Proiect spss

1. SCURTĂ PREZENTARE

Unilever, una dintre cele mai importante companii de pe piaţa bunurilor de larg consum din România,

este prezentă pe piaţa românească din 1995.

Portofoliul de mărci pe care Unilever le comercializează pe cele două mari pieţe pe care este prezent

– produse de îngrijire casnică şi personală, produse alimentare – include mărci puternice precum

Dero, Omo, Cif, Domestos, Coccolino, Dove, Rexona, Axe, Clear, Sunsilk, Delma, Rama, Becel,

Delikat, Knorr, Hellmann’s, Lipton.

Elementul comun al mărcilor Unilever provine din misiunea companiei – de a adăuga vitalitate vieţii

oamenilor, răspunzând nevoilor zilnice de alimentaţie, igienă şi îngrijire personală cu mărci care-i

ajută să se simtă bine, să arate bine şi să ia ce e mai bun din viaţă. Unilever işi îndeplineşte misiunea

anticipând aspiraţiile consumatorilor şi răspunzând în mod creativ nevoilor acestora, cu mărci şi

produse al căror element comun este vitalitatea pe care o adaugă vieţii lor.

2. FIXAREA OBIECTIVELOR

Scopul proiectului nostru este stabilirea nivelului frecvenţei de cumpărare şi a ratei de recuperare

pentru şampoanele Dove.

Obiectivele urmărite:

identificarea percepţiilor consumatorilor asupra mărcilor de şampoane;

identificarea aşteptărilor consumatorilor cu privire la caracteristicile unui sampon;

identificarea frecvenţei de cumpărare şi a ratei de recumparare a şamponului marca Dove;

evaluarea mărcii de şampon Dove ;

Surse de date sunt informaţiile obţinute în urma aplicării chestionarului asupra unui eşantion de 112

persoane.

3

http://2.bp.blogspot.com/_bCP16_MaUXE/R43MY_I_o3I/AAAAAAAACNE/TZuwAzPOwjQ/s1600-h/dove.jpg

3. DESCRIEREA POPULAŢIEI STUDIATE ŞI A VARIABILELOR UTILIZATE

Cercetarea este una cantitativă, de tip descriptiv, în care metodele utilizate pentru culegerea

informaţiilor necesare stabilirii rezultatelor cercetării sunt studiile transversale, adica anchetele pe

baza de chestionare. Administrsrea chestionarului se face personal prin intermediul operatorilor de

interviu.

Informaţiile necesare realizării cercetării au fost culese în urma aplicării chestinarelor persoanelor

peste 18 ani de pe teritoriul municipiului Timişoara. Operatorii de interviu au fost amplasaţi la

intrarea hypermarketurilor Metro şi Real, precum în centrele comerciale Iulius Mall şi Bega.

Datele au fost culese pe parcursul a patru saptamani. Eşantionul este format din 112 persoane.

Ipotezele cercetării:

creşterea cu 13 % a volumului vânzărilor de şampon marca Dove;

creşterea cu 10 % a ratei de recumparare a şamponului marca Dove.

Nr.crt. Tema Chestionarului Variabile analizate

1 Utilizarea de produse pentru ingrjirea parului comportament de consum

tipuri de produse utilizate

utilizarea de sampon

frecventa de utilizare

tipuri de samponane

marci utilizate

caracteristici de utilizare

utilizare produse marca Dove

2 Notorietatea marcilor de sampoane notorietatea spontana a marcilor

3 Perceptia asupra marcilor caracteristici ale unei marci ideale

perceptii ale diferitelor marci 4 Achizitionarea marcilor de sampoane atribute urmarite la marca

importanta acordata acestor atribute

5 Pretul de referinta pret maxim

pret minim

6 Motivatii in utilizarea samponului stimuli in utilizarea samponului

7 Evaluarea marcii de sampon Dove evaluarea atributelor marcii

perceptia marcii de catre utilizator

8 Profilul respondentilor varsta venit

4. ANALIZE UNIVARRIATE

4

4.1 Analiza variabilelor nominale

Calculăm frecvenţele relative şi absolute utilizând din bara de comenzi următoarele opţiuni Analyze –

Descriptive Statistics – Frequencies. Se obţine tabelul de frecvenţe corespunzător repartiţiei

eşantionului în raport cu variabila considerată.

Tabelul 2- FrecvenţeVenitul lunar

Mediul de reşedinţă

Intervalul de vârsta

Preţ maxim pentru

şampon

Preţ minim de achiziţie a samponului

Utilizatori Dove

NValid 112 112 112 104 104 104Missing 0 0 0 8 8 8

Tabelul 2.1 Frecvenţe - Venitul lunar

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Valid

sub 600 lei 55 49,1 49,1 49,1

601 - 1000 lei 29 25,9 25,9 75,0

1001 - 2000 lei 24 21,4 21,4 96,4

peste 2000 lei 4 3,6 3,6100,0

Total 112 100,0 100,0

Fig. 2.1 Cercul de structură -Venit lunar

Interpretare: Numărul persoanelor care au răspuns la această întrebare este egal cu numărul

eşantionului de 112. Dintre aceştia un procent semnificativ de 49,11% îl deţin persoanele cu un venit

mediu lunar sub 600 Lei, 25,89% cei cu un venit între 601-1000 Lei, 21,43% cei cu venitîntre 1001-

2000 Lei, iar în proporţie nesemnificativă (3,57%) persoanele cei venit peste 2000 Lei.

Tabelul 2.2 Frecvenţe- Mediul de reşedinţă

5


Validrural 37 33,0 33,0 33,0urban 75 67,0 67,0 100,0Total 112 100,0 100,0

Fig. 2.2 Cercul de structură -Mediul de reşedinţă

Interpretare: Din totalul de 112 persoane chestionate 66,96% fac parte din mediul urban, iar 33,04%

din mediul rural.

