5.Обробка результатів анкетування

Після проведення анкетування варто здійснити обробку результатів анкетування. Водночас встановлюється узгодженість дій респондентів та встановлюється вірогідність їх оцінок. Найчастіше з цією метою використовується коефіцієнт варіації, який показує ступінь узгодженості думок респондентів та вірогідність їх оцінок. Коефіцієнт варіації (рос. коэффициент вариации, англ. variation coefficient, нім. Variationskoeffizient m) — відносна величина, що служить для характеристики коливання (мінливості) ознаки. Являє собою відношення середнього квадратичного відхилення τ до середнього арифметичного Х, виражається у відсотках: ν = τ/Х^[1].

Коефіцієнт варіації застосовується тоді, коли необхідно оцінити мінливість ознак об'єкта, які виражені в різних одиницях вимірювання[2]/

Варіювання вважається слабким, якщо ν<10%, якщо ν від 11-25%, то середнім і значним при ν>25%. ^[3].

Обробка даних анкетування показує, наскільки ретельно раніше були вивірені його мети, добре продуманий текст самої анкети, вдало обраний спосіб її розповсюдження та отримання відповідей

Семантичний диференціал - метод побудови індивідуальних або групових семантичних просторів. Координатами об'єкта в семантичному просторі служать його оцінки по ряду біполярних градуйованих (трьох-, п'яти-, семибальних) оціночних шкал, протилежні полюси яких задані за допомогою вербальних антонімів. Ці шкали відібрані з безлічі пробних шкал методами

Побудова координат значення

Визначення загальної середньозваженої оцінки здійснюємо за формулою

=

– середня оцінка анкетного запитання.

– вагомість параметра.

n – кількість запитань.

Співвідношення споживчих властивостей товару

Розрахунок параметрів рівняння регресії.

Регре́сія (рос. регрессия, англ. regression; нім. Regression f) — форма зв'язку між випадковими величинами. Закон зміни математичного очікування однієї випадкової величини залежно від значень іншої. Розрізняють прямолінійну, криволінійну, ортогональну, параболічну та інші регресії, а також лінію і площину регресії.

Крива регресії Y на Х є залежність умовного математичного очікування величини Y від заданого значення Х:

m_y/x = φ (х, а, b, c, …),

де а, b, c, … — параметри рівняння регресії.

Визначення ціни передбачає розрахунок рівняння лінійної регресії, що ставить у відповідність загальну середньозважену, значенню оцінки Х, певну ціну Y.

Y = a + b* х

Для знаходження параметрів рівняння лінійної регресії варто скористатися методом найменших квадратів Гауса.

Метод найменших квадратів Гауса — метод знаходження наближеного розв'язку надлишково-визначеної системи. Часто застосовується в регресійному аналізі. На практиці найчастіше використовується лінійний метод найменших квадратів, що використовується у випадку системи лінійних рівнянь. Зокрема важливим застосуванням у цьому випадку є оцінка параметрів у лінійній регресії

b =

a = – b *

Проміжні дані для розрахунку параметрів рівняння лінійної регресії a та b доцільно провести в табличній формі.

Після підстановки фактичних даних отримаємо лінійне рівняння регресії.

Y=61,16+2,9*х

Проводимо перевірку отриманого рівняння на товарах.

Отже, провівши перевірку отриманого рівняння, можна сказати, що фактичні ціни від розрахункових відрізняються незначно,але ціна ідеального твердого сиру повинна бути дорожча від товару конкуренту та досліджуваного товар і повинна становити 74грн.

Для оцінки рівняння, розраховуємо коефіцієнт кореляції.

= *100%

- розрахункове значення ціни

- фактичне значення ціни

Після розв’язання системи рівнянь, визначення коефіцієнтів a та b та складання рівняння лінійної регресії будуємо графічну залежність Y та Х.