY PROCESU BADAWCZEGO. wg Babińskiego ETAPY PROCESU BADAWCZEGO wg Babińskiego NA ZACHĘTĘ Ludowe porzekadło o mówi: m CIEKAKAWOŚĆ TO PIERWSZY STOPIEŃ DO PIEKŁA. ale BEZ CIEKAWOŚCI I CHĘCI CI POZNANIA NIE MA Nauki Badań Rozwoju I jeszcze kilku

Bardziej szczegółowo

Badania rynkowe i marketingowe

Badania rynkowe i marketingowe Kierunek studiów KARTA OPISU MODUŁU KSZTAŁCENIA Profil kształcenia (ogólnoakademicki, praktyczny) Rok / Semestr Zarządzanie i inżynieria produkcji ogólnoakademicki 2/4 Specjalność Przedmiot oferowany w

Bardziej szczegółowo

SZKOLENIE ILOŚCIOWE BADANIA MARKETINGOWE KLUCZEM DO SKUTECZNYCH DECYZJI MARKETINGOWYCH

SZKOLENIE ILOŚCIOWE BADANIA MARKETINGOWE KLUCZEM DO SKUTECZNYCH DECYZJI MARKETINGOWYCH SZKOLENIE ROZWIĄZANIA W ZAKRESIE ROZWOJU KAPITAŁU LUDZKIEGO PRZEDSIĘBIORSTW ILOŚCIOWE BADANIA MARKETINGOWE KLUCZEM DO SKUTECZNYCH DECYZJI MARKETINGOWYCH TRENER Violetta Rutkowska Badacz rynku, doradca,

Bardziej szczegółowo

Elementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej

Elementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej Elementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki

Bardziej szczegółowo

BADANIA SONDAŻOWE W PRACY ADMINISTRACJI PUBLICZNEJ

BADANIA SONDAŻOWE W PRACY ADMINISTRACJI PUBLICZNEJ Kierunek studiów Stopień studiów Forma studiów ADMINISTRACJA I niestacjonarne SYLABUS PRZEDMIOTU BADANIA SONDAŻOWE W PRACY ADMINISTRACJI PUBLICZNEJ 1. DANE PODSTAWOWE Rodzaj przedmiotu Kod przedmiotu:

Bardziej szczegółowo

Jakość życia w koncepcji rozwoju regionalnego. prof. WSB, dr hab. Krzysztof Safin

Jakość życia w koncepcji rozwoju regionalnego. prof. WSB, dr hab. Krzysztof Safin Jakość życia w koncepcji rozwoju regionalnego prof. WSB, dr hab. Krzysztof Safin Jakość życia w koncepcji rozwoju Wytyczne polityki gospodarczej wymagają definiowania jej głównych celów (i środków realizacji).

Bardziej szczegółowo

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne

Bardziej szczegółowo

Szczegółowy opis badania - badanie CAPI na ogólnopolskiej próbie stowarzyszeń i fundacji

Szczegółowy opis badania - badanie CAPI na ogólnopolskiej próbie stowarzyszeń i fundacji Zapytanie ofertowe Stowarzyszenie Klon/Jawor od 2002 roku prowadzi ogólnopolski projekt badawczy dotyczący funkcjonowania organizacji pozarządowych. W ramach tego przedsięwzięcia, w regularnych odstępach

Bardziej szczegółowo

Wykład ze statystyki. Maciej Wolny

Wykład ze statystyki. Maciej Wolny Wykład ze statystyki Maciej Wolny T1: Zajęcia organizacyjne Agenda 1. Program wykładu 2. Cel zajęć 3. Nabyte umiejętności 4. Literatura 5. Warunki zaliczenia Program wykładu T1: Zajęcia organizacyjne T2:

Bardziej szczegółowo

ESTYMACJA. Przedział ufności dla średniej

ESTYMACJA. Przedział ufności dla średniej ESTYMACJA Przedział ufności dla średniej W grupie 900 losowo wybranych pracowników przedsiębiorstwa średnia liczba dni nieobecności w pracy wynosiła 30, a odchylenie standardowe 3 dni. a) Przyjmując współczynnik

Bardziej szczegółowo

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE STATYSTYKA WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE ESTYMACJA oszacowanie z pewną dokładnością wartości opisującej rozkład badanej cechy statystycznej. WERYFIKACJA HIPOTEZ sprawdzanie słuszności przypuszczeń dotyczących

Bardziej szczegółowo

CZĘŚĆ I. PRZYGOTOWANIE PROCESU BADAŃ MARKETINGOWYCH. 1.2.1. Faza identyfikacji problemów decyzyjnych lub okoliczności sprzyjających

