Дослідження споживчих переваг при покупці планшетів серед студентів

 

 

Міністерство освіти науки молоді та спорту України

 

НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

“ХАРКІВСЬКИЙ ПОЛІТЕХНІЧНИЙ ІНСТИТУТ”

 

Факультет экономічної інформатики та менеджменту

Кафедра економічної кібернетики та маркетингового менеджменту

 

 

 

 

КУРСОВА РОБОТА

 

З дисціплини: “Системи статистичного аналіза”

на тему : “Дослідження споживчих переваг при покупці планшетів серед студентів ”

 

 

 

 

 

 

                                                

Виконала: студентка групи ЕІМ – 10с

Мальченко Д.Ю.

Керівник: доцент кафедри ЕКММ

Грінберг Г.Л.

 

 

 

 

 

Харків 2014

Зміст

 

 

ВВЕДЕННЯ

У існуючій ринковій ситуації ефективність роботи підприємств багато в чому залежить від того, чи користується їх продукція успіхом на ринку. У зв'язку з цим все частіше стала виникати необхідність в дослідженні стану споживчих переваг по відношенню до того або іншого товару. На підставі цих досліджень можна визначити спонукальні чинники маркетингу, які сприяють просуванню на ринок конкурентоздатних товарів. Товар в маркетинговому розумінні - це те, чим він опиняється в сприйнятті споживача. Споживчі оцінки мають стратегічне значення на усіх етапах розробки і вдосконалення товару - від первинного задуму до перевірки цього задуму і далі до позиціонування, конструювання, виготовлення, встановлення ціни, постачання, рекламування, збуту, фінансування і технічного обслуговування.

Нині в умовах панування концепції "ринку покупця" абсолютно неможливо маніпулювати "фундаментальними людськими потребами", т. е. змінювати з позиції маркетингу і реклами представлення людей, їх орієнтації на ті або інші товари. Розуміння тенденцій і характеристик формування споживчої оцінки товару - важливе завдання будь-якого підприємства. Саме перед ним стоїть завдання знайти і реалізувати у товару які-небудь елементи, які здатні притягнути покупця, змусити його вибрати цей товар серед аналогів.

Вивчення споживачів і їх переваг дозволяє підприємству планувати об'єми і властивості вироблюваних товарів. Відповідно, забезпечується збут "під мінімальним тиском", т. е. за відсутності "насильства" над покупцями. Це також дозволяє ефективно організувати рекламу, вести її на відповідні групи населення, уникнути ризику не реалізації товару. Основною метою справжньої роботи стало вивчення теоретичних основ ухвалення рішень про купівлю споживачами.

Метою курсової роботи є виявлення основних чинників що впливають при купівлі планшета серед студентів.

Об'єктом дослідження в даному випадку є студенти НТУ "ХПІ"

 Для досягнення поставленої  мети необхідно вирішити наступні  завдання:

• зібрати інформацію для виявлення загальних відомостей про переваги студентів. Спосіб отримання даних являється проведення анкетування серед студентів;
• зробити аналіз отриманих даних;
• провести факторний, кореляційний і кластерний аналізи, в статистичному пакеті SPSS. 
  1 ОПИС ОБ’ЄКТА ДОСЛІДЖЕННЯ ТА ПОСТАНОВКА ЗАДАЧІ

Планшетні комп'ютери - це клас мобільних пристроїв, що займає проміжне положення між смартфоном і ноутбуком.

Планшетні комп’ютери з'явилися в нашому житті порівняно недавно, проте поширилися серед українських споживачів досить швидко. Ще 5-10 років тому цей засіб зв'язку у більшості наших громадян асоціювався з образом людини заможної і прагнучої виставити напоказ і підкреслити свій рівень добробуту. Сьогодні планшетні комп’ютери можна побачити і в руках інженера, дрібного торговця, школяра, жителів великих і малих міст.

Окремої згадки вимагають студенти. Здається, що зараз було б неймовірно важко відшукати студента, у якого немає планшетний комп’ютер. Ринок планшетних комп’ютерів і послуг значно виріс за останні декілька років. Виробники розробляють нові моделі, забезпечених величезною кількістю функцій, активно працюють над дизайном продукту. Увесь спектр пропонованих новинок, а також той факт, що коштують вони, як правило, не дешево, створюють прекрасну можливість для розвитку престижного споживання в сфері, що цікавить нас.

