Hlédik Erika Hlédik Erika Tel: Szoba: E II. 30

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Hlédik Erika Hlédik Erika Email: hledik.erika@kkfk.bgf.hu Tel: 467-7866 Szoba: E II. 30"

Átírás

1 Piackutatás Hlédik Erika Hlédik Erika Tel: Szoba: E II. 30

2 Piackutatás a tárgy t tematikája A marketing és piackutatási probléma meghatározása, a kutatási folyamat felvázolása A probléma-meghatározás folyamata, kutatási terv készítése A kvalitatív és kvantitatív kutatás közötti különbségek megismerése a kutatás céljai alapján Betekintés a különbözı kvalitatív és kvantitatív kutatási módszerekbe A különbözı mérési skálák és a kérdıívszerkesztés szabályainak megismerése Mintavétel és mintanagyság meghatározása A piackutatási eredmények értelmezése a statisztikai adatok alapján Kutatási jelentés, szóbeli prezentáció készítése Piackutatás /Hlédik Erika 2

3 Követelmények- szeminárium 3 Szemináriumi feladatok (60%): Mélyinterjú készítése és elemzése csoportokban kiadott guide alapján Kérdıíves adatfelvétel kiadott kérdıív és mintakeret alapján Kutatási terv készítés ZH (40%) a kötelezı irodalom, az elıadások, szeminárium anyaga Piackutatás /Hlédik Erika

4 Követelmények 4 Plusz pontok szerzésének lehetısége (min. 10 elıadáson való részvétel) a szemináriumi munkán elért pontszám 10%-kal növelhetı) Minimális elvárás min. 51 % elérése a minden szemináriumon kiadott feladat esetében, illetve minimum 51% teljesítése a Zh-n. KM: Vizsga a zh-n 66%-ot elért hallgatók esetében a vizsgajegy kiváltható a szemináriumokon szerzett pontszámmal. Egyébként a vizsga és a szemináriumi munka 50%-50%-os súllyal számít be a vizsgajegybe. Piackutatás /Hlédik Erika

5 Szakirodalom Kötelezı szakirodalom: Veres-Hoffmann - Kozák: Bevezetés a piackutatásba oldal Ajánlott: 1. N. K. Malhotra: Marketingkutatás, Mőszaki Könyvkiadó, Budapest, Earl Babbie: A társadalomtudományi kutatás gyakorlata, Balassi K., Budapest, Wendy Gordon Roy Langmaid: Kvalitatív piackutatás, HVG Sajtos László - Mitev Ariel: SPSS kutatási és adatelemzési kézikönyv, Alinea Kiadó, 2007 Piackutatás /Hlédik Erika 5

6 Hasznos linkek Piackutató szövetségek: Professzionális Piackutatók Szövetsége: Piackutatók Magyarországi Szövetsége : Legismertebb piackutató ügynökségek: AGB Nielsen: GFK Hungaria: Research International Hoffmann: Szonda Ipsos: TNS (Taylor Nelson Sofres): Szaklapok: Kreatív : Marketing&Média: Marketing & Menedzsment: Nemzetközi oldalak: ESOMAR: Piackutatás /Hlédik Erika 6

7 Hogyan indul a folyamat? El kell jutnom odáig, hogy kutatásra van szükségem Biztos, hogy szükséges primer kutatás? általában marketing probléma, -kérdés Költségek Mit szeretnék megtudni? kutatási igény Kivel? (= kutató cég kiválasztása) Milyen módszerrel? kutatási projekt Mennyi idı áll rendelkezésemre a döntésig? Piackutatás /Hlédik Erika

8 Jellemzı marketing-problémák, -kérdések, amelyek esetén piackutatásra van szükség 1. A marketing-munka szinte minden fázisához ill. mind a 4P-hez kapcsolódhat kutatás. Termék k (PRODUCT( PRODUCT): Piaci helyzet: Milyennek látnak minket az ügyfelek az adott piacon? Hogyan változott a márkám / díjcsomagjaim / szolgáltatásaim ismertsége az elmúlt idıszakban? Mennyire ismertek a versenytársak termékei? Új szolgáltatás / termék bevezetése: Egy konkrét szolgáltatás / termék-koncepció tesztelése a bevezetés elıtt (pl.: mennyire vonzó / mennyire kelti fel az ügyfelek érdeklıdését az új díjcsomag egy rövid leírás alapján? Érdekelné-e az ügyfeleimet, ha az utazásokon kívül az utasbiztosítást is az irodánál kötheti meg?). Újrapozícionálás: pl.: jó az nekünk, ha a diákok utazási irodájának tartanak bennünket, vagy szeretnénk ha a fiatal családok is utaznának velünk? Hogyan tegyük népszerőbbé férfi tusfürdınket?) Termékfejlesztés: Milyen szolgáltatásokat / tulajdonságokat hiányolnak / értékelnének leginkább a vásárlóim? Tényleg azokat a mobiltelefon funkciókat szeretnék használni, amelyeket én (a cég) fontosnak tartok? Piaci igények feltárása: ha pl. egy új szolgáltatás-területre szeretnénk belépni (pl.: egy kábeltelevízió szolgáltatónak eddig nem volt telefonszolgáltatása, de szeretne belépni erre a piacra, vagy egy utazási iroda repülıjegyek értékesítésével is foglalkozni kezd) Piackutatás /Hlédik Erika

9 Jellemzı marketing-problémák, -kérdések, amelyek esetén piackutatásra van szükség 2. Ár r (Price( Price) Ár-tesztelés: Milyen ár mellett lennének hajlandók a vásárlók áttérni egyik díjcsomagról a másikra? Melyik az a maximális ár, amit még hajlandóak kifizetni a magazinért? Mennyivel többet hajlandóak fizetni az elıfizetıim az extra szolgáltatásokért az alapdíjon felül? Hely (Place( Place) A szolgáltatások esetében döntı jelentıségő lehet a tevékenység folytatásának a helye: személyes kontaktus esetén (ügyfélszolgálati iroda, fodrászüzlet, bankfiók, autószerviz, étterem,..), telefonon (telefonos ügyfélszolgálat), vagy online ügyfélszolgálat. Telephelykutatás: Hol érdemes fiókot/éttermet/autószervizt nyitnom, hogy a szolgáltatásomat sokan, könnyen elérhessék? Piackutatás /Hlédik Erika

10 Jellemzı marketing-problémák, - kérdések, amelyek esetén piackutatásra van szükség 3. PROMOTION: Új reklámanyagok tesztelése: kreatív- ill. kreatív koncepció tesztelés Koncepció-tesztelés: pl. azt az irányt válasszuk, amelyik fı motívuma a bizalom, vagy azt, amelyiknek a mellékhatásmentesség? Kreatív-tesztelés: pl. a sapkás bácsit válasszuk a képre, vagy a nagymamát az unokával? Kommunikáció tesztelése: Megértik-e a vásárlók az üzenetünket? Message Recall Test-ek folyamatosan monitorozható Vállalati image: PR-téma Milyen a cég image-e a vásárlók szemében? Egyesülés után pl. különösen fontos lehet! A lista nem teljes: bármikor felmerülhet egy egyedi kérdés!

11 A piackutatás szerepe és helye a munkafolyamatban A piackutatás szerepe: Feltár Irányt mutat Segít a döntésben Visszajelzést ad piac megismerése pozícionálás, piaci rések meghatározása koncepció, termékfejlesztés, kreatív fejlesztés kampányhatékonyság A kutató segít, a kutatás eszköz, a kutatás információt ad A döntés viszont az ügyfél kezében van! Piackutatás /Hlédik Erika

12 A piackutatás szerepe és célja A piackutatás magába foglalja az információknak a feltárását, győjtését, elemzését és felhasználását. Egy másik megközelítés, ami alapján a piackutatás szerepét meghatározhatjuk az az, hogy a vezetés milyen célra használja azoknak eredményeit. A piackutatást általában Tervezésre - melyik marketinglehetıség ígéretes a cég számára, és melyik nem az Problémamegoldásra - olyan rövid- és hosszútávú döntésekre összpontosít, amelyeket a cégnek meg kell tennie a marketing mix részeiként Ellenırzésre használják - segít a vezetésnek megtalálni a problémát és megoldást javasolni A piackutatás fı célja, hogy információk győjtésével segítse a vezetık munkáját. Piackutatás /Hlédik Erika 12

13 Ki végez piackutatást? A cégek három fı típusa készít piackutatást: Gyártók és szolgáltatók Reklámügynökségek Piackutató ügynökségek 13 Piackutatás /Hlédik Erika

14 Köszönöm a figyelmet!

15 Piackutatás Hlédik Erika Hlédik Erika Tel: Szoba: E II. 30

16 A piackutatás folyamata

17 Piackutatás folyamata 3 Marketing probléma Konceptualizáció Kutatási módszer kiválasztása Populáció és a mintavétel Operacionalizálás Terepmunka Adatfeldolgozás, elemzés Kutatási jelentés Piackutatás /Hlédik Erika Forrás: Babbie,Társadalomkutatás gyakorlata

18 Konceptualizáci ció Konceptualizáci ció - Az a folyamat, amelynek során meghatározzuk, hogy az egyes kifejezéseken mit fogunk érteni. (pl. lojalitás) Az operacionalizálás során a változók méréséhez vezetı konkrét empirikus eljárásokat nevezzük meg. Mérés - Miként mérjük a vizsgált változókat? A mérés terjedelme (pl. egy sem) az elérendı precizitás meghatározása, mérési szint Kérdıívszerkesztés Piackutatás 4

19 Piackutatás osztályozása Piackutatás fajtái 5 szekunder primer Korábbi kutatások eredményeként másodkézbıl állnak rendelkezésre. A vállalat egy konkrét marketingprobléma megoldására elsıdlegesen győjtött információk. Piackutatás /Hlédik Erika

20 Piackutatás osztályozása 6 Piackutatás fajtái szekunder primer Belsı vállalati információk Külsı, hazai Megkérdezésen alapuló Teszt, kísérlet Megfigyelés Nemzetközi ON-LINE Piackutatás /Hlédik Erika

21 Piackutatás osztályozása 7 Piackutatás fajtái szekunder primer Belsı vállalati információk Kvalitatív Kvantitatív Külsı, hazai Nemzetközi ON-LINE Piackutatás /Hlédik Erika

22 Piackutat kutatás s céljac A kutatás célja lehet: Feltáró Leíró a probléma megismerése, döntési alternatívák vázolása» kvalitatív technikák esemény, helyzet leírása (piaci jellemzık, funkciók leírása, termékjellemzık leírása, célcsoport leírása)» megkérdezés és megfigyelés Magyarázó (ok-okozati) a marketingváltozók kapcsolatának meghatározása (miért)» kísérlet Piackutatás 8

23 Kutatási terv 9 Probléma meghatározása Szekunder kutatás Mintatervezés Kérdıívfejlesztés Adatgyőjtés módszere Adatfeldolgozás módja Piackutatás /Hlédik Erika Határidık, költségvetés

24 A kutatások osztályozása primer - szekunder egyedi (customized) - elıfizetéses (szindikált) fogyasztói piac - szervezeti piac (business to business) rendszeresség szerint folyamatos kutatás eseti, ad hoc kutatás tracking kutatás, szabályos idıközönként követjük a vizsgált változókat

25 A kutatási módszer kiválasztása A megkérdezés módszerelemei kommunikációs mód: személyes, telefonos, írásbeli, internetes sztenderdizálás foka: kötetlen, sztenderdizált tárgy: egy téma, több téma gyakoriság: egyszeri, ismételt, panel feljegyzési forma: személyes, mechanikus megkérdezettek: személyes, háztartás, vállalat, intézmény

26 Kommunikáció módja I. Személyes megkérdezés: hol: otthon, bevásárlóhely, utca,... papírral és tollal (PPI - paper and pencil interview) készül CAPI (Computer Assisted Personal Inteviewing) - laptopokkal + kérdezıbiztosi hibák csökkentése + gyors adatfeldolgozás + komplex kérésprogramok - technikai hibák - alkalmazás korlátozott célcsoportban

27 Kommunikáció módja II. Telefonos megkérdezések megfelelı telefonellátottság 60-70% rövidebb interjúk PPI CATI (Computer Assisted Telephone Inteviewing) +gyors, kevesebb hiba + a kérdezı ellenırizhetısége + speciális réteg elérhetı vele + nemzetközi kutatások - idıkorlát bemutatóanyagokat nem lehet használni magas beruházási költségek kapacitás

28 Kommunikáció módja III -IV. Írásbeli megkérdezés postai úton, postai panel (pl. újság olvasói, rádióhallgatottság) olcsó és gyors kemény kérdések - ellátottság, beszerzési szándék nehéz kontrollálni a kitöltı személyt merítési szint, emlékeztetı levelek Internetes megkérdezés , web (HTML)