Tabelul 2.3 Frecvenţe - Intervalul de vârstaFrequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Valid

16 - 25 ani 39 34,8 34,8 34,826 - 35 ani 58 51,8 51,8 86,636-50 ani 10 8,9 8,9 95,5peste 50 ani 5 4,5 4,5 100,0Total 112 100,0 100,0

Fig. 2.3 Cercul de structură -Intervalul de vârstăInterpretare: Numărul persoanelor care au răspuns la această întrebare este egal cu numărul

eşantionului de 112. Dintre aceştia o proporţie semnificativă este deţinută de persoanele cu vârste

6

între 26-35 de ani de 51,79%, 34,82% de cei cu vărste cuprinse intre 16-25 de ani, 8,93% de cei între

36-50 de ani, iar în proporţie mai nesemnificativă de cei peste 50 de ani.

Tabelul 2.4 Frecvenţe - Preţ maxim pentru şampon


Valid

10lei 2 1,8 1,9 1,912lei 29 25,9 27,9 29,821lei 33 29,5 31,7 61,528lei 21 18,8 20,2 81,750 lei 13 11,6 12,5 94,2100 lei 6 5,4 5,8 100,0Total 104 92,9 100,0

Missing 99,00 8 7,1Total 112 100,0

Fig.2.4 Cercul de structură - Preţ maxim pentru şampon

Interpretare: Numărul celor care au răspuns la această întrebare este de 104 din 112. Dintre cei care

au răspuns 31,7% ar plăti maxim 21 Lei, 27,9% ar plăti 12 Lei, 20,2% ar plăti 28 Lei, 12,5% ar aplăti

50 Lei, iar în proporţii nesemnificative sunt cei care ar achita 100 Lei, respectiv 10 Lei pentru

achiziţionarea unui şampon de 250 ml.

Tabelul 2.5 Frecvenţe - Preţ minim de achiziţie a samponului


Valid 4lei 19 17,0 18,3 18,3

7

5lei 10 8,9 9,6 27,97lei 64 57,1 61,5 89,415 lei 11 9,8 10,6 100,0Total 104 92,9 100,0

Missing 99,00 8 7,1

Total 112 100,0

Fig. 2.5 Cercul de structură - Preţ minim pentru şampon

Interpretare: Numărul persoanelor care au răspuns la această întrebare este de 104, numărul

nonrăspunsurilor este de 8, iar eşantionul este de 112 persoane. Dintre respondenţi64 ar plăti

minim 7 Lei, 19 ar plăti minim 4 Lei, 11 ar plăti minim 15 Lei, iar 10 ar plăti minim 5 Lei

pentru a achiziţiona un şampon de 250 ml. În procente 61,5 % dintre respondenţi ar plăti

minim 7 Lei pentru achizitionarea şamponului.

Tabelul 2.6 Frecvenţe - Utilizatori DoveFrequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Validnu 14 12,5 13,5 13,5da 90 80,4 86,5 100,0

Total 104 92,9 100,0Missing 99,00 8 7,1

Total112

100,0

8

Fig. 2.6 Cercul de structură - Utilizatori Dove

Interpretare:Din totalul eşantionului de 112 persoane 104 au răspuns la întrebare, numărul

nonrăspunsurilor fiind de 8. Dintre respondenţi 90 utilizează produsul, iar14 nu utilizează produsul. În

valoare procentuală 86,5% utilizează produsul, iar 13,5% nu utilizează produsul Dove.

4.2 Analiza variabilelor ordinale

Calculăm frecvenţele relative şi absolute şi media utilizănd din meniu următoarele Analyze –

Descriptive Statistics – Frequencies. Introducem o variabilă ordinală, pentru a obţine tabelul de

frecvenţă trebuie sa bifăm opţiunea Display frequency tables.

Tabelul 3 – Parametrii gradului de importanţă - Satisfacţia consumatorilor

Frequency Percent Valid

Percent

Cumulative

Percent

Bootstrap for Percent

Bias Std.

Error

95% Confidence

Interval

Lower Upper

Deloc

satisfacut1 1,1 1,1 1,1 ,0 1,0 ,0 3,3

Mai putin

satisfacut31 33,7 33,7 34,8 ,0 4,8 25,0 43,5

Satisfacut 55 59,8 59,8 94,6 ,1 4,9 50,0 69,6

Foarte

satisfacut5 5,4 5,4 100,0 ,0 2,4 1,1 10,9

Total 92 100,0 100,0 ,0 ,0 100,0 100,0

9

Fig.3 Diagrama prin coloane: Cât de satisfăcut sunteţi de marca dove?

