Statistické metody zpracování marketingového výzkumu na téma Kulturní život v Třebíči

Mendelova univerzita v Brně Fakulta regionálního rozvoje a mezinárodních studií

Statistické metody zpracování marketingového výzkumu na téma „Kulturní život v Třebíči“

Bakalářská práce

Vedoucí práce:

Vypracovala:

Ing. Kristina Somerlíková, Ph.D.

Nikola Midrlová

Brno 2012

Prohlášení: Prohlašuji, ţe jsem bakalářskou práci zpracovala samostatně podle metodických pokynů vedoucí bakalářské práce a s vyuţitím uvedené literatury. V Brně dne 21. května 2012

........................................... Vlastnoruční podpis autora

Poděkování: Ráda bych na tomto místě poděkovala vedoucí své bakalářské práce Ing. Kristině Somerlíkové, Ph.D., za odborné vedení, připomínky a cenné rady, které mi pomohly při zpracování této práce. Dále chci poděkovat všem respondentům, kteří se podíleli na zpracování mého dotazníku, za poskytnuté údaje a čas.

ABSTRAKT Bakalářská práce je zaměřená na statistické zpracování marketingového výzkumu na téma „Kulturní ţivot v Třebíči“. Cílem je zjistit preference a názory veřejnosti na kulturní vyţití v městě Třebíč a upozornit na problémové oblasti provozovatelů kulturních akcí a zařízení. V první části se zabývám marketingovým výzkumem a statistickou teorií. Druhá část se věnuje zpracování statistických dat a jejich interpretaci. KLÍČOVÁ SLOVA Marketingový výzkum, statistické zpracování, kultura, Třebíč.

ABSTRACT The bachelor thesis focuses on statistical analysis of marketing research on the topic „Cultural life in Trebic“. The main objective is to identify preferences and views on cultural activities in the city of Trebic and alert operators to the problem areas of cultural events and facilities. The first part deals with market research and statistical theories. The second part focuses on the processing of statistical data and their interpretation. KEY WORDS Marketing research, statistical analysis, culture, Trebic.

OBSAH 1 ÚVOD.......................................................................................................................9 2 CÍL PRÁCE A METODIKA ................................................................................ 10 3 LITERÁRNÍ PŘEHLED ...................................................................................... 11 4 TŘEBÍČ ................................................................................................................. 13 4.1 ZÁKLADNÍ ÚDAJE ........................................................................................ 13 4.2 NEJVÝZNAMNĚJŠÍ HISTORICKÉ PAMÁTKY ............................................ 13 4.3. KULTURA V TŘEBÍČI .................................................................................. 14 4.3.1 Tradičně konané akce ................................................................................. 14 4.3.2 Kulturní zařízení ........................................................................................ 16 5 MARKETINGOVÝ VÝZKUM ............................................................................ 17 5.1 VYMEZENÍ MARKETINGOVÉHO VÝZKUMU ...........................................17 5.2 TYPY MARKETINGOVÉHO VÝZKUMU ..................................................... 18 5.2.1 Marketingový výzkum podle způsobu získávání informací......................... 18 5.2.3 Marketingový výzkum podle povahy získávaných informací ...................... 19 5.2.4 Marketingový výzkum podle účelu výzkumu ............................................. 20 5.2.5 Marketingový výzkum podle časového hlediska ......................................... 21 5.3 PROCES MARKETINGOVÉHO VÝZKUMU ................................................ 21 5.3.1 Definování problému, určení cíle ............................................................... 22 5.3.2 Orientační analýza ..................................................................................... 23 5.3.3 Sestavení plánu .......................................................................................... 23 5.3.4 Sběr údajů .................................................................................................. 24 5.3.5 Zpracování shromáţděných údajů .............................................................. 25 5.3.6 Analýza údajů ............................................................................................ 25 5.3.7 Interpretace výsledků výzkumu .................................................................. 25 5.3.8 Závěrečná zpráva a její prezentace ............................................................. 26 5.4 TECHNIKY MARKETINGOVÉHO VÝZKUMU ...........................................26

5.4.1 Dotazování ................................................................................................. 26 5.4.1.1 Osobní dotazování ............................................................................... 26 5.4.1.2 Písemné dotazování ............................................................................. 28 5.4.1.2.1 Dotazník ....................................................................................... 28 5.4.1.2.2 Anketa .......................................................................................... 31 5.4.1.3 Telefonické dotazování ........................................................................ 31 5.4.1.4 Elektronické dotazování ......................................................................31 5.4.2 Pozorování ................................................................................................. 32 5.4.3 Experiment ................................................................................................ 33 5.5 VYMEZENÍ SOUBORU A JEHO VÝBĚR...................................................... 34 5.5.1 Vyčerpávající šetření .................................................................................. 35 5.5.2 Nevyčerpávající šetření .............................................................................. 35 5.5.2.1 Pravděpodobnostní výběr .................................................................... 36 5.5.2.2 Záměrný výběr .................................................................................... 36 5.5.2.3 Kvótní výběr ........................................................................................ 36 5.5.2.4 Typologický výběr ............................................................................... 37 5.5.3 Velikost souboru ........................................................................................ 38 6 STATISTICKÁ TEORIE ...................................................................................... 39 6.1 STATISTICKÁ DATA ..................................................................................... 39 6.1.1 Chyby při zjišťování dat ............................................................................. 40 6.2 TŘÍDĚNÍ A VÝZNAMNÉ HODNOTY ........................................................... 41 6.2.1 Bodové třídění ........................................................................................... 41 6.2.2 Intervalové třídění ...................................................................................... 42 6.2.3 Významné hodnoty .................................................................................... 42 6.3 MĚŘENÍ A CHARAKTERISTIKY ÚROVNĚ................................................. 43 6.3.1 Úroveň a její měření ................................................................................... 43 6.3.2 Průměry jako charakteristiky úrovně .......................................................... 43

6.4 MĚŘENÍ A CHARAKTERISTIKY VARIABILITY ........................................ 44 6.4.1 Variabilita a její měření ............................................................................... 44 6.4.2 Rozptyl a odvozené charakteristiky ............................................................ 45 6.5 STATISTICKÉ ZÁVISLOSTI ..........................................................................46 6.5.1 Klasifikace statistických závislostí ............................................................. 47 6.5.2 Analýza slovních znaků ............................................................................. 48 6.5.3 Analýza kontingenční tabulky .................................................................... 49 7 VLASTNÍ PRÁCE................................................................................................. 51 7.1 INTERPRETACE VÝSLEDKŮ DOTAZNÍKOVÉHO ŠETŘENÍ .................... 51 7.2 ANALÝZA ZÁVISLOSTÍ ............................................................................... 60 8 ZÁVĚR .................................................................................................................. 65 9 SEZNAM LITERATURY A ZDROJŮ ................................................................ 66 9.1 POUŢITÁ LITERATURA................................................................................ 66 9.2 INTERNETOVÉ ZDROJE ............................................................................... 67 10 SEZNAM PŘÍLOH ............................................................................................. 68

1 ÚVOD Jako téma svého marketingového výzkumu jsem si vybrala kulturní ţivot v Třebíči. Kulturní bohatství ztělesněné památkami, muzejními sbírkami, kulturními tradicemi a moţnostmi kulturního vyţití je nejen neodmyslitelnou součástí většiny českých regionů, měst a obcí, ale patří také k jejich největším atraktivitám, jak pro samotné obyvatele, tak pro turisty a návštěvníky. Obnova a udrţování kulturního bohatství tedy úzce souvisí s kulturním cestovním ruchem. Budoucnost kulturního cestovního ruchu vyţaduje koordinované úsilí kulturních organizací, majitelů a provozovatelů kulturních zdrojů a komerčních subjektů v cestovním ruchu. Předpokládá nejen dostatečnou investici, ale především tvůrčí myšlení a plně profesionální přístup. Marketingový výzkum je jednou z moţností, jak zjistit preference veřejnosti a zlepšovat kvalitu a nabídku jednotlivých produktů. Do ekonomického systému kultury je nutno zahrnovat téţ příjemce kulturních produktů, kteří se účastní kulturních procesů a konzumují kulturní produkty a kulturní prostředí. Na produkt kulturních organizací se můţeme dívat ze dvou hledisek – produkt je na jednu stranu to, co organizace chce vytvářet a nabízet, na druhou stranu zákazníkem vnímané benefity a tedy to, co by chtěl nakupovat a konzumovat. Kultura a kulturní produkty obklopují kaţdého člověka a představují pro něj nabídku, která dokáţe uspokojit jeho individuální potřeby související s proţitkem a pohodlím, avšak má také celospolečenský přesah do oblasti vzdělávání a společně sdílených hodnot. I kulturní organizace vytvářejí konkurenční prostředí. Třebaţe většina lidí zajímajících se o kulturu má své preference, které se týkají druhů umění i jednotlivých uměleckých ţánrů, výběr konkrétní volnočasové aktivity v konkrétním čase a prostoru můţe vycházet z aktuálního rozpoloţení, které můţe stabilní vkusové preference překračovat. Proto mohou kulturní organizace spíše neţ z konkurenčních vazeb těţit ze spolupráce, díky níţ se můţe dařit s jednotlivými nabídkami oslovovat i tu část veřejnosti, jejíţ zájem je spíše skrytý.

9

2 CÍL PRÁCE A METODIKA Cílem mé bakalářské práce je zjistit názory a preference obyvatel města Třebíče a okolí, týkající se kulturního vyţití v Třebíči, prozkoumat případné nedostatky a podat návrhy na zlepšení. Zaměřila jsem se na kritéria, která jsou pro respondenty důleţitá k navštívení kulturních akcí a na to, co v dané oblasti postrádají. Zjištěné výsledky podávají přehled o zákaznických poţadavcích, preferencích a potřebách. Cíl práce začíná pořízením primárních dat pomocí dotazníku, který musí být přehledný a srozumitelný, s jasnými otázkami a moţnostmi odpovědí. Po vypracování dotazníku zpravidla provádíme tzv. předvýzkum, který je aplikován na menším počtu respondentů a slouţí ke zjištění nedostatků dotazníku, který můţeme podle reakcí před samotným výzkumem vhodně upravit. V další fázi je důleţité získat reprezentativní vzorek respondentů. V mém případě se jedná o obyvatele města Třebíče a okolí, kteří navštěvují kulturní akce v dané oblasti. Jako moţnost rychlého, levného a nejméně náročného způsobu sběru dat jsem zvolila uveřejnění dotazníku na internetových stránkách, které nabízí jejich bezplatné uveřejnění. Odkaz je dále pomocí e-mailu a sociálních sítí adresován cílové skupině respondentů. Získaná data jsou posléze zpracována pomocí statistického programu Unistat ver. 5.6 a programu Microsoft Excel. Ze získaných výsledků jsou vytvořeny grafy a tabulky doplněné komentářem.

10

3 LITERÁRNÍ PŘEHLED Kniha Marketingový výzkum: jak poznávat své zákazníky Miroslava FORETA a Jany STÁVKOVÉ [1] seznamuje zadavatele marketingového výzkumu, marketéry, studenty i výzkumné specialisty s tím, jak marketingový výzkum pomáhá účinněji poznávat zákazníka, jeho potřeby, přání a trendy v nákupním chování. Objasňuje předmět, techniky a objekt výzkumu, postupy a metody získávání a zpracování údajů, analýzy, interpretace a prezentace výsledků. Paul HAGUE [2] ve své publikaci Průzkum trhu: příprava, výběr vhodných metod, provedení, interpretace získaných údajů, jak jiţ napovídá název, popisuje všechny aspekty úspěšného marketingového výzkumu. Jan HENDL [3, 4] v příručce Kvalitativní výzkum: základní metody a aplikace ukazuje, z jakých zdrojů metody kvalitativního výzkumu vycházejí, a představuje hlavní výzkumné plány uţívané v této oblasti. Popisuje kvalitativní metody sběru dat, jejich kódování, vyhodnocování a interpretaci. Pozornost věnuje i počítačovým nástrojům slouţícím kvalitativnímu výzkumu, psaní zprávy o výzkumu a hodnocení jeho kvality. V další knize Přehled statistických metod: analýza a metaanalýza dat představuje statistiku a metodologii vědy. Výklad ilustruje na řadě příkladů. Publikace Richarda HINDLSE a kol. [5] Statistika pro ekonomy podává přehled metod a moţností, jak efektivně zvládnout orientaci v těchto datech. Vedle základů počtu pravděpodobnosti seznamuje čtenáře s inflací, vyhodnocováním dat z marketingových výzkumů, analýzou vývoje hospodářských ukazatelů a statistickým srovnáváním ekonomických jevů.

Philip KOTLER a Kevin Lane KELLER [6] připravili knihu Marketing management s cílem pomoci firmám, týmům a jednotlivcům přizpůsobit jejich marketing podmínkám na trhu 21. století. Zcela nově se věnují dnes snad nejaktuálnější problematice budování, měření a řízení značky a její hodnoty (brand management). Kniha je doplněna příklady z reálných firem. Publikace Romana KOZLA a kol. [7] Moderní marketingový výzkum: nové trendy, kvantitativní a kvalitativní metody a techniky, průběh a organizace, aplikace v praxi, přínosy a možnosti přináší moderní pohled na marketingový výzkum, jeho metody,

11

přínosy a moţnosti. Autoři se podrobně věnují metodám kvantitativního a kvalitativního výzkumu a typům výzkumu, zachycují nové trendy v marketingovém výzkumu. Statistika I. [8, 9] od Bohumila MINAŘÍKA nás v první části seznamuje s vymezením statistické teorie, základními pojmy, statistickým zpracováním dat a měřením úrovně charakteristik. Druhá část je zaměřena na měření statistických závislostí a následné statistické srovnávání s vyuţitím indexů. Věnuje se i problematice časových řad. Iva PECÁKOVÁ [10] se v knize Statistika v terénních průzkumech zabývá pořizováním a především vyhodnocováním dat ve výzkumech trhu a veřejného mínění z pohledu statistiky. K jejímu vyuţití potřebuje čtenář základy teorie pravděpodobnosti, matematické statistiky a maticové symboliky. Publikace

Marie

PŘIBOVÉ

[11]

Marketingový

výzkum

v praxi

je

pojata

interdisciplinárně, k řešení úloh marketingového výzkumu vyuţívá poznatky a nástroje z vědních disciplín jako je sociologie, psychologie, statistika, ekonomie, hromadné zpracování dat aj.

