Analiza datelor de marketing utilizand S.P.S.S.- curs introductiv Mihai Orzan mihai.orzan@ase.ro joi, 19:30, sala 1406

Chestiuni organizatorice Nota: Examen final (1 iunie): 40% Test seminar: 60%

http://orzanm.ase.ro/spss Suport curs: Ctoiu I. (coord.), Blan C., Dneiu T., Orzan Gh., Popescu I., Veghe C., Vrnceanu D. - "Cercetri de marketing", Ed. Uranus, 2002 Popa, D., Analiza datelor in psihologie. Teorie si practica cu SPSS, Ed. Polirom, 2008.

Suport semiar (recomandat): Howitt, D. si Cramer, D., Introducere in SPSS pentru psihologie, Ed. Polirom, 2006.

Ce reprezinta analiza datelor?Analiza datelor reprezinta un proces complex si sistematic de aplicare a tehnicilor statistico-matematice, in scopul extragerii din colectia de date constituita a informatiilor necesare procesului decizional

Surse de date Surse de date: Cercetari cantitative: Sondaje; Observari;

Surse secundare de date: interne; externe;

Cercetari calitative: focus grupuri; clientul misterios; interviuri in profunzime; teste de utilitate;

Clasificare tipurilor de analiza Numarul esantioanelor cercetateUn singur esantion; Doua esantioane; Mai mult de doua esantioane;

Natura relatiei dintre esantioaneEsantioane independente; Esantioane dependente;

Clasificare tipurilor de analiza Numarul variabilelor utilizate:O singura variabila (analiza univariata); Doua variabile (analiza bivariata); Mai mult de doua variabile (analiza multivariata);

Natura relatiei dintre variabileVariabile independente; Variabile dependente;

Obiectivele analizeiDeterminarea tendintei centrale; Caracterizarea variatiei si dispersiei; Masurarea gradului de asociere; Realizarea de estimari si previziuni; Evaluarea semnificatiei diferentelor dintre variabile si grupuri de variabile; Evidentierea legaturilor cauzale;

Obiectivele analizei Analiza primara a datelor Masurarea tendintei centrale Analiza variatiei Stabilirea normalitatii distributiei

Analiza diferentiala Identificarea existentei unor diferente statistice intre esantioane (grupuri) de respondenti

Analiza asociativa Identificarea existentei unor asemanari (asocieri) semnificative statistic variabile demografice si psiho-comportamentale

Obiectivele analizeiAnaliza inferentiala Identificarea gradului in care valorile identificate la nivel de esantion sunt reprezentative la nivelul populatiilor investigate

Analiza predictiva Identificarea evolutiei ulterioare a fenomenelor investigate

Analiza complexa a datelor Analiza canonica, analiza discriminantului, analiza structurilor latente Modelare

Masurarea tendintei centraleTipuri de scaleNominala Ordinala Interval Proportionala

Indicatori ai tendintei centraleModulul Mediana Media aritmetica Media geometrica

X X X X

X X X

X X

X X

Masurarea tendintei centraleGrupul modal (modulul)Grupul care cuprinde cele mai multe componente comparativ cu celelalte grupuri

MedianaValoarea care imparte numarul de observatii in doua grupuri n egale

Media aritmetica Media geometrica

x=

xi =1

i

n

xG = n

xi =1

n

i

p i x i x p i= 1 = n p i i 1 =

n

Analiza variatieiDistributia frecventelor (absolute si relative) Amplitudinea variatiei (Xmaxx -Xmin) 2 n x i 2 Varianta

= i 1=

n

1

Abaterea medie patratica (standard) Coeficientul de variatie (variatia relativa)

C V

= x

Distributia frecventelorPerceptia gustului pentru berea ReddsEticheta Codificare Frecventa Frecventa (%) Procent valid Frecvente cumulate

Cel mai neplacut Foarte neplacut Neplacut Nici/Nici Placut Foarte placut Cel mai placut Valori lipsa Total

1 2 3 4 5 6 7 9

0 2 6 6 3 8 4 1 30

0,0 6,7 20,0 20,0 10,0 26,7 13,3 3,3 100

0,0 6,9 20,7 20,7 10,3 27,6 13,8 100

0,0 6,9 27,6 48,3 58,6 86,2 100,0

Analiza variatieiIndicatori ai dispersieiFrecvente Amplitudine Coeficient de variatie Varianta Abaterea standard

Tipuri de scaleNominale X Ordinale X X Interval X X X X XProportionale

X X X X X

Distributia normalaEste constituita dintr-o familie de distributii care au reprezentari grafice asemanatoare unui clopot;

Distributia normalaEste importanta pentru ca majoritatea instrumentelor statistice utilizate in analiza primara au ca premisa existenta unei distributii normale (ex.: testul Student, Mann-Whitney, ANOVA, Pearson, regresia, nivelarea exponentiala Brown, etc.). Ipoteza distributiei normale:Pentru ales, procente dintre valorile inregistrate ale variabilei se vor afla in intervalul:

x

t ; x

+

t

Distributia normalaAplatizarea: reprezinta o masura a inaltimii relative a clopotului definit de distributia frecventelor variabilei. n

K

n

=

i 1 n =

x

i

x

x

4

i 1 =

Asimetria: tendinta variatiilor valorilor observate fata de medie de a fi mai mari catre unul dintre capetele intervalului n n x x 3 de valori.

xi

2

2

3

G

n

n

=

n

2

1

n

i 1 =

i

xi

i 1 =

x2

3 2

Distributia normalaInaltimea curbei este data de formula:n

h

1 = 2

e

1 i=

xi 2

x

2

2

Testarea normalitatii distributiei:variabile parametrice: testul Kolmogorov-Smirnov variabile ordinale: testul Shapiro-Wilk variabile nominale: testul 2

Testul Kolmogorov-SmirnovUtilizat pentru estimarea normalitatii distributiei acolo unde se poate (are sens) calcula media si abaterea medie patratica. De fapt, determina care dintre ipoteze va fi adoptata:H0: NU exista diferente semnificative statistic intre distributia variabilei investigate si distributia normala. H1: Exista diferente semnificative statistic intre distributia variabilei investigate si distributia normala.

Testul Kolmogorov-SmirnovSe calculeaza utilizand:

Fn

xF

1

n

= nx

i 1 =i

Ix

i

0,05 => H0 este acceptata altfel => H1 este acceptata

i 1 =