Interpretare: Din totalul respondenţilor, 92 de persoane au răspuns la această întrebare, de unde putem

constata că mai mult de jumătate sunt satifăcuţi de marca Dove, iar în proporţie de 33,7% sunt mai puţin

satisfăcuţi.

Tabelul 3.1- Parametrii gradului de importanţă –Satisfacţia consumatorilor

Statistic Bootstrap

Bias Std. Error 95% Confidence IntervalLower Upper

NValid 92 0 0 92 92Missing 0 0 0 0 0

Mean 2,6957 -,0006 ,0618 2,5761 2,8152

Median 3,0000 -,0020 ,0387 3,0000 3,0000

Mode 3,00

Percentiles25 2,0000 ,0167 ,1169 2,0000 2,250050 3,0000 -,0020 ,0387 3,0000 3,000075 3,0000 ,0000 ,0000 3,0000 3,0000

Interpretare: Având în vedere modul de codificare a variabilei putem observa că mai mult de jumătate

din respindenţi sunt satisfăcuţi de marca Dove, iar restul de 34,8% sunt mai puţin satisfăcuţi.

10

Tabelul 4 - Parametrii gradului de importanţăCalitate Preţ Imagine de marcă Termen de valabilitate

NValid 100 100 100 102Missing 12 12 12 10

Mean 2,7600 2,6800 2,5900 1,9510Median 3,0000 3,0000 3,0000 1,0000Mode 4,00 2,00 3,00 1,00

Percentiles25 2,0000 2,0000 2,0000 1,000050 3,0000 3,0000 3,0000 1,000075 4,0000 3,0000 3,0000 4,0000

Tabelul 4.1- Parametrii gradului de importanţă - Calitatea


Valid

locul 4 21 18,8 21,0 21,0locul 3 19 17,0 19,0 40,0locul 2 23 20,5 23,0 63,0locul 1 37 33,0 37,0 100,0Total 100 89,3 100,0

Missing 99,00 12 10,7

Total 112 100,0

Fig. 4.1 Diagrama prin coloane: Cât de importantă este calitatea produsului?

Tabelul 4.2 - Parametrii gradului de importanţă- Preţul


Valid


Missing 99,00 12 10,7Total 112 100,0

11

Fig. 4.2 Diagrama prin coloane: Cât de important este preţul produsului?

Tabelul 4.3 - Parametrii gradului de importanţă- Imaginea de marcăFrequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Valid


Missing 99,00 12 10,7Total 112 100,0

Fig. 4.3 Diagrama prin coloane: Cât de impotantă este imaginea de marcă?

12

Tabelul 4.4- Parametrii gradului de importanţă - Termen de valabilitateFrequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Valid

locul 4 60 53,6 58,8 58,8locul 3 14 12,5 13,7 72,5locul 2 1 ,9 1,0 73,5locul 1 27 24,1 26,5 100,0Total 102 91,1 100,0

Missing 99,00 10 8,9Total 112 100,0

Fig. 4.4 Diagrama prin coloane: Cât de important este termenul de validitate al produsului?

Interpretare: Putem constata că pe primul loc ca importanţă în alegerea produsului Dove în funcţie

de Me sunt calitatea, preţul şi imaginea de marcă, deoarece au Me cu valoarea cea mai mare 3. Prin

urmare vom folosi Mo şi Q, astfel calitatea este pe primul loc având Mo egal cu 4 şi Q egal cu 3.

Pe locul al doilea urmează importanţa imaginii de marcă cu Mo de 3 şi Q de 3, urmată de imporanţa

preţului cu Mo de 2 şi Q de 3, iar pe ultimul loc este situată importanţa termenului de valabilitate cu

Me de 1.

13

4.3 Analiza variabilelor scale

Din meniul Analyze – Descriptive Statistics – Frequencies introducem o variabilă de tip scale

şi calculăm media, abatarea standard şi se reprezintă grafic prin intermediul unei Histograme.

Tabelul 5.1 –Statistici descriptiveN Min Max Mean Std.

DeviationSkewness Kurtosis

Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Std. Error

Statistic Std. Error

Miros Dove 104 1,00 5,00 3,5673 1,03121 -,455 ,237 -,804 ,469Valid N (listwise)

104

Fig.5.1 Histogramă Miros DOVE

Interpretare: Se observă ca nota medie acordată pentru mirosul produsului Dove este de aproximativ

3,57. Nota acordată se abate cu 1,03 în medie de către fiecare persoana intervievată. În ceea ce

priveşte parametrii formei, se observă că seria este uşor asimetrică negativ cu abatere spre

stânga, (skewness<0 ). În ceea ce priveşte boltirea seriei, avem o serie platicurtica, existând o

grupare mai slabă în jurul valorii centrale.





Imagine de marcă Pantene

104 1,00 5,00 2,3269 1,19418 ,595 ,237 -,656 ,469

Valid N (listwise) 104

14

Fig.5.2 Histogramă Imagine de marcă

Interpretare: Nota medie acordată pentru imaginea de marcă a produsului Dove este de 3,44 şi se

abate cu 0,89 în medie de către fiecare persoana intervievată. În ceea ce priveşte parametrii formei, se

observă o distribuţie cu abatere spre dreapta, (skewness >0 ). În ceea ce priveşte boltirea seriei, avem

o serie platicurtica, existând o grupare mai slabă în jurul valorii centrale.