12

4 TŘEBÍČ 4.1 Základní údaje Třebíč je město s rozšířenou působností nacházející se na západě Moravy, v jihovýchodní části kraje Vysočina. V roce 2011 dosáhla populace města téměř 38 tisíc obyvatel. Třebíč má velmi výhodnou polohu, leţí totiţ 30 km jihovýchodně od krajského města Jihlavy a 56 km západně od bývalého zemského města Brna. Je rozloţena na obou březích řeky Jihlavy, která tvoří přirozenou osu města i celého třebíčského okresu. Obklopuje ji příroda charakteristická pro Českomoravskou vrchovinu, nadmořská výška města se pohybuje mezi 392 m n. m. a 503 m n. m. Za dlouhá staletí své existence se Třebíč stala důleţitým hospodářským, správním, politickým i kulturním těţištěm jihozápadní Moravy. [13]

4.2 Nejvýznamnější historické památky V Třebíči se nachází mnoho památek a významných míst. V roce 2003 byly dvě z nich zapsány do seznamu světového dědictví UNESCO – starobylé ţidovské město a bazilika sv. Prokopa. První Ţidé se v Třebíči objevili jiţ ve 13. století a začali se usazovat na levém břehu řeky Jihlavy. Ţidovská čtvrť se postupně rozrůstala a ve 2. polovině 17. století dosáhla největšího rozmachu. Separované ghetto vzniklo v roce 1723. Za 2. světové války byli Ţidé odvedeni do koncentračních táborů, po válce ţidovská komunita zcela zanikla. Dnes má čtvrť 123 dochovaných staveb, mezi něţ patří například dvě synagogy, ţidovská radnice, dům rabína, chudobinec, nemocnice a škola. Řadí se tak mezi světové unikáty. Typické jsou úzké uličky mezi domy, veřejné průchody, rozpěrné oblouky, verandy a balkony. Součástí ţidovské čtvrti je také hřbitov, který vznikl v 1. polovině 17. století. Je zde pochováno mnoho významných třebíčských osobností. Třebíčská ţidovská čtvrť s hřbitovem je jedinou ţidovskou památkou mimo území Izraele, samostatně zapsanou v seznamu UNESCO. V městské části Podklášteří, nedaleko od dochovaného ţidovského ghetta, se nachází bazilika sv. Prokopa, původně zasvěcená Nanebevzetí Panny Marie. Byla budována od 30. let 13. století jako součást benediktinského kláštera, zaloţeného v roce 1101. 13

Bazilika patří ke skvostům středověkého stavitelství a je postavena v románském slohu s prvky gotiky. Stavba byla značně poškozena při obléhání Třebíče vojsky uherského krále Matyáše Korvína v roce 1468 a déle neţ dvě století byla pouţívána ke světským účelům. Po obnově provedené stavitelem F. M. Kaňkou v letech 1725 – 1731 byla znovu vyuţívána k sakrálním účelům a zasvěcena sv. Prokopovi. Dnes zde sídlí Muzeum Vysočiny Třebíč. [15] Přes řeku naproti ţidovskému ghettu se rozkládá centrum města, které tvoří Karlovo náměstí. Se svou rozlohou 22 000 m2 je po Václavském náměstí v Praze druhým největším náměstím v České republice. Původně vzniklo na konci 13. století jako rozsáhlé trţiště. Po obou stranách je lemováno domy s historickými fasádami, uprostřed náměstí se nachází sousoší sv. Cyrila a Metoděje. V současnosti slouţí polovina náměstí jako místo trhů, jarmarků i různých lidových slavností a druhá polovina jako parkoviště. Mezi dominanty Karlova náměstí patří historické budovy se sgrafitovou výzdobou, především Černý dům a renesanční Malovaný dům, který je dnes vyuţíván jako galerie, informační centrum a obřadní síň. Další nepřehlédnutelnou dominantou náměstí je 75 m vysoká městská věţ. Výška číslic na hodinách je 60 cm, ciferník má průměr 5,5 m a patří mezi největší na evropském kontinentu. [14]

4.3. Kultura v Třebíči Kulturní vyţití v Třebíči oficiálně zaštiťuje Městské kulturní středisko (MKS Třebíč). V Třebíči se konají různé tradiční i mimořádné kulturní akce.

4.3.1 Tradičně konané akce Mezi tradičně konané akce v Třebíči patří (seřazeno dle data konání): o Divadelní festival 2-3-4 herců: březnová přehlídka profesionálních divadel. Patronem je herec a třebíčský rodák Miroslav Donutil. o Třebíčské loutkářské jaro: amatérská přehlídka loutkářských souborů, koná se na přelomu března a dubna. o Divadelní Třebíč: květnový festival amatérského a ochotnického divadla. Soutěţní představení se konají v Divadle Pasáţ a v Národním domě na Karlově náměstí.

14

o Třebíčské slavnosti piva: kaţdoročně na konci května oţívá Karlovo náměstí příznivci zlatavého moku. o Zámostí: letní kulturní open air festival odehrávající se na podzámecké nivě při levém břehu řeky Jihlavy jiţ od roku 1997. Koná se pravidelně v prvním týdnu měsíce června a hostí významné osobnosti hudební, divadelní i výtvarné scény. V hlavním areálu festivalu se nachází dvě hudební scény a cirkusové šapitó s produkcí taneční hudby. Mezi další projekty spojené s festivalem patří filmový klub, výstava lokálních umělců a také performance a hudební vystoupení pod otevřeným nebem v ulicích ţidovské čtvrti. Festivalu se kaţdoročně účastní několik tisíc návštěvníků. o Pohoda fest: festival folkové, country a populární hudby konající se na konci června. o Concentus Moraviae: mezinárodní hudební festival klasické hudby pořádaný začátkem letních prázdnin v bezmála dvaceti městech v Jihomoravském kraji a na Vysočině. o Třebíčský židovský festival Šamajim: pětidenní festival ţidovské kultury, který se koná v Zadní synagoze a historických prostorách ţidovského ghetta. Na festival kaţdoročně přijíţdí známé osobnosti spojené s ţidovskou kulturou. Konají se zde besedy, přednášky, promítání, autorské i tematické výstavy, ukázky divadelních a tanečních vystoupení. Festival se obvykle pořádá v prvním týdnu měsíce srpna. o Moto – Wims: na konci letních prázdnin se koná tradiční motosraz spojený s hudebním programem. o Středověké slavnosti: dvoudenní oslavy, konající se kaţdoročně na konci srpna, při nichţ se Třebíč ponoří do středověkých kostýmů. Slavnosti se zahajují vytrubováním famfár a střelbou z městské věţe. V tu dobu uţ je louka pod třebíčským zámkem proměněna ve středověké městečko se vším, co k němu patří – s historickou trţnicí, vojenským leţením, šermířskými turnaji, středověkými krčmami a tematickou hudbou. Součástí slavností je historický průvod městem. Akci uzavírají večerní koncerty a ohňostroje. Tyto historické oslavy souvisí se zapsáním dvou významných třebíčských památek na seznam UNESCO. Vstupné je bezplatné a akce se kaţdoročně těší vysoké návštěvnosti. o Bramborobraní: gastronomicky zaměřený festival plný lidové hudby a brambor, které se tu podávají na všechny známé způsoby – v bramborácích, 15

hranolcích, kroketách nebo v tradiční bramborové polévce. Festival se odehrává na Karlově náměstí, kde se koná jarmark, ukázky lidových řemesel a vystoupení, na nichţ se po celý den se zpívá, tančí a hraje. Festival se zpravidla odehrává v první třetině měsíce záři. o Otevřené památky i srdce: jednodenní bezbariérová akce spojuje prohlídku třebíčských památek a okolí s kulturním programem. Jeho hlavním bodem je komentovaná prohlídka baziliky sv. Prokopa, Zadní synagogy a ţidovské čtvrti. Akce nezasahuje jen třebíčské, ale je zamýšlena jako podpora hendikepovaným obyvatelům regionu a oslovuje i zájemce ze vzdálenějších míst. Koná se v druhé polovině září. o Dny evropského dědictví: kaţdoročně během září jsou nejznámější historické památky a objekty přístupné zdarma. Probíhají doprovodné akce, které památky zatraktivňují v očích veřejnosti a uvádějí je do evropského kontextu. [12, 16]

4.3.2 Kulturní zařízení V bývalém

benediktinském klášteře,

posléze přebudovaném

na

zámek,

se

nachází Muzeum Vysočiny Třebíč. Proslulé je expozicí betlémů, dýmek, moravských vltavínů, minerálů a hornin. Zabývá se i historií Třebíčska a historií řemesel. Další výstavy se pravidelně konají v Galerii Malovaný dům, Zadní synagoze a v kulturním centru náleţícímu k divadlu Pasáţ. Hudební produkce jsou zajišťovány v prostorách Národního domu na Karlově náměstí, v sálech kulturního zařízení Fórum, na Karlově náměstí a v několika dalších zařízeních, jakými jsou např. podniky zaměřené na produkci taneční hudby, rockové a alternativní hudební kluby a další. Velké hudební koncerty se většinou konají v areálu zimního stadionu. Třebíčská Západomoravská vysoká škola pořádá ve svých prostorách studentský Majáles. Třebaţe součástí kongresového centra Pasáţe je i divadelní infrastruktura, stálou profesionální scénu Třebíč nemá. V Třebíči byla roku 1940 zaloţena a zahájila svou činnost profesionální scéna Horáckého divadla, po válce (1945) přesunutého do Jihlavy. Neopomenutelnou kulturní organizací je Městská knihovna v Třebíči. Toto vzdělávací centrum kromě tradičních knihovních sluţeb pořádá mnoho výstav, besed, přednášek a kurzů. 16

5 MARKETINGOVÝ VÝZKUM 5.1 Vymezení marketingového výzkumu Marketingový výzkum je disciplína, která v sobě zahrnuje poznatky několika vědních oborů jako je matematika, statistika, psychologie, sociologie, informatika a další. Poznatky, metody a postupy těchto oborů byly převzaty a postupně integrovány ve specifický systém metod a postupů za účelem získávání a zpracování marketingových informací. Rozvoji a dalšímu zdokonalování metod marketingového výzkumu napomohl i rozvoj techniky a informačních technologií. [11] Marketingový výzkum se historicky vyvinul ze sociologického výzkumu a výzkumu veřejného mínění. První empirický výzkum byl proveden v USA uţ začátkem 19. století. Jednalo se o výzkum chování a rozhodování voličů v prezidentských volbách. K rozvoji a širokému uplatnění marketingového výzkumu jako samostatné disciplíny však došlo aţ v průběhu dvacátého století. [1] V současné době tvoří marketingový výzkum ucelený a komplexní systém metod a postupů, které umoţňují zkoumat téměř všechny aspekty trhu, zákazníků a celé řady dalších faktorů, které souvisejí se zajištěním podnikatelských aktivit podniku. [6] Různí autoři pouţívají různé definice marketingového výzkumu a obsahu celého výzkumného procesu. Rozdíly mezi nimi lze spatřovat především v hloubce členění jednotlivých fází výzkumného procesu, přičemţ se všichni autoři shodují na logické návaznosti jednotlivých stadií a zároveň uznávají, ţe sice jednotlivé výzkumy mají více či méně odlišný průběh, ale lze provést určité zobecnění. Podle přijaté definice Americké marketingové asociace (Benett, P. D.: Dictionary of Marketing Terms. American Marketing Association, 1988) je marketingový výzkum chápán jako „funkce, která spojuje spotřebitele, zákazníka a veřejnost s marketingovým pracovníkem prostřednictvím informací – informací, uţívaných k zajišťování a definování marketingových příleţitostí a problémů, k tvorbě, zdokonalování a hodnocení marketingových akcí, monitorování marketingového úsilí a k zlepšení pochopení marketingu jako procesu. Marketingový výzkum specifikuje poţadované informace podle vhodnosti k řešení těchto problémů, vytváří metody pro sběr informací,

17

řídí a uskutečňuje proces sběru dat, analyzuje výsledky a sděluje zjištěné poznatky a jejich důsledky.“ Charakteristikami marketingového výzkumu jsou na jedné straně jedinečnost, vysoká vypovídací schopnost a aktuálnost takto získaných informací, na straně druhé vysoká finanční náročnost získání těchto informací, dále vysoká náročnost na kvalifikaci pracovníků, čas a pouţité metody.

5.2 Typy marketingového výzkumu Marketingový výzkum má za úkol systematicky specifikovat, shromaţďovat, analyzovat a interpretovat informace, které se dále vyuţívají v marketingovém řízení. K naplnění tohoto úkolu vyuţívá řadu nejrůznějších výzkumných přístupů, které lze dělit dle mnoha kritérií. Zde jsou uvedena některá z nich.

5.2.1 Marketingový výzkum podle způsobu získávání informací V projektech marketingového výzkumu obvykle pracujeme se dvěma zdroji dat: o Primární výzkum: je uskutečněný poprvé s cílem získat odpovědi na specifické otázky. Vyuţíváme jej, kdyţ údaje zjištěné sekundárním výzkumem jsou nedostačující nebo ţádné. Jedná se o tzv. sběr informací v terénu, ke kterému většinou vyuţijeme jednu ze tří metod – pozorování, dotazování nebo experiment. Výhodou primárního výzkumu je aktuálnost a konkrétnost získaných informací, nevýhodou je jejich nákladnější a pomalejší sběr. Primární výzkum můţeme dělit na kvalitativní a kvantitativní výzkum (viz dále). o Sekundární výzkum: vychází z údajů jiţ publikovaných, měl by vţdy předcházet primárnímu výzkumu. Tyto údaje mohou poskytnout informace, které jsou pro řešitele projektu nedostupné, navíc je jejich získání levnější a rychlejší. Sekundární výzkum znamená zpravidla dodatečné vyuţití, zejména v podobě statistického zpracování jiţ dříve shromáţděných dat, která jsou: neagregovaná, tedy v původní podobě hodnot zjištěných za kaţdou jednotku, agregovaná, kdy jsou hodnoty vlastností sumarizované za celý soubor, případně zpracované do podoby statistických hodnot (procenta, průměry, rozptyly, koeficienty). [1] 18

5.2.3 Marketingový výzkum podle povahy získávaných informací Primární marketingový výzkum prováděný v terénu lze členit na kvantitativní a kvalitativní. V praxi se oba typy výzkumu často kombinují. Kvantitativní výzkum zajišťuje popisné informace, údaje o počtu výskytu, četnosti opakování atd. Zkoumá rozsáhlejší soubory stovek i tisíců respondentů, postihuje dostatečně velký a reprezentativní vzorek. Mezi techniky kvantitativního výzkumu patří osobní rozhovory, pozorování, experiment a písemné dotazování, ale také obsahová analýza textů a jiných symbolických vyjádření. Kvantitativní výzkumy jsou časově i finančně náročnější, přinášejí ale obvykle reprezentativní výsledky v přehlednější, číselné podobě za celý soubor, případně populaci. Kvalitativní výzkum hledá příčiny, vztahy a závislosti mezi subjekty a jevy, umoţňuje poznat motivy chování lidí. Základními technikami kvalitativního výzkumu jsou: o Individuální hloubkové rozhovory, které se pokoušejí odhalit hlubší příčiny určitých názorů a určitého chování respondenta.

