Metody Badawcze. Zasady tworzenia kwestionariusza w badaniach sondażowych

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Metody Badawcze. Zasady tworzenia kwestionariusza w badaniach sondażowych"

Transkrypt

1 Metody Badawcze Zasady tworzenia kwestionariusza w badaniach sondażowych 1

2 Elementy składowe kwestionariusza Typowy kwestionariusz skomponowany jest z trzech podstawowych części: nagłówka, części właściwej, czyli pytao oraz metryczki Nagłówek to częśd wprowadzająca, prezentująca cel badania i zachęcająca respondenta do wzięcia udziału w badaniu. Jest ona szczególnie istotna w przypadku badao przeprowadzanych bez udziału ankietera. Częśd właściwą kwestionariusza stanowi zestaw pytao, na które badający pragnie uzyskad odpowiedzi. Trzecim elementem kwestionariusza jest metryczka. Jest ona źródłem informacji na temat samych respondentów. Zagadnienia przedstawiane w metryczce powinny byd podporządkowane celowi badania. Niemniej jednak najczęściej dotyczą one profilu demograficznego (wiek, płed, wykształcenie, zawód, miejsce zamieszkania, itp.) i ekonomicznego (poziom dochodów, przychód na członka gospodarstwa domowego, itp.) respondenta. 2

3 Funkcje kwestionariusza ułatwia prowadzenie wywiadu - bez niego ankieter mógłby pominąd ważne pytania, źle je sformułowad, respondent mógłby pogubid się we własnych odpowiedziach, sprawia, że wywiad jest interesujący - kwestionariusz prowadzi respondenta od zagadnienia do zagadnienia w sposób logiczny i celowy, zmusza do utrzymania dyscypliny i zadawania wszystkich pytao we właściwej kolejności, wspomaga pamięd ankieter właściwie nie ma możliwości zapomnied o zadaniu jakiegoś pytania ułatwia pracę ankietera - praktycznie każdy może postawid pytania i zanotowad odpowiedzi; jasne i właściwe uporządkowanie pytao czynią pracę łatwiejszą, upraszcza zapisywanie danych - gdyby nie kwestionariusz zbieranie danych od dużej liczby osób byłoby dłuższe, istniało by też większe prawdopodobieostwa popełnienia przez ankietera błędów, umożliwia analizę statystyczną wyników pytania zamknięte, które dominują w większości kwestionariuszy umożliwiają wykonywanie złożonych analiz statystycznych na otrzymanych danych 3

4 Aby usprawnid sobie pracę i uniknąd popełnienia błędów, warto przygotowywad kwestionariusz według następującego, 10- etapowego schematu: 1. Określ potrzebne informacje (mamy to już zrobione, jeśli wcześniej zdefiniowaliśmy problem badawczy i rozpisaliśmy go na pytania badawcze i hipotezy) 2. Sprecyzuj metodę dotarcia do respondentów (rodzaj badania kwestionariuszowego) 3. Określ treśd poszczególnych pytao 4. Jeśli to konieczne zmodyfikuj treśd pytao, w taki sposób, aby zmniejszyd do minimum ryzyko odmowy udzielenia odpowiedzi 5. Sprawdź dobór słów w pytaniach, tak aby dokładnie i w najbardziej zrozumiały sposób oddawały ich treśd 6. Do każdego z pytao dobierz odpowiednią skalę 7. Uszereguj pytania we właściwej kolejności 8. Opracuj estetyczny i przejrzysty wzór i układ graficzny kwestionariusza 9. Powiel kwestionariusz 10. Przeprowadź badanie pilotażowe i wyeliminuj błędy 4

5 Projektując kwestionariusz łatwo jest popełnid błędy, które mogą znacząco obniżyd jakośd uzyskanych wyników. W szczególności należy poświęcid dużo uwagi następującym aspektom projektowania kwestionariusza: Sposób sformułowania pytao Sposób skalowania pytao Kolejnośd pytao w kwestionariuszu 5

6 Dodatkowo istotnym czynnikiem, mogącym wpływad na przebieg badania, ułatwiając bądź też utrudniając udzielanie odpowiedzi na pytania jest forma graficzna kwestionariusza. Przede wszystkim powinien on byd przejrzysty i czytelny, a także łatwy w obsłudze. Nabiera to szczególnego znaczenia w przypadku przeprowadzania badania bez ankietera, kiedy to respondent wypełnia kwestionariusz samodzielnie. Instrument badawczy musi byd projektowany każdorazowo do konkretnego badania i nie jest możliwe posługiwanie się nim dla pozyskania informacji związanych z rozwiązywaniem innych problemów. Aby zwiększyd prawdopodobieostwo udzielenia odpowiedzi, kwestionariusze powinny byd anonimowe, co oznacza, że nie powinno byd możliwości zidentyfikowania personaliów osoby wypełniającej daną ankietę. 6

7 Określając treśd pytao powinniśmy trzymad się następujących zasad (1): Pytania powinny byd zrozumiane w taki sam sposób przez wszystkich uczestników badania. Niepoprawne pytanie: Jakie są dochody Pana(-i) gospodarstwa domowego?. Poprawne pytanie: Jakie są miesięczne dochody netto przypadające na jednego członka Pana(-i) gospodarstwa domowego? Przez gospodarstwo domowe należy rozumied grupę osób mieszkających wspólnie w mieszkaniu lub domu i wspólnie się utrzymujących. Osoby samotne, utrzymujące się samodzielnie, to jednoosobowe gospodarstwa domowe 7

8 Określając treśd pytao powinniśmy trzymad się następujących zasad (2): Należy unikad zwrotów i określeo nacechowanych emocjonalnie i sugerujących odpowiedź. Przykłady pytao sugerujących i nacechowanych emocjonalnie: Jak oceniasz nowoczesny i ekonomiczny samochód Fiat Punto Grande?, Czy uważasz, że Polacy powinni kupowad przede wszystkim polską żywnośd, aby wspierad polskich rolników i polskie zakłady przetwórcze?, Większośd osób jest przeciwna nadawaniu parom homoseksualnym prawa do adopcji dzieci, czy ty również jesteś temu przeciwny?. 8

9 Określając treśd pytao powinniśmy trzymad się następujących zasad (3): Pytania powinny dotyczyd tylko jednej sprawy Przykłady pytao dotyczących jednocześnie dwóch kwestii: Czy uważasz, że samochód Fiat Punto Grande jest nowoczesny i ekonomiczny?, Czy uważasz, że obecny rząd jest uczciwy i kompetentny? 9

10 Określając treśd pytao powinniśmy trzymad się następujących zasad (4): Pytania powinny wykorzystywad słownictwo jakim posługują się respondenci Chodzi o wykorzystanie języka jaki na co dzieo wykorzystują badani, jednak bez używania slangu, żargonu czy wulgaryzmów. Podnosi to zrozumienie kwestionariusza i pozwala wzbudzid większe zaufanie u respondentów a tym samym podnieśd jakośd udzielanych odpowiedzi. 10

11 Określając treśd pytao powinniśmy trzymad się następujących zasad (5): Respondent powinien byd w stanie udzielid odpowiedzi na zadane pytanie Jeśli na częśd pytao w naszej ankiecie mogą odpowiedzied tylko niektórzy respondenci (ze względu na posiadanie określonej wiedzy lub doświadczenia) powinniśmy zastosowad tzw. pytania filtrujące, aby nie zadawad tych pytao tej grupie badanych, którzy nie potrafiliby na nie odpowiedzied. Przykład pytania filtrującego: P.2 Czy kiedykolwiek był Pan(-i) w hipermarkecie X? Tak Nie Jeśli odpowiedź brzmi tak proszę przejśd do kolejnego pytania. Jeśli odpowiedź brzmi nie proszę przejśd do pytania o numerze

12 Określając treśd pytao powinniśmy trzymad się następujących zasad (6): Pytania powinny byd krótkie i rzeczowe. Powinniśmy unikad zbędnego słownictwa, niepotrzebnych ozdobników i zdao wielokrotnie złożonych. 12

13 Określając treśd pytao powinniśmy trzymad się następujących zasad (7): Nie powinniśmy zadawad pytao o mało istotne szczegóły z przeszłości. Respondenci mogą nie byd w stanie przypomnied sobie rzeczywistego stanu rzeczy. W takiej sytuacji zaznaczą odpowiedź nie wiem, lub co jest znacznie bardziej groźne dla jakości wyników zaznaczyd odpowiedź błędną. Przykład takiego, błędnego pytania, może byd następujący: Ile litrów napojów gazowanych (z wyjątkiem wody mineralnej) wypił Pan(- i) w ciągu ostatniego miesiąca? 13

14 Przy ustalaniu kolejności pytao w kwestionariuszu powinniśmy pamiętad że (1): Pytania powinny byd zadawane w logicznej kolejności jeśli kwestionariusz dotyczy kilku zagadnieo, pytania ich dotyczące powinny byd pogrupowane w bloki. Do kolejnego bloku tematycznego powinniśmy przejśd dopiero po zadaniu wszystkich pytao dotyczących poprzedniego tematu. 14

