BADANIA MARKETINGOWE www.zie.pg.prv.pl
Systemy informacji marketingowej  jest to system u yty do gromadzenia, przechowywania,
przetwarzania i dystrybucji do osób podejmuj cych decyzj . W najprostszej formie systemu wyst puj ludzie i
system gromadzenia informacji. Wa ne s dokumentacje w formie komputerowej, rozwój komputerowej
informacji ułatwia działanie w du ych korporacjach.
Najprostszy SIM
Ludzie + procedury przekazywania dokumentów
ZÅ‚o ony SIM
Ludzie + procedury przekazywania dokumentów + sieci komputerowe
Komputerowy SIM
Ludzie + procedury przekazywania dokumentów + sieci komputerowe + mo liwo ci przetwarzania informacji
ródła Przechowywanie Przetwarzanie Wykorzystanie Ocena działalno ci
informacji informacji informacji informacji (decyzje)
Wewn trzne ródła inf.:
- analizy sprzeda y
- zestawienia finansowe
- raporty ze spotka
MODELE I
handlowych
METODY PODJ CIE
- projektowanie DECYZJI przez MONITOROWANIE
produktu u ytkownika inf. DZIAA
ALNO CI
Zewn trzne ródła inf.:
- ustalanie ceny - podstawowe cechy Np.
- dane statystyczne GUS
ocena i funkcje produktu - wielko ć sprzeda y
BAZA
- inf. od po redników
po redników - poziom cen - udział w rynku
DANYCH
handlowych
handlowych - eliminacja - zadowolenie
DANE
- inf. z Internetu
- prognozowanie po redników klientów
SUROWE
sprzeda y handlowych
Badania marketingowe
- plan sprzeda y
(studia, projekty)
- bad. znajomo ci marki
- badania zachowania
nabywców
- badanie potrzeb
Badania marketingowe  jest to systematyczne i obiektywne pozyskiwanie oraz analiza informacji w celu
identyfikacji i rozwi zania dowolnego problemu w dziedzinie marketingu
Systematyczno ć  post powanie zgodne i wcze niej przygotowanym planem
Obiektywno ć  metody gromadzenia i analizy s sprawdzone i udokumentowane.
Funkcje bada marketingowych
1. Opisowa  BM powinny opisywać działania rynku (konkurencja klient)
2. Diagnostyczna  BM ujawniaj mechanizmy rynkowe
3. Predykcyjna  BM maj słu yć przewidywaniu
Powody stosowania BM
1. Maj umo liwiać podj cie trafnej decyzji
2. Maj umo liwiać unikania bł dów
3. Zrozumienie działania rynku
4. Dlaczego co si nie powiodło
W 2 Typologia BM
1. Badania orientacyjne (eksploracyjne  exploratory research)  badania wst pne; chodzi głównie o
zorientowanie si w problemie wyj ciu w gł b badania.
Przykładowe cele:
a) zaznajomienie si badacza z problemem
b) okre lenie priorytetów badawczych (co jest dla nas najwa niejsze a co mniej wa ne)
c) precyzyjne sformułowanie problemu do dalszych bada (np. hipotezy odno nie sytuacji na rynku)
d) wskazanie techniki badawczej, która ma być zastosowana w kolejnych badaniach
Realizacja bada orientacyjnych
Dane wtórne - zebrane w innym celu ni nasz (pomiar ju był dokonany)
Dane pierwotne  zebrane dla naszych celów (dokonujemy pomiaru)
REALIZACJA BADA ORIENTACYJNYCH
DANE ( RÓDA
A) DANE ( RÓDA
A)
WTÓRNE PIERWOTNE
- wewn trzne (w
- publikacje ksi kowe (literatura) i
organizacji)
czasopi miennicze
WYWIADY (z ekspertami) STUDIUM
- zewn trzne ( poza
- przegl dy bibliograficzne i
- wywiad w formie PRZYPADKU 
organizacj )
dokumentacyjne
rozmowy koncentracja na jednym
- wydawnictwa statystyczne GUS
- technika kluczowych przypadku i gł boka
- informacje statystyczne ministerstw
informatorów (buduje si penetracja obszaru
- wyniki bada instytutów
ła cuch ekspertów i z ka dym
zainteresowania np.
- wyniki bada placówek naukowo prowadzi si wywiad. Eksperci
analiza jednego klienta.
wzajemnie si polecaj . A
a cuch
badawczych
ko czy si je eli dane w du ym Nale y prowadzić
(np. PAN)
1 stopniu zaczn si potwierdzać)
rozmowy i studia
- sprawozdawczo ć przedsi biorstw
- metoda delficka
dokumentacji
BADANIA MARKETINGOWE www.zie.pg.prv.pl
2. Badania opisowe  wykonujemy  zdj cia, fotografie aby opisać sytuacj zachodz c na rynku.
Korzystaj z wyników bada orientacyjnych
Przykładowe cele:
a) scharakteryzowanie (opis) wybranych aspektów otoczenia rynkowego np.
- scharakteryzowanie potrzeb nabywców
- ocena postaw nabywców wobec naszej marki
- tworzenie mapek percepcji i preferencji
- segmentacja
b) okre lenie interesuj cych nas wska ników rynkowych
- przeci tne ceny dla danej grupy produktów
- okre lenie liczby po redników handlowych
- okre lenie udziału w rynku
- wyznaczenie rozmiaru rynku
c) okre lenie stopnia powi za pomi dzy zmiennymi
- powi zanie pomi dzy dochodami a zamiarem zakupu
- zamiar zakupu a jego wielko ć
d) wyznaczenie trendów rynkowych
e) testowanie postawionych hipotez badawczych
REALIZACJA BADA OPISOWYCH
BADANIA BADANIA
PRZEKROJOWE PANELOWE
POMIAR
POMIAR
PANEL
T0 PRÓBA
PRÓBA
Grupy Data Producent Gatunek, Rodzaj Ilo ć Waga Cena Nr Rodzaj Miejsce
towarów zakupu marka produktu zakupionych EAN opakowania zakupu
opakowa
Szampon
do
włosów
PÅ‚yn do
k pieli
rodki do
mycia
naczy
Przykłady paneli:
- panele gospodarstw domowych (nawet kilka tysi cy)
- panele handlowe (punkty sprzeda y detalicznej, głównie do rejestracji zakupu pewnych grup
towarów)
Zalety bada panelowych:
- pozwala obserwować zmiany w czasie
- porównywalno ć wyników (głównie je eli stosujemy ten sam instrument pomiarowy)
Formularz w badaniu panelowym  dzienniczek
Charakterystyka panelu gospodarstw domowych (wg GFK):
- co tygodniowa obserwacja zakupu gospodarstw domowych
- ogólnopolska próba kwotowa 3000 gospodarstw domowych
- instrument pomiarowy: dzienniczki, sprawozdania z dokonanych zakupów
- grupy towarowe: np. rodki czyszcz ce, pior ce, ryby...
- raporty: standardowe  wielko ć rynku, udział w rynku, wielko ć cen, przeci tna cena, liczba
nabywców
- raporty specjalne  dotycz ce rynku np. charakterystyka grupy docelowej, analizy intensywno ci
zakupu, cz stotliwo ć zakupu danej marki, lojalno ć wobec marki
Charakterystyka panelu handlowego:
- grupy towarowe: sprz t audio wideo, du y i drobny sprz t AGD, artykuły fotograficzne, sprz t
elektroniki biurowej
2
BADANIA MARKETINGOWE www.zie.pg.prv.pl
- próba  220 sklepów detalicznych RTV AGD + 95 sklepów fotograficznych + 150 sklepów
oferuj cych sprz t biurowy i telekomunikacyjny
- co dwa miesi ce ankieterzy sprawdzaj ofert i obroty sklepu
Zalety bada panelowych
a) mo liwo ć obserwacji zmian zachowa respondentów w czasie