29 Köszönöm a figyelmet!

30 Kvalitatív piackutatás Piackutatás elıadás 1

31 Tartalom Kvantitatív és kvalitatív kutatás Kvalitatív kutatási módszerek Mélyinterjú (részletesen) Fókuszcsoport (részletesen) Megfigyelés Konkrét kutatási példák Tartalomelemzés Esettanulmány 2 (1)

32 A piaci információkkal szemben támasztott követelmények A piackutatás s célja c és s feladatai: Pontos és s megbízhat zható informáci ciók k szolgáltat ltatása - a piacról - termékekr kekrıl, szolgáltat ltatásokról, jelenségekr gekrıl - tendenciákr król, eseményekr nyekrıl, a piac szereplıir irıl, összefüggésekrıl Elvárások: Relevancia 3 Teljesség Pontosság Idıszerőség Mérhetıség Gazdaságosság (1)

33 A kutatás megtervezése PROBLÉMA VAGY CÉL MEGFOGALMAZÁSA (+HIPOTÉZIS) SZEKUNDER KUTATÁS 4 T Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z A VIZSGÁLAT ELEMZÉSI EGYSÉGE: kik / mik az alanyok tervezett MINTAVÉTEL hogyan biztosítja a minta reprezentativitását A MÉRÉS: melyek a kutatás változói (dimenziók, fogalmak) hogyan definiálom ıket pontosan (konceptualizáció) hogyan teszem ıket mérhetıvé (operacionalizáció) a mérıeszköz bemutatása (konkrét kidolgozott kérdések / kérdéslista-vázlat) ADATGYŐJTÉSI TECHNIKÁK: kvalitatív és kvantitatív ADATGYŐJTÉS ÉS ELLENİRZÉS + ADATFELDOLGOZÁS adatok összegyőjtése adatok rögzítése (átirat vagy adatmátrix) adatellenırzés, adatjavítás ADATELEMZÉS (elemzési terv + kidolgozás) IDİZÍTÉS, HATÁRIDİK + KÖLTSÉGVETÉS / ERİFORRÁSOK (1)

34 Tipikus kutatási problémák Van-e igény az új termékünkre? Ki a fogyasztóm és mekkora a potenciális piacom? Milyen a vásárlási döntési folyamat? Mik a fogyasztói preferenciák? 5 (1)

35 és megoldásaik: módszerválasztás Feltáró kutatások: Nem ismert a probléma természete kvalitatív technikák Leíró kutatások: Cél, hogy pontos képet adjon a fogyasztók szokásairól, értékítéletérıl, szociodemográfiájáról, stb. kvantitatív technikák 6 Mindkét esetben lehet kvalitatív, kvantitatív kutatásnak relevanciája! (1)

36 Amikor a kvali+kvanti egymást támogatja Pilot-mélyinterjúk vagy fókuszcsoportok a kérdıív tematika elıkészítéséhez: pl. ügyfél-elégedettség (TRI*M alapozó) A kvantitatív eredmények finomhangolása: pl. megvan a fogyasztói szegmens és annak mérete: mivel tudom megragadni ıket? 7 (2)

37 Primer kutatási módszerek 8 Kvantitatív Megfigyelı jellegő Mystery shopping Felméréses, megkérdezéses Önkitöltıs kérdıívek Postai kérdıívek Szóbeli megkérdezés Bevásárlóhelyi megkérdezés Telefonos megkérdezés (CATI) Online megkérdezés (online, CAWI) Kísérlet Kvalitatív Interjúk (egyedi, páros, stb.) Fókuszcsoportos beszélgetések +Megfigyelés (!) +Esettanulmány +Tartalomelemzés (3)

38 Primer kutatási módszerek 9 Kvantitatív szemléletmód: - Számolásra és mért adatokra fókuszál és mennyiségben méri a szituációkat és jelenségeket - Rendszerességeket és szabályszerőségeket keres Kvalitatív szemléletmód: - Érthetı szituációkra fókuszál / jelenségek egy beavatott nézıpontból -Specifikumokat keres - miért?, hogyan? -ra keres választ (1)

39 Kvalitatív: HOGYAN?, MIÉRT? A vásárlói, illetve fogyasztói magatartás (vélemények, attitődök, motivációk) vizsgálata Leírni és (ok-oksági összefüggésekkel) megmagyarázni a fogyasztók adott szituációban mutatott viselkedését Igény a kvalitatív kutatásra a következık miatt: - komplexebb fogyasztói környezet - differenciált kínálat - a fogyasztói döntés emocionális arányának erısödése 10 (2)

40 Kvalitatív és kvantitatív módszer I. A kvantitatív módszerek azon alapulnak, hogy az emberi hozzáállás, magatartás is mérhetı, tehát számszerősíthetı valamint hogy az így nyert adatok statisztikai módszerekkel elemezhetık a kvantitatív eljárást megfelelı elemszámú mintán kell végezni az eredmények megbízhatósága és pontossága meghatározható standardizált kérdıív alkalmazása 11 (1)

41 Kvalitatív és kvantitatív módszer II. A kvalitatív módszerek általában mélyebb, árnyaltabb ismeretek megszerzésére irányulnak viszonylag kis elemszámú mintán történik az adatfelvétel a kapott eredmények nem számszerősíthetık, nem mérhetık a kvalitatív vizsgálatok abban az esetben alkalmazhatók sikeresen, amikor a különbözı viselkedésformák, magatartásbeli sajátosságok mozgatórugóit igyekeznek feltárni. 12 (1)

42 Kvalitatív és kvantitatív módszer III. Megnevezés Cél (kérdés) Minta Adatgyőjtés Adatelemzés Eredmények típusa Eredmény Felhasználás Tudományos háttér 13 Minıségi vizsgálat megérteni a probléma okait és a motivációkat Mit, miért hogyan? kis minta, nem feltétlenül reprezentatív (max. 100 fı) nem strukturált (személyhez igazodó) nem statisztikai állítás, értelmezés, leírás kiinduló probléma megértése feltárás, megértés, megismerés pszichológia, szociálpszichológia, antropológia, nyelvészet Mennyiségi vizsgálat meghatározni a mintából nyert adatokat és általánosítani az eredményeket Mennyi? reprezentatív nagy minta (min. 50 fı) strukturált (standard) statisztikai adatok, mutatók, tendenciák, összefüggések döntési javaslatok feltárt jelenségek verifikálása, bizonyítás matematika, statisztika, demográfia, szociológia (4)

43 Kvalitatív módszerek Egyéni mélyinterjú Páros / háromszög interjú megerısítés páros döntés ütköztetés Kiscsoportos interjú 4-5 fı aktivitás homogenitás Klasszikus fókuszcsoport 6-10 fı 1,5-2 óra forgatókönyv videó-felvétel, átiratok Kreatív csoport 5-6 fı 2 óra, 4-5 óra kreativitás kellékek 14 (5)

44 Interjú: interjú típusok Erısen formalizált Strukturált interjúk Közepes mértékben formalizált Félig-strukturált interjúk Nem formalizált Strukturálatlan interjúk Pl. survey kérdıív Pl. mélyinterjúguide, fókuszcsoport guide Pl. narratív mélyinterjú adatmátrixba rendezhetı, számszerősítve elemzésben arányokra, méretekre, összefüggésekre is fókuszálhatok 15 vannak benne számszerősíthetı részek is, de alapvetıen kvalitatív elemzést igényel kvalitatív adathalmaz elemzése logikai rendezéssel, tartalomelemzéssel stb. (5)

45 Interjú kör Bevezetés Bemutatkozás Válaszadó választás Interjú tárgya Jegyzetek vagy felvételek készítése Személyes kérdések Anonimitás Interjú hossza Válaszok rögzítése Összegzés Jegyzetelés / kiírás Kérdésfeltevés Egy idıben egy téma Rövid, világos és tárgyilagos Nyitott kérdések A válaszok értékelése Teljesség Világosság Fontosság Következetesség Befejezés Összegzés Ígéret Egyéb kapcsolat 16 Megvizsgálni a válaszokat Bátorítás Kidolgozás Tisztázás Kérdés megismétlése Válasz megismétlése (5)

46 Példák mélyinterjús kutatásra I. 4 páros interjú általános iskolásokkal és 4 mélyinterjú iskolavezetıkkel az iskolai étkeztetésrıl (iskolai büfé kínálata, preferenciák) 20 mélyinterjú különbözı iskolázottságú magyarokkal, illetve újságírókkal véleményformálókkal a flamandokról, a nép image-érıl vállalati flottamenedzserek, gazdasági igazgatók és ügyvezetık körében 10 mélyinterjú az autólízingelésrıl (attitőd, hajlandóság potenciális ügyfelek) 2 db 6 fıs csoport és 6 mélyinterjú a margarin-használatról háziasszonyok körében 17 (4)

47 Példák mélyinterjús kutatásra II. erektilis diszfunkcióban (korai magömlés) szenvedı férfiakkal egyéni mélyinterjúk (társuk miatt érintett nıkkel fókuszcsoport!) 22 mélyinterjú háziorvosokkal és oltóközpontok vezetı orvosaival: hepatitis vakcina attitődökrıl utazók körében 14 mélyinterjú orvosokkal és diabetológusokkal új termék bevezetésérıl, szóróanyagok tesztelése a Soros Alapítvány Oktatási és Egészségügyi Megaprogramjával kapcsolatos szakértıi vélemények (20-20 mélyinterjú támogatóval/ellenzıvel szakértık, újságírók, politikusok) 18 (5)

48 Fókuszcsoport 19 (4)

49 Kvalitatív kutatási design példa: biztosító kvali alapozó Javasolt kutatási design: 6 db, egyenként 6 fıs csoport Életbiztosítás típusa Iskolai végzettség 20 Helyszín Nem Biztosító ügyfél Biztosítási szerzıdések száma Életkor (év) Anyagi helyzet Idıpont Nagykanizsa Budapest (2 csoport) Debrecen (2 csoport) (2 csoport) Vegyes, de minimum 3 férfi csoportonként szervezés a Biztosító ügyfél listájából Több biztosítással rendelkezik: van életbiztosítása, és mellette vagy lakás - vagy gépkocsi (lehetıleg CASCO) biztosítása is van A részvevık körében, csoportonként vegyesen tradicionális / befektetéses / hitelhez kapcsolódó C1, B Minimum középiskola, de csoportonként legalább 4 fı felsıfokú végzettséggel 2008 november 4. (kedd) rendelkezik 2008 november 5. (szerda) november 6. (csütörtök) Az interjúalanyok szervezése ügyfél adatbázisból történik, a résztvevık 5000 Ft értékben, az elküldött interjúalanyok (létszám felettiek) 2000 Ft értékben kapnak ajándékutalványt A csoportokról szó szerinti kiírás és videofelvétel készül, ezenkívül lehetıség van Budapesten a csoportos beszélgetések élıben történı nyomon követésére (detektívtükrön keresztül) ill. vidéken zárt láncú video-hálózaton keresztül. A csoportos beszélgetések tanulságait, eredményeit részletes szöveges magyar nyelvő elemzı prezentációs anyagban foglaljuk össze a Biztosító számára (PPT formátumban) Az eredmények átadása elektronikusan történik, ezen kívül ajánlati árunk magyar nyelvő prezentáció költségeit is tartalmazza (egy alkalommal) (5)

50 Példák fókuszcsoportos kutatásokra I. Telecom/IT: videotelefonok és a hozzájuk tervezett tarifacsomagok koncepciótesztje 4 fókuszcsoport ügyfél-szegmentációs kutatás vezetékes telefon használókkal 8 csoport mobilszolgáltató márkaimage-e: 4 csoport 6 csoport: tarifacsomag tesztje erdélyi rokonokat gyakran hívók körében FMCG: kávé kóstoló csoport: 4-féle instant kávé vak kóstoló tesztje instant kávé: 6 csoport és 12 mélyinterjú ırölt-pörkölt kávé fogyasztók körében vízlágyítóval kapcsolatos attitődök és használat háziasszonyok körében (4-6 csoport) 8 mélyinterjú és 6 csoport éves dohányosokkal egy cigarettamárkáról, amelyet ki akarnak vonni a magyar piacról Autó: új autómárka 2 csoport: élı tesztelés, majd beszélgetés 21 (4)