15 Przy ustalaniu kolejności pytao w kwestionariuszu powinniśmy pamiętad że (2): Na początku ankiety powinniśmy umieszczad pytania łatwiejsze i wzbudzające zainteresowanie, na koocu ankiety powinny byd pytania trudne i kłopotliwe. Jest to spowodowane koniecznością zachęcenia respondenta do udziału badaniu i wprowadzenia go w rytm udzielania odpowiedzi na kolejne pytania. Doświadczenie wskazuje, że jeśli ktoś rozpoczął już wypełniad ankietę istnieje duże prawdopodobieostwo, że wykona to zadanie do kooca. Z drugiej strony, umieszczenie pytao trudnych na koocu kwestionariusza sprawi, że nawet jeśli respondent przerwie wypełnianie ankiety w momencie natknięcia się na jedno z tych kłopotliwych pytao, istnieje szansa, że będziemy mogli wykorzystad udzielone wcześniej odpowiedzi. 15

16 Przy ustalaniu kolejności pytao w kwestionariuszu powinniśmy pamiętad że (3): Powinniśmy przechodzid od pytao ogólnych do pytao bardziej szczegółowych. Pytania ogólne powinny byd zarówno na początku kwestionariusza, jak i na początku poszczególnych bloków tematycznych. Dopiero w dalszej kolejności powinniśmy rozwijad temat, zadając pytania coraz bardziej szczegółowe. 16

17 Przy ustalaniu kolejności pytao w kwestionariuszu powinniśmy pamiętad że (4): Pytania otwarte powinny byd umieszczane na początku bądź na koocu bloków tematycznych kwestionariusza. Na początku ankiety umieszczamy takie pytania otwarte, na które chcemy uzyskad odpowiedzi w żaden sposób nieobciążone treścią kolejnych pytao. Jeśli natomiast pytanie otwarte ma nam umożliwid uzyskanie od badanych przemyślanych odpowiedzi podsumowujących jakiś obszar tematyczny powinniśmy umieścid takie pytanie na koocu odpowiedniego bloku pytao. 17

18 Przy ustalaniu kolejności pytao w kwestionariuszu powinniśmy pamiętad że (5): Pytania dotyczące cech demograficznych respondenta powinny byd umieszczone na samym koocu kwestionariusza w specjalnej sekcji ankiety o nazwie metryczka. 18

19 Zasady skalowania pytao w kwestionariuszu W każdej ankiecie istnieją trzy podstawowe rodzaje pytao: pytania zamknięte, pytania półotwarte pytania otwarte. 19

20 Istnieją trzy podstawowe powody dla których powinniśmy ograniczyd do niezbędnego minimum stosowanie pytao otwartych w naszym kwestionariuszu: 1. Analiza odpowiedzi na pytania otwarte jest bardzo czaso- i pracochłonna, 2. Odpowiedzi udzielone na pytania otwarte praktycznie nie mogą byd wykorzystane w analizie statystycznej 3. Większośd respondentów (jeśli nie są to profesjonaliści w danej dziedzinie i/lub osoby bardzo żywo zainteresowane tematem badao) mając do czynienia z pytaniami otwartymi udzieli najbardziej prostych i trywialnych odpowiedzi, co znacznie ogranicza ich użytecznośd. 20

21 Typowymi pytaniami otwartymi są pytania o ocenę największych wad i największych zalet przedmiotu badao. Np.: P.11 Jakie są Pana(-i) zdaniem trzy najważniejsze zalety nauczania w trybie e- learning? Proszę wykorzystać wolne pole poniżej do udzielenia odpowiedzi

22 Pytania półotwarte Pytania półotwarte to pytania posiadające skalę złożoną z wariantów odpowiedzi, które zdaniem badacza będą pojawiały się najczęściej, oraz dodatkowo wyposażone w opcję Inne (jakie?), która umożliwia respondentom sformułowanie własnych odpowiedzi, jeśli wymienione wcześniej możliwości nie są jego zdaniem adekwatne. Pytania półotwarte są dobrą alternatywą dla niektórych pytao badawczych, bo ułatwiają analizę i zazwyczaj pozwalają stosowad częśd technik statystycznych w obróbce danych. 22

23 Poniżej znajduje się przykład pytania otwartego, które przy niewielkim wysiłku możemy zamienid w zdecydowanie bardziej praktyczne pytanie półotwarte. Pytanie otwarte P.1 Czym kieruje się Pan(i) wybierając sklep z elektroniką użytkową w którym dokonuje Pan(i) zakupów? W podane poniżej miejsce proszę wpisać maksymalnie trzy najważniejsze Pana(-i) zdaniem powody

24 Pytanie półotwarte P.1 Czym kieruje się Pan(i) wybierając sklep z elektroniką użytkową w którym dokonuje Pan(i) zakupów? Z poniższej listy proszę wybrać maksymalnie trzy najważniejsze Pana(-i) zdaniem powody. odległość / lokalizacja szerokość asortymentu / możliwość wyboru kwalifikacje sprzedawców ogólny poziom cen możliwość skorzystania z promocji komfort i atmosfera dokonywania zakupów możliwość wypróbowania sprzętu na miejscu wizerunek / reputacja sklepu przyzwyczajenie zakres usług dodatkowych (np. bezpłatny transport, możliwość zakupów na raty) Inne (jakie?)... 24

25 Rodzaje i cechy skal pomiarowych w pytaniach zamkniętych Skala Główne operacje arytmetyczne Zastosowania i przykłady Metody statystyki opisowej i indukcyjnej Nominalna Stwierdzenie równości i różności Klasyfikacja dwudzielna Klasyfikacja wielodzielna Numeracja nieuporządkowanych pozycji (grup) Liczebności i proporcje Frakcje i procenty Dominanta Testy nieparametryczne Porządkowa Stwierdzenie równości, różności, większości i mniejszości Przedziałowa Stwierdzenie równości przedziałów i równości różnic Numeracja uporządkowanych grup Rangi (pozycja na rynku, miary postaw, preferencje) Temperatura (C, R, F) Daty kalendarza Miary postaw Mediana Kwartale Korelacja rangowa Testy nieparametryczne Średnia arytmetyczna Odchylenie standardowe Stosunki korelacyjne Testy nieparametryczne Testy parametryczne Stosunkowa Stwierdzenie równości stosunków między wartościami skali Temperatura (K) Cechy rzeczy Wartości Cechy fizyczne człowieka Średnia geometryczna Średnia harmoniczna Testy nieparametryczne Testy parametryczne 25

26 Skala nominalna dwudzielna P.1 Czy wyjeżdżał Pan(-i) w ubiegłym roku na urlop? (Chodzi o wyjazd w na tydzień lub dłużej w celach wypoczynkowych poza miejsce zamieszkania) tak nie Jeśli odpowiedź brzmi tak proszę przejść do kolejnego pytania. Jeśli odpowiedź brzmi nie proszę przejść do metryczki. 26

27 Skala nominalna dwudzielna P.2 Gdzie spędził Pan(-i) ubiegłoroczny urlop? w Polsce zagranicą Skala nominalna wielodzielna P.3 Jakie środki transportu wykorzystał Pan(-i) wyjeżdżając na ubiegłoroczny urlop? (Proszę zaznaczyć wszystkie pasujące odpowiedzi) samochodem autobusem rowerem osobowym pociągiem samolotem statkiem inne (jakie?)... 27

28 M.1 Płeć kobieta Skala nominalna dwudzielna mężczyzna 28

29 Dwie podstawowe zasady tworzenia poprawnych klasyfikacji na skali nominalnej Poprawna klasyfikacja powinna byd rozłączna i wyczerpująca. Klasyfikacja jest rozłączna wtedy gdy dany wariant odpowiedzi możemy przypisad tylko do jednej klasy (nie może byd tak, że mamy problem z zaznaczeniem odpowiedniego kwadracika bo naszą odpowiedz możemy jednocześnie zaliczyd do dwóch klas, które się na siebie nakładają). Klasyfikacja jest wyczerpująca gdy każdy z możliwych wariantów odpowiedzi możemy przypisad do którejś z klas, co oznacza, że lista zaproponowanych odpowiedzi jest kompletna i obejmuje wszystkie możliwe rozwiązania. 29

30 Przykład niepoprawnej klasyfikacji P.4 Gdzie spędził Pan(-i) ubiegłoroczny urlop? w górach nad morzem zagranicą Powyższa klasyfikacja jest nierozłączna, bo jeśli spędziliśmy urlop nad morzem za granicą nie wiemy czy mamy zakreślid odpowiedź 2 czy trzecią. Klasyfikacja jest niewyczerpująca, gdyż nie będziemy mieli żadnej opcji do zakreślenia, jeśli spędziliśmy urlop np. w mieście lub nad jeziorem. 30