b) du a szeroko ć grup produktów obj tych badaniem
Wady:
a) koszty
b) konieczno ć od wie ania
c) próba nie zawsze b dzie dostosowania do ka dego produktu
Zalety bada przekrojowych:
a) dobranie grupy do konkretnego celu badania
b) niskie koszty
Wady:
a) brak obserwacji zmian zachowa w czasie
3. Badania przyczynowe  polegaj na wskazaniu zwi zków przyczynowo skutkowych
a) trzeba wskazać korelacj pomi dzy przyczyn a skutkiem
b) zdefiniować nast pstwo w czasie
c) manipulujemy jedn zmienn (np. reklam ) a inne czynniki musz być utrzymane na stałym poziomie
Sposoby realizacji: - eksperyment:
- naturalny (w terenie)
- sztuczne ( np. symulacje komputerowe)
W 3
Proces badania Marketingowego
1. Sformułowanie problemu badawczego i okre lenie celu badania
2. Opracowanie planu badania
3. Zebranie danych i ich opracowanie
4. Analiza danych i ich interpretacja
5. Przedstawienie wyników badania (opracowanie ustne, wersja elektroniczna, sporz dzenie dokumentów)
Ad 1. problem badawczy wynika z potrzeb informacyjnych organizacji, które potrzebne s do podejmowania
decyzji
a) transformacja problemu decyzyjnego na problem badawczy
PROBLEM DECYZYJNY
du a rola osoby
Np.: intensywno ć konkurencji,
podejmuj cej decyzje
Specyfikacja kluczowych informacji
rozmiar rynku, uwarunkowania
niezb dnych do podj cia decyzji
prawne
du a rola osoby BADANIA ORIENTACYJNE
prowadz cej badania
OGRANICZENIA:
Sformułowanie problemu badawczego
- dost pne rodki informacji
dost pne metody i tech. badawcze
b) sposoby formułowania problemów badawczych
FORMUOWANIE PROBLEMÓW BADAWCZYCH
Pytania badawcze Formułowanie
hipotezy badawczej
Pytania CZY Pytania INNE
rozstrzygni cia dopełnienia
c) struktura problemu badawczego
Ogólny problem badawczy
1 Szczegółowy problem badawczy 3 Szczegółowy problem badawczy
2 Szczegółowy problem badawczy
3
BADANIA MARKETINGOWE www.zie.pg.prv.pl
Przykład:
Proces podejmowania decyzji przy zakupie okapu kuchennego przez gospodarstwa domowe
- u wiadomienie potrzeby
- poszukiwanie informacji
- ocena potencjalnych rozwi za
- decyzja zakupu
- odczucia po zakupie
Ogólny problem badawczy:
Jak przebiega proces podejmowania decyzji zakupu okapu kuchennego przez gospodarstwa domowe.
Szczegółowe problemy badawcze:
- jakie motywy skłaniaj gospodarstwa domowe do zakupu okapu kuchennego
- z jakich ródeł informacji korzystaj gospodarstwa domowe przy zakupie okapu kuchennego
- jakie kryteria zakupu stosuj gospodarstwa domowe przy zakupie okapu kuchennego i jaka jest ich
hierarchia
- jakie s preferencje gospodarstw domowych odno nie marki i miejsca zakupu okapu kuchennego
- jaki jest poziom satysfakcji gospodarstw domowych z zakupionych okapów kuchennych
Dezagregacja problemu i agregacja odpowiedzi w badaniu ankietowym
Odpowied na Ogólny problem
ogólny problem badawczy (jedno ogólne
badawczy pytanie problemowe)
Analiza
Odpowiedzi na Szczegółowe problemy
szczegółowe badawcze (4  6 pyta
problemy badawcze problemowych w zakresie
OPB)
Analiza
Metody Wst pna lista pyta
analizy (wyczerpuj ce listy pyta
danych kierowane do respondentów
w zakresie SZPB)
Redukcja
Odpowiedzi na
pytania w Kwestionariusz
kwestionariuszu (wyskalowane pytania)
Zebrane dane
Ad 2. podstawowe elementy planu badania:
a) podanie ogólnego problemu badawczego
b) ródła danych z których b dziemy korzystać (wtórne, pierwotne)
c) metody gromadzenia danych pierwotnych (wywiad, sonda ankieta, eksperyment)
d) instrument pomiarowy (kwestionariusz)
e) sposób kontaktowania si z respondentem
f) czy badania b d wyczerpuj ce, czy nie wyczerpuj ce (badania próby)
g) okre lenie liczebno ci próby
h) plan analizy danych
Plan badania wg Tulla i Hawkins a
a) zdefiniowanie problemu badawczego
b) oszacowanie warto ci informacji dostarczonych przez badanych (metody oparte na rachunku
prawdopodobie stwa , szacuje si warto ć oczekiwan )
c) wybór metody zbierania danych
d) wybór sposobu pomiaru
e) plan doboru próby
f) plan analizy danych
g) ocena etycznej strony badania
h) okre lenie czasu trwania i kosztów badania
4
DEZAGREGACJA PROBLEMÓW BADAWCZYCH
AGREGACJA ODPOWIEDZI
BADANIA MARKETINGOWE www.zie.pg.prv.pl
i) przygotowanie propozycji badawczej (harmonogram)
W 4
Pomiar i jego poziom
Obiekt badania  jest to jednostka badana, element o którym zbieramy informacje
Def. Najmniejszy element poddany obserwacji. O którym z punktu widzenia sformułowanego problemu
badawczego zbieramy informacj .
Mo e to być rzecz, osoba, pomysł, idea, gospodarstwo domowe, osoba indywidualna, organizacje.
Zbiór obiektów badania
A= {Ai}n={A1,A2,....,An} próba
Cechy obiektów badanych (przykładowe)
- dochód
- potrzeby , preferencje
- postawy
- miejsce zamieszkania
- waga, wzrost, wiek
zmienna  wszelka cecha czy te własno ć badanego obiektu, która mo e wyst pować w ró nym stopniu, i pod
wzgl dem której obiekty ró ni si pomi dzy sob i zmieniaj si w czasie
Zbiór zmiennych
M={Mj}m={M1,M2,.....,Mm} pytania z kwestionariusza
W uj ciu formalnym zmienna Mj to odwzorowanie
Mj=A R (j= 1..... m)
A  zbiór obiektów
R  zbiór liczb rzeczywistych
Pomiar  przyporz dkowanie liczb obiektom
Def. Przyporz dkowanie liczb obiektom zgodnie z okre lonymi regułami w taki sposób aby liczby
odzwierciedlały relacje zachodz ce pomi dzy obiektami.
Otrzymamy macierz danych ródłowych:
x11 x12 x1m
.........
x21 x22 x2m
.........
X=
...... ....... xij .........
xn1 xn2 xnm
.........
Obiekty
Ale obiektom mo na przyporz dkować tekst.
Skale pomiarowe (wg Sterensa wyró nia si 4 poziomy)
1. Poziom nominalny Skale ni szego rz du
2. Poziom porz dkowy
3. Poziom przedziałowy Skale wy szego rz du
4. Poziom stosunkowy (ilorazowy)
W wy szym poziomie zawieraj si ni sze.
Ad 1) Poziom nominalny  jest to takie przyporz dkowanie gdzie liczby oznaczaj kategori klas.
Relacje: równo ci ró no ci
Dane: a, b: obiekty
Aksjomaty:
1) a=b albo a=b
2) je li a=b to b=a
3) dla 3 obiektów a, b, c mamy: je li a=b oraz b=c to a=c
Przykłady cech.
Okre l poziom nominalny płeć, rasa, kolor ulubiony
Przykłady pyta do kwestionariusza
1) Prosz podać swoj płeć
1 - kobieta
0 - m czyzna
2) Jaki jest Pana/Pani ulubiony kolor?
- zielony
1
- ółty
2
3 - czerwony
4
- czarny
5
- niebieski
6
5
Zmienne