CZĘŚĆ I. PRZYGOTOWANIE PROCESU BADAŃ MARKETINGOWYCH. 1.2.1. Faza identyfikacji problemów decyzyjnych lub okoliczności sprzyjających Badania marketingowe. Podstawy metodyczne Autor: Stanisław Kaczmarczyk Wstęp CZĘŚĆ I. PRZYGOTOWANIE PROCESU BADAŃ MARKETINGOWYCH Rozdział 1. Badania marketingowe a zarządzanie 1.1. Rozwój praktyki i teorii

Bardziej szczegółowo

Badania Statystyczne

Badania Statystyczne Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka Badania Statystyczne Aleksander Denisiuk denisjuk@euh-e.edu.pl Elblaska Uczelnia Humanistyczno-Ekonomiczna ul. Lotnicza 2 82-300 Elblag oraz Biostatystyka

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA wykład 5-6

STATYSTYKA wykład 5-6 TATYTYKA wykład 5-6 Twierdzenia graniczne Rozkłady statystyk z próby Wanda Olech Twierdzenia graniczne Jeżeli rozpatrujemy ciąg zmiennych losowych {X ; X ;...; X n }, to zdarza się, że ich rozkłady przy

Bardziej szczegółowo

Test lewostronny dla hipotezy zerowej:

Test lewostronny dla hipotezy zerowej: Poznajemy testowanie hipotez statystycznych w środowisku R Zajęcia z dnia 11 maja 2011 roku Najpierw teoria TESTY ISTOTNOŚCI WARTOŚCI ŚREDNIEJ W POPULACJI GENERALNEJ gdy znana jest wariancja!!! Test prawostronny

Bardziej szczegółowo

Cechy X, Y są dowolnego typu: Test Chi Kwadrat niezależności. Łączny rozkład cech X, Y jest normalny: Test współczynnika korelacji Pearsona

Cechy X, Y są dowolnego typu: Test Chi Kwadrat niezależności. Łączny rozkład cech X, Y jest normalny: Test współczynnika korelacji Pearsona Badanie zależności między cechami Obserwujemy dwie cechy: X oraz Y Obiekt (X, Y ) H 0 : Cechy X oraz Y są niezależne Próba: (X 1, Y 1 ),..., (X n, Y n ) Cechy X, Y są dowolnego typu: Test Chi Kwadrat niezależności

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych

Weryfikacja hipotez statystycznych Weryfikacja hipotez statystycznych Przykład. Producent pewnych detali twierdzi, że wadliwość jego produkcji nie przekracza 2%. Odbiorca pewnej partii tego produktu chce sprawdzić, czy może wierzyć producentowi.

Bardziej szczegółowo

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy. Hipotezy dzielimy na parametryczne i nieparametryczne.

Bardziej szczegółowo

Tegoroczna edycja badań przeprowadzana była na przełomie marca i kwietnia 2015.

Tegoroczna edycja badań przeprowadzana była na przełomie marca i kwietnia 2015. KONSUMENCKI LIDER JAKOŚCI 2015 to ogólnopolski, promocyjny program konsumencki, prowadzony przez Redakcję Strefy Gospodarki ogólnopolskiego, niezależnego dodatku dystrybuowanego wraz z Dziennikiem Gazetą

Bardziej szczegółowo

SPIS TREŚCI CZĘŚĆ I : PRZEZNACZENIE, PROCES I PODSTAWY METODOLOGICZNE BADAŃ MARKETINGOWYCH...17

SPIS TREŚCI CZĘŚĆ I : PRZEZNACZENIE, PROCES I PODSTAWY METODOLOGICZNE BADAŃ MARKETINGOWYCH...17 SPIS TREŚCI WSTĘP..13 CZĘŚĆ I : PRZEZNACZENIE, PROCES I PODSTAWY METODOLOGICZNE BADAŃ MARKETINGOWYCH...17 1. TREŚĆ, PRZEZNACZENIE I PROCES BADAŃ MARKETINGOWYCH....19 1.1. Dlaczego badania marketingowe

Bardziej szczegółowo

ODRZUCANIE WYNIKÓW POJEDYNCZYCH POMIARÓW

ODRZUCANIE WYNIKÓW POJEDYNCZYCH POMIARÓW ODRZUCANIE WYNIKÓW OJEDYNCZYCH OMIARÓW W praktyce pomiarowej zdarzają się sytuacje gdy jeden z pomiarów odstaje od pozostałych. Jeżeli wykorzystamy fakt, że wyniki pomiarów są zmienną losową opisywaną

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna dla leśników

Statystyka matematyczna dla leśników Statystyka matematyczna dla leśników Wydział Leśny Kierunek leśnictwo Studia Stacjonarne I Stopnia Rok akademicki 03/04 Wykład 5 Testy statystyczne Ogólne zasady testowania hipotez statystycznych, rodzaje