Calitate Dove 104 1,00 5,00 3,8173 ,97308 -,332 ,237 -,624 ,469

Valid N (listwise)

104

Fig.5.3 Histogramă Calitatea Dove

15

Interpretare: Nota medie acordată pentru Calitatea produsului Dove este de 3,81 şi se abate în medie

cu 0,97 de către fiecare persoana intervievată. În ceea ce priveşte parametrii formei, se observă că

seria este usor asimetrică negativ cu abatere spre stânga, (skewness <0). În ceea ce priveşte boltirea

seriei, avem o serie platicurtica, existând o grupare mai slabă în jurul valorii centrale.

4.4 Teste statistice

a. Teste de concordanță

Testarea normalității unei distribuții

Formulăm ipoteza nulă că distribuția variabilei „calitatea Dove” este normală cu alternativa că

distribuția nu este normală.

Aplicăm testul parametric a lui Kolmogorov – Smirnov ( deoarece dispunem de un eșantion mai mare

de 100, astfel aplicam testul Shapiro-Wilk), astfel: Analyze – Nonparametric Test – One Sample

Kolmogorov-Smirnov Test.

Aplicând testul Kolmogorov-Smirnov, rezultatele se regăsesc în tabelul următor :

Tabelul 6 – Testul lui Kolmogorov-Smirnov

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Calitate

Dove

N 104

Normal Parametersa,bMean 3.8173

Std. Deviation .97308

Most Extreme

Differences

Absolute .194

Positive .194

Negative -.186

Kolmogorov-Smirnov Z 1.976

Asymp. Sig. (2-tailed) .001

a. Test distribution is Normal.

b. Calculated from data.

16

Fig. 6 Histograma - Testul lui Kolmogorov-Smirnov

Interpretarea rezultatelor: Putem observa că ipoteza nulă este respinsă deoarece Sig=0,001 < 0,05 ,

deci nu avem o distribuție normala a variabilei, ceea ce se poate observa și din grafic (histograma).

Testarea uniformității unei distribuții

Formulăm ipoteza nulă că distribuția variabilei „satisfacția utilizării Dove” este uniformă cu

alternativa că distribuția acestei variabile nu este uniformă.

Aplicăm testul neparametric Hi-pătrat care presupune următorul demers: Analyze – Nonparametric

Tests – Chi Square Test.

În tabelul următor sunt comparate frecvenţele observate cu frecvenţele teoretice, pe coloana Residual

fiind prezentate diferenţele dintre frecvenţe pentru fiecare stare a variabilei.

În tabel se observă că 55 dintre respondenţi au afirmat că sunt satisfăcuți în ceea ce priveşte utilizarea

produselor Dove; potrivit ipotezei de egalitate a frecvenţelor, în fiecare categorie de atitudine ar trebui

să aparțină 23 de respondenţi. În coloana Residual se observă diferenţa faţă de valorile teoretice

(pentru categoria „Satisfăcut” această diferenţă este 32).

17

Tabelul 7- Frecvenţe observate şi teoreticeSatisfacția utilizării Dove

Observed N Expected N ResidualDeloc satisfăcut 1 23.0 -22.0Mai puțin satisfăcut

31 23.0 8.0

Satisfăcut 55 23.0 32.0Foarte satisfăcut 5 23.0 -18.0Total 92

Tabelul 8 - Testul hi-pătrat Test Statistics

Satisfactia utilizarii DoveChi-Square 82.435a

df 3Asymp. Sig. .000

Interpretarea rezultatelor: Ipoteza nulă se respinge deoarece Sig=0,000 < 0,05, prin urmare putem

afirma că distribuția variabilei analizate nu este uniformă, adică cele cinci categorii de atitudini nu au

aceeaşi frecvenţă

b. Teste de semnificație

Testarea semnificației unei medii

Aceasta analiză face parte din grupa testelor parametrice. Folosind şirul de comenzi Analyze –

Compare Means – One Sample T Test introducem variabila „ Nota acordată pentru mirosul

șamponului Dove”.

Formulăm ipoteza nulă că media variabilei „Nota acordată pentru mirosul șamponului Dove” este

egală cu 3.5 cu alternativa că această variabilă diferă de valoarea 3.5 .

Tabelul 9 - Testarea semnificaţiei unei mediiOne-Sample Test

Test Value = 3.5t df Sig. (2-tailed) Mean

Differencemiros dove .666 103 .507 .06731

Tabelul 10 - Parametrii în eşantionOne-Sample Statistics

N Mean Std. Deviation Std. Error Mean

miros dove 104 3.5673 1.03121 .10112

18

Interpretarea rezultatelor: Sig= 0,507 > 0,05, prin urmare ipoteza se acceptă, deci media variabilei

„Nota acordată pentru mirosul șamponului Dove” este egală cu 3.5 .

Testarea semnificației unei proporții (testul binomial)

Aceasta analiză face parte din grupa testelor neparametrice. Folosind şirul de comenzi Analyze –

Nonparametric Tests – Binomial introducem variabila „utilizatori Dove”.

