Finanční n{klady na studium studentů VŠ a pl{nované zavedení školného

Mendelova univerzita v Brně Provozně ekonomick{ fakulta

Finanční n{klady na studium studentů VŠ a pl{nované zavedení školného Bakal{řsk{ pr{ce

Vedoucí pr{ce: RNDr. Bc. Martina Z{mkov{, Ph.D.

Brno 2011

Lenka Švadlenkov{

Voln{ strana pro zad{ní pr{ce.

Poděkov{ní R{da bych poděkovala všem respondentům za ochotu, čas a vynaložené úsilí, které str{vili při vyplňov{ní dotazníků. Především bych chtěla poděkovat vedoucí mé bakal{řské pr{ce paní RNDr. Bc. Martině Z{mkové, Ph.D. za odborné vedení a vz{cné rady při zpracov{ní bakal{řské pr{ce.

Prohl{šení Prohlašuji, že jsem bakal{řskou pr{ci na téma „Finanční n{klady na studium studentů VŠ a pl{nované zavedení školného“ vypracovala samostatně s využitím zdrojů, které jsou uvedené v seznamu literatury a pod vedením RNDr. Bc. Martiny Z{mkové, Ph.D. V Brně dne 23. května 2011

_______________________

Abstract Švadlenkov{, L. The financial costs of study of university students and the planned introduction of tuition fees. Bachelor thesis. Mendel University in Brno, 2011. Bachelor thesis is created on the basis of marketing research. The aim of this thesis is to assess what are the total cost of students at university. If expenses are manageable for the students or not. Further are reflected scholarships provided by universities and issues related to the introduction of tuition fees at state universities. For the research was created the internet questionnaire which was used for collecting primary informations. The questionnaire was placed on the website of the Mendel University information system using ReLa - Research Laboratory. Keywords Marketing research, descriptive statistics, scholarships, tuition at universities, costs of study.

Abstrakt Švadlenkov{, L. Finanční n{klady na studium studentů VŠ a pl{nované zavedení školného. Bakal{řsk{ pr{ce. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2011. Bakal{řsk{ pr{ce je vytvořena na z{kladě marketingového výzkumu. Cílem pr{ce je zhodnotit, jaké jsou celkové n{klady na studium pro studenty VŠ. Zda jsou n{klady pro studenty snesitelné či nikoliv. D{le jsou zohledněna stipendia poskytovan{ vysokými školami a problematika týkající se zavedení školného na st{tních vysokých škol{ch. Pro výzkum byl vytvořen internetový dotazník, který sloužil pro sběr prim{rních informací. Dotazník byl umístěn na str{nk{ch univerzitního informačního systému Mendlovy univerzity v Brně pomocí serveru ReLa – Research Laboratory. Klíčov{ slova Marketingový výzkum, popisn{ statistika, stipendia, školné na VŠ, n{klady na studium.

Obsah

6

Obsah 1

2

3

Úvod a cíl pr{ce 1.1

Úvod .................................................................................................................. 9

1.2

Cíl pr{ce .......................................................................................................... 10

Liter{rní přehled a metodika pr{ce

11

2.1

Liter{rní přehled ............................................................................................ 11

2.2

Metodika pr{ce............................................................................................... 11

Marketingový výzkum 3.1

13

Druhy marketingového výzkumu podle metod získ{v{ní informací ... 14

3.1.1

Prim{rní marketingový výzkum ........................................................ 14

3.1.2

Sekund{rní marketingový výzkum .................................................... 15

3.2

Druhy marketingového výzkumu podle časového hlediska .................. 15

3.2.1

Průzkum ................................................................................................. 15

3.2.2

Výzkum .................................................................................................. 16

3.3

Druhy marketingového výzkumu podle systémového hlediska ........... 16

3.3.1

Deskriptivní výzkum ............................................................................ 16

3.3.2

Diagnostický výzkum ........................................................................... 16

3.3.3

Prognostický .......................................................................................... 16

3.4 4

9

Další členění marketingového výzkumu ................................................... 17

Postup marketingového výzkumu

18

4.1

Identifikace marketingového problému ..................................................... 18

4.2

Orientační analýza situace............................................................................ 18

4.3

Vytvoření pl{nu výzkumu ........................................................................... 19

4.3.1

Upřesnění dat......................................................................................... 19

4.3.2

Způsob sběru informací ....................................................................... 20

Obsah

5

4.3.3

Metody zpracov{ní informací ............................................................. 20

4.3.4

Rozpočet výzkumu ............................................................................... 20

4.3.5

Přiřazení úkolů pracovníkům ............................................................. 21

4.3.6

Kontrola pl{nu ....................................................................................... 21

4.4

Sběr dat ............................................................................................................ 21

4.5

Analýza získaných dat .................................................................................. 22

4.6

Prezentace výsledku ...................................................................................... 22

Techniky marketingového výzkumu 5.1

6

7

23

Dotazov{ní ...................................................................................................... 23

5.1.1

Písemné dotazov{ní .............................................................................. 23

5.1.2

Osobní dotazov{ní ................................................................................ 27

5.1.3

Telefonické dotazov{ní......................................................................... 28

5.2

Pozorov{ní ...................................................................................................... 28

5.3

Experiment...................................................................................................... 28

Popisn{ statistika

29

6.1

Pracovní postup statistiky ............................................................................ 29

6.2

N{stroje vyjadřov{ní ve statistice ............................................................... 30

6.2.1

Statistické tabulky ................................................................................. 30

6.2.2

Statistické grafy ..................................................................................... 30

6.3

Z{kladní pojmy popisné statistiky .............................................................. 31

6.4

Statistické zpracov{ní.................................................................................... 32

6.4.1

Rozdělení četností ................................................................................. 32

6.4.2

Intervalové a skupinové třídění .......................................................... 33

6.4.3

Třídění podle více znaků...................................................................... 33

6.5

Statistické charakteristiky ............................................................................. 33

6.5.1

Charakteristiky polohy ......................................................................... 34

6.5.2

Míry variability ...................................................................................... 34

6.6

Analýza kontingenční tabulky..................................................................... 35

Obsah

7

8

Vlastní pr{ce

37

7.1

Školné na st{tních VŠ .................................................................................... 37

7.2

Stipendia ......................................................................................................... 39

7.2.1

Stipendia Mendelovy univerzity ........................................................ 41

7.2.2

Stipendia Masarykovy univerzity ...................................................... 43

7.2.3

Stipendia VUT ....................................................................................... 44

7.2.4

Stručné porovn{ní ................................................................................. 45

7.3

Dotazník a výzkum ....................................................................................... 45

7.3.1

Rozdělení četností ................................................................................. 46

8

Z{věr

60

9

Literatura

62

A

Dotazník

68

B

Rozdělení četností

72

Úvod a cíl pr{ce

9

1 Úvod a cíl pr{ce 1.1

Úvod

Studium na vysoké škole je cílem většiny středoškolských studentů. Finanční n{klady na studium studentů vysokých škol jsou jedním z klíčových prvků, a pro mnohé i rozhodující faktor, zda jít studovat na danou vysokou školu. Celkové měsíční n{klady jsou tvořeny několika dílčími n{klady na vysokoškolské studium. Dílčími n{klady na vysokoškolské studium jsou především n{klady na ubytov{ní (tyto n{klady tvoří nejvyšší č{st celkových n{kladů), za těmito n{klady jsou n{klady na dopravu (jedn{ se o n{klady na městskou hromadnou dopravu v místě studia, ale i o n{klady na cesty z místa bydliště na místo studia), dalšími dílčími n{klady jsou n{klady na stravu a n{klady vynaložené na studium (ceny pořízených skript potřebných ke studiu, sešitů a n{klady na tisk doplňujících materi{lů ke cvičení). Problematiku vysokých n{kladů na vysokoškolské studium si uvědomují vysoké školy i vl{da České republiky. Snaží se pomoci studentům formou stipendií, kter{ jsou uvedena ve Stipendijním ř{du příslušné vysoké školy. Jedn{ se například o stipendia ubytovací, soci{lní a prospěchov{. Každ{ vysok{ škola si stanoví výši stipendií sama. Jedním z faktorů určujících velikost stipendií je počet studentů. Na stipendia mají ovšem n{rok jen někteří studenti, a to takoví, kteří splní podmínky stanovené pro dané stipendium. V posledních letech chce vl{da provést reformu terci{rního vzděl{v{ní, což znamen{ pro studenty st{tních vysokých škol platit školné. Toto téma rozpoutalo velkou diskusi, jak mezi politickými stranami, tak i mezi občany České republiky. Školné by mohlo zabezpečit dostatek financí vysokým škol{m pro zkvalitnění vysokoškolské výuky, ale na druhou stranu by se mohlo st{t přek{žkou studentům z nižších soci{lních vrstev, kteří by si kvůli školnému nemohli studium dovolit. Tato bakal{řsk{ pr{ce se zabýv{ finančními n{klady na studium studentů vysokých škol, d{le stipendii vyd{vanými vysokými školami studentům a pl{ny na zavedení školného na st{tních vysokých škol{ch.

Úvod a cíl pr{ce

1.2

10

Cíl pr{ce

Cílem této bakal{řské pr{ce je zhodnotit, jak je n{kladné studium pro studenty VŠ. Pro tento účel byla stanovena hypotéza H0: N{klady na studium jsou přijatelné. Také byl zjišťov{n n{zor studentů na stipendia, který definuje hypotéza H0: Škola pom{h{ studentům pomocí stipendií. K dílčím cílům patří také postoj studentů k pl{novanému zavedení školného na soukromých vysokých škol{ch, zda to považují za vhodné a souhlasí se zavedením či nikoliv. Pro vyhodnocení n{zorů byla stanovena třetí hypotéza H0: Studenti odmítají zavedení školného. Jelikož se jednalo o sběr prim{rních dat, byla pr{ce založena na výsledcích dotazníkového šetření. Elektronický dotazník byl vytvořen pomocí webových str{nek ReLa – Research Laboratory.

Liter{rní přehled a metodika pr{ce

11

2 Liter{rní přehled a metodika pr{ce 2.1

Liter{rní přehled

Tato bakal{řsk{ pr{ce je zpracov{na pomocí zdrojů, které jsou uvedeny v z{věru této pr{ce v kapitole pod n{zvem Literatura. V n{sledující č{sti pr{ce jsou pops{ny použité zdroje pro jednotlivé kapitoly. Kapitola s n{zvem Marketingový výzkum byla zpracov{na pomocí zdrojů (2), (3), (4), (5), (9) a (12). Nejvíce se však na této kapitole podílela kniha s n{zvem Marketing s podtitulem Z{klady a principy od Miroslava Foreta, Petra Proch{zky a Tom{še Urb{nka (3). Další kapitola, kter{ se jmenuje Postup marketingového výzkumu, byla zpracov{na především z knihy Marketingový výzkum od Jiřího Dufka a Jany St{vkové (12). Další použité zdroje byly (2), (4), (9) a (12). Za pomoci zdrojů (2), (4), (5), (9) a (12) byla vytvořena kapitola Techniky marketingového výzkumu. Největší podíl na sestavení této kapitoly měla kniha s n{zvem Marketingový výzkum s podtitulem Distanční studijní opora od Miroslava Foreta, Jany St{vkové a Anny Vaňové (5). Teoretick{ č{st statistiky obsahuje kapitolu s n{zvem Popisn{ statistika, ve které jsou použity zdroje (1), (6), (7), (8), (10) a (11). Tato kapitola je přev{žně zpracov{na ze skript Mendelovy univerzity od Veroniky Blažkové a kolektivu s n{zvem Statistika I. (1). Ve vlastní pr{ci byly především použity elektronické zdroje. Podkapitola s n{zvem Školné na st{tních VŠ byla vytvořena za pomoci zdrojů (22), (23), (24) a (25), které zahrnovaly informace o pl{nu zavedení školného na st{tních vysokých škol{ch. Ostatní zdroje obsahovaly informace o stipendiích. Jednalo se o zdroje (13), (14), (15), (16), (18), (19), (20), (21), (26) a (27). Zdroj (17) obsahuje informace o cen{ch ubytovacích služeb na kolejích Mendelovy univerzity v Brně.

2.2

Metodika pr{ce

Před zah{jením marketingového výzkumu a psaním samotné bakal{řské pr{ce, bylo zapotřebí nastudovat potřebné informace o marketingovém výzkumu a popisné statistice. Pro vlastní pr{ci bylo nutné nastudovat informace

Liter{rní přehled a metodika pr{ce

12

o stipendiích vyd{vaných vysokými školami v České republice. Ale také podrobnosti o pl{nované reformě terci{rního vzděl{v{ní, ve které je stěžejní zavedení školného na st{tních vysokých škol{ch. Po získ{ní všech potřebných informací mohl být zah{jen marketingový výzkum. Protože se jednalo o sběr prim{rních dat, byla zvolena forma dotazníkového šetření, kter{ je nejvhodnější pro získ{ní prim{rních dat. V prvním kroku byl však proveden předvýzkum, který měl zajistit spr{vnost sestavení dotazníků a srozumitelnost ot{zek i nabídnutých odpovědí. Předvýzkum měl také zjistit, zda je respondentům nabídnuta dosti širok{ šk{la odpovědí k daným ot{zk{m. Po odstranění těchto chyb v dotazníku již nic nebr{nilo samotnému zveřejnění dotazníku. Zvolila jsem elektronickou formu dotazníku (dotazník byl umístěn na internetovém port{le ReLa), kter{ není n{ročn{ na sběr dat a na respondenta nevyvíjí tak vysoký n{tlak jako papírov{ forma dotazníku. V dotazníku byly použity uzavřené ot{zky dichotomické, výběrové i výčtové. Tento dotazník byl zveřejněn od 15. listopadu 2010 do 25. února 2011. Získané informace z dotazníku byly zpracov{ny pomocí programu Microsoft Excel do přehledných tabulek rozdělení četností, tyto tabulky jsou uvedeny v Příloze B. D{le pomocí tohoto programu byly vytvořeny kontingenční tabulky a grafy, které jsou souč{stí pr{ce. Bakal{řsk{ pr{ce obsahuje dvě č{sti. Jedn{ se o č{st teoretickou a č{st praktickou. Teoretick{ č{st obsahuje informace o marketingovém výzkumu a o popisné statistice. V druhé č{sti bakal{řské pr{ce, kter{ je věnov{na vlastní pr{ci, je pops{na problematika zavedení školného na st{tních vysokých škol{ch. V této č{sti jsou mimo jiné vysvětlena stipendia, kter{ poskytuje vysok{ škola svým studentům. Velkou č{st vlastní pr{ce tvoří výsledky dotazníku a jejich vyhodnocení. Hodnocení výsledků bylo provedeno na z{kladě výpočtů Pearsonova koeficientu kontingence. Tyto koeficienty byly vypočteny z kontingenčních tabulek, a to podle vzorce 𝑃 =

𝜒2 𝜒 2 +𝑛

=

Φ2 Φ2 +1

Marketingový výzkum

13

3 Marketingový výzkum Marketingový informační systém je důležitý pro každý podnik, jelikož pomocí tohoto systému získ{ vedení podniku důležité informace pro rozhodov{ní. Definice marketingového informačního systému řík{, že se jedn{ o souhrn činností podniku, které slouží k souhrnu, třídění a rozboru potřebných dat pro marketingové rozhodov{ní. Marketingový informační systém m{ tři n{stroje: (3)  vnitřní marketingový systém – použív{ především vnitřní zdroje podniku, jedn{ se o informace o podniku, objedn{vk{ch, ale také o tržb{ch a z{sob{ch,  vnější marketingový systém – opatřuje informace z vnějšího marketingového prostředí, obsahuje informace o ekonomických, technologických, demografických a politických faktorech, ale také obsahuje informace o dodavatelích, konkurenci a odběratelích,  marketingový výzkum – získ{v{ informace od respondentů. Marketingový výzkum se neobejde bez informací, které jsou nedílnou souč{stí pro spr{vné rozhodov{ní. Jedna z definic řík{, že marketingový výzkum se zakl{d{ na shromažďov{ní, upřesňov{ní, rozboru a ztv{rnění informací. Tyto empirické informace umožňují: (12)  pochopit trh, na kterém firma působí,  poznat problémy, které vznikají na daném trhu a jsou spjaty s podnik{ním,  identifikovat možnosti, které mohou nastat na daném trhu,  definovat marketingové směry, kterými se podnik bude ubírat,  hodnotit výsledky. Jin{ definice praví, že marketingový výzkum je souhrn činností, které se vykon{vají na podporu marketingového rozhodov{ní. Marketingový výzkum vyžaduje vysokou n{ročnost na znalosti z vědních oborů jako je sociologie, psychologie, management, marketing a statistika. (12) Informace, které jsou shrom{žděny a použity pro marketingový výzkum, by obecně měly být: (3)  relevantní – tj., že se informace musí vztahovat k danému problému,  validní – musí vyjadřovat a charakterizovat to, co opravdu mají,

Marketingový výzkum

14

 reliabilní, spolehlivé – pokud budeme postup opakovat pomocí stejných metod, musíme opět nabýt stejných nebo podobných výsledků,  pohotové – informace musí být opatřeny dostatečně pohotově,  rentabilní – získ{ní informací je spjato s n{klady, které musí být optim{lní.

3.1

Druhy marketingového výzkumu podle metod získ{v{ní informací

Marketingový výzkum se člení na z{kladě metod získ{v{ní informací na prim{rní a sekund{rní výzkum. 3.1.1

Prim{rní marketingový výzkum

Jsou to údaje, které jsou získ{ny přímo v terénu a týkají se daného úkolu. Realiz{toři mohou získat údaje dvěma způsoby. Jedním je vlastní průzkum trhu, který si firma zařídí sama. Druhý způsob je pověření firmy, kter{ se zabýv{ různými výzkumy, za odpovídající finanční č{stku. Pro zjišťov{ní prim{rních údajů slouží tři techniky, pozorov{ní, dotazov{ní a experiment. (3) Prim{rní marketingový výzkum můžeme d{le členit na: (2)  kvantitativní výzkum, který zkoum{ objemné soubory respondentů. Takovéto soubory mohou mít stovky i tisíce respondentů. Cílem tohoto výzkumu je získat dostatečně velký a reprezentativní vzorek odpovědí. Takto získaný vzorek lze d{le zpracovat pomocí postupů ze statistiky a aplikovat na celý soubor. Techniky pro kvantitativní výzkum jsou zejména osobní diskuse, pozorov{ní, experimenty a také písemné dotazov{ní. Kvantitativní výzkum je finančně i časově velmi n{ročný, ale pod{v{ výsledky v přehledné, číselné formě,  kvalitativní výzkum, na rozdíl od kvantitativního, zkoum{ chov{ní lidí a odhaluje jejich n{zory a povahu. Tento výzkum se snaží uk{zat na jedinečnost a osobitost dotazovaných respondentů. Kvalitativní výzkum, oproti kvantitativnímu, není tolik n{ročný na provedení a nevyžaduje tolik času ani n{kladů. Nevýhodou daného výzkumu je malý počet respondentů. Tato zkušenost vede k tomu, že takto získaný vzorek nelze zobecnit a aplikovat na celý soubor. Používané techniky pro kvalitativní výzkum jsou dvě. První je individu{lní rozhovor a druh{ je skupinový rozhovor.