BADANIA MARKETINGOWE www.zie.pg.prv.pl
- inny
Działania statystyczne:
Liczebno ć, frakcje, udziały, procenty, dominanta (warto ć modalna), warto ć najcz stsza
Ad 2) Poziom porz dkowy  liczby przynale do ró nych kategorii i mamy mo liwo ć przyporz dkowania
obiektów ze wzgl du na interesuj c nas cech .
Relacje: równo ć ró no ć
mniejszo ć wi kszo ć
Dane: a, b  obiekty
Aksjomaty:
1), 2), 3) jak wy ej
4) nieprawda e ze wzgl du na interesuj c nas cech a>a
5) je li a=b to a>b albo a6) dla trzech obiektów a, b, c mamy: je li a>b oraz b>c to a>c
Mierzymy jako ć produktów, robimy rangowanie. Mo e być opis pomiarowy od 1....7
Przykłady pyta w kwestionariuszu:
1) Jak Pan/Pani ocenia jako ć produktów xyz?
1 - bardzo niska
2 - niska
Te odległo ci nie
3 - ani niska ani wysoka
s równe
4 - wysoka
5 - niska
2) W jakim stopniu jest Pan/Pani zadowolony z produktów xyz?
1 2 3 4 5 6

W ogóle W pełni
Niezadowolony zadowolony
Dopuszczalne działania:
Te w skali nominalnej + mediana (miara poło enia rozkładu)
Ad 3) Poziom przedziałowy  pomi dzy punktami skali mo emy okre lić odległo ci (+to co w pkt 1 i 2)
wyznaczamy 0 umowne.
Relacje: równo ci ró no ć
mniejszo ć wi kszo ć
arytmetyczne (dodawanie odejmowanie)
Dane: a, b  obiekty
Aksjomaty
1), 2), 3), 4), 5), 6),
7) a+b = b+a
8) (a+b)+c=a+b+c
9) Je li a=b oraz b>0 to a+b>b
10) Je li a=p i b=q to a+b=p+q
Je li a>b a ró ni si od b o a-b jednostek
Mo emy mierzyć: wysoko ć nad poziomem morza, czas kalendarzowy, temperatur w Co, wynik finansowy.
Pytania kwestionariusza
1) Jaki wynik finansowy osi gn Å‚a pa stwa firma w 2001 r?
...................................................(podaj warto ć w tys. zł)
Dopuszczalne działania statystyczne:
Et w poprzednich poziomach + rednia arytmetyczna (nie geometryczna)
Ad 4) Poziom stosunkowy  punkt zero jest pkt. Bezwzgl dnym (absolutnym) nie umownym i te zero mówi, e
jest brak wyst puj cej własno ci.
(np. wzrost=0 to brak wzrostu, zysk=0 to brak zysku)
Relacje: równo ci ró no ć
mniejszo ć wi kszo ć
arytmetyczne (dodawanie odejmowanie)
mno enie dzielenie
Dana: a, b  obiekty
Aksjomaty:
1), 2), 3), 4), 5), 6), 7), 8), 9), 10),
11) a>b a jest a/b razy wi ksze od b
Pytania do kwestionariusza:
6
BADANIA MARKETINGOWE www.zie.pg.prv.pl
1) Prosz podać swój wzrost.
...........................................(podać warto ć w centymetrach)
Dopuszczalne działania:
Wszystkie aksjomaty istniej ce w algebrze i statystyce.
Inne pytania: Daj si okre lić za pomoc wy szego poziomu ale my wiadomie wybieramy ni szy.
Prosz zaznaczyć swoj kategori wzrostow ( w cm)
- do 100
- 101  110
- 111  150
- ponad 150
W 5
Etapy budowy kwestionariusza
1) Realizacja czynno ci poprzedzaj cych
a) sformułowanie problemu badawczego
b) ustalenie kim b d respondenci
c) ustalenie sposobu kontaktowania si z respondentami
d) plan analizy danych
2) Projektowanie kwestionariusza
a) okre lenie wst pnej listy pyta
b) projekt kwestionariusza
3) Testowanie kwestionariusza
Kwestionariusz  zbiór celowo zaprojektowanych i uło onych pyta , które maj być zadane danym osobom
(kwestionariusz osobowy - wypełniamy zbiór pyta lub ankieta  sposób gromadzenia danych)
Respondent  osoba która udziela odpowiedzi na pytania
Ankieter  zbiera dane
Ad 1) a) trzeba postawić zagadnienie potem ogólny problem badawczy i szczegółowe problemy badawcze
b) musimy wzi ć pod uwag poziom wiedzy respondentów, dobrze gdy tu ustalimy dobór próby
c) formy ankiety: pocztowa, telefoniczne, osobista
d) dla ró nej metody potrzebujemy ró nych poziomów danych
Plan konstrukcji wyników koniecznych
Ad 2) a)
Ogólny problem badawczy
Szczegółowe problemy badawcze
Pytania ankietowe
7
BADANIA MARKETINGOWE www.zie.pg.prv.pl
Ramowa struktura Kwestionariusza
Kwestionariusz
Wst p do kwestionariusza
- pro ba o wzi cie udziału w ankiecie
- wyja nienia celu ankiety i dla kogo si ja przeprowadza
- bod ce i zach ty (anonimowo ć ankiety)
- instrukcja na temat wypełniania kwestionariusza
- inne (dane ankietera
Pytania kwalifikuj ce
B1- o wiek
B2 - ........
Pytania merytoryczne
Cz ć I (szczegółowy problem badawczy) Hasłowa nazwa
P1- ..............
P2- .............. Dotyczy pierwszego pytania szczegółowego
P.-................
Cz ć II Hasłowa nazwa
P6 - .............
P7 -.............. Dotycz drugiego pytania szczegółowego
P..- ...............
......
......
(do wyczerpania szczegółowych problemów badawczych)
Metryczka (pytanie o wiek, zawód, wielko c gosp domowego, dochody)
P11 -...........
P12 -.......... Charakteryzuje badan grup
P13 -...........
Podzi kowanie
Podzi kowanie za wzi cie udziału w ankiecie
Ad 3. testujemy na 15 do 30 osób
Dla kwestionariusza pilota owego
Cele bada pilota owych :
Pytamy czy wszystkie pytania w ankiecie s ja zrozumiałe,
czy s jakie niepotrzebne,
- ocena reakcji respondentów
mo e jakie trzeba było by dodać,
- przetestowanie instrumentu pomiarowego
i czy karta produktu dobrze i zrozumiale go opisuje
- okre lenie liczebno ci próby
Procedura przy testowaniu kwestionariusza
Projektowanie kwestionariusza
Testowanie kwestionariusza
Czy konieczna jest korekta
kwestionariusza?
TAK
NIE
8
BADANIA MARKETINGOWE www.zie.pg.prv.pl
Rodzaje pyta wyst puj cych w kwestionariuszu
Pytania otwarte (nie Pytania zamkni te
narzucamy opcji odpowiedzi) 90% w kwestionariuszu to
Zalety: pytania zamkni te stosuje si
- swoboda, łatwo ć je najcz ciej
sformułowania takiego
pytania
Wady:
- niech ć respondentów
KAFETERIE ALTERNATYWY
do odpowiedzi na te
pytania
- trudniej je analizować
DYSJUNKTYWNE KONiUNKTYWNE ZAMKNI TE PÓA
OTWARTE
(wybieramy 1 (mo na w odpowiedzi
odpowied ) co dopisać)
" Kafeteria dysjunktywne
1. Jaki jest Pana ulubiony smak? (prosz wybrać jedn odpowied )
 pomara czowy
 jabłkowy
 wi niowy
zamkni te
 truskawkowy
półotwarte
 inne
" Kafeteria koniunktywna
1. Jakie s Pana/Pani ulubione smaki (mo na zaznaczyć wi cej ni jedn odpowied )
 pomara czowy
 jabłkowy
 wi niowy
zamkni te
 truskawkowy
półotwarte
 inne.....
Lepiej przej ć z koniunktywnego na :
" dysjunktywne zło one
1. Jakie s Pani/Pana ulubione smaki soków?
- jabłkowy  tak  nie
- pomara czowy  tak  nie
- wi niowy  tak  nie
- truskawkowy  tak  nie
- inne .................  nie
Pytania filtruj ce  pomagaj wyłapać odpowiednich respondentów, którzy b d dalej odpowiadać
1. Czy posiadacie Pa stwo chłodziarko - zamra ark
 tak  nie (przejd do pytania nr 3)
2. Prosz podać mark pa stwa chłodziarko  zamra ark
 Bosh  Amica  Polar
3. Czy posiadacie pa stwo mikrofalówk ?
 tak  nie (przejd do pytania nr...)
BÅ‚ dy kwestionariusza
- za du a liczba pyta
- pytania niezrozumiałe lub dwuznaczne
- zbyt długie pytania
- pytania na które odpowiedzi nie otrzymamy wiadomo ci
- nieprawidłowa kolejno ć pyta
- ni prawidłowo dobrane skale
- nieprawidłowy dobór pytania wst pnego
- brak odniesienia czasowego
- pytania metryczkowe na pocz tku kwestionariusza
- eby warianty pyta nie pokrywały si
W6
Pomiar postaw nabywców (wobec marek, produktów, firm)
9
BADANIA MARKETINGOWE www.zie.pg.prv.pl
Def. wg. Fishbeina
Postawa jest to wykształcona gotowo ć do pozytywnej lub negatywnej reakcji wobec okre lonego
obiektu.
1. Mo na kształtować postaw poprzez reklam , własne do wiadczenia, opini przyjaciół.
2. Gotowo ć do reakcji - kupno, lub jego brak.
Jeden z podstawowych celów marketingowych pozytywne postawy kształtuje gotowo ć do zakupu
Ukształtowanie postaw od skrajnie negatywnych do skrajnie pozytywnych
MODEL
Gdy powstanie suma
przekona
PRZEKONANIA POSTAWA ZAMIAR ZAKUPU ZAKUP
Odno nie poszczególnych cech własno ci Pozytywne postawy prowadz do
zakupu
SKALE U YWANE DO POMIARU POSTAW
SKALE PROSTE  pytanie jest tak SKALE ZA
O ONE  pytania zło one s z
wyskalowane e prosimy o jedn rzecz kilku pyta podstawowych w jednym pytaniu
1. skala nominalna (pomiar jej (pytamy o kilka rzeczy)
nast puje na poziomie 1. skala schematyczne
nominalnym. 2. skala Stapela
2. skala pozycyjna 3. skala Likerta
3. skala rangowa
4. skala stałych sum
5. skala zamiaru zakupu
6. skala porównania parami
Charakterystyka skal prostych
" Skala nominalna  najprostsza ze skal, pytamy czy lubi Pan produkt, czy podoba si produkt, czy jest
Pan zadowolony z produktu
 Tak
 Nie
 Nie mam zdania (mo e być ale nie musi)
" Skala pozycyjna  pytamy o postaw na poziomie po dkowym (zachowujemy po dek)
W jkaim stopniu jest Pan /Pani zadowolony z porduktu

