Analize de date

1. Estimarea parametrilor populaţiei

În cazul estimării parametrilor populaţiei s-a dorit testarea procentului

respondenţilor care sunt familiarizaţi cu cardurile de turişti. Se porneşte de la ipoteza că

persoanele familiarizate cu cardurile de turişti reprezintă 70% din populaţia cercetată.

One-Sample Statistics

N Mean Std. Deviation Std. Error Mean

Are you familiarised with the

concept of tourists card?431 .23 .420 .020

Din tabelul de mai sus se poate observa că nivelul persoanelor care au răspuns

la această întrebare, media este de 0,23, ceea ce semnifică că numai 23% dintre

respondent sunt familiarizaţi de carduri de turişti, cu o abatere standard de 0,42, adică

43%.

One-Sample Test

Test Value = 0.3

t df Sig. (2-tailed) Mean Difference

95% Confidence Interval of the

Difference

Lower Upper

Are you familiarised with the

concept of tourists card?-3.593 430 .000 -.073 -.11 -.03

Se poate observa din tabelul de mai sus că nivelul de semnificaţie este 0, care

este mai mic de 0,05, deci se acceptă ipoteza H1. Se poate garanta cu o probabilitate

de 95% că persoanele intervievate sunt familiarizaţi cu carduri de turişti.

1

2. Testul t-Student pentru diferenţele dintre medii

În urma analizei dintre sex şi recomandare cazare s-a ajuns la următoarele rezultate:

Group Statistics

Gender N Mean Std. Deviation Std. Error Mean

Would you recommend the

accommodatrionto others?

Male 217 1.08 .418 .028

Female 208 1.07 .423 .029

La nivelul eşantionului au răspuns 217 bărbaţi, iar media în ceea ce priveşte

recomandarea cazare este 1.08 de persoane. Pentru cele 208 de femei s-a înregistrat o

recomandare a cazării în mediu de 1.07. Asta ne arată că la nivelul eşantionului există

diferenţă între cele două medii.

Datorită faptului că Fcalc < F0,05;1;423 se observă că raportul critic este mai mic decât

valoarea teoretică, prin urmare se acceptă existenţa unei diferenţe între varianţele celor

două grupuri. Din tabel se observă că valoarea lui tcalc = 0,271 este mai mic decât

valoarea teoretică t0,05;423 = 1,96 deci se nu se poate garanta cu o probabilitate de 95%

că mediile corespunzătoare privind recomandarea cazării la nivelul celor două grupuri

sunt diferite la nivelul populaţiei.

Datorită faptului că Sig are valoare de 0,890 care este mai mare de 0,05 se

acceptă ipoteză H0.

2

3. Analiza varianţei (ANOVA)

Cu testul Anova s-a testat existenţa unei relaţii între sexul respondenţilor şi funţia

ocupată a respondenţilor.

Descriptives

Occupational Category

N Mean Std. Deviation Std. Error

95% Confidence Interval for Mean

Minimum MaximumLower Bound Upper Bound

Male 621 3.3478 1.94143 .07791 3.1948 3.5008 1.00 6.00

Female 797 2.5885 1.55834 .05520 2.4801 2.6968 1.00 6.00

Total 1418 2.9210 1.77634 .04717 2.8285 3.0136 1.00 6.00

ANOVA

Occupational Category

Sum of Squares df Mean Square F Sig.

Between Groups 201.270 1 201.270 66.746 .000

Within Groups 4269.883 1416 3.015

Total 4471.154 1417

După calculele realizate nivelul de semnificaţie (Sig) este 0 care este mai mic de

0,05, deci se acceptă ipoteza H1, astfel putem garanta cu o probabilitate de 95% că

există o influenţă semnificativă între sexul respondenţilor şi funcţia ocupată.

Din tabel se citeşte valoarea corespunzătoarea gradelor de libertate pentru

intergrup care este df=1 şi pentru intragrup, df=1416 pentru o probabilitate de 0,05 F t =

3,96.

Comparând valoarea Fcalc = 66,746 cu Ft = 3,96, se observă că Fcalc este mai mare

decât valoarea lui Ft, deci Fcalc este semnificativ statistic, iar ipoteza nulă este respinsă,

asta înseamnă că există influenţă semnificativă între sexul respondenţilor şi funcţia

ocupată.