Bardziej szczegółowo

Doskonalenie działalności marketingowej PRACA PROJEKTOWA I JEJ KONCEPCJA

Doskonalenie działalności marketingowej PRACA PROJEKTOWA I JEJ KONCEPCJA Doskonalenie działalności marketingowej PRACA PROJEKTOWA I JEJ KONCEPCJA Praca projektowa Praca projektowa ma być rozwiązaniem problemu (marketingowego) Wykonanie prezentacji Odbiór i ocena Identyfikacja

Bardziej szczegółowo

KURS STATYSTYKA. Lekcja 2 Przedziały ufności i estymacja przedziałowa ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1

KURS STATYSTYKA. Lekcja 2 Przedziały ufności i estymacja przedziałowa ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1 KUR TATYTYKA Lekcja Przedziały ufności i estymacja przedziałowa ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl trona 1 Część 1: TET Zaznacz poprawną odpowiedź (tylko jedna jest prawdziwa). Pytanie 1 We wnioskowaniu statystycznym

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów stat. Hipoteza statystyczna Dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej

Bardziej szczegółowo

), którą będziemy uważać za prawdziwą jeżeli okaże się, że hipoteza H 0

), którą będziemy uważać za prawdziwą jeżeli okaże się, że hipoteza H 0 Testowanie hipotez Każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu badanej cechy nazywamy hipotezą statystyczną. Hipoteza określająca jedynie wartości nieznanych parametrów liczbowych badanej cechy

Bardziej szczegółowo

Tegoroczna edycja badań przeprowadzana była na przełomie marca i kwietnia 2015.

Tegoroczna edycja badań przeprowadzana była na przełomie marca i kwietnia 2015. KONSUMENCKI LIDER JAKOŚCI 2015 to ogólnopolski, promocyjny program konsumencki, prowadzony przez Redakcję Strefy Gospodarki ogólnopolskiego, niezależnego dodatku dystrybuowanego wraz z Dziennikiem Gazetą

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo zadania na sprawdzian

Prawdopodobieństwo zadania na sprawdzian Prawdopodobieństwo zadania na sprawdzian Zad. 1. Zdarzenia A, B, C oznaczają, że wzięto co najmniej po jednej książce odpowiednio z pierwszych, drugich i trzecich dzieł zebranych. Każde z dzieł zebranych

Bardziej szczegółowo

BADANIE RUCHU TURYSTYCZNEGO W BYDGOSZCZY 2012

BADANIE RUCHU TURYSTYCZNEGO W BYDGOSZCZY 2012 BADANIE RUCHU TURYSTYCZNEGO W BYDGOSZCZY 2012 METODOLOGIA PODSTAWOWE ZAŁOŻENIA Dr Robert Brudnicki Instytut Gospodarki Turystycznej i Geografii WSG Pracownia Geografii Turystyki 1 Bariery wynikające z

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 6 ESTYMACJA cz. 2

LABORATORIUM 6 ESTYMACJA cz. 2 LABORATORIUM 6 ESTYMACJA cz. 2 TEORIA ESTYMACJI I 1. ODRZUCANIE WYNIKÓW WĄTPLIWYCH PRÓBA P (m) (m-elementowa) Obliczenie: ; s bez wyników wątpliwych Odrzucenie wyników z poza przedziału: 3s PRÓBA LOSOWA

Bardziej szczegółowo

STRESZCZENIE MARKET RESEARCH WORLD

STRESZCZENIE MARKET RESEARCH WORLD 2013 STRESZCZENIE MARKET RESEARCH WORLD S t r o n a 2 Badanie współfinansowane ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Projekt systemowy Opolskie Obserwatorium Rynku Pracy

Bardziej szczegółowo

EWALUACJA WEWNĘTRZNA:

EWALUACJA WEWNĘTRZNA: Opracowały: Izabela Kazimierska, Indira Lachowicz, Laura Piotrowska EWALUACJA WEWNĘTRZNA: WYKORZYSTANIE W PODSUMOWANIU RPW Publikacja powstała w ramach programu System doskonalenia oparty na ogólnodostępnym

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez. Hipoteza prosta zawiera jeden element, np. H 0 : θ = 2, hipoteza złożona zawiera więcej niż jeden element, np. H 0 : θ > 4.

Testowanie hipotez. Hipoteza prosta zawiera jeden element, np. H 0 : θ = 2, hipoteza złożona zawiera więcej niż jeden element, np. H 0 : θ > 4. Testowanie hipotez Niech X = (X 1... X n ) będzie próbą losową na przestrzeni X zaś P = {P θ θ Θ} rodziną rozkładów prawdopodobieństwa określonych na przestrzeni próby X. Definicja 1. Hipotezą zerową Θ

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie Propensity Score do poprawy wnioskowań z wyników badań marketingowych.