51 Példák fókuszcsoportos kutatásokra II. Média: férfiaknak szóló magazin elıtesztje (kész lapszám: elsı példány: olvasás+beszégetés) 2 csoport és 6 mélyinterjú 2 csoport az egyik nıi újság olvasóival és 4 csoport egy másik nıi újságot elhagyó olvasókkal új napilap-design koncepciótesztje 4 csoport Health care: felfújódást megszüntetı tablettával kapcsolatos kutatás ilyen problémával küzdı körében 4 csoport C-vitamin pezsgıtabletta reklámjának elıtesztje 2 csoport új intim betét koncepció-teszt 4 csoport éves lányok körében 4 csoport férfiakkal, akik eldobható borotvát használnak Egyéb: HR-vezetıkkel 2 csoport az on-line távtanulási lehetıségek és egy konkrét lehetıség megítélésérıl (koncepcióteszt) 22 (4)

52 Konkrét fókuszcsoport példa fókuszcsoport guide! (bemutatás) validált képszettek! (bemutatás) 23 (15)

53 Megfigyelés I. a cselekvés, beszéd, teljesítmény, viselkedés stb. közvetlen észlelésen alapuló adatgyőjtési módja Teljes részvétel A megfigyelı lehetséges pozíciói: Elsıdleges részvétel Másodlagos részvétel Nem vesz részt Egészen résztvevı Résztvevıként megfigyelı Megfigyelıként résztvevı Egészen megfigyelı Résztvevı megfigyelés Pl. etnográfusok, antropológusok Strukturált megfigyelés A részt vevı megfigyelés adatai: a kutató (szótlanul) megfigyel, miközben a célcsoporttal közös tevékenységet végzi 24 tárgya: gazdasági jelenség, emberi magatartás elınye: kis ráfordítás, gyors eredmény, rugalmasság hátránya: látszat valóság, szubjektivitás (3)

54 Megfigyelés II. Példák: Pl. néhány esetben a próbavásárlás (kvanti-kvali) Pl. forgalomszámlálás, látogatószámlálás, utasszámlálás (kvanti!) Pl.: játszótéren a szülık viselkedése Pl. áruházban a polcok forgalma, reakciók 25 (3)

55 Tartalomelemzés kutatási eljárás, amely segítségével a szövegadatokból olyan következtetések vonhatók le, amelyek a közleményekben nyíltan nincsenek kimondva, de a szöveg szerkezetébıl, az elemek együttes elıfordulásából és azok törvényszerően visszatérı sajátosságaiból kiolvashatók (pl. szóhasználat, ismétlések, szünetek stb.) tudatos, módszeres formában végezzük az összesítéseket kvalitatív elemzés, minthogy a közölt tartalmak látens szintjét, mélyrétegét próbálja megragadni a közlések értelmét kategóriákba rendezzük 26 (3)

56 Esettanulmány I. egy meghatározott esettel kapcsolatban végezzük az adatokat rendszerszerően vizsgáljuk (adatgyőjtés) és elemezzük a kutató teljesebb képet nyerhet arról, hogy miért úgy történtek a dolgok ahogy, és mit lenne még érdemes közelebbrıl is megvizsgálni a jövıben célja, hogy az olvasó az író helyébe tudja magát képzelni, és a kezdeti probléma felvetésétıl, a rossz megoldásokon, hibákon keresztül egészen a megoldásig mintegy átélje a megoldás menetét definíciós fázis: körüljárjuk a problémát, adatokat győjtünk, tömören megfogalmazzuk 2. két vagy több megoldási opció (minél inkább érzi az olvasó a probléma súlyát, annál jobb) 3. javasolt/megvalósult megoldás menetét, amely kielégítı, vagy még annál is jobb eredményt produkál (sikertörténet!) (3)

57 Esettanulmány II. Pl. piackutatásban, de orvostudományban, közgazdaságtanban, jogtudományban és oktatástudományban, szociális munkában is Pl.: intézmény-látogatás pl. nyelviskola-image; szelektív hulladékgyőjtés bevezetési lépései, megtakarítási tervek sikere egy vállalatnál stb. több, mint a tények szimpla leírása Eszköz: saját megoldásunk helyességérıl, hatékonyságáról való meggyızésére is, pl. sikeres üzleti megoldás problémakör pontos definiálása: szőkítsük a megoldásra váró problémák, kérdések számát maximum 3-4-re + plasztikusan írjuk le Hármas felosztás : 1. probléma 2. megközelítés/megoldás 3. eredmény/kimenetel 28 (3)

58 Primer kutatások az Interneten Kvantitatív kutatások: címlistás kérdıívek nyitott (weboldali) kérdıívek pop-up (minden n-dik látogató számára jelenik meg) kérdıíves lekérdezés Kvalitatív kutatások: levelezés virtuális csoportok közösségek fókuszcsoportok mélyinterjúk online kísérletezések 29 (2)

59 30 Köszönöm a figyelmet!

60 Piackutatás Elıadás Hlédik Erika Április Hlédik Erika Tel: Szoba: E II. 30

61 Kvantitatív kutatás Mintavétel

62 Kutatási terv Probléma meghatározása Szekunder kutatás Mintatervezés Kérdıívfejlesztés Adatgyőjtés módszere Adatfeldolgozás módja Piackutatás /Hlédik Erika Határidık, költségvetés

63 Mintavétel - Áttekintés a különbözı mintavételi tervekrıl, amelyek segítségével meghatározhatjuk, hogy az alapsokaság mely elemeitıl győjtjük be a kutatáshoz szükséges adatokat. Tipikus kérédsek: Vegyünk-e mintát? Ha igen, milyen eljárással? Milyen típusú mintát vegyünk? Mekkora legyen a mintanagyság? Mit tegyünk a nemválaszolási hibák ellenırzése és módosítása érdekében? Piackutatás /Hlédik Erika

64 Minta és cenzus Cenzus A sokaság elemeinek teljeskörő számbavétele A sokaság paraméterei a teljeskörő felvétel után közvetlenül kiszámíthatók. Minta A sokaság elemeinek egy csoportja, amelyet azért választottak ki, hogy részt vegyenek a kutatásban. A mintajellemzıket ezt követıen arra használjuk, hogy következtetéseket vonjunk le belılük a sokasági paraméterekre. Minta vagy cenzus? Cenzus nagy elemszám, magas költségek, idıigényes néha nem lehetséges Piackutatás /Hlédik Erika

65 Példák 1. Fogászat - ügyfél elégedettség 2. Kisgyermekes anyukák, pelenkavásárlási szokások 3. Új ízesítéső Túró Rudit szeretnénk bevezetni a magyar piacra. A termék bevezetése elıtt szeretnénk megtudni, hogy a fogyasztók mely rétegei (nem és életkor szerint) kedvelik ezt az ízesítést. Piackutatás /Hlédik Erika

66 Mintavételi eljárás Az alapsokaság meghatározása A mintavételi keret meghatározása A mintavételi technika kiválasztása A mintanagyság meghatározása A mintavétel kivitelezése Piackutatás /Hlédik Erika

67 Populáció (alapsokaság) Populáció Azoknak az elemeknek az összessége, amelyek valamilyen közös jellemzıvel bírnak és megfelelnek a marketing kutatási probléma céljának. Például: Lakossági: éves felnıtt magyar lakosság 18 év feletti nık BGF hallgatók B2B: Bank alapsokaság - a bank ügyfelei Célcsoport Lehetnek egyének, háztartások, cégek, intézetek, Piackutatás /Hlédik Erika

68 Célcsoport Célcsoport Azoknak az elemeknek az összessége, amelyek rendelkeznek a kutató által keresett információval és amelyekrıl a kutató következtetéseket szeretne levonni. - Pontos állításokat fogalmazunk meg, hogy kinek kell, és kinek nem szabad a mintába kerülnie. Célcsoport Minta: 15+ feletti lakosság, N=1000 Országosan reprezentatív minta a válaszadó neme, kora, iskolai végzettsége és lakhelyének típusa szerint. A kérdezésbıl kizárjuk a populáció azon tagjait, akik az elmúlt 6 hónapban részt vettek piackutatásban, illetve a következı foglalkozások képviselıit: újságírók, média, marketing, piackutatás, területén dolgozók. Piackutatás /Hlédik Erika

69 Sokasági elem, mintavételi egység Sokasági elem az az egység, amelyrıl vagy amitıl az információt keressük. Megkérdezéses felméréseknél: válaszadó A mintavételi egység sokasági elem vagy egy olyan egység, amely magában foglalja a sokasági elemet, és a mintavételi folyamat egy fázisában kiválasztásra alkalmas. Például: 15 év feletti férfiak 2 mód: közvetlen a mintavételi egység a sokasági elem a mintavételi egység a háztartás, a sokasági elem a háztartásban élı összes 15 év feletti nı Piackutatás /Hlédik Erika

70 Mintavételi keret Mintavételi keret A sokaság elemeinek megjelenítése, egy lista, vagy a sokaság beazonosítására szolgáló irányadás Például: telefonkönyv, levelezılista, hozzáférhetı iparági listák, adatbázisok Adatbázisok: Hoppenstadt, TOP 200, Dunn&Bradstreet, Piackutatás /Hlédik Erika

71 Mintavételi technikák Mintavételi technikák Véletlen MT Egyszerő véletlen mintavétel Szisztematikus mintavétel Rétegzett mintavétel Csoportos mintacétel Nem véletlen MT Önkényes mintavétel Elbírálásos mintavétel Kvótás mintavétel Hólabda mintavétel Egyéb Piackutatás /Hlédik Erika

72 Mintavételi technikák Véletlen mintavétel mintavételi eljárás, ahol a sokaság valamennyi eleme ismert valószínőséggel kerülhet a mintába. Képesek vagyunk arra, hogy egy adott mintanagysághoz tartozó összes lehetséges mintát meghatározzuk, mint ahogy az egyes minták kiválasztásának valószínőségét is. Nem kell minden mintának azonos kiválasztási valószínőséggel rendelkeznie, de képesnek kell lennünk arra, hogy egy adott mintanagysághoz tartozó bármely minta kiválasztási valószínőségét meghatározzuk. Nem véletlen mintavétel a minta inkább a kutató személyes megítélésén alapszik, mint a mintaelemek véletlen kiválasztásán. A kutató önhatalmúlag, valamilyen meggyızıdése alapján döntheti el, mely elemek kerüljenek a mintába. A nem véletlen minták jó becslést adhatnak a sokasági jellemzıkkel kapcsolatosan. A minta eredményeire vonatkozó pontosságról azonban nem tesznek lehetıvé objektív értékelést. Mivel egyik sokasági elem esetén sem tudjuk meghatározni azt, hogy milyen valószínőséggel kerülhetnek a mintába, a kapott becslések statisztikailag nem általánosíthatók a sokaságra. Piackutatás /Hlédik Erika

73 Nem véletlen mintavétel Elbírálásos mintavétel önkényes mintavételi technika, ahol a sokaság elemeit a kutató saját belátása alapján választja ki. + a kutatások korai szakaszában hasznos lehet, amikor a kutatót a probléma feltárásában, megismerésében segíti - Veszélyes lehet leíró vagy ok-okozati viszonyok vizsgálatakor, ha technika gyengéit figyelmen kívül hagyjuk. Examples: Új termék keresletének meghatározására tesztpiacok kiválasztása, áruházak kiválasztása egy új eladótéri reklámrendszer tesztelésére Hólabda mintavétel Nem véletlen mintavétel, ahol a válaszadók kiinduló csoportját véletlenszerően választják ki. A többi válaszadó a kiinduló csoport által javasoltakból, vagy az adott információk alapján kerül kiválasztásra. (a javasoltak által újabb javasoltakhoz jutunk el.) Példa: Speciális célcsoportok elérésére, elszórt kisebbségek tagjai, Piackutatás /Hlédik Erika

74 Nem véletlen mintavétel Önkényes mintavétel Nem véletlen mintavétel, amely megpróbál kényelmesen elérhetı elemekbıl egy mintát nyerni. A mintavételi egységek kiválasztása elsısorban a kérdezıre hárul. Például: Utcai megkérdezések, bevásárlóhelyi megkérdezések, magazinokból kitéphetı önkitöltıs kérdıívek, Kvótás mintavétel Nem véletlen, két szakaszból álló, korlátozottan önkényes mintavétel. Az elsı szakaszban a kutató felállítja a sokaság kontrollkategóriáit, azaz a kvótákat. A második szakaszban a mintaelemeket önkényesen vagy elbírálásos alapon választják ki. Piackutatás /Hlédik Erika

75 Nem véletlen mintavétel Technika Önkényes mintavétel Erısségek Legolcsóbb, legkevésbé idıigényes, legkényelmesebb Gyengeségek Kiválasztás önkényessége, a minta nem reprezentatív, leíró és ok-okozati kutatásoknál nem ajánlott Elbírálásos mintavétel Alacsony ár, önkényes, nem túl idıigényes Szubjektív, általánosítást nem tesz lehetıvé Kvótás mintavétel Hólabda mintavétel A minta bizonyos jellemzık tekintetében ellenırzött, alacsony költségek Kevés jellemzı becsülhetı Nincs biztosítva a reprezentativitás Idıigényes Piackutatás /Hlédik Erika

