Resume
Samenvatting Research & Analytics tweede jaar
- Cours
- Research & Analytics
- Établissement
- Karel De Grote-Hogeschool (KdG)
Samenvatting Research & Analytics van het tweede jaar op de Karel de Grote Hogeschool.
[Montrer plus]
Aperçu du contenu
Research & Analyitcs – Statistiek1. Ruwe data
Ruwe data zijn ongestructureerde gegevens. Binnen deze categorie zien we zowel primaire als secundaire data.
Ruwe data zijn in het algemeen alle meetuitslagen die we halen uit een steekproef.
“Heel de populatie bevragen is wat we willen (bv. +18 jaar) maar dat kan niet id praktijk. Uit deze gehele
populatie halen we 1.000 Vlamingen (steekproef), We stellen op basis vd steekproef een conclusie op maar dit
zal verschillen met de gehele populatie.”
Primaire data Secundaire data
Ruwe gegevens die de onderzoeker zelf verzamelt Bestaande (ruwe) gegevens afkomstig van
middels veldwerk (kwalitatief, kwantitatief, mixed databases, documenten, rapporten van
methoden) om een antwoord te vinden op een kranten/tijdschriften, marktonderzoekbureaus,
bepaalde onderzoeksvraag. vakorganisaties, wetenschappers,
overheidsdiensten, dataleveranciers....
Ruwe data kunnen we op verschillende manieren weergeven. Als variabelen (man/vrouw, leeftijd) of
tevredenheidscores. Die tevredenheidscores stellen we voor met label (zeer positief) en een score (5).
Afkortingen:
- N = populatie bestaande uit alle individuelen
- n = aantal individuen id steekproef
2. Meetniveaus of schaaltypes
Hoe hoger het niveau van data, hoe meer bewerkingen we ermee kunnen doen. We kunnen de data verdelen
in metrisch en non-metrisch. Kwalitatieve of niet-metrische gegevens hebben betrekking op een eigenschap die
niet in cijfers kan worden uitgedrukt. Kwantitatieve of metrische gegevens hebben betrekking op getallen. Die
twee groepen worden daarna nog eens onderverdeeld.
Nominaal 2.1 Nominaal
Non-metrisch We kunnen enkele gegevens in groepen opdelen, deze
= kwalitatief kunnen niet worden gerangschikt.
Ordinaal Vb. Geslacht, roker/niet-roker, studies…
Variabelen
2.2 Ordinaal
Interval Er is geen vaste afstand tussen schaalwaarden, ze
Metrisch = kunnen wel gerangschikt worden.
kwantitatief
Vb. Opleidingsniveau, fruit…
Ratio
2.3 Interval
Gegevens rangschikken en vergelijken. Er is een vaste afstand tussen de verschillende waarden (er is geen
natuurlijk nulpunt).
Vb. Temperatuur: even groot verschil tussen 20 en 30 graden en 10 en 20, maar je kan niet zeggen dat 20
graden 2 keer zo warm is als 10 graden. 0 in Celsius en 0 in Fahrenheit is geen vastgelegd nulpunt.
In marktonderzoek komt een zuiver interval meetniveau weinig voor. Ordinale schaal die als intervalschaal
wordt verwerkt = quasi-intervalschaal in principe alle schaalvragen
Score 1 betekent helemaal ontevreden en score 10 helemaal tevreden Betekenis ve 8 voor persoon X en een
8 voor persoon Y is niet hetzelfde. Ook het verschil met een 9 is niet hetzelfde. = ordinaal geschaald = geen
vaste afstand tussen schaalwaarden, MAAR wordt verwerkt als intervalschaal – gemiddelde scores worden
berekend – vandaar quasi-intervalschaal
1
,2.4 Ratio
Laat het rangschikken van gegevens toe. De afstand tussen verschillende waarden is hier wel constant (vast
nulpunt). Vb. Het tellen van producten.
Discreet
Geen tussenliggende waarden. Tellen 2 computers,
Non-metrisch
geen 2,5 computers. Dus we tellen gewoon 1, 2, 3,
Variabelen DISCREET 4…
Metrisch
Continu
CONTINU De cijfers op een weegschaal. Gewicht of een bedrag
in euro kan od komma zijn. Dus we tellen als 1, 1.1,
1.2…
2.5 Overzicht meetniveaus
RATIO
INTERVAL Gelijk verhouding
ORDINAAL Gelijke verschillen Gelijke verschillen
NOMINAAL Rangeschikking Rangschikking Rangschikking
Onderscheid Onderscheid Onderscheid Onderscheid
Vb. Geslacht Vb. Opleidingsniveau Vb. Schoenmaat Vb. Leeftijd
Oefening
- Quasi-interval
- Ratio
- Ratio
- Quasi-interval
- Ratio
- Ordinaal
- Quasi-interval
- Nominaal
3. NPS
De net promotor score. De ruwe data zijn dus scores van 0 tot 10: Klanten die een score geven van 9 of 10 zijn
de “promotor” (zeer tevreden). Klanten die een score geven van 7 of 8 zijn “passive” (matig tevreden) en de
klanten die een score geven van 0 tot 6 zijn de “detractors” (afhakers).