3

4. Testul chi-square pentru legătura dintre variabilele cercetării

La testul chi-square s-a testat legătura dintre gen şi funţia ocupată de

respondent. O analiză a legăturii dintre aceste variabile cu ajutorul tabelelor de

contingenţă este cuprins în următoarele tabele.

Case Processing Summary

Cases

Valid Missing Total

N Percent N Percent N Percent

Respondent's Sex *

Occupational Category1418 93.5% 99 6.5% 1517 100.0%

c2 calc. =2,024

c2a; df = 5

4

Chi-Square Tests

Value df

Asymp. Sig. (2-

sided)

Pearson Chi-Square 2.024E2 5 .000

Likelihood Ratio 211.538 5 .000

Linear-by-Linear Association 63.787 1 .000

N of Valid Cases 1418

Încazul de faţăc2 calc. =2,024 este mai mic decât c2

a; df = 5 deci se acceptă ipoteza

nulă. Astfel putem spune că nu există legătură între sexul şi funcţia ocupată.

Se poate garanta cu o probabilitate de 95% că la nivelul populaţiei totale, vor fi

diferenţe între frecvenţele aşteptate şi cele observate.

5. Kolgomorov Smirnov

La testul Kolgomorov Smirnov s-a testat existenţa unor diferenţe între opiniile

bărbaţilor şi femeilor faţă de imaginea faţă de cazare.

Case Processing SummaryCasesValid Missing TotalN Percent N Percent N Percent

The image of accomodation * Monthly income

426 98,8% 5 1,2% 431 100,0%

The image of accomodation * Monthly income Crosstabulation

Monthly income

TotalLow incomeMedium income High income

The image of accomodation

1-Very negative image

Count 3 2 0 5

% within Monthly income

3,1% ,9% ,0% 1,2%

2 Count 4 9 1 14% within Monthly income

4,2% 4,2% ,9% 3,3%

3 Count 12 27 11 50% within Monthly income

12,5% 12,5% 9,6% 11,7%

4 Count 42 73 45 160% within Monthly income

43,8% 33,8% 39,5% 37,6%

5-Very positive image Count 35 105 57 197% within Monthly income

36,5% 48,6% 50,0% 46,2%

Total Count 96 216 114 426

% within Monthly income

100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

5

Categorii de

răpsuns

Frecvențe relative Frecvențe relative cumulate DiferențeLow

incomeMedium income

High income

Low income

Medium income

High income

F1-F2-F3

-2 3,1% 0,9% 0,0% 3,1% 0,9% 0% 2,2%0 4,2% 4,2% 0,9% 7,3% 5,1% 0,9% 1,3%1 12,5% 12,5% 9,6% 19,8% 17,6 10,5% -8,3%2 43,8% 33,8% 39,5% 63,5% 51,4% 50% -37,9%3 36,5% 48,6% 50,00% 100% 100% 100% 0%

Total 100% 100% 100%

Test Statisticsa

The image of accomodation

N 312

Median 4.00

Chi-Square 3.968

df 1

Asymp. Sig. .046

Yates' Continuity Correction Chi-Square 3.492

df 1

Asymp. Sig. .062

a. Grouping Variable: Monthly income

Datorită faptului că Sig = 0,062 care este mai mare de 0,05, nu putem garanta cu

o probabilitate de 95% că există legătură între veniturile respondenţilor şi imaginea cu

privire la cazare.

6. Testul medianei

La testul medianei s-a testat existenţa unor diferenţe semnificative între venitul lunar

şi imaginea cu privire la cazare a respondenţilor.

FrequenciesMonthly incomeLow income Medium income High income

The image of accomodation > Median 35 105 57<= Median 61 111 57

6

Test Statisticsb

The image of accomodation

N 426Median 4,00Chi-Square 4,832a

df 2Asymp. Sig. ,089

a. 0 cells (,0%) have expected

frequencies less than 5. The

minimum expected cell

frequency is 44,4.

b. Grouping Variable: Monthly

income

După calculele realizate se observă că media este egală cu 4.

Analizând nivelul de semnificaţie se observă că valoarea nivelului de semnificaţie

0,089 este mai mare decât 0,05 deci se acceptă ipoteza H0. Asta înseamnă că nu

putem garanta cu o probabilitate de 95% că există legătură între veniturile

respondenţilor şi imaginea cu privire la cazare.

7