Студенти у своїй більшості - молоді люди. У цьому віці відбувається активна соціалізація індивіда, що випробовує відносно сильний вплив референтних груп; досить сильно проявляється проблема самопрезентації. Усе це призводить до наступних висновків. Можливо для багатіших людей планшетні комп'ютери не є способом здатися більше ставними, оскільки у таких людей інші способи проявляти свій фінансовий стан, але для студентів це все-таки являється важливим показникам серед своїх однолітків.

З іншого боку, у своїй масі студенти є не найзабезпеченішою соціальною групою в нашій країні, тобто престижним споживанням відносно планшетних комп’ютерів не буде поширено в студентському середовищі. У зв'язку з цим логічно припустити, що вони купують планшетні комп’ютери більшою мірою по об'єктивній необхідності, тому що планшет все ж таки займає значно менше місця ніж комп’ютер чи ноутбук, ніж з мотиву підвищення свого соціального статусу.

Таким чином, наше дослідження покликане з'ясувати, чим більшою мірою керується студент при виборі планшету : предметом функціональної необхідності або престижного споживання.

Предметом нашого дослідження є споживчі переваги студентів відносно планшетних товарів і послуг.

Мета цієї роботи полягає в дослідженні споживчих переваг студентів НТУ "ХПІ"  відносно планшетних комп’ютерів.

Для дослідження використовувалася вторинна інформація. Для цього була розроблена анкета.

Респонденти - студенти НТУ "ХПІ".

В ході роботи необхідно з'ясувати фінансове положення студента, його переваги при купівлі планшету відносно нових можливостей, ціни і якості планшету, як часто студент придбаває планшет.

Нижче представлений рейтинг планшетних комп’ютерів ґрунтований на комплексній статистиці популярності тієї або іншої моделі серед української інтернет - аудиторії. Нижче приведені діаграми по найбільш важливих розрізах характеристик моделей, які зацікавили користувачів.

 

 

 

На рис 2.1. представлена діаграма розподілу студентів по доходу.

 

 

Рис. 1.1 - Розподіл студентів по доходу

 

 

 

 

 

 

2 СТАТИСТИЧНИЙ АНАЛІЗ

2.1 Підготовка вихідних даних (перекодування)

Схема кодування анкети є таблицею відповідності питань і варіантів відповіді анкети внутрішньому представленню змінних у базі даних SPSS. Згодом введення анкет в комп'ютер і кодування відповідей респондентів робляться згідно з цією формалізованою структурою.

Різні типи питань анкети кодуються в схемі кодування (і у базі даних SPSS) по-різному.

Таблиця 2.1 – Анкета

Вопросы анкеты

1. Укажите ваш пол(не используется в анализе): А) мужской; Б) женский;

2. Укажите Ваш возраст

3. Укажите какова стоимость Вашего планшета ( купленного последним)________

4. Сколько планшетов Вы купили за последний год_______

5. Укажите сколько у Вас планшетов___

6. Оцените по десятибалльной шкале  факторы, влияющие на выбор планшетов при покупке 1) качество –______; 2) цена – _______ ; 3) новые возможности – ______;

7. Укажите размер Вашего дохода семьи на одного человека (грн.)

8. Укажите Вашу форму обучения  в институте: 1)бюджет 2)контракт

 

Кодування даних в SPSS представлене в таблиці 2.2

Таблиця 2.2 - Кодування даних в SPSS

2.2 Кореляційний аналіз

Дослідження об'єктивно існуючих зв'язків між явищами - найважливіше завдання статистики. В процесі статистичного дослідження залежностей розкриваються причинно-наслідкові стосунки між явищами, що дозволяє виявляти чинники (ознаки), що роблять основний вплив на варіацію явищ, що вивчаються, і процесів. Для вивчення взаємозв'язків між показниками використовується кореляційний і регресійний аналізи.   Кореляційний аналіз має своїм завданням кількісне визначення тісноти зв'язку між двома ознаками (при парному зв'язку) і між результативним і безліччю факторних ознак (при багатофакторному зв'язку) шляхом розрахунку парних, приватних і множинних коефіцієнтів кореляції.