31 Skala porządkowa Na skali porządkowej mierzone są zmienne będące wyrazem opinii respondentów na jakiś temat, tak jak np. w poniższym pytaniu: P.8 Czy podoba się Panu(-i) wystrój wnętrzna naszego sklepu? zdecydowanie raczej tak ani tak, ani raczej nie zdecydowanie tak nie nie Typowym przykładem cechy mierzonej na skali porządkowej jest często pojawiające się w metryczce pytanie o wykształcenie, przyjmujące poziomy: podstawowe, zawodowe, średnie i wyższe. O ile możemy z łatwością uszeregować poziomy wykształcenia do najniższego do najwyższego, nie możemy powiedzieć, że różnica pomiędzy wykształceniem zawodowym a średnim jest taka sama jak pomiędzy wykształceniem średnim i wyższym. Jeśli zamiast określeń słownych oznaczymy kolejne poziomy wykształcenia cyframi od 1 do 4, liczby informowały będą tylko o natężeniu wykształcenia stwierdzenie, że wykształcenie wyższe, oznaczone jako 4, jest dwa razy lepsze niż wykształcenie zawodowe (2) i cztery razy lepsze niż wykształcenie podstawowe byłoby błędem. 31

32 Ograniczenia skali porządkowej Zmiennych wyrażonych na skalach porządkowych nie można analizowad przy wykorzystaniu miar statystycznych opartych na średniej arytmetycznej, gdyż nie możemy liczyd średnich arytmetycznych, jeśli nie możemy przyjąd założenia o równych różnicach pomiędzy kolejnymi punktami na skali. W praktyce badao marketingowych przyjęło się jednak traktowad skale porządkowe jako skale wyższego rzędu (przedziałowe) jeśli mamy na tyle dużo punktów na skali, że ewentualne dysproporcje w różnicach pomiędzy kolejnymi wartościami przestają mied znaczenie. Zazwyczaj jeśli skala jest przynajmniej pięciopunktowa możemy już zastosowad techniki analityczne przewidziane dla skali przedziałowej. Opisana zasada odnosi się do skali wykorzystanej w poprzednim przykładzie, która jest właśnie pięciopunktowa. 32

33 Skala przedziałowa - cechy Jej cechą charakterystyczną jest posiadanie jednostki pomiarowej, w konsekwencji czego, różnice pomiędzy wartościami przedstawionymi na skali odpowiadają różnicom w intensywności mierzonej cechy. Pozwala to, oprócz szeregowania wartości od największej do najmniejszej, na porównanie różnic pomiędzy wartościami cechy. Można powiedzied, że różnica pomiędzy dwoma dowolnymi sąsiednimi wartościami na skali jest taka sama jak różnica pomiędzy każdą inną parą sąsiadujących wartości przedstawionych na tej skali. A zatem różnica pomiędzy liczbami 1 i 2 na skali jest taka sama jak różnica pomiędzy 2 i 3 oraz 3 i 4, czego nie moglibyśmy powiedzied w przypadku skali porządkowej. Przykładem skali przedziałowej jest pomiar temperatury dokonywany w stopniach Celsjusza lub Fahrenheita. W badaniach marketingowych za porządkowe uznawane są skale służące do pomiaru postaw i opinii, które posiadają dostatecznie dużo różnych dopuszczalnych wartości (zazwyczaj przyjmuje się, liczba punktów na skali powinna byd nie mniejsza niż 5) 33

34 Skala przedziałowa - przykład P. 14 Jak ocenia Pan(-i) przyjemność z jazdy posiadanym samochodem Ford Focus? Swoją opinię proszę wyrazić na skali od 1 do 10, gdzie 1 oznacza ocenę bardzo niską a 10 ocenę bardzo wysoką

35 Skala stosunkowa Posiada wszystkie właściwości skal niższego rzędu oraz naturalny punkt zerowy. Posiadanie naturalnego (a nie umownego, jak w przypadku poprzedniej skali) punktu zerowego sprawia, że cecha mierzona na skali stosunkowej nie może przyjmowad wartości ujemnych najniższą wartośd jaką może przyjąd jest zero. Praktyczną konsekwencją tej właściwości jest możliwośd mówienia o tym ile razy jedna wartośd jest większa lub mniejsza niż dowolna inna wartośd przedstawiona na tej samej skali. Przykładem skali stosunkowej jest skala Kelvina do pomiaru temperatury, gdyż posiada naturalny punkt zerowy równy -273 stopniom skali Celsjusza i temperatura nigdy nie może byd niższa niż zero absolutne na skali Kelvina. Jeśli temperatura jest wyrażona na skali Kelvina, możemy powiedzied, że temperatura jednego ciała jest np. dwa razy wyższa niż temperatura drugiego ciała nie moglibyśmy dokonywad tego typu porównao jeśli temperatura mierzona jest w stopniach Celsjusza lub Fahrenheita. W badaniach w zakresie nauk o zarządzaniu zmienne wyrażane na skalach stosunkowych nie pojawiają się zbyt często. Są to zazwyczaj pytania o cechy fizyczne badanych obiektów, np. wzrost lub masę ciała. Jedynym często pojawiającym się pytaniem, odpowiedzi na które mierzone są za pomocą tego typu skali, jest pytanie o poziom dochodów. Pamiętajmy więc, że analizując dane pochodzące z ankiet możemy powiedzied, że ktoś ma dochody o połowę wyższe niż inna osoba, ale już niedopuszczalne jest stwierdzenie, że czyjaś opinia na jakiś temat jest dwa razy lepsza niż pogląd wyrażony przez innego respondenta. 35

36 Przy konstruowaniu pytao zamkniętych powinniśmy wziąd pod uwagę następujące właściwości skal, które mogą rzutowad na jakośd dokonywanych za ich pomocą pomiarów: Liczba kategorii skali Parzysta lub nieparzysta liczba kategorii Skalowanie wymuszające lub niewymuszające 36

37 Liczba kategorii skali Określając liczbę kategorii skali powinniśmy uwzględnid planowane metody analizy danych oraz zdolnośd respondentów do udzielania odpowiedzi. Jeśli chcemy zastosowad metody statystyczne przewidziane dla skal przedziałowych do analizy danych przedstawionych na skali porządkowej musimy upewnid się, że skala ta liczy co najmniej 5 klas. Jeśli chcielibyśmy poznad bardzo szczegółowe opinie respondentów na dany temat możemy zastosowad nawet 10 kategorii. Ważne jest jednak abyśmy upewnili się, że respondenci potrafią w takim stopniu różnicowad poziom danego zjawiska jeśli posiadają małą wiedzę lub nie są zainteresowani badaniem, skala 10 stopniowa może byd nieodpowiednia, gdyż przypuszczalnie da dużo przypadkowych wyników, zwłaszcza w środkowym obszarze zmienności skali. Z drugiej strony przy badaniu ekspertów możliwe jest zastosowanie nawet 100 punktowej skali, gdyż eksperci powinni byd w stanie uzasadnid nawet jednopunktowe różnice w ocenach. 37

38 Parzysta lub nieparzysta liczba kategorii skali Przy nieparzystej liczbie kategorii skala posiada wartośd środkową, która jest wartością neutralną. Jeśli liczba kategorii jest parzysta nie ma wartości środkowej, a zatem wszystkie odpowiedzi będą albo pozytywne albo negatywne. Niektórzy badacze (w tym autor niniejszego opracowania) częściej skłaniają się do stosowania skal o parzystej liczbie kategorii, bez wartości środkowej. Przemawia za tym argumentacja, że tak naprawdę nie ma postaw idealnie neutralnych, a osoby które zaznaczają odpowiedzi środkowe, często robią z wygody, chcąc jak najszybciej skooczyd wypełnianie ankiety. Można powiedzied, że brak skali środkowej w wielu wypadkach zmusza ankietowanych do większego zastanowienia przy odpowiadaniu na pytania kwestionariusza. Ostateczna decyzja o tym czy stosowad wartośd środkową czy też nie zależy oczywiście od badacza i od jego oceny badanej cechy. Poniżej znajdują się przykłady skali z parzystą i nieparzystą liczbą kategorii. 38

39 Skala porządkowa z parzystą liczbą kategorii P.6 Czy byłby Pan(-i) skłonny podjąć nową pracę w formie telepracy? Proszę przyjąć założenie, że nowa telepraca dawałaby Panu(-i) podobny poziom dochodów, jaki uzyskuje Pan(-i) w obecnym miejscu zatrudnienia. Zdecydowanie tak Tak Raczek tak Raczej nie Nie Zdecydowanie nie Skala porządkowa z nieparzystą liczbą kategorii P.6 Czy byłby Pan(-i) skłonny podjąć nową pracę w formie telepracy? Proszę przyjąć założenie, że nowa telepraca dawałaby Panu(-i) podobny poziom dochodów, jaki uzyskuje Pan(-i) w obecnym miejscu zatrudnienia. Zdecydowanie tak Tak Raczek tak Ani tak, ani nie Raczej nie Nie Zdecydowanie nie 39

