OBP2_-_přednášky

1. prostý náhodný výběr

- získáme ze seznamu populace losováním nebo pomocí náhodných čísel, kdy každá jednotka má stejnou pravděpodobnost zařazení do výběru,

1. záměrný výběr

- náhodně vybereme první jednotku a poté další k-tou,

1. kvótní výběr

- používáme kvóty podle znaků, které jsou předmětem výzkumu (např. pohlaví, věk, vzdělání, příjem atd.),

1. úsudkové metody

- výběr provádíme dle vlastního úsudku

1. samovolné metody

- náhodné kontaktování respondentů (např. chodců)

1. příležitostné metody

- vybíráme nejlépe dosažitelné členy populace

1. snowball (řetězové) metody

- prvního respondenta vybíráme náhodně a další dle doporučení předchozího respondenta

AD 3: Realizace marketingového výzkumu

• lze provádět vlastními zaměstnanci firmy nebo je možné vybrat externí firmu

• finančně nejnákladnější fáze → nutné věnovat jí odpovídající pozornost

Ad 4: Analýza a vyhodnocení získaných údajů

• propojena s předchozí fází

• je velmi úzce propojena s předchozí fází

• agregace dat a jejich statistická syntéza

• používá se celá řada matematicko-statistických metod vyhodnocení dat pro zpracování kvantitativních hodnot

• v prvním kroku dochází ke kontrole údajů

• získaná data jsou přezkoumávána z hlediska jejich validity (přesnosti) a spolehlivosti

• je nutné provést kontrolu úplnosti získaných informací a vyloučit výsledky, které jsou zavádějící či nepřesné

• nejsložitější situace nastává v případě, že jsou respondentům pokládány zcela otevřené otázky a možnosti volné odpovědi

• pro základní zpracování dat je možné využít nejrůznější způsoby

• v případě, že získaná data jsou kvalitativního charakteru, je nutné provést jejich kódování, tj. převod do symbolů, aby mohly být též zpracovány pomocí matematicko-statistických metod

• statistické metody, které využíváme ke zpracování dat lze členit na základní a pokročilé:

• Základní metody

• stanovení absolutních a relativních četností

• popis středních momentů, kolem nichž kolísají varianty odpovědí

• průměry (aritmetický, vážený atd.)

• modus, medián, kvantily a kvartily

• míry variability (směrodatná odchylka, rozptyl)

• Pokročilé metody

• frekvenční a kontingenční tabulky

• celá řada koeficientů, které měří statistickou významnost síly vztahu zkoumaných jevů (např. Pearsonův koeficient, Spearmanův koeficient apod.)

• regresní a korelační analýza atd.

AD 5: Interpretace výsledků

• Převedení výsledků analýzy do závěrů a doporučení nejvhodnějšího řešení zkoumaného problému.

• Správná interpretace získaných dat je kritickým bodem vedoucím k vyvrácení či potvrzení hypotéz a jejich vyhodnocení

• Zásady interpretace výsledků výzkumu je možné shrnout následovně:

• data musí být postupně zobecňována a musí být objektivně posouzena,

• jednoznačně musí být rozlišeny následky a jejich příčiny,

• interpretace musí být prosta osobních mínění (musí vycházet z faktů),

• shrnuty musí být některé souvislosti.