Při individuálních

hloubkových rozhovorech se často pouţívají tzv. projektivní techniky, které mají probudit asociace a představivost respondenta jako např. testy slovní asociace dokončování vět, interpretace obrázků aj. o Skupinové rozhovory, kdy probíhá moderátorem řízená diskuse ve skupině lidí, vybraných s ohledem na cílovou populaci. Jde zejména o sledování procesu společenského (skupinového) působení na formování individuálních názorů a individuálního rozhodování. Kvalitativní výzkum je oproti kvantitativnímu rychlejší a méně nákladný. Má ale významná omezení, protoţe soubor respondentů je velmi malý a jeho výsledky není moţné zobecnit na celou populaci, reprezentuje základní soubor jen přibliţně. Většina zjišťovaných údajů probíhá ve vědomí nebo podvědomí konečného spotřebitele, proto pracujeme s větší mírou nejistoty a potřebujeme často psychologickou interpretaci, tj. odbornou pomoc specialistů, resp. kvalifikovanější soubor tazatelů s psychologickou průpravou. Je velice vhodný pro první seznámení s problematikou. [1, 3, 7] Hlavní odlišnosti kvantitativního a kvalitativního výzkumu lze spatřovat zejména v charakteru jevů, které analyzují. Zatímco kvantitativní výzkum se ptá „Kolik?“, kvalitativní výzkum zkoumá „Proč?“, „Z jakého důvodu?“. [6] 19

5.2.4 Marketingový výzkum podle účelu výzkumu Podle účelu výzkumu a způsobu získávání informací můţeme volit mezi následujícími typy marketingového výzkumu: o Monitorovací výzkum: je orientován na poskytování informací o výsledcích činnosti firmy a informací o vnějším marketingovém prostředí. Spočívá v soustavném sledování,

zaznamenávání a analýze

interních údajů o

objednávkách, prodeji, trţních podílech, zásobách, reklamacích, cenách apod. a externích údajů o ekonomickém vývoji, technickém vývoji, legislativě upravující podmínky podnikání, konkurenčních aktivitách, trendech poptávky apod. Jeho účelem je především včas odhalit moţné potíţe nebo příleţitosti, které se mohou na trhu vyskytnout – tedy témata pro další výzkum. o Explorativní výzkum (často označovaný jako předvýzkum): zpravidla se uskutečňuje v počátečních fázích rozhodovacího procesu a obvykle je určen k předběţnému zkoumání situace s minimem finančních a časových nákladů. Jeho cílem je většinou přispět k plnému pochopení a správnému definování problému výzkumu, k porozumění prostředí, které problém obklopuje, k identifikaci závaţnosti problému. o Deskriptivní výzkum: má za cíl poskytnout obraz o určitých aspektech trţního prostředí v daném období, popsat a charakterizovat všechny jevy a procesy, které jsou relevantní pro rozhodování, stanovit frekvenci jejich výskytu, popř. uskutečnit predikci jejich výskytu. o Kauzální výzkum: slouţí ke shromaţďování důkazů o kauzálních vztazích, přítomných v marketingovém systému. Je zaměřen na zjišťování příčin sledovaných skutečností a na zkoumání vztahů mezi kauzálními faktory a účinkem, který je předmětem predikce. o Prognostický výzkum: navazuje a vyuţívá informace obou předešlých typů výzkumů. Jeho cílem je predikce budoucího vývoje. o Koncepční výzkum: představuje nejvyšší stupeň výzkumu. Jeho cílem je získat komplexní

výstupy.

Kromě

identifikování

skutečnosti,

příčin

a

pravděpodobného budoucího vývoje zajišťuje dostatek informací o chování ekonomiky. Analyzuje a stanovuje vhodné nástroje pro získání konkurenční výhody, vyuţití příleţitostí nebo eliminaci ohroţení a určuje jejich účinnost. [7]

20

5.2.5 Marketingový výzkum podle časového hlediska Podle dynamického rozměru výzkumu rozlišujeme: o Pretest: představuje výzkum předcházející marketingovým rozhodnutím. Poskytuje informace, které umoţňují předvídat účinnost vybraných opatření a volit vhodné postupy. o Posttest: ověřuje výsledky určitých činností. Proto se vyuţívá aţ po marketingových rozhodnutích, potvrzuje nebo vyvrací vhodnost jejich pouţití. Podle délky výzkumu můţeme marketingový výzkum rozdělit na: o Krátkodobý operativní výzkum: zajišťuje informace pro operativní trţní politiku. Jeho výsledky pomáhají řešit okamţité a krátkodobé poţadavky. o Dlouhodobý konjunkturální výzkum: získává informace potřebné pro strategická rozhodování, ke kterým sice dochází nyní, ale mají vliv pro budoucí poţadavky. Podle periodicity provádění výzkumu rozlišujeme: o Jednorázový výzkum ad hoc: je provozován za konkrétním účelem, vyuţívá se jednorázově k řešení specifického problému. Oslovuje nebo zkoumá pokaţdé nový soubor, vzorek respondentů. o Opakovaný kontinuální výzkum: vyuţívá se především pro sledování vývoje. Pracuje opakovaně se stejným výběrovým souborem, který se nazývá panel. Panel je skupina vybraných respondentů, kteří poskytují informace delší dobu, pravidelně, ke stejnému nebo podobnému tématu. [7]

5.3 Proces marketingového výzkumu Kaţdý marketingový výzkum je jedinečný. I přesto v procesu kaţdého výzkumu můţeme definovat dvě hlavní etapy, které na sebe logicky navazují. Jedná se o etapu přípravy výzkumu a etapu realizace výzkumu. Obě etapy v sobě zahrnují několik za sebou následujících fází, které na sebe navazují, úzce spolu souvisejí a vzájemně se podmiňují.

21

Celý proces marketingového výzkumu sestává z následujících kroků: o Přípravná etapa Definování problému, cíle Orientační analýza situace Plán výzkumného projektu o Realizační etapa Sběr údajů Zpracování shromáţděných údajů Analýza údajů Interpretace výsledků výzkumu Závěrečná zpráva a její prezentace Abychom předešli některým nedostatkům, musíme být pečliví především v přípravné etapě celého procesu. Zvláštní pozornost v rámci této etapy vyţaduje správné definování problému, které představuje hlavní předpoklad úspěšnosti realizace výzkumu a získání relevantních výsledků. Nejnáročnější fází realizační etapy je sběr údajů. Vynakládáme přitom mnoho zdrojů lidských, časových i finančních. Pokud není tato fáze provedena pečlivě, hrozí nám získání nesprávných výsledků. [7]

5.3.1 Definování problému, určení cíle Formulace problému je jednou z nejdůleţitějších částí výzkumu. Tematicky, obsahově vymezuje oblast, na kterou se zaměříme v dalších fázích výzkumu. Definování problému vysvětluje účel výzkumu a vymezuje jeho cíle. Přesná formulace problému umoţňuje osobám provádějícím výzkum stanovit takové postupy výzkumu, které zabezpečí a dosáhnou potřebných informací k vyřešení problému. Na základě problému je následně stanoven cíl nebo cíle výzkumu. Cíle by měly jasně definovat, co má být výzkumem zjištěno. Smyslem takové definice je především zefektivnit jednotlivé činnosti při řešení výzkumného problému. Dobře definovaný cíl znamená především: o určit řešení problému, o navrhnout, kde hledat informace, 22

o najít alternativní řešení, o specifikovat, které údaje shromaţďovat. Pokud máme přesnou definici problému, snaţíme se o formulaci jedné nebo několika moţných hypotéz řešení. Obecně lze hypotézu definovat jako výpověď (tvrzení) o dosud neprokázaném stavu dvou nebo více jevů (proměnných) ve zkoumané oblasti, kterou lze testovat. Zdroji pro formulování hypotéz bývají zpravidla dřívější praktické zkušenosti, teoretické znalosti a explorativní výzkum. Hypotézy se obvykle dělí na deskriptivní (popisné) a explanační (vysvětlující). Základním smyslem deskriptivních hypotéz je popsat daný stav. Explanační hypotézy jsou „silnější“ neţ deskriptivní hypotézy a předpokládají existenci kauzálního vztahu (vztahu příčiny a následku) mezi sledovanými jevy. Díky hypotézám je také snazší vytvořit nástroje šetření (dotazník, scénář). Smyslem hypotéz je totiţ jejich potvrzení nebo vyvrácení následným zkoumáním. Např. při dotazování platí, ţe hypotézy budou potvrzeny nebo zamítnuty na základě otázek v dotazníku. Proto otázky týkající se hypotéz tvoří jádro kaţdého dotazníku. [1,7]

5.3.2 Orientační analýza Po určení problému a definování cíle výzkumu následuje analýza situace. Jde o neformální zjišťování, jaké informace jsou dostupné pro řešení daného problému. V podstatě se v této části výzkumného procesu snaţí výzkumní pracovníci ověřit své pracovní hypotézy na základě předběţného shromáţdění všech dostupných informací a názorů, které se týkají zkoumané problematiky. Orientační analýza pomáhá zpřesnit definovaný cíl výzkumu a tím i správný směr dalšího počínání.

5.3.3 Sestavení plánu Pro vyjasnění toho, co je předmětem výzkumu a jaké informace má přinést, je obvykle zpracováván plán či projekt výzkumu. Jedná se o zlomový okamţik kaţdého výzkumu, protoţe touto fází celý proces přechází z etapy přípravné do etapy realizační. Na základě tohoto plánu se přijímá rozhodnutí, jestli k vlastnímu výzkumu dojde nebo ne. Plán výzkumného projektu popisuje praktické činnosti, k nimţ dojde v průběhu celého procesu výzkumu.

23

Plán výzkumu by měl obsahovat: o formulaci zkoumaného

problému,

základní hypotézu řešení a určení

výzkumného cíle a jeho zdůvodnění, o předběţné představy o tom, co lze od výzkumu očekávat na rozdíl od dosavadních znalostí, o stanovení informačních potřeb, jejich struktury a jejich zdrojů, o navrţení výběrového souboru, zdůvodnění jeho velikosti a sloţení, navrţení místa a času realizace výzkumu, o stanovení techniky výzkumu a nástrojů vhodných pro výzkum, o určení způsobu kontaktování respondentů, o předvýzkum zpřesňující předcházející body na základě praktického ověření sběru informací v terénu na malém vzorku (sonda zpravidla zahrnuje nanejvýš několik desítek jednotek – 20 aţ 30), o vlastní výzkum, o statistické zpracování výsledků, o interpretaci a prezentaci výsledků, o časový rozvrh jednotlivých etap s uvedením odpovědného pracovníka, o rozpočet nákladů výzkumu. [1]

5.3.4 Sběr údajů V této fázi dochází k vlastnímu sběru údajů. Tato fáze výzkumu bývá nejnákladnější v rámci celého výzkumného procesu a zároveň při ní můţe dojít k mnoha chybám a problémům. V této fázi do výzkumu zapojujeme nové spolupracovníky – pozorovatele, tazatele, moderátory, operátory aj., proto je důleţité sběr údajů vhodně zorganizovat a nové spolupracovníky pečlivě zaškolit. Při sběru primárních informací zpravidla vyuţijeme jednu ze tří základních výzkumných metod – pozorování, dotazování a experiment. Výběr metody závisí na několika faktorech: o Účel a cíl výzkumu (rozhodují o mnoţství, kvalitě a míře zobecnění poţadovaných údajů). o Charakter zkoumané problematiky (určuje míru dostupnosti údajů). o Vlastnictví zdrojů (představuje naše časové, finanční a lidské moţnosti). 24

5.3.5 Zpracování shromážděných údajů Kdyţ shromáţdíme poţadovaný objem údajů, provedeme nejprve jejich kontrolu a úpravu, teprve potom se pustíme do vlastní analýzy a interpretace výsledků. Vstupem pro analýzu se údaje stávají aţ po jejich zpracování pomocí výpočetní techniky. Nejprve prověříme dvě vlastnosti shromáţděných údajů, které mohou významně ovlivnit další výzkumnou práci. Je to validita údajů (přesnost) a reliabilita údajů (spolehlivost, pravdivost). Díky elektronickému zpracování se nám výrazně zjednoduší a zpřesní další fáze výzkumného procesu – analýza údajů. Na rozdíl od ručního zpracování můţeme pomocí dat uloţených v počítači kdykoli provádět nejrůznější změny. Výsledkem fáze zpracování údajů je sestavení pracovních a dalších tabulek a grafů, které představují dílčí výsledky výzkumu. Účelem tabulek a grafů je přehledně zobrazit zkoumané jevy a závislosti mezi nimi.

5.3.6 Analýza údajů V této fázi se snaţíme co nejlépe vyuţít zjištěné formace, a to za pomoci statistického zpracování dat. Zjišťujeme strukturu dat podle četností různých odpovědí a jsme také schopni změřit úroveň dat s pouţitím průměrových charakteristik. Zjistit můţeme i variabilitu zkoumaných informací a určit momentové charakteristiky. Mezi informacemi mohou vznikat závislosti, které můţeme chápat jako určitou tendenci vztahů mezi proměnnými. Tyto vztahy se také snaţíme zachytit. Abychom si mohli vytvořit správný úsudek, je nutné, aby byla data srovnatelná, proto je převádíme do podoby indexů. Změny mezi časovými obdobími zjišťujeme pomocí časových řad.

5.3.7 Interpretace výsledků výzkumu Interpretace výsledků představuje převedení výsledků analýzy do závěrů a doporučení nejvhodnějšího řešení zkoumaného problému. Snaţíme se při ní pomocí slovního vyjádření navrhnout konkrétní doporučení. Před vlastními návrhy je nutné zhodnotit validitu údajů zjištěných z analýzy. Důleţité je zjistit, zda jsou závěry analýzy v kontextu s výzkumným problémem a cílem výzkumu. Při interpretaci jasně stanovíme, zda byly původní hypotézy potvrzeny nebo vyvráceny. 25

Cílem interpretace údajů je navrhnout správná doporučení zadavateli pro jeho další rozhodování a řešení problému. Doporučení by měla mít logickou strukturu, která vychází ze zadání a cíle výzkumu.

5.3.8 Závěrečná zpráva a její prezentace Prezentace

výsledků

je

jediným

zhmotnělým

výsledkem

uskutečněného

marketingového výzkumu, který jeho zadavatel vnímá. Základním způsobem prezentování výsledků výzkumu je písemná prezentace, neboli závěrečná zpráva, pomocí které informujeme zadavatele výzkumu o jeho výsledcích, formulujeme konkrétní návrhy a dopady výsledků pro zadavatele. Důleţitou součástí závěrečné zprávy jsou přílohy, ve kterých jsou výsledky znázorněny v podobě tabulek a grafů. Doplňujícím nástrojem písemné prezentace výsledků je ústní prezentace, jejímţ smyslem je přesvědčit všechny zástupce zadavatele o moţnostech nápravy problému prostřednictvím návrhů a doporučení plynoucích z výsledků výzkumu.

5.4 Techniky marketingového výzkumu Jde o způsob sběru primárních dat umoţňující evidovat výskyt jevů i chování lidí, ale také zjistit jejich názory, postoje a motivy. Základní tři techniky marketingového výzkumu jsou dotazování, pozorování a experiment.

5.4.1 Dotazování Dotazování představuje jeden z nejpouţívanějších způsobů provádění marketingového výzkumu. Podle formy dotazování dělíme tuto techniku na dotazování osobní, písemné, telefonické a elektronické. Výběr vhodného typu dotazování závisí na různých faktorech, především na charakteru a rozsahu zjišťovaných informací, skupině respondentů, časových a finančních limitech, kvalifikaci tazatele atd. V praxi se většinou jednotlivé typy navzájem kombinují. 5.4.1.1 Osobní dotazování Osobní dotazování je nejtradičnějším typem dotazování. Osobní styk je zaloţen na přímé komunikaci s respondentem (Face to Face). Rozdíl mezi osobním a písemným dotazováním je právě v kontaktu, v interakci mezi tazatelem a respondentem.