Wykorzystanie Propensity Score do poprawy wnioskowań z wyników badań marketingowych. SESJA: II Respondent jako dobro rzadkie. TEMAT Wykorzystanie Propensity Score do poprawy wnioskowań z wyników badań marketingowych. OPRACOWANY PRZEZ LILIANĘ STOŁOWSKĄ LECHA KOMENDANTA WŁODZIMIERZA DAAB

Bardziej szczegółowo

Błędy przy testowaniu hipotez statystycznych. Decyzja H 0 jest prawdziwa H 0 jest faszywa

Błędy przy testowaniu hipotez statystycznych. Decyzja H 0 jest prawdziwa H 0 jest faszywa Weryfikacja hipotez statystycznych Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu badanej cechy populacji, o prawdziwości lub fałszywości którego wnioskuje się na podstawie

Bardziej szczegółowo

Zadanie Punkty Ocena

Zadanie Punkty Ocena Statystyka matematyczna Test przykładowy na zaliczenie laboratorium / ćwiczeń PROSZĘ NIE ODWRACAĆ KARTKI PRZED ROZPOCZĘCIEM TESTU! Wskazówki: 1. Wybierz zadania, za które w sumie możesz otrzymać 30 punktów

Bardziej szczegółowo

Kierunki rozwoju firmy Decyzje o wyborze rynków Decyzje inwestycyjne Rozwój nowych produktów Pozycjonowanie. Marketing strategiczny

Kierunki rozwoju firmy Decyzje o wyborze rynków Decyzje inwestycyjne Rozwój nowych produktów Pozycjonowanie. Marketing strategiczny Badania marketingowe dr Grzegorz Mazurek Istota badań Podejmowanie decyzji odbywa się na bazie doświadczenia, wiedzy oraz intuicji. Podejmowanie decyzji wiąże się automatycznie z ryzykiem poniesienia porażki

Bardziej szczegółowo

Praktyki studenckie -

Praktyki studenckie - Praktyki studenckie - prawdziwa wartość czy przykra konieczność. Maciej Beręsewicz Anita Maćkowiak Marta Musiał Łukasz Wawrowski SKN Estymator Spis treści 1 Metoda badania 3 1. Cel badania............................

Bardziej szczegółowo

laboratoria 24 zaliczenie z oceną

laboratoria 24 zaliczenie z oceną Wydział: Psychologia Nazwa kierunku kształcenia: Psychologia Rodzaj przedmiotu: podstawowy Opiekun: dr Andrzej Tarłowski Poziom studiów (I lub II stopnia): Jednolite magisterskie Tryb studiów: Niestacjonarne

Bardziej szczegółowo

Wykład 4: Wnioskowanie statystyczne. Podstawowe informacje oraz implementacja przykładowego testu w programie STATISTICA

Wykład 4: Wnioskowanie statystyczne. Podstawowe informacje oraz implementacja przykładowego testu w programie STATISTICA Wykład 4: Wnioskowanie statystyczne Podstawowe informacje oraz implementacja przykładowego testu w programie STATISTICA Idea wnioskowania statystycznego Celem analizy statystycznej nie jest zwykle tylko

Bardziej szczegółowo

Pisanie prace magisterskich SPIS ZAGADNIEŃ Więcej informacji i materiałów dydaktycznych na temat pisania prac magisterskich i

Pisanie prace magisterskich SPIS ZAGADNIEŃ Więcej informacji i materiałów dydaktycznych na temat pisania prac magisterskich i SPIS ZAGADNIEŃ 1. Podstawowe pojęcia dotyczące statystyki w kontekście badań statystycznych.2 3. Źródła danych statystycznych...4 4. Badanie częściowe...5 5. Organizacja badania statystycznego...10 6.

Bardziej szczegółowo

Wykład Prezentacja materiału statystycznego. 2. Rodzaje szeregów statystycznych.

Wykład Prezentacja materiału statystycznego. 2. Rodzaje szeregów statystycznych. Wykład 2. 1. Prezentacja materiału statystycznego. 2. Rodzaje szeregów statystycznych. 3. Wykresy: histogram, diagram i ogiwa. Prezentacja materiału statystycznego Przy badaniu struktury zbiorowości punktem

Bardziej szczegółowo

Testy nieparametryczne

Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne możemy stosować, gdy nie są spełnione założenia wymagane dla testów parametrycznych. Stosujemy je również, gdy dane można uporządkować według określonych kryteriów

Bardziej szczegółowo

Wielkość dziennego obrotu w tys. zł. (y) Liczba ekspedientek (x) 6 2 4 5,5 6,6

Wielkość dziennego obrotu w tys. zł. (y) Liczba ekspedientek (x) 6 2 4 5,5 6,6 Zad. 1. Zbadano wydajność odmiany pomidorów na 100 poletkach doświadczalnych. W wyniku przeliczeń otrzymano przeciętną wydajność na w tonach na hektar x=30 i s 2 x =7. Przyjmując, że rozkład plonów pomidora

Bardziej szczegółowo