76 Véletlen mintavétel Egyszerő véletlen mintavétel ahol a sokaság valamennyi eleme ismert és azonos valószínőséggel kerülhet a mintába. Minden egyes elemet a többitıl függetlenül egy véletlen eljárással választják ki egy mintavételi keretbıl. Példa: Lottó, Szisztematikus mintavétel ahol a mintát oly módon kapják, hogy véletlenszerően kijelölnek egy kiindulópontot a mintavételi keretben, és ezt követıen minden i-edik elemet kiválasztják. Példa: Az alapsokaság nagysága: Mintaméret: 1000 Mintavételi intervallum :100 Véletlen-szám generálás Piackutatás /Hlédik Erika Véletlen kiválasztás: 55 a mintába kerülı sorszámok: 55, 155, 255,

77 Véletlen mintavétel Rétegzett mintavétel A rétegzett mintavétel kétlépcsıs folyamat, amelyben a sokaságot részsokaságokra, más néven rétegekre osztják, majd minden egyes rétegbıl véletlen eljárással választják ki a mintaelemeket. 2 lépés: 1. Kiválasztják a rétegeket, amelyekben minden eleme csak egyetlen réteg eleme lehet. 2. Minden rétegbıl véletlen eljárással kiválasztják a mintaelemeket. Példa: Arányosan rétegzett mintavétel az egyes rétegekbıl kiválasztott minta nagysága arányos az adott rétegnek a teljes sokasághoz viszonyított nagyságával. Nem arányosan rétegzett mintavétel a relatíve kis arányú rétegek nagyobb súllyal szerepeltetjük a mintában, mint azt a részarányuk biztosítani. Pl. azokból a rétegekbıl, ahol nagyobb a szórás, több elemet veszünk Piackutatás /Hlédik Erika

78 Véletlen mintavétel Cluster (csoportos) mintavétel véletlen minta kétlépcsıs eljárás: 1. Elıször a célsokaságot egymást kizáró, de együttesen véve a sokaságot egészében lefedı részsokaságokra bontjuk. 2. A csoportokból véletlen mintát veszünk Examples:. Egylépcsıs mintaétel a kiválasztott csoport minden eleme bekerül a mintába Kétlépcsıs mintavétel a kiválasztott csoportokból véletlenszerően kiválasztunk elemeket. +: Területi mintavétel Piackutatás /Hlédik Erika

79 Véletlen mintavétel Technika Erısségek Gyengeségek Egyszerő véletlen mintavétel (EVM) Szisztematikus Könnyen átlátható, az eredmények általánosíthatóak Növelheti a reprezentativitást, könnyebb alkalmazni, mint az EVM-et, Nehéz a mintavételi keret felállítása. Drága, kisebb pontosság, Csökkentheti a reprezentativitást Rétegzett mintavétel Cluster Minde fontos részsokaság bekerül a mintába Könnyő alkalmazni, költséghatékony Nehéz releváns rétegképzı ismérvet találni, drága Nem pontos, nehéz az eredmények számítása, interpretálása Piackutatás /Hlédik Erika

80 Mintanagyság meghatározása

81 Kutatási terv Probléma meghatározása Szekunder kutatás Mintatervezés Kérdıívfejlesztés Adatgyőjtés módszere Adatfeldolgozás módja Piackutatás / ErikaHlédik Határidık, költségvetés

82 Probléma Baromfifeldolgozó vállalat marketingmenedzsere meg akarja tudni, hogy a budapesti kétfıs háztartások mennyit költenek évente felvágottra. Primer kutatást szeretne készíteni. Mekkora mintát kell vennie?

83 Mintanagyság A szükséges mintanagyság meghatározása: (1) statisztikai megközelítés az elıre meghatározott pontossági szint, a megbízhatósági intervallum és a standard hiba figyelembe vételével (2) az elemzések, és az alminták elemzéséhez szükséges minimális elemszám alapján (3) hasonló / korábbi kutatásokban használt elemszámok (4) a kutatáshoz rendelkezésre álló erıforrások. Market Research / ErikaHlédik

84 Mintanagyság Pontosság a maximálisan megengedhetı eltérés a mintastatisztika és a sokasági paraméter között (e.g. +/- 500 Ft ) Megbízhatósági intervallum az a sáv, amelybe a valódi sokasági paraméter esni fog az adott megbízhatósági szintet feltételezve. Megbízhatósági szint - az a valószínőség, amellyel a megbízhatósági intervallum tartalmazza a sokasági paramétert Market Research / ErikaHlédik

85 Mintanagyság Változó Átlag Arány Variancia Szórás Nagyság Standard hiba Sokaság µ π б 2 б N SE Minta X p s 2 s n se Market Research / ErikaHlédik

86 Megbízhatósági intervallumon alapuló megközelítés s.d 95% 95%-os megbízhatósági intervallum Market Research / ErikaHlédik

87 Mintanagyság meghatározás átlagbecslés a vizsgált változó valamilyen átlagos értékkel jellemezhetı, és e körül szóródnak az értékek pl. éves költés húsárura, n = Zp 2 * s 2 / 2 aránybecslés a vizsgált fogyasztócsoportot két részre osztja, amelybıl az egyik a szóban forgó kritérium alapján alapvetıen különbözik egymástól márkát ismerık vagy fogyasztók aránya n = Zp 2 * p (1-p) / 2

88 Minimálisan szükséges mintanagyság meghatározása: Normális eloszlást feltételezve a minimálisan szükséges mintanagyság: n=(zp * s / max ) 2 z p - a megbízhatóságtól függı érték, amelyet a megválasztott konfidencia % függvényében táblázatból vehetünk max -az átlagbecslés megengedett eltérése a tényleges átlagtól s - a válaszok szórásának becsült értéke z p tipikus értékei: Zp (95)= 1,96 Zp (97)= 2,17 Zp (99)= 2,33 Zp (99,9)= 3,1

89 Feladat Baromfifeldolgozó vállalat marketingmenedzsere meg akarja tudni, hogy a budapesti háztartások mennyit költenek évente felvágottra. A marketingmenedzser keresett összeg szórását forintra becsüli és 95%-os megbízhatósági szintet vár el a kutatástól. Mekkora mintát kell vennie?

90 Zp(95)= 1,96 táblázatból s= max = / Ft eltérés megengedhetı n= (1,96 * /1000) 2 n= 384,16 n= 385 fı Mekkora mintára van szükség, ha a megbízhatósági szint 97%, 99%, 99,9%?

91 Mekkora mintára van szükség, ha a megbízhatósági szint 97%, 99%, 99,9%? 97% : n= % : n= ,9% : n= 961 szórás becslése: elızı kutatások alapján Pilotminta 3σ szabály ( távolság 6)

92 Aránybecslés: Cseh közvéleménykutató cég +/- 0,02 pontosságú becslést kíván és 99,9%-os megbízhatóságú becslési intervallumot. A próbakutatás során 50 fı közül a legnagyobb pártot 15-en választanák. Becsüljük meg, hogy a végsı kutatáshoz mekkora minta szükséges? n = Zp 2 * p (1-p) / 2

93 Példa: Zp (99,9)=3,1 =0,02 p= 15/50 = 0,3 n= (3,1) 2 *(0,3*0,7)/(0,02) 2 n= 5045,2 n= 5046 Feladat: mekkora mintanagyság szükséges 99%-, 97%-,95%-os konfidencia intervallum esetén? Mintanagyság +/- 3, 4, 5% pontosságú becslés esetén...

94 Mintanagyság meghatározása 3. Az elemzések, és az alminták elemzéséhez szükséges minimális elemszám alapján Praktikus megfontolások N=600 Teltip Kor Budapest Megyeszékhely Város Község

95 Mintanagyság meghatározása 4. Hasonló / korábbi kutatásokban használt elemszámok Alminták száma Nincs vagy kevés Átlagos Tipikus mintaelemszámok* személy vagy háztartás Országos regionális vagy speciális B2B, intézmény Országos regionális vagy speciális Sok *Churchill&Brown: Basic Marketing Research

96 Köszönöm a figyelmet!

97 Piackutatás Elıadás Hlédik Erika Április 8.. Hlédik Erika Tel: Szoba: E II. 30

98 Kutatási terv Probléma meghatározása Szekunder kutatás Mintatervezés Kérdıívfejlesztés Adatgyőjtés módszere Adatfeldolgozás módja Piackutatás / ErikaHlédik Határidık, költségvetés

99 Kérdıívszerkesztés

100 Kérdés típusok Kérem, mondja meg, mi az Ön legmagasabb befejezett iskolai végzettsége? EGY VÁLASZ! JELÖLJE! FIGYELJE A KVÓTÁT! 8 általános, vagy kevesebb 1 szakmunkásképzı, szakiskola 2 befejezett középiskola/ technikum/felsıfokú tanfolyam 3 befejezett fıiskola, egyetem 4 Piackutatás / Hlédik Erika

101 Kérdés típusok És becslése szerint összességében hány oldalt olvasott illetve nézett át ebben a lapszámban? EGY VÁLASZ! Az egészet, majdnem minden oldalt. 1 Az oldalaknak körülbelül a háromnegyedét. 2 Az oldalaknak körülbelül a felét 3 Az oldalaknak körülbelül az egynegyedét 4 Csak néhány oldalt. 5 NT/NV 9 Piackutatás / Hlédik Erika

102 Kérdés típusok Neme: NE KÉRDEZZE, CSAK JELÖLJE! FEJEZZE BE A KÉRDEZÉST! Férfi 1 Nı 2 Piackutatás / Hlédik Erika

103 Kérdés típusok. Az elmúlt egy évben megjelent 12 lapszámból körülbelül hány lapszámot olvasott? ÍRJA LE!. lapszám NT/NV 99 Piackutatás / Hlédik Erika

104 Kérdés típusok Az alábbiakban állításokat/ tulajdonságokat olvasok fel, amelyek egy lapra jellemzıek lehetnek. Kérem, értékelje egy 1-tıl 5-ig terjedı skálán, hogy az alábbi tulajdonságok mennyire illenek az.. magazinra. Az 5-ös érték azt jelenti, hogy teljesen ráillik, az egyes pedig azt, hogy egyáltalán nem illik rá. A köztes értékekkel árnyalhatja véleményét. MUTASSA A. KÁRTYÁT! EGY VÁLASZ SORONKÉNT! Egyáltalá n nem illik a lapra Teljesen ráillik a lapra NT/NV Sok mindent megtudhatok belıle Jól informált Alaposan utánajárnak a témáknak Más, mint a többi lap Nyitott a világra Megbízható Felelısségteljes Igényes megjelenéső Szókimondó Szórakoztató Piackutatás / Hlédik Erika

105 Kérdés típusok A.. szolgáltatásaira gondolva van-e olyan problémája, észrevétele, ami azonnal, elsıre eszébe jut? Amennyiben, van, kérjük, ossza meg velünk! Piackutatás / Hlédik Erika

106 Kérdés típusok Milyen egyéb témáról olvasna még szívesen? ÍRJA LE A VÁLASZT!.. Piackutatás / Hlédik Erika

107 Kérdés típusok Az alábbi kártyán különbözı témákat lát. Melyekbıl szeretne többet látni a lapban? MUTASSA A KÁRTYÁT! TÖBB VÁLASZ LEHETSÉGES Emberek sikertörténetei Kudarcba fulladt próbálkozások Hatóságok ellenőrzési funkciójának életszerű bemutatása Egyéni panaszok kivizsgálása Visszaélések felderítése, oknyomozó írások Társadalmi igazságtalanságokat feltáró írások Sztárok világa Híres emberek magánélete a jóízlés határain belül Egészség, életmód Piackutatás / Hlédik Erika

108 Kérdés típusok Van az Ön személyes tulajdonában, használatában...? OLVASSA EGYENKÉNT AZ ALÁBBI LISTÁT! KARIKÁZZA BE A SOR VÉGÉN LÉVİ KÓDOT HA A MEGKÉRDEZETT RENDELKEZIK VELE! automata mosógép 01 mélyfagyasztó 02 mikrohullámú sütı 03 mosogatógép 04 színes TV 05 videomagnó 08 videokamera 09 CD lemezjátszó 10 személyi számítógép 11 vezetékes telefon 14 mobil telefon 15 lakossági folyószámla 16 bankkártya 17. Piackutatás / Hlédik Erika

109 Kérdıívszerkesztés A kérdıív összeállítása és a szerkesztés folyamata felmérni kívánt témákat győjtjük össze kérdések sorrendje próbakérdezés kérdıív hossza, figyelem perc Sorrendiség a kérdıívben általánostól a konkrét kérdések felé ismeret - használat - beállítódás, attitőd - statisztika szőrıkérdıív Kérdéstípusok nyitott - zárt Piackutatás / ErikaHlédik