26

Jeho hlavní výhodou je existence přímé zpětné vazby mezi tazatelem a respondentem. Ten můţe respondenta motivovat k odpovědím, můţe upřesnit výklad otázky, dle situace můţe měnit pořadí otázek. Vyuţitím názorných pomůcek (obrázky, karty, vzorky) se dále zvyšuje pravděpodobnost správného pochopení otázek. Osobní přítomnost tazatele však nesmí být zdrojem záměrného zkreslování nebo zatajování informací respondentem, např. u citlivých témat nebo společenských tabu. Mezi přednosti osobního dotazování patří vysoká spolehlivost získaných údajů. Naopak náročnost spočívá v časových a finančních nákladech. Ty jsou spojené především se systematickou prací při vyhledávání, školení a kontrole tazatelů. Navíc je tento typ dotazování závislý na ochotě nebo schopnosti respondentů spolupracovat. V rámci osobního dotazování rozlišujeme následující druhy rozhovorů: o Strukturovaný (standardizovaný) rozhovor: je předem připraven, je stanoveno, na co a jak se bude tazatel ptát, trvá se na dodrţení pořadí otázek a zejména na dodrţení stejné formulace otázek, včetně případných předepsaných variant odpovědí. Výhodou jsou dobře srovnatelné údaje. o Polostrukturovaný (polostandardizovaný) rozhovor: tazatel vede část rozhovoru ve stanoveném pořadí a znění otázek a zbytek dotazů volně doplňuje. o Nestrukturovaný (nestandardizovaný) rozhovor: nemá předem určeny závazné formulace a pořadí otázek. Je záměrně veden tak, aby se formou co nejblíţe přiblíţil volnému rozhovoru. Zaměřuje se na zjišťování názorů a postojů. [1, 7] Kromě individuálních rozhovorů se setkáváme při dotazování také se skupinovými rozhovory (Focus Groups). Vyuţívají vizualizace, asociační, projektivní techniky a hraní rolí k odhalení souvislostí, postojů, pocitů, chování a motivace spotřebitelů. Přímý kontakt a navození určité sociální situace příznivě ovlivňuje projev spontánních, subjektivně nekontrolovaných reakcí. Skupinové rozhovory jsou náročné na organizaci vlastního šetření. Skupinové diskuse řídí školený moderátor (sociolog, psycholog), přičemţ jejich průběh je zaznamenáván – zpravidla na video. Zjištěné informace jsou analyzovány kvalitativními psychologickými výzkumnými metodami. Kromě tradičního vyplňování papírových dotazníků, tzv. P + P (paper + pencil) se začíná stále častěji vyuţívat tzv. CAPI (Computer Assisted Personal Interviewing). 27

Představuje dotazování za pomoci multimediálních přenosných počítačů, kdy je vyuţit elektronický dotazník se všemi svými výhodami, zároveň dochází k osobnímu kontaktu a odpovědi respondentů se zaznamenávají přímo do počítače. Prakticky se jedná o nejkvalitnější metodu realizace kvantitativních výzkumů. Problémem jsou vysoké finanční náklady na vybavení všech tazatelů výpočetní technikou. [7] 5.4.1.2 Písemné dotazování Písemné dotazování nebo také dotazování poštou patří mezi rozšířené typy dotazování. Dotazník je zpravidla doručen respondentovi poštou a stejnou cestou od něj dostaneme odpovědi. Případně můţe být dotazník přiloţen k nějakému výrobku nebo v rámci určité události (konference, výstava). Výhodou písemného dotazování jsou jeho relativně nízké náklady v porovnání s jinými typy dotazování. Nemusíme totiţ budovat tazatelskou síť a přitom můţeme mnohdy adresně oslovit okruh respondentů na širokém území. Největší nevýhodou písemného dotazování je nízká návratnost. Kromě malého mnoţství navrácených vyplněných dotazníků je problémem také struktura respondentů, kteří odpověděli. Tím dochází k narušení reprezentativnosti výzkumu. Za dobrou návratnost dotazníků u kvalitně připraveného písemného dotazování se povaţuje 30% návratnost. Na návratnost dotazníků mají vliv především průvodní dopis, dotazník (forma, rozsah, téma, obsah), způsob výběru, typ motivace. Dalším problémem je, ţe respondent dostává dotazník předem a sám rozhoduje, zda a kdy jej vyplní. Písemné dotazování tak trvá delší dobu a nemáme kontrolu, zda respondent porozuměl otázce správně. Písemný kontakt je zprostředkován pomocí dotazníku nebo ankety 5.4.1.2.1 Dotazník Při tvorbě dotazníku je třeba dávat si pozor na jeho správné sloţení. Špatné sestavení dotazníku můţe zpochybnit získané informace a výsledky nemusí potom odpovídat potřebám a cílům výzkumu. Jde o to, aby respondent odpovídal stručně a pravdivě. Význam dotazníku spočívá ve čtyřech oblastech. Získává informace od respondentů, poskytuje strukturu rozhovoru, tj. usměrňuje proces rozhovoru, zajišťuje standardní jednotnou matrici pro zapisování údajů a za čtvrté ulehčuje zpracování údajů.

28

Dotazník musí na první pohled upoutat respondenta svojí grafickou úpravou. Jde o celkový vjem, jako je formát dotazníku, úprava první stránky, barva a kvalita papíru. Velmi důleţitá je první stránka včetně úvodního textu, který by měl vzbudit zájem respondenta. Úvod by měl apelovat na spolupráci dotazovaného, zdůraznit smysl jím poskytnutých informací, přesvědčit ho o významu správného vyplnění dotazníku. Dotazník začíná úvodními otázkami, které by měly navázat pozitivní kontakt s respondentem a probudit v něm zájem. Na ně navazují filtrační otázky, které zajišťují, aby na dotazník odpovídali pouze ti respondenti, od kterých chceme získat informace. Klíčovou část dotazníku tvoří věcné otázky, týkající se konkrétního zadání výzkumu. Na závěr dotazníků bývají obvykle umístěny identifikační otázky zaměřené na zjištění charakteristik respondenta. [1, 2, 7] Typologie otázek dle variant odpovědí: o Otevřené otázky: respondent se můţe vyjádřit zcela svobodně, svými slovy. Mohou být pro respondenta podnětem k zamyšlení a je mu ponechána absolutní volnost, coţ představuje výhodu, jelikoţ získáme originální data, ale také nevýhodu při dalším zpracování těchto dat. Volné: respondentovi je ponechána při formulaci názoru absolutní volnost. Asociační: respondent má uvést slovo, které si uvědomí jako první reakci na pojem uvedený v dotazníku. Volné dokončení věty: dotazovaná osoba má podle svého úsudku dokončit předloţenou větu. Dokončení povídky: je předloţena nedokončená povídka a úkolem respondenta je ji dokončit. Dokončení obrázku: je předloţen obrázek dvou postav, jedna něco říká a respondent má doplnit reakci druhé osoby. Dokončení tematického námětu: je předloţen obrázek a respondent má za úkol vymyslet příběh o tom, co se na obrázku stalo nebo se můţe stát. o Uzavřené otázky: předem nabízejí několik moţných variant odpovědi, ze kterých si musí respondent jednu nebo více vybrat. Výhodou je rychlé a snadné vyplnění otázky a nasměrování respondenta na to, co nás zajímá. Nevýhodou je nutnost vyjadřovat se v daných variantách, které respondent nemusí povaţovat 29

za výstiţné či vhodné. Zpravidla se na konec nabízených odpovědí uvádí ještě varianta „jiné“, která je vlastně volnou otázkou a umoţňuje dotazovanému doplnit, co povaţuje za důleţité. Tím dostáváme otázku polootevřenou (polozavřenou). Dichotomické:

připouštějí

dvě

moţnosti,

výhodou

je

snadná

zpracovatelnost. Výběrové (polytomické, s možnostmi výběru jedné alternativy): umoţňují vyjádření postoje, názoru, dávají moţnost srovnání a jsou výhodné pro zpracování. Výčtové (polytomické, s možností výběru několika alternativ): umoţňují volnější výběr, coţ více odpovídá skutečnosti, nevýhodou jsou obtíţe při zpracování. Polytomické, s uvedením pořadí alternativ: působí příznivě na dotazovaného, neboť mu umoţňují diferencovat mezi alternativami, určovat pořadí. [1] Škálování Škály jsou v marketingových výzkumech velmi rozšířené, jejich hlavní význam spočívá v převádění neměřitelných znaků na znaky měřitelné. Škály slouţí k vyjádření a především měření názorů a postojů respondentů. o Hodnotící škála: ţádáme po respondentovi, aby vyjádřil svůj postoj k objektu zaznamenáním určité pozice na stupnici, která zrcadlí řadu moţných pohledů na hodnocený předmět. o Grafická hodnotící škála: umoţňuje vyjádřit názor jako umístěný bod na úsečce vymezené dvěma krajními body. o Škála pořadí: respondenti uspořádají soubor vyjmenovaných předmětů podle preferenčního pořadí. o Škála konstantní sumy: umoţňuje lépe diferencovat preference připisované jednotlivým objektům. Respondent rozděluje fixní sumu bodů (100) mezi jednotlivé předměty a tím vyjadřuje pro kaţdý z nich relativní preferenci. o Sémantický diferenciál: slouţí ke zjištění image výrobku, firmy, popř. poskytuje srovnání konkurenčních značek či firem. Respondenti jsou poţádáni, aby vyjádřili svůj postoj k výrobku na určitém počtu pětibodových bipolárních 30

škál. Tyto odpovědi se na jednotlivých škálách sčítají, vypočítá se průměr hodnocení na škále, zanese do grafu a tím získáme škálový profil. [1] 5.4.1.2.2 Anketa Ankety jsou vhodné pro prvotní seznámení se a oslovení veřejnosti. Anketu zpravidla tvoří jedna nebo několik málo otázek na určité téma. Autoři se obracejí na co nejvíce lidí s výzvou, aby uvedli svůj názor. Skladba vzorku bývá velmi nereprezentativní, je totiţ známo, ţe vyplnění anketního lístku přitahuje především určité skupiny respondentů a proto dochází k samovýběru účastníků. 5.4.1.3 Telefonické dotazování Telefonické dotazování je podobné osobnímu, pouze chybí osobní kontakt. Tazatel musí projít důkladným školením, protoţe kontakt můţe být kdykoliv přerušen a ukončen mnohem jednodušeji neţ při osobním dotazování. V zemích s vyspělou telefonní sítí patří v poslední době k nejpouţívanějším typům dotazování. Je to dáno nejen vyšší vybaveností pomocí mobilních telefonů, ale především spojením telefonického dotazování s počítači, tzv. CATI (Computer Assisted Telephone Interviewing), čímţ došlo k výraznému zrychlení zpracování odpovědí a vyhodnocování výsledků. Největší výhodou telefonického dotazování je rychlost získávání údajů. Navíc dovoluje v případě nezastiţení respondenta dotazování opakovat. Ve srovnání s osobním dotazováním je méně nákladný, protoţe ušetříme za přesuny tazatelů. Navíc odbourává obavy z proniknutí do soukromí. Mezi nevýhody patří vysoké nároky na soustředění respondentů, doba hovoru by neměla překročit deset minut. Jinak jej začne nudit, zdrţovat nebo se sníţí jeho soustředěnost. Otázky musí být stručné a jasné, nemůţeme pracovat s vizuálními pomůckami, čímţ se zvyšuje riziko nepochopení dotazu. [4, 7] 5.4.1.4 Elektronické dotazování Jedná se o novou techniku sběru dat zaloţenou na vyuţití počítačů. Její rozšíření souvisí s růstem sítě uţivatelů internetu. Při elektronickém dotazování, tzv. CAWI (Computer Assisted Web Interviewing), zjišťujeme informace od respondentů prostřednictvím dotazníků v e-mailech nebo na webových stránkách. 31

Výhodou je minimální finanční a časová náročnost. Rozesílání e-mailů je mnohonásobně rychlejší neţ rozesílání klasických dopisů. Zpracování odpovědí je jednodušší, protoţe všechna data, a tedy i odpovědi, jsou v elektronické podobě. Elektronické dotazování nepotřebuje tazatele, tím je dána jeho nestrannost. Za další výhodu lze povaţovat adresnost, neboť konkrétní webové stránky si většinou prohlíţejí uţivatelé, které problematika daných stránek zajímá. Elektronické dotazování lze vhodně doplnit grafickými pomůckami (obrázky, 3D modely, videoklipy), které umoţní respondentovi se lépe seznámit s dotazovanou problematikou. K nevýhodám patří důvěryhodnost a nízká návratnost odpovědí. Firmy by zároveň neměly často zahlcovat své zákazníky dotazníky zasílanými e-mailem, můţe je to obtěţovat směřovat ke spammingu. [4, 7]

5.4.2 Pozorování Pozorování zpravidla probíhá bez přímého kontaktu mezi pozorovatelem a pozorovaným, bez aktivní účasti pozorovaného a bez aktivního zasahování pozorovatele do pozorovaných skutečností. Při pozorování tedy nepokládáme lidem otázky, ale sledujeme, jak se chovají, jaké mají pocity aj. Nejčastěji pozorování vyuţijeme tam, kde sbíráme evidenční údaje. Výhodou pozorování je, ţe není závislé na ochotě pozorovaného spolupracovat nebo odpovídat na otázky. Pokud navíc pozorovaný neví, ţe je pozorován, nemůţe sám záměrně změnit své chování a tím zkreslit sledované skutečnosti. Při pozorování můţeme získat řadu souvislostí. Bohuţel je však pozorování náročné na pozorovatele, především na jeho schopnosti interpretace údajů z pozorování. Navíc bývá pozorování časově náročné a jedná se o monotónní činnost. Zároveň se nehodí pro sledování jevů, které se vyskytují nepravidelně, nebo je sloţité jejich výskyt předvídat. Pozorování bývá pouţíváno především v kombinaci s jinými metodami sběru údajů, především s osobním dotazováním. V marketingovém výzkumu se zpravidla pouţívá členění na pět typů pozorování. o Uměle

vyvolané

x

přirozené

pozorování:

Pozorování

v přirozených

podmínkách představuje získávání informací v přirozeném prostředí výskytu 32

pozorovaného jevu. Pozorováním v uměle vyvolaných podmínkách, které navozují určité prostředí, rozumíme pozorování situací, k nimţ běţně nedochází. o Zjevné x skryté pozorování: Rozdíl mezi zjevným a skrytým pozorováním spočívá v tom, zda pozorovaní vědí nebo nevědí, ţe jsou pozorováni. Skryté pozorování pouţijeme tehdy, kdyţ by zjevná přítomnost pozorovatele narušovala průběh zkoumaného jevu. Nejjednodušším způsobem je zaznamenat pozorovaný jev pomocí kamery nebo magnetofonu. U skrytého pozorování se pozorované osoby chovají přirozeně. U zjevného můţe docházet k určitým zkreslením. o Nestrukturované (standardizované)

x

strukturované

pozorování:

Strukturované

a nestrukturované (nestandardizované)

pozorování se

rozlišuje v závislosti na stupni závaznosti pokynů, jak má pozorování probíhat. V případě strukturovaného pozorování musí pozorovatel přesně dodrţovat postup, rozsah a zaznamenávání pozorování do předem připravených záznamových archů. Provedení nestrukturovaného pozorování je takřka plně v kompetenci pozorovatele, kterému je na začátku pouze sdělen cíl pozorování. Lze z něj sice získat více informací, ale je sloţitější a hrozí vyšší nebezpečí zkreslení různého druhu. o Osobní pozorování x pozorování s pomůckami: Podle subjektu pozorování rozlišujeme osobní pozorování (pozoruje člověk) a mechanické pozorování (zaznamenávají technická zařízení). o Přímé

x

nepřímé

pozorování:

Přímé

pozorování probíhá

současně

s pozorovaným jevem, v případě nepřímého pozorování sledujeme následky a výsledky určité činnosti. [4, 7]

5.4.3 Experiment Při experimentu provozujeme zpravidla testování, při kterém se pozoruje a vyhodnocuje chování a vztahy v uměle vytvořených podmínkách, kdy jsou dopředu nastaveny parametry, podle kterých následně experiment probíhá. U experimentu je typické, ţe v jeho průběhu zavádíme určitý testovaný prvek (nezávisle proměnná) a sledujeme a měříme jeho vliv na určitý jev nebo proces (závisle proměnná). Pro úspěch experimentu má velký význam prostředí experimentu, a proto je do něj záměrně zasahováno, aby bylo dosaţeno stejných podmínek pro všechny pokusné subjekty.