Formulăm ipoteza nulă că proporția variabilei „utilizatoi Dove” este de 60% cu alternativa că

proporția acesteia diferă de 60%.

Tabelul 11- Testul binomialBinomial Test

Category N Observed Prop. Test Prop. Exact Sig. (1-tailed)

Utilizatori DoveGroup 1 da 90 .9 .6 .000Group 2 nu 14 .1Total 104 1.0

Interpretarea rezultatelor: Proporţia observată în eşantion pentru cei care au utilizat

șamponul Dove este de 90%, proporţia specificată fiind de 60%. Valoarea pragului de

semnificaţie (probabilitatea de acceptare a ipotezei nule) este de Sig=0,000 <0,05, deci putem

spune că ipoteza nulă se respinge, astfel că putem concluziona, cu o încredere de 95%, că

proporţia celor au utilizat șamponul Dove diferă semnificativ de proporţia specificată.

5. ANALIZE BIVARIATE

19

5.1 Analiza a două variabile nominale

În acest caz se poate apela la testul Hi-pătrat și la coeficientul de contingență, care se regăsesc în

meniu la Analyze-Descriptive Statistics-Crosstabs.

1. Vom analiza relația dintre „Venit” și „Mediul de reședință” cu ajutorul testului Hi-pătrat și

coeficientulului de contingență.

Tabelul 12 - Tabelul de contingență real venitul * mediul de resedinta Crosstabulation

Countmediul de resedinta Totalrural urban

venitul

sub 600 lei 23 32 55601 - 1000 lei 9 20 291001 - 2000 lei 5 19 24peste 2000 lei 0 4 4

Total 37 75 112

Tabelul 13 - Valoarea lui Hi-pătratChi-Square Tests

Value df Asymp. Sig. (2-sided)Pearson Chi-Square 5.559a 3 .135Likelihood Ratio 6.858 3 .077

Linear-by-Linear Association 5.369 1 .020

N of Valid Cases 112

Tabelul 14 - Valoarea coeficientului de contingențăSymmetric Measures

Value Approx. Sig.

Nominal by Nominal Contingency Coefficient .217 .135


20

Fig. 7 Diagramă prin coloane - Analiza variabilelor nominale

Interpretarea rezultatelor: În cazul nostru Sig= 0,135 > 0,05 , deci putem afirma că nu există o

legătură semnificativă statistic între venit și mediul de reședință.

2. Vom analiza relația dintre „Venit” și „Preț maxim pentru șampon” cu ajutorul testului Hi-pătrat și

coeficientulului de contingență


Value df Asymp. Sig. (2-sided)

Pearson Chi-Square 33.063a 15 .005

Likelihood Ratio 31.376 15 .008

Linear-by-Linear Association 12.360 1 .000


Tabelul 16 - Tabelul de contingență realpret maxim pentru sampon * venitul Crosstabulation

Countvenitul Total

sub 600 lei

601 - 1000 lei

1001 - 2000 lei

peste 2000 lei

pret maxim pentru sampon

10lei 2 0 0 0 212lei 15 9 5 0 2921lei 16 11 6 0 3328lei 9 6 4 2 2150 lei 5 3 3 2 13100 lei 0 0 6 0 6

Total 47 29 24 4 104

Tabelul 17 - Valoarea coeficientului de contingență

21

Symmetric MeasuresValue Approx. Sig.



Fig. 8 Diagramă prin coloane - Analiza variabilelor nominale

Interpretarea rezultatelor: În acest caz Sig= 0,005 < 0,05 , deci putem spune că nu există o legătură

semnificativă statistic între venit și prețul maxim pentru șampon.

5.2 Analiza a doua variabile ordinale

În acest caz se poate apela la:

coeficientul de corelație a rangurilor a lui Spearman (în meniu la Correlate-Bivariate).

Testul Hi-pătrat și coeficientul de contingență ( în meniu la Analyze-Descriptive Statistics-

Crosstabs ).

Testul ANOVA de comparare a mediilor ( în meniu la Analyze-Compare Means- One way

ANOVA ).

1. Vom analiza relația dintre „Preț” și „Imagine de marcă” cu ajutorul coeficientului de corelație a

rangurilor a lui Spearman. (în meniu la Correlate-Bivariate)

22

Tabelul 18 - Valoarea coeficientului de corelație lui Spearman

Correlations

Pret Imagine de marca

Spearman's rho

PretCorrelation Coefficient 1.000 -.414**

Sig. (2-tailed) . .000N 100 100

Imagine de marcaCorrelation Coefficient -.414** 1.000Sig. (2-tailed) .000 .N 100 100

Fig. 9 Diagrama - Analiza variabilelor ordinale (Coeficientul Spearman)

Interpretarea rezultatelor: În cazul nostru Sig= 0,000 < 0,05 , deci putem afirma că există o

legătură semnificativă statistică între preț și imaginea de marcă. Legătura dintre preț și imaginea de

marcă este una negativă și de o intensitate slabă (coeficientul de corelație = -0,414). Cu alte cuvinte

cu cât prețul este mai mare, cu atât imaginea de marcă este percepută a fi mai slabă.