110 Kérdıívszerkesztés szabályai: a legáltalánosabb résszel kezdjük a bevezetés meghatározza az interjú további menetét lágy átvezetés egyik részbıl a másikba a kijelentések és állítások logikus sorrendje legkényesebb kérdések a lezáró-összefoglaló részben személyes adatokat a legvégén Piackutatás / ErikaHlédik

111 Nyitott kérdés - strukturálatlan, a kérdezett szabadon kifejtheti a véleményét + több, pontosabb információ - drága, kódolás - torzítás, a kérdezıtıl függ, mit ír le elıre kódolás Kérdéstípusok Példa: Miért nem volt elégedett a. szolgáltatással? Piackutatás / ErikaHlédik

112 Zárt kérdés Kérdéstípusok elıre megadott lehetıség közül választ alternatív - két válaszlehetıség van (igen/nem, egyetértek/nem értek egyet) pl. Volt Ön tegnap moziban? 1 - igen 2 - nem kiegészítı alternatívák : nem tudja/ mindkettı/ egyik sem szelektív - legalább három válaszlehetıség Ön milyen márkájú sört vásárolt az elmúlt három hónapban? 1 Amstel 2 Borsodi 3 Dreher 4.. skálakérdések Milyen gyakran szokott Ön színházba járni? 1 - havonta többször 2 - havonta 3 - ritkábban 4 - szinte soha Piackutatás 0 - nem / ErikaHlédik tudja

113 Szőrıkérdıív Piackutatás / ErikaHlédik

114 Forrás: Szonda Ipsos, Piackutatás / ErikaHlédik

115 A kérdések megfogalmazása 1. Kerüljük a befolyásoló kérdéseket Ön jobban szereti a szép sárga autót, mint az unalmas kéket? Ön szerint a megfontolt befektetések jobbak, mint a kockázatosak? 2. Fontos az egyszerő és pontos utasítások használata Ha a Q3.ban a válasz 5, a Q7-ben a válasz nem, akkor hagyja ki a kıvetkezı két kérdést és rangsorolja az ottani 18 állítást fontosság szerint 3. Kerüljük az általánosítást és a becsléseket Ön hányszor volt moziban az elmúlt évben? 4. Fontos a köznapi és egyértelmő/érthetı szavak használata Ön szerint van szignifikáns kapcsolat a két termék között? Ön szerint megfelelı az üdítıitalok terjesztése? 5. Kettızött állítások kerülése Mit gondol a Coca Cola finom és frissítı ital? Piackutatás / Hlédik Erika

116 A kérdések sorrendje A kutatás bemutatása a kérdezı neve, a kutatócég neve, a kutatás célja, a kérdıív hossza, a felhasználás módja,.. Alapadatok kezdetnek egyszerő, érdeklıdést felkeltı kérdések az általános kérdésektıl a speciális kérdések felé haladva a magatartásra vonatkozó kérdések megelızik az attitődre vonatkozó kérdéseket a nehéz és szenzitív kérdéseket a kérdıív végére hagyni témakörönként haladni szőrıkérdések alkalmazása Szocio-demográfiai adatok a válaszadó neme, kora, iskolai végzettsége, lakhelye típusa, foglakozása, a cég típusa, beosztás, alkalmazottak száma Azonosító adatok a válaszadó neve, címe, a kérdezı neve, a kérdezés idıpontja,.. Piackutatás / Hlédik Erika

117 Mérés és skálaképzés Mérés Számok vagy szimbólumok vizsgálati egységek jellemzıihez történı, elıre meghatározott szabályok szerinti hozzárendelése. Skála Alap összehasonlítás Példa Középérték* Nominális/ férfi/nı azonosítás fogyasztó/nem fogyasztó Modusz névleges Foglalkozás Ordinális/ márkapreferencia sorrendi sorrend társadalmi státusz kategóriák Medián Interval intervallumok összehasonlíthatósága attitőd, vélemény Átlag Arány fix nullpont, skálaértékek arányainak összehasonlíthatósága kor, jövedelem, piaci részesedés mértani átlag, harmonikus átlag *All the comparisions applicable to a given scale are permissible with all scales below it in the table. Piackutatás / Hlédik Erika

118 Vásárlásra szánt összeg Valid Missing Total Nincs válasz Nem tudja Válaszmegtagadás Cumulative Frequency Percent Valid Percent Percent 3,2,6,6 27 1,8 5,4 6,0 1,1,2 6,2 1,1,2 6,4 26 1,7 5,2 11,6 4,3,8 12,4 1,1,2 12,6 1,1,2 12,8 86 5,7 17,2 30,0 1,1,2 30,2 1,1,2 30,4 1,1,2 30,6 31 2,1 6,2 36,8 2,1,4 37,2 2,1,4 37,6 91 6,1 18,2 55,8 1,1,2 56,0 1,1,2 56,2 16 1,1 3,2 59,4 1,1,2 59,6 1,1,2 59,8 49 3,3 9,8 69,6 12,8 2,4 72,0 76 5,1 15,2 87,2 3,2,6 87,8 16 1,1 3,2 91,0 11,7 2,2 93,2 1,1,2 93,4 13,9 2,6 96,0 10,7 2,0 98,0 2,1,4 98,4 1,1,2 98,6 4,3,8 99,4 2,1,4 99,8 1,1,2 100, ,3 100, ,2 32 2,1 5,3 N Mean Median Mode Std. Deviation Variance Skewness Std. Error of Skewness Kurtosis Std. Error of Kurtosis Range Minimum Maximum Sum Percentiles Statistics Valid Missing Vásárlásra szánt összeg , , , ,85 5,195,109 50,046, , , ,00 Total Total , ,0 Piackutatás / ErikaHlédik

119 Skálaképzés Skálaképzési technikák Összehasonlító skálák Nem-összehasonlító skálák Páros Rangsor Konstans összegő Q-sort és egyéb Folytonos értékelıskálák Diszkrét értékelıskálák Likert Szemantikus Differenciál Stapel Piackutatás / Hlédik Erika

120 Összehasonlító skálák Páros összehasonlító skála a válaszadó egyszerre két tárgyat értékel, és kiválaszt közülük egyet valamilyen szempont alapján. Példa: Kérem az összes márka esetében döntse el, hogy a két márka közül melyiket részesítené elınyben. Márka A B C A - A A B A - B C A B - Piackutatás / Hlédik Erika

121 Összehasonlító skálák Konstans összegő skála a válaszadók meghatározott szempont alapján adott pontértéket vagy más konstans összeget (pl. pénzösszeg) osztanak el a vizsgálati egységek között. Példa:. Kérem osszon el 100 pontot a következı attribútumok között. Termék A B C Ár Márka csomagolás Piackutatás / Hlédik Erika

122 Összehasonlító skálák Rangsor skála respondents are presented with several objects simultaneously and ask to order or rank them according to some criterion. Példa: Kérem rangsorolja s következı márkákat minıségük alapján : Márka Rangsor AA BB CC DD E E F F Piackutatás / Hlédik Erika

123 Összehasonlító skálák Likert skála egyetértés foka 1-tıl (egyáltalán nem ért egyet) 5-ig (teljes mértékben egyetért) attitődök mérése Pl.: Az alábbiakban állításokat/ tulajdonságokat olvasok fel, amelyek egy lapra jellemzıek lehetnek. Kérem, értékelje egy 1-tıl 5-ig terjedı skálán, hogy az alábbi tulajdonságok mennyire illenek az.. magazinra. Az 5-ös érték azt jelenti, hogy teljesen ráillik, az egyes pedig azt, hogy egyáltalán nem illik rá. A köztes értékekkel árnyalhatja véleményét. Egyáltalá n nem illik a lapra Teljesen ráillik a lapra NT/NV Sok mindent megtudhatok belıle Jól informált Alaposan utánajárnak a témáknak Más, mint a többi lap Nyitott a világra Piackutatás / Hlédik Erika

124 Itemized Rating Scales Szemantikus 7 fokozatú skála kétpólusú felirattal Pl. márka-, termék imázs Példa: A német autókra jellemzı, hogy drága olcsó biztonságos nem biztonságos Piackutatás / Hlédik Erika

125 Itemized Rating Scales Stapel skála 10 kategória, -5-tıl 5-ig, semleges 0 nélküli érték attitőd, imázs Példa: Most arra kérem, hogy osztályozza le 1-tıl 10-ig sorban mind az öt márkát, ahol a 10-es azt jelenti, hogy nagyon jó a véleménye a márkáról, az 1- es pedig azt, hogy nagyon rossz. Tehát összességében hányas osztályzatot ad a(z)... márkának? "A" márka X- 429 "B" márka X- 431 "C" márka X- 433 "D" márka X- 435 "E" márka X- 437 Piackutatás / Hlédik Erika

126 Piackutatás / ErikaHlédik

FİBB PONTOK PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS) Kutatási terv október 20.

FİBB PONTOK PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS) Kutatási terv október 20. FİBB PONTOK PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS) 2010. október 20. A kutatási terv fogalmának, a különbözı kutatási módszerek osztályozása, a feltáró és a következtetı kutatási módszerek közötti különbségtétel

Részletesebben

Dr. Piskóti István Marketing Intézet. Marketing 2.

Dr. Piskóti István Marketing Intézet. Marketing 2. Kutatni kell kutatni jó! - avagy a MIR és a marketingkutatás módszerei Dr. Piskóti István Marketing Intézet Marketing 2. Marketing-menedzsment A marketing összes feladatát és aktivitásait összefoglalóan,

Részletesebben

Mintavétel. Kovács István BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan. Tanszék

Mintavétel. Kovács István BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan. Tanszék Mintavétel Kovács István BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Alapfogalmaink Sokaság azon elemek összessége, amelyek valamilyen közös jellemzővel bírnak, és megfelelnek a marketingkutatási probléma

Részletesebben

S atisztika 2. előadás

S atisztika 2. előadás Statisztika 2. előadás 4. lépés Terepmunka vagy adatgyűjtés Kutatási módszerek osztályozása Kutatási módszer Feltáró kutatás Következtető kutatás Leíró kutatás Ok-okozati kutatás Keresztmetszeti kutatás

Részletesebben

PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS)

PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS) PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS). FŐBB PONTOK A kutatási terv fogalmának meghatározása, a különböző kutatási módszerek osztályozása, a feltáró és a következtető kutatási módszerek közötti különbségtétel

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók Matematikai alapok és valószínőségszámítás Középértékek és szóródási mutatók Középértékek A leíró statisztikák talán leggyakrabban használt csoportját a középértékek jelentik. Legkönnyebben mint az adathalmaz

Részletesebben

A hallgató neve:. MENTORTANÁR SEGÉDANYAG ÉS FELADATMEGOLDÓ FÜZET SZERKESZTİ:

A hallgató neve:. MENTORTANÁR SEGÉDANYAG ÉS FELADATMEGOLDÓ FÜZET SZERKESZTİ: A hallgató neve:. MENTORTANÁR SEGÉDANYAG ÉS FELADATMEGOLDÓ FÜZET SZERKESZTİ: AZ ELMÉLETI ÉS GYAKORLATI PEDAGÓGIAI TUDÁS FELTÁRÁSÁNAK NÉHÁNY MÓDSZERE 1. INTERJÚ Szóbeli kikérdezésen alapuló vizsgálati módszer.

