3.2. Аналіз отриманих результатів та тестування гіпотези

В даному параграфі курсової роботи необхідно здійснити представлення результатів опитування, яке здійснюється простими методами, серед яких передусім табличний та графічний.

Табличний метод передбачає раціональну форму викладу результатів опитування, сутність яких виражена числами. Найбільш поширені таблиці розподілу респондентів за якоюсь із ознак: структура респондентів за певними діями; характеристика окремих типів споживачів; рангування конкурентів; рангування критеріїв вибору купівлі. За допомогою таблиць ілюструють розподіл респондентів за їх відповідями на будь-яке запитання анкети (табл. 8 або 9).

Таблиця 8

Приклад застосування табличного методу при розподіл респондентів

Показник	Питання анкети			Всього
	Відповідь 1	Відповідь 2	Відповідь 3
Кількість опитаних, од.
Частка, %

або

Таблиця 9

Приклад застосування табличного методу при розподілі структури відповідей респондентів

Питання анкети	Кількість опитаних, од.	Всього
Відповідь 1
Відповідь 2
Відповідь 3
Всього

Графічний метод передбачає наочне умовне зображення результатів опитування при допомозі геометричних знаків і фігур або географічних картосхем. У кожному графіку є основні елементи: графічний образ – це геометричні знаки, сукупність крапок, ліній, фігур, які зображують результати опитування; поле графіка – місце розміщення графічних образів; просторові орієнтири, які визначають розміщення геометричних знаків на полі; масштабні орієнтири, які дають цим знакам кількісну визначеність; експлікація графіка, яка включає назву графіка та відповідні пояснення окремих його частин. Як правило, використовують три види статистичних графіків:

- діаграми (лінійні, стовпчикові, секторні, фігурні) (рис.7);

- картограми (ілюстрація даних за регіонами, районами за допомогою географічних карт-схем) (рис. 8);

- картодіаграми (комбінація карт і діаграм) (рис. 9).

Рис. 7. Приклад секторної діаграми при розподілі структури респондентів

До більш складних методів аналізу матеріалів опитування відносять: факторний аналіз, багатомірне шкалування, кластерний аналіз, аналіз додаткової цінності, дискримінаційний аналіз, кореляційний аналіз.

Аналіз, в основі якого лежить перевірка гіпотези з метою узагальнення отриманих результатів на всю сукупність, називають вивідний.

Аналіз відмінностей використовують для порівняння результатів дослідження двох груп респондентів для визначення ступеня реальної відмінності в їх поведінці.

Рис. 8. Приклад застосування картограми при порівнянні поширеності фірми серед окремих регіонів України

Рис. 9. Приклад застосування кардіограми при порівняльному аналізі

Аналіз зв’язків передбачає визначення систематичних зв’язків (їх тісноти) змінних.

Прогнозний аналіз використовують для прогнозу розвитку подій в майбутньому, наприклад, через аналіз статистичних рядів динаміки.

Інструментами дескриптивного аналізу для опису отриманої інформації є міри «центральної тенденції», зокрема мода, медіана і середня. Мода характеризує величину ознаки, яка появляється частіше, ніж інші величини даної ознаки. Медіана характеризує серединне значення ознаки, яке воно займає в упорядкованому ряду значень даної ознаки. Третя міра центральної тенденції це – середня величина, яка найчастіше розраховується як середня арифметична величина.

Але розглянуті міри не характеризують варіацію відповідей респондентів на те, чи інше питання. Для такої оцінки використовують три міри варіації: розподіл частот, розмах варіації і середнє квадратичне відхилення.

Розподіл частот – це число випадків появи кожного значення ознаки в певному вибраному діапазоні її значень.

Розмах варіації визначає абсолютну різницю між максимальними і мінімальними значеннями досліджуваної ознаки.

Середнє квадратичне відхилення – узагальнена статистична характеристика варіації значень ознаки.

Статистичний висновок – це вид логічного аналізу, який дає змогу отримати узагальнення інформації, отриманої на основі дослідження вибіркових одиниць сукупності, на всю генеральну сукупність. Передбачає проведення оцінки параметрів і перевірку гіпотези.

3.3. Оцінка похибки результатів дослідження

Оцінка параметрів генеральної сукупності – це процес виділення інтервалу, в якому знаходиться один із її параметрів. Для цього використовують наступні статистичні показники: середню величину, середню квадратичну похибку і відповідний рівень довіри (звичайно 95% або 99%).

Середня квадратична помилка є мірою варіації вибіркового розподілу при умові, що досліджувалась множина незалежних вибірок однієї і тієї ж генеральної сукупності. Вона визначається за формулою для повторного відбору:

(5)

де – середня квадратична помилка вибіркової середньої;

– середнє квадратичне відхилення від середньої величини в вибірці;

n – обсяг вибірки.

Якщо використовувати процентні міри, що виражають альтернативну зміну якісних ознак, то:

(6)

– середня квадратична помилка вибіркової середньої при використанні процентних мір;

– процент респондентів у вибірці, які підтримують першу альтернативу;

- процент респондентів у вибірці, які підтримують другу альтернативу;

n – обсяг вибірки.

Як бачимо, середня помилка вибірки тим більша, чим більша варіація, і тим менша, чим більший обсяг вибірки.

Так як завжди існує вибіркова помилка, то необхідно оцінити розсіювання параметру генеральної сукупності. Допустимо, що вибрано рівень довіри, рівний 99%. Йому відповідає параметр t =  2,58. Тоді середнє значення параметра генеральної сукупності визначають за формулою:

(7)

Якщо використовувати міри, то:

(8)

Подане визначення середнього значення середньої означає, що при 99%-ому рівні довіри, діапазон оцінок включає істинну для генеральної сукупності оцінку.

Перевірка гіпотези. При цьому мова не йде про правильність гіпотези, а тільки про відповідність порівняльних даних.

Аналіз відмінностей. Перевірка істотності відмінностей полягає в співставленні відповідей, отриманих для незалежних груп респондентів. А для однієї і тієї ж вибірки доцільно співставляти відповіді на два чи більше незалежних питань (наприклад, чи є різниця в споживанні соків між дівчатами і хлопцями?) Перевірку статистичної значущості різниці в оцінках здійснюють за формулою:

(9)

де х₁ і х₂ – середні для двох вибірок;

σ₁ і σ₂ – середні квадратичні відхилення для двох вибірок;

n₁ і n₂ – обсяг відповідно першої і другої вибірки.

Вибірковий розподіл тепер розглядається як вибірковий розподіл різниці між середніми (процентними мірами). Якщо нульова гіпотеза справедлива, то розподіл різниці є нормальною кривою з середньою, рівною нулю, і середньою квадратичною помилкою, рівною 1. Якщо розрахована величина t істотно більша 1,96 (95% рівень довіри) і 2,58 (99% рівень довіри), то це означає , що нульова гіпотеза не є істинною.

Підсумком даного параграфу є складення таблиці зіставлення результатів дослідження з висунутою на початку опитування гіпотезою (табл. 10).

Таблиця 10

Тестування гіпотези за результатами опитування

Гіпотеза дослідження (опитування)	Результати дослідження (опитування)

Зіставлення висунутою гіпотези та результатів опитування допоможе внести певні корективи у дії підприємства на ринку та підвищити їх ефективність, а, значить, забезпечити досягнення мети підприємством