Całkowicie Niezadowolony Ani zadowolony Zadowolony Całkowicie
Niezadowolony ani niezadowolony zadowolony
1. Forma prezentacji skali
- opisowa
- formie skali liczbowej 1 2 3 4 5 + opis ( 5  całkowicie zadowolony, 1- całkowicie niezadowolony)
- opisy graficzne :&
- opis kombinowany
1 2 3 4 5 6 7 8
Całkowicie Całkowicie zadowolony
niezadowolony
lub

Całkowicie Całkowicie zadowolony
niezadowolony
2. Okre lenie liczby punktów w skali (liczba kategorii)
- w praktyce stosuje si najcz ciej od 5 do 7
- parzysta, nieparzysta (respondenci maj mo liwo ć wyra enia pozycji neutralnej)
3. Zrównowa ona lun niezrównowa ona skala pozycyjna
liczba pozycji pozytywnych = liczba pozycji negatywnych
4. Skala wymuszaj ca lub nie wymuszaj ca
- wymuszaj ca  skala z odpowiedziami ani... ani...
- nie wymuszaj ca  skala z odpowiedziami nie mama zdania
" Skala rangowa
Poziom pomiaru porz dkowy (mamy ranking), w tym przypadku respondenci maj uporz dkować
interesuj ce nas obiekty za pomoc liczb naturalnych
Prosz uporz dkować 3 rodzaje cukierków A, B, C ze wzgl du na ich smak poprzez przyporz dkowanie
tym cukierkom liczb od 1do 3 gdzie 1- najgorszy smak, 3  najlepszy smak
A) cukierki A ....
B) cukireki B ...
10
BADANIA MARKETINGOWE www.zie.pg.prv.pl
C) cukierki C ... kodowanie ka dego cukierka osobno z mo liwo ci 3 odpowiedzi
Podobne pytanie mo e dotyczyć przyporz dkowania zbioru cech np. jako ci marki, wygl du itp.
" Skala stałych sum
Dajemy respondentom stał liczb punktów (najcz ciej 100) i maj oni przyporz dkować te punkty
danym obiektom ze wzgl du na preferencje
Np. Prosz rozdzielić 100 punktów pomi dzy 4 poni sze Banki tak aby ten podział odzwierciedlał P/P
ocen ka dego z Banków
Bank A ..............
Bank B ..............
Bank C ..............
Bank D ............
Razem 100
Ta skala ma sens w przypadku kilku obiektów (nie wi cej ni 10)
" Skala zamiaru zakupu
Czy chciałby P/P kupić produkt przy cenie ..... zł?
 tak  nie
Najlepsza forma pytania:
Na ile jest pewne, e P/P kupi produkt przy cenie....?

Z pewno ci Prawdopodobn Prawdopodobn Prawdopodobn Z pewno ci
kupi ie kupi ie kupie lub ie nie kupi nie kupi
nie
Pytania w skali stosunkowej:
Jakie jest prawdopodobie stwo zakupu produktu przy cenie ... zł? .............(wpisz liczb od 0 do1)
" Skala porównania parami
Prosimy respondentów o porównanie obiektów ze zbioru i wskazać który jest najlepszy
Np. A B C AB kodowane A B C
AC A X 1 0
BC B 0 X 1
C 1 0 X
X  nie porównujemy
1  dominuj ca
0  nie dominuj ca
Stosowana do specyficznych analiz  rzadko stosowana
Charakterystyka skal zło onych
Za nim je zbudujemy okre lamy cechy i miar .
" Skala schematyczna
Inaczej skala zró nicowania słownego, standardowo skala 7 punktowa
Prosz o ocen obiektu (np. restauracji XYZ) ze wzgl du na ka d poni szych cech
7 6 5 4 3 2 1

A
adny wygl d Brzydki wygl d

Niskie ceny Wysokie ceny

Smaczne posiłki Niesmaczne posiłki

Dobra obsługa Zła obsługa
Analiza  budujemy profil danego obiektu  analiza profilowa
7 6 5 4 3 2 1
A
adny wygl d Brzydki wygl d
Niskie ceny Wysokie ceny
Smaczne posiłki Niesmaczne posiłki
Dobra obsługa Zła obsługa
Wyznaczamy poziom medialny
XYZ XYZ -------
3,5 5
6 3,5
4,5 4
2,5 5
" Skala Stapela
11
BADANIA MARKETINGOWE www.zie.pg.prv.pl
Jest odmian skali symetrycznej, skala 10 pkt od +5 do  5 konieczny komentarz do punktów zero w tej skali nie
wyst puje
Np. Prosz o ocen obiektu (np. restauracji XYZ) ze wzgl du na ka d poni szych cech.Je eli ocena jest
pozytywna to w jaki stopniu od +5 do +1 gdzie +5 najwy sza ocena je li ocena jest negatywna w jakim stopniu
od-5 do  1, gdzie  5 to najni sza ocena.
Wygl d Ceny Obsługa Smak posiłków
+5
+4
+3
+2
+1
-1
-2
-3
-4
-5
Mo e być stosowana skala od +3 do  3 lub od+2 do  2.
" Skala Likerta
Buduje si okre lenie, ale stwierdzenie i musz być konkretnie sprecyzowane (pozytywne, negatywne) i
stawiane naprzemienne, pretendenci oceniaj skal ocen.
Np. W jakim stopniu P/P zgadza si z ka dym z powy szych stwierdze ?
Całkowicie si Całkowicie si
zgadzam nie zgadzam
5 4 3 2 1