Részletesebben

Orvosi szociológia (1. szeminárium) KUTATÁSMÓDSZERTAN

Orvosi szociológia (1. szeminárium) KUTATÁSMÓDSZERTAN Orvosi szociológia (1. szeminárium) KUTATÁSMÓDSZERTAN (Babbie) 1. Konceptualizáció 2. Operacionalizálás 3. Mérés 4. Adatfeldolgozás 5. Elemzés 6. Felhasználás KUTATÁS LÉPÉSEI 1. Konceptualizáció 2. Operacionalizálás

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai változók Adatok megtekintése

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai változók Adatok megtekintése Matematikai alapok és valószínőségszámítás Statisztikai változók Adatok megtekintése Statisztikai változók A statisztikai elemzések során a vizsgálati, vagy megfigyelési egységeket különbözı jellemzık

Részletesebben

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 8. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Minták alapján történő értékelések A statisztika foglalkozik. a tömegjelenségek vizsgálatával Bizonyos esetekben lehetetlen illetve célszerűtlen a teljes

Részletesebben

Közösségi kezdeményezéseket megalapozó szükségletfeltárás módszertana. Domokos Tamás, módszertani igazgató

Közösségi kezdeményezéseket megalapozó szükségletfeltárás módszertana. Domokos Tamás, módszertani igazgató Közösségi kezdeményezéseket megalapozó szükségletfeltárás módszertana Domokos Tamás, módszertani igazgató A helyzetfeltárás célja A közösségi kezdeményezéshez kapcsolódó kutatások célja elsősorban felderítés,

Részletesebben

Kvantitatív kutatás mire figyeljünk? Majláth Melinda PhD Tartalom. Kutatási kérdés kérdőív kérdés. Kutatási kérdés kérdőív kérdés

Kvantitatív kutatás mire figyeljünk? Majláth Melinda PhD Tartalom. Kutatási kérdés kérdőív kérdés. Kutatási kérdés kérdőív kérdés Kvantitatív kutatás mire figyeljünk?. Tartalom Kutatási kérdés Mintaválasztás Kérdésfeltevés Elemzés Jánossy Ferenc Szakkollégium- TDK felkészítő előadások sorozat, 2016. február Óbudai Egyetem Mintavétel

Részletesebben

TÁMOP-4.2.2/B-10/1-2010-0002 Tantárgyi program (rövidített)

TÁMOP-4.2.2/B-10/1-2010-0002 Tantárgyi program (rövidített) TÁMOP-4.2.2/B-10/1-2010-0002 Tantárgyi program (rövidített) Szakkollégiumi műhely megnevezése: Meghirdetés féléve: Tantárgy/kurzus megnevezése: BGF GKZ Szakkollégiuma 2011/2012. tanév II. félév SZAKKOLLÉGIUM

Részletesebben

KUTATÁSMÓDSZERTAN 4. ELŐADÁS. A minta és mintavétel

KUTATÁSMÓDSZERTAN 4. ELŐADÁS. A minta és mintavétel KUTATÁSMÓDSZERTAN 4. ELŐADÁS A minta és mintavétel 1 1. A MINTA ÉS A POPULÁCIÓ VISZONYA Populáció: tágabb halmaz, alapsokaság a vizsgálandó csoport egésze Minta: részhalmaz, az alapsokaság azon része,

Részletesebben

A telefonnal való ellátottság kapcsolata a rádió és televízió műsorszórás használatával a 14 éves és idősebb lakosság körében

A telefonnal való ellátottság kapcsolata a rádió és televízió műsorszórás használatával a 14 éves és idősebb lakosság körében A telefonnal való ellátottság kapcsolata a rádió és televízió műsorszórás használatával a 14 éves és idősebb lakosság körében Kiegészítő elemzés A rádió és televízió műsorszórás használatára a 14 éves

Részletesebben

DIGITAL CONNECTED CONSUMER 2012 MADHOUSE-GfK HUNGÁRIA. 2012. szeptember

DIGITAL CONNECTED CONSUMER 2012 MADHOUSE-GfK HUNGÁRIA. 2012. szeptember DIGITAL CONNECTED CONSUMER 2012 MADHOUSE-GfK HUNGÁRIA 2012. szeptember ÖSSZEFOGLALÓ 2 A 18-49 rendszeresen internetezők több mint harmada (37%) rendelkezik okostelefonnal, vagyis a kérdőív definíciója

Részletesebben

Míg a kérdıíves felérés elsısorban kvantitatív (statisztikai) elemzésre alkalmas adatokat szolgáltat, a terepkutatásból ezzel szemben inkább

Míg a kérdıíves felérés elsısorban kvantitatív (statisztikai) elemzésre alkalmas adatokat szolgáltat, a terepkutatásból ezzel szemben inkább Terepkutatás Míg a kérdıíves felérés elsısorban kvantitatív (statisztikai) elemzésre alkalmas adatokat szolgáltat, a terepkutatásból ezzel szemben inkább kvalitatív adatok származnak Megfigyelések, melyek

Részletesebben

STATISZTIKA. András hármas. Éva ötös. Nóri négyes. 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 ANNA BÉLA CILI 0,5 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM.

STATISZTIKA. András hármas. Éva ötös. Nóri négyes. 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 ANNA BÉLA CILI 0,5 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM. STATISZTIKA 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM. ANNA BÉLA CILI András hármas. Béla Az átlag 3,5! kettes. Éva ötös. Nóri négyes. 1 mérés: dolgokhoz valamely szabály alapján szám rendelése

Részletesebben

Kiskegyed Otthona. A Kiskegyed Otthona magazin fogadtatásának vizsgálata Készült a Szonda Ipsos szeptemberében végzett kutatása alapján

Kiskegyed Otthona. A Kiskegyed Otthona magazin fogadtatásának vizsgálata Készült a Szonda Ipsos szeptemberében végzett kutatása alapján Kiskegyed Otthona A Kiskegyed Otthona magazin fogadtatásának vizsgálata Készült a Szonda Ipsos 2007. szeptemberében végzett kutatása alapján A kutatás háttere A Szonda Ipsos piackutató cég 2007. szeptemberében

Részletesebben

Verbális adatszerzési technikák. interjú

Verbális adatszerzési technikák. interjú Verbális adatszerzési technikák interjú Az interjú a kérdıívekkel együtt a társadalomtudományokban nagyon gyakran használt felmérés (survey) módszer egyik fajtája. A felmérés információgyőjtı módszer leíró

Részletesebben

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika [GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika 1. előadás Kóczy Á. László koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet Óbudai Egyetem Oktatók Előadó Kóczy Á. László (koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu)

Részletesebben

A populáció meghatározása

A populáció meghatározása A mintavétel Mi a minta? Minden kutatásban alapvetı lépés annak eldöntése, hogy hány személyt vonjunk be a vizsgálatba, és hogyan válasszuk ki ıket ezek a mintavétellel kapcsolatos alapvetı problémák.

Részletesebben

A társadalomkutatás módszerei I. Outline. A mintaválasztás A mintaválasztás célja. Notes. Notes. Notes. 13. hét. Daróczi Gergely. 2011. december 8.

A társadalomkutatás módszerei I. Outline. A mintaválasztás A mintaválasztás célja. Notes. Notes. Notes. 13. hét. Daróczi Gergely. 2011. december 8. A társadalomkutatás módszerei I. 13. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. december 8. Outline 1 célja 2 Alapfogalmak 3 Mintavételi eljárások 4 További fogalmak 5 Mintavételi hiba számítása

Részletesebben

A társadalomkutatás módszerei I.

A társadalomkutatás módszerei I. A társadalomkutatás módszerei I. 13. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. december 8. Outline 1 A mintaválasztás célja 2 Alapfogalmak 3 Mintavételi eljárások 4 További fogalmak 5 Mintavételi

Részletesebben

8.3. Az Információs és Kommunikációs Technológia és az olvasás-szövegértési készség

8.3. Az Információs és Kommunikációs Technológia és az olvasás-szövegértési készség 8.3. Az Információs és Kommunikációs Technológia és az olvasás-szövegértési készség Az IALS kutatás során felmerült egyik kulcskérdés az alapkészségeknek az egyéb készségekhez, mint például az Információs

Részletesebben

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés Kutatásmódszertan és prezentációkészítés 10. rész: Az adatelemzés alapjai Szerző: Kmetty Zoltán Lektor: Fokasz Nikosz Tizedik rész Az adatelemzés alapjai Tartalomjegyzék Bevezetés Leíró statisztikák I

Részletesebben

VERSENY KÖZIGAZGATÁS KÉRDİÍV 2010. szeptember

VERSENY KÖZIGAZGATÁS KÉRDİÍV 2010. szeptember VERSENY KÖZIGAZGATÁS KÉRDİÍV 2010. szeptember Jó napot kívánok. A MASMI Hungary munkatársa,. vagyok. A piaci szabályozással kapcsolatban szeretnék néhány kérdést feltenni Önnek. Körülbelül 10 percre venném

Részletesebben

Kérdıívek, tesztek I. Kérdıívek

Kérdıívek, tesztek I. Kérdıívek Kérdıívek, tesztek I. Kérdıívek Kérdıíves vizsgálat céljára alkalmas témák A kérdıíves vizsgálatok alkalmasak leíró, magyarázó és felderítı célokra. Leginkább olyan kutatásban használják, amelyekben az

Részletesebben

Gazsó József. A munkahelyi egészségtervrıl. Budapest, 2010. március 12.

Gazsó József. A munkahelyi egészségtervrıl. Budapest, 2010. március 12. Gazsó József Kiss Judit A munkahelyi egészségtervrıl Budapest, 2010. március 12. Az egészség meghatározása így és így A jó egészség elsısorban nem az egészségügyi szolgálaton vagy az orvoson múlik. Egészségi

Részletesebben

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1. Statisztika I. 4. előadás Mintavétel http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.htm Kóczy Á. László KGK-VMI koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Sokaság és minta Alap- és mintasokaság A mintasokaság az a részsokaság,

Részletesebben

Tvr-hét. A Tvr-hét és a Színes Kéthetes fogadtatásának vizsgálata Készült a Szonda Ipsos októberében végzett kutatása alapján

Tvr-hét. A Tvr-hét és a Színes Kéthetes fogadtatásának vizsgálata Készült a Szonda Ipsos októberében végzett kutatása alapján Tvr-hét A Tvr-hét és a Színes Kéthetes fogadtatásának vizsgálata Készült a Szonda Ipsos 2007. októberében végzett kutatása alapján A kutatás háttere A Szonda Ipsos piackutató cég 2007. októberében fókuszcsoportos

Részletesebben

A kvantitatív kutatás folyamata

A kvantitatív kutatás folyamata A kvantitatív kutatás folyamata A kvantitatív stratégia keretében zajló kutatómunka teljes ívét a következı szakaszokra lehet osztani: 1. Tájékozódás 2. Tervezés 3. Elıvizsgálat (Pilot vizsgálat) 4. Adatgyőjtés

Részletesebben

Két adatfelvétel: a szegény háztartások fogyasztási szokásai és a tulajdonosi jövedelmek szerkezete. Medgyesi Márton Tárki Zrt

Két adatfelvétel: a szegény háztartások fogyasztási szokásai és a tulajdonosi jövedelmek szerkezete. Medgyesi Márton Tárki Zrt Két adatfelvétel: a szegény háztartások fogyasztási szokásai és a tulajdonosi jövedelmek szerkezete Medgyesi Márton Tárki Zrt Vázlat 1.A szegény háztartások fogyasztási szokásai A kutatás célja Mintavétel

Részletesebben

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1. Statisztika I. 4. előadás Mintavétel http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.htm Kóczy Á. László KGK-VMI koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Sokaság és minta Alap- és mintasokaság A mintasokaság az a részsokaság,

Részletesebben

A keresés mindent visz? Avagy a keresés szerepe a mindennapokban

A keresés mindent visz? Avagy a keresés szerepe a mindennapokban Keresőmarketing Nap 2007 A keresés mindent visz? Avagy a keresés szerepe a mindennapokban Darvas Péter Szonda Ipsos Ipsos csoport és a keresőmarketing SEM Felhasználó Online kutatások, panel rekrutáció

Részletesebben

A gyakorló feladatok számozása a bevezetı órát követı órán, azaz a második órán indul. Gyakorló feladatok megoldásai 1

A gyakorló feladatok számozása a bevezetı órát követı órán, azaz a második órán indul. Gyakorló feladatok megoldásai 1 A gyakorló feladatok számozása a bevezetı órát követı órán, azaz a második órán indul. Gyakorló feladatok megoldásai 1 1. A populációt a számunkra érdekes egységek (személyek, csalások, iskolák stb.) alkotják,

Részletesebben

Marketing a gyakorlatban I. előadás BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék

Marketing a gyakorlatban I. előadás BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék MARKETINGKUTATÁS Marketing a gyakorlatban I. előadás Kovács István BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Piac-, marketing- és közvélemény kutatás elhatárolása Kutatás: célja a problémamegoldás

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

[Biomatematika 2] Orvosi biometria [Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.08. Orvosi biometria (orvosi biostatisztika) Statisztika: tömegjelenségeket számadatokkal leíró tudomány. A statisztika elkészítésének menete: tanulmányok (kísérletek)

Részletesebben

Oktatásmarketing Piackutatás 3. A piackutatás típusai és a folyamat főbb jellemezői

Oktatásmarketing Piackutatás 3. A piackutatás típusai és a folyamat főbb jellemezői Oktatásmarketing Piackutatás 3. A piackutatás típusai és a folyamat főbb jellemezői Dr. Benkei-Kovács Balázs egyetemi adjunktus ELTE PPK A piackutatás céljai Feltáró-kutatás Valamit nem ismerünk, információra

Részletesebben

A mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015

A mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015 A mérés problémája a pedagógiában Dr. Nyéki Lajos 2015 A mérés fogalma Mérésen olyan tevékenységet értünk, amelynek eredményeként a vizsgált jelenség számszerűen jellemezhetővé, más hasonló jelenségekkel