Метод обчислення коефіцієнта кореляції залежить від виду шкали, до якої відносяться змінні. Так, для виміру змінних з інтервальною і кількісною шкалами необхідно використати коефіцієнт кореляції Пірсону (кореляція моментів творів). Якщо щонайменше одна з двох змінних має порядкову шкалу, або не є нормально розподіленою, необхідно використати рангову кореляцію Спирмена або    (тау) Кендалла. У разі, коли одна з двох змінних є дихотомічною, використовується точкова дворядна кореляція, а якщо обоє змінні є дихотомічними: чотирьохпольова кореляція. Розрахунок коефіцієнта кореляції між двома недихотомічними змінними не позбавлений сенсу тільки тоді, коли зв'язок між ними лінійний (однонаправлена).

Виміремо міру тісноти кореляційного зв'язку.

Тіснота зв'язку при парній (лінійною) залежності вимірюється за допомогою парного (лінійного) коефіцієнта:

            (3.1)

 

За отриманими даними за допомогою статистичного пакету SPSS були розраховані лінійні коефіцієнти кореляції Пірсону між змінними і описові статистики.

Таблиця 2.3 – Описові статистики

 

Описательные статистики
	Среднее	Стд. отклонение	N
Возраст	19,98	1,933	100
стоимость последнего купленого планшета	1965,00	446,846	100
доход семьи на одного человека	1882,00	504,401	100
Кол-во планшетов	1,84	,368	100
Как часто покупают планшеты (в год)	1,05	,435	100
критерий новые функции	7,94	2,748	100
критерий цена	6,75	2,815	100
критерий качество планшета	7,68	1,171	100

 

У таблиці 2.4 представлена кореляційна матриця Пірсону.

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблиця 2.4 - Матриця коефіцієнтів кореляції Пірсону

Корреляции
	Возраст	стоимость последнего купленого планшета	доход семьи на одного человека	Кол-во планшетов	Как часто покупают планшеты (в год)	критерий новые функции	критерий цена	критерий качество планшета
Возраст	1	,027	,402**	,407**	,253*	,154	-,450**	,729**
стоимость последнего купленого планшета	,027	1	,679**	,236*	,482**	,593**	-,532**	,061
доход семьи на одного человека	,402**	,679**	1	,522**	,598**	,663**	-,820**	,346**
Кол-во планшетов	,407**	,236*	,522**	1	,491**	,300**	-,419**	,372**
Как часто покупают планшеты (в год)	,253*	,482**	,598**	,491**	1	,408**	-,460**	,230*
критерий новые функции	,154	,593**	,663**	,300**	,408**	1	-,805**	,088
критерий цена	-,450**	-,532**	-,820**	-,419**	-,460**	-,805**	1	-,337**
критерий качество планшета	,729**	,061	,346**	,372**	,230*	,088	-,337**	1

 

Якщо коефіцієнт кореляції |R|>0.6, то лінійну залежність між вибірками вважають виявленою, при |R|<0.4 - не виявленою.

 

 

 

Таблиця 2.5 - Тіснота зв'язку і величина коефіцієнта кореляції

Коефіцієнт кореляції                                            rxy	Тіснота зв'язку
+ 0,91-1,0	Дуже сильна
+ 0,81-0,9	Вельми сильна
+ 0,65-0,8	Сильна
+ 0,45-0,64	Помірна
+ 0,25-0,44	Слаба
До + 0,25	Дуже слаба
«+» - прямая залежність «-» - зворотна залежність

 

По значеннях коефіцієнтів кореляції в таблиці 2.4 видно наступні значимі взаємозв'язки між:

• Возрастом и критерием качества планшета;
• Стоимость и доходом семьи на одного человека;
• Доход семьи на одного человека и критерием новые фун-ции;
• Доход семьи на одного человека и как часто покупают планшеты (в год);
• Доход семьи на одного человека и критерий цена;
• Кол-во планшетов и доход семьи на одного человека;
• Как часто опкупают планшеты и доходом семьи на одного человека;
• Критерий новые фун-ции и доходом семьи на одного человека;
• Критерий новые фун-ции и критерий цена;
• Критерий цена и доход семьи на одного человека;
• Критерий цена и критерий новые фун-ции;
• Критерий качество планшета и возрастом.