2. Vom analiza relația dintre „Preț” și „Imagine de marcă” cu ajutorul testului Hi-pătrat și

coeficientului de contingență.( în meniu la Analyze-Descriptive Statistics-Crosstabs )

Tabelul 19 - Tabelul de contingență real

23

pret * imagine de marca CrosstabulationCount

imagine de marca Totallocul 4 locul 3 locul 2 locul 1

pret

locul 4 0 3 1 2 6locul 3 2 0 27 11 40locul 2 7 24 0 3 34locul 1 6 0 14 0 20

Total 15 27 42 16 100


Value df Asymp. Sig. (2-sided)

Pearson Chi-Square 82.426a 9 .000Likelihood Ratio 107.538 9 .000Linear-by-Linear Association

14.128 1 .000


Tabelul 21 - Valoarea coeficientului de contingențăSymmetric Measures

Value Approx. Sig.



Fig. 10 Diagramă prin coloane - Analiza variabilelor ordinale (Testul Hi-pătrat)Interpretarea rezultatelor: În acest caz Sig= 0,000 < 0,05 , iar coeficientul de contingență= 0,672 ,

deci putem spune că exista o legătură semnificativă și intensă între preț și imaginea de marcă.

24

3. Vom analiza relația dintre „Preț” și „Imagine de marcă” cu ajutorul testului ANOVA. ( în meniu la

Analyze-Compare Means- One way ANOVA )

Tabelul 22 - ANOVAANOVA

Imagine de marcaSum of Squares df Mean Square F Sig.

Between Groups 27.811 3 9.270 15.244 .000

Within Groups 58.379 96 .608

Total 86.190 99

Interpretarea rezultatelor: În cazul nostru Sig=0,000 < 0,05, deci putem spune că importanța

imaginii de marcă diferă semnificativ în funcție de importanța prețului, așadar există o legătură între

preț și imaginea de marcă.

Pentru analiza vizuală a importanței imaginii de marcă în funcție de importanța prețului, recurgem la

un grafic generat din meniu de la Graphs-Legacy Dialogs-Bar-Simple Bar:

Fig. 11 Diagramă prin coloane - Analiza variabilelor ordinale (Testul ANOVA)

Conform cu graficul de mai sus remarcăm că pentru cei care prețul produselor Dove este cel mai

important, imaginea de marcă nu este la fel de importantă ca și pentru cei pentru care prețul este cel

mai puțin important.

25

5.3 Testarea egalității a două medii

Testarea egalităţii a două medii, cazul eşantioanelor independente

Este un test parametric care verifică dacă mediile a două grupe sunt egale. În SPSS presupune

următorul demers: Analyze – Compare Means – Independent Samples T Test.

Formulăm ipoteza nulă că satisfacția medie oferită de utilizarea produselor Dove de către cei din

mediul rural nu diferă semnificativ de satisfacția medie oferită de utilizarea produselor Dove de către

cei din mediul urban, cu alternativa că aceste medii diferă semnificativ. Eşantioanele utilizate în

prelucrarea datelor sunt independente. Rezultatele privind media şi abaterea standard în eşantion, cât

şi abaterea estimatorilor, sunt redate în tabelul următor:

Tabelul 23 - Parametrii celor două eşantioaneGroup Statistics

Mediul de reședință N Mean Std. Deviation Std. Error Mean

Satisfacția utilizării Dove

Rural 29 3.1379 .35093 .06517Urban 63 2.4921 .56434 .07110

Construcţia testului pentru compararea mediilor a două eşantioane presupune testarea în prealabil a

egalităţii varianţelor la nivelul celor două grupe. Statistica t se calculează diferit după cum dispersiile

sunt egale sau nu la nivelul celor două grupe. Ca urmare, formulăm ipoteza nulă şi alternativa

referitoare la egalitatea dispersiilor:

H0 : σ1

2= σ2

2 iar H1 : σ1

2≠ σ2

2

Tabelul 24 - Testul F şi testul tLevene's Test for Equality

of Variancest-test for Equality of Means

F Sig. t df Sig. (2-tailed)

Mean Difference

Satisfacția utilizării Dove

Equal variances assumed

41.151 .000 5.670 90 .000 .64587

Equal variances not assumed

6.69781.917

.000 .64587

Interpretarea rezultatelor: Se aplică testul F, iar în cazul analizat Fcalc= 41,151. Cum nivelul de

semnificație este de 0,000 atunci vom respinge ipoteza nula și vom accepta ipoteza alternativă,

respectiv satisfacția medie oferită de utilizarea produselor Dove de către cei din mediul rural diferă

semnificativ de satisfacția medie oferită de utilizarea produselor Dove de către cei din mediul urban.

26

6. ANALIZE MULTIVARIATE

6.1 Analiza varianției cu un factor (ANOVA)

a. Dispunem de variabila „importanța prețului Dove” dependentă și numerică și un factor „mediul de

reședință”. Formăm ipoteza nulă că factorul „mediul de reședință” nu are influență asupra variabilei

„importanța prețului Dove” cu alternativa că factorul „mediul de reședință” are influență asupra

variabilei „importanța prețului Dove”.