33

Experimenty můţeme dělit na laboratorní a terénní: o Laboratorní experimenty (In-Hall Tests, Central Location Tests): Probíhají v umělém

prostředí

vytvořeném

speciálně

pro

účely

experimentu.

Respondenti jsou pozváni do připravených místností, které jsou upraveny pro potřeby experimentu a podle instrukcí vedoucího experimentu provádějí konkrétní úkony. Obvykle vědí o své účasti na experimentu a mohou se proto chovat nepřirozeně, čímţ je ohroţena vnější validita experimentu. Laboratorní experimenty probíhají většinou jako: výrobkové testy (chuť, obal, značka) – testy párového srovnání, vyřazovací testy, výběrové a řadící techniky, testování reklamy (reklamní spoty, tištěná média) – hodnocení reklamy, zapamatování, znalost, skupinové rozhovory – diskutování názorů na určitý výrobek, zkoumání spotřebitelského vnímání preferencí. o Terénní experimenty (In-Home Tests, In-Store Tests): Tyto experimenty probíhají v přirozených skutečných trţních situacích. Neprovádíme činnosti, které by zapříčinily změny v charakteru prostředí. Proto testující většinou nevědí, ţe jsou součástí experimentu a chovají se přirozeně.

Příkladem

terénního experimentu mohou být např. testování výrobku v domácnostech, pokusný nákup, testy při náhodných setkáních (obchody, veletrhy), testování prodejních oblastí. Patří sem trţní test, kterým zjišťujeme reakce spotřebitelů na nový produkt. Testovaný produkt se prodává ve vybraných prodejnách, kde se detailně sleduje vývoj jeho prodeje. Trţní test je však velmi časově i finančně

náročný.

Testovaná

území

musí

být

dostatečně

velká

(reprezentativnost výsledků) a chráněná před vlivy přicházejícími z jiných území. Navíc existuje riziko, ţe konkurence o novém produktu získá informace a svým marketingovým chováním (slevy) můţe výrazně ovlivnit výsledky testu. [7]

5.5 Vymezení souboru a jeho výběr Dalším krokem marketingového výzkumu po formulaci problému a stanovení cíle je vymezení základní jednotky, která nás s ohledem na dosaţení stanoveného cíle na výzkumu zajímá. Tato jednotka je nositelem vlastností, které jsou předmětem šetření. 34

Pokud je touto jednotkou osoba, zajímají nás takové vlastnosti jako spokojenost s výrobkem, ochota výrobek koupit, výše příjmu a mnoho jiných vlastností. Tyto vlastnosti mají charakter znaku kvalitativního (slovního) či kvantitativního (číselného). Rozdělení znaků je určující pro další techniky šetření a metody zpracování. Respondent nás nikdy nezajímá jako konkrétní osoba, ale jako zástupce určité společenské skupiny. Objektem výzkumu se můţe stát jakýkoli sociální útvar s řádně vymezenými základními časovými a prostorovými souřadnicemi. Jednotkami souboru tedy mohou být nejen jednotlivci (osoby), ale i skupiny (rodina, domácnost, pracovní skupina, organizační útvar, školní třída atd.). Soubor všech jednotek, shodně vymezených z hlediska účelu našeho šetření, se nazývá základní

soubor.

Poznáváme

jej

pomocí

vyčerpávajícího

nebo

naopak

nevyčerpávajícího šetření jeho jednotek. [1]

5.5.1 Vyčerpávající šetření Vyčerpávající šetření představuje zjišťování údajů od všech členů základního souboru. Vyuţíváme jej, pokud jsou známi všichni členové základního souboru, je-li jejich počet relativně malý nebo musíme-li tak postupovat (sčítání lidu, volební výsledky). Je finančně i časově náročné, zvlášť u velkých základních souborů. Jeho vypovídací hodnota tím, ţe podrobíme šetření kaţdou jednotku, nemusí být vţdy vyšší. [1]

5.5.2 Nevyčerpávající šetření Nevyčerpávající šetření (výběr) je častěji pouţívaným typem šetření, předpokládá se vyšetření pouze určitého vzorku jednotek. Šetření je zpravidla méně finančně i časově náročné. Nevýhodou je, ţe získané informace a vypočítané charakteristiky se vztahují pouze k výběrovému vzorku jednotek a je třeba dodatečně provádět jejich zobecnění na celý základní soubor. Toto zobecnění se děje pomocí metod statistické generalizace, jako

jsou

statistické

odhady

a

testování

statistických

hypotéz.

Příkladem

nevyčerpávajících šetření jsou různá výběrová šetření u zákazníků, sociologická šetření či experimenty. Nevyčerpávající šetření lze dále dělit na šetření o s vracením (kaţdá jednotka je po prošetření vrácena zpět do základního souboru a má šanci být opět předmětem šetření), o bez vracení (jednotka po prošetření tuto šanci jiţ nemá). [1]

35

5.5.2.1 Pravděpodobnostní výběr Pravděpodobnostní výběr zaručuje reprezentativnost výběru pomocí tzv. náhodného výběru. U těchto metod je kaţdé jednotce vzorku přiřazena známá pravděpodobnost výběru. Všichni respondenti mají stejnou šanci a pravděpodobnost být vybrání. Respondenti jsou vybíráni na základě náhody. Pravděpodobnostní výběr spočívá v následujícím postupu: o Definování výběrové jednotky (zákazník, domácnost, firma apod.). o Stanovení pravděpodobnosti zahrnutí jednotky do výběru (buď stejná pro všechny jednotky, nebo různá pro různé jednotky). o Uplatnění určité techniky výběru. Nejčastěji se pouţívá např. losování nebo generátoru náhodných čísel, výběr kaţdé n-té jednotky v seřazené řadě jednotek. Tyto techniky však vyţadují seřazení jednotek, coţ je někdy velmi náročná procedura. Jiná technika je pomocí nekorelovaného znaku, např. jestliţe sleduji příjmy domácností, vyberu domácnosti, jejichţ příjmení začíná určitým písmenem. Nepředpokládá se závislost mezi písmenem a příjmy, to znamená, ţe výběrem nedošlo k ovlivnění výsledků šetření. Nejjednodušší moţné uspořádání pravděpodobnostního výběru se nazývá prostý náhodný výběr. Je to přímý výběr se stejnými pravděpodobnosti prováděný buď s vracením jednotky či nikoliv. Ke sloţitějšímu uspořádání řadíme oblastní, skupinový či vícestupňový výběr. [1] 5.5.2.2 Záměrný výběr Záměrný výběr patří mezi výběry, jejichţ výsledky jsou částečně zobecnitelné. Oproti prostému náhodnému výběru má výhodu díky niţším nákladům a v technice provádění. Odpadá seřazování jednotek základního souboru podle určitého kritéria. Nevýhodou je, ţe vyţaduje velmi dobrou znalost základního souboru, aby byla zajištěna poţadovaná reprezentativnost vzorku, a není zde moţnost stanovit přesnost výsledků šetření pomocí statistických metod. [1] 5.5.2.3 Kvótní výběr Kvótní výběr spočívá v tom, ţe výběrem se snaţíme vytvořit dokonalou zmenšeninu základního souboru. Na základě znalosti struktury základního souboru určíme postup 36

výběru

jednotek.

Například

se

seznámíme

ze

statistických

údajů

se

sociodemografickými charakteristikami obyvatel určitého území a podle těchto charakteristik (jejich procentního zastoupení) sestavíme kvóty pro výběr tak, aby byla i ve vybraném souboru zachována proporčnost jednotlivých sociodemografických skupin. Při vlastním výběru postupujeme zpravidla tak, ţe nejprve stanovíme tzv. kontrolní znaky, významné pro charakteristiku souboru (např. věk, pohlaví, vzdělání, profese). Určíme číselné hodnoty výběrových kontrolních znaků, které musí být tazatelem dodrţeny (naplněny). Procentně vyjadřujeme podíl kontrolních znaků výběrového souboru na základě znalostí souboru základního. Ze statistického hlediska lze říci, ţe je výhodnější náhodný výběr, protoţe lépe zajišťuje statistickou reprezentativnost, ale v praxi není jednoduché jej realizovat. Ve výběrových souborech dochází alespoň zčásti k samovýběru. Při návštěvě domácností nenalezneme řadu respondentů doma, nebo odmítnou odpovědět. Jestliţe se procento odpovědí odmítnutých nebo nezastiţených pohybuje kolem 15 % aţ 20 %, pak je nutno podobně jako u ankety uvaţovat o nereprezentativnosti vzorku a hlavně o tom, proč a jací respondenti nám neodpověděli. V některých případech je vhodné realizovat náhodný výběr s kvótním dohledáváním. Jde o to, ţe po prvním náhodném výběru zkontrolujeme kontrolní znaky a na základě zjištěných rozdílů oproti základnímu souboru provedeme dohledávání záměrným kvótovým výběrem. I zde je nutné přijmout předpoklad, ţe rozdíl z prvního kroku nemusí být velký. Proto je často pro výzkumnou praxi doporučován postup pomocí kvótového výběru, přičemţ se dodrţují určité principy náhodnosti. [1] 5.5.2.4 Typologický výběr Pro typologický výběr se rozhodujeme, jestliţe je třeba pro výzkum analyzovat typické představitele některých skupin obyvatelstva. Tento postup přichází v úvahu při segmentaci trhu. Pro analýzu jednotlivých segmentů nelze zkoumat celý základní soubor, ale volí se typičtí představitelé jednotlivých skupin (např. ţeny – hospodyňky, důchodci, úspěšní mladí muţi atd.). V rámci výběru je také nutné zváţit, zda volíme stálý soubor respondentů (tzv. panel), nebo provedeme zvláštní výběr. Rozhodování je závislé na tom, na co klademe při výzkumu důraz.

37

Jako další záměrné výběry je moţné uvést: o Výběr vhodné příležitosti: výzkumník si vybírá snadno dosaţitelné jedince, od nichţ je moţné získat potřebné informace. o Výběr vhodného úsudku: výzkumník vyuţívá svého úsudku při výběru jedinců, u kterých je dobrá vyhlídka na přesnou informaci. Konečně je vhodné se v této souvislosti zmínit také o panelovém souboru. Jedná se o šetření, které je prováděno na stálém souboru respondentů. Jednotlivý panel tvoří respondenti, kteří jsou po určitou delší dobu sledováni. Panel je konstruován jako reprezentativní výběr a je periodicky šetřen vybranou technikou dotazování nebo pozorování. Panel by měl podávat informace o vývoji a změnách sledovaného jevu v čase. V závislosti na účelu šetření se panel vytváří buď na dobu přechodnou, nebo můţe být relativně stálého typu. Vytvoření dobrého panelu je náročná záleţitost. [1]

5.5.3 Velikost souboru Velikost vzorku představuje, kolik lidí by mělo být dotazováno. S rostoucím počtem bývají výsledky pochopitelně spolehlivější (při eliminování nevýběrových chyb). Důleţitější neţ vlastní rozsah je správný postup při sestavování výběrového vzorku. Na malém trhu je výhodnější dotazovat všechny členy základního souboru. Zpravidla však velikost výběrového vzorku odvozujeme od celkové velikosti zkoumaného souboru. Při určení výsledné velikosti vzorku dochází ke střetu několika odlišných zájmů. Ekonomický zájem sleduje náklady, a proto poţaduje vzorek co moţná nejmenší a tedy nejlevnější. Výzkumný zájem spojený s eliminací výběrových chyb ţádá vzorek co největší. V praxi se proto setkáme především s těmito koncepčně odlišnými přístupy: o Nákladový přístup: určení velikosti vzorku je zaloţeno na kalkulaci finančních a časových nákladů na zjištění odpovědí od jednoho respondenta. o Slepý odhad: při určení velikosti tímto přístupem vycházíme subjektivně z dosavadních zkušeností, z intuice, příp. dle tradice. o Statistický přístup: je nepřesnější. Velikost vzorku se stanoví pomocí statistických metod. V závislosti na typu pravděpodobnostního výběru se liší také způsob stanovení velikosti vzorku. Rozsah výběru závisí na variabilitě výskytu zkoumaného znaku v základním souboru, na poţadované míře přesnosti odhadu a koeficientu spolehlivosti. [7] 38

6 STATISTICKÁ TEORIE Statistické

metody získávání informací z dat

se vyuţívají v řadě oborů –

přírodovědných, lékařských, zemědělských, technických i hospodářských. Kromě toho se v průběhu času některé statistické disciplíny etablovaly jako samostatné vědy. Jako příklady z oblasti sociálně-hospodářské můţeme uvést např. demografii nebo ekonometrii. Pracovní postup statistiky spočívá v těchto krocích (etapách): o Zjišťování dat: základní klasifikace je rozdělení zjišťování na prostá pozorování a řízené experimenty a dále na úplná a neúplná zjišťování (viz předchozí kapitola). o Zpracování dat: základní statistickou metodou zpracování dat je třídění. Zpracování usnadňuje orientaci v datech a připravuje je pro analýzu. o Analýza dat: spočívá v měření určitých statistických vlastností dat jako např. úroveň, variabilita, závislost aj. prostřednictvím statistických charakteristik. o Prezentace výsledků: spočívá zejména v tabulkové a grafické podobě doplněné slovním komentářem pro potřeby objednatele statistického šetření. [8]

6.1 Statistická data Vlastnosti, které jsou aktuálním předmětem šetření, se v terminologii statistiky nazývají znaky. Jako příklady statistických znaků můţeme uvést např. počet obyvatel obce, počet členů domácnosti, věk, pohlaví nebo povolání respondenta. Znaků je mnoho typů, čemuţ také odpovídají velmi různorodá statistická data. Základem klasifikace je dělení znaků na číselné a slovní: o Číselné znaky: vykazují číselné hodnoty. Ve statistice tento typ dat převaţuje. Měřitelné (kardinální) znaky: jsou výsledkem měření. Hodnoty kardinálních znaků splňují relace větší, menší, rovno a kromě toho má pro některé z nich smysl určit rozdíl (o kolik), eventuálně i podíl (kolikrát) je jedna hodnota větší popř. menší neţ druhá. V této souvislosti se hovoří o intervalovém nebo poměrovém znaku. Pořadové (ordinální) znaky: vyjadřují stupeň výskytu nějaké vlastnosti. Splňují relace větší, menší nebo rovno. Pořadový znak získáme např. 39

očíslováním hodnot kardinálního znaku pořadovými čísly. Tím je ztracena informace o skutečných rozdílech mezi hodnotami. o Slovní (nominální, kategoriální) znaky: zařazují statistické jednotky do určitých kategorií. U těchto znaků se místo o hodnotách hovoří o obměnách, které nemají význam velikosti. Kategorie vyhovují pouze relaci rovno nebo nerovno. Jen výjimečně se můţeme setkat s nominálními znaky, které mají pořadový charakter (můţeme je objektivně seřadit). [8]

6.1.1 Chyby při zjišťování dat V průběhu terénního průzkumu mohou vzniknout chyby dvojího druhu: náhodné chyby, které ovlivňují přesnost prováděných závěrů o populaci a chyby systematické, které samotné závěry o populaci zkreslují. Variabilita zkoumané proměnné v populaci způsobuje, ţe prošetření jednoho výběrového souboru přinese jiné výsledky, neţ je tomu u jiného souboru. Statistika určená ze vzorku se zřídka shoduje s populačním parametrem – vzniká náhodná výběrová chyba. Zvyšováním rozsahu výběrového souboru lze dosáhnout sníţení výběrové chyby pod přijatelnou mez. V průzkumech prováděných dotazováním obyvatel však mohou být významným zdrojem zkreslení systematické nevýběrové chyby. Nevýběrové chyby mohou vznikat ve všech fázích sběru dat, jejich zdroje tkví především ve způsobu zjišťování údajů. Systematické zkreslení můţe vyvolat nesprávná představa o populaci, zejména v případě různých typů samovolných výběrů můţe být prováděno zobecňování a interpretace výsledků pro jinou populaci, neţ jak je tomu ve skutečnosti. Dále můţe systematické

zkreslení

informace

vzniknout

nereprezentativním

výběrem.