Вартість останнього купленого планшету сильно пов'язана з доходом сім'ї на одну людину. Це говорить про те, що чим більше доходу сім'ї на одну людину, тим більше студента може дозволити купити дорожче планшет, тим частіше він віддаватиме перевагу при купівлі планшету критерію нові можливості.

1. Розрахуємо коефіцієнт приватної  кореляції, між вартістю останнього купленого планшету і критерієм нові можливості, виключаючи вплив ознаки - доход сім'ї на одну людину по формулі:

                                                                            (3.2)

Коефіцієнт   - це говорить, про те зв'язок між вартістю останнього купленого планшету і критерієм нові можливості обумовлена впливом доходу сім'ї на одну людину на обидва показники, а між ними зв'язок слабкий.

2. Розрахуємо множинний коефіцієнт  кореляції, який дозволить визначити, наскільки сильна залежність критерію нові можливості, від суми чинників вартості останнього купленого планшету і доходу сім'ї, що впливають на нього, на одну людину. Цей показник розраховується по формулі:

                                                                                     (3.3)

Т.к. , то взаємний вплив вартості останнього купленого планшету і доходу сім'ї на одну людину, чинять трохи більшу дію на критерій нові можливості, чим окремо.

Серед ознак, що характеризують об'єкт, є ті, які мають високу міру взаємозв'язку, має сенс редукувати сукупність ознак методами факторного аналізу.

 

2.3 Факторний аналіз

Факторний аналіз відноситься до класу статистичних методів багатовимірного аналізу, в яких вирішуються завдання редукції початкових ознак (змінних) до невеликого набору чинників, що максимально охоплюють сумарну дисперсію сукупності початкових даних. Факторний аналіз є одним з розділів сучасної багатовимірної статистики і широко використовується в різних областях дослідницької діяльності.

Проведемо факторний аналіз з метою з'ясування особливостей споживчих переваг серед студентів (студентів НТУ "ХПІ").

Можна виділити дві мети Факторного аналізу :

• визначення взаємозв'язків між змінними (класифікація змінних);
• скорочення числа змінних.
• Факторний аналіз проведемо за допомогою методу головних компонент.

Метод головних компонент (МГК) полягає у відборі з безлічі чинників, що роблять вплив на результуючий показник, таких, які роблять найбільший вплив на підсумкову дисперсію показника. Тобто основний інтерес при МГК представляють долі дисперсії, з'ясовні кожним з чинників (компонент).

Для цього необхідно: знайти кореляційну матрицю; виявити головні чинники, що зумовили накопичення цих елементів; знайти ваги (власні значення) цих чинників і факторні навантаження; зробити аналіз природи виявлених чинників.

Досліджуваними ознаками є:

1. Возраст;
2. Стоимость последнего купленного планшета;
3. Доход семьи на одного человека;
4. Количество планшетов;
5. Как часто покупают планшет в (в год);
6. Критерий новые возможности;
7. Критерий цена;
8. Критерий качество планшета.

Результати розрахунків факторного аналізу методом головних компонент представлені нижче:

Таблиця 2.6 - Кореляційна матриця 

Корреляции
	Возраст	стоимость последнего купленого планшета	доход семьи на одного человека	Кол-во планшетов	Как часто покупают планшеты (в год)	критерий новые функции	критерий цена	критерий качество планшета
Возраст	1	,027	,402**	,407**	,253*	,154	-,450**	,729**
стоимость последнего купленого планшета	,027	1	,679**	,236*	,482**	,593**	-,532**	,061
доход семьи на одного человека	,402**	,679**	1	,522**	,598**	,663**	-,820**	,346**
Кол-во планшетов	,407**	,236*	,522**	1	,491**	,300**	-,419**	,372**
Как часто покупают планшеты (в год)	,253*	,482**	,598**	,491**	1	,408**	-,460**	,230*
критерий новые функции	,154	,593**	,663**	,300**	,408**	1	-,805**	,088
критерий цена	-,450**	-,532**	-,820**	-,419**	-,460**	-,805**	1	-,337**
критерий качество планшета	,729**	,061	,346**	,372**	,230*	,088	-,337**	1

 

Кореляція значима на рівні 0.01 (2-сторон.), якщо значення коефіцієнта > 0,25

Кореляція значима на рівні 0.05 (2-сторон.).якщо значення коефіцієнта > 0,2

Критерій сферичності Бартлетта - критерій багатовимірної нормальності, який перевіряє відмінність коефіцієнта кореляцій між змінними від 0. Значення р-уровня =0,00 менше 0,05 вказує статистичну значущість відмінності коефіцієнта кореляції від 0 і відповідно, на прийнятність проведення факторного аналізу.