Marketingový výzkum

3.1.2

15

Sekund{rní marketingový výzkum

Sekund{rní marketingový výzkum je též nazýv{n jako výzkum od stolu. Jedn{ se o data, kter{ již někdo před n{mi nasbíral a zpracoval. Data mohla být použita například pro jiné výzkumy. Výhodou těchto dat je rychl{ a levn{ dostupnost. Musíme však rozlišovat, zda se jedn{ o data neagregovan{ či agregovan{.  Neagregovan{ data jsou takov{ data, kter{ nejsou d{le upravov{na a zpracov{na, ale jsou v takové podobě, v jaké byla shrom{žděna. Výhodou těchto dat je to, že jsou získ{na přímo od dotazovaných respondentů. Proto tyto hodnoty můžeme použít pro svůj výzkum a zpracovat je podle svých potřeb pro n{mi daný výzkum. Nevýhodou těchto neagregovaných dat je pro firmy, které výzkum prov{děly, časov{ a finanční n{ročnost pro jejich získ{ní. Proto těchto dat je výrazně méně než dat agregovaných.  Data agregovan{ jsou takové hodnoty, které jsou zpracov{ny do statistických významů, jako jsou průměry, procenta a rozptyly. Agregovan{ data lze použít pouze pro srovn{ní různých předmětů v dané časové ose, nebo pro srovn{ní stejných předmětů v různých časových os{ch. Tyto hodnoty můžeme získat levně a jednoduše například z odborných publikací. Český statistický úřad poskytuje tato data na svých internetových str{nk{ch nebo v z{věrečných zpr{v{ch, které se týkají marketingových výzkumů. Agregovan{ data slouží především jako z{kladní vstupní informace, pro přípravnou f{zi daného výzkumu. (2)

3.2

Druhy marketingového výzkumu podle časového hlediska

Z{kladní členění marketingového výzkumu dle časového hlediska je rozděleno na průzkum a výzkum. Je to dělení podle doby trv{ní, kterou zabere dan{ metoda. 3.2.1

Průzkum

Nejčastěji se můžeme v marketingovém prostředí setkat s průzkumem trhu. Průzkum je jednor{zov{ z{ležitost, kter{ zabezpečuje sezn{mení s aktu{lním stavem, nejčastěji se jedn{ o stav marketingového trhu. K aktu{lnímu stavu dod{ i podrobné informace, které popisují danou situaci. (9)

Marketingový výzkum

3.2.2

16

Výzkum

Výzkum je na rozdíl od průzkumu časově n{ročnější a prov{dí se dlouhodobě. Obsahuje složitější postupy pro statistickou analýzu a kombinuje několik různých metod. Výzkumem též získ{me podrobnější a přesnější informace o daném problému. Marketingový výzkum m{ velmi bohatou historii, kter{ se datuje od 19. století. První výzkum byl proveden v USA roku 1824, jednalo se o empirický výzkum chov{ní voličů ve volb{ch prezidenta. Rozšíření marketingového výzkumu o statistické metody a postupy provedla skupina vědců1 téměř po sto letech od prvního výzkumu. (4), (9)

3.3

Druhy marketingového výzkumu podle systémového hlediska

Dle systémového hlediska se dělí marketingový výzkum na tři č{sti, a to na deskriptivní, diagnostický a prognostický. Jednotlivé č{sti jsou pops{ny v n{sledujících kapitol{ch, které jsou zpracov{ny ze zdroje (5). 3.3.1

Deskriptivní výzkum

Deskriptivní metoda je metoda popisn{. Její z{věry popisují úkazy, se kterými se setk{me při řešení zadaného problému. Sleduje daný problém a popisuje n{m, jak pr{vě vypad{. Proto bychom spíše mohli mluvit o průzkumu. 3.3.2

Diagnostický výzkum

Diagnostický marketingový výzkum neboli kauz{lní marketingový výzkum popisuje jev řešeného problému a definuje hypotézy. Diagnostický výzkum je n{ročnější na čas potřebný pro výzkum, ale také je těžší na analýzu dat a na prezentaci výsledků. 3.3.3

Prognostický

Prognostický marketingový výzkum porovn{v{ všechny přítomné vývojové tendence s vývojovými tendencemi v budoucnosti. Prognostický výzkum n{m m{ především odpovědět na ot{zku, jakým směrem se ubír{ vývoj zadaného problému. 1

V čele skupiny vědců st{li G.Gallup a E. Roper.

Marketingový výzkum

3.4

17

Další členění marketingového výzkumu

Dalším členěním marketingového výzkumu je: (4)  z{kladní výzkum - někdy označov{n jako výzkum badatelský. Jedn{ se o marketingový výzkum, který se věnuje pouze teoretickým výsledkům při řešení daného problému. Teorie chov{ní může být použita jako příklad z{kladního výzkumu,  aplikovaný výzkum - je opakem výzkumu z{kladního. Realizuje se především na objedn{vku a nem{ přinést ž{dné možné n{vrhy jak problém řešit. Cílem aplikovaného výzkumu je získat dostatečné množství informací, které pomohou objasnit řešený problém a především stanovit nové hypotézy.

Postup marketingového výzkumu

18

4 Postup marketingového výzkumu Marketingový výzkum dělíme na dvě z{kladní f{ze, na f{zi přípravnou a realizační, které se dělí na několik dalších na sebe n{vazných etap. (2) Přípravn{ f{ze výzkumu obsahuje n{sledující kroky: (12)  identifikaci marketingového problému,  orientační analýzu situace,  vytvoření pl{nu výzkumu. F{ze realizace obsahuje kroky: (12)  shrom{ždění potřebných dat,  zpracov{ní a analýzu získaných dat,  prezentaci výsledků výzkumu.

4.1

Identifikace marketingového problému

Jedn{ se o f{zi, kter{ nese největší v{hu celého výzkumu. Od spr{vně identifikovaného problému se odvíjí ostatní f{ze výzkumu. N{klady na výzkum mohou být příliš vysoké a výsledek výzkumu může být nepoužitelný. Protože pokud bude chybně formulov{n problém, výsledky výzkumu budou odpovídat jinému problému a ne našemu, který chceme vyřešit. (2) V tomto kroku jde o přeformulov{ní problému do řešitelné formy. Vedoucí pracovník nebo manažer musí určit ot{zky a hypotézy k danému problému, a to takové, na které by měl najít provedený marketingový výzkum odpověď. Klíčem spr{vné identifikace problému je přesné určení rysů problému a stanovení hypotéz. Sestavené hypotézy potvrzují, nebo vyvracejí danou ot{zku. Obecně lze říci, že hypotéza je tvrzení o doposud neprok{zané situaci dvou proměnných (ale i více) v dané řešitelné oblasti, kterou můžeme testovat. Hypotézy lze určovat v přesně definovaném problému. (9), (4), (12)

4.2

Orientační analýza situace

Orientační analýza situace nesmí chybět v úvodní č{sti přípravy marketingového výzkumu. V této etapě jde o získ{ní předběžných sekund{rních dat

Postup marketingového výzkumu

19

k danému marketingovému problému. Na z{kladě získaných informací si ověříme platnost hypotézy, tj. zda danou hypotézu přijmeme, či zamítneme. Orientační analýza situace vyžaduje rozbor a sezn{mení s daným řešitelným problémem. Řešitel by též měl zhodnotit stav uvnitř podniku, ale také stav jeho okolí. S tímto krokem souvisí i nastudov{ní výročních zpr{v či odborných tiskopisů ve formě knih a časopisů. N{sledují činnosti, které souvisejí s orientační analýzou situace: (12)  analýza cílů výzkumu – ve které je d{no, kdo použije výsledky výzkumu a v jaké podobě je bude prezentovat,  převedení stanovených cílů do z{vislých či nez{vislých proměnných,  převedení sestavených ot{zek do hypotéz je poslední činností.

4.3

Vytvoření pl{nu výzkumu

Krok, který navazuje na formulaci problémů a stanovení cílů marketingového výzkumu. Jedn{ se o přesné napl{nov{ní cest, kterými získ{me požadovan{ data a s tím související postup při zpracov{ní a prezentaci dat. (2) Pl{n marketingového výzkumu m{ dva z{kladní cíle: (12)  vytvořit souhrn pokynů, které pomohou vést taktiku výzkumu a také obecnou strategii,  pl{n výzkumu m{ za cíl sloužit i jako průběžn{ kontrola rozpočtu, a to během realizace výzkumu. 4.3.1

Upřesnění dat

Tato podkapitola je zpracovan{ podle zdroje (12). V této f{zi výzkumu jde především o specifikaci nashrom{žděných informacích, pomocí které určíme metody, které budeme aplikovat na výzkum.  Prim{rní data získan{ pozorov{ním, dotazov{ním nebo experimentem. Jde o prvotní informace, které řešitel získ{ vlastními silami.  Sekund{rní data jsou rychlejší a levnější na pořízení a jsou běžně dostupn{ z různých veřejných odborných zdrojů (např. statistické ročenky).  Komerční data mohou mít charakter prim{rních i sekund{rních informací. Řešitel si zakoupí potřebné informace od firmy, kter{ s nimi obchoduje.

Postup marketingového výzkumu

20

Sběr a analýza dat z hlediska času.  Stavov{ data jsou získané informace ze stejného časového okamžiku.  Tokov{ data jsou založena na získ{ní potřebných informací pomocí opakovaného sběru dat v průběhu určitého časového úseku. Sběr a analýza dle možnosti vyj{dření.  Kvantitativní data jsou měřitelné informace, u kterých rozlišujeme dvě proměnné, proměnnou intervalovou a proměnnou poměrovou.  Kvalitativní data nelze změřit a proměnné se dělí na nomin{lní proměnné a ordin{lní proměnné. 4.3.2

Způsob sběru informací

Sběr informací prov{díme pomocí jedné ze tří metod. Již zmiňované metody jsou dotazov{ní, experiment a pozorov{ní. Pokud si výzkumník vybere sběr informací pomocí dotazov{ní, je nutné d{le specifikovat, zda se bude jednat o písemné, či ústní dotazov{ní. K marketingovému výzkumu je nutné přiložit sestavený dotazník. (12) 4.3.3

Metody zpracov{ní informací

Ve třetí f{zi pl{nu výzkumu je důležité určit metodu zpracov{ní dat. Pro zpracov{ní informací může výzkumník zvolit metodu kvantitativní nebo kvalitativní. V tomto kroku pl{nu d{le určujeme, zda budeme výsledky výzkumu testovat. Musíme stanovit spolehlivost a přesnost řešeného výzkumu. Od toho se odvíjí určení metody pro řešení výzkumu. Pokud není dostatečně velk{ spolehlivost ve výzkumu, je zbytečné používat n{ročnější metody. (12) 4.3.4

Rozpočet výzkumu

Rozpočet výzkumu zahrnuje stanovení n{kladů a jejich podrobný rozpis na jednotlivé úkoly marketingového výzkumu. Aby vedení mohlo uznat, zda výzkum je nebo není užitečný a odpoví na vyřčené ot{zky. Pro toto konečné rozhodnutí je důležité porovnat vynaložené prostředky s prostředky, které byly výzkumem získ{ny. (12)

Postup marketingového výzkumu

4.3.5

21

Přiřazení úkolů pracovníkům

V tomto kroku pl{nu je velmi důležité vybrat vhodné pracovníky, kteří budou mít odpovídající vzděl{ní a proškolení na požadovaný výkon pr{ce. Přidělení pr{ce pracovníkům je spjato s vytyčením doby trv{ní jednotlivých dílčích operací. Pověřený pracovník musí vypracovat několik variant. Jedn{ se o variantu pro pesimistické vním{ní, optim{lní varianta a nesmí chybět i varianta pro optimistické vním{ní. (12) 4.3.6

Kontrola pl{nu

Realizace pl{nu je nedílně spjata s kontrolou. Většinou jsou realizace a kontrola nazýv{ny jako siamsk{ dvojčata. V dotazníkovém šetření je kontrola pl{nu i zaslaní předběžně sestaveného dotazníku (úzké skupině respondentů) a n{sledn{ oprava dotazníku podle jejich výtek či nalezených chyb. Zkouška pl{nu výzkumu je především uskutečněna na malém vzorku, a to na 20 až 40 respondentů a je nazýv{na jako předvýzkum. Sleduje se zde, jak respondenti vnímají dotazníky, zda je vyplňují se z{jmem či znechuceně, ale také zda jsou ot{zky srozumitelné a výběr u ot{zek je dostatečně široký. Předvýzkum m{ za úkol stanovit n{klady a dobu na výzkum, ale i opravitelnost chyb v postupu. (12), (2)

4.4

Sběr dat

V prvním kroku je důležité se sezn{mit s problémem, na který m{ marketingový výzkum najít odpověď. K tomuto slouží první sběr dat, a to dat sekund{rních. Sekund{rní data jsou data již zjištěn{ jinými firmami a jsou k dispozici na internetových port{lech, v odborných tiskopisech, ale i ve sdělovacích prostředcích a nesmíme zapomenout na statistické ročenky. (2) D{le n{sleduje zajištění prim{rních2 dat. Shrom{ždění informací probíh{ na z{kladě pozorov{ní, experimentu a dotazov{ní. (12) Podrobněji je tato podkapitola rozeps{na v kapitole 4. Techniky marketingového výzkumu.

2

Pokud se jedn{ o marketingový výzkum, pro který je důležité získ{ní prim{rních dat.

Postup marketingového výzkumu

4.5

22

Analýza získaných dat

Analýza shrom{žděných informací musí být určena před zah{jením realizace pl{nu a zač{tkem získ{ní dat. Jelikož od způsobu zpracov{ní dat se odvíjí zvolen{ metoda získ{v{ní dat. Zpracov{vají se především prim{rní data, které musí projít několika kroky. (12)  Úprava dat m{ prověřit relevantnost dat, jejich souhrnnost a výstižnost. Pokud nebudou data splňovat tato kritéria, musíme dan{ data doplnit, a pokud to nebude možné, musíme je vyřadit.  Klasifikace dat se prov{dí pro usnadnění n{sledující pr{ce se získanými informacemi. Data se člení do tříd a kategorií. Jednou z kategorií je i samotn{ nula, protože důležit{ informace je i ta, že v daném výzkumu se řešený jev nevyskytuje.  Kódov{ní dat spočív{ v převodu slovních projevů na číselné znaky. Kódov{ní umožňuje pro zpracov{ní dat použít výpočetní techniku.  Technické zpracov{ní dat je samotný proces tvoření potřebných tabulek a grafů ze získaných informací z výzkumu. Funkce tabulek a grafů je podat co možn{ nejpřesnější, n{zorný a logický pohled na řešený problém, jeho strukturu a vývoj.

4.6

Prezentace výsledku

Z{věr prezentace výsledku marketingového výzkumu je ve slovní formě bez zbytečných statistických údajů. Konečn{ č{st marketingového výzkumu se věnuje navrhnutým doporučením pro zlepšení dané situace. Prezentace výsledků může mít dvě formy, jde o formu ústní nebo formu písemnou. Pokud se jedn{ o z{věrečnou zpr{vu, kter{ obsahuje průběh marketingového výzkumu a jeho výsledky, je vhodné zvolit písemnou formu. (12)

Techniky marketingového výzkumu

23

5 Techniky marketingového výzkumu Techniky marketingového výzkumu jsou v podstatě způsoby, kterými lze získat prim{rní data. Podstatný rozdíl mezi technikou a metodou marketingového výzkumu spočív{ v obsahu. Metody jsou pojaty obecně, zatímco techniky jsou skutečné prostředky pro sběr dat, které umožňují evidovat přítomnost jevů a chov{ní lidí, ale umožňují i získat jejich n{zory. (9) Pro získ{ní prim{rních dat můžeme použít tři z{kladní techniky, a to dotazov{ní, pozorov{ní a experiment neboli pokus.