40 Skalowanie wymuszające lub niewymuszające Cechą charakterystyczną skali wymuszającej jest to, że respondent nie ma do dyspozycji odpowiedzi nie mam zdania lub nie wiem. Wymuszający charakter skali polega więc na tym, że badany musi zająd stanowisko w jakiejś sprawie gdyż nie może usprawiedliwid się niewiedzą lub brakiem doświadczenia. Stosowanie tego typ skalowania jest uzasadnione tylko wtedy, gdy jesteśmy pewni, że nie będzie respondentów, którzy nie będą mogli udzielid odpowiedzi na dane pytanie. Powinniśmy pamiętad aby nie umieszczad odpowiedzi nie wiem na środku skali, gdyż częśd respondentów na pewno pomyli się i zaznaczy nie wiem jako odpowiedź neutralną (jedynym wyjątkiem jest pytanie o prawdopodobieostwo jakiegoś zachowania, np. zakupu telewizora wtedy nie wiem jest rzeczywiście wartością neutralną ). Odpowiedź nie wiem powinniśmy umieszczad jako skrajną prawą (w ostateczności skrajną lewą) kategorię skali. 40

41 Niepoprawne umieszczenie odpowiedzi nie wiem na skali pomiarowej P.3 Jak oceniasz aktualną sytuację gospodarczą w kraju? zdecydowanie pozytywnie raczej pozytywnie nie wiem zdecydowanie negatywnie raczej negatywnie Poprawne umieszczenie odpowiedzi nie wiem na skali pomiarowej P.3 Jak oceniasz aktualną sytuację gospodarczą w kraju? zdecydowanie pozytywnie raczej pozytywnie raczej negatywnie zdecydowanie negatywnie nie wiem 41

42 Skale złożone skala porównywania parami Jak wskazuje nazwa, w przypadku skali porównania parami respondentowi przedstawiana jest seria badanych obiektów połączonych w pary. Za każdym razem badanym musi wybrad, który z pary obiektów preferuje bardziej ze względu na podane kryterium. Respondent może np. zaznaczyd, że chętniej robi zakupy w hipermarkecie Geant niż w Tesco, że chętniej używa pasty Colgate niż Blend a Med, albo że częściej jada w KFC niż McDonald s. Skalę porównania parami można zastosowad jeśli liczba porównywanych obiektów nie jest zbyt duża (np. około 5). Przy większej liczbie porównao, pytanie to staje się zbyt czasochłonne i uciążliwe w stosowaniu. 42

43 Przykład W poniższej tabeli zaprezentowano 10 par wielko-powierzchniowych sklepów. Proszę określić, w którym ze sklepów dla każdej z wymienionych par lubi Pan(i) bardziej robić zakupy. Proszę o wstawienie cyfry 1 jeśli bardziej preferowany jest sklep znajdujący się u szczytu danej kolumny, lub 0, gdy woli Pan(i) robić zakupy w sklepie, którego nazwę umieszczono na początku rzędu. Carefour Geant Tesco Real Hipernova Carefour X Geant 1 X Tesco 0 0 X 0 0 Real X 0 Hipernova X Razem

44 Skale złożone skala rang Najbardziej popularną i użyteczną ze skal złożonych jest skala rang. Stosując skalę rang prezentujemy respondentowi listę obiektów, prosząc go o uporządkowanie ich od najbardziej do najmniej preferowanego z punktu widzenia jakiegoś kryterium. Skala rang najlepiej sprawdza się, gdy liczba obiektów jest nie większa niż 10. Przy dłuższej liście respondent może mied problemy z ustaleniem kolejności obiektów, które znajdują się w środku hierarchii preferencji, stąd też rangi o wartościach zbliżonych do średnich mogą byd nadane w sposób przypadkowy. Skala rang jest najczęściej stosowana do badania stopnia preferencji marek lub atrybutów. 44

45 Oto lista cech samochodu, do których może Pan(i) przywiązywać mniejszą lub większą wagę. Proszę uszeregować podane cechy według ich ważności, cesze najistotniejszej nadając numer 1, a drugiej w kolejności przypisując 2. Pozostałe numery proszę przyporządkować mniej ważnym cechom, wśród których najmniej istotna powinna mieć numer 10. Proszę pamiętać, że numery nie mogą się powtarzać. Marka Cena Kolor Łatwość prowadzenia Moc silnika Prędkość Przyspieszenie Pojemność bagażnika Zużycie paliwa Komfort jazdy 45

46 Skale złożone skala stałej sumy punktów W przypadku skali stałej sumy punktów respondenci proszeni są o rozmieszczenie pewnej liczby jednostek, takich jak np. punkty, dolary, żetony, pomiędzy pewien zbiór obiektów, według podanych kryteriów. Na przykład respondenci mogą byd poproszeni o rozmieszczenie 100 punktów pomiędzy różne atrybuty mydła, w taki sposób, aby oddad wagę jaką przypisują do poszczególnych cech. Opisywana skala pozwala w sposób precyzyjny określid hierarchię porównywanych obiektów, jednak sprawdza się ona najlepiej jeśli badane osoby dysponują dostatecznie dużą wiedzą i doświadczeniem, tak aby zauważad subtelne różnice wśród ocenianych obiektów i byd w stanie wyrazid je poprzez drobne różnice w liczbie przypisanych punktów. Jeśli respondenci są laikami lub nie są zbyt zainteresowane tematem badao, uzyskane wyniki mogą byd przypadkowe i lepiej byłoby w takiej sytuacji zastosowad inną mniej precyzyjną - metodę pomiaru (np. skalę rang). 46

47 Przykład Proszę podzielić 100 punktów pomiędzy wymienione poniżej atrybuty mydła, tak aby podział punktów odzwierciedlał to, w jakim stopniu ważna jest dla Pana(i) dana cecha przy wyborze mydła.... Łagodne działanie... Zapach... Pienistość... Kolor... Właściwości nawilżające... Cena... Działanie antybakteryjne... Opakowanie... Zdolności myjące... Marka 47

48 Skale złożone skala Liekerta Skala Likerta jest skuteczną, szeroko stosowaną i skuteczną metodą pomiaru opinii i postaw respondentów. W swojej najbardziej klasycznej postaci składa się z serii pozytywnych twierdzeo na temat przedmiotu badania. Każdemu twierdzeniu towarzyszy osobna skala indywidualna, na której respondenci mogą wyrazid w jakim stopniu zgadzają się lub też nie zgadzają się z treścią przedstawionego twierdzenia. Skale indywidualne zastosowane w skali Likerta do pomiaru akceptacji poszczególnych twierdzeo mają zazwyczaj pięd kategorii. Istnieje wiele wariantów skal złożonych pochodnych skali Likerta. Charakteryzują się one różnym sposobem sformułowania twierdzeo poddanych ocenie oraz inaczej opisanymi kategoriami służącymi do pomiaru opinii respondentów (patrz przykłady). 48

49 Przykład (klasyczna skala Likerta) Poniżej podano szereg twierdzeń na temat sklepu Media Markt. Proszę podać w jakim stopniu zgadza się Pan(-i) z poszczególnymi twierdzeniami. Ceny w MediaMarktcie są zazwyczaj niższe niż w innych sklepach w Szczecinie. Zdecydowanie tak Raczej tak Ani tak, ani nie Raczej nie Zdecydowanie nie Nie wiem Pracownicy MediaMarktu są grzeczni. Pracownicy MediaMarktu są kompetentni. Pracownicy Mediamarktu chętnie udzielają pomocy. W MediaMarkcie panuje miła atmosfera. Zakupy robi się tu przyjemnie. Zakupy w MediaMarkcie można zrobić szybko i sprawnie, bez konieczności stania w długich kolejkach przy kasach. Często można tu skorzystać z bardzo atrakcyjnych promocji. Mediamarkt oferuje bardzo bogaty zestaw usług dodatkowych. Oferowany zakres usług dodatkowych jest w pełni zadowalający. MediaMarkt oferuje największy wybór towarów z dziedziny elektroniki użytkowej i AGD w Szczecinie. 49

50 Przykład (skale złożone pochodne skali Likerta) P.13 Jak często odmowa udzielenia rabatu w sytuacjach takich jak opisane poniżej sprawia, że rezygnuje Pan(i) z zakupów? Zawsze Często Czasami Rzadko Nigdy Nie wiem Kupuję większą liczbę sztuk danego towaru. Dokonuję zakupu o znacznej wartości W innych sklepach dany towar jest właśnie sprzedawany po promocyjnych cenach. Kupowany towar jest ostatnim egzemplarzem. Kupowany towar jest lekko zabrudzony lub zarysowany. Kupowany towar jest lekko uszkodzony. 50

51 P.14 W jakich sytuacjach negocjowałby Pan(i) przyznanie dodatkowego rabatu? Zdecydowanie tak Raczej tak Ani tak, ani nie Raczej nie Zdecydowanie nie Kupuję większą liczbę sztuk danego towaru. Dokonuję zakupu o znacznej wartości W innych sklepach dany towar jest właśnie sprzedawany po promocyjnych cenach. Nie wiem Kupowany towar jest ostatnim egzemplarzem. Kupowany towar jest lekko zabrudzony lub zarysowany. Kupowany towar jest lekko uszkodzony. 51

52 P.15 Jak ważne są dla Pana(i) następujące usługi dodatkowe dostępne na terenie sklepu? Bardzo ważne Ważne Raczej ważne Raczej nieważne Nieważne Zupełnie nieważne Nie wiem Bezpłatny transport zakupionych towarów Bezpłatna instalacja zakupionych towarów Bezpłatna instalacja oprogramowania i części komputerowych Wywoływanie filmów i zdjęć Możliwość wypróbowania sprzętu na miejscu Możliwość wykonania napraw 52