Részletesebben

Mintavétel a gyakorlatban

Mintavétel a gyakorlatban Mintavétel a gyakorlatban Tóth Gergely ELTE-TÁTK, Doktori iskola Statisztika tanszék 1 Hol találkozhatunk mintavétellel Közvéleménykutatások A XY Intézet 2011. október 17-19. között, 500 fő telefonos megkérdezésével,

Részletesebben

MILYEN ESZKÖZÖKKEL NÖVELHETİ A MAGYAR NAGYVÁLLALATOK K+F AKTIVITÁSA? EGY LEHETSÉGES KUTATÁSI TERVA PROBLÉMA MEGOLDSÁSRA

MILYEN ESZKÖZÖKKEL NÖVELHETİ A MAGYAR NAGYVÁLLALATOK K+F AKTIVITÁSA? EGY LEHETSÉGES KUTATÁSI TERVA PROBLÉMA MEGOLDSÁSRA MILYEN ESZKÖZÖKKEL NÖVELHETİ A MAGYAR NAGYVÁLLALATOK K+F AKTIVITÁSA? EGY LEHETSÉGES KUTATÁSI TERVA PROBLÉMA MEGOLDSÁSRA 1. KUTATÁSI PROBLÉMA Molnár László egyetemi tanársegéd Miskolci Egyetem, Marketing

Részletesebben

2010.12.14. Feladatok és kérdıívek szerkesztése, használata a könyvtári munkában. 1. A feladatok szerkesztése és használata

2010.12.14. Feladatok és kérdıívek szerkesztése, használata a könyvtári munkában. 1. A feladatok szerkesztése és használata Feladatok és kérdıívek jellemzıi Feladatok és kérdıívek szerkesztése, használata a könyvtári munkában Szakmai továbbképzés könyvtárosok részére 2010. december 9. Vígh Tibor SZTE BTK Neveléstudományi Intézet

Részletesebben

Fogyasztói szokások az étrendkiegészítők. élelmiszer-biztonság szempontjából

Fogyasztói szokások az étrendkiegészítők. élelmiszer-biztonság szempontjából Fogyasztói szokások az étrendkiegészítők körében az élelmiszer-biztonság szempontjából Németh Nikolett Szent István Egyetem Gazdálkodás- és Szervezéstudományok Doktori Iskola Bükfürdő, 2016. április 7-8.

Részletesebben

A Páratlanklub 2010 Áprilisi Kérdıíves Felmérésének Kiértékelése

A Páratlanklub 2010 Áprilisi Kérdıíves Felmérésének Kiértékelése A Páratlanklub 2010 Áprilisi Kérdıíves Felmérésének Kiértékelése Készítették: Galli Tamás Nater Ulrike Dátum: 2011. 04. 01. 1 Tartalomjegyzék TARTALOMJEGYZÉK 2 BEVEZETİ 3 PÁRATLANKLUB KÉRDİÍV 4 Elıadás

Részletesebben

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető!

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető! BGF KKK Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály Budapest, 2012.. Név:... Neptun kód:... Érdemjegy:..... STATISZTIKA II. VIZSGADOLGOZAT Feladatok 1. 2. 3. 4. 5. 6. Összesen Szerezhető pontszám 21 20 7 22

Részletesebben

Tantárgyi program. 8. Az oktatás személyi feltételei: Gyakorlati oktató: Dr. Szigeti Orsolya egyetemi docens

Tantárgyi program. 8. Az oktatás személyi feltételei: Gyakorlati oktató: Dr. Szigeti Orsolya egyetemi docens Tantárgyi program 1. A tantárgy neve, kódja: AV_KMNL211-K3 Marketing kutatás 2. A neve, beosztása: 3. Szak megnevezése: Kereskedelem és Marketing BA szak, levelező tagozat 4. A tantárgy típusa: A 5. A

Részletesebben

A tartalomelemzés szőkebb értelemben olyan szisztematikus kvalitatív eljárás, amely segítségével bármely szöveget értelmezni tudunk, és

A tartalomelemzés szőkebb értelemben olyan szisztematikus kvalitatív eljárás, amely segítségével bármely szöveget értelmezni tudunk, és Tartalomelemzés A tartalomelemzés szőkebb értelemben olyan szisztematikus kvalitatív eljárás, amely segítségével bármely szöveget értelmezni tudunk, és végeredményben a szöveg írójáról vonhatunk le következtetéseket.

Részletesebben

A termékfejlesztés modelljei

A termékfejlesztés modelljei Marketing II. Ipari termék- és formatervező mérnök szak A termékfejlesztési folyamat modellezése és marketing információval való támogatása. Amiről ma szó lesz Tankönyv: 7. fejezet. Témakörök: 1. A termékfejlesztési

Részletesebben

6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.

6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12. 6. Előadás Visszatekintés: a normális eloszlás Becslés, mintavételezés Reprezentatív minta A statisztika, mint változó Paraméter és Statisztika Torzítatlan becslés A mintaközép eloszlása - centrális határeloszlás

Részletesebben

Lakáskultúra. A Lakáskultúra magazin kvalitatív vizsgálata Készült a Szonda Ipsos októberében végzett kutatása alapján

Lakáskultúra. A Lakáskultúra magazin kvalitatív vizsgálata Készült a Szonda Ipsos októberében végzett kutatása alapján Lakáskultúra Készült a Szonda Ipsos 2007. októberében végzett kutatása alapján A kutatás háttere A Szonda Ipsos piackutató cég 2007. októberében fókuszcsoportos kutatás keretében a lakberendezési lapokkal

Részletesebben

Sta t ti t s i zt z i t k i a 3. előadás

Sta t ti t s i zt z i t k i a 3. előadás Statisztika 3. előadás Statisztika fogalma Gyakorlati tevékenység Adatok összessége Módszertan A statisztika, mint gyakorlati tevékenység a tömegesen előforduló jelenségek egyedeire vonatkozó információk

Részletesebben

A sajtó közönsége 2008-ban

A sajtó közönsége 2008-ban What do we see? A sajtó közönsége 2008-ban Nobody s Unpredictable Az egyes médiatípusok közönségének nagysága 2008. II. félévében (ezer fı, 15 évnél idısebbek) 9000 8000 7000 7650 7049 6800 6000 5000 4000

Részletesebben

A páneurópai felmérésre az Unió hat különbözı piacán került sor UK, Franciaország, Németország, Svédország, Lengyelország és Magyarország.

A páneurópai felmérésre az Unió hat különbözı piacán került sor UK, Franciaország, Németország, Svédország, Lengyelország és Magyarország. Az európai fogyasztók táplálkozási ismereteit és bolti magatartását, illetve az élelmiszercímkéken a tápértékre vonatkozóan közölt tájékoztatás megértését és felhasználását vizsgáló páneurópai fogyasztói

Részletesebben

A MAGYARORSZÁGI TÁVOKTATÁSI TAPASZTALATOK FELMÉRÉSÉRE SZOLGÁLÓ KÉRDİÍVEK KIÉRTÉKELÉSE BME IDEGENNYELVI KÖZPONT

A MAGYARORSZÁGI TÁVOKTATÁSI TAPASZTALATOK FELMÉRÉSÉRE SZOLGÁLÓ KÉRDİÍVEK KIÉRTÉKELÉSE BME IDEGENNYELVI KÖZPONT A MAGYARORSZÁGI TÁVOKTATÁSI TAPASZTALATOK FELMÉRÉSÉRE SZOLGÁLÓ KÉRDİÍVEK KIÉRTÉKELÉSE BME IDEGENNYELVI KÖZPONT 1. Bevezetés A LLP-LdV-TOI-28-HU-7 projekt keretében képzési szükségletelemzı felmérést végeztünk.

Részletesebben

Torma Dorisz 2012. május 29. Kaposvári Egyetem, Gazdaságtudományi Kar Marketing és Kereskedelem Tanszék

Torma Dorisz 2012. május 29. Kaposvári Egyetem, Gazdaságtudományi Kar Marketing és Kereskedelem Tanszék Torma Dorisz 2012. május 29. Kaposvári Egyetem, Gazdaságtudományi Kar Marketing és Kereskedelem Tanszék Konzulens: Dr. Szente Viktória Egyetemi docens Dr. Szakály Zoltán Egyetemi docens In-store minden

Részletesebben

MÉRNI A MÉRHETETLENT!

MÉRNI A MÉRHETETLENT! MÉRNI A MÉRHETETLENT! Avagy hogyan állapítható meg egy képzés gazdasági eredménye? Durugy András ügyvezetı 2007. május 16. Képzés, fejlesztés Szakmai képzések Magatartás fejlesztése Ismeretbıvítés Szemléletváltás

Részletesebben

Az Y generáció vásárlási szokásai

Az Y generáció vásárlási szokásai PROMO Marketing és Média Szociális Szövetkezet Szombathely, 2012. április 05 - május 25. Az Y generáció vásárlási szokásai Kutatásmódszertan - SPSS Szerzı: Kéri Zsanett Vezetı tanár: Éliás Zsuzsanna Tartalomjegyzék

Részletesebben

A Statisztika alapjai

A Statisztika alapjai A Statisztika alapjai BME A3c Magyar Róbert 2016.05.12. Mi az a Statisztika? A statisztika a valóság számszerű információinak megfigyelésére, összegzésére, elemzésére és modellezésére irányuló gyakorlati

Részletesebben

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 98/1. SPSS állomány neve: Könyvtári dokumentum sorszáma: 287. Budapest, 1998.

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 98/1. SPSS állomány neve: Könyvtári dokumentum sorszáma: 287. Budapest, 1998. TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 98/1 SPSS állomány neve: d58.sav Könyvtári dokumentum sora: 287 Budapest, 1998. Omnibusz 98/1 2 Tartalomjegyzék TARTALOMJEGYZÉK 2 BEVEZETÉS 3 A MINTA ÖSSZEHASONLÍTÁSA

Részletesebben

Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás ( lecke) 27. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok

Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás ( lecke) 27. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás (7-8. lecke) Illeszkedés-vizsgálat 7. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok elemzésére Illeszkedés-vizsgálat Gyakorisági sorok

Részletesebben

Informatikai ellenırzések, az informatika szerepe az ellenırzések támogatásában

Informatikai ellenırzések, az informatika szerepe az ellenırzések támogatásában Nincs informatika-mentes folyamat! Informatikai ellenırzések, az informatika szerepe az ellenırzések támogatásában Oláh Róbert számvevı tanácsos Az elıadás témái 2 Miért, mit, hogyan? Az IT ellenırzés

Részletesebben

Bizalom az üzleti kapcsolatok irányításában

Bizalom az üzleti kapcsolatok irányításában Bizalom az üzleti kapcsolatok irányításában Dr. Gelei Andrea Budapesti Corvinus Egyetem Ellátás lánc optimalizálás; bárhonnan, bármikor Optasoft Konferencia 2013 2013. november 19., Budapest Gondolatmenet

Részletesebben

E-Business Symposium - 2008.04.08. Az értékek mértéke. A magyarországi e-kereskedelem számokban. Kis Gergely. 2008 GKIeNET Kft.