1 2 3 4 5

To była praca domowa
W7
12
BADANIA MARKETINGOWE www.zie.pg.prv.pl
Dobór próby- populacja badana  zbiorowo ć pewnych rzeczywistych elementów o których zbieramy
informacj
Element populacji
Próba B
Populacja A
Badanie wyczerpuj ce  poddaje si badaniu wszystkie elementy
Populacja badana
Badanie nie wyczerpuj ce  prowadzi si , gdy jest bardzo du a populacja, dobiera si prób do bada .
PRÓBA  cz ć populacji któr poddaje si badaniu (im liczniejsza tym lepiej dla badania)
- liczebno ć próby
- metoda doboru próby (losowa, nielosowa)
Proces doboru próby
1. Zdefiniowanie populacji badanej
2. Sporz dzenie wykazu populacji badanej
3. Okre lenie liczebno ci próby
4. Wybór metody doboru próby
5. Pobranie próby
Ad 1. Zdefiniowanie populacji badanej  zawiera okre lenie:
- elementów populacji badanej
- okre lenie jednostki próby
- okre lenie zakresu przestrzennego populacji badanej
- zakres czasowy populacji badanej
np. dla doboru jednostopniowego (gdzie pkt 1 i 2 si pokryj )
- kobiety w wieku od 18 do 29 lat
- jw.
- Dzielnica Gda ska : Orunia
- Maj 2002
Dla doboru dwustopniowego:
- uczniowie szkół rednich
- najpierw szkoły rednie, potem uczniowie tych szkół
- Gda sk
- Pierwszy kwartał 2002
Ad 2. Sporz dzenie wykazu populacji badanej  lista wszystkich jednostek populacji z których dobrana b dzie
próba (wa ne gdy tworzymy prób losow , wykaz naturalny, wykaz sztuczny)
Ad 3. Okre lenie liczebno ci próby
1. na podstawie opinii ekspertów (arbitralnie)
Rodzaj badania Typowa wielko ć próby (liczba osób) Minimalna wielko ć próby
(liczba osób)
Marketingowe badania rynku 1000-1500 500
Badania strategiczne 400-500 200
Test rynkowy 300-500 200
Test produktu 200-300 200
Test nazwy 200-300 100
Test opakowania 200-300 100
Test reklamy
TV
Prasowej 200-300 150
Radiowej
2. Tabela kontyngencji  wg minimalnej liczebno ci komórki
C2
W1 W2 W3
C1
O1
13
BADANIA MARKETINGOWE www.zie.pg.prv.pl
O2
O3
3. wg Bud etu
bud et / koszt jednego wywiadu = liczebno ć próby
4. Wg zało onego dopuszczalnego bł du (do losowania próbnego)
- przy wyznaczeniu warto ci redniej populacji µ
n = 2*Z 2/E2
n - minimalna liczebno ć próby
- odchylenie standardowe danej cechy populacji
Z - współczynnik odpowiadaj cy przyj temu poziomowi ufno ci
E  zało ony dopuszczalny bł d
Losowanie
proste
x Ä… ´
Populacja
µ Ä… Ã
Estymacje przedziału
µ " (x E; x + E) na poziomie ufno ci
- przy wyznaczaniu proporcji populacji
2
"(1 ") " ZÄ…
n = gdzie n, Z , E  jw. ,  szacowana proporcja populacji
2
E
Ad 4. Wybór metody doboru próby
Podział metod
METODY NIE LOSOWE METODY LOSOWE
1. dobór celowy 1. losowanie proste
2. dobór kuli niegowej 2. losowanie systematyczne
3. dobór typowych jednostek 3. losowanie warstwowe
4. dobór kwotowy 4. losowanie grupowe, zespołowe
5. dobór przypadkowy 5. losowanie wielostopniowe
METODY NIELOSOWE
6. dobór wygodny
Dobór celowy- badacz sam wskazuje które jednostki wejd do próby
Dobór kuli niegowej  znajdujemy pierwszy element, który wejdzie do próby a nast pnie szukamy kolejnych
elementów (pierwszy element wskazuje kolejny)
Dobór typowych jednostek  do próby wchodz tylko typowe jednostki badanej grupy, ale najpierw trzeba
scharakteryzować tak jednostk
Dobór kwotowy  ze wzgl du na dane dla nas, chcemy aby jej rozkład był taki sam jak w całej populacji
Dobór wygodny  łatwo ć doboru (np. w ród znajomych, krewnych)
METODY LOSOWE: mechanizm losowo ci  urna z losami
Losowanie proste  bezpo rednie losowanie z aparatu losowo ci
Losowanie systematyczne  N  liczba populacji, n  liczba próby, k  odst p losowania
N/n=k n d" N0 d" k
Losowanie warstwowe  populacje dzielimy na warstwy ze wzgl du na cech
los. proste
Niskie dochody próba
Liczebno ć prób jest
rednie dochody
proporcjonalna do cało ci
próba
próba
Wysokie dochody
Losowanie grupowe
I segment
II II
III
IV IV
V
próba
populacja
Losowanie wielostopniowe  Å‚ czy powy sze metody
14
BADANIA MARKETINGOWE www.zie.pg.prv.pl
W8
KONTROLA, REDUKCJA I KODOWANIE DANYCH
1. Kontrola pomiaru
- nieuczciwe podej cie ankieterów
- bł dy respondentów
" Zapewnienie wiarygodno ci, rzetelno ć zebrania danych
Sposoby kontroli:
pytania podwójne w kwestionariuszu (2 razy mierzymy t sam cech w ro ny sposób)
obserwacja wypełniania kwestionariusza
po wypełnieniu szybkie przejrzenie kwestionariusza
Dotycz ce ankieterów:
numery identyfikacyjne ankieterów i okre lone kiedy dane były gromadzone i jak długo
analiza danych ze wzgl du na ankietera
agencje bada marketingowych kontroluj si z respondentami (nr do danej firmy, telefonicznie, osobi ci)
przy gospodarstwach domowych trudniej.
2. Redukcja danych
Staramy si podzielić kwestionariusze na wiarygodne i bł dne, nieaktualne.
a) sprawdzenie danych
b) wprowadzenie poprawek i uzupełnie (redakcja danych)
c) selekcja danych
Ad a)
- szczegółowe sprawdzenie pyta
- logika wypełnienia
- sprawdzenie czy s odpowiedzi bł dne
- wyszukujemy kwestionariusze bł dne niepełne pozostawione braki w odpowiedziach i brak logoki
Ad b) zakłada si e złe kwestionariusze mo emy podać redakcji danych, je eli mamy telefon do tej osoby to
mo na to załatwić.
- ponowny kontakt
- samodzielne nanoszenie poprawek (mo emy to zrobić np. je eli kto zapomniał o
metryczce a my kojarzymy t osob , je eli pewna cecha jest dla nas niezb dna
mo emy ustalić warto ć przeci tn
Ad c) decydujemy które kwestionariusze odrzucamy na pewno te w których:
- odpowiedzi s sprzeczne
- fikcyjne
- w du ej cz ci s niewypełnione
3. Klasyfikacja pyta  dotyczy pyta półotwartych i otwartych ale nie wyskalowanych
" Zestawienie wszystkich uzyskanych odpowiedzi
Klasa I
Klasa II
Klasa III
...
...
Inne
...
" Dla listy tworzymy klasy ( podział, grupowanie odpowiedzi), aby utworzyć klas musimy mieć co
najmniej 2 podobne odpowiedzi, odpowiedzi pojedyncze Å‚ czymy w klas inne
" Klasy zamieniany na pytania zamkni te i tak je kodujemy i analizujemy
Pytania półotwarte (kafeterie półotwarte):
PX .......?
 odp 1  odp 2  odp 3 - inne............
Te ustawiamy odpowiedzi i tworzymy klasy, klasy powi kszaj liczb wariantów odpowiedzi
4. Kodowanie danych
Macierz danych
Ksi ka kodowa
P1 P2 ...
!
KWEST
2
P1
3
P2
P3
15
...
BADANIA MARKETINGOWE www.zie.pg.prv.pl
4
Nr pyt. Nazwa zmiennej Poziom pomiaru Liczby kodowe
1 Rola marki przy zakupie Porz dkowy 1 = b. Mał
XYZ 2 = mał
3 = ani ani
4 = du
5 = b. Du
9 = brak odpowiedzi
2 Stopie zadowolenia z Całkowite od 1  6
XYZ 1 = cał. Niez
6 = cał. Zadow
7 = nie mam zdania
9 = bak odpowiedzi
3a Ocena poziomu cen XYZ Porz dkowy Liczby całkowite od 1  7
gdzie
1 = droga
7 = tanie
9 = brak odpowiedzi
3b
3c
4a Lubi kolor zielony Nominalny 0 = nie
1 = tak
9 = brak odpowiedzi
4b
4c
4d
Macierz danych
P1 P2 P3a P3b P3c P4a P4b
1 2 6 6 4 5
2 1 6 3 4 3
3 4 1 2 3 2
4 9 4 3 3 1
5 5 7 4 2 2
... ... ... ... ... ....
P1  Jak rol przy zakupie XYZ pełni marka?
5  Bardzo du
4  Du
3  Ani du ani mał
2 - Mał
1  Bardzo mał
9  Brak odpowiedzi
P2 W jakim stopniu jest P/P zadowolony z produktu XYZ?
nie mam zdania
Całkowicie
Całkowicie zadowolony
niezadowolony
P3 Prosz o ocen obiektu (np. restauracji XYZ) ze wzgl du na ka d poni szych cech
7 6 5 4 3 2 1