K minimalizaci této chyby lze přispět vhodnou předběţnou prezentací šetření, vhodně zvoleným časem, místem i způsobem zjišťování, výběrem a přípravou tazatelů, opakovanými pokusy o získání údajů jiným tazatelem apod. Nevýběrové chyby, na rozdíl od výběrových, mají se zvětšováním rozsahu výběru tendenci k růstu. Zvětšováním velikosti výběrového souboru nelze korigovat metodologický problém, který vznikl v průběhu sběru dat. Pečlivou přípravou terénního průzkumu je moţné předejít chybám systematickým, nebo alespoň minimalizovat

40

moţnosti jejich vzniku. Vzniku výběrové chyby zabránit nelze, vhodnou volbou rozsahu výběrového souboru však lze eliminovat její velikost na únosnou mez. [10]

6.2 Třídění a významné hodnoty Základní metodou zpracování dat je jejich třídění. Pokud lze v datovém souboru nalézt vektor variant, vede to k bodovému třídění. V opačném případě jde o náročnější intervalové třídění. Některé hodnoty uspořádaného datového souboru se vyznačují zvláštní polohou nebo jinou vlastností, jíţ stojí za to si povšimnout. Ty se nazývají významné hodnoty.

6.2.1 Bodové třídění Datovou řadu (datový vektor) označujeme x1, x2, …, xi, …, xn, kde index i souvisí s pořadím zjišťování a datový soubor je tudíţ neuspořádaný. Rozumným krokem je uspořádání datového vektoru (vzestupně nebo sestupně). Označme nyní vzestupně uspořádaný datový soubor x(1), x(2), …, x(i), …, x(n), pro který platí x1 = xmin, x(n) = xmax (nejmenší a největší hodnota). Pokud lze nalézt vektor x[1], x[2], …, x[i], …, x[k], pro který x[1] < x[2] < … < x[i] < … < x[k], přičemţ n > k, hovoříme o vektoru variant. Při bodovém třídění stačí nalézt vektor variant a pro kaţdou variantu zjistit počet jejich výskytů – absolutní četnost. Absolutní četnost i-té varianty označíme ni. Je zřejmě, ţe (kde n je rozsah souboru). Rozdělení četností při bodovém třídění si můţeme představit jako dvousloupcovou tabulku, jejíţ první sloupec tvoří prvky vektoru variant a druhý sloupec prvky vektoru četností. Rovnocennou prezentací rozdělení četností při bodovém třídění je grafické vyjádření pomocí úsečkového grafu v pravoúhlé souřadnicové soustavě. Vedle absolutních četností vyuţíváme při prezentaci rozdělení četností také: o Relativní četnosti pro i-tou variantu je její relativní četnost

; tyto

četnosti mohou být vyjadřovány také v %, pak se pracuje s hodnotami 100p, přičemţ

.

o Kumulativní četnosti (absolutní kn nebo relativní kp) vznikají kumulací (postupným načítáním) absolutních nebo relativních četností postupně za jednotlivé varianty. [8] 41

6.2.2 Intervalové třídění U některých znaků nemá smysl určovat vektor variant, neboť počet variant můţe být (v krajním případě) roven rozsahu souboru n. V tomto případě se provádí rozdělení datového souboru do třídících intervalů a hovoří se o intervalovém třídění. Základní zásady intervalového třídění jsou: o přiměřený počet k třídících intervalů, o jejich nesporné vymezení (nesmí se ani překrývat, ani „nedokrývat“), o konstantní šířka intervalu h (pokud to data dovolují), o moţnost otevřených krajních intervalů (pro zařazení extrémních hodnot), jejichţ šířka se také pro jednoduchost povaţuje za rovnu h. Při intervalovém třídění je vektor variant nahrazen vektorem středů intervalů. Rozdělení četností při intervalovém třídění je dvousloupcová tabulka, jejíţ první sloupec tvoří středy intervalů a druhý sloupec prvky vektoru četností. Rovnocennou moţností je prezentovat rozdělení četností při intervalovém třídění graficky pomocí sloupcového grafu (histogramu) v pravoúhlé souřadnicové soustavě. Při intervalovém třídění se vyuţívají rovněţ relativní četnosti pi a také absolutní a relativní kumulativní četnosti kni, kpi. [8]

6.2.3 Významné hodnoty V datové řadě (tříděné i netříděné) je vhodné povšimnout si některých hodnot, které v ní mají určité zvláštní postavení – významných hodnot. Mezi tyto významné hodnoty patří: o Extrémní hodnoty: v uspořádané řadě hodnoty x(1) = xmin; x(n) = xmax, tj. minimální a maximální hodnota. Vzdálenost těchto hodnot se nazývá variační rozpětí a označuje se symbolem R. o Typická hodnota: téţ modální hodnota (modus) představuje nejčastěji se vyskytující hodnotu (u netříděných dat a dat tříděných bodovým tříděním), u intervalového třídění za ni můţeme povaţovat střed intervalu s nejvyšší četností. Modální hodnota znaku X se označuje .

42

o Kvantily: tvoří celou soustavu významných hodnot, u nichţ si všímáme jejich polohy v uspořádané řadě hodnot. Hlavním kvantilem je tzv. medián, který rozděluje uspořádanou datovou řadu na dvě části se stejnou četností. Medián spolu s dalšími dvěma kvartily (dolním a horním kvartilem) rozděluje datovou řadu na čtyři části se stejnou četností. [8]

6.3 Měření a charakteristiky úrovně Rozdělení četností poskytuje sice uţitečné informace a přehled o zkoumaném statistickém souboru, ale popisování a porovnávání souborů pouze pomocí tabulek rozdělení četností by bylo velmi pracné. Proto se snaţíme shrnout informaci obsaţenou v zjištěných údajích o statistickém znaku a vyjádřit ji v koncentrované formě pomocí určitých charakteristik, které by nám pomohly popsat základní rysy zkoumaného jevu. Při popisu statistických souborů nás zajímá především úroveň (poloha) rozdělení četností a variabilita rozdělení. Méně často se zaměřujeme na dvě další vlastnosti – šikmost (asymetrii) a špičatost (exces) rozdělení. [8]

6.3.1 Úroveň a její měření Za základní vlastnost rozdělení lze povaţovat jeho úroveň. Měří se pomocí různých druhů středních hodnot, coţ jsou jednoduché číselné charakteristiky, pomocí kterých můţeme nahradit a zobecnit hodnoty souboru. Počítají-li se střední hodnoty ze všech jednotek statistického souboru, nazývají se průměry. Nejdůleţitější jsou průměr aritmetický, harmonický, geometrický a kvadratický. Do druhé skupiny můţeme zařadit ty střední hodnoty, které jsou zaloţeny pouze na některých vybraných hodnotách souboru. Nejdůleţitější z nich jsou medián (prostřední hodnota) a modus (typická hodnota). [8]

6.3.2 Průměry jako charakteristiky úrovně Zcela převaţujícím druhem průměru, který má uplatnění při řešení téměř všech úloh statistiky, je aritmetický průměr. Ze zjištěných hodnot x1, x2, …, xn (které nejsou uspořádány), kde n je celkový počet pozorování, lze prostý aritmetický průměr vypočítat jako:

43

Jsou-li zjištěné hodnoty statistického znaku uspořádány do tabulky rozdělení četností, počítáme váţený aritmetický průměr, kde četnosti n1, n2, …, nk udávají váhu (důleţitost), která je přisuzována jednotlivým variantám znaku x1, x2, …, xk:

Máme-li n hodnot x1, x2, …, xi, je harmonický průměr z těchto hodnot definován jako podíl počtu pozorování a součtu převrácených hodnot. Prostý harmonický průměr spočítáme jako:

Máme- li údaje jiţ setříděny do tabulky rozdělení četností, počítáme váţený harmonický průměr:

Dalším typem průměru je geometrický průměr. Máme-li n x1, x2, …, xn, je prostý geometrický průměr definován jako n-tá odmocnina součinu:

Podobně jako v předchozích případech lze zapsat i vzorec váţeného geometrického průměru: ,

kde

[8]

6.4 Měření a charakteristiky variability 6.4.1 Variabilita a její měření Někdy se můţeme setkat se situací, ţe rozdělení četností budou mít shodnou polohu, ale přesto se od sebe budou výrazně lišit. Měření variability má význam při posuzování vypovídací schopnosti aritmetického průměru. Obecně je moţné říci, ţe vypovídací schopnost aritmetického průměru je tím větší, čím je variabilita sledovaného znaku 44

menší. Naopak vypovídací schopnost aritmetického průměru je tím menší, čím sledovaný statistický znak má větší variabilitu. Význam měření variability se však neomezuje jen na posouzení vypovídacích schopností středních hodnot. Protoţe rozšiřují informace o statistickém souboru, setkáme se s nimi v téměř všech oblastech statistiky. [5] Nejprimitivnějším pojetím variability je její chápání jako rozpětí hodnot souboru. V této souvislosti se pouţívá k měření variability variačního rozpětí R = xmax – xmin nebo rozpětí kvartilů Q = x0,75 – x0, 25. V obou případech jde o nepříliš důleţité charakteristiky zaloţené na významných hodnotách. Dalším z moţností pojetí variability je její chápání ve smyslu vzájemné rozdílnosti hodnot ve dvojicích. Princip výpočtu této skupiny charakteristik spočívá ve vytvoření všech moţných dvojic údajů, stanovení diferencí (rozdílů hodnot ve dvojicích) a výpočtu průměrné diference, která se vyjadřuje jako aritmetický průměr jejich čtverců (střední kvadratická diference). Výpočet diferencí je vzhledem ke značnému počtu všech moţných dvojic poměrně pracný a tyto charakteristiky nemají nikterak mimořádný význam. Největší význam a praktické pouţití mají charakteristiky zaloţené na chápání variability jako rozdílnosti hodnot souboru od nějaké konstanty, zpravidla charakteristiky úrovně (konkrétně aritmetického průměru nebo mediánu). Tyto rozdíly nazýváme odchylky. Podobně jako u diferencí je třeba při výpočtu průměrné odchylky vycházet z absolutních hodnot nebo čtverců těchto odchylek. Všechny tyto skupiny charakteristik variability mají společné to, ţe jde o rozměrné míry variability. Tyto charakteristiky neumoţňují srovnávat variabilitu znaků udaných v různých

nepřevoditelných

měrných

jednotkách

a

mohou

vést

k různým

nedorozuměním. Statistika proto dává přednost bezrozměrným charakteristikám. [8]

6.4.2 Rozptyl a odvozené charakteristiky Rozptyl je definován jako průměrná čtvercová odchylka kolem aritmetického průměru. Je zároveň nejmenší průměrnou čtvercovou odchylkou. Rozptyl má mezi všemi charakteristikami variability zcela výjimečné postavení, má řadu unikátních vlastností a je v celé řadě statistických úvah nepostradatelný a nenahraditelný ţádnou jinou charakteristikou. 45

Rozptyl (také variance, zkratka var) statistického znaku X je v prosté a váţené formě definován jako , kde n v prvním případě je rozsah souboru a k ve druhém je počet intervalů. Jednou z pozoruhodných vlastností rozptylu je to, ţe měří variabilitu současně jak ve smyslu odchylek, tak současně i ve smyslu diferencí. Druhá odmocnina rozptylu

se nazývá směrodatná odchylka. Je

kvadratickým průměrem odchylek (xi - ). Zatímco rozptyl je udán ve čtverci měrné jednotky znaku, jehoţ variabilitu měříme, směrodatná odchylka je vyjádřena přímo v těchto jednotkách, neboť je druhou odmocninou průměrného čtverce. Bezrozměrnou charakteristikou variability je směrodatná odchylka v „relativním vyjádření“

(pro

≠ 0), nazývaná variační koeficient. Chceme-li vyjádřit

variabilitu znaku v procentech, pracujeme s charakteristikou 100vx. Variační koeficient je vhodnější pouţívat, jsou-li hodnoty xi > 0. Variační koeficient můţeme pouţít ke srovnávání variability datových souborů, jejichţ znaky jsou vyjádřeny v různých vzájemně nepřevoditelných měrných jednotkách nebo souborů s velmi rozdílnou úrovní, u nichţ nelze provést srovnání pomocí rozptylu nebo směrodatné odchylky. [4, 8]

6.5 Statistické závislosti V exaktních vědách se pod pojmem závislost dvou veličin rozumí situace, kdy je moţno vztah mezi jejich hodnotami vyjádřit pomocí pevného pravidla, které určité hodnotě jedné z veličin jednoznačně přiřazuje hodnotu veličiny druhé. Toto pravidlo se nazývá funkce a závislost popsaného typu se nazývá pevnou, funkční nebo také deterministickou závislostí. Tato závislost můţe být vyjádřena vzorcem, graficky nebo tabulkou hodnot příslušné funkce. Statistika se ovšem zabývá závislostmi jiného typu, takovými, kdy prozkoumání kaţdého dalšího případu přinese zpřesnění poznatků o závislosti, která se navenek projevuje pouze jako určitá tendence, rozpoznatelná tím průkazněji, čím větší je počet prozkoumaných případů, které se však mohou individuálně výrazně lišit. Závislosti 46

tohoto typu se nazývají volné, statistické nebo také stochastické a právě tyto jsou předmětem zájmu statistiky. Základním rozdílem mezi závislostmi v oblasti přírodních a společenských věd je velmi rozdílný prostor a podmínky pro realizaci experimentů. Sloţitost okolností spojených s pozorováním stochastických závislostí je důvodem, proč vedle skutečných závislostí mohou být někdy pozorovány i závislosti zdánlivé. Za zdánlivou závislostí můţe stát někdy malý počet pozorování, jindy je způsobena neobratností v práci s daty. Zcela specifickým problémem je závislost, která vyplyne při zkoumání dvojice veličin v časové řadě. Skutečné závislosti nazýváme také příčinnými (kauzálními) závislostmi a vysvětlujeme je tak, ţe vţdy jedna z obou veličin vystupuje jako příčina a druhá jako účinek. [9]