E-Business Symposium - 2008.04.08. Az értékek mértéke. A magyarországi e-kereskedelem számokban. Kis Gergely. 2008 GKIeNET Kft. E-Business Symposium - 2008.04.08 Az értékek mértéke A magyarországi e-kereskedelem számokban Kis Gergely 2008 GKIeNET Kft. Az internet hozzáférés alakulása 2001-2007 (%) A 14 évesnél idısebb lakosság

Részletesebben

Az értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a

Az értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a Az értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a a tanuló teljesítményére, a tanulási folyamatra, a célokra és követelményekre a szülők teljesítményére, a tanulási folyamatra, a célokra és követelményekre

Részletesebben

A mintában szereplő határon túl tanuló diákok kulturális háttérre

A mintában szereplő határon túl tanuló diákok kulturális háttérre Fényes Hajnalka: A Keresztény és a beregszászi II. Rákóczi Ferenc diákjai kulturális és anyagi tőkejavakkal való ellátottsága Korábbi kutatásokból ismert, hogy a partiumi régió fiataljai kedvezőbb anyagi

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 4 IV. MINTA, ALAPsTATIsZTIKÁK 1. MATEMATIKAI statisztika A matematikai statisztika alapfeladatát nagy általánosságban a következőképpen

Részletesebben

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése 4. A modell érvényességének ellenőrzése STATISZTIKA 4. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek 1. Függetlenség 2. Normális eloszlás 3. Azonos varianciák A maradék független a kezelés és blokk hatástól

Részletesebben

GfK 2014 GfK Multikliens tanulmányok 2014 1

GfK 2014 GfK Multikliens tanulmányok 2014 1 . GfK 2014 GfK Multikliens tanulmányok 2014 1 Miért dolgozzon velünk? Egyedülálló adatforrás Háztartáspanel: egyedülálló adtaforrás a vásárlókról és a piaci folyamatokról Jelentős iparági tapasztalat Iparági

Részletesebben

Értékesítések (összes, geográfiai -, ügyfelenkénti-, termékenkénti megoszlás)

Értékesítések (összes, geográfiai -, ügyfelenkénti-, termékenkénti megoszlás) Saját vállalkozás Értékesítések (összes, geográfiai -, ügyfelenkénti-, termékenkénti megoszlás) Piaci részesedés Haszonkulcs Marketing folyamatok Marketing szervezet Értékesítési/marketing kontrol adatok

Részletesebben

A pedagógiai kutatás metodológiai alapjai. Dr. Nyéki Lajos 2015

A pedagógiai kutatás metodológiai alapjai. Dr. Nyéki Lajos 2015 A pedagógiai kutatás metodológiai alapjai Dr. Nyéki Lajos 2015 A pedagógiai kutatás jellemző sajátosságai A pedagógiai kutatás célja a személyiség fejlődése, fejlesztése során érvényesülő törvényszerűségek,

Részletesebben

Mintavételezés

Mintavételezés . 3. 3. Mintavételezés Informatikai Tudományok Doktori Iskola. 3. 3. Statisztikai sokaság, populáció A halmaz egészének kevés adattal történı tömör jellemzése, és a populáció egyedeinek leírására bevezetett

Részletesebben

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás Kísérlettervezés - biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás A matematikai-statisztika feladata tapasztalati adatok feldolgozásával segítséget nyújtani

Részletesebben

Iskolai jelentés. 10. évfolyam szövegértés

Iskolai jelentés. 10. évfolyam szövegértés 2008 Iskolai jelentés 10. évfolyam szövegértés Az elmúlt évhez hasonlóan 2008-ban iskolánk is részt vett az országos kompetenciamérésben, diákjaink matematika és szövegértés teszteket, illetve egy tanulói

Részletesebben

y ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell

y ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell Példa STATISZTIKA Egy gazdálkodó k kukorica hibrid termesztése között választhat. Jelöljük a fajtákat A, B, C, D-vel. Döntsük el, hogy a hibridek termesztése esetén azonos terméseredményre számíthatunk-e.

Részletesebben

A TÁRKI ADATFELVÉTELEINEK DOKUMENTUMAI. Omnibusz 2003/08. A kutatás dokumentációja. Teljes kötet

A TÁRKI ADATFELVÉTELEINEK DOKUMENTUMAI. Omnibusz 2003/08. A kutatás dokumentációja. Teljes kötet A TÁRKI ADATFELVÉTELEINEK DOKUMENTUMAI Omnibusz 2003/08 A kutatás dokumentációja Teljes kötet 2003 Tartalom BEVEZETÉS... 4 A MINTA... 6 AZ ADATFELVÉTEL FŐBB ADATAI... 8 TÁBLÁK A SÚLYVÁLTOZÓ KÉSZÍTÉSÉHEZ...

Részletesebben

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június GAZDASÁGSTATISZTIKA GAZDASÁGSTATISZTIKA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi

Részletesebben

Vállalati és lakossági lekérdezés. Szécsény Város Polgármesteri Hivatala számára

Vállalati és lakossági lekérdezés. Szécsény Város Polgármesteri Hivatala számára Vállalati és lakossági lekérdezés Szécsény Város Polgármesteri Hivatala számára Dátum: 2010 Tartalomjegyzék Tartalomjegyzék... 2 I Az adatfelvétel eredményeinek bemutatása... 3 I.1 A vállalati, illetve

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás Matematikai alapok és valószínőségszámítás Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás Bevezetés A tudományos életben megfigyeléseket teszünk, kísérleteket végzünk. Ezek többféle különbözı eredményre

Részletesebben

KUTATÁSI JELENTÉS. CommOnline 2008. topline jelentés 2008.05.20

KUTATÁSI JELENTÉS. CommOnline 2008. topline jelentés 2008.05.20 KUTATÁSI JELENTÉS CommOnline 2008. topline jelentés 2008.05.20 Tartalomjegyzék 1. Vezetői összefoglaló 3 2. Kutatás leírása 5 A kutatás háttere 5 A kutatás módszertana 5 A topline jelentés szerkezete,

Részletesebben

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Mi a modell? Matematikai statisztika. 300 dobás. sűrűségfüggvénye. Egyenletes eloszlás

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Mi a modell? Matematikai statisztika. 300 dobás. sűrűségfüggvénye. Egyenletes eloszlás ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE STATISZTIKA 7. Előadás Egyenletes eloszlás Binomiális eloszlás Normális eloszlás Standard normális eloszlás Normális eloszlás mint modell /56 Matematikai statisztika Reprezentatív mintavétel

Részletesebben

Magyarország kerékpáros nagyhatalom és Budapest minden kétséget kizáróan elbringásodott: egyre többen és egyre gyakrabban ülnek nyeregbe a fővárosban

Magyarország kerékpáros nagyhatalom és Budapest minden kétséget kizáróan elbringásodott: egyre többen és egyre gyakrabban ülnek nyeregbe a fővárosban Magyarország kerékpáros nagyhatalom és Budapest minden kétséget kizáróan elbringásodott: egyre többen és egyre gyakrabban ülnek nyeregbe a fővárosban 2014. június 30. A Magyar Kerékpárosklub legfrissebb,

Részletesebben

VERSENY LAKOSSÁG KÉRDİÍV 2010. szeptember

VERSENY LAKOSSÁG KÉRDİÍV 2010. szeptember VERSENY LAKOSSÁG KÉRDİÍV 2010. szeptember Jó napot kívánok. A MASMI Hungary munkatársa,. vagyok. A piaci szabályozással kapcsolatban szeretnék néhány kérdést feltenni Önnek. Körülbelül 10 percre venném

Részletesebben

Témakeresés, a kutatási kérdés és a hipotézis megfogalmazása I.

Témakeresés, a kutatási kérdés és a hipotézis megfogalmazása I. Témakeresés, a kutatási kérdés és a hipotézis megfogalmazása I. A gyakorlatban megvalósuló kutatómunka elsı és egyben talán a legfontosabb lépése a kutatási téma megtalálása, és a hipotézis megfogalmazása.

Részletesebben

HOGYAN JELEZHETŐ ELŐRE A

HOGYAN JELEZHETŐ ELŐRE A HOGYAN JELEZHETŐ ELŐRE A MUNKATÁRSAK BEVÁLÁSA? A BELSŐ ÉRTÉKELŐ KÖZPONT MÓDSZEREI ÉS S BEVÁLÁSVIZSG SVIZSGÁLATA Budapest, 2010.03.25. PSZE HR Szakmai nap Előadó: Besze Judit BÉK módszergazda. 1/28 BEVÁLÁS

Részletesebben

Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom

Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom Statisztika I., 5. alkalom Számos t-próba versus variancia analízis Kreativitás vizsgálata -nık -férfiak ->kétmintás t-próba I. Fajú hiba=α Kreativitás vizsgálata -informatikusok -építészek -színészek

Részletesebben

A ÉVI KOMPETENCIAMÉRÉS FIT- JELENTÉSEINEK ÚJ ELEMEI

A ÉVI KOMPETENCIAMÉRÉS FIT- JELENTÉSEINEK ÚJ ELEMEI A 2010. ÉVI KOMPETENCIAMÉRÉS FIT- JELENTÉSEINEK ÚJ ELEMEI Balázsi Ildikó ÚJDONSÁGOK A FIT-JELENTÉSEKBEN Új, évfolyamfüggetlen skálák matematikából és szövegértésbıl egyaránt Új ábrák: a két év alatti fejlıdés

Részletesebben

Tájékozódás és vásárlás a magyar internetezők körében. Összefoglaló

Tájékozódás és vásárlás a magyar internetezők körében. Összefoglaló Tájékozódás és a magyar internetezők körében Összefoglaló Tájékozódás és online és offline Termékenként és termékkategóriánként Tájékozódás és termékenként (1./2) Online tájékozódás Online tájékozódás

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

[Biomatematika 2] Orvosi biometria [Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.29. A statisztika típusai Leíró jellegű statisztika: összegzi egy adathalmaz jellemzőit. A középértéket jelemzi (medián, módus, átlag) Az adatok változékonyságát

Részletesebben

Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely április 17. Politológia Tanszék

Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely április 17. Politológia Tanszék Statisztika Politológus képzés Daróczi Gergely Politológia Tanszék 2012. április 17. Outline 1 Leíró statisztikák 2 Középértékek Példa 3 Szóródási mutatók Példa 4 Néhány megjegyzés a grafikonokról 5 Számítások

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Klaszteranalízis Hasonló dolgok csoportosítását jelenti, gyakorlatilag az osztályozás szinonimájaként értelmezhetjük. A klaszteranalízis célja A klaszteranalízis alapvető célja, hogy a megfigyelési egységeket

Részletesebben

Populációbecslések és monitoring

Populációbecslések és monitoring Populációbecslések és monitoring A becslés szerepe az ökológiában és a vadgazdálkodásban. A becslési módszerek csoportosítása. Teljes számlálás. Statisztikai alapfogalmak. Fontos lehet tudnunk, hogy hány

Részletesebben

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei 1. a. Egy- vagy kétváltozós eset b. Többváltozós eset 2. a. Becslési problémák, hipotézis vizsgálat b. Mintázatelemzés 3. Szint: a. Egyedi b. Populáció

Részletesebben

Helyzetképek: középiskolások infokommunikációs kultúrája

Helyzetképek: középiskolások infokommunikációs kultúrája Generációk az információs társadalomban Infokommunikációs kultúra, értékrend, biztonságkeresési stratégiák Projekt záró workshop TÁMOP-4.2.1/B-09/1/KONV-2010-0005 Program Helyzetképek: középiskolások infokommunikációs

Részletesebben

Bizalom szerepe válságban Diadikus jelenségek vizsgálata a gazdálkodástudományban

Bizalom szerepe válságban Diadikus jelenségek vizsgálata a gazdálkodástudományban A gazdasági válság hatása a szervezetek mőködésére és vezetésére Tudomány napi konferencia MTA Székház, Felolvasóterem 2012. november 20. Bizalom szerepe válságban Diadikus jelenségek vizsgálata a gazdálkodástudományban

Részletesebben

A TANKÖNYVEK KIPRÓBÁLÁSÁNAK ESZKÖZRENDSZERE

A TANKÖNYVEK KIPRÓBÁLÁSÁNAK ESZKÖZRENDSZERE A NEMZETI ALAPTANTERVHEZ ILLESZKEDŐ TANKÖNYV, TANESZKÖZ ÉS NEMZETI KÖZNEVELÉSI PORTÁL FEJLESZTÉSE TÁMOP-3.1.2-B/13-2013-0001 A TANKÖNYVEK KIPRÓBÁLÁSÁNAK ESZKÖZRENDSZERE Kerber Zoltán A tankönyvek jóváhagyása

Részletesebben

Kiválasztás. A változó szerint. Rangok. Nem-paraméteres eljárások. Rang: Egy valamilyen szabály szerint felállított sorban elfoglalt hely.

Kiválasztás. A változó szerint. Rangok. Nem-paraméteres eljárások. Rang: Egy valamilyen szabály szerint felállított sorban elfoglalt hely. Kiválasztás A változó szerint Egymintás t-próba Mann-Whitney U-test paraméteres nem-paraméteres Varianciaanalízis De melyiket válasszam? Kétmintás t-próba Fontos, hogy mindig a kérdésnek és a változónak

Részletesebben

ALITERA Ügyfélkapcsolati Kft. Támogatott kapcsolatok ügyfélkiszolgálás másképp

ALITERA Ügyfélkapcsolati Kft. Támogatott kapcsolatok ügyfélkiszolgálás másképp ALITERA Ügyfélkapcsolati Kft. Támogatott kapcsolatok ügyfélkiszolgálás másképp Ügyfélkapcsolat fejlesztése ALITER = másképpen Alapítva: 2004. Ügyfélkapcsolati Fejlesztő Központ programja a minőségi ügyfélkapcsolatokért

Részletesebben

GÁZKÖZÖSSÉG KUTATÁS. 2012. október

GÁZKÖZÖSSÉG KUTATÁS. 2012. október GÁZKÖZÖSSÉG KUTATÁS 2012. október A kutatás kutatásról céljai A kutatás céljai - a tagok Gázközösséggel kapcsolatos elvárásai és azok teljesülése - rendezvények megítélése - a Gázközösség pályázatai -

Részletesebben