Niskie ceny Wysokie ceny

A
adny wygl d Brzydki wygl d

Smaczne posiłki Niesmaczne posiłki
P4 Prosz wskazać ulubione kolory.
- zielony  tak  nie
- biały  tak  nie
- czerwony  tak  nie
16
BADANIA MARKETINGOWE www.zie.pg.prv.pl
- inne .................  nie
P5 Prosz wskazać ulubione kolory.
P5
- zielony (n =0 20=1)
1 5 Zielony, czerwony
 biały (n =1 21=2)
- czerwony (n =2 22=4)
2 15 Wszystkie
- inny (n =3 23=8)
3 1 Zielony
4 6 Biały i czerwony
P6 Prosz podać sugerowan cen dla produkty
XYZ............................(wpisz cen w zł)
Bezpo rednio piszesz cen jako kod
W9
OGÓLNE METODY UZYSKIWANIA DANYCH PIERWOTNYCH
Dane uzyskiwane w badaniach marketingowych
Dane wtórne Dane pierwotne
- wewn trzne
- zewn trzne
Dane ilo ciowe Dane ilo ciowe
- zogniskowane 2) obserwacje
wywiady grupowe 3) ankiety
1) Wywiady
- wywiady pogł bione 4) eksperymenty
- techniki projekcyjne
BADANIA JAKO CIOWE A ILO CIOWE
Badania jako ciowe Badania ilo ciowe
Cel Opis zjawisk rynkowych pod wzgl. Wyznaczenie specyficznych miar ilo ciowych
jako ciowym charakteryzuj cych zjawiska rynkowe
Próba Mała próba i reprezentatywna Du e próby (kilkaset tysi cy osób) mo liwo ć
(grupa badana) przenoszenia wyników z próby na populacj
(gdy jest losowa)
Zbieranie danych Nisko-skategoryzowane dane (pytania Skategoryzowane dane
otwarte nie ma 2 próby ... kategorii i opcji
pomiaru)
Analiza danych Brak statystyk Statystyczne
Wynik Okre lenie wst pnego rozpoznania Zaproponowanie ostatecznego sposobu
post powania
Ad 1) Wywiady
i. mamy do czynienia z pytaniami otwartymi
ii. wyst puje scenariusz wywiadu  instrument pomiaru
1. wst pna lista pyta (pytania ogólne i szczegółowe i wyodr bnione w nich pytania bardzo
szczegółowe)
2. rejestrowanie (sporz dzenie notatek, cz sto stosuje si dyktafony  na podstawie tych danych
sporz dzany jest raport). Porównujemy wyniki wywiadów pomi dzy sob .
3. potem doł czamy raport odno nie przeprowadzonego wywiadu
ZOGNISKOWANE WYWIADY GRUPOWE
" wywiady prowadzone w grupie osób od 8 do 12, zinteresowania danym problemem, produktem
próbnym
" zogniskowanie odbija si na scenariuszu
" moderator- ten który prowadzi wywiad, scenariusz (1-3h)
" odbywa si w specjalnym pomieszczeniu (nawet z lustrem weneckim, mog wiedzieć lub nie e s
podsłuchiwani)
" trzeba je traktować jako wyniki wst pne i bardzo popularne
WYWIADY POGA
BIONE
" ró ni si od powy szych  s prowadzone z 1 respondentem (głównie z respondentem, ale te z
ekspertem)
" te powinien być scenariusz
" pogł bione, poniewa w trakcie niego istnieje mo liwo ć  elastyczne pogł biania niektórych
problemów w zale no ci od przebiegu wywiadu
TECHNIKI PROJEKCYJNE
" pyt. bezpo rednio o co nam chodzi  pyt. w sposób po redni (ocena np. poprzez ocen pewnej sytuacji)
17
BADANIA MARKETINGOWE www.zie.pg.prv.pl
" stosuje si gdy respondenci maj opory do opowiadania nam na tematy intymne, dra liwe
a  testy niedoko czonych zda  tworzy si około 4-6 zda wa na jest konstrukcja tych zda , by dawały
bodziec dla respondenta
np. soki tymbark kojarz mi si z...............
najlepszym momentem na wypicie soku tymbark jest...............
kiedy zobacz sok tymbark w sklepie to...............
soki tymbark najch tniej kupiłbym ........................
kiedy pij sok tymbark czuj ............
b  testy rysunkowe  badanym przedstawia si pewn scenk (jedna chmurka wypełniona druga nie
wypełniona do uzupełnienia dla respondenta)
c  personifikacja  uosobienie, prosi si badanych eby dan mark produkt wyobrazili jako osob . Ma
przypisywać cechy charakteru zawód itd. Potem pokazanie otoczenia tego produktu.
d  animalizacja  jako zwierz i reszta podobnie, ale pytamy dlaczego jakie zwierz a nie inne
e  kola  realizowana zespołowo  dostarczamy grupie obrazki i prosi si aby powycinać ró ne rzeczy
i przedstawić dan mark produkt  brakuje w tych technikach obiektywnych ocen metod analizy danych, jeden
odczyta cechy kola u inaczej ni drugi. Zalet jest to e mo na odczytać rzeczy które pytaniami nie jeste my w
stanie si dowiedzieć.
f  test skojarze  wyłapywanie pierwotnych skojarze z mark , produktem
Ad 2) obserwacje
" systematyczne ukierunkowane dostrzeganie badanych obiektów w ich otoczeniu.
" S mniej stosowane ni wywiady
" Stosujemy gdy  chcemy zaobserwować sposób zachowania klienta przy zakupie
" Wyst puj tu badania :
ilo ciowe lub jako ciowe
obserwacje skategoryzowane (wyst puj kategorie)
obserwacje nieskategoryzowane
" inny podział  jawne, ukryte
" obserwacje
kontrolowane (obserwator ingeruje do sytuacji, zjawiska)
niekontrolowane (bierne rejestrowanie faktów)
Ad 3) ankieta  to pewien zbiór ustalonych pyta , który jest zadawany respondentom, ten sam zestaw pyta
kierowany jest do ró nych respondentów (nie ma elastyczno ci)
skategoryzowany instrument pomiarowy (wi kszo ć pyta jest zamkni tych, pytania otwarte kilka %). Formy
korzystne dla bada masowych:
a) ankieta pocztowa
b) ankieta telefoniczne
c) ankieta osobista
d) ankieta komputerowa(e-mail)
e) ankieta opakowaniowa
f) ankieta w czasopi mie
Ad a) Ankieta pocztowa
" poczt te odsyłane s ankiety przez respondentów
" respondent jest sam na sam z ankiet
" z drugiej strony ryzyko pewnych bł dów (dlatego ankieta musi być dobrze skonstruowana, przejrzysta i
przetestowana)
list intencyjny = pro ba + kwestionariusz + zaadresowana koperta + znaczek
Zalety:
niskie koszty jednostkowe
mo liwo ć dobrania du ych prób
wysoki stopie anonimowo ci
Wady:
wysokie ryzyko niepowodze
niski stopie odpowiedzi (przeci tnie 305 w praktyce mniej)
Sposób na unikni cie braku odpowiedzi
" uprzedzenie respondentów (telefoniczne lub listowe)
" wyró nienie swojej przesyłki (dobrze opracowany list intencyjny, elegancki kwestionariusz)
" ponoszenie kosztów przesyłki zwrotnej
" przypominanie
" bod ce dodatkowe nagrody drobne prezenty udział w konkursie
Ad b) ankieta telefoniczne  przez telefon pytania i odpowiedzi (samemu lub zlecić firmie marketingowej, która
posiada własne centrum telefoniczne) dane mog być od razu kodowane.
Zalety:
szybko (w ci gu kilku tygodni zebranie i zakodowanie)
18
BADANIA MARKETINGOWE www.zie.pg.prv.pl
niski koszt
Wady:
nie nadaje si do skomplikowanych problemów nie da si ich przedstawić w karcie koncepcji
dotyczy tylko posiadaczy telefonów
Ad c) ankieta osobista  osobi cie kontaktujemy si z respondentami, zazwyczaj jest to ankieter, najcz ciej
trzyma si w r ku i zadaj si pytania w celu unikni cia bł dów
Zalety:
wysoka kontrola pomiaru
trafia do osoby do której ma trafić
Wady:
wysokie koszty jednostkowe
wpływ ankietera na wypełnian ankiet
w niektórych sytuacjach respondenci mog być za enowani obecno ci ankietera
Ad 4) EKSPERYMENY
" badacz kontroluje i projektuje przebieg zjawisk
" zastosowanie ograniczone
" eksperymenty sztuczne (laboratoryjne) i naturalne