6.5.1 Klasifikace statistických závislostí Lze-li u příčinné závislosti jednoznačně pojmenovat příčinu a účinek, jedná se o závislost jednostrannou. Nelze-li naproti tomu u příčinné závislosti příčinu a účinek jednoznačně pojmenovat, hovoří se o závislosti oboustranné. U jednostranné závislosti se o příčině hovoří jako o nezávisle proměnném znaku, který zpravidla označíme symbolem X a o účinku jako závisle proměnném znaku neboli o závisle proměnné Y. Závislost, ve které vystupuje jedna příčina a jeden účinek, se nazývá závislostí jednoduchou, jinak téţ párovou. Závislost, v níţ více příčin vyvolává společně jeden účinek, se nazývá mnohonásobná či vícenásobná závislost. Základním nástrojem grafické prezentace číselných dat při zkoumání závislostí je korelační (téţ bodový nebo tečkový) diagram. Jde o jednoduchý rovinný graf, v němţ je v pravoúhlé souřadnicové soustavě kaţdý případ reprezentován bodem v rovině. „Mračno“ bodů odpovídajících jednotlivým pozorováním tvoří pak tzv. korelační pole. Tvar korelačního pole vypovídá o průběhu a síle závislosti. Kromě toho můţe pomoci identifikovat různé defekty v datech, kterými můţe být např. přítomnost vlivných bodů, heterogenita nebo homogenita dat. [9]

47

6.5.2 Analýza slovních znaků Statistika se zabývá především kvantitativními, neboli číselně vyjádřenými znaky, přesto se můţeme setkat i se slovními znaky – odpovědi v dotazníkových šetřeních mívají často právě charakter obměn slovních (kategoriálních) znaků. Slovní znaky dělíme na znaky alternativní (dichotomické, binární, dvojné), které nabývají zásadně dvou obměn, a znaky mnoţné, které nabývají více neţ dvou obměn. V souvislosti s kombinačním

tříděním

dvojice

slovních znaků

jsme

poznali

kontingenční tabulku (je-li alespoň jeden z obou znaků znakem moţným) a asociační tabulku (pro dva alternativní znaky). Absolutní, relativní, případně součtové četnosti jsou vedle slovně vyjádřených obměn jedinou informací číselného charakteru, kterou máme v souvislosti se slovními znaky k dispozici. Proto je také analýza slovních znaků často zaloţena na různých operacích s četnostmi. Z toho vyplývá, ţe pro měření statistických vlastností slovních znaků přichází v úvahu především charakteristiky zaloţené na četnostech. Úroveň slovních znaků můţe být proto vyjádřena především pomocí typické hodnoty (modu). K měření úrovně slovních znaků, u nichţ lze stanovit objektivní pořadí jejich obměn, by bylo moţno vyuţít prostřední hodnoty – mediánu. Proměnlivost slovních znaků (na rozdíl od pojmu variabilita, který se pouţívá v souvislosti s číselnými znaky) se nazývá mutabilita. K jejímu měření lze pouţít např. koeficientu mutability:

Tento koeficient nabývá hodnoty od nuly do jedné v případě, je-li n = k, tj. kdy počet moţných obměn znaku je roven rozsahu souboru. Při posuzování mutability slovního znaku je třeba si uvědomit, ţe ta je tím menší, čím více se četnosti jednotlivých obměn vzájemně liší (nejmenší mutabilitu vykazuje znak, jehoţ všechny případy jsou soustředěny u jedné obměny). [9]

48

6.5.3 Analýza kontingenční tabulky Kontingenční tabulka vzniká kombinačním tříděním podle dvou slovních znaků, z nichţ alespoň jeden je znakem mnoţným. Znak, jehoţ podmíněná rozdělení četností jsou v jednotlivých sloupcích kontingenční tabulky, označíme symbolem A. Tento znak nabývá obměn a1, a2,…, ai, …, ar, kde r je počet řádků kontingenční tabulky. Znak B, jehoţ podmíněná rozdělení četností jsou v řádcích kontingenční tabulky, nabývá obměn b1, b2,…, bj,…, bs, kde s je počet sloupců kontingenční tabulky (řádkovým indexem je index i, sloupcovým indexem je index j). Nepodmíněné četnosti znaku A v posledním sloupci tabulky označíme symbolem ni a nepodmíněné četnosti znaku B v posledním řádku tabulky nj. Součet posledního řádku i sloupce tabulky je rozsah souboru n. Podmíněné četnosti v jednotlivých políčkách kontingenční tabulky označíme nij (pro i = 1,2,…, r, j = 1,2,…,s). Analýza kontingenční tabulky je zaloţena na tom, ţe pro kaţdé políčko tabulky lze stanovit četnost, která by zde byla v případě, ţe znaky A, B by byly nezávislé. Tuto četnost nazveme četností vypočtenou a stanovíme ji podle vztahu:

Vypočtená četnost n´ij na rozdíl od pozorované četnosti nij můţe nabývat i jiných neţ celočíselných hodnot. Z povahy vypočtené četnosti vyplývá, ţe závislost slovních znaků v kontingenční tabulce je tím vyšší, čím rozdílnější jsou pozorované a vypočtené četnosti. Charakteristikou, která měří tuto rozdílnost pozorovaných a vypočtených četností souhrnně za celou tabulku, je čtvercová kontingence χ2, která je definována jako:

kde dvojitý symbol sumace znamená součet přes všechny řádky a zároveň přes všechny sloupce tabulky. Čtvercová kontingence nabývá hodnoty od nuly (kdy všechny pozorované a vypočtené četnosti nabývají stejné hodnoty), která signalizuje nezávislost znaku A, B, po určitou maximální hodnotu, která je tím větší, čím větší je rozsah souboru a čím větší jsou rozměry kontingenční tabulky. Čtvercová kontingence je tedy 49

charakteristikou intenzity závislosti v kontingenční tabulce, ovšem ne příliš dokonalou charakteristikou, neboť kromě stupně závislosti zkoumaných znaků závisí ještě na dalších činitelích (rozsah souboru, rozměry kontingenční tabulky). Vliv rozsahu souboru lze odstranit stanovením tzv. průměrné čtvercové kontingence

, která

však neřeší vliv různé velikosti kontingenční tabulky. Snahou je proto přejít na charakteristiky intenzity závislosti, které by byly od tohoto vlivu oproštěny. Těmito charakteristikami jsou tzv. koeficienty kontingence. Pearsonův koeficient kontingence je definován jako

a nabývá hodnot z intervalu 0 ≤ P < 1. Je však zřejmé, ţe hodnoty jedna nemůţe nikdy dosáhnout (čitatel je vţdy menší neţ jmenovatel) a jeho maximální moţná hodnota je případ od případu různá. Čuprovův koeficient kontingence

nabývá hodnoty od nuly do jedné pouze pro čtvercové kontingenční tabulky, pro které r = s. V jiných případech pro něj platí totéţ, co pro Pearsonův koeficient. Cramérův koeficient kontingence

Jeţ nabývá hodnoty 0 ≤ C ≤ 1, bez ohledu na rozměry kontingenční tabulky. Zápis ve jmenovateli zlomků udává, ţe pro výpočet vezmeme v úvahu menší z čísel udávající počet sloupců nebo řádků zmenšených o jedna. V případě kontingenční tabulky má smysl hovořit o intenzitě závislosti, ne jiţ o jejím průběhu. To proto, ţe pořadí obměn znaku v řádcích a ve sloupcích tabulky můţe být (aţ na výjimky) v podstatě libovolné. [5] 50

7 VLASTNÍ PRÁCE V této části se zaměřím na interpretaci zpracovaných dat, která jsem získala pomocí marketingového dotazníku. V přílohách naleznete celý dotazník čítající 22 otázek, tabulky rozdělení četností a kombinační třídění.

7.1 Interpretace výsledků dotazníkového šetření Data pro marketingový výzkum jsem získala prostřednictvím dotazníku, umístěného na internetových stránkách. Odkaz na tento dotazník byl dále formou e-mailu a publikováním na sociálních sítích adresován obyvatelům města Třebíče a okolí, kteří se účastní kulturního ţivota v Třebíči. Respondenti mohli v případě zájmu odkaz na dotazník dále šířit mezi své přátele a známé, čehoţ několik z nich vyuţilo. Touto formou jsem obdrţela odpovědi od 107 respondentů. Velmi mě překvapil zájem respondentů o dané téma. Jiţ několik hodin po zveřejnění zodpovědělo dotazník velké mnoţství dotazovaných, během prvních dvou dnů to byla více jak polovina celkového počtu respondentů. Zde se mi potvrdilo, ţe elektronické dotazování má minimální náklady a je velmi rychlou technikou získávání dat. V praktické části mé bakalářské práce budu interpretovat výsledky tohoto dotazníku. Okomentované výsledky jsou pro větší názornost doplněny grafickým znázorněním. Na úvod se zaměřím na identifikační otázky, jejichţ výsledky umoţní lepší orientaci při interpretaci výsledků výzkumu. Pokračovat budu interpretací dalších otázek a jejich výsledků a to v pořadí, v jakém byly pokládány respondentům. Většinu respondentů tvořily ţeny – konkrétně se výzkumu účastnilo 67 ţen a 40 muţů. Graf 1: Pohlaví respondentů

37%

Ţena 63%

Muţ

51

Celých 93 % respondentů se nachází ve věkové hranici 16 – 30 let, zbylých 7 % respondentů spadá do hranice 31 – 45 let. Na toto věkové rozloţení mělo zřejmě vliv zveřejnění dotazníku na internetu, konkrétně na sociálních sítích, které v převáţné většině vyuţívají mladí lidé. Dotazníku se nezúčastnil nikdo mladší 16 let či starší 45 let. Tím došlo k jisté nereprezentativnosti vzorku respondentů. Získala jsem však informace od specifické skupiny respondentů, na kterou se mohu dále zaměřit. Jsou to mladí lidé do 30 let, kteří se významnou měrou účastní kulturního ţivota v Třebíči. Graf 2: Věk respondentů

7%

16 - 30 31 - 45 93%

Nejvyšší dosaţené vzdělání většiny respondentů je středoškolské (včetně vyučení) s maturitou. Tuto moţnost splňuje 68 %. Následuje základní vzdělání (11 %), středoškolské (včetně vyučení) bez maturity (10 %), vysokoškolské (10 %) a vyšší odborná škola (1 %). Nejvyšší dosaţené vzdělání můţe být ovlivněno věkem respondentů – někteří z nich ještě stále studují. Graf 3: Nejvyšší dosažené vzdělání respondentů

1%

Středoškolské (včetně vyučení) s maturitou

10%

Základní 10% Středoškolské (včetně vyučení) bez maturity

11% 68%

Vysokoškolské Vyšší odborná škola

52

V souvislosti s charakteristikou dotazovaných jsem se zajímala i o to, jestli jsou nějak aktivně zapojeni do kulturního ţivota v Třebíči. Cílem bylo zjistit, jestli se mého dotazníku zúčastnili např. umělci, majitelé kulturních organizací a lidé, kteří pracují nebo pracovali v oblasti kultury (PR, marketing, produkce, propagace). Tuto moţnost splňuje 27 % dotázaných. Graf 4: Pracujete nebo pracovali jste někdy v oblasti kultury (umělec, majitel kulturního zařízení, produkce, propagace, PR, marketing apod.)?

27% Ne Ano 73%

Nyní se zaměřím na jednotlivé otázky podle pořadí v dotazníku. První otázka zjišťuje, jaké typy kulturních akcí dotazovaní preferují. Nejoblíbenějším druhem kulturního vyţití jsou v Třebíči koncerty (46 %), následované festivaly (22 %). V ţebříčku oblíbenosti následuje kino (9 %), plesy (8 %), divadlo (6 %), diskotéky (4 %). Jako jiné preferované druhy kulturního vyţití, neţ ty uvedené v nabídce, uvedli tři respondenti hokejové zápasy (3 %). Nejméně preferovaným typem kulturních akcí jsou výstavy (2 %). Přednášky a workshopy, které byly mezi nabízenými odpověďmi, nepreferuje nikdo z dotázaných. Graf 5: Z kulturního vyžití preferujete

4%

3% 2% Koncerty

6%

Festivaly Kino

8% 46%

9%

Plesy Divadlo Diskotéky

22%

Hokejové zápasy Výstavy

53

Další, poměrně zásadní otázka, souvisela se spokojeností dotázaných s nabídkou kulturních akcí v Třebíči. Výsledky jsou vyrovnané – 56 respondentů je s nabídkou spokojeno, 51 není. Pro respondenty nespokojené s kulturní nabídkou v Třebíči byla určena další, volná otázka, která se ptala na to, co v nabízeném kulturním programu postrádají. Nejčastějším poţadavkem je větší výběr kulturních akcí, rozmanitější a pestřejší nabídka a také více kvalitních koncertů (coţ souvisí s jejich oblibou). Respondenti by dále uvítali nové nápady, více hudebních klubů, kvalitnější nabídku kina, více divadelních představení, více podniků různého zaměření, větší kvalitu, ale třeba i workshopy. Graf 6: Vyhovuje Vám kulturní program nabízený v Třebíči?

Ano

48%

Ne

52%

Graf 7: Pokud ne, co v něm postrádáte?

2% 4%

4%

6%

25%

Větší výběr, rozmanitost a pestrost nabídky Více kvalitních hudebních koncertů Nápady, novinky Více hudebních klubů

6%

Kvalitnější nabídku kina 14%

25% 14%

Více divadelních představení Více podniků Kvalitu Workshopy

54

Z následující otázky vyplynulo, ţe dotázaní ţijí aktivním kulturním ţivotem – 46 % respondentů se vydává za kulturou dvakrát a víckrát za měsíc, 22 % jednou a víckrát týdně, 17 % několikrát do roka, 13 % jednou za měsíc a pouhé 2 % se za kulturou vydávají výjimečně. Graf 8: Jak často se vydáváte za kulturou? 2% Dvakrát a víckrát za měsíc

13%

Jednou a víckrát týdně 46%

17%

Několikrát do roka Jednou za měsíc Výjimečně

22%

Kulturně se v Třebíči vyţívá 54 % respondentů, zatímco 46 % jezdí raději do větších měst. Pokud není kulturní akce v docházkové vzdálenosti, dopravuje se 54 % dotázaných automobilem, 33 % vlakem nebo autobusem, 11 % volí taxi a 2 % se dopravují na kole. Převáţná většina respondentů neváhá na kulturní akci cestovat, 63 % dotázaných je ochotno cestovat i více neţ 60 km. Graf 9: Vyžíváte se kulturně v Třebíči nebo dojíždíte za kulturou do větších měst?

46%

Spíše v Třebíči 54%

Jezdím do větších měst

55

Graf 10: Pokud kulturní akce není v docházkové vzdálenosti, kterou z variant dopravy nejčastěji používáte? 2% 11% Automobil Vlak, autobus 54%

33%

Taxi Kolo

Graf 11: Jak daleko jste ochotni na kulturní akci cestovat?

17% Více neţ 60 km 31 - 60 km

20% 63%

11 - 30 km

Propagace kulturních akcí je velmi důleţitým aspektem. 72 % dotázaných se o konání kulturních akcí informuje na internetu, 18 % od známých a 10 % na plakátech a v tisku. Polovina dotázaných je toho názoru, ţe jsou kulturní akce v Třebíči propagovány dostatečně, 34 % nesouhlasí a 16 % neví. Graf 12: Kde se nejčastěji informujete o konání kulturních akcí?