Przyjmuje dowolne wartości z określonego przedziału (skończonego lub nie). Zmienne ciągłe: wzrost, czas rozwiązana testu, kwota dochodu

Przyjmuje dowolne wartości z określonego przedziału (skończonego lub nie). Zmienne ciągłe: wzrost, czas rozwiązana testu, kwota dochodu cecha (właściwość), którą posiadają jednostki badanej zbiorowości, przyjmującą co najmniej dwie wartości. Zmienna to właściwość pod względem której elementy zbioru różnią się między sobą Przyjmuje dowolne

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

Przyjmuje dowolne wartości z określonego przedziału (skończonego lub nie). Zmienne ciągłe: wzrost, czas rozwiązana testu, kwota dochodu

Przyjmuje dowolne wartości z określonego przedziału (skończonego lub nie). Zmienne ciągłe: wzrost, czas rozwiązana testu, kwota dochodu cecha (właściwość), którą posiadają jednostki badanej zbiorowości, przyjmującą co najmniej dwie wartości. Zmienna to właściwość pod względem której elementy zbioru różnią się między sobą Przyjmuje dowolne

Bardziej szczegółowo

Porównywanie populacji

Porównywanie populacji 3 Porównywanie populacji 2 Porównywanie populacji Tendencja centralna Jednostki (w grupie) według pewnej zmiennej porównuje się w ten sposób, że dokonuje się komparacji ich wartości, osiągniętych w tej

Bardziej szczegółowo

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część populacji, którą podaje się badaniu statystycznemu

Bardziej szczegółowo

Analiza danych ankietowych. Wykład 1. Projekt badawczy. Rodzaje danych ankietowych. Jerzy Legut

Analiza danych ankietowych. Wykład 1. Projekt badawczy. Rodzaje danych ankietowych. Jerzy Legut Analiza danych ankietowych Wykład Projekt badawczy. Rodzaje danych ankietowych Jerzy Legut Etapy projektu badawczego. Zdefiniowanie celu badań. Określenie grupy docelowej 3. Wybór metody badań 4. Projekt

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

Analiza danych ankietowych. Wykład 1. Projekt badawczy. Rodzaje danych ankietowych. Jerzy Legut

Analiza danych ankietowych. Wykład 1. Projekt badawczy. Rodzaje danych ankietowych. Jerzy Legut Analiza danych ankietowych Wykład Projekt badawczy. Rodzaje danych ankietowych Jerzy Legut Etapy projektu badawczego. Zdefiniowanie celu badań. Określenie grupy docelowej 3. Wybór metody badań 4. Projekt

Bardziej szczegółowo

2A. Który z tych wzorów jest dla P. najważniejszy? [ANKIETER : zapytać tylko o te kategorie, na które

2A. Który z tych wzorów jest dla P. najważniejszy? [ANKIETER : zapytać tylko o te kategorie, na które 1. Gdyby miał P. urządzać mieszkanie, to czy byłoby dla P. wzorem [ANKIETER odczytuje wszystkie opcje, respondent przy każdej z nich odpowiada tak/nie, rotacja] 1.1 To, jak wyglądają mieszkania w serialach,

Bardziej szczegółowo

Temat: Badania ankietowe projektowanie kwestionariusza ankietowego

Temat: Badania ankietowe projektowanie kwestionariusza ankietowego Temat: Badania ankietowe projektowanie kwestionariusza ankietowego Badania ankietowe - metoda gromadzenia informacji pierwotnych przez zbieranie odpowiedzi na przygotowane uprzednio pytania, zadawane wybranym

Bardziej szczegółowo

Graficzna prezentacja danych statystycznych

Graficzna prezentacja danych statystycznych Szkolenie dla pracowników Urzędu Statystycznego nt. Wybrane metody statystyczne w analizach makroekonomicznych Katowice, 12 i 26 czerwca 2014 r. Dopasowanie narzędzia do typu zmiennej Dobór narzędzia do

Bardziej szczegółowo

Sprowadzenie rzeczywistości do pewnych jej elementów określanych jako zmienne i stałe, razem z relacjami, jakie między tymi elementami zachodzą.

Sprowadzenie rzeczywistości do pewnych jej elementów określanych jako zmienne i stałe, razem z relacjami, jakie między tymi elementami zachodzą. Model: Sprowadzenie rzeczywistości do pewnych jej elementów określanych jako zmienne i stałe, razem z relacjami, jakie między tymi elementami zachodzą. Odwzorowanie rzeczywistości poprzez definiowanie

Bardziej szczegółowo

RAPORT Z BADANIA ANKIETOWEGO NA TEMAT WPŁYWU CENY CZEKOLADY NA JEJ ZAKUP. Katarzyna Szady. Sylwia Tłuczkiewicz. Marta Sławińska.

RAPORT Z BADANIA ANKIETOWEGO NA TEMAT WPŁYWU CENY CZEKOLADY NA JEJ ZAKUP. Katarzyna Szady. Sylwia Tłuczkiewicz. Marta Sławińska. RAPORT Z BADANIA ANKIETOWEGO NA TEMAT WPŁYWU CENY CZEKOLADY NA JEJ ZAKUP Katarzyna Szady Sylwia Tłuczkiewicz Marta Sławińska Karolina Sugier Badanie koordynował: Dr Marek Angowski Lublin 2012 I. Metodologia

Bardziej szczegółowo

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

Badania sondażowe. Wprowadzenie. Agnieszka Zięba. Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa Badania sondażowe Wprowadzenie Agnieszka Zięba Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa 1 Zasady zaliczenia części Badania sondażowe: 3 prace zaliczeniowe wysyłane

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

Jak tworzyd filtry? W jaki sposób odbywa się filtrowanie w systemie pokaż/ukryj pytania?

Jak tworzyd filtry? W jaki sposób odbywa się filtrowanie w systemie pokaż/ukryj pytania? Jak tworzyd filtry? Spis treści O czym warto pamiętad przed stworzeniem pytania filtrującego:... 1 Warunki badawcze... 2 Definicja elementów filtru... 3 Tworzenie filtrów dla pytao prostych... 4 Tworzenie

Bardziej szczegółowo

ŹRÓDŁA INFORMACJI O RYNKU. Dane pierwotne Dane wtórne

ŹRÓDŁA INFORMACJI O RYNKU. Dane pierwotne Dane wtórne ŹRÓDŁA INFORMACJI O RYNKU Dane pierwotne Dane wtórne 2 Dane wtórne to wszelkie informacje istniejące, zaczerpnięte z opublikowanych źródeł - czyli wykorzystanie istniejących już wyników wcześniej prowadzonych

Bardziej szczegółowo

Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1)

Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1) Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1) Wprowadzenie W przypadku danych mających charakter liczbowy do ich charakterystyki można wykorzystać tak zwane STATYSTYKI OPISOWE. Za pomocą statystyk opisowych można

Bardziej szczegółowo

Analiza struktury i przeciętnego poziomu cechy

Analiza struktury i przeciętnego poziomu cechy Analiza struktury i przeciętnego poziomu cechy Analiza struktury Pod pojęciem analizy struktury rozumiemy badanie budowy (składu) określonej zbiorowości, lub próby, tj. ustalenie, z jakich składa się elementów

Bardziej szczegółowo

ANALIZA DANYCH PIERWOTNYCH mgr Małgorzata Kromka

ANALIZA DANYCH PIERWOTNYCH mgr Małgorzata Kromka ANALIZA DANYCH PIERWOTNYCH mgr Małgorzata Kromka Wprowadzenie do SPSS PRACA SOCJALNA Rok 1 Czym jest SPSS? SPSS to bardzo rozbudowany program. Pozwala sprawnie pracować ze zbiorami danych, analizować własne

Bardziej szczegółowo

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2)

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2) Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2) Wprowadzenie Na poprzednim wykładzie wprowadzone zostały statystyki opisowe nazywane miarami położenia (średnia, mediana, kwartyle, minimum i maksimum, modalna oraz

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2 STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład Parametry przedziałowe rozkładów ciągłych określane na podstawie próby (przedziały ufności) Przedział ufności dla średniej s X t( α;n 1),X + t( α;n 1) n s n t (α;

Bardziej szczegółowo

Gospodarka o obiegu zamkniętym wobec eko- innowacji i zrównoważonego rozwoju regionu

Gospodarka o obiegu zamkniętym wobec eko- innowacji i zrównoważonego rozwoju regionu Gospodarka o obiegu zamkniętym wobec eko- innowacji i zrównoważonego rozwoju regionu mgr Agnieszka Nowaczek KONFERENCJA NA TEMAT GOSPODARKI OBIEGU ZAMKNIĘTEGO W MIASTACH Zamość, 07.03.2018 r. Gospodarka

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA IV SEMESTR ALK (PwZ) STATYSTYKA OPISOWA RODZAJE CECH W POPULACJACH I SKALE POMIAROWE

