151-0090/02 – Statistické metody v marketingu (STMM)
Garantující katedra | Katedra matematických metod v ekonomice | Kredity | 2 |
Garant předmětu | prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc. | Garant verze předmětu | prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc. |
Úroveň studia | pregraduální nebo graduální | Povinnost | povinně volitelný |
Ročník | 3 | Semestr | zimní |
| | Jazyk výuky | čeština |
Rok zavedení | 2001/2002 | Rok zrušení | 2009/2010 |
Určeno pro fakulty | EKF | Určeno pro typy studia | magisterské |
Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi
Studenti se naučí elementární a pokročilé statistické metody užívané v marketingovém výzkumu. Poznají, jak získat statistická data, jak připravit vhodné dotazníky, jak aplikovat odpovídající statistické metody a jak by měly být získané výsledky správně vysvětleny a interpretovány.Získané znalosti jsou vyhodnocovány na případových studiích zaměřených na marketingový výzkum, reklamu, cenovou tvorbu a výrobkovou strategii. Využívá se SPSS a Excel.
Vyučovací metody
Anotace
Poskytnout základní i pokročilejší statistické metody používané v marketingu,
zejména při výzkumu trhu, reklamě a propagaci, tvorbě cen, výrobkové strategii.
Povinná literatura:
1. Ramík, J., Statistické metody v marketingu - modul I, distanční studijní
opora, EkF - VŠB, Ostrava 2003.
2. Ramík, J., Statistické metody v marketingu - modul II, distanční studijní
opora, EkF - VŠB, Ostrava 2003.
Doporučená literatura:
1. J. Ramík, Š. Čemerková: Statistika A. Skriptum SU OPF, Karviná, 2000.
2. J. Ramík, Š. Čemerková: Statistika B. Skriptum SU OPF, Karviná, 2000.
3. J. Ramík, Š. Čemerková: Statistika pro ekonomy. CD - elektronický učební
text, SU OPF, Karviná, 2001.
4. M. Přibová: Marketingový výzkum v praxi. Grada, Praha, 1996.
5. T.H. Wonnacot, R.J. Wonnacot: Statistika pro obchod a hospodářství, Victoria
Publishing, Praha, 1993.
6. D.S. Tull, D.I. Hawkins: Marketing research - Measurement & Method.
Macmillan Publ.Comp., N. York, Oxford, Singapore, Sydney, 1993.
7. Software: MS Excel(Nástroje, Analýza dat), SPSS
Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta
E-learning
Další požadavky na studenta
Prerekvizity
Předmět nemá žádné prerekvizity.
Korekvizity
Předmět nemá žádné korekvizity.
Osnova předmětu
1. Marketingový výzkum: K čemu slouží Marketingový Výzkum (MV)Jaké informace
jsou zapotřebí při rozhodování v marketinguCo je marketingový informační
systém Jaký je význam statistických metod v marketingu Co jsou primární a
sekundární dataKteré typy studií se využívají v MV
2. Měření v marketingovém výzkumu: Škály měření Pojem měření Prvky měření
Přesnost měření Návrh měření Měření postojů
3. Vzorkování a rozsah výběru: Výběrové šetření (vzorkování) Metody výběru
Obecné metody stanovení rozsahu výběruVýběrová rozdělení
4. Metody stanovení rozsahu výběru: Stanovení rozsahu vzorku pro výběrový
průměr s danou přesností Stanovení rozsahu vzorku pro výběrový podíl s danou
přesností Stanovení rozsahu vzorku s multinomickým rozdělením Stanovení
rozsahu vzorku pro jednostupňové stratifikované náhodné výběry Stanovení
rozsahu vzorku pro jednostupňové klastrové výběry
5. Redukce dat a statistické charakteristiky:Co znamená redukce dat
Marketingový výzkum nového syceného nealkoholického nápoje (dále jen „Studie“)
Vytváření nových charakteristik Histogram četnosti Kontingenční tabulky
Charakteristiky polohyCharakteristiky variability
6. Testování hypotéz - parametrické testy:Co přináší parametrické testování
statistických hypotéz Jednostranné a oboustranné testy Jednovýběrový t-test
střední hodnoty Dvouvýběrový t-test střední hodnoty Dvouvýběrový párový t-test
střední hodnoty Řešení příkladů ze Studie ze Studie
7. Testování hypotéz - neparametrické testy: Co přináší neparametrické
testování statistických hypotéz Mediánový testChi-kvadrát test pro jeden výběr
Kolomogorov-Smirnovův test Chi-kvadrát test pro dva výběry Mann-Whitneyův test
Wilcoxonův párový (znaménkový) testIlustrace na příkladech ze Studie
8. Analýza rozptylu: Co je analýza rozptylu - ANOVA ANOVA v
marketingu Jednofaktorová ANOVA Příklady ze studie a seminární
práceDvoufaktorová ANOVA Ilustrace na příkladech ze Studie
9. Míry asociace: Co jsou míry asociace Podmínky správného výběru metody
stanovení míry asociace Míry asociace mezi 2 znaky:
- nominální data (koeficienty kontingence)
- ordinální data (pořadové koeficienty korelace)
- poměrová/inervalová data (koeficienty korelace)
Míry asociace mezi více znaky
10. Regresní a korelační analýza: Co je regresní analýza (RA - jednoduchá,
vícenásobná, lineární, nelineární)Co je podstatou jednoduché lineární RA
(bodový diagram, regresní přímka, regresní koeficienty, přiléhavost -
koeficient determinace, testy hypotéz)Co je podstatou jednoduché nelineární RA
(základní typy nelinearity, Törnquistovy křivky) Vícenásobná lineární RA
(kritérium/prediktory, regresní nadrovina, koeficient determinace) Jak použít
VRA pro nominální prediktory Problém multikolinearity a korelační koeficienty
11. Prognózování tržeb:Co jsou prognózy (tržeb)Jak prognóza souvisí s životním
cyklem výrobku3 skupiny prognostických metod (krit. odhadu, čas. řad, kauzální)
Dekompoziční metody časových řad Trendová složka, její hlavní typy a
metodyAnalytické a syntetické metody stanovení trendu Příklady v Excelu a SPSS
12. Metody prognózování časových řad: Sezónní složka, základní metody a
příklady Model konstatntní sezónnostiNáhodná složka, její vlastnosti a
testovaní hypotéz Prognózování v ČŘ: bodové a intervalové prognózyCo jsou
kauzální prognostické metodyPříklady
Podmínky absolvování předmětu
Výskyt ve studijních plánech
Výskyt ve speciálních blocích
Hodnocení Výuky
Předmět neobsahuje žádné hodnocení.