" w badaniu marketingowym jest grupa eksperymentalna (obserwuje si skutki, porównuje is z grup
kontroln )
Najpierw przeprowadzamy wywiady  badania ilo ciowe poniewa wywiady pozwol na ustalenie wa nych
zagadnie i pyta zamkni tych
" badania ilo ciowe zaw one nieelastyczne, wi cej si nie dowiemy ni to co jest w kwestionariusz,
(dominacja wywiadów i ankiet)
W10
Ogólna charakterystyka metod analizy danych
1. grupowanie i prezentowanie wyników badania
a) Zebranie
b) Graficzna prezentacja wyników
c) SÅ‚owny opis
2. Podział metod analizy ze wzgl du na liczb zmiennych
Ad 1a
Tabulacja prosta  pokazuje jak rozło yły si odpowiedzi odno nie danej zmiennej-najprostsza
Tabulacja dwudzielna  gdy zestawione s dwie cechy (2 lub wi cej to jest tabulacja zło ona)
TABULACJA PROSTA
" Zestawienie w tabeli odpowiedzi na pytanie w skali nominalnej lub porz dkowej
Liczba odpowiedzi dla Wzgl dna liczba Skumulowana wzgl dna
Nazwa zmiennej
ka dego wariantu odpowiedzi w % liczba odp.
W1 x x/n*100% x/n*100%
W2 y y/n*100% (x+y)/n*100%
W3 z z/n*100% (x+y+z)/n*100%
Razem n 100% -
Opis słowny  wskazać cechy charakterystyczne rozkładu
" Zestawienie w tabeli odpowiedzi na pyt. W skali przedziałowej lub stosunkowej
Szereg szczegółowy  kolejne warto ci odpowiadaj ce które padły np. 15, 33, 17, 24,.......
Nast pnie przechodzimy na szereg rozdzielczy punktowy lub przedziałowy (nisko-stopniowy)
- przedziałowy (nisko-stopniowy)  na podstawie szeregu szczegółowego tworzymy przedziały np. 11-
20 21-30 31-40
Ogólny sposób post powania:
1. okre lamy rozst p szeregu szczegółowego R = x max  x min
2. wymieniany liczb przedziałów klasowych k E" n
e
3. okre lenie długo ci przedziałów klasowych c H"
n
Przykład:
P7. prosz podać swój wiek ......(wpisz wiek w latach)
Szereg szczegółowy: 43, 21, 15, 27, 18, 52, 31, 42, 17, 47, 62, 50, 35, 27, 17 (n=15)
a) rozst p R = 62-15 = 47
b) liczba przedziałów klasowych k= 15 H" 4
47
c) długo ć przedziału c = = 13
15
19
BADANIA MARKETINGOWE www.zie.pg.prv.pl
budujemy tabel
Liczba odpowiedzi dla Wzgl dna liczba Skumulowana wzgl dna
Wiek
ka dego wariantu odpowiedzi w % liczba odp.
15-27 7 46,6% 46,6%
28-40 2 13,4% 60%
41-53 5 33,3% 93,3%
54-66 1 7,7% 100%
Razem 15 100% -
- punktowy  co jedn jednostk powstaje szereg
np.
1
Nie buduje si przedziałów.
2
Te punkty s kolejnymi wariantami
3
4
Przydaje si kiedy rozst p odpowiedzi jest niedu y
WYKRES SA
UPKOWY
Wzgl dna
liczba
odpowiedzi
W1 W2 W3
WYKRES KOA
OWY
Warianty cechy
x/n*100%
zmiennej
z/n*100%
y/n*100%
SA
OWNY OPIS
Pisz c raport wyró nić nasze wyniki od naszej interpretacji, wniosków
" wyra nie pokazywać, z którego pytania pochodzi dany wniosek.
Nazwa
zmiennej
Komentarz: z analizy odpowiedzi na pyt 7 ..........
Ile zmiennych zostanie uj tych do analizy w tym samym czasie?
JEDNA DWIE WI CEJ NI 2 ZMIENNE
Jednowymiarowa analiza Dwuwymiarowa analiza Wielowymiarowa analiza
danych danych danych
Np. Np. Np.
- miary poło enia - miary współzale no ci - regresja wieloraka
(mediana, rednia, inne (współczynniki Pyule a, V- - analiza czynnikowa
rednie) cramera, L  kandella, - metody porz dkow.
- miary dyspersji (rozst p, koleracja Raussona) liniowego
wariancja, odchyl. - testy statstyczne - skalowanie
Stand.) - regresja prosta wielowymiarowe
20
- testy statystyczne - analiza skupie
BADANIA MARKETINGOWE www.zie.pg.prv.pl
Rozdział III - Walesiak
Analiza czynnikowa  du liczb cech czy zmiennych redukujemy do kilku czynników
Metoda porz dkowania liniowego  porz dkowanie wg jednego syntetycznego miernika badane
obiekty. Powstaje syntetyczny miernik rozwoju
Skalowanie wielowymiarowe  pokazuje relacj pomi dzy badanymi obiektami w przestrzeni n 
wymiarowej.
Np. mapki percepcji
Analiza skupie  na podstawie pomiaru n-cech tworzymy skupiska obiektów
Dominanta  warto ć, która wyst puje najcz ciej
Mediana  warto ć rodkowa, która dzieli szereg (najpierw uporz dkowany)
Szereg: 1, 2, 1, 3, 1, 5, 4, 1, 3, 2
Dominanta: =1
Mediana: 1, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 5
2+2
2
=
2
W 11 ?
Metody analizy danych cd.
Pomiar współzale no ci dwóch zmiennych.
Współzale no ć  dotyczy dwóch zmiennych zestawionych w jednej tabeli i na jej podstawie oceniana
jest współzale no ć, bie e si zmienne, które od siebie zale :
Jedna  wyniowa, druga  wpływowa, która mogłaby być przyczyn opisow
Np. wynikowa - wynik finansowy przedsi wzi cia
Opisowa - sposoby zmotywowania przedsi biorstwa
Ocena reakcji konsumentów na potencjalny produkt
Np. czynnik  ch ć zakupu
Opisowe  cena, wymiar, zmienne z metryczki (płeć, dochody)
Okre la si zwi zek mi dzy zmiennymi, jego sił w skalach porz dkowych czy, pozytywnych (intensywno ć
jednej cechy ro nie, to drugiej te ), czy negatywnych (jednej ro nie drugiej spada). Je li jest korelacja to nie
mo na stwierdzi, e jedna powoduje drug . Korelacja jest tylko jednym z trzech warunków zwi zków
przyczynowo-skutkowych.
Tablica cztero polowa
Y
y1 y2 Razem
X
x1 a b a+b
x2 c d c+d
Razem a+c b+d n
Tablica ma dobre zastosowanie dla prób mało liczbowych (100 ankiet).
Bierzemy dwie cechy o dwóch wariantach
P1 ................. tak nie
P2 .................. tak nie
Je li X ma wi cej wariantów to w poziomie porz dkowym mo emy sobie pogrupować z kilku zrobić dwa
warianty, przez transformacj .
a, b, c, d Odpowiednio liczba jednostek przyjmuj ca warto ci Xi oraz Yi
N  całkowita liczba jednostek.
Metody wyznaczania współzale no ci dla cech mierzonych na skali nominalnej lub porz dkowej.
1 Wyznaczanie pionowych lub poziomych rozkładów procentowych i porównanie otrzymanych warto ci
procentowych.
Poziom to ten w kierunku zmiennej x, a+b, a/(a+b), b/(a+b) i c+b traktujemy jako 100%
Pion Y
Załó my, e x jest potencjaln zmienna przyczynow
Y
y1 y2 Razem
X
x1 a/(a+b)*100% b/(a+b)*100% 100%
x2 c/(c+d)*100% d/(c+d)*100% 100%
21
BADANIA MARKETINGOWE www.zie.pg.prv.pl
Porównujemy w kierunku przeciwnym do rozkładu procentowego
Ró nica mo e być od 0 do 100% (100% pełna zale no ć, 0% brak zale no ci)
Reszta po rednio od 0 do 100
2 Wyznaczamy współczynnik Inle a  pokazanie w jakim stopniu zale no ć wyst puje (mówi o tym warto ć
współczynnika) mo na wykazać nierówno ć rozło enia jednostek.
a *b b * c
= -1=< =<1  współczynnik unormowany
(a + b)(c + d)(a + c)(b + d)
je eli = 0  brak zale no ci pomi dzy cechami
je eli = -1 lub = 1  pełna zale no ć
interpretacja współczynnika :
mniej ni 0,2  praktycznie brak zwi zku
<0,2 ; 0,4) - wyra ny lecz mały zwi zek
<0,4;0,7)  umiarkowany zwi zek
<0,7;0,9)  znaczny zwi zek
powy ej 0,9  bardzo silny zwi zek
Interpretacja znaku
- je eli analizujemy zmienn nominaln to znaku nie wolno interpretować
- dla zmiennej porz dkowej (istnieje mo liwo ć interpretacji znaku)
dla warto ci dodatniej + istnieje zale no ć pozytywna
dla warto ci ujemnej  istnieje zale no ć negatywna (jedna zmienna ro nie, druga
maleje)