STATYSTYKA IV SEMESTR ALK (PwZ) STATYSTYKA OPISOWA RODZAJE CECH W POPULACJACH I SKALE POMIAROWE STATYSTYKA IV SEMESTR ALK (PwZ) STATYSTYKA OPISOWA RODZAJE CECH W POPULACJACH I SKALE POMIAROWE CECHY mogą być: jakościowe nieuporządkowane - skala nominalna płeć, rasa, kolor oczu, narodowość, marka samochodu,

Bardziej szczegółowo

Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)

Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej) Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej) 1 Podział ze względu na zakres danych użytych do wyznaczenia miary Miary opisujące

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

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 6

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 6 STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 6 Metody sprawdzania założeń w analizie wariancji: -Sprawdzanie równości (jednorodności) wariancji testy: - Cochrana - Hartleya - Bartletta -Sprawdzanie zgodności

Bardziej szczegółowo

Badania ewaluacyjne ANKIETA KWESTIONARIUSZOWA 7 ZAJĘCIA

Badania ewaluacyjne ANKIETA KWESTIONARIUSZOWA 7 ZAJĘCIA Badania ewaluacyjne ANKIETA KWESTIONARIUSZOWA 7 ZAJĘCIA 08.12.2008 Kwestionariusz z 1880 roku ( ) Czy pracodawca względnie jego urzędnicy stosują wybiegi, żeby Was okpić z częś ęści zarobku? Tak Nie JeŜeli

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. Za pomocą analizy rzetelności skali i wspólczynnika Alfa- Cronbacha ustalić, czy pytania ankiety stanowią jednorodny zbiór.

Zadanie 1. Za pomocą analizy rzetelności skali i wspólczynnika Alfa- Cronbacha ustalić, czy pytania ankiety stanowią jednorodny zbiór. L a b o r a t o r i u m S P S S S t r o n a 1 W zbiorze Pytania zamieszczono odpowiedzi 25 opiekunów dzieci w wieku 8. lat na następujące pytania 1 : P1. Dziecko nie reaguje na bieżące uwagi opiekuna gdy

Bardziej szczegółowo

Przygotowanie danych

Przygotowanie danych 2 Przygotowanie danych 2 Przygotowanie danych Przed opracowaniem statystycznym należy uporządkować dane. Czynność ta ułatwia opracowywanie danych. Od czasu, kiedy pojawiły się komputery, procedury porządkowania

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

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

A N K I E T A. Zalety i wady ankiety. wielka możliwość nieszczerych odpowiedzi przy posyłaniu ankiet pocztą wiele z nich nie wraca

A N K I E T A. Zalety i wady ankiety. wielka możliwość nieszczerych odpowiedzi przy posyłaniu ankiet pocztą wiele z nich nie wraca A N K I E T A 1 Badania ankietowe stosuje się najczęściej w celu szybkiego przebadania bardzo licznych populacji. Jest to najbardziej oszczędny sposób zbierania danych. 2 Zalety i wady ankiety zalety wady

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Podstawowe pojęcia: populacja (zbiorowość statystyczna), jednostka statystyczna, próba. Cechy: ilościowe (mierzalne),

Statystyka. Podstawowe pojęcia: populacja (zbiorowość statystyczna), jednostka statystyczna, próba. Cechy: ilościowe (mierzalne), Statystyka zbiór przetworzonych i zsyntetyzowanych danych liczbowych, nauka o ilościowych metodach badania zjawisk masowych, zmienna losowa będąca funkcją próby. Podstawowe pojęcia: populacja (zbiorowość

Bardziej szczegółowo

Człowiek najlepsza inwestycja RAPORT Z BADAO. Wyniki BBIAS w Rzeszowie. dla Urzędu Miasta w Rzeszowie, Rzeszów, wrzesieo 2011 r. EGZEMPLARZ BEZPŁATNY

Człowiek najlepsza inwestycja RAPORT Z BADAO. Wyniki BBIAS w Rzeszowie. dla Urzędu Miasta w Rzeszowie, Rzeszów, wrzesieo 2011 r. EGZEMPLARZ BEZPŁATNY Człowiek najlepsza inwestycja RAPORT Z BADAO POZIOM SATYSFAKCJI KLIENTÓW KORZYSTAJĄCYCH Z USŁUG ŚWIADCZONYCH PRZEZ URZĄD MIASTA RZESZOWA Wyniki BBIAS w Rzeszowie dla Urzędu Miasta w Rzeszowie, Rzeszów,

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

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

4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału

4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału 4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału Zebrany i pogrupowany materiał badawczy należy poddać analizie statystycznej w celu dokonania pełnej i szczegółowej charakterystyki interesujących badacza

Bardziej szczegółowo

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa 1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa Dystrybuantą zmiennej losowej X nazywamy prawdopodobieństwo przyjęcia przez zmienną losową X wartości mniejszej od x, tzn. F (x) = P [X < x]. 1. dla zmiennej losowej

Bardziej szczegółowo

Raport z badań preferencji licealistów

Raport z badań preferencji licealistów Raport z badań preferencji licealistów Uniwersytet Jagielloński 2011 Raport 2011 1 Szanowni Państwo, definiując misję naszej uczelni napisaliśmy, że Zadaniem Uniwersytetu było i jest wytyczanie nowych

Bardziej szczegółowo

WYKRESY SPORZĄDZANE W UKŁADZIE WSPÓŁRZĘDNYCH:

WYKRESY SPORZĄDZANE W UKŁADZIE WSPÓŁRZĘDNYCH: WYKRESY SPORZĄDZANE W UKŁADZIE WSPÓŁRZĘDNYCH: Zasada podstawowa: Wykorzystujemy możliwie najmniej skomplikowaną formę wykresu, jeżeli to możliwe unikamy wykresów 3D (zaciemnianie treści), uwaga na kolory

Bardziej szczegółowo

Badania eksperymentalne

Badania eksperymentalne Badania eksperymentalne Analiza CONJOINT mgr Agnieszka Zięba Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa Najpopularniejsze sposoby oceny wyników eksperymentu w schematach

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

W kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów:

W kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów: Na dzisiejszym wykładzie omówimy najważniejsze charakterystyki liczbowe występujące w statystyce opisowej. Poszczególne wzory będziemy podawać w miarę potrzeby w trzech postaciach: dla szeregu szczegółowego,

Bardziej szczegółowo

Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii. Zadanie 1.

Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii. Zadanie 1. Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii Zadanie 1. W potocznej opinii pokutuje przekonanie, że lepsi z matematyki są chłopcy niż dziewczęta. Chcąc zweryfikować tę opinię, przeprowadzono badanie w

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4 STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4 Inne układy doświadczalne 1) Układ losowanych bloków Stosujemy, gdy podejrzewamy, że może występować systematyczna zmienność między powtórzeniami np. - zmienność

Bardziej szczegółowo

32 Maraton Warszawski

32 Maraton Warszawski 32 Maraton Warszawski Raport z badania ankietowego opr. Anna Siwy-Hudowska Szkoła Wyższa Psychologii Społecznej w Warszawie Warszawa, 01.12.2010 CZĘŚĆ I. Dane metryczkowe uczestników wypełniających ankietę

Bardziej szczegółowo

Statystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski

Statystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski Literatura STATYSTYKA OPISOWA A. Aczel, Statystyka w Zarządzaniu, PWN, 2000 A. Obecny, Statystyka opisowa w Excelu dla szkół. Ćwiczenia praktyczne, Helion, 2002. A. Obecny, Statystyka matematyczna w Excelu

Bardziej szczegółowo

R-PEARSONA Zależność liniowa

R-PEARSONA Zależność liniowa R-PEARSONA Zależność liniowa Interpretacja wyników: wraz ze wzrostem wartości jednej zmiennej (np. zarobków) liniowo rosną wartości drugiej zmiennej (np. kwoty przeznaczanej na wakacje) czyli np. im wyższe

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41 Statystyka Wykład 4 Magdalena Alama-Bućko 13 marca 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca 2017 1 / 41 Na poprzednim wykładzie omówiliśmy następujace miary rozproszenia: Wariancja - to średnia arytmetyczna

Bardziej szczegółowo

Zadania ze statystyki, cz.6

Zadania ze statystyki, cz.6 Zadania ze statystyki, cz.6 Zad.1 Proszę wskazać, jaką część pola pod krzywą normalną wyznaczają wartości Z rozkładu dystrybuanty rozkładu normalnego: - Z > 1,25 - Z > 2,23 - Z < -1,23 - Z > -1,16 - Z

Bardziej szczegółowo

Podstawowe definicje statystyczne

Podstawowe definicje statystyczne Podstawowe definicje statystyczne 1. Definicje podstawowych wskaźników statystycznych Do opisu wyników surowych (w punktach, w skali procentowej) stosuje się następujące wskaźniki statystyczne: wynik minimalny

Bardziej szczegółowo

08. Normalizacja wyników testu

08. Normalizacja wyników testu 08. Normalizacja wyników testu q Pojęcie normy q Rodzaje norm q Znormalizowana skala ciągła ( z ) q Znormalizowane skale skokowe q Kryteria wyboru właściwej skali standardowej vpojęcie normy Norma -wzór,