10% Na internetu

18%

Od známých 72%

Na plakátech, v tisku

56

Graf 13: Myslíte si, že jsou kulturní akce v Třebíči dostatečně propagovány (plakáty, inzerce, internet atd.)?

16% Ano 50% 34%

Ne Nevím

Co se finančních otázek týče, 39 % respondentů utratí měsíčně za kulturní akce 501 – 1000 Kč, 28 % dotázaných 1001 – 2000 Kč, 26 % utratí měsíčně do 500 Kč a 7 % dotázaných utratí více jak 2000 Kč za měsíc. Většina respondentů (81 %) vyuţívá moţnost koupit si lístky v předprodeji, a to především kvůli výhodnější ceně. 38 % dotázaných sdílí názor, ţe by vstupenky v předprodeji měly být o 11 – 20 % levnější neţ na místě, 32 % respondentů by v předprodeji uvítali o 21 – 30 % levnější lístky neţ na místě. Graf 14: Kolik Kč utratíte za kulturní vyžití měsíčně (vstupné, doprava, občerstvení)?

7%

39%

26%

501 - 1000 Kč 1001 - 2000 Kč Do 500 Kč Více jak 2000 Kč

28%

57

Graf 15: Pokud využíváte možnosti koupit si lístky v předprodeji, proč?

4%

Výhodnější cena 36%

Chci mít jistotu, ţe se na mě dostane Chci mít lístek doma dřív

60%

Graf 16: Pokud stojí lístek na kulturní akci 200 Kč, o kolik procent by podle Vás měl být levnější v předprodeji?

8% 10% 38% 12%

11 - 20 % 21 - 30 % 31 - 40 % 5 - 10 % 41 - 50 %

32%

Více jak polovina dotázaných (53 %) pije ráda na kulturních akcích pivo. To můţe souviset i s výsledky následující otázky – Třebíčské slavnosti piva se s 41 odpověďmi staly třetí nejnavštěvovanější akcí v Třebíči. Na prvním místě se s 53 odpověďmi umístil festival Zámostí, následovaný Středověkými slavnostmi, které pravidelně navštěvuje 44 dotázaných. Mezi pravidelně navštěvované akce, které nebyly uvedeny v nabídce, zařadilo 11 respondentů kino, dále se v dotazníku objevil například ples Sypejte ptáčkům, malý festival Vítání jara nebo akce pořádané v hudebním klubu „B“.

58

Graf 17: Co nejraději na kulturních akcích pijete?

6%

6%

Pivo

Míchané koktejly

10%

Nealko 12%

Víno

53%

Destiláty 13%

Jiné

Graf 18: Jaké kulturní akce pořádané v Třebíči navštěvujete pravidelně? (Můžete zaškrtnout více možností)

60 50

53 44

41

40 30 20 10

22 16 11

10

8

5

4

3

3

3

2

2

0

Jelikoţ je mnoho pravidelně pořádaných akcí v Třebíči hudebního rázu, zeptala jsem se i na preferovaný hudební styl respondentů. 42 % dotázaných upřednostňuje rock, metal nebo punk, 17 % si rádo poslechne pop a folk, 14 % reggae a ska. 11 % dotázaných nemá vyhraněný hudební styl. Mezi dalšími oblíbenými hudebními ţánry se objevil např. drum and bass a techno, jazz, taneční hudba, hip hop nebo klasická hudba.

59

Graf 19: Jaký styl hudby preferujete? 2% 4%

1% 1%

Rock, metal, punk Pop, folk

8%

Reggae, ska 42%

11%

Od kaţdého něco Drum and bass, techno Jazz Taneční hudba

14%

Hip hop 17%

Klasická hudba

7.2 Analýza závislostí Při analýze závislostí jsem vyuţila statistický program Unistat ver. 5.6, pomocí kterého jsem vyhodnotila výsledky vzájemných vztahů vţdy mezi dvěma odpověďmi. Z dotazníkového šetření vyplynulo několik moţností vzájemných závislostí, rozhodla jsem se uvést ty nejdůleţitější. Logickou závislost můţeme pozorovat například mezi otázkou č. 2 – vyhovuje Vám kulturní program nabízený v Třebíči a otázkou č. 5. – vyţíváte se kulturně v Třebíči nebo raději dojíţdíte za kulturou do větších měst? Z výsledků vyplývá, ţe lidé, kterým nabídka kulturního programu vyhovuje, se kulturně vyţívají spíše v Třebíči, naopak nespokojení respondenti raději dojíţdí za kulturou do větších měst. Na ose x je zobrazen počet respondentů (v %), na ose y je znázorněno, jestli jsou či nejsou spokojení s kulturním programem v Třebíči. Z grafu vyplývá, ţe 71 % respondentů, kteří jsou spokojeni s kulturním programem v Třebíči, se kulturně vyţívají spíše v Třebíči. Naopak 31 % respondentů nespokojených s kulturní nabídkou v Třebíči jezdí raději do větších měst.

60

Graf 20: Závislost mezi spokojeností s kulturním programem nabízeným v Třebíči a dojížděním za kulturou do větších měst.

Ne

Jezdím do větších měst Spíše v Třebíči Ano

0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00%

Další závislost jsem objevila mezi pohlavím a spokojeností s kulturním programem v Třebíči. Ţenám nabízený program vyhovuje, zatímco muţům spíše ne. Konkrétně 60 % všech dotázaných ţen nabízený program vyhovuje a naopak 60 % všech dotázaných muţů kulturní program nevyhovuje, jak můţeme vysledovat z grafu. Na ose x je znázorněno procentuální zastoupení všech dotázaných ţen a muţů (kvůli lepší přehlednosti a srovnatelnosti), na ose y je spokojenost popř. nespokojenost s kulturním programem nabízeným v Třebíči. Graf 21: Závislost mezi spokojeností s kulturním programem v Třebíči a pohlavím.

Ne

Ţena Muţ Ano

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00% 120,00%

61

Závislost můţeme sledovat i mezi pohlavím a mnoţstvím peněz, které respondenti utratí za kulturní vyţití měsíčně. Z výsledků vyplývá, ţe ţeny utratí měsíčně menší částky neţ muţi. Graf je opět kvůli srovnatelnosti znázorněn pro součet řádků kombinačního třídění, tj. pro všechny dotázané ţeny (celkem 100 %) a pro všechny dotázané muţe (celkem 100 %) na ose x. Konkrétní tabulky, ze kterých jsem vycházela při tvorbě grafů, můţete najít v příloze č. 3. Graf 22: Závislost mezi pohlavím a objemem utracených Kč za kulturní vyžití měsíčně.

Muţ

1001 - 2000 Kč 501 - 1000 Kč Do 500 Kč Více neţ 2000 Kč

Ţena

0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00%120,00%

Silnější závislost však vznikla mezi otázkou č. 4 – jak často se vydáváte za kulturou a otázkou č. 10 – kolik Kč utratíte za kulturní vyţití měsíčně. Lze vypozorovat, ţe lidé, kteří se vydávají za kulturou několikrát do roka, nebo výjimečně, mají menší měsíční finanční náklady na kulturu, neţ lidé, kteří se za kulturou vydávají častěji. Z grafu např. vyplývá, ţe více neţ 2000 Kč na kulturní vyţití měsíčně utrácí pouze ti dotázání, kteří se za kulturou vydávají často – jednou a víckrát týdně, popř. dvakrát a víckrát za měsíc. Naopak u dotázaných, kteří se za kulturou vydávají několikrát do roka nebo výjimečně, tvoří měsíční náklady na kulturní vyţití měsíčně nízké částky – převáţně do 500 Kč měsíčně. Na ose x je znázorněn počet všech respondentů (v %), na ose y jak často se vydávají za kulturou.

62

Graf 23: Závislost mezi pravidelností navštěvování kulturních akcí a objemem utracených peněz za kulturní vyžití měsíčně.

Výjimečně Několikrát do roka

1001 - 2000 Kč

Jednou za měsíc

501 - 1000 Kč

Do 500 Kč

Jednou a víckrát týdně

Více neţ 2000 Kč

Dvakrát a víckrát za měsíc 0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00%

Další závislost vznikla mezi nejvyšším dosaţeným vzděláním respondentů a preferovaným stylem hudby. 43 % respondentů se středoškolským vzděláním rádo poslouchá rock, metal a punk. 46 % dotazovaných s vysokoškolským vzděláním také preferuje rock metal a punk, mnoho z nich ale rádo poslouchá pop a folk, popřípadě nemají vyhraněný hudební styl. Lidé se základním vzděláním mají v oblibě rock, metal a punk, nebo nemají vyhraněný styl. Individuálním případem je jeden respondent s ukončenou vyšší odbornou školou, který má jako jediný ze všech respondentů v oblibě klasickou hudbu. Graf 24: Závislost mezi nejvyšším dosaženým vzděláním a preferovaným stylem hudby.

Taneční Rock, metal, punk Reggae, ska Pop, folk Od kaţdého něco Klasic-ká hudba Jazz Hip hop Drum and bass, techno 0,00% 5,00% 10,00% 15,00% 20,00% 25,00% 30,00% 35,00% 40,00% 45,00%

Středoškolské

Vysokoškolské

Vyšší odborná škola

Základní

63

Závislost je i mezi preferovaným druhem akcí a oblíbeným hudebním stylem. Například taneční hudbu preferují pouze respondenti, kteří navštěvují diskotéky. Lidé s nevyhraněným hudebním vkusem preferují festivaly. Lidé, kteří navštěvují divadlo, mají v oblibě pop a folk. Respondenti, kteří poslouchají jazz, preferují pouze koncerty atd. Graf 25: Závislost mezi preferovaným druhem kulturních akcí a preferovaným stylem hudby.

Taneční Rock, metal, punk Reggae, ska Pop, folk Od kaţdého něco Klasic-ká hudba Jazz Hip hop Drum and bass, techno 0,00% 5,00% 10,00% 15,00% 20,00% 25,00% 30,00% 35,00% 40,00% 45,00%

Diskotéky

Divadlo Festivaly

Hokejové zápasy

Kino Koncerty Plesy

Výstavy

64

8 ZÁVĚR Svou bakalářskou práci jsem zaměřila na zpracování výzkumu, který se týkal kulturního ţivota v Třebíči. Cílem mé bakalářské práce bylo zjistit názory a preference obyvatel Třebíče a okolí, týkající se jejich kulturního vyţití a také zjistit případné nedostatky v této oblasti. Zaměřila jsem se na kritéria, která jsou pro respondenty důleţitá při návštěvě kulturní akce, aby odpovídala jejich poţadavkům. Dotazníkového šetření se zúčastnilo 107 respondentů, kteří odpovídali na 22 otázek v dotazníku. Výsledky tohoto dotazníku mohou být určující pro majitele a provozovatele kulturních organizací a akcí. Podle výsledků dotazníku mohou zlepšovat svoji nabídku a servis tak, aby vyhovovala co nejvíce obyvatelům města, kteří se zde kulturně vyţívají. Respondenti uvedli, s čím nejsou spokojeni a co v nabídce kulturního programu v Třebíči postrádají, coţ můţe být pro provozovatele kulturních akcí určujícím vodítkem. Například organizátoři koncertů a festivalů, které se ukázaly být nejoblíbenějším druhem kulturního vyţití v Třebíči, mohou podle výsledků dotazníku vytvořit pro cílovou skupinu „akci na míru“. Preferovaným stylem hudby dotazovaných je rock, metal a punk. Vhodným místem pro propagaci je internet, na kterém se o kulturních akcích informuje drtivá většina dotázaných. Většina z nich by vyuţila moţnost koupit si lístek v předprodeji, předprodejová cena by podle nich měla být o 11 – 20 % levnější neţ na místě. Na baru se bude nejvíce konzumovat pivo. Výsledky dotazníku jsou aplikovatelné i na ostatní druhy kulturního vyţití, např. kino nebo divadlo. Je jen na podnikatelských subjektech v oblasti kultury, jak velký zájem budou mít na zlepšení nabídky, která by oslovila co největší okruh zákazníků.

65

9 SEZNAM LITERATURY A ZDROJŮ 9.1 Použitá literatura [1] FORET, Miroslav a STÁVKOVÁ, Jana. Marketingový výzkum: jak poznávat své zákazníky. 1. vyd. Praha: Grada, 2003, 159 s. ISBN 80-247-0385-8. [2]

HAGUE, Paul. Průzkum trhu: příprava, výběr vhodných metod, provedení,

interpretace získaných údajů. Vyd. 1. Praha: Computer Press, c2003, 234 s. ISBN 807226-917-8. [3] HENDL, Jan. Kvalitativní výzkum: základní metody a aplikace. Vyd. 1. Praha: Portál, 2005, 407 s. ISBN 80-7367-040-2. [4] HENDL, Jan. Přehled statistických metod: analýza a metaanalýza dat. 3., přeprac. vyd. Praha: Portál, 2009, 695 s. ISBN 978-80-7367-482-3. [5]

HINDLS, Richard, et. al. Statistika pro ekonomy. 8. vyd. Praha: Professional

Publishing, 2007, 415 s. ISBN 978-80-86946-43-6. [6] KOTLER, Philip a Kevin Lane KELLER. Marketing management. 1. vyd. Praha: Grada, 2007, 788 s. ISBN 978-80-247-1359-5. [7] KOZEL, Roman a kol.. Moderní marketingový výzkum: nové trendy, kvantitativní a kvalitativní metody a techniky, průběh a organizace, aplikace v praxi, přínosy a možnosti. 1. vyd. Praha: Grada, 2006, 277 s. ISBN 80-247-0966-x. [8] MINAŘÍK, B. Statistika I: Popisná statistika (1. část). 2. vyd. Brno: MZLU, 2000. 98 s. ISBN 978-80-7157-928-1. [9] MINAŘÍK, B. Statistika I: Popisná statistika - druhá část. 3. přepr. vyd. Brno: Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně, 2008. 226 s. ISBN 978-80-7375152-4. [10] PECÁKOVÁ, Iva. Statistika v terénních průzkumech. 1. vyd. Praha: Professional Publishing, 2008, 231 s. ISBN 978-80-86946-74-0. [11] PŘIBOVÁ, Marie. Marketingový výzkum v praxi. Vyd. 1. Praha: Grada, 1996, 238 s. ISBN 80-7169-299-9.

66

9.2 Internetové zdroje Městské kulturní středisko Třebíč [online]. [cit. 2012-05-07]. Dostupné z:

[12]

http://www.mkstrebic.cz/. Kultura v Třebíči. Třebíč - Oficiální web města [online]. [cit. 2012-05-07]. Dostupné z:

[13]

http://www.trebic.cz/ [14] Třebíč - Turistický informační portál města [online]. [cit. 2012-05-07]. Dostupné z: http://www.visittrebic.eu/ [15] Virtuální průvodce po památkách UNESCO v Třebíči [online]. [cit. 2012-05-07]. Dostupné z: http://www.trebic.cz/unesco/ [16]

Vítejte v Třebíči [online]. [cit. 2012-05-07]. Dostupné z: http://www.mesto-

trebic.cz/. Neoficiální web města Třebíč se zaměřením na cestovní ruch a poskytování sluţeb.

67

10 SEZNAM PŘÍLOH Příloha č. 1: Dotazník Příloha č. 2: Tabulky rozdělení četností Příloha č. 3: Kombinační třídění

68