5.1

Dotazov{ní

Marketingový výzkum nejčastěji použív{ dotazov{ní pomocí dotazníků a z{znamových archů, které rozd{v{ respondentům. (4) Dotazov{ní může probíhat jako: (2)  přímé dotazov{ní se týk{ především písemného dotazov{ní, kdy výzkumník pokl{d{ psané ot{zky dotazovanému a ten odešle psané odpovědi na dotazník zpět výzkumníkovi,  zprostředkované dotazov{ní se nejčastěji použív{ u osobního dotazov{ní nebo u rozhovoru. Vystupují zde tři osoby: výzkumník, tazatel a dotazovaný. Vyškolený tazatel je čl{nkem mezi výzkumníkem a dotazovaným, který klade ot{zky dotazovanému a výzkumníkovi zasíl{ jejich písemné zpracov{ní. 5.1.1

Písemné dotazov{ní

Pro písemnou komunikaci lze využít dotazník nebo anketu. V n{sledujícím textu jsou podrobně rozeps{ny a je vysvětlen rozdíl mezi těmito formami. (2) Dotazník Dotazník lze tvořit, pokud m{me určen účel a cíle výzkumu. Pomocí seznamu s potřebnými informacemi lze provést převod cílů na potřebné informace, tak aby byl splněn cíl výzkumu. Všechny položky na daném seznamu musí projít ověřením, zda jsou jasné významy pro objasnění cílů. (12) Spr{vně sestavený dotazník musí vyhovovat třem požadavkům: (2), (5)

Techniky marketingového výzkumu

24

 účelově technický požadavek by měl zajistit, aby se vytvořené ot{zky ptaly na informace, které potřebujeme,  psychologický požadavek m{ zajistit vytvoření předpokladů, faktorů a prostředí, které pomohou respondentovi odpovídat stručně a pravdivě, z{roveň m{ v respondentovi vyvolat pocit, že zadaný úkol je snadný, příjemný a chtěný,  požadavek srozumitelnosti zajistí, aby respondent rozuměl všem položeným ot{zk{m v dotazníku, ale také aby respondent věděl, co se po něm ž{d{ a jak m{ postupovat při vyplňov{ní dotazníku. Celkový dojem dotazníků obsahuje i grafickou úpravu dotazníku, kter{ musí respondenta zaujmout na první pohled. Na respondenta působí form{t dotazníku, úprava a vzhled první strany, ale také barva a jakost papíru. Všechny tyto aspekty musí vybízet respondenta k ochotě vyplnění dotazníku. Nejvhodnější volba form{tu papíru je papír A4. První strana by měla být vhodně graficky upravena včetně úvodního textu, který musí v respondentovi vzbudit pocit důležitosti problému a jeho odpovědí, což vede ke spr{vnému vyplnění dotazníku. Úvod dotazníku m{ především zdůraznit spolupr{ci respondenta, vysvětlit důležitost získaných informací a tím vést ke spr{vnému vyplnění. Za optim{lní dotazník je považov{n dotazník, který obsahuje kolem 40 až 50 ot{zek a doba jeho vyplňov{ní by neměla přes{hnout 20 minut. Dotazník musí obsahovat ot{zky, které jsou pro výzkum nezbytné, ostatní ot{zky pouze odrazují respondenty od vyplňov{ní. Ot{zky v dotazníku musí mít spr{vné pořadí, proto ot{zky na zač{tku dotazníku musí být zajímavé, střed dotazníku by měl obsahovat ot{zky, které jsou pro výzkum nejdůležitější a z{věr dotazníku by měly tvořit ot{zky, na které není kladen důraz. (5) Úvodní text dotazníku m{ obsahovat pět z{kladních č{stí, a to: (2)  vzbuzení z{jmu respondenta – v této č{sti je důležité vysvětlit respondentovi cíl a význam řešeného výzkumu,  zdůraznění významu spolupr{ce – podstatou je apelovat na smysl získ{ní potřebných informací, ale také o přesvědčení o vyplnění celého dotazníku a všech jeho ot{zek,

Techniky marketingového výzkumu

25

 způsob vyplnění dotazníku – jde o určení jak spr{vně vyplnit předložený dotazník, zda metodou kroužkov{ní čísla nabízených variant či křížkovat pr{zdné připravené čtverce u nabídnutých odpovědí,  termín a způsob odevzd{ní – korespondent musí zn{t termín vr{cení vyplněného dotazníku,  zachov{ní anonymity – většina respondentů vyžaduje anonymitu dotazníků a řešitel výzkumu může využít tuto variantu, pokud nepotřebuje jednotlivé dotazníky, ale souhrnné výsledky statistického zpracov{ní. Formulace ot{zek m{ d{t ot{zk{m takovou podobu, aby ot{zky byly jednoznačné a především srozumitelné. Velmi nevhodn{ formulace ot{zek je takov{, kter{ nutí respondenta dlouze rozepisovat odpovědi, ale i počítat. (5) Validní ot{zka je ot{zka, kterou se pt{me na informaci, kterou skutečně potřebujeme pro n{š výzkum. Jako příklad lze uvést situaci, kdy potřebujeme zn{t spokojenost z{kazníků s úklidem prodejny. Pro tento případ bude ot{zka orientov{na na jejich n{zor ohledně spokojenosti čistoty prodejny. Reliabilita, neboli spolehlivost ot{zek, vyjadřuje rozsah st{losti výzkumu. Hovorově řečeno, že ot{zky které jsou kladeny v dotazníku, musí zůstat spolehlivé a platné při jejich opakovaní v jiné časové podmínce, soci{lní podmínce a kulturní podmínce. Velmi nevhodné jsou ot{zky, které začínají slovem „Proč“. Respondentovi totiž na odpověď nestačí mnohdy ani jedna věta. (4) Nevhodné ot{zky pro tvorbu dotazníku jsou sugestivní ot{zky. Je to takov{ ot{zka, kter{ je položena tak, aby předem napověděla, jak m{ respondent odpověď, aby dan{ odpověď byla spr{vn{. Jako příklad poslouží ot{zka: „Určitě chodíte jíst do menzy. Jak často?“ Ot{zky, u kterých respondent netuší, o jaký cíl ve výzkumu jde, nazýv{me projektivní ot{zky. Ot{zku je důležité položit respondentovi tak, aby respondent z položené ot{zky nemohl vyčíst odpověď, kter{ n{s pro výzkum zajím{ a kterou oček{v{me. (2) Otevřené ot{zky znamenají, že respondent nem{ na výběr ž{dné varianty a proto odpovíd{ svými slovy zcela svobodně. Druhy otevřených ot{zek jsou n{sledující: (4)  otevřené ot{zky volné – odpověď na danou ot{zku není nijak omezena,  asociační ot{zka – odpovědí na tuto ot{zku je jedno jediné slovo, které si respondent vybaví jako první při uvedeném pojmu v dotazníku,

Techniky marketingového výzkumu

26

 volné dokončení věty – respondent zn{ první č{st věty a podle svého mínění m{ zadanou větu dokončit,  dokončení příběhu – respondentovi je položena úvodní č{st příběhu, který musí podle svého mínění dokončit,  dokončení obr{zku – respondent m{ v dotazníku namalovanou č{st obr{zku, kterou musí domalovat,  dokončení tematického n{mětu – dotazovanému je d{n obr{zek, ke kterému m{ vymyslet příběh, který bude podobný danému obr{zku. U uzavřených ot{zek nemůže respondent odpovědět svými slovy, protože na každou položenou ot{zku je stanoven určitý počet možných variant, mezi kterými si respondent musí vybrat buď jednu či více odpovědí (v r{mci možností ot{zky). Výhody u uzavřených ot{zek jsou především rychlost a snadnost vyplnění dotazníku a také ned{ní respondentovi možnost odchýlit se od tématu, který n{s zajím{. (4) Uzavřené ot{zky můžeme d{le dělit na ot{zky: (2)  dichotomické – někdy jsou označeny jako bin{rní nebo dvojné, bin{rní proto, že ot{zka připouští pouze dvě možnosti odpovědí,  výběrové – nazývané také jako polynomické s výběrem jedné varianty, respondent si vybír{ z výčtu několika odpovědí pouze jednu odpověď,  výčtové – polynomické s výběrem několika variant, tyto ot{zky umožňují označit více odpovědí u ot{zky,  polynomické ot{zky, ve kterých m{ respondent nabídnuté varianty seřadit, působí dobře na respondenta, protože umožní přiřadit pořadí variant podle jeho mínění. V dotazníku použív{me další ot{zky, kterými jsou: (4), (12)  filtrační ot{zka rozděluje respondenty na různé skupiny, podle toho jak odpoví na zadané ot{zky. Příkladem filtrační ot{zky je „Vlastníte osobní automobil? Pokud ano jakou značku?“ Pokud by dotazovaný odpověděl, že ne, musíme respondentovi položit jiné ot{zky například „Z jakého důvodu nevlastníte osobní automobil?“,

Techniky marketingového výzkumu

27

 funkcion{lně psychologick{ ot{zka se pokl{d{ respondentovi, aby odstranila napětí při přechodech mezi předměty. Formulace funkcion{lně psychologické ot{zky je „A nyní n{sleduje několik ot{zek o …“,  hodnotící šk{la znamen{ přiřazení přidělené stupnice respondentem na položenou ot{zku. Stupnice může mít různý rozsah např. od nuly do pěti, kdy nula je nejhorší a pět je nejlepší,  šk{la pořadí je ot{zka a k ní přidělené varianty odpovědí. Respondent m{ podle svého mínění seřadit zadané varianty. Anketa Anketa je nejčastěji použív{na při prvotním dotazov{ní a prvotním marketingovým výzkumu. Anketa je tvořena jednou nebo několika m{lo ot{zkami, které jsou zaměřeny na určitý obor. Aby autoři zajistili větší n{vratnost anket, je vhodné vyhl{sit odměnu ve formě slosov{ní anketních lístků o zajímavé ceny. Nevýhodou ankety je vysoké riziko nereprezentativního vzorku (respondenti, kteří mají dostatek volného času). (4), (2) 5.1.2

Osobní dotazov{ní

Interview Jde o osobní dotazov{ní tazatele s jedním respondentem. Nevýhodou rozhovoru je těžší a složitější provedení, ať už časové nebo finanční, než u dotazníků. Tazatelé musí být vyškoleni a doch{zet za respondenty domů. Výhodou osobního dotazov{ní je získ{ní informací o respondentovi, na rozdíl od dotazníků, ve kterých nelze poznat respondenta. (4) Osobní rozhovor dělíme na dva způsoby, a to: (2)  standardizovaný rozhovor je takový rozhovor, ve kterém je předem stanoveno, na co a jak se bude tazatel pt{t respondenta, ale také v jakém pořadí budou ot{zky kladeny,  nestandardizovaný rozhovor (volný rozhovor), ve kterém není stanovena forma ani pořadí ot{zek, protože se blíží běžnému volnému rozhovoru. Skupinový rozhovor Skupina dotazovaných lidí čít{ kolem šesti až deseti osob3, které str{ví několik hodin s proškoleným tazatelem, který zn{ problém a m{ znalosti z dané oblasti. 3

Některé literatury uv{dí velikost skupiny mezi deseti až dvaceti osobami. (2)

Techniky marketingového výzkumu

28

Diskutují o problému, na který m{ marketingový výzkum najít řešení. Celý rozhovor je zaznamen{n buď písemně či na magnetofon, nebo na video. Skupinový rozhovor patří ke kvalitativnímu výzkumu. (2), (4) 5.1.3

Telefonické dotazov{ní

Výhodami telefonického dotazov{ní jsou především nízké n{klady a rychlost. Další výhodou je anonymita respondenta, který je tak více upřímnější a více otevřenější. Nevýhodou je podmíněn{ stručnost dotazov{ní nežli u osobního dotazov{ní. Toto dotazov{ní se prov{dí především u bleskových průzkumů. (2)

5.2

Pozorov{ní

Pozorov{ním získ{v{me prim{rní data. Pozorovatelé jsou proškolení pracovníci a danou situaci sledují a zapisují dané reakce, způsoby chov{ní a vlastnosti daného útvaru. Rozlišujeme několik typů pozorov{ní: (12), (2), (4)  standardizované pozorov{ní m{ přesně stanovené jevy sledované pozorovatelem a určeny kategorie, do kterých budou sledované jevy zapisov{ny,  nestandardizované pozorov{ní m{ nejvhodnější použití za doby, kdy marketingový výzkum je definov{n a m{ stanovený cíl,  zjevné pozorov{ní prov{dí pozorovatel v terénu mezi pozorovanými respondenty s kamerou, diktafonem nebo sešitem,  skryté pozorov{ní,  osobní pozorov{ní prov{dí člověk,  mechanické pozorov{ní je provedeno pomocí prostředků, kterými jsou filmov{ kamera, audio, psychogalvanometr, pupilometr a nebo peoplemetr.

5.3

Experiment

Experiment pozoruje vliv jednoho vlivu na vliv druhý, a to ve zcela nových poměrech. Experiment řadíme do dvou hlavních skupin. První skupina je laboratorní experiment a druh{ je terénní experiment. (4)

Popisn{ statistika

29

6 Popisn{ statistika Statistika se zabýv{ zkoum{ním a vyhodnocov{ním řad informací, které většinou mají charakter dat o hromadných jevech. První využití statistiky nalezneme ve starověkých říších. V současné době lze říci, že neexistuje vědní obor, který by pro zpracov{ní hromadných údajů nepoužil statistické metody. Nejčastěji se s těmito metodami setk{me v oborech, jako je medicína, biologie a fyzika. Statistiku můžeme ch{pat, při nejmenším, ve třech pojetích. První pojetí jsou číseln{ data o hromadných jevech. Pod druhým pojetím si můžeme představit činnosti, jako jsou sběr, zpracov{ní a vyhodnocení statistických údajů. Poslední možné pojetí slova statistika je teoretick{ vědní disciplína, kter{ popisuje dané metody. (8) Ve statistice jsou různé metody, které můžeme použít pro zpracov{ní prim{rních údajů získaných z marketingového výzkumu, ale jen některé z element{rních metod, lze použít univerz{lně. Analytické statistické metody jsou využity za předpokladu, že dan{ statistick{ ud{lost splňuje předem stanovené předpoklady. Jiné metody a postupy jsou stanoveny pro zpracov{ní údajů, které jsme získali n{hodným výběrem. Ve skutečnosti tyto neznalosti vedou k použití nevhodných metod a nespr{vných postupů pro analýzu dat. Data získan{ pomocí marketingového výzkumu zpracov{v{me především pomocí tabulek a n{sledného grafického výstupu. Pro tato data především použív{me výpočty charakteristik úrovně a variability, jinak řečeno využív{me běžné postupy popisné statistiky. (7)

6.1

Pracovní postup statistiky

Pro vykon{ní jakéhokoliv statistického výzkumu je potřeba provést několik po sobě jdoucích etap, kterými jsou statistické zjišťov{ní, zpracov{ní, analýza a prezentace výsledků. Statistické zjišťov{ní je první etapa statistického výzkumu, ve které jde o získ{ní a shrom{ždění potřebných dat, kter{ budou n{sledně zaznamen{na. Statistické zjišťov{ní můžeme dělit na vyčerp{vající a nevyčerp{vající. Vyčerp{vající zjišťov{ní m{ za předmět všechny případy, které existují. Tato metoda je ve většině případů časově a finančně n{kladn{. Nevyčerp{vající zjišťov{ní je na z{kladě zvoleného reprezentativního vzorku.

Popisn{ statistika

30

Statistické zpracov{ní je f{ze, ve které se získan{ data (v neuspoř{dané podobě) třídí a uspoř{d{vají do tabulek. Statistick{ analýza se prov{dí především výpočetními či grafickými statistickými prostředky, pomocí kterých vypočít{me z{kladní statistické charakteristiky. Mezi z{kladní statistické charakteristiky řadíme modus, medi{n, aritmetický průměr apod. Prezentace výsledků musí mít podobu, kter{ je zřeteln{ každému potenci{lnímu uživateli. Již zmíněn{ podoba výsledů je především v grafech a tabulk{ch, které označujeme jako statistické vyjadřovací n{stroje. (10)

6.2 6.2.1

N{stroje vyjadřov{ní ve statistice Statistické tabulky

Vyjadřovacím prostředkem statistiky je především číslo, protože se jedn{ o kvantitativní výzkumy. Číselné vyj{dření ve statistice je potřeba od etapy zjišťov{ní, přes zpracov{ní a n{slednou analýzu až po samotnou prezentaci výsledků statistického výzkumu. Statistické tabulky lze dělit na tabulky prezentační, které se využívají pro prezentaci dat či výsledků zpracov{ní nebo analýzy. Další členění je na tabulky pracovní a tabulky statistických konstant. Mezi z{kladní prvky tabulky patří z{hlaví tabulky, legenda tabulky, číselné pole tabulky (ř{dek, sloupek) a jejich průsečíky, které nazýv{me políčky tabulky. Nesmíme zapomenout tabulku ř{dně pojmenovat a uvést číslo tabulky, pokud daný dokument obsahuje více tabulek. K tabulce je nutné připojit slovní koment{ř či vysvětlivky, aby došlo ke zvýšení informační hodnoty. (10) 6.2.2

Statistické grafy

Statistické grafy, na rozdíl od statistických tabulek, mají výhodu v lepší n{zornosti a přehlednosti. Ke každému grafu je nutné přiřadit prvky, kterými jsou n{zev a i číslo pokud se v dokumentu nach{zí více grafů. Grafy d{le obsahují vlastní grafický obraz, legendu, pozn{mky, vysvětlivky a zdroje. Pod pojmem grafický obraz si lze představit, body, úsečky, křivky, ale i plošné geometrické obrazce a průměry těles. Mezi smluvené prostředky řadíme tloušťku čar, jejich typy a barvy, vybarvení a šrafov{ní ploch. Poslední č{stí grafického obrazu

Popisn{ statistika

31

jsou pomocné prostředky, které tvoří osy a stupnice. Nejčastěji používané grafy jsou histogramy, polygony a výsečové grafy. (10) Histogram se nejčastěji využív{ u intervalového třídění a m{ podobu sloupcového grafu. Je tvořen obdélníky, které mají z{kladnu rovnající se intervalu a výšky daných obdélníků jsou d{ny četností fi, i=1,2,…, k. Polygonem se rozumí spojnicový graf, který vznikne po spojení bodů (xi,fi), i=1,2,…, k. Polygon je histogram kumulativních četností, na osu y nan{šíme kumulativní četnost. (1) Výsečový graf použív{me, pokud chceme vyj{dřit struktury variant určeného statistického znaku. Relativní četnosti jsou zde zaznamen{ny pomocí středového úhlu výseče kruhu, který je úměrný k podílu jednotlivých č{stí daného jevu vyj{dřeného v procentech. Současn{ počítačov{ grafika je natolik vyspěl{, že nemusíme počítat středový úhel a n{sobit ho procentními podíly. Stačí jen zadat naměřené hodnoty a v grafickém výstupu dostaneme potřebný graf. Krabičkový graf, lze použít pro zn{zornění extrémních hodnot v souboru, ale i kvartilů. Nejčastěji se použív{ souběžn{ vizu{lní analýza u více krabičkových grafů, kter{ n{m poskytuje rychlé a přehledné porovn{ní analyzovaných jevů. (8)

6.3

Z{kladní pojmy popisné statistiky

Mezi z{kladní pojmy, které patří do popisné statistiky, řadíme: (10), (6), (1)  z{kladní soubor neboli statistický soubor, který sdružuje zkoumané statistické prvky. U z{kladního souboru musíme určit, které prvky do daného souboru patří a které ne,  rozsah souboru ud{v{ počet prvků, které jsou v z{kladním souboru,  statistick{ jednotka je prvek daného statistického souboru, který musí být věcně, časově a prostorově vymezený, mohou to být například živé osoby nebo re{lné předměty, ale i přírodní a společenské prostředí, jako jsou obce, st{ty atd.,  statistické znaky jsou vlastnosti, které nosí zkoumané statistické jednotky. Lze je dělit na kvantitativní a kvalitativní znaky, kvantitativní znaky nesou skutečné re{lné hodnoty (např. v{ha, věk apod.). Kvantitativní znaky d{le

Popisn{ statistika

32

dělíme na diskrétní a spojité. Kvalitativní znaky použív{me na slovní popis úrovně (pohlaví, barva vlasů apod.),  statistick{ data neboli statistické údaje jsou získané číselné hodnoty, ale i varianty slovních znaků, pro jejich uchov{ní a případnou aktualizaci použív{me statistické datab{ze v r{mci počítačových sítí,  statistické ukazatele (charakteristiky) jsou nositelé informací, které zpracov{v{me, abychom získali charakteristiku statistického souboru jako celku.