Warunek: budujemy tabel
a b
c d
Metody 1 i 2 stosujemy tylko do próby nie do populacji. Je eli chcieliby my przenie ć wyniki na populacj to
najpierw powinni my dobrać prób losow potem statystycznie przenie ć na populacj
3 dla prób losowych u ywamy testu niezale no ci ch kwadrat. Metoda ta mówi nam co dzieje si w populacji
H0: zmienne x i y s niezale ne
Ha: zmienne x i y s zale ne
r s
(nije nijt )2
" Wyznaczamy statystyk Chi kwadrat Chi2 =
""
nijt
i=1 j=1
r  liczba wierszy
s- liczba kolumn
nije  liczebno ć empiryczna (dane które uzyskali my z bada )
nijt  liczebno ć teoretyczna (przy zało eniu e zmienne x i y s niezale ne)
nijt = Pi*Pj
Pi  prawdopodobie stwo brzegowe dla x
Pj  prawdopodobie stwo z jakim zmienna y przyjmuje warto ci y1 lub y2
" Wyznaczamy liczb stopni swobody (n-1)*(s-1)
" Przyjmujemy stopie istotno ci
" Z tablic wyznaczamy Chi 2
" Je li nasze chi2jest >= od Chi 2 to Ho odrzucamy, czyli zmienne s zale ne od populacji
Przykład
Szukamy zwi zku pomi dzy zamiarem zakupu produktu a dochodami gospodarstw domowych
P8 Na ile jest pewne e kupi Pan produkt XYZ
- z pewno ci nie kupi
Prawdopodobnie nie kupi
 prawdopodobnie nie kupi
 prawdopodobne e kupi Prawdopodobnie kupi
 z pewno ci kupi
P18 prosz podać dochody netto (na głow ) P/P gospodarstwie domowym
 poni ej 400
600 zł i mniej
 401  600
 601  800
601 zł i wi cej
 powy ej 801
Budujemy tablic 2na 2 (cztero polow )
Zamiar zakupu
Prawdopodobnie Prawdopodobnie
Dochód Razem
nie kupi kupi
Gosp. domowych
600 zł i mniej 19 27 46
601 zł i wi cej 6 48 54
Razem 25 75 100
22
BADANIA MARKETINGOWE www.zie.pg.prv.pl
AD 1 zmienn przyczynow jest dochód  wi c liczymy poziome rozkłady procentowe
Y
y1 y2 Razem
X
x1 19/46*100%=41.2% 27/46*100%=58,77% 100%
x2 6/54*100%=11,1% 48/54*100%=88,9 100%
Porównujemy 41,3  11,1 = 30,2  jest zale no ć ale mała
AD 2
19 * 6 6 * 27
= 0,35
(19 + 6)(27 + 48)(19 + 27)(6 + 48)
Interpretacja:
Istnieje wyra na zale no ć ale mała, mo emy interpretować znak bo poziomy pyta s porz dkowe. Ze znaku
wynika e wzrost dochodu powoduje wzrost zamiaru zakupu
AD 3 zakładamy e mamy prób losow
Ho  zamiar zakupu produktu XYZ i dochód s cechami niezale nymi
H1  zamiar zakupu produktu XYZ i dochody s cechami zale nymi
Wyznaczamy chi2
(nije nijt )2
nije nijt nije - nijt
nijt
19 25*46/100=11,5 7,5 7,52/11,5=4,9
27 75*46/100=34,5 -7,5 1,6
6 25*54/100=13,5 -7,5 4,2
48 75*54/100=40,5 7,5 1,4
100 100 0 Chi2=12,1
Liczba stopni swobody (2-1)*(2-1) = 1
Z tablic chi 2= 3,841
Przyjmujemy = 0,05
Chi2> Chi 2 wi c odrzucamy Ho
Współczynnik dla tablic o liczbie pól >4 (Walesiak strona 60)
Współczynnik Czuprowa T2 =(Ta2*Tb2)1/2
Współczynnik Cramera C2=max{Ca2;Cb2}
Gdzie Ta = Ca= Chi2/[n(r-1)]
Tb = Cb = Chi2/[n(s-1)]
R  liczba wierszy
S  liczba kolumn
Chi2  statystyka
N  całkowita liczba jednostek
Chi2
T2 =( Chi2/[n(r-1)]* Chi2/[n(s-1)])1/2=
n (r 1)(s 1)
W 12
Analiza skupie
Cel  okre l w ród badanych obiektów podobne cechy I ł czymy w grupy, klasy.
Zastosowanie:
- przy segmentacji rynku
- poznanie struktury rynku
- wyszukiwanie jednorodnych rynków do testów rynkowych
Metody analizy skupie :
1 Wyszukiwanie obiektów o podobnej danej
Zmienne
X1 X2 X3
Obiekty
1 17 35 120
2 12 42 105
3 19 33 119
4 13 33 110
1 z 3 a 2 z 4, bo podobne dane.
2 Hierarchiczne metody aglomeracyjne
Zalety
23
BADANIA MARKETINGOWE www.zie.pg.prv.pl
- jako rezultat otrzymuje si ci g klasyfikacyjny
- wyniki klasyfikacji mo na przedstawić w postaci graficznej (dendrogram)
- w wi kszo ci metody s oprogramowane
- działanie wg jednej procedury
miary podobie stwa = miary odległo ci pomi dzy obiektami. Miary zale od poziomu pomiaru.
3 Metryka Miłkowskiego  dla skali przedziałowej i stosunkowej
A2
A1 A2  odległo ć euklidesowa
A1 A3
Odległo ć miejska A1A3+ A3A2
A1A3- odległo ć Czebyszewa
Macierz odległo ci  zestawia si odległo ci w zakresie okre lonej pary
0 d(P1,P2) d(P1,Pn)
.........
d(P2,P1) 0 & & .
.........
[dik]=
...... ....... 0 .........
d(Pn,P1) & & 0
.........
Ai (I=1& & .,n)  obiekty
Pi  klasy
Centralna procedura aglomeracyjna
" w macierzy odległo ci szukamy pary klas obiektów najbardziej podobnych (tzn najmniejsze odległo ci)
Zało enia klasy Pi, Pk
" redukujemy liczb klas o jeden Å‚ cz c ze sob lasy Pi i Pk w now klas
" przekształcamy odległo ci (stosownie do metody) pomi dzy poł czonymi klasami Pi oraz Pk i
pozostałymi klasami
" powtarza si kroki od 1 do 3 do momentu a wszystkie obiekty znajd si w jednej klasie
Przykład
Województwa w kraju poł czyć podobne ze sob (podział na wzgl dnie jednorodne klasy, skupiska)
I faza  jakie cechy u yjemy do oceny podobie stwa pomi dzy obiektami (województwa) przyjmujemy e
b d to cechy :
" liczba ludno ci w województwie
" przeci tne miesi czne wynagrodzenie brutto
Województwo Ludno ć Dochód
A 2997,6 1719
B 2100,8 1589
C 2234,9 & & & &
D 1023,5 & & & & &
& . & & & . & & & & .
P 1732,8 & & & & .
Wady  cechy maj ró ne miana
Normalizacja cech:
- eby pozbawić miana
- ujednolicić wielko ci
X X
ij j
Zij
S
j
X = warto ć j- tej zmiennej dla i  tego obiektu
ij
X
" ij
X = rednia arytmetyczna dla j  tej zmiennej X
j j
n
24
BADANIA MARKETINGOWE www.zie.pg.prv.pl
X )2
"(X ij j
S = odchylenie standardowe dla j  tej zmiennej S
j j
n
X11 X1
Warto ć znormalizowana dla obiektu A w przypadku liczby ludno ci Z11
S1
X1 = 2415,8 tys osób
S1 = 1235,7 tys osób
Z11 = (2977,8  2415,8)/1235,7 = 0,45
Dane po normalizacji
Województwo Ludno ć Dochód
A 0,45 0,2
B -0,25 -0,48
C -0,25 -0,64
D -0,15 -0,55
& . & & ..
P -0,55 0,06
Je eli cechy s porz dkowe to si ich nie normalizuje.
II faza  jakiej zmiany odległo ci nale y u yć do oceny podobie stwa
U yjemy odległo ci euklidesowej, któr pomi dzy i-tym a k-tym województwem przestrzeni m  wymiarowej
m
mo emy wyznaczyć ze wzoru dik [ (Zij Zkj )2 ]1/ 2
"
j 1
Dla m=2 mamy
d (Zi1 Zk1)2 + (Zi2 Zk 2 )2
ik
Zk2
k
Zk1
i
Zi1 Zi2
Macierz odległo ci
A B C D E & ..
A 0
B 0.98 0
C 1.03 0.19 0
D 1.76 0.88 0.98 0
E 0.72 0.45 0.38 1.32 0
.... & & & & & 0
III faza  jakiej metody nale y u yć do ł czenia obiektów w klasy
U yjemy metody pojedynczego ł czenia (najbli szego s siedztwa), w której do klasy doł cza si najbli szego
s siada wcze niej doł czonego obiektu.
y
25x
BADANIA MARKETINGOWE www.zie.pg.prv.pl
Odległo ć Pary Tworzymy klasy województw (dla poziomu 0.39)
1 2 3 4 5 6
0,16
D C F K L G
0,17 DJ,MJ
J J O P
0,19 CI,
M B A
0,2 BC
NE
0,21 JN
H
0,22 MN
0,23 FO
0,29 HM
W wyniku analizy skupie mo na zbudować dendrogram
0,3 HJ,DM,DH
0,34 BI Dla poziomu 0.53
A
0,35 AO
F
0,36 DN
0,38 CE,AF
O
0,39 KP
B
C
I
E
D
J
M
N
H
K
P
L
G
Wyznaczanie rodków ci ko ci poszczególnych klas (np. rednie arytmetyczne) Mamy:
Zmienne
0 0,5 1 1,5 2
Klasa
Ludno ć Wynagrodzenia
I 2051,3 1620,7
II 4855,5 1804
III 5070 2318
Mo na jeszcze opracować wykresy rozrzutu
M
ludno ć
L
G
dochód
26