Застосування факторного аналізу прийнятне, оскільки значення  міри вибіркової адекватності Кайзера-Мейера-Олкина 0,793.

Полная объясненная дисперсия
Компонента		Начальные собственные значения			Суммы квадратов нагрузок извлечения
		Итого	% Дисперсии	Кумулятивный %	Итого	% Дисперсии	Кумулятивный %
dimension0	1	4,083	51,036	51,036	4,083	51,036	51,036
	2	1,615	20,189	71,225	1,615	20,189	71,225
	3	,795	9,933	81,158
	4	,541	6,764	87,922
	5	,401	5,008	92,930
	6	,267	3,336	96,266
	7	,205	2,567	98,833
	8	,093	1,167	100,000
Метод выделения: Анализ главных компонент.

Рис. 2.1 - Власні числа кореляційної матриці,  відсоток поясненої чинником дисперсії і накопичений відсоток поясненої дисперсії

 

З рис. 2.1 видно, що програма виділила два чинники по кількості власних значень, що перевищують одиницю, що підтверджується вимогою перевищення суми накопиченої поясненої дисперсії 60%, а також може бути проілюстровано за допомогою методу кам'янистому осипу (рис. 2.2).

Рис. 2.2 - Графік власних значень кореляційної матриці

(для візуалізації методу кам'янистого  осипу)

 

На рис. 2.3 представлена матриця факторних навантажень.

 

Матрица компонентa
	Компонента
	1	2
Возраст	,551	,724
стоимость последнего купленого планшета	,672	-,507
доход семьи на одного человека	,916	-,131
Кол-во планшетов	,643	,268
Как часто покупают планшеты (в год)	,698	-,094
критерий новые функции	,753	-,418
критерий цена	-,882	,110
критерий качество планшета	,494	,741

Рис. 2.3 - Матриця факторних навантажень

Розглянемо отриману матрицю факторних навантажень детальніше. Як відомо, вона відбиває взаємозв'язки між чинниками і змінними : перший стовпець - взаємозв'язок першого чинника і відповідних змінних, другий - другого чинника і тих же змінних т.д.

Перший чинник пояснює 51% дисперсій і має сильний позитивний зв'язок зі змінними:

• Возраст;
• Стоимость последнего купленого планшета;
• Доход семи на одного человека;
• Кол-во планшетов;
• Как часто покупают планшеты;
• Критерий нове фун-ции;

І зворотний сильний зв'язок зі змінною «критерий цена».

Слабкіший зв'язок цей же чинник має з «критерий качество планшета».

Другий чинник пояснює 20 % дисперсій і має сильний зв'язок з:

• Возрастом;
• Критерием качества.

Слабкіший зв'язок зі змінними «кол-во планшетов» та «критерий цена».

І зворотні зв’язки з:

• Стоимость последнего купленного планшета;
• Доход семи на одного человека;
• Как часто покупают планшет (в год);
• Критерий новые фун-ции.

Найчастіше результати факторизації не підлягають інтерпретації. Для вирішення питання про розподіл змінних по чинниках треба зробити обертання чинників відносно ознак. Співвідношення ознак в осях чинників при цьому ніяк не зміняться.

Суттю факторного аналізу є процедура обертання чинників, тобто перерозподілу дисперсії по певному методу.

Проведемо обертання за допомогою методу Варимакс, який максимізував розкид квадратів навантажень для кожного чинника, що призводить до збільшення великих і зменшення малих значень факторних навантажень. В результаті проста структура виходить для кожного чинника окремо.

У таблиці 2.7 представлені значення факторних навантажень після обертання методом Варимакс.

Таблиця 2.7 - Факторні навантаження після обертання

Матрица повернутых компонентa
	Компонента
	1	2
Возраст		,904
стоимость последнего купленого планшета	,836
доход семьи на одного человека	,854	,355
Кол-во планшетов		,559
Как часто покупают планшеты (в год)	,648	,276
критерий новые функции	,861
критерий цена	-,815
критерий качество планшета		,889