6.4 6.4.1

Statistické zpracov{ní Rozdělení četností

Jde o jednostupňové třídění, ve kterém pozorujeme jen jeden statistický znak. Při samotném třídění postupujeme tak, že nejprve seřadíme údaje o sledovaném statickém jevu do rostoucí posloupnosti. Ke každé položce přiřadíme počet daných statistických jednotek, které jsou pojmenov{ny četnostmi. Takto vzniklou tabulku pojmenov{v{me tabulkou rozdělení četností. V této tabulce nalezneme informace o jednotlivých počtech výskytů jednotlivých variant znaku ve statistickém souboru. V takovémto případě se jedn{ o absolutní četnosti. Pokud m{me mezi sebou porovn{vat četnosti, které se liší svým rozsahem a chceme-li získat snazší interpretaci výsledků, potom musíme převést absolutní četnost na relativní četnost. Relativní četnosti jsou podíly jednotlivých absolutních četností k celkovému rozsahu statistického souboru. Takto uvedené údaje v tabulce rozdělení četností, lze vyj{dřit i graficky, nejčastěji pomocí histogramu a kruhového výsečového grafu. (8), (10) Do tabulky rozdělení četností lze přidat další sloupce. Především se jedn{ o sloupec kumulativní četnosti. Tento sloupec je d{n postupných sčít{ním předch{zejících absolutních nebo relativních četností již od první četnosti. Další doplněný sloupec by mohl být relativní četnost v procentech. Tabulku rozdělení četností použív{me především pro přehlednost a rychlost získ{ní některých potřebných informací. (1)

Popisn{ statistika

6.4.2

33

Intervalové a skupinové třídění

Využív{ se při třídění diskrétního znaku, který m{ vyšší počet stupňů. V případě spojitého znaku vytvoříme též tabulku rozdělení četností. Rozdíl mezi těmito tabulkami rozdělení četností je především v prvním sloupci, kdy u spojitého znaku uvedeme intervaly (třídy). Takovýmto způsobem vytvoříme v případě spojitého znaku intervalové rozdělení četností, a pokud se jedn{ o diskrétní znak tak skupinové rozdělení četností. Neexistuje jednoznačné pravidlo, které určuje počet intervalů, ale počet intervalů by neměl být příliš malý, aby nedošlo ke ztr{tě č{sti informací. Ale také by neměl být příliš velký, aby nedošlo ke snížení přehlednosti třídění. Lze použít vztah 𝑘 ≐ 𝑛 pro určení počtu tříd, kde n představuje rozsah souboru. (1) 6.4.3

Třídění podle více znaků

V některých případech potřebujeme daný soubor roztřídit podle více znaků. Jako příklad můžeme uvést měsíční n{klady na ubytov{ní dotazovaných respondentů, které z{roveň roztřídíme podle místa bydlení (např. koleje, priv{t, u příbuzných apod.) a podle velikosti obytné plochy bytu. Třídění podle více znaků může být provedeno jako: (10)  vícestupňové třídění neboli hierarchické, nejprve roztřídíme soubor podle jednoho znaku, v tomto třídění provedeme další třídění podle dalšího znaku a tak d{le, čímž získ{me stromovou strukturu,  kombinační třídění se prov{dí současně podle dvou znaků a je zapsané do korelační tabulky, kter{ obsahuje dvojici číselných znaků, anebo do kontingenční tabulky, kter{ obsahuje dvojici slovních znaků.

6.5

Statistické charakteristiky

Statistické charakteristiky jsou číselné hodnoty, kterými můžeme charakterizovat celý statistický soubor. Statistické charakteristiky mají dvě hlavní skupiny, kterými jsou charakteristiky polohy a míry variability.

Popisn{ statistika

6.5.1

34

Charakteristiky polohy

Charakteristiky polohy jsou ve formě čísel, kter{ popisují úrovně znaků ve statistických souborech. Mezi nejzn{mější charakteristiky polohy patří průměry (aritmetický, harmonický, geometrický), medi{n a modus.  Aritmetický průměr patří mezi nejčastěji používané charakteristiky polohy. Výsledek získ{me součtem všech hodnot znaku, který vydělíme počtem daných znaků.  Geometrický průměr můžeme využít pouze v případě, že počít{me se znaky s kladnými hodnotami. Geometrický průměr vypočít{me jako n-tou odmocninu ze součinu hodnot znaku, kde n je rozsah souboru. Nejvhodnější použití daného průměru je například pro průměrný roční koeficient růstu výroby.  Harmonický průměr počít{me stejně jako geometrický průměr z kladných hodnot znaku. Je definov{n jako převr{cen{ hodnota aritmetického průměru převr{cených hodnot znaku. Harmonický průměr se využív{ pro výpočet výkonu, rychlosti, produktivity pr{ce apod.  Medi{n použív{me v případech, že se ve statistickém souboru vyskytují extrémní hodnoty, které způsobují nepřesnost aritmetického průměru. Medi{n je prostřední hodnota ze seřazených znaků. Pokud rozsahem souboru je sudé číslo, stanovíme medi{n jako aritmetický průměr dvou prostředních hodnot.  Modus je hodnota znaku statistického souboru, kter{ m{ největší četnost. Modus lze využít jen tehdy, pokud se četnosti hodnot znaku statistického souboru liší. Pokud jsou ve statistickém souboru dvě nebo více hodnot se stejnou četností, kter{ je větší než četnost ostatních hodnot, vypočít{me modus jako aritmetický průměr nejčastějších hodnot. 6.5.2

Míry variability

Míry variability ud{vají míru rozptýlení hodnot znaku.  Variační rozpětí je rozdíl mezi maxim{lní a minim{lní hodnotou znaku. Velikost variačního rozpění, z{visí na krajních hodnot{ch a ud{v{ n{m z{kladní pohled na nest{lost hodnot znaku ve statistickém souboru.

Popisn{ statistika

35

 Průměrn{ odchylka je vhodnější než variační rozpění, protože její velikost z{leží na každé hodnotě statistického souboru. Průměrnou odchylku vypočít{me jako aritmetický průměr absolutních hodnot všech odchylek od aritmetického průměru. Stejně jako variační rozpětí je průměrn{ odchylka použív{na zřídka.  Rozptyl někdy zvaný jako variance nebo disperze, je nejčastější používan{ míra variability. Rozptyl vypočít{me jako aritmetický průměr čtverců odchylek hodnot od aritmetického průměru.  Směrodatn{ odchylka se vypočít{ jako druh{ odmocnina rozptylu a m{ stejnou velikost jako pozorovaný znak. (1)

6.6

Analýza kontingenční tabulky

Kontingenční tabulka vznik{ pomocí kombinačního třídění podle dvou slovních znaků. Symbolem A se značí podmíněné četnosti uvedené v jednotlivých sloupcích kontingenční tabulky. Znak A nabýv{ obměn a1, a2,…, ai,…, ar, kde r je počet ř{dků nach{zejících se v kontingenční tabulce. Druhým znakem, který se nach{zí v ř{dcích kontingenční tabulky, je znak B. Tento znak nabýv{ obměn b1, b2,…, bj,…, bs, kde písmeno s označuje počet sloupců kontingenční tabulky. To znamen{, že písmeno i je ř{dkový index a písmeno j je index sloupcový. Poslední sloupec tabulky obsahuje nepodmíněné četnosti znaku A a tento sloupec značíme symbolem ni, zatímco symbolem nj značíme nepodmíněné četnosti znaku B v posledním ř{dku tabulky. Rozsah souboru, který značíme n, vypočít{me součtem hodnot v posledním ř{dku a v posledním sloupci tabulky. Jednotliv{ políčka v kontingenční tabulce, kter{ obsahují podmíněné četnosti, značíme nij (pro i=1,2,…, r, a pro j=1,2,…, s). Analýza kontingenční tabulky je založena především na stanovení výpočtů četností pro každé políčko tabulky. Toto tvrzení znamen{, že lze pro každé políčko tabulky vypočítat četnost, kter{ by nastala v okamžiku, kdy znaky A, B by byly nez{vislé. Vypočtenou četnost značíme 𝑛𝑖𝑗´ a může nabývat i jiných hodnot než celočíselných, zatímco pozorované četnosti nij nabývají pouze celočíselných hodnot. Tuto četnost vypočít{me podle vztahu 𝑛𝑖𝑗´ =

𝑛𝑖 𝑛𝑗 𝑛

Popisn{ statistika

36

Rozdíly mezi pozorovanými a vypočtenými četnostmi určují z{vislost slovních znaků v kontingenční tabulce. Tento rozdíl mezi četnostmi měří za celou tabulku charakteristika, kterou nazýv{me čtvercov{ kontingence χ 2 (čteme jako chí kvadr{t). Vzorec pro výpočet čtvercové kontingence je 𝑟

𝑠

2

𝜒 =

(𝑛𝑖𝑗 − 𝑛𝑖𝑗´ )2

𝑖=1 𝑗 =1

𝑛𝑖𝑗´

V tomto vzorci znamen{ dvojitý symbol sumy součet přes všechny ř{dky a přes všechny sloupce kontingenční tabulky. Pokud čtvercov{ kontingence nabude hodnoty nula, znamen{ to, že všechny pozorované a vypočtené četnosti nabývají stejných hodnot. Pomocí čtvercové kontingence vypočít{me intenzitu z{vislosti. Takto vypočten{ intenzita není ovšem příliš dokonal{, protože kromě stupně z{vislosti pozorovaných znaků z{visí i na dalších činitelích, kterými jsou rozměry kontingenční tabulky a rozsah souboru. Rozsah souboru lze odstranit průměrnou čtvercovou kontingencí, kter{ ale neřeší vliv různé velikosti kontingenční tabulky. Vzorec pro průměrnou čtvercovou kontingenci je 𝜒2 2 Φ = 𝑛 Charakteristika intenzity z{vislosti, kter{ byla zbavena vlivu od různé velikosti kontingenční tabulky, je pojmenovan{ jako Pearsonův koeficient kontingence, který lze vypočítat podle vzorce 𝑃=

𝜒2 = 𝜒2 + 𝑛

Φ2 Φ2 + 1

Pearsonův koeficient kontingence nabýv{ hodnot 0 ≤ 𝑃 < 1 a nikdy nemůže dos{hnout hodnoty jedna, protože čitatel je vždy menší než jmenovatel. Maxim{lní hodnota Pearsonova koeficientu kontingence může být různ{, a to případ od případu. (11) Dalšími koeficienty kontingence jsou:  Čuprovův koeficient kontingence 𝑇 =  Cramérův koeficient kontingence 𝐶 =

𝜒2 𝑛

𝑟−1 (𝑠−1)

Φ2

=

𝜒2 𝑛 min 𝑟−1 ,(𝑠−1)

𝑟−1 (𝑠−1)

=

Φ2 min

𝑟−1 ,(𝑠−1)

Vlastní pr{ce

37

7 Vlastní pr{ce 7.1

Školné na st{tních VŠ

Školné na st{tních vysokých škol{ch se rozhodly zavést ODS (Občansk{ demokratick{ strana), TOP 09 a Věci veřejné. Tuto informaci uvedli v koaliční smlouvě, kter{ byla seps{na v květnu roku 2010. Upřesňující informace o zavedení školného na st{tních vysokých škol{ch jsou uvedeny v č{sti koaliční smlouvy, kter{ se jmenuje Terci{rní vzděl{v{ní, a jsou uvedeny v n{sledujících odstavcích této pr{ce. Všechny informace o zavedení školného jsou pouze předběžné, protože povinné školné na st{tních VŠ je st{le v pl{nu a ve f{zi přípravy. Reforma terci{rního vzděl{v{ní m{ zabezpečit odlišnost mezi bakal{řským studiem a studiem vyšších stupňů akademického vzděl{ní. D{le chce vl{da zavést pro studenty výhodné půjčky, z kterých by č{stečně hradili n{klady na ubytov{ní a stravu během studia. Reforma by d{le měla zabezpečit zkvalitnění výuky na vysokých škol{ch a finanční spoluúčast absolventů VŠ na finančních n{kladech. Znamen{ to, že studenti vysokých škol by platili školné. Zavedení školného bylo předběžně stanoveno v koaliční smlouvě pro akademický rok 2013/2014. Strany se dohodly, že školné by mělo být při stropních n{kladech 10 000 Kč za semestr, tzn. maxim{lně 20 000 Kč za akademický rok. Zvýhodněny by měli být obory s vazbou na strategické segmenty průmyslové výroby a služeb, a to pomocí zvýhodňujícího koeficientu. Věci veřejné (politick{ strana) preferují, aby absolventi technických fakult platili jen 50 % školného. V pl{nu zavedení školného je n{vrh, aby se povinné školné lišilo podle fakult. Fakulty, které mají velký počet z{jemců o studium, by měly mít školné vyšší než školy technického zaměření, o které není takový z{jem. Je proto možné, že na pr{vnických a ekonomických fakult{ch bude školné vyšší. Školné bude vysokým škol{m zaplaceno ihned, pro tento účel bude moci student uzavřít půjčku garantovanou st{tem. Absolvent tak zaplatí školné až po úspěšném ukončení studií a po dosažení průměrné mzdy. Proto pokud absolvent nedos{hne platu ve výši průměrné mzdy tak školné platit nebude. Pro tento účel bude student sepisovat s vysokou školou smlouvu, ve které se zav{že po ukončení studia a po dosažení průměrné mzdy splatit školné. Školné by pro zač{tek měli platit jen studenti, kteří nastoupí do prvního ročníku oboru (první ročník bakal{řského,

Vlastní pr{ce

38

ale i magisterského či doktorského studia). Školné by tak neměli platit st{vající studenti vyšších ročníků, ale jen nově přijatí studenti. Tím, že vl{da zavede školné na vysokých škol{ch, zabezpečí tak škol{m vyšší rozpočet, který bude využit na zvýšení kvality vysokoškolského vzděl{ní a zvýšení prestiže bakal{řského titulu. (24), (25) Protože se zavedení školného st{le vyjedn{v{, mění se podmínky zavedení i n{zory ostatních politických stran. Politick{ strana Věci veřejné, kter{ je v{zan{ platnou koaliční smlouvou z května roku 2010, změnila svůj n{zor na zavedení školného. Na ideové konferenci navrhl ministr školství Josef Dobeš, že Věci veřejné nepodpoří zavedení školného. Tuto změnu n{zoru obh{jili tvrzením, že vl{da m{ v pl{nu zav{dět další připravené reformy (například důchodov{ reforma, atd.) a obyvatelé České republiky by tyto změny nemuseli finančně unést. (22) Strany vl{dní koalice (ODS, TOP 09 a VV) se hned po volb{ch dohodly, že školné by mělo být zavedeno v nejbližší době. Toto stanovisko rozpoutalo diskusi, na politické scéně i mezi obyvateli České republiky, zda je na tuto reformu připraveno školství České republiky. České politické strany se nechaly inspirovat zavedením školného ve vyspělých zemích světa. Ve světě je mnoho zemí, kde je platba školného na vysokých škol{ch br{na jako samozřejmost. Tyto st{ty mají vysokou úroveň školského systému, zatímco úroveň českého školského systému je nižší. Velké množství odpůrců školného chce, aby školné bylo zavedeno až jako souč{st fungujícího a komplexního školského systému. A také potvrdili obavu obyvatel, že co nejrychlejší zavedení povinného školného nezvýší kvalitu vysokoškolského vzděl{ní. Samozřejmě toto tvrzení m{ své oponenty, kteří vidí v zavedení školného přímou cestu ke zvýšení kvality vysokoškolského vzděl{ní, protože pomocí vybraného školného se zvýší finanční prostředky vysokých škol, které je tak mohou použít na již zmíněné zkvalitnění výuky. Příznivci školného též oponují tvrzením, že placené studium odradí studenty, kteří berou vysokoškolské studium za prodloužené pr{zdniny a s tím spojený bezstarostný život. Samozřejmě každý člověk m{ na školné svůj osobitý n{zor. Rada pro reformu vysokých škol se zabývala problematikou zavedení školného v roce 2010. Po důkladném prozkoum{ní nakonec nedoporučila vl{dě zavést školné. Všechny tyto informace vedou k tomu, že bude pravděpodobně školné posunuto až na akademický rok 2014/2015. (23)

Vlastní pr{ce

7.2

39

Stipendia

Stipendia jsou v České republice definov{na jako finanční podpora pro studenty a mladé vědce. Stipendia jsou udělov{na na z{kladě mimoř{dných studijních nebo tvůrčích výsledků, popřípadě na z{kladě soci{lních nebo oborových kritérií. Vypl{cí je každ{ vysok{ škola svým studentům, ale také je nabízí česk{ vl{da, různé nadace, fondy a české i mezin{rodní organizace či agentury. Podrobné informace o stipendiích vyd{vaných různými organizacemi či agenturami, lze najít na jejich str{nk{ch. V České republice rozlišujeme z{kladní druhy stipendií, a to ubytovací, prospěchové, tvůrčí, soci{lní, doktorské, zvl{štní, účelové, ale také stipendia pro cizince. (20) Stipendia nabízen{ vysokou školou studentům mají být hrazena z dotací od st{tu nebo z příspěvků. Podle z{kona č. 111/1998 Sb., o vysokých škol{ch mohou studenti vysokých škol čerpat několik stipendií. Stipendia přizn{v{ vysok{ škola či fakulta podle stipendijního ř{du a n{sledujících případů:  prospěchové stipendium získají studenti za jedinečné studijní výsledky,  tvůrčí stipendium studenti dostanou za vědecké, výzkumné či jiné tvůrčí výsledky, které vedou k prohloubení znalostí,  soci{lní stipendia jsou poskytnuta studentům, kteří se nach{zejí v tíživé soci{lní situaci,  ubytovací stipendium pobírají studenti, kteří splní podmínky stanovené vysokou školou,  ve zvl{štních případech stanovených fakultou. Další stipendia, kter{ může vysok{ škola poskytnout svým studentům, jsou zahraniční stipendia. Tato stipendia mají podporovat studium v zahraničí, pokud student splní podmínky stanovené vysokou školou. Mezi neziskové organizace, které poskytují stipendia v České republice, patří např. Vzděl{vací nadace Jana Husa, Výbor dobré vůle – Nadace Olgy Havlové a Nadační fond manželů Livie a V{clava Klausových. Stipendia také může přizn{vat MŠMT4 podle programů, které jsou vyhl{šeny ministerstvem. Ministerstvo musí přihlédnout k z{vazkům z mezin{rodních smluv, protože Česk{ republika je těmito smlouvami v{zan{.