Bardziej szczegółowo

Raport miesiąca: Polacy o zadowoleniu z zatrudnienia

Raport miesiąca: Polacy o zadowoleniu z zatrudnienia Raport miesiąca: Polacy o zadowoleniu z zatrudnienia Tym razem badania dotyczyły zadowolenia Polaków z pracy i otrzymywanego za nią wynagrodzenia. Pytaliśmy naszych respondentów o czynniki, które wpływają

Bardziej szczegółowo

Teoria Estymacji. Do Powyżej

Teoria Estymacji. Do Powyżej Teoria Estymacji Zad.1. W pewnym przedsiębiorstwie wylosowano niezależnie próbę 25 pracowników. Staż pracy (w latach) tych pracowników w 1996 roku był następujący: 37; 34; 0*; 5; 17; 17; 0*; 2; 24; 33;

Bardziej szczegółowo

nazwy czynności wykonywanych na wakacjach na wsi, w górach, nad jeziorem, nad morzem i w dużym mieście

nazwy czynności wykonywanych na wakacjach na wsi, w górach, nad jeziorem, nad morzem i w dużym mieście Wymagania edukacyjne j. niemiecki Klasa 3 Gimnazjum Zakresy tematyczne. Wakacje: nazwy kontynentów i ich mieszkańców nazwy czynności wykonywanych na wakacjach na wsi, w górach, nad jeziorem, nad morzem

Bardziej szczegółowo

BADANIA MARKETINGOWE

BADANIA MARKETINGOWE BADANIA MARKETINGOWE BADANIA MARKETINGOWE to gromadzenie i analizowanie informacji niezbędnych do podejmowania decyzji rynkowych w przedsiębiorstwie. Kryteria podziału badań marketingowych: 1.Charakter

Bardziej szczegółowo

Zadanie 9: Oferta edukacyjna na nowej specjalności Pomiary technologiczne i biomedyczne na kierunku Elektrotechnika, WEAIiE

Zadanie 9: Oferta edukacyjna na nowej specjalności Pomiary technologiczne i biomedyczne na kierunku Elektrotechnika, WEAIiE Zadanie 9: Oferta edukacyjna na nowej specjalności Pomiary technologiczne i biomedyczne na kierunku Elektrotechnika, WEAIiE W ramach zadania nr 9 pt. Utworzenie nowej specjalności Pomiary technologiczne

Bardziej szczegółowo

KOMUNIKATzBADAŃ. Oczekiwania dochodowe Polaków NR 158/2015 ISSN

KOMUNIKATzBADAŃ. Oczekiwania dochodowe Polaków NR 158/2015 ISSN KOMUNIKATzBADAŃ NR 158/2015 ISSN 2353-5822 Oczekiwania dochodowe Polaków Przedruk i rozpowszechnianie tej publikacji w całości dozwolone wyłącznie za zgodą CBOS. Wykorzystanie fragmentów oraz danych empirycznych

Bardziej szczegółowo

Problemy metodologiczne i organizacyjne w badaniach dotyczących kobiet. Halina Sobocka Szczapa Instytut Pracy i Spraw Socjalnych

Problemy metodologiczne i organizacyjne w badaniach dotyczących kobiet. Halina Sobocka Szczapa Instytut Pracy i Spraw Socjalnych Problemy metodologiczne i organizacyjne w badaniach dotyczących kobiet Halina Sobocka Szczapa Instytut Pracy i Spraw Socjalnych Metody badao Badania ilościowe (wywiady kwestionariuszowe, ankiety, analiza

Bardziej szczegółowo

4. Postęp arytmetyczny i geometryczny. Wartość bezwzględna, potęgowanie i pierwiastkowanie liczb rzeczywistych.

4. Postęp arytmetyczny i geometryczny. Wartość bezwzględna, potęgowanie i pierwiastkowanie liczb rzeczywistych. Jarosław Wróblewski Matematyka dla Myślących, 008/09. Postęp arytmetyczny i geometryczny. Wartość bezwzględna, potęgowanie i pierwiastkowanie liczb rzeczywistych. 15 listopada 008 r. Uwaga: Przyjmujemy,

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

Pozyskiwanie wiedzy z danych

Pozyskiwanie wiedzy z danych Pozyskiwanie wiedzy z danych dr Agnieszka Goroncy Wydział Matematyki i Informatyki UMK PROJEKT WSPÓŁFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW UNII EUROPEJSKIEJ W RAMACH EUROPEJSKIEGO FUNDUSZU SPOŁECZNEGO Pozyskiwanie wiedzy

Bardziej szczegółowo

Fabryka czekolady konkurs. Etap I

Fabryka czekolady konkurs. Etap I Fabryka czekolady konkurs. Etap I Wprowadzenie do konkursu Duże przedsiębiorstwo produkujące różne rodzaje czekolad i czekoladek zdecydowało się otworzyć fabrykę w Twoim mieście. Niestety właściciele fabryki

Bardziej szczegółowo

Statystyka opisowa. Wykład I. Elementy statystyki opisowej

Statystyka opisowa. Wykład I. Elementy statystyki opisowej Statystyka opisowa. Wykład I. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści Elementy statystyku opisowej 1 Elementy statystyku opisowej 2 3 Elementy statystyku opisowej Definicja Statystyka jest to nauka o

Bardziej szczegółowo

Operacjonalizacja zmiennych

Operacjonalizacja zmiennych Metodologia badań naukowych - wykład 2 Operacjonalizacja zmiennych Pojęcie zmiennej Definiowanie zmiennych w planie badania Mierzenie. Skale mierzenia Pojęcie wskaźnika. Dobór wskaźnika dla zmiennej Kryteria

Bardziej szczegółowo

Analizowana liczba ankiet: 207 (zasadniczo jeśli pod uwagę wzięto inną liczbę ankiet, to zostało to zasygnalizowane przy danym pytaniu)

Analizowana liczba ankiet: 207 (zasadniczo jeśli pod uwagę wzięto inną liczbę ankiet, to zostało to zasygnalizowane przy danym pytaniu) Raport przygotowała Komisja Dydaktyczna Samorządu Studentów Wydziału Zarządzania i Komunikacji Społecznej. ANKIETA Ankieta ma na celu zbadanie, jakości kształcenia na Uniwersytecie Jagiellońskim. Jest

Bardziej szczegółowo

Doświadczalnictwo leśne. Wydział Leśny SGGW Studia II stopnia

Doświadczalnictwo leśne. Wydział Leśny SGGW Studia II stopnia Doświadczalnictwo leśne Wydział Leśny SGGW Studia II stopnia Treści i efekty kształcenia Treści: Statystyka matematyczna, planowanie eksperymentu Efekty kształcenia: student potrafi opisywać zjawiska za

Bardziej szczegółowo

Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych

Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych Zad. 1 Średnia ocen z semestru letniego w populacji studentów socjologii w roku akademickim 2011/2012

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

Analiza ankiet końcowych

Analiza ankiet końcowych Analiza ankiet końcowych przeprowadzonych podczas realizacji projektu systemowego "Razem przeciw wykluczeniu społecznemu" realizowanego przy finansowym wsparciu Unii Europejskiej w ramach Europejskiego

Bardziej szczegółowo

Test U Manna-Whitneya : Test H Kruskala-Wallisa Test Wilcoxona

Test U Manna-Whitneya : Test H Kruskala-Wallisa Test Wilcoxona Nieparametryczne odpowiedniki testów T-Studenta stosujemy gdy zmienne mierzone są na skalach porządkowych (nie można liczyć średniej) lub kiedy mierzone są na skalach ilościowych, a nie są spełnione wymagania

Bardziej szczegółowo

( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:

( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie: ma postać y = ax + b Równanie regresji liniowej By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : xy b = a = b lub x Gdzie: xy = też a = x = ( b ) i to dane empiryczne, a ilość

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

Próba własności i parametry

Próba własności i parametry Próba własności i parametry Podstawowe pojęcia Zbiorowość statystyczna zbiór jednostek (obserwacji) nie identycznych, ale stanowiących logiczną całość Zbiorowość (populacja) generalna skończony lub nieskończony

Bardziej szczegółowo

SCENARIUSZ LEKCJI. TEMAT LEKCJI: Zastosowanie średnich w statystyce i matematyce. Podstawowe pojęcia statystyczne. Streszczenie.