Tabelul 25- Statistici descriptivePret Dove

N Mean Std. Deviation Std. Error Minimum MaximumRural 29 4.5517 .50612 .09398 4.00 5.00Urban 75 3.8000 1.17404 .13557 1.00 5.00Total 104 4.0096 1.08382 .10628 1.00 5.00

Tabelul 26 - ANOVAPret Dove

Sum of Squares df Mean Square F Sig.Between Groups 11.818 1 11.818 11.042 .001Within Groups 109.172 102 1.070Total 120.990 103

Fig.12 Diagrama - Analiza varianței cu un factor (ANOVA) (a)Interpretarea rezultatelor: Din tabelul ANOVA observăm ca Sig=0,001 < 0,05 , deci respingem

ipoteza nulă și aceptăm alternativa, adică factorul „mediul de reședință” are influență asupra

variabilei „importanța prețului Dove”.

27

b. Dispunem de variabila „importanța calității Dove” dependentă și numerică și un factor „venitul”.

Formăm ipoteza nulă că factorul „venitul” nu are influență asupra variabilei „importanța calității

Dove” cu alternativa că factorul „venitul” are influență asupra variabilei „importanța calității Dove”.

Tabelul 27- Statistici descriptiveCalitate Dove

N Mean Std. Deviation Std. Error Minimum Maximumsub 600 lei 47 3.6809 .83683 .12206 3.00 5.00601 - 1000 lei 29 4.0690 .99753 .18524 1.00 5.001001 - 2000 lei 24 3.6667 1.16718 .23825 2.00 5.00peste 2000 lei 4 4.5000 .57735 .28868 4.00 5.00Total 104 3.8173 .97308 .09542 1.00 5.00

Tabelul 28 - ANOVACalitate Dove

Sum of Squares df Mean Square F Sig.Between Groups 5.121 3 1.707 1.847 .144Within Groups 92.408 100 .924Total 97.529 103

Fig. 13 Diagrama - Analiza varianței cu un factor (ANOVA) (b)

Interpretarea rezultatelor: Din tabelul ANOVA observăm că Sig=0,144 > 0,05 , deci acceptăm

ipoteza nulă , adică factorul „mediul de reședință” nu are influență asupra variabilei „importanța

prețului Dove”.

28

6.2 Analiza legăturii dintre două variabile scale

Legătura dintre două variabile scale, într-o prima fază, este exprimată cu ajutorul coeficientului de

corelaţie liniară, numit şi coeficientul lui Pearson. Acest coeficient dă o măsură a intensităţii

dependenţei liniare între două variabile de tip scale.

Analiza corelaţiei presupune calculul coeficientului lui Pearson, utilizând meniul Analyze –

Correlate – Bivariate.

Pentru a studia corelaţia dintre două variabile scale vom folosi coeficientul de corelaţie a lui Pearson,

variabilele luate în studiu fiind următoarele: note acordate pentru calitatea șamponului Dove si note

acordate pentru prețul șamponului Dove.

Tabelul 29 - Coeficientul de corelaţieCorrelations

Calitate dove Preț dove

Calitate dovePearson Correlation 1 .416**

Sig. (2-tailed) .000N 104 104

Preț dovePearson Correlation .416** 1Sig. (2-tailed) .000N 104 104

Interpretarea rezultatelor: Observăm că acest coeficient de corelație înregistrează valori de 0,416

și 1, deci putem afirma că între aceste variabile există o legătură directă și de intensitate mare. În

sprijinul concluziei de mai sus vine nivelul de semnificaţie care este egal cu 0,000 în ambele cazuri.

Formulăm ipoteza că nu există corelație între variabile cu alternativa că există corelație între variabile.

Ipoteza nulă se respinge deci putem spune că există o corelație directă de intensitate mare între notele

acordate pentru calitatea șamponului Dove și notele acordate pentru prețul șamponului Dove.

Pentru a reda repartiţia eşantionului folosim în acest caz norul statistic. Demersul pentru construirea

acestuia este: Graphs – Scatter – Simple.

29

Fig. 14 Diagrama - Repartiția eșantionului

6.3 Elaborarea unei funcții de regresie multiplă

Analiza regresiei multiple este un procedeu statistic adecvat analizei relaţiei dintre două variabile

atunci când una este considerată variabilă dependentă, iar cealaltă variabilă independentă. De

exemplu, am putea fi interesaţi de analizarea relaţiei dintre venit (variabilă dependentă) şi intervalul

de vârstă (variabilă independentă).

Pentru a studia relaţia dintre variabilele dependente şi independente, datele pot fi reprezentate într-o

diagramă. Variabila dependentă „venit” este reprezentată pe axa verticală, iar variabila independentă

„interval de vârstă” este reprezentată pe axa orizontală. Prin examinarea diagramei putem determina

dacă relaţia dintre cele două variabile (dacă ea există) este liniară sau curbă, parabolică etc.

Considerând ca variabilă dependentă venitul şi ca variabilă independentă intervalul de vârstă ,

rezultatele analizei se prezintă astfel:

Tabelul 30 - Statistici descriptive

Mean Std. Deviation NVenitul 1.7946 .90183 112Intervalul de vârstă 1.8304 .76979 112

În tabelul Statistici descriptive se prezintă media şi abaterea standard aferente celor două variabile

calculate la nivelul eşantionului de 112 respondenţi.