4

Ministerstvo školství, ml{deže a tělovýchovy

Vlastní pr{ce

40

Prospěchové stipendium Rozhodnutí o jeho vypl{cení a o podmínk{ch, které musí student splnit je plně v kompetenci dané školy. Nejdůležitější podmínka pro splnění je, jak již s{m n{zev napovíd{, prospěch studenta. Zpravidla prospěchové stipendium získ{vají premianti ročníku. Škola si většinou stanoví hranici, kterou nesmí přes{hnout průměr studenta, pokud chce získat stipendium. Ve většině případů se jedn{ o průměr do 1,5. Vypl{ceny jsou různé č{stky, které se mohou pohybovat od p{r stokorun až po několik tisícikorun za rok. (18) Soci{lní stipendium Soci{lní stipendium je přizn{v{no v tíživé soci{lní situaci studenta. Zpravidla je přizn{v{no studentům, kteří mají n{rok na přídavek na dítě, za předpokladu, že rozhodný příjem v rodině nepřevyšuje součin č{stky životního minima a koeficientu 1,5. Výše soci{lního stipendia je 1 620 Kč a přizn{v{ se na akademický rok, tj. deset měsíců. Student tedy může za rok získat až 16 200 Kč. Pro získ{ní soci{lního stipendia musí student doložit písemné potvrzení vydané org{nem st{tní soci{lní podpory, který přídavek na dítě přiznal. Takového potvrzení platí 21 měsíců od roku, za který byl příjem rodiny zjišťov{n. Student však m{ n{rok uplatnit toto potvrzení jen jednou. Další podmínkou je, že student musí studovat prezenční formu. (19) Ubytovací stipendium V České republice byla ubytovací stipendia zavedena 1. října 2005 po ukončení reformy financov{ní ubytov{ní. K této reformě vedl nevyhovující ekonomický systém rozdělov{ní dotací na ubytov{ní. Tyto dotace dost{valy vysoké školy a byly určeny výhradně pro ubytovací zařízení. Těmito dotacemi st{t nepřímo finančně podporoval pouze ty studenty, kteří bydleli na kolejích. Po reformě se stali příjemci finanční podpory studenti vysoké školy, kteří splnili dan{ kritéria, bez ohledu na to zda bydlí na kolejích či nikoliv. Podmínky pro získ{ní ubytovacího stipendia se mohou lišit na různých škol{ch. Rozhodující je stipendijní ř{d konkrétní vysoké školy. Jedním z kritérií je, že žadatel musí být studentem bakal{řského, magisterského nebo doktorského studijního programu v prezenční formě studia. Také nesmí překročit standardní dobu studia. Žadatel nesmí mít trvalé bydliště v okrese, ve kterém studuje. Od roku 2006 mají n{rok na ubytovací stipendium i studenti soukromých vysokých škol. (21)

Vlastní pr{ce

7.2.1

41

Stipendia Mendelovy univerzity

Mendelova univerzita podporuje finančně studenty, kteří mají z{jem o rozvoji schopností, znalostí, samostatnosti ale i cílevědomosti a mor{lních hodnot. Univerzita považuje za talentovaného studenta takového, který:  studium úspěšně ukončí dříve než průměrní studenti,  dosahuje nadprůměrných výsledků při studiu,  aktivně pracuje ve vědecko-výzkumné, nebo tvůrčí pr{ci na Mendelově univerzitě,  dos{hl velmi dobrých výsledků při prezentaci své pr{ce na různých soutěžích či konferencí. Takto talentovaným studentům umožňuje studijní a zkušební ř{d Mendelovy univerzity individu{lní studium, případně ukončení studia dříve, než je stanovena standardní doba studia. Univerzita mimo jiné poskytuje mimoř{dnou odměnu za úspěšnou prezentaci na konferenci a za úspěšnou reprezentaci školy (např. v hudbě, výtvarném umění, ve sportu apod.). (15) Podle stipendijního ř{du Mendelovy univerzity, který je vyd{n podle § 17 odst. 1 písm. g) z{kona č. 111/1998 Sb. o vysokých škol{ch a o změně a doplnění dalších z{konů, ve znění pozdějších předpisů (d{le jen „z{kon“), mají studenti n{rok na získ{ní různých druhů stipendií. Druhy stipendií jsou:  prospěchové stipendium, které je udělov{no za vynikající studijní výsledky za akademický rok podle § 91 odst. 2 písm. a) z{kona,  stipendium za tvůrčí výsledky podle 91 odst. 2 písm. b) z{kona, za velmi dobré výzkumné, vývojové a inovační výsledky,  stipendium na tvůrčí činnost je přizn{v{no podle § 91 odst. 2 písm. c) z{kona a podle zvl{štního pr{vního předpisu5, a získají ji studenti na vývojovou a inovační činnost,  doktorské stipendium je poskytov{no studentům v prezenční formě studia v doktorském studijním programu podle § 91 odst. 2 písm. d) a odst. 3 z{kona,

Z{kon č. 130/2002 Sb., o podpoře výzkumu, experiment{lního vývoje a inovací z veřejných prostředků a o změně některých souvisejících z{konů (z{kon o podpoře výzkumu a vývoje), ve znění pozdějších předpisů. 5

Vlastní pr{ce

42

 ubytovací stipendium,  mimoř{dné stipendium podle § 91 odst. 2 písm. e) z{kona,  stipendium do zahraničí je poskytov{no studentům České republiky, kteří studují v zahraničí,  stipendium pro cizince je opačné od stipendia do zahraničí, je poskytov{no cizincům, kteří studují na Mendelově univerzitě. Tato stipendia Mendelovy univerzity jsou vypl{cena ze zdroje, který tvoří dotace ze st{tního rozpočtu a příspěvky. Podle § 58 z{kona vytvořila univerzita stipendijní fond. Podmínky, které musí student splnit, pro získ{ní prospěchového stipendia jsou n{sledující:  vykon{ní zkoušek všech zapsaných předmětů,  dosažení stanoveného studijního průměru za akademický rok,  student se musí zapsat do studia vyššího ročníku, v případě absolventa bakal{řského studijního programu je podmínkou z{pis do 1. ročníku navazujícího magisterského studijního programu,  poslední podmínkou je pod{ní ž{dosti o prospěchové stipendium, a to nejpozději do jednoho měsíce ode dne z{pisu do studia bezprostředně navazujícího akademického roku. Podle stipendijního ř{du Mendelovy univerzity může být ubytovací stipendium přizn{no studentovi, který splňuje n{sledující podmínky:  student musí studovat bakal{řský, magisterský nebo doktorský studijní program v prezenční formě studia,  žadatel musí studovat v prvním studijním programu, nebo na něj navazujícím, nebo přestoupil z jednoho studijního programu do jiného a předch{zející studium mu bylo uzn{no,  pokud student studuje souběžně více studijních programů, je student započten nejvýše jednou,  nesmí překročit standardní dobu studia,  nesmí ani studovat v r{mci zahraniční rozvojové pomoci a mezin{rodních smluv,

Vlastní pr{ce

43

 student nesmí být v programu AKTION a CEEPUS,  a poslední podmínkou je trvalé bydliště, které nesmí být v okrese, v němž v rozhodném období akademického roku studuje. (16) 7.2.2

Stipendia Masarykovy univerzity

Masarykova univerzita (d{le jen MU) poskytuje svým studentům stipendia v r{mci stipendijních programů, které jsou nejčastěji vyhlašované jednotlivými fakultami. Vyhlašov{ní těchto programů umožňuje stipendijní ř{d Masarykovy univerzity. Stipendijní programy podporují studenty, kteří dosahují vynikajících studijních výsledků. Mimo vyhl{šené stipendijní programy poskytuje Masarykova univerzita svým studentům stipendia: (13)  na podporu studia v doktorském studijním programu,  na podporu tvůrčí činnosti,  na podporu ubytov{ní,  na podporu mobility,  a mimoř{dné stipendium. Na Masarykově univerzitě mohou stipendijní programy vyhl{sit:  rektor,  děkan,  ředitel vysokoškolského ústavu,  vedoucí pracoviště Masarykovi univerzity podle čl. 28 odst. 4 statutu MU. Stipendijní program musí obsahovat pět z{kladních bodů. První bod je účel stipendijního programu a s tím souvisí doba trv{ní stipendijního programu (což je druhý bod). Ve třetím bodu se stanoví okruh studentů, kterým budou stipendia přizn{na, případně se určí podmínky, které musí studenti splnit, aby získali stipendia podle stipendijního programu. Ve stipendijním programu nesmí chybět zdroj, z kterého bude provedeno financov{ní přiznaných stipendií. Tento zdroj financov{ní je uveden v dalším bodu a musí být v souladu s pravidly hospodaření MU. V posledním p{tém bodu je udan{ výše přiznaných stipendií podle stipendijního programu. Pokud nebude stanovena přesn{ výše stipendia, bude určen postup, případně způsob jejich určení.

Vlastní pr{ce

44

Stipendijní program je po vyhl{šení zveřejněn na úřední desce MU. Stipendijní programy jsou evidov{ny jednotlivě podle směrnice rektora a musí být trvale přístupny pomocí Informačního systému MU. Přizn{ní stipendia na ubytov{ní m{ stejné podmínky jak Masarykova univerzita, tak i Mendelova univerzita. Stipendia na podporu mobility slouží studentům MU na č{stečné krytí n{kladů, které jsou spojené se studiem na zahraničních VŠ. Tato stipendia jsou také poskytnuta studentům ze zahraničí na č{stečné pokrytí n{kladů, které jsou spojené se studiem na MU. (14) 7.2.3

Stipendia VUT

Vysoké učení technické v Brně poskytuje svým studentům ubytovací stipendia, kter{ jsou vypl{cena třikr{t ročně vždy za období leden až duben, květen až srpen a z{ří až prosinec. Stipendium na podporu ubytov{ní je studentům VUT přizn{no podle § 91, odst. 2, písm. d) z{k. 111/1998 Sb ve znění pozdějších předpisů a podmínek stanovených Směrnicí rektora č. 16/2008. (26) Druhy stipendií, které mohou studenti VUT získat, jsou n{sledující:  prospěchové stipendium,  mimoř{dné stipendium,  doktorské stipendium,  ubytovací stipendium,  soci{lní stipendium. Prospěchové stipendium je přizn{v{no na z{kladě výše v{ženého studijního průměru a splnění podmínek. Podrobnosti o přizn{v{ní a případném vypl{cení prospěchového stipendia jsou uvedeny ve směrnici děkana. Pokud směrnice děkana nestanoví jinak je toto stipendium vypl{ceno po dobu akademického roku. Některé příčiny během měsíce mohou vést k ukončení vypl{cení prospěchového stipendia. Mezi tyto ud{losti patří:  přerušení nebo ukončení studia studentem,  prok{z{ní, že student neplní studijní povinnosti,  nebo v případě, že studentovi bude vyčíslena sankce za disciplin{rní přestupek a tato sankce nabude pr{vní moci. Formu jednor{zového stipendia m{ mimoř{dné stipendium, které se přizn{v{ zejména za velmi dobré studijní výsledky během celého studia,

Vlastní pr{ce

45

za vědeckou, ale i výzkumnou pr{ci a další tvůrčí výsledky. A také za velmi dobré sportovní výsledky v souvislosti s reprezentací VUT, nebo ji lze přiznat jako výpomoc v mimoř{dně tíživé soci{lní situaci. Mimoř{dné stipendium lze přiznat i na podporu studia v zahraničí v r{mci programu, který je podporov{n VUT. Výši mimoř{dného stipendia stanoví děkan, na z{kladě počtu studentů, kteří splnili podmínky a mají tak n{rok na toto stipendium. (27) 7.2.4

Stručné porovn{ní

Pokud budeme porovn{vat Vysoké učení technické, Mendelovu univerzitu a Masarykovu univerzitu ohledně stipendií, výchozími dokumenty pro porovn{v{ní budou Stipendijní ř{dy daných univerzit a informace zveřejněné na internetových informačních port{lech univerzit. Druhy stipendií jsou stejné nebo velice podobné pro všechny univerzity. Liší se jen Masarykova univerzita, kter{ m{ ve stipendijním ř{du, vedle běžných stipendií, uvedena stipendia v r{mci vyhl{šených stipendijních programech. Rozdíly nast{vají u ubytovacích stipendií, a to ohledně vypl{cení. Mendelova univerzita vypl{cí ubytovací stipendia čtyřikr{t do roka (vždy č{stka za tři odstudované měsíce) a Masarykova univerzita vypl{cí ubytovací stipendia dvakr{t do roka (vždy za odstudovaný semestr), zatímco VUT vypl{cí studentům ubytovací stipendia třikr{t do roka vždy za čtyři měsíce. Podmínky pro získ{ní a vypl{cení soci{lních stipendií jsou pro všechny tři univerzity stejné a neliší se. Ostatní stipendia mají stejné nebo téměř shodné podmínky pro získ{ní stipendií.

7.3

Dotazník a výzkum

Jelikož se jednalo o získ{ní prim{rních dat, byla zvolena nejvhodnější metoda pro daný výzkum, a to dotazníkové šetření. Sestavení dotazníku byl věnov{n dostatek času a pozornosti, aby se předešlo nespr{vným výsledkům. Pokud by byly ot{zky zvoleny špatně, vedlo by to k milným informacím a později i k nespr{vnému cíli výzkumu. Pro eliminaci špatně položených ot{zek a jistotu, že ot{zky jsou položeny spr{vně a zajišťují i dostatečně širokou nabídku odpovědí, byl proveden předvýzkum. Sestavený dotazník byl rozesl{n několika studentům a na z{kladě jejich připomínek a n{mitek vznikla konečn{ verze dotazníku. Tento dotazník byl určen pro studenty a studentky st{tních vysokých škol v České republice a je přiložen k pr{ci v Příloze A.

Vlastní pr{ce

46

Dotazník byl rozesl{n, v elektronické podobě pomocí virtu{lní laboratoře ReLa (Research Laboratory), studentům z Mendelovy univerzity, ale také do ostatních univerzit (přev{žně VUT v Brně a Masarykovy univerzity). Zvolen{ elektronick{ podoba nevyžaduje tolik času jako papírov{ forma a na respondenta není vyvíjen takový n{tlak, který je typický pro osobní dotazov{ní. Dotazník m{ 20 ot{zek a byl dostupný od 15. listopadu 2010 až do 25. února 2011 na internetovém port{lu ReLa6. Po ukončení sběru dat bylo získ{no 337 dotazníků, ale pro neúplné vyplnění muselo být 7 dotazníků vyřazeno. Pro zpracov{ní tedy zůstalo 330 dotazníků, které byly zpracov{ny do přehledných tabulek a grafů pomocí programu Microsoft Office Excel. Ot{zky jsou zpracované spolu s relativními a absolutními četnostmi, a jsou k dispozici v Příloze B. 7.3.1

Rozdělení četností

Z dotazníků bylo získ{no velké množství dat, které bylo zapotřebí roztřídit a zpracovat do přehledných tabulek. Tabulky obsahují absolutní a relativní četnosti, ale také absolutní a relativní kumulační četnosti. Tabulky pro všechny ot{zky z dotazníku můžete nalézt v Příloze B. Pro tento statistický soubor je charakteristické, že všichni respondenti jsou studenti. Převažovali studenti z Mendelovy univerzity v Brně, kteří představovali 60 % respondentů. Na druhém místě v četnosti odpovědí byli studenti z VUT v Brně, třetí nejčetnější odpovědi byly od studentů z Masarykovy univerzity v Brně. Protože dotazník nebyl omezen na Brno, ale na celou Českou republiku, vyplňovali dotazník studenti i z Prahy na Karlově univerzitě, na Vysoké škole ekonomické, na Českém vysokém učení technickém a na České zemědělské univerzitě. S menším zastoupením d{le odpovídali respondenti z Univerzity Hradce Kr{lové, z Univerzity Tom{še Bati ve Zlíně a z Jihočeské univerzity, kter{ se nach{zí v Českých Budějovicích. Takto rozmanitého souboru bylo docíleno zasl{ním dotazníku studentům z různých vysokých škol. Pro lepší přehled o struktuře respondentů a lepší pochopení výsledných hodnot začneme s rozdělením četností u pohlaví, věku a studovaného semestru dotazovaných respondentů. Pohlaví může ovlivnit výsledky u některých ot{zek, jako je například ot{zka č. 7: Kde se nejčastěji stravujete při studiu? U které je možné předvídat, že ženy budou častěji volit odpověď: b) vařím si s{m/sama.

6

Pod internetovým odkazem: http://rela.mendelu.cz/vyzkum/?vyzkum=5185.

Vlastní pr{ce

47

Pohlaví 35% 65% Muž

Žena

Obr{zek 1: Pohlaví respondentů Zdroj: Vlastní pr{ce

Na obr{zku č. 1 si můžete všimnout procentu{lního rozdělení pohlaví u dotazovaných respondentů. Mezi respondenty bylo 213 žen a 117 mužů. Převahu žen lze vysvětlit tím, že dotazník byl šířen především na Mendelově univerzitě (odkud odpovědělo 199 studentů), kde studují přev{žně ženy. Nejčastěji odpovídali studenti, kterým bylo 22 let (jejich počet byl 121), d{le pak studenti ve věku 21 let, kterých odpovědělo 107. Těmto číslům odpovíd{ i obr{zek č. 2, ve kterém jsou uvedeny studované semestry respondentů. Dotazovaní respondenti nejčastěji studovali 5. semestr, v procentu{lním vyj{dření studovalo tento semestr přes 55 % respondentů. Druhým nejčastějším studovaným semestrem byl 3. semestr, který studovalo přes 12 % studentů a nejméně respondentů bylo z 8. semestru, který měl četnost pouhých 0,60 %, protože dotazník vyplnili dva studenti z tohoto semestru. Studované semestry dotazovaných respondentů 200 150 100 50 0

183 36

5

40

9

16 24

2

8

7

Obr{zek 2: Rozdělení studentů podle studovaných semestrů Zdroj: Vlastní pr{ce

Vlastní pr{ce

48

Nejčastěji platí n{klady na studium rodiče svým dětem, a to ve 272 případech, v procentech to je přes 82 %, podle obr{zku č. 3. Většina studentů si vyděl{v{ jen příležitostně formou brig{d a jejich výdělek by jen stěží stačil na pokrytí finančních n{kladů na studium. Malé množství studentů, kteří mají pravidelný přivýdělek při studiu, se podílí na financov{ní studia s rodiči a někteří si celé studium hradí sami. U čtyř studentů hradí studium na VŠ přítel/přítelkyně. V tomto případě lze oček{vat, že přítel či přítelkyně jsou výdělečně činní, a mohou tak svého partnera/partnerku podpořit ve vysokoškolském studiu. Kdo platí n{klady na studium? 300 250 200 150 100 50 0

272

2

45

4

5

1

1

Obr{zek 3: Rozdělení pl{tců n{kladů na studium Zdroj: Vlastní pr{ce

Obr{zek č. 4 a č. 5 spolu souvisí. Jedn{ se o místa, kde respondenti bydleli během studia. Na obr{zku č. 5 můžete vidět, kolik studenti měsíčně zaplatí za ubytov{ní. Protože byla převaha respondentů z 5. semestru, dalo se oček{vat, že nejčastějším místem bydlení bude priv{t, kde bydlí přes 41 % studentů. Toto oček{v{ní lze obh{jit tak, že ne všichni studenti z tohoto semestru mají n{rok na kolej a každý student si během studia najde př{telé, s kterými se domluví, že budou bydlet spolu na pronajatém bytě. N{sledující tabulka č. 1 dokazuje převahu místa bydlení na kolejích v 5. semestru. Nejčastější dvě místa ubytov{ní byla priv{t a koleje. Před výzkumem jsme oček{vali, že nejčastější měsíční n{klady na ubytov{ní budou od 2 000 Kč do 4 000 Kč, což dokazuje obr{zek č. 5, a tuto výši finančních n{kladů platí 194 studentů. Samozřejmě na druhém místě v četnosti

Vlastní pr{ce

49

měsíčních n{kladů na studium byla č{stka 0 Kč, protože studenti bydleli doma u rodičů. Studentů, kteří neplatí ž{dné peníze za ubytov{ní, je 32 %. Kde studenti během studia bydlí? 150 100

Kolik měsíčně platíte za ubytov{ní?