SCENARIUSZ LEKCJI. TEMAT LEKCJI: Zastosowanie średnich w statystyce i matematyce. Podstawowe pojęcia statystyczne. Streszczenie. SCENARIUSZ LEKCJI OPRACOWANY W RAMACH PROJEKTU: INFORMATYKA MÓJ SPOSÓB NA POZNANIE I OPISANIE ŚWIATA. PROGRAM NAUCZANIA INFORMATYKI Z ELEMENTAMI PRZEDMIOTÓW MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZYCH Autorzy scenariusza:

Bardziej szczegółowo

mysurveylab.com Wprowadzenie do Internetowych Projektów Badawczych

mysurveylab.com Wprowadzenie do Internetowych Projektów Badawczych .com Wprowadzenie do Internetowych Projektów Badawczych 2010 7Points Sp. z o.o. Wszystkie prawa zastrzeżone. Internetowy projekt badawczy Witaj. Poniżej znajdziesz krótki przewodnik po internetowych projektach

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

Korelacja oznacza współwystępowanie, nie oznacza związku przyczynowo-skutkowego

Korelacja oznacza współwystępowanie, nie oznacza związku przyczynowo-skutkowego Korelacja oznacza współwystępowanie, nie oznacza związku przyczynowo-skutkowego Współczynnik korelacji opisuje siłę i kierunek związku. Jest miarą symetryczną. Im wyższa korelacja tym lepiej potrafimy

Bardziej szczegółowo

Pracownia Astronomiczna. Zapisywanie wyników pomiarów i niepewności Cyfry znaczące i zaokrąglanie Przenoszenie błędu

Pracownia Astronomiczna. Zapisywanie wyników pomiarów i niepewności Cyfry znaczące i zaokrąglanie Przenoszenie błędu Pracownia Astronomiczna Zapisywanie wyników pomiarów i niepewności Cyfry znaczące i zaokrąglanie Przenoszenie błędu Każdy pomiar obarczony jest błędami Przyczyny ograniczeo w pomiarach: Ograniczenia instrumentalne

Bardziej szczegółowo

Sprzedawcy o sobie Klienci o sprzedawcach R A P O R T Z B A D A N I A D L A P O L I S H N AT I O N A L S A L E S A W A R D S

Sprzedawcy o sobie Klienci o sprzedawcach R A P O R T Z B A D A N I A D L A P O L I S H N AT I O N A L S A L E S A W A R D S Sprzedawcy o sobie Klienci o sprzedawcach R A P O R T Z B A D A N I A D L A P O L I S H N AT I O N A L S A L E S A W A R D S Autorzy: Kuba Antoszewski, Olga Wagner, Paweł Wójcik 1 Warszawa, 23 października

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

Raport Końcowy z ewaluacji w projekcie: Droga do bezpiecznej służby

Raport Końcowy z ewaluacji w projekcie: Droga do bezpiecznej służby Raport Końcowy z ewaluacji w projekcie: Droga do bezpiecznej służby 1.10.2011-30.04.2013 WYKONAWCA: HABITAT SP. Z O.O. UL. 10 LUTEGO 37/5 GDYNIA SPIS TREŚCI Sprawozdanie z działań ewaluacyjnych... 3 1.

Bardziej szczegółowo

Czy Paczkomaty są EKO?

Czy Paczkomaty są EKO? Czy Paczkomaty są EKO? Raport z badań internetowych luty 2015 Czy Paczkomaty i ich użytkownicy są EKO? W ankiecie wzięły udział 2933 osoby. W tym 45% kobiet i 55% mężczyzn. Wśród ankietowanych są reprezentanci

Bardziej szczegółowo

Ankieta Ratusz. Gdynia wrzesieo październik 2010. Zespół Prasowy Urzędu Miasta Gdyni

Ankieta Ratusz. Gdynia wrzesieo październik 2010. Zespół Prasowy Urzędu Miasta Gdyni Ankieta Ratusz Gdynia wrzesieo październik 2010 Zespół Prasowy Urzędu Miasta Gdyni Spis treści: Spis treści... str. 1 Wstęp str. 2-3 Prezentacja graficzna.. str. 3-8 Analiza SWOT.. str. 9 Wnioski koocowe.

Bardziej szczegółowo

Typy zmiennych. Zmienne i rekordy. Rodzaje zmiennych. Graficzne reprezentacje danych Statystyki opisowe

Typy zmiennych. Zmienne i rekordy. Rodzaje zmiennych. Graficzne reprezentacje danych Statystyki opisowe Typy zmiennych Graficzne reprezentacje danych Statystyki opisowe Jakościowe charakterystyka przyjmuje kilka możliwych wartości, które definiują klasy Porządkowe: odpowiedzi na pytania w ankiecie ; nigdy,

Bardziej szczegółowo

RAPORT Z BADANIA SATYSFAKCJI KLIENTÓW KORZYSTAJĄCYCH Z USŁUG ŚWIADCZONYCH PRZEZ URZĄD MIASTA RZESZOWA

RAPORT Z BADANIA SATYSFAKCJI KLIENTÓW KORZYSTAJĄCYCH Z USŁUG ŚWIADCZONYCH PRZEZ URZĄD MIASTA RZESZOWA RAPORT Z BADANIA SATYSFAKCJI KLIENTÓW KORZYSTAJĄCYCH Z USŁUG ŚWIADCZONYCH PRZEZ URZĄD MIASTA RZESZOWA Rzeszów, sierpień 2016 r. Spis treści 1 PRZEDMIOT ZAMÓWIENIA ORAZ CEL BADAŃ... 3 2 METODOLOGIA... 5

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

Zadania ze statystyki cz.8. Zadanie 1.

Zadania ze statystyki cz.8. Zadanie 1. Zadania ze statystyki cz.8. Zadanie 1. Wykonano pewien eksperyment skuteczności działania pewnej reklamy na zmianę postawy. Wylosowano 10 osobową próbę studentów, których poproszono o ocenę pewnego produktu,

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

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

WYNIKI ANKIETY Elektroniczne szkolenie biblioteczne na platformie Moodle Biblioteki PWSZ w Nysie

WYNIKI ANKIETY Elektroniczne szkolenie biblioteczne na platformie Moodle Biblioteki PWSZ w Nysie WYNIKI ANKIETY Elektroniczne szkolenie biblioteczne na platformie Moodle Biblioteki PWSZ w Nysie Cel badania: zebranie opinii i spostrzeżeń na temat elektronicznego szkolenia bibliotecznego na platformie

Bardziej szczegółowo

1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel:

1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel: Wariancja z populacji: Podstawowe miary rozproszenia: 1 1 s x x x x k 2 2 k 2 2 i i n i1 n i1 Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel: 1 k 2 s xi x n 1 i1 2 Przykład 38,

Bardziej szczegółowo

WYNIKI ANKIETY Czy Biblioteka spełnia Twoje oczekiwania?

WYNIKI ANKIETY Czy Biblioteka spełnia Twoje oczekiwania? WYNIKI ANKIETY Czy Biblioteka spełnia Twoje oczekiwania? Cele badania: uzyskanie opinii na temat funkcjonowania Biblioteki PWSZ w Nysie. Struktura badania: anonimowa ankieta internetowa. Metodologia: wypełnienie

Bardziej szczegółowo

Badania marketingowe. Omówione zagadnienia

Badania marketingowe. Omówione zagadnienia Społeczna Wyższa Szkoła Przedsiębiorczości i Zarządzania kierunek: Zarządzanie Badania marketingowe Wykład 6 Opracowanie: dr Joanna Krygier 1 Omówione zagadnienia Rodzaje badań bezpośrednich Porównanie

Bardziej szczegółowo

Zajęcia nr VII poznajemy Rattle i pakiet R.

Zajęcia nr VII poznajemy Rattle i pakiet R. Okno główne Rattle wygląda następująco: Zajęcia nr VII poznajemy Rattle i pakiet R. Widzimy główne zakładki: Data pozwala odczytad dane z różnych źródeł danych (pliki TXT, CSV) i inne bazy danych. Jak

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja przypuszczeń odnoszących się do określonego poziomu cechy w zbiorowości (grupach) lub jej rozkładu w populacji generalnej,

Weryfikacja przypuszczeń odnoszących się do określonego poziomu cechy w zbiorowości (grupach) lub jej rozkładu w populacji generalnej, Szacownie nieznanych wartości parametrów (średniej arytmetycznej, odchylenia standardowego, itd.) w populacji generalnej na postawie wartości tych miar otrzymanych w próbie (punktowa, przedziałowa) Weryfikacja

Bardziej szczegółowo

ZASADY BUDOWANIA KWESTIONARIUSZA ANKIETY. Małgorzata Kromka Instytut Socjologii Uniwersytet Wrocławski

ZASADY BUDOWANIA KWESTIONARIUSZA ANKIETY. Małgorzata Kromka Instytut Socjologii Uniwersytet Wrocławski ZASADY BUDOWANIA KWESTIONARIUSZA ANKIETY Małgorzata Kromka Instytut Socjologii Uniwersytet Wrocławski KOLEJNOŚC PYTAŃ W KWESTIONARIUSZU Pytania powinny być ułożone w bloki tematyczne logiczną całość; Nie

Bardziej szczegółowo

Kontekstowe wskaźniki efektywności nauczania - warsztaty

Kontekstowe wskaźniki efektywności nauczania - warsztaty Kontekstowe wskaźniki efektywności nauczania - warsztaty Przygotowała: Aleksandra Jasińska (a.jasinska@ibe.edu.pl) wykorzystując materiały Zespołu EWD Czy dobrze uczymy? Metody oceny efektywności nauczania

Bardziej szczegółowo

Wynagrodzenia w sektorze publicznym w 2011 roku

Wynagrodzenia w sektorze publicznym w 2011 roku Wynagrodzenia w sektorze publicznym w 2011 roku Już po raz dziewiąty mamy przyjemność przedstawić Państwu podsumowanie Ogólnopolskiego Badania Wynagrodzeń (OBW). W 2011 roku uczestniczyło w nim ponad sto

Bardziej szczegółowo