30

Tabelul 31 - Model Summaryb

Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate

Durbin-Watson

1 .417a .174 .166 .82359 1.915a. Predictors: (Constant), Intervalul de vârstăb. Dependent Variable: Venitul

Tabelul Model Summary conţine informaţiile care privesc coeficientul de corelaţie (0,417) şi eroarea

standard a estimaţiei (0,82359). Coeficientul de determinare R2 exprimă cât la sută din varianţa

variabilei dependente este explicată de ecuaţia de regresie, respectiv 17,4%.

Tabelul 32 - ANOVAa

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1Regression 15.664 1 15.664 23.092 .000b

Residual 74.613 110 .678Total 90.277 111

a. Dependent Variable: Venitulb. Predictors: (Constant), Intervalul de vârstă

În tabelul ANOVA, Sig.=0,000 , deci trebuie să respingem ipoteza nulă şi să acceptăm că există o

relaţie semnificativă între venit şi intervalul de vârstă.

Tabelul 33 - Coeficienţii funcţiei de regresieModel Unstandardized Coefficients Standardized

Coefficientst Sig.

B Std. Error Beta(Constant) .901 .202 4.474 .000Intervalul de vârstă .488 .102 .417 4.805 .000

a. Dependent Variable: venitul

Fig. 15 Diagramă prin coloane - Distribuţia reziduurilor

31

Din tabelul Coeficienții funcției de regresie se poate scrie ecuaţia de regresie simplă Y = 0,901 +

0,488X, toţi coeficienţii fiind semnificativi statistic.

Formulăm prima ipoteză că rezidurile nu sunt corelate. Formulăm a doua ipoteza că rezidurile

urmează o distribuție normală. Analizând statistica Durbin-Watson, D-W=1,915 și este mare decât

limita superioară a statisticii teoretice de 1,7 (pentru un prag de 0,05 si N=112) deci putem afirma că

rezidurile nu sunt corelate. Dar din graficul „Distribuția rezidurilor” vom observa că distribuţia lor nu

este normală, Sig=0,000, deci ipoteza este respinsă.

.

32

7. ANEXE

Anexa1

CHESTIONAR

Bună ziua, mă numesc ........................................................... și aș dori dacă se poate și aveți bunăvoința să-mi răspundeți la următoarele întrebări din chestionar.

Vă mulțumesc !

1. Ce tipuri de produse pentru îngrijirea părului utilizați ? (puteți alege mai multe variante de răspuns)

□ Balsam □ Mască pentru păr □ Șampon □ Ulei pentru vârfuri uscate□ Altele (precizați care) ................................................................

2. Cât de des utilizați șamponul ?

□ O dată la 2 zile □ O dată la 4 zile □ Săptămânal □ Altă variantă (precizați care) ....................................................

3. Ce tipuri de șampoane utilizați ?

□ Antimătreață □ Pentru păr uscat sau degradat □ Împotriva căderii părului□ Pentru păr vopsit□ Pentru regenerare□ Pentru volum□ Altă variantă (precizați care) ....................................................

4. Ce mărci de șampoane utilizați ?

............................................................................................................................................................

............................................................................................................................................................

33

5. Care sunt principalele caracteristici pe care trebuie să le prezinte un șampon de calitate, după părerea dumneavoastră ?

□ Să aibă miros placut□ Să lase părul mătăsos și lucios□ Să hidrateze părul □ Altă variantă (precizați care) ....................................................

6. Enumerați mărcile de șampoane pe care le cunoașteți :

............................................................................................................................................................

............................................................................................................................................................

7. Vă rugăm să acordați o notă de la 1 la 5 următoarelor mărci de șampoane pe baza următoarelor atribute :

Nivea Pantene Dove L’Oreal Wash&Go

Calitate

Preț

Miros

Imaginede marcă

8. Care este prețul maxim pe care sunteți dispus să-l platiți pentru un șampon de 250 ml ?

□ 10 lei□ 12 lei□ 21 lei□ 28 lei□ Altă variantă (precizați care) ....................................................

□ 4 lei□ 5 lei□ 7 lei□ Altă variantă (precizați care) ...................................................

10. Ați utilizat șampon Dove?

34

□ Da □ Nu

11. Cât de satisfăcut sunteți de marca Dove ?

□ Deloc satisfăcut□ Mai puțin satisfăcut□ Satisfăcut□ Foarte satisfăcut

12. Ordonati urmatoarele atribute pentru care achizitionatai samponul Dove ( locu 1- cel mai important; locul 4- cel mai putin important ) :

□ Calitate ................□ Preț ......................□ Imagine de marcă .....................□ Termen de valabilitate .......................

13. Precizați mediul în care locuiți :

□ rural□ urban

14. Alegeți intervalul de vârstă în care vă încadrați :

□ 16 - 25□ 26 - 35□ 36 - 50□ peste 50

15. Venitul dumneavoastră net se încadrează între :

□ sub 600 lei□ 601 - 1000□ 1001 - 2000□ peste 2000

Vă mulțumim pentru timpul acordat !

35

Proiect spss

Documents

Transcript of Proiect spss