137

2% 79

55

32% 48 10

50

1

59%

0

7% 0 Kč do 2 000 Kč od 2 000 Kč - 4 000 Kč nad 4 000 Kč

Obr{zek 4: Místa ubytov{ní studentů Zdroj: Vlastní pr{ce

Obr{zek 5: Měsíční n{klady na ubytov{ní Zdroj: Vlastní pr{ce

V n{sledující tabulce č. 1 byl soubor kombinačně roztříděn podle dvou znaků, podle místa bydlení při studiu na VŠ a podle studovaného semestru. Tabulka byla vytvořena pro výpočet Pearsonova kontingenčního koeficientu. Tabulka 1: Kontingenční tabulka pro ot{zky 2 a 4

Kde bydlíte při studiu na VŠ?

Kolik{tý semestr studujete?

Tříděný znak

U příHotel či U rodi- Dojíždím Koleje Priv{t buzných penzion čů denně

Součet ř{dků

1. semestr

19

10

1

0

3

3

36

2. semestr

1

2

0

0

2

0

5

3. semestr

11

16

1

1

4

7

40

4. semestr

1

4

0

0

1

3

9

5. semestr

28

80

6

0

33

36

183

6. semestr

6

5

1

0

1

3

16

7. semestr

7

13

1

0

1

2

24

8. semestr

0

2

0

0

0

0

2

9. semestr

2

3

0

0

2

1

8

10. semestr

4

2

0

0

1

0

7

79

137

10

1

48

55

330

Součet sloupců Zdroj: Vlastní pr{ce

Vlastní pr{ce

Čtvercov{ kontingence: 𝜒 2 =

50

𝑟 𝑖=1

´ 2 (𝑛 𝑖𝑗 −𝑛 𝑖𝑗 ) 𝑠 ´ 𝑗 =1 𝑛

Pearsonův koeficient kontingence: 𝑃 =

= 54,638

𝑖𝑗

𝜒2 𝜒 2 +𝑛

= 0,377

V kontingenční tabulce č. 1 lze vyčíst, že starší studenti (kteří mají trvalé bydliště v jiném okrese, než v kterém studují VŠ), studující vyšší semestry preferují spíše ubytov{ní na priv{tě před ubytov{ním na kolejích, to lze považovat za slabou z{vislost. Tuto definici potvrzuje výsledek Pearsonova koeficientu kontingence, který vyšel 0,377. Pro eliminaci chybného definov{ní n{kladů na ubytov{ní podle místa ubytov{ní, byla vytvořena tabulka č. 2, kter{ obsahuje rozdělení absolutních četností pro ot{zky č. 4 a 5. Jedn{ se o ot{zky týkající se místa ubytov{ní a měsíčních finančních n{kladů. Oček{v{ní před výzkumem, že měsíční n{klady na kolej a priv{t se budou pohybovat od 2 000 Kč do 4 000 Kč, bylo potvrzeno. Přes 96 % studentů ubytovaných na kolejích platí měsíčně od 2 000 Kč do 4 000 Kč. Pouze necelé 4 % studentů z kolejí platí do 2 000 Kč, jde o studenty studující na Mendelově univerzitě. Tuto č{stku lze objasnit pomocí ceníku ubytovacích služeb na kolejích Mendelovy univerzity v Brně. Měsíčně do 2 000 Kč zaplatí studenti, kteří jsou ubytovaní na 4lůžkovém pokoji se společným soci{lním zařízením a kuchyní, které se nach{zí na patře. (17) Ceny priv{tů neboli ubytov{ní v soukromí, jsou různé. Liší se podle velikosti bytu a samozřejmě podle počtu studentů, kteří tam bydlí a mnohdy i podle zařízení. Studentů, kteří platí za ubytov{ní na priv{tě měsíčně od 2 000 Kč do 4 000 Kč, je přes 84 % tj. 115 studentů ze 137. Ve výzkumu se objevil pozoruhodný výsledek, který řík{, že 4 studenti ubytovaní na priv{tě neplatí měsíčně ž{dné peníze. Po podrobném přezkoum{ní bylo zjištěno, že všichni tito respondenti studovali 5. semestr, přičemž tři studovali Mendelovu univerzitu v Brně a jeden studoval Karlovu univerzitu v Praze. Tento jev lze objasnit tak, že se zřejmě jedn{ o přesp{ní u zn{mých na priv{tě v případě, že student studuje m{lo předmětů a jde o jedno přesp{ní do týdne. Studenti, kteří mají pravidelný přivýdělek, přispívají finančně svým rodičům na bydlení. V tomto případě se jedn{ o 5,8 % studentů. Zatímco přes 66 % studentů přispív{ na ubytov{ní svým příbuzným, u kterých při studiu bydlí.

Vlastní pr{ce

51

Tabulka 2: Kontingenční tabulka pro ot{zky 4 a 5

Kolik platíte měsíčně za ubytov{ní?

studiu na VŠ?

Kde bydlíte při

Tříděný znak

0 Kč

Více jak 2 000 Kč až 2 000 Kč 4 000 Kč

Více jak 4 000 Kč

Součet ř{dků

Koleje

0

3

76

0

79

Priv{t

4

12

115

6

137

U příbuzných

6

4

0

0

10

Hotel či penzion

0

0

1

0

1

Bydlím u rodičů

43

2

2

1

48

Dojíždím denně z okolí

54

1

0

0

55

107

22

194

7

330

Součet sloupců Zdroj: Vlastní pr{ce

V tabulce č. 2 je výsledek kombinačního třídění odpovědí z dotazníku na ot{zky, které se ptaly na místo, kde studenti bydleli během studia a na měsíční finanční č{stku, kterou za ubytov{ní zaplatí. Pro tuto kontingenční tabulku spočít{me čtvercovou kontingenci a n{sledně Pearsonův koeficient kontingence. Čtvercov{ kontingence: 𝜒 2 =

𝑟 𝑖=1

´ 2 (𝑛 𝑖𝑗 −𝑛 𝑖𝑗 ) 𝑠 ´ 𝑗 =1 𝑛

Pearsonův koeficient kontingence: 𝑃 =

= 310,565

𝑖𝑗

𝜒2 𝜒 2 +𝑛

= 0,696

Vypočítané hodnoty ukazují, že z{vislost mezi místem ubytov{ní a jeho měsíční cenou je silnější. Znamen{ to tedy, že měsíční cena ubytov{ní je ovlivněna místem, kde studenti při studiu bydlí. Studenti se během studia stravují různě, avšak výzkumem bylo prok{z{no, že nejčastěji se stravují v menz{ch. Na druhém místě si vaří jídlo sami a ti studenti, kteří bydlí doma, se samozřejmě i doma stravují. Studenti kombinují možnosti stravov{ní, nejčastěji menzu doplňují vlastním jídlem, které si uvaří. Studenti co si vaří sami, ale také doplňují stravov{ní s hotovým jídlem, které si vozí z domu, nebo chodí do fastfoodů a někteří zajdou i do restaurací. S místem stravov{ní souvisí i měsíční finanční č{stka, kter{ je na stravov{ní vynaložena. Ve výzkumu se velice často objevuje varianta, vařím si s{m/sama, vozím si jídlo z domu a stravuji se v menze. Proto nejčastější měsíční č{stka, kter{ je na obr{zku č. 6, je do 900 Kč, kterou platí 42 % dotazovaných studentů. Druhou nejčastěji zastoupenou skupinou je měsíční č{stka od 900 Kč do 1 500 Kč. Tyto měsíční n{klady odpovídají cen{m v menze a výdajům za potraviny, ze kterých si studenti sami vaří.

Vlastní pr{ce

52

Kolik měsíčně platí za stravu? 9% 16%

42%

33% do 900 kč

900 Kč - 1 500 Kč

1 500 Kč - 1 700 Kč

nad 1 700 Kč

Obr{zek 6: Měsíční n{klady na stravu Zdroj: Vlastní pr{ce

V n{sledující tabulce č. 3 je uvedeno rozdělení odpovědí pro ot{zku „Kde se nejčastěji stravujete při studiu?“ a pro ot{zku „Jaké je Vaše pohlaví?“. Zde si můžeme všimnout rozdílu ve stravov{ní podle pohlaví. Největší rozdíl je u odpovědi vařím si s{m/sama, u které převažují odpovědi žen než mužů. Tento rozdíl vyplýv{ ze skutečnosti, že umí vařit menší procento mužů než žen. Zatímco si ženy vaří samy, muži hledají alternativu v podobě stravov{ní v pr{ci, nebo se stravují u přítelkyně. Nelze ovšem říci, že se studenti stravují pouze v menze nebo pouze v restauracích. Ve většině případů se jedn{ o kombinaci stravov{ní. Nejčastěji studenti, kteří si vaří sami, chodí na jídlo také do menzy. Tabulka 3: Kontingenční tabulka pro ot{zky 19 a 7

stravujete při studiu?

Kde se nejčastěji

Tříděný znak

Jaké je Vaše pohlaví? Žena

Muž

Součet ř{dků

Fast food

18

12

30

Restaurace

16

8

24

126

61

187

79

39

118

127

81

208

Vozí si jídlo z domu

5

0

5

V pr{ci

0

1

1

U přítelkyně

0

1

1

371

203

574

Vařím si s{m/sama Jím doma Menza

Součet sloupců Zdroj: Vlastní pr{ce

Vlastní pr{ce

53

Celkové n{klady na studium v sobě zahrnují již zmíněné n{klady na ubytov{ní a na stravu, ale také nesmíme zapomenout na dopravu. Pod pojmem n{klady na dopravu jsou obsaženy ceny MHD v místě studia (v Brně většinou čtvrtletní studentsk{ „šalinkarta“). D{le také doprava z domova na místo studia a opačně, kter{ se liší podle vzd{lenosti a podle četnosti cest. Do celkových n{kladů také patří běžné finanční výdaje pevně spjaté se studiem, pod těmito výdaji si lze představit n{klady na skripta potřebné ke studiu, d{le jsou to ceny sešitů, ale i kopírov{ní a tisk materi{lů ke studiu. V tabulce č. 3 se nach{zí kombinační rozdělení, pro ot{zky které obsahují informace o pohlaví respondentů a místu, kde se nejčastěji stravují během studia. 2

Čtvercov{ kontingence: 𝜒 =

𝑟 𝑖=1

´ 2 (𝑛 𝑖𝑗 −𝑛 𝑖𝑗 ) 𝑠 ´ 𝑗 =1 𝑛

= 8,774

𝑖𝑗

Pearsonův koeficient kontingence: 𝑃 =

𝜒2 𝜒 2 +𝑛

= 0,123

Pearsonův koeficient kontingence n{m v tomto případě ukazuje velmi slabou z{vislost mezi pohlavím a nejčastějším místem stravov{ní studentů při studiu. Lze tedy říct, že pohlaví respondenta nem{ vliv na místo, kde se stravuje. Za slabou z{vislost je možné považovat skutečnost, že ženy si častěji vaří samy než muži. Menzu navštěvují ve stejném počtu obě pohlaví. V jaké výši jsou celkové měsíční n{klady? 11%

1% 37%

29% 22% do 2 000 Kč 4 000 Kč až 6 000 Kč nad 8 000 Kč

2 000 Kč až 4 000 Kč 6 000 Kč až 8 000 Kč

Obr{zek 7: Celkové měsíční n{klady na studium Zdroj: Vlastní pr{ce

Na obr{zku č. 7 jsou shrnuty celkové měsíční n{klady vynaloženy na studium na st{tní vysoké škole. Nejvyšší četnost odpovědí je u výše n{kladů do 2 000 Kč. Tato č{stka se vysvětluje vysokým počtem studentů, kteří bydlí doma

Vlastní pr{ce

54

u svých rodičů v místě studia, nebo bydlí u svých zn{mých a příbuzných, kterým přispívají menší finanční č{stku na bydlení a případnou stravu. Celkem bylo 122 studentů, kteří mají celkové měsíční n{klady na studium do 2 000 Kč. Druh{ a třetí nejčastěji volen{ odpověď v celkových měsíčních n{kladech je 4 000 Kč až 6 000 Kč a 2 000 Kč až 4 000 Kč. Jedn{ se o č{stky, které jsou odvozeny především od cen ubytov{ní, protože cena n{jemného je největší položka v n{kladech vynaložených na studium. Myslím si, že tyto výše n{kladů jsou přiměřené a při dnešních výších výplat jsou i pro rodiče únosné. Pokud se jedn{ o zbylých 12 % studentů (v číslech jde o 41 studentů), kteří platí více jak 6 000 Kč měsíčně za studia, vysvětlí se tak vysok{ č{stka především dražším ubytov{ním v soukromí, ale také vyšších č{stk{ch za stravu. Na z{kladě těchto čísel nezamít{me definovanou hypotézu H0: n{klady na studium jsou přijatelné. V n{sledující kontingenční tabulce č. 4 jsou uvedeny výsledy z kombinovaného třídění podle ot{zky č. 19: „Jaké je Vaše pohlaví?“ a podle ot{zky č. 10, kter{ se respondentů ptala na celkové měsíční n{klady vynaložené na studium na st{tních vysokých škol{ch. Tabulka 4: Kontingenční tabulka pro ot{zky 19 a 10

Jaké je Vaše pohlaví?

Celkové měs. n{klady na studium.

Tříděný znak

Žena

Muž

Součet ř{dků

Do 2 000 Kč

84

38

122

2 000 Kč - 4 000 Kč

53

18

71

4 000 Kč - 6 000 Kč

51

45

96

6 000 Kč - 8 000 Kč

23

14

37

2

2

4

213

117

330

Nad 8 000 kč

Součet sloupců Zdroj: Vlastní pr{ce

Čtvercov{ kontingence: : 𝜒 2 =

𝑟 𝑖=1

´

(𝑛 𝑖𝑗 −𝑛 𝑖𝑗 ) 𝑠 𝑗 =1 𝑛´

Pearsonův koeficient kontingence: 𝑃 =

2

= 10,089

𝑖𝑗

𝜒2 𝜒 2 +𝑛

= 0,172

Jak lze pozorovat z výsledku Pearsonova koeficientu, z{vislost mezi pohlaví respondentů a jejich celkovými n{klady vynaloženými na studium je opět velmi slab{. Tento jev lze definovat tvrzením, že pohlaví nem{ vliv na vynaložené celkové měsíční n{klady na studium VŠ.

Vlastní pr{ce

55

V daném marketingovém výzkumu byl zjištěn počet respondentů, kteří pobírají stipendia a proti tomu počet respondentů, kteří nemají na tuto finanční pomoc při studiu n{rok (nepobírají ž{dn{ stipendia od školy). Jaké druhy stipendií pobír{te?

Dost{v{te od školy stipendium?

5% 2% 1%

32%

68% ano

ne

Obr{zek 8: Četnost pobíraných stipendií Zdroj: Vlastní pr{ce

ubytovací

92% prospěchové

soci{lní

pracovní tvůrčí

Obr{zek 9: Druhy pobíraných stipendií Zdroj: Vlastní pr{ce

Obr{zek č. 8 pod{v{ informace o množství studentů, kteří pobírají od školy stipendium a pokud ano tak obr{zek č. 9 obsahuje přehled, jaké druhy stipendií studenti pobírají. Z výzkumu bylo zjištěno, že 68 % dotazovaných studentů (tj. 226 respondentů z 330) pobír{ od školy alespoň jedno stipendium. Zatímco zbylých 32 % respondentů (tj. 104 respondentů), nepobír{ ž{dné stipendium od školy. Za toto vysoké číslo může zřejmě vysoký počet studentů, kteří bydlí v místě studia a jeho okolí a nemají tak n{rok na ubytovací stipendium, které je podle obr{zku č. 9 nejčastěji pobírané stipendium. Druhým nejčastěji pobíraným stipendiem je prospěchové, které pobír{ 13 studentů. Respondenti pobírající prospěchové stipendium byli přev{žně z Mendelovy univerzity, což lze vysvětlit velkým množstvím respondentů z této univerzity. Na soci{lní stipendium m{ n{rok pět dotazovaných studentů. Tabulka 5: Kontingenční tabulka pro ot{zky 19 a 11

Pobír{te stipendia?

Tříděný znak Ano Ne

Součet sloupců Zdroj: Vlastní pr{ce

Jaké je Vaše pohlaví? Žena

Muž

Součet ř{dků

155

71

226

58

46

104

213

117

330

Vlastní pr{ce

56

Čtvercov{ kontingence: : 𝜒 2 =

𝑟 𝑖=1

´ 2 (𝑛 𝑖𝑗 −𝑛 𝑖𝑗 ) 𝑠 ´ 𝑗 =1 𝑛

Pearsonův koeficient kontingence: 𝑃 =

= 5,111

𝑖𝑗

𝜒2 𝜒 2 +𝑛

= 0,124

V kontingenční tabulce č. 5 jsme zkoumali z{vislost mezi znaky, které jsme získali kombinačním tříděním. Zkouman{ z{vislost mezi pohlavím a pobíraným stipendiem vyšla opět velmi slab{. Lze říci, že n{rok na stipendia není z{vislý na pohlaví žadatele. N{sledující dva obr{zky se zabývají tématem stipendií, a to ohledně výše pobíraných stipendií a n{zoru studentů na stipendia. Jak si můžete všimnout na obr{zku č. 10, vypl{cí vysok{ škola nejčastěji svým studentům měsíčně č{stku od 500 Kč do 700 Kč. Tuto č{stku pobír{ přes 56 % studentů (z těch co pobírají stipendia). V této výši se přev{žně vypl{cí ubytovací stipendium. Druhou nejčastěji vypl{cenou č{stkou je 300 Kč až 500 Kč. Někteří studenti dost{vají od školy více jak 700 Kč měsíčně. Takto vysokou č{stku lze oček{vat, pokud žadatel splní podmínky pro více stipendií (například získ{ k ubytovacímu stipendiu ještě prospěchové nebo soci{lní stipendium). N{sledující ot{zka se zabývala n{zorem studentů na problematiku stipendií, a to zda studenti jsou spokojeni s výší stipendií. Odpověď „spíše ne“ zvolilo 36 % tj. 91 respondentů, tato odpověď byla nejčastější. N{sleduje za ní odpověď „spíše ano“, kterou zvolilo 35 % respondentů tj. 89 dotazovaných studentů. Jednoznačnou odpověď „ne“ zvolilo 19 % studentů a odpověď „ano“ 10 % studentů. Kolik Kč měsíčně pobír{te ve formě stipendií?

2%

141 150 100 50 0

29

45

Pom{hají V{m stipendia při studiu? 29%

25

9 69% nemohl/a bych jinak studovat je to přilepšení jsou příliš nízké

Obr{zek 10: Měsíční výše stipendií Zdroj: Vlastní pr{ce

Obr{zek 11: N{zor studentů na stipendia Zdroj: Vlastní pr{ce

Vlastní pr{ce

57

Přehled odpovědí na ot{zku zda škola pom{h{ finančně studentům formou stipendií, lze najít na obr{zku č. 11. Přes 68 % respondentů (v počtu tj 172) považuje stipendia za přilepšení ke studiu, zatímco 29 % respondentům se zdají stipendia příliš nízk{. Stipendia výrazně pom{hají 2 % studentů tak, že by bez těchto stipendií nemohli na VŠ studovat. Na z{kladě těchto výsledků získaných z výzkumu nezamít{me nulovou hypotézu H0: Škola pom{h{ studentům pomocí stipendií. K tomuto z{věru jsme dospěli z odpovědí na ot{zku v dotazníku „Pom{hají V{m stipendia ve financov{ní n{kladů na studium?“. Na tuto ot{zku byla nejčastěji označena odpověď „je to přilepšení“, kterou zvolilo již zmiňovaných 68 % respondentů. Poslední č{st dotazníku byla věnov{na problematice, kter{ se zabývala zavedením školného na st{tních vysokých škol{ch. Jednalo se především o ot{zky, které se ptaly na n{zor studentů na tuto danou problematiku. První ot{zka byla položena za účelem získ{ní n{zoru, zda studenti souhlasí či nesouhlasí se zavedením školného. Pro tuto ot{zku najdeme grafické rozdělení četností v obr{zku č. 12. Školné na st{tních vysokých škol{ch z{sadně odmít{ platit 45 % respondentů. Jejich přesvědčení by nezměnila ani situace, kter{ by vedla (prostřednictvím zavedení školného) ke zkvalitnění výuky na VŠ a ani kdyby se školné platilo až po ukončení studia a po dosažení průměrné mzdy. Ochotně by platilo školné 26 respondentů i za předpokladu, že se ve školství nic nezmění. Ostatní studenti by byli ochotni platit školné, pokud by to vedlo ke změn{m ve školství (především zkvalitnění výuky na VŠ). Tuto variantu zvolilo 27 % respondentů tj. 90 studentů. Poslední nabídnutou variantou byla platba školného až po ukončení studia a po dos{hnutí průměrné mzdy, kterou zvolilo 20 % dotazovaných studentů neboli 65 respondentů. Na z{kladě těchto výsledků zamít{me nulovou hypotézu, H0: Studenti odmítají zavedení školného, protože většina respondentů je ochotna platit školné, pokud by tato skutečnost vedla ke změn{m ve vysokoškolském vzděl{ní nebo pokud bude možné platit školné odloženou formou.

Vlastní pr{ce

58

Jakou výši školného za semestr byste platili?

Souhlasíte se zavedením školného?

4% 1%

8%

20%

22%

45%

27%

73% ano ne ano - zkvalitnění výuky ano - odložen{ platba

do 5 000 Kč 5 000 Kč - 10 000 Kč 10 000 Kč - 15 000 KČ nad 15 000 Kč

Obr{zek 12: N{zor studentů na školné Zdroj: Vlastní pr{ce

Obr{zek 13: Výše školného Zdroj: Vlastní pr{ce

Na obr{zku č. 13 lze vyčíst četnost odpovědí na ot{zku, s jakou výší školného by studenti souhlasili. Jednalo se o č{stku, kter{ by byla stanovena na semestr. Největší četnost měla odpověď do 5 000 Kč za semestr, kterou označilo 229 respondentů. Tato odpověď měla největší pravděpodobnost již před zač{tkem výzkumu, protože v porovn{ní s průměrnou hrubou mzdou v České republice by tato č{stka byla pro studenty finančně únosn{ a snesiteln{. Pokud by se jednalo o vyšší č{stku, bylo by zřejmě možné oček{vat menší z{jem o studium na vysokých škol{ch z důvodu nedostatku finančních prostředků. Na danou ot{zku neodpovědělo 17 respondentů, tento jejich postoj si lze vysvětlit tak, že jsou odpůrci školného a nesouhlasí s ž{dnou výší školného. Tabulka 6: Kontingenční tabulka pro ot{zky 19 a 16

Jaké je Vaše pohlaví?

Souhlasíte se zavedením školného?

Tříděný znak

Žena

Muž

Součet ř{dků

Ano

11

15

26

Ne

98

51

149

Ano - zkvalitnění výuky

68

22

90

Ano - odložen{ platba

36

29

65

213

117

330

Součet sloupců Zdroj: Vlastní pr{ce

Čtvercov{ kontingence: : 𝜒 2 =

𝑟 𝑖=1

´

(𝑛 𝑖𝑗 −𝑛 𝑖𝑗 ) 𝑠 𝑗 =1 𝑛´ 𝑖𝑗

2

= 12,868

Vlastní pr{ce

59

Pearsonův koeficient kontingence: 𝑃 =

𝜒2 𝜒 2 +𝑛

= 0,194

V tabulce č. 6 lze vidět roztříděný soubor podle znaku pohlaví a n{zoru na zavedení školného. Dle výsledků lze konstatovat, že z{vislost mezi pohlavím a n{zorem na zavedení školného je velmi slab{. S jakou formou platby byste souhlasili? 24% 49% 19% 8% před zač. semestru

po semestru

po ukončení studia

po dosažení prům. mzdy

Obr{zek 14: Formy platby školného Zdroj: Vlastní pr{ce

Poslední ot{zka, kter{ se zabývala problematikou zavedení školného, se ptala studentů, s jakou formou platby školného by souhlasili, je zn{zorněna na obr{zku č. 14. Téměř polovina respondentů by školné chtěla platit po ukončení studia a po dosažení průměrné mzdy. Překvapivě druhou nejčastější odpovědí byla zvolena platba před zač{tkem semestru, kterou zvolilo 24 % respondentů.

Z{věr

60

8 Z{věr Cílem bakal{řské pr{ce bylo, na z{kladě vyhodnocení prim{rních dat získaných z dotazníkového šetření, zhodnotit finanční n{klady vynaložené studenty na studium na st{tních vysokých škol{ch spolu se stipendii poskytovaných vysokou školou a s tím souvisejícím pl{nem ministerstva v terci{rní sféře vzděl{v{ní, který se zabýv{ zavedením školného na st{tních vysokých škol{ch. Dotazník pro daný marketingový výzkum byl v elektronické podobě a vyplnilo jej 330 respondentů, z toho bylo 65 % žen a 35 % mužů. Výzkum nebyl omezen na jednu vysokou školu, ale na všechny st{tní vysoké školy v České republice. Nejčastěji však odpovídali studenti z Mendelovy univerzity v Brně, kterých bylo 60 % z celkového počtu. Na druhém a třetím místě v četnosti odpovědí byly univerzity Vysoké učení technické v Brně a Masarykova univerzita v Brně. Studenti z p{tého semestru tvořili největší skupinu respondentů. Celkové měsíční n{klady na studium na st{tních vysokých škol{ch převyšovaly v některých případech hranici 8 000 Kč. Přes 36 % respondentů však měsíčně platí do 2 000 Kč. Výše výdajů je u studentů, kteří bydlí při studiu u rodičů a mají vysokou školu v místě bydliště nebo denně dojíždí. Studenti, kteří jsou ubytov{ni v místě studia na kolejích nebo v soukromí platí nejčastěji za studium od 4 000 Kč do 6 000 Kč. Za tyto vysoké n{klady může především cena ubytov{ní, kter{ tvoří největší podíl na celkových n{kladech na studium. Na z{kladě těchto informací získaných z dotazníkového šetření nezamít{me definovanou nulovou hypotézu H0: N{klady na studium jsou přijatelné. Protože nejčetnější výše n{kladů je přiměřeně vysok{ vůči průměrné hrubé mzdě v České republice, kter{ byla pro čtvrté čtvrtletí roku 2010 ve výši 25 803 Kč. Dle dotazníkového šetření bylo zjištěno, že n{klady na vysokoškolské studium nehradí studenti, ale jejich rodiče, a to u 272 z 330 respondentů (tj. přes 82 %). Pouze 14 % respondentů si hradí n{klady na vysokoškolské studium sami a 2 % studentů se podílí na financov{ní studia spolu s rodiči. Ministerstvo školství, ml{deže a tělovýchovy České republiky a vysoké školy podporují studeny při studiu na st{tních vysokých škol{ch formou stipendií, kter{ jsou hrazena z příspěvků a z vytvořených fondů daných VŠ. Jedn{ se nejčastěji o ubytovací, prospěchové a soci{lní stipendium. Stipendium pobír{ celkem 226 dotazovaných respondentů tj. 68 % respondentů. Přes 92 % studentů pobír{ od vysoké školy ubytovací stipendium, druhým nejčastěji pobíraným

Z{věr

61

stipendiem je prospěchové stipendium a na posledním místě je umístěno soci{lní stipendium, které pobír{ 2 % respondentů. Studenti, kteří splnili stanovené podmínky pro získ{ní stipendia, nejčastěji dost{vají měsíčně od 500 Kč do 700 Kč, tuto č{stku pobír{ 42 % respondentů. Pokud studenti splnili podmínky pro větší množství stipendií, pobírají měsíčně více jak 700 Kč. Podle informací, které obsahují n{zory na poskytovan{ stipendia a byly získ{ny z dotazníkového šetření, jsme zjistili, že přes 52 % respondentů vidí pobíran{ stipendia jako přilepšení, proto jsme nezamítli nulovou hypotézu H0: Škola pom{h{ studentům pomocí stipendií. V poslední č{sti dotazníkového šetření byly ot{zky zaměřeny na n{zor studentů na problematiku zavedení školného na st{tních vysokých škol{ch. Tato problematika rozpoutala diskusi jak mezi studenty a obyvateli České republiky tak i na politické scéně. O zavedení školného na st{tních vysokých škol{ch se dohodly ODS, TOP 09 a Věci veřejné v koaliční smlouvě v roce 2010. V dnešní době je jisté, že zavedení školného bylo odloženo na akademický rok 2014/2015 a Věci veřejné se rozhodly tento pl{n nepodpořit do té doby, dokud nebudou provedeny ostatní nezbytné soci{lní reformy. Zatím nebyly potvrzeny upřesňující informace, z důvodu st{lého projedn{v{ní. Cílem této pr{ce bylo zjistit, jak tuto skutečnost vnímají sami studenti na st{tních vysokých škol{ch. Se zavedením školného souhlasí přes 7 % respondentů, 27 % respondentů by souhlasilo se školným za předpokladu, že by jeho zavedení vedlo ke zvýšení kvality vysokoškolského vzděl{v{ní a téměř 20 % respondentů by bylo ochotno platit školné formou odložené platby. Odložen{ platba školného by znamenala zaplacení školného až po dostudov{ní VŠ a po dosažení průměrné mzdy. Zatímco přes 45 % respondentů z{sadně nesouhlasí se zavedením školného. Na z{kladě těchto výsledků zamít{me nulovou hypotézu H0: Studenti odmítají zavedení školného, protože více jak polovina respondentů je ochotna platit školné za předpokladu splnění daných podmínek. Respondenti se přev{žně shodli na výši školného do 5 000 Kč za semestr a na platbě až po úspěšném ukončení studia a dosažení průměrné mzdy. Tato problematika, ale vede k zamyšlení, zda se po zavedení školného nezačne vysokoškolské vzděl{ní chovat jako obchod. Během zpracov{ní této bakal{řské pr{ce jsem získala mnoho nových zkušeností v oblasti marketingu a statistiky. Největší přínos pro mě mělo prohloubení informací z oblasti marketingového výzkumu a provedení takového výzkumu v praxi.

Literatura

62

9 Literatura (1) BLAŠKOVÁ, V. A kol. Statistika I. 1. vyd. Brno: Mendelova zemědělsk{ a lesnick{ univerzita v Brně, 2009. 228 s. ISBN 978-80-7375-286-6 (2) FORET, M. Marketingový průzkum: Pozn{v{me svoje z{kazníky. 1. Vyd. Brno: Computer Press, 2008. 121 s. ISBN 978-80-251-2183-2 (3) FORET, M., PROCHÁZKA, P., URBÁNEK, T. Marketing: Z{klady a principy. 2. vyd. Brno: Computer Press, 2005. 149 s. ISBN 80-251-0790-6 (4) FORET, M., STÁVKOVÁ, J. Marketingový výzkum: Jak pozn{vat své z{kazníky. 1. vyd. Praha: Grada Publishing, 2003. 160 s. ISNB 80-247-0385-8 (5) FORET, M., STÁVKOVÁ, J., VAŇOVÁ, A. Marketingový výzkum: Distanční studijní opora. 1. vyd. Znojmo: Soukrom{ vysok{ škola ekonomick{ Znojmo, 2006. 116 s. ISBN 80-239-7755-5 (6) HANOUSEK, J., CHARAMZA, P. Moderní metody zpracov{ní dat: Matematick{ statistika pro každého. 1. vyd. Praha: Grada Publishing, 1992. 216 s. ISBN 8085623-31-5 (7) HINDLS, R., HRONOVÁ, S., NOVÁK, I. Analýza dat v manažerském rozhodov{ní. 1. vyd. Praha: Grada Publishing, 1999. 360 s. ISBN 80-7169-255-7 (8) HINDLS, R., HRONOVÁ, S., SEGER, J. Statistika pro ekonomy. 2. vyd. Praha: Professional Publishing, 2002. 415 s. ISBN 80-86419-30-4 (9) KOTLER, P. Marketing management: Analýza, pl{nov{ní, realizace a kontrola. 3. přepracované vyd. Praha: Victoria Publishing, 1997. 789 s. ISBN 80-8560508-2 (10) MINAŘÍK, B. Statistika I: Popisn{ statistika 1. č{st. 2. nezměněné vyd. Brno: Mendelova zemědělsk{ a lesnick{ univerzita v Brně, 2006. 98 s. ISBN 807157-928-9 (11) MINAŘÍK, B. Statistika I: Popisn{ statistika 2. č{st. 3. přepracované vyd. Brno: Mendelova zemědělsk{ a lesnick{ univerzita v Brně, 2008. 226 s. ISBN 97880-7375-152-4 (12) STÁVKOVÁ, J., DUFEK, J. Marketingový výzkum. 2. přepracované vyd. Brno: Mendelova zemědělsk{ a lesnick{ univerzita v Brně, 2004. 191 s. ISBN 807157-795-2

Literatura

63

Elektronické zdroje (13) Masarykova univerzita. Stipendia [online]. 1996 – 2009, [cit. 2011-04-04]. Dostupný z WWW: http://www.muni.cz/study/attributes/scholarships. (14) Masarykova univerzita. Stipendijní ř{d Masarykovy univerzity [online]. 2006-07-01, [cit. 2011-04-04]. Dostupný z WWW: http://www.muni.cz/general/legal_standards/scholarship_bursary_regula tions. (15) Mendelova univerzita. Stipendia [online]. 2011-01-03, [cit. 2011-04-01]. Dostupný z WWW: http://www.mendelu.cz/cz/studium/stipendia. (16) Provozně ekonomick{ fakulta. Stipendijní ř{d Mendelovy univerzity v Brně [online]. 2010-12-22, [cit. 2011-04-01]. Dostupný z WWW: http://is.mendelu.cz/dok_server/slozka.pl?id=33583;download=32931. (17) Spr{va kolejí a menz Mendelovy univerzity v Brně. Ceník ubytovacích služeb na kolejích Mendelovy univerzity v Brně [online]. 2010-07-01 [cit. 2011-0414]. Dostupný z WWW: http://www.skm.mendelu.cz/Texty/Cenik%20ubytovacich%20sluzeb%20 od%201.cervence%202010.pdf. (18) Studentské finance. Druhy stipendií [online]. 2000 - 2011, [cit. 2011-03-25]. Dostupný z WWW: http://www.studentskefinance.cz/stipendiumskolne/informace/stipendia-cr/druhy/. (19) Studentské finance. Soci{lní stipendium [online]. 2000 - 2011, [cit. 2011-0329]. Dostupný z WWW: http://www.studentskefinance.cz/stipendiumskolne/informace/stipendia-cr/socialni-stipendium/. (20) Studentské finance. Stipendia v ČR [online]. 2000 - 2011, [cit. 2011-03-25]. Dostupný z WWW: http://www.studentskefinance.cz/stipendiumskolne/informace/stipendia-cr/. (21) Studentské finance. Ubytovací stipendium [online]. 2000 - 2011, [cit. 201103-29]. Dostupný z WWW: http://www.studentskefinance.cz/stipendiumskolne/informace/stipendia-cr/ubytovaci-stipendium/.

Literatura

64

(22) Tn.cz. Školné nechceme! [online]. 2010-12-12, [cit. 2011-04-26]. Dostupný z WWW: http://tn.nova.cz/zpravy/domaci/skolne-nechceme-veci-verejneotocily.html. (23) TŮMA, O. Očima expertů: M{ být na st{tních vysokých škol{ch zavedeno školné? [online]. 2011-02-18, [cit. 2011-04-26]. Dostupný z WWW: . (24) Věci veřejné. Koaliční smlouva [online]. 2010, [cit. 2011-04-26]. Dostupný z WWW: http://www.veciverejne.cz/. (25) Věci veřejné. Školství a sport [online]. 2011, [cit. 2011-04-26]. Dostupný z WWW: http://www.veciverejne.cz/program-vv-skolstvi-a-sport.html. (26) Vysoké učení technické. Stipendia [online]. 2011, [cit. 2011-04-04]. Dostupný z WWW: https://www.vutbr.cz/studium/stipendia?aid_redir=1. (27) Vysoké učení technické. Úplné znění stipendijního ř{du Vysokého učení technického v Brně [online]. 2009-05-11, [cit. 2011-04-04]. Dostupný z WWW: https://www.vutbr.cz/uredni-deska/vnitrni-predpisy/vnitrnipredpisy-vut-f19049/stipendijni-rad-vut-v-brne-d39808/uplne-znenistipendijniho-radu-vut-v-brne-ze-dne-11-5-2009-p35687.

Seznam obr{zků

65

Seznam obr{zků Obr{zek 1: Pohlaví respondentů ............................................................................... 47 Obr{zek 2: Rozdělení studentů podle studovaných semestrů .............................. 47 Obr{zek 3: Rozdělení pl{tců n{kladů na studium .................................................. 48 Obr{zek 4: Místa ubytov{ní studentů ...................................................................... 49 Obr{zek 5: Měsíční n{klady na ubytov{ní ............................................................... 49 Obr{zek 6: Měsíční n{klady na stravu...................................................................... 52 Obr{zek 7: Celkové měsíční n{klady na studium ................................................... 53 Obr{zek 8: Četnost pobíraných stipendií ................................................................. 55 Obr{zek 9: Druhy pobíraných stipendií ................................................................... 55 Obr{zek 10: Měsíční výše stipendií ........................................................................... 56 Obr{zek 11: N{zor studentů na stipendia ................................................................ 56 Obr{zek 12: N{zor studentů na školné ..................................................................... 58 Obr{zek 13: Výše školného ......................................................................................... 58 Obr{zek 14: Formy platby školného ......................................................................... 59

Seznam tabulek

66

Seznam tabulek Tabulka 1: Kontingenční tabulka pro ot{zky 2 a 4 .................................................. 49 Tabulka 2: Kontingenční tabulka pro ot{zky 4 a 5 .................................................. 51 Tabulka 3: Kontingenční tabulka pro ot{zky 19 a 7................................................ 52 Tabulka 4: Kontingenční tabulka pro ot{zky 19 a 10 .............................................. 54 Tabulka 5: Kontingenční tabulka pro ot{zky 19 a 11 .............................................. 55 Tabulka 6: Kontingenční tabulka pro ot{zky 19 a 16 .............................................. 58 Tabulka 7: Rozdělení četností – Na které VŠ studujete? ........................................ 72 Tabulka 8: Rozdělení četností – Kolik{tý semestr studujete?................................ 72 Tabulka 9: Rozdělení četností – Kdo V{m hradí n{klady spojené se studiem? . 73 Tabulka 10: Rozdělení četností – Kde bydlíte při studiu na VŠ? .......................... 73 Tabulka 11: Rozdělení četností – Kolik platíte měsíčně za ubytov{ní? ............... 73 Tabulka 12: Rozdělení četností – Kolik platíte měsíčně za dopravu? .................. 74 Tabulka 13: Rozdělení četností – Kde se nejčastěji stravujete při studiu? ........... 74 Tabulka 14: Rozdělení četností – Kolik zaplatíte měsíčně za stravu? .................. 74 Tabulka 15: Rozdělení četností – Jaké jsou měsíční n{klady na studium? (skripta,…) ............................................................................................... 74 Tabulka 16: Rozdělení četností – Kolik činí celkové měsíční n{klady na studium? .................................................................................................. 75 Tabulka 17: Rozdělení četností – Dost{v{te od školy stipendium?...................... 75 Tabulka 18: Rozdělení četností – Jak{ stipendia od školy pobír{te? .................... 75 Tabulka 19: Rozdělení četností – Kolik korun dost{v{te měsíčně formou stipendií? .................................................................................................. 75 Tabulka 20: Rozdělení četností – Pom{hají V{m stipendia ve financov{ní n{kladů? ................................................................................................... 76 Tabulka 21: Rozdělení četností – Jste spokojeni s výší stipendií? ......................... 76 Tabulka 22: Rozdělení četností – Souhlasíte se zavedením školného? ................ 76 Tabulka 23: Rozdělení četností – S jakou výší školného za semestr byste souhlasili? ................................................................................................ 76 Tabulka 24: Rozdělení četností – S jakou formou platby školného byste souhlasili? ................................................................................................ 77 Tabulka 25: Rozdělení četností – Jaké je Vaše pohlaví? ......................................... 77 Tabulka 26: Rozdělení četností – Kolik V{m je let? ................................................ 77

Přílohy

67

Přílohy

Dotazník

68

A Dotazník V{žení respondenti, m{te před sebou dotazník, který je souč{stí mé bakal{řské pr{ce na téma Finanční n{klady na studium studentů VŠ a pl{nované zavedení školného. Dovolte mi tímto, abych V{s poprosila o vyplnění dotazníku, který je anonymní, a získan{ data nebudou nijak zneužita. Označte u každé ot{zky jednu odpověď, pokud není uvedeno jinak. Dotazník V{m zabere max. 10 minut a je určen pro studenty VŠ ve věku 18 – 26 let. Předem V{m děkuji za ochotu a za str{vený čas při vyplňov{ní. 1.

Na které VŠ studujete? a. b. c. d. e.

2.

Kolik{tý semestr studujete? a. b. c. d. e.

3.

1. semestr 2. semestr 3. semestr 4. semestr 5. semestr

f. g. h. i. j.

6. semestr 7. semestr 8. semestr 9. semestr 10. semestr

Kdo V{m hradí n{klady spojené se studiem na VŠ? a. b. c. d. e. f.

4.

Mendelova univerzita Masarykova univerzita VUT Karlova univerzita jin{ univerzita: ……………..

rodiče prarodiče s{m/sama přítel/přítelkyně manžel/manželka někdo jiný ……………..

Kde bydlíte při studiu na VŠ? a. b. c. d.

koleje priv{t u příbuzných hotel či penzion

Dotazník

69

e. bydlím v Brně u rodičů f. dojíždím denně z okolí, kde bydlím s rodiči 5.

Kolik platíte měsíčně za ubytov{ní? a. b. c. d.

6.

0 Kč – bydlím doma u rodičů do 2 000 Kč od 2 000 Kč do 4 000 Kč nad 4 000 Kč

Kolik platíte měsíčně za dopravu? („šalinkarta“ + doprava do Brna, …) a. 0 – 400 Kč b. 400 – 800 Kč c. nad 800 Kč

7.

Kde se nejčastěji stravujete při studiu? (Můžete označit více odpovědí.) a. b. c. d. e. f.

8.

Kolik přibližně zaplatíte měsíčně za stravu? a. b. c. d.

9.

menza fast food restaurace vařím si s{m/sama jím doma jinde, kde: ……………

0 – 900 Kč 900 – 1 500 Kč 1 500 – 1 700 Kč nad 1 700 Kč

Na kolik korun V{s přijdou (skripta + kopírov{ní, …) a. b. c. d.

0 – 600 Kč 600 – 1 000 Kč 1 000 – 1 500 Kč nad 1 500 Kč

měsíční

n{klady

spojené

se

studiem?

Dotazník

10.

Kolik činí celkové měsíční n{klady na studium? a. b. c. d. e.

11.

70

0 – 2 000 Kč 2 000 – 4 000 Kč 4 000 – 6 000 Kč 6 000 – 8 000 Kč nad 8 000 Kč

Dost{v{te od školy stipendium? (Pokud odpovíte NE, přejděte na ot{zku č. 16.) a. ano b. ne

12.

Jak{ stipendia od školy pobír{te? (Můžete označit více odpovědí.) a. b. c. d.

13.

Kolik korun dost{v{te celkem od školy měsíčně formou stipendií? a. b. c. d. e.

14.

ubytovací stipendijní (prospěchové) soci{lní jiné …..

0 – 300 Kč 300 – 500 Kč 500 – 700 Kč 700 – 900 Kč nad 900 Kč

Pom{hají V{m stipendia ve financov{ní n{kladů na studium? a. nemohl/a bych bez nich studovat b. je to přilepšení c. stipendia jsou příliš nízk{

15.

Jste spokojeni s výší stipendií? a. b. c. d.

ano spíše ano spíše ne ne

Dotazník

16.

Souhlasíte se zavedením školného? a. b. c. d.

17.

do 5 000 Kč 5 000 – 10 000 Kč 10 000 – 15 000 Kč nad 15 000 Kč

S jakou formou platby školného byste souhlasili? a. b. c. d.

19.

ano ne ano, pokud by to vedlo ke zlepšení kvality výuky ano, pokud by se školné platilo po studiu až dosažení průměrné mzdy

S jakou výší školného byste souhlasili za semestr? a. b. c. d.

18.

71

platba před zač{tkem semestru platba po ukončení semestru platba po ukončení studia platba po ukončení studia a po dosažení průměrné mzdy

Jaké je Vaše pohlaví? a. žena b. muž

20.

Kolik V{m je let? …………..

Děkuji V{m za vyplnění dotazníku.

Rozdělení četností

72

B Rozdělení četností Tabulky rozdělení četností jsou zpracov{ny z dat získaných z vlastní pr{ce. Tabulka 7: Rozdělení četností – Na které VŠ studujete?

Absolutní četnost

Univerzita Mendelova univerzita

Relativní četnost

Kumulativní Absolutní

Relativní

199

60,30 %

199

60,30 %

VUT

46

13,94 %

245

74,24 %

Masarykova univerzita

30

9,09 %

275

83,33 %

Neudalo

21

6,36 %

296

89,70 %

Karlova univerzita

10

3,03 %

306

92,73 %

VŠE

5

1,52 %

311

94,24 %

UHK

4

1,21 %

315

95,45 %

ČZU

3

0,91 %

318

96,36 %

Univerzita T. Bati

3

0,91 %

321

97,27 %

ČVUT

2

0,61 %

323

97,88 %

UTB

2

0,61 %

325

98,48 %

UJEP

1

0,30 %

326

98,79 %

VŠB Ostrava

1

0,30 %

327

99,09 %

Jihočesk{ univerzita

1

0,30 %

328

99,39 %

Tech. uni. v Liberci

1

0,30 %

329

99,70 %

Univerzita Palackého

1

0,30 %

330

100,00 %

330

100,00 %

Celkem

x

Tabulka 8: Rozdělení četností – Kolik{tý semestr studujete?

Semestr

Absolutní četnost

Relativní četnost

Kumulativní Absolutní

Relativní

1. semestr

36

10,91 %

36

10,91 %

2. semestr

5

1,52 %

41

12,42 %

3. semestr

40

12,12 %

81

24,55 %

4. semestr

9

2,73 %

90

27,27 %

5. semestr

183

55,45 %

273

82,73 %

6. semestr

16

4,85 %

289

87,58 %

7. semestr

24

7,27 %

313

94,85 %

8. semestr

2

0,61 %

315

95,45 %

9. semestr

8

2,42 %

323

97,88 %

10. semestr

7

2,12 %

330

100,00 %

330

100,00 %

Celkem

x

x

x

Rozdělení četností

73

Tabulka 9: Rozdělení četností – Kdo V{m hradí n{klady spojené se studiem?

Absolutní četnost

Pl{tce n{kladů Rodiče

Kumulativní

Relativní četnost

Absolutní

Relativní

272

82,42 %

272

82,42 %

Prarodiče

2

0,61 %

274

83,03 %

S{m/sama

45

13,64 %

319

96,67 %

Přítel/přítelkyně

4

1,21 %

323

97,88 %

Manžel/manželka

0

0,00 %

323

97,88 %

S{m/sama + rodiče

5

1,52 %

328

99,39 %

Sirotčí důchod

1

0,30 %

329

99,70 %

Rodiče + přítel

1

0,30 %

330

100,00 %

330

100,00 %

Celkem

x

x

Tabulka 10: Rozdělení četností – Kde bydlíte při studiu na VŠ?

Místo bydlení

Absolutní četnost

Relativní četnost

Kumulativní Absolutní

Relativní

Priv{t

137

41,52 %

137

41,52 %

Koleje

79

23,94 %

216

65,45 %

Dojíždím denně

55

16,67 %

271

82,12 %

Bydlím u rodičů

48

14,55 %

319

96,67 %

U příbuzných

10

3,03 %

329

99,70 %

1

0,30 %

330

100,00 %

330

100,00 %

Hotel či penzion Celkem

x

x

Tabulka 11: Rozdělení četností – Kolik platíte měsíčně za ubytov{ní?

Č{stka 0 Kč Do 2 000 Kč Od 2 000 Kč - 4 000 Kč Nad 4 000 Kč Celkem

Absolutní četnost

Relativní četnost

Kumulativní Absolutní

Relativní

107

32,42 %

107

32,42 %

22

6,67 %

129

39,09 %

194

58,79 %

323

97,88 %

7

2,12 %

330

100,00 %

330

100,00 %

x

x

Rozdělení četností

74

Tabulka 12: Rozdělení četností – Kolik platíte měsíčně za dopravu?

Č{stka

Absolutní četnost

Do 400 Kč

Relativní četnost

Kumulativní Absolutní

Relativní

87

26,36 %

87

26,36 %

400 Kč - 800 Kč

137

41,52 %

224

67,88 %

Nad 800 Kč

106

32,12 %

330

100,00 %

Celkem

330

100,00 %

x

x

Tabulka 13: Rozdělení četností – Kde se nejčastěji stravujete při studiu?

Místo stravov{ní

Absolutní četnost

Kumulativní

Relativní četnost

Absolutní

Relativní

Menza

208

36,24 %

208

36,24 %

Vařím si s{m/sama

187

32,58 %

395

68,82 %

Jím doma

118

20,56 %

513

89,37 %

Fast food

30

5,23 %

543

94,60 %

Restaurace

24

4,18 %

567

98,78 %

Vozí si jídlo z domu

5

0,87 %

572

99,65 %

V pr{ci

1

0,17 %

573

99,83 %

U přítelkyně

1

0,17 %

574

100,00 %

574

100,00 %

Celkem

x

x

Tabulka 14: Rozdělení četností – Kolik zaplatíte měsíčně za stravu?

Č{stka

Absolutní četnost

Relativní četnost

Kumulativní Absolutní

Relativní

Do 900 kč

139

42,12 %

139

42,12 %

900 Kč - 1 500 Kč

109

33,03 %

248

75,15 %

1 500 Kč - 1 700 Kč

53

16,06 %

301

91,21 %

Nad 1 700 Kč

29

8,79 %

330

100,00 %

330

100,00 %

Celkem

x

x

Tabulka 15: Rozdělení četností – Jaké jsou měsíční n{klady na studium? (skripta,…)

Č{stka Do 600 Kč

Absolutní četnost

Relativní četnost

Kumulativní Absolutní

Relativní

268

81,21 %

268

81,21 %

600 Kč - 1 000 Kč

47

14,24 %

315

95,45 %

1 000 Kč - 1 500 Kč

13

3,94 %

328

99,39 %

2

0,61 %

330

100,00 %

330

100,00 %

Nad 1 500 Kč Celkem

x

x

Rozdělení četností

75

Tabulka 16: Rozdělení četností – Kolik činí celkové měsíční n{klady na studium?

Absolutní četnost

Č{stka Do 2 000 Kč

Relativní četnost

Kumulativní Absolutní

Relativní

122

36,97 %

122

36,97 %

2 000 Kč - 4 000 Kč

71

21,52 %

193

58,48 %

4 000 Kč - 6 000 Kč

96

29,09 %

289

87,58 %

6 000 Kč - 8 000 Kč

37

11,21 %

326

98,79 %

4

1,21 %

330

100,00 %

330

100,00 %

Nad 8 000 Kč Celkem

x

x

Tabulka 17: Rozdělení četností – Dost{v{te od školy stipendium?

Odpověď

Absolutní četnost

Kumulativní

Relativní četnost

Absolutní

Relativní

Ano

226

68,48 %

226

68,48 %

Ne

104

31,52 %

330

100,00 %

Celkem

330

100,00 %

x

x

Tabulka 18: Rozdělení četností – Jak{ stipendia od školy pobír{te?

Absolutní četnost

Možnosti Ubytovací

Relativní četnost

Kumulativní Absolutní

Relativní

228

92,31 %

228

92,31 %

13

5,26 %

241

97,57 %

Soci{lní

5

2,02 %

246

99,60 %

Pracovní, tvůrčí

1

0,40 %

247

100,00 %

247

100,00 %

Stipendijní (prospěchové)

Celkem

x

x

Tabulka 19: Rozdělení četností – Kolik korun dost{v{te měsíčně formou stipendií?

Č{stka

Absolutní četnost

Kumulativní

Relativní četnost

Absolutní

Relativní

Do 300 Kč

29

8,79 %

29

8,79 %

300 Kč - 500 Kč

45

13,64 %

74

22,42 %

500 Kč - 700 Kč

141

42,73 %

215

65,15 %

700 Kč - 900 Kč

25

7,58 %

240

72,73 %

9

2,73 %

249

75,45 %

81

24,55 %

330

100,00 %

330

100,00 %

Nad 900 Kč Neodpovědělo Celkem

x

x

Rozdělení četností

76

Tabulka 20: Rozdělení četností – Pom{hají V{m stipendia ve financov{ní n{kladů?

Absolutní četnost

Možnosti Nemohl/a bych stud.

Relativní četnost

Kumulativní Absolutní

Relativní

6

1,82 %

6

1,82 %

Je to přilepšení

172

52,12 %

178

53,94 %

Jsou příliš nízk{

73

22,12 %

251

76,06 %

Neodpovědělo

79

23,94 %

330

100,00 %

330

100,00 %

Celkem

x

x

Tabulka 21: Rozdělení četností – Jste spokojeni s výší stipendií?

Možnosti

Absolutní četnost

Kumulativní

Relativní četnost

Absolutní

Relativní

Ano

26

7,88 %

26

7,88 %

Spíše ano

89

26,97 %

115

34,85 %

Spíše ne

91

27,58 %

206

62,42 %

Ne

49

14,85 %

255

77,27 %

Neodpovědělo

75

22,73 %

330

100,00 %

330

100,00 %

Celkem

x

x

Tabulka 22: Rozdělení četností – Souhlasíte se zavedením školného?

Možnosti Ano

Absolutní četnost

Relativní četnost

Kumulativní Absolutní

Relativní

26

7,88 %

26

7,88 %

149

45,15 %

175

53,03 %

Ano - zkvalitnění výuky

90

27,27 %

265

80,30 %

Ano - odložen{ platba

65

19,70 %

330

100,00 %

330

100,00 %

Ne

Celkem

x

x

Tabulka 23: Rozdělení četností – S jakou výší školného za semestr byste souhlasili?

Absolutní

Relativní

229

69,39 %

229

69,39 %

5 000 Kč - 10 000 Kč

70

21,21 %

299

90,61 %

10 000 Kč - 15 000 Kč

12

3,64 %

311

94,24 %

Nad 15 000 Kč

2

0,61 %

313

94,85 %

Neodpovědělo

17

5,15 %

330

100,00 %

330

100,00 %

Do 5 000 Kč

Celkem

Absolutní četnost

Kumulativní

Relativní četnost

Č{stka

x

x

Rozdělení četností

77

Tabulka 24: Rozdělení četností – S jakou formou platby školného byste souhlasili?

Absolutní četnost

Možnosti

Relativní četnost

Kumulativní Absolutní

Relativní

Před zač{tkem semestru

74

22,42 %

74

22,42 %

Po semestru

60

18,18 %

134

40,61 %

Po ukončení studia

24

7,27 %

158

47,88 %

154

46,67 %

312

94,55 %

Odmít{

18

5,45 %

330

100,00 %

Celkem

330

100,00 %

Po dosažení prům. mzdy

x

Tabulka 25: Rozdělení četností – Jaké je Vaše pohlaví?

Pohlaví

Absolutní četnost

Relativní četnost

Kumulativní Absolutní

Relativní

Muž

117

35,45 %

117

35,45 %

Žena

213

64,55 %

330

100,00 %

Celkem

330

100,00 %

x

x

Tabulka 26: Rozdělení četností – Kolik V{m je let?

Věk

Absolutní četnost

Relativní četnost

Kumulativní Absolutní

Relativní

19 let

14

4,24 %

14

4,24 %

20 let

27

8,18 %

41

12,42 %

21 let

107

32,42 %

148

44,85 %

22 let

121

36,67 %

269

81,52 %

23 let

29

8,79 %

298

90,30 %

24 let

17

5,15 %

315

95,45 %

25 let

13

3,94 %

328

99,39 %

26 let

2

0,61 %

330

100,00 %

330

100,00 %

Celkem

x

x

x