Quasi intervalschaal
De NPS zelf is dan het verschil tussen het procentueel aandeel “promotors” en het procentueel aandeel
“detractors”. Zijn er alleen maar heel tevreden klanten en gaf niemand een score lager dan 9, dan is de NPS
100. Id praktijk is een NPS van 50 of meer een zeer goede score. Zijn er alleen maar afhakers, dan is de NPS -
100. Een negatieve NPS is slecht.
2
, 4. Frequentietabellen Absolute
4.1 Niet gegroepeerde frequentietabellen
4.1.A Absolute frequentie
Cumulatieve
= het aantal individuen waarvoor de meetuitslag begrepen is absolute
tussen de grenzen vd klassen. We werken met een ondergrens Niet
en een bovengrens. gegroepeerd
Relatieve
4.1.B Cumulatieve absolute frequentie
= de som vd absolute frequentie van deze klasse met de Cumulatieve
absolute frequenties van alle voorgaande klasse relatieve
Tabellen
4.1.C Relatieve frequentie Klassen
= de verhouding vd absolute frequentie van die klasse tot het
totaal aantal meetuitslagen. Klassen-
breedte
4.1.D Cumulatieve relatieve frequentie Gegroepeerd
= de som vd relatieve frequentie van deze klasse met de Klassen-
relatieve frequentie van alle voorgaande klasse midden
Relatieve Dichtheid
Absolute Cumulatieve Relatieve Cumulatieve
Score Frequentie
Frequentie absolute Frequentie Relatieve
%
1 17 17 0.068 7% 0.068
2 30 47 0.120 12% 0.188
3 22 69 0.088 9% 0.276
4 24 93 0.096 10% 0.372
5 17 110 0.068 7% 0.440
TOT. 250 100% 4.2 Gegroepeerde
frequentietabellen
4.2.A Klassenbreedte
= het verschil tussen de bovengrens en ondergrens ve klasse.
4.2.B Klassenmidden
= precies het midden tussen de ondergrens en de bovengrens.
4.2.C Frequentiedichtheid
= de relatieve frequentie ve klasse gedeeld door de klassenbreedte.
5. Kruistabellen
In marktonderzoek is het gebruikelijk om de onafhankelijke of ‘oorzaak’-variabelen id kolommen te plaatsen en
de afhankelijke of ‘gevolg’-variabelen id rijen. De meest zinvolle percentages zijn dan meestal de
kolompercentages. totaal kolom = 100%
- 1 variabele Frequentietabel
- Meerdere variabelen Kruistabel
6. Kwantielen
= een getal dat in een niet-dalende orde gerangschikte reeks meetuitslagen verdeelt is id kleinere en de grotere
waarden.
- In 2 verdeelt = mediaan
- In 4 verdeelt = kwartielen (3 kwartielen)
- In 10 verdeelt = decielen (9 decielen)
- In 100 verdeelt = percentielen (99 percentielen)
3
Les avantages d'acheter des résumés chez Stuvia:
Qualité garantie par les avis des clients
Les clients de Stuvia ont évalués plus de 700 000 résumés. C'est comme ça que vous savez que vous achetez les meilleurs documents.
L’achat facile et rapide
Vous pouvez payer rapidement avec iDeal, carte de crédit ou Stuvia-crédit pour les résumés. Il n'y a pas d'adhésion nécessaire.
Focus sur l’essentiel
Vos camarades écrivent eux-mêmes les notes d’étude, c’est pourquoi les documents sont toujours fiables et à jour. Cela garantit que vous arrivez rapidement au coeur du matériel.
Foire aux questions
Qu'est-ce que j'obtiens en achetant ce document ?
Vous obtenez un PDF, disponible immédiatement après votre achat. Le document acheté est accessible à tout moment, n'importe où et indéfiniment via votre profil.
Garantie de remboursement : comment ça marche ?
Notre garantie de satisfaction garantit que vous trouverez toujours un document d'étude qui vous convient. Vous remplissez un formulaire et notre équipe du service client s'occupe du reste.
Auprès de qui est-ce que j'achète ce résumé ?
Stuvia est une place de marché. Alors, vous n'achetez donc pas ce document chez nous, mais auprès du vendeur roggemanslaura. Stuvia facilite les paiements au vendeur.
Est-ce que j'aurai un abonnement?
Non, vous n'achetez ce résumé que pour €6,49. Vous n'êtes lié à rien après votre achat.
Peut-on faire confiance à Stuvia ?
4.6 étoiles sur Google & Trustpilot (+1000 avis)
80364 résumés ont été vendus ces 30 derniers jours
Fondée en 2010, la référence pour acheter des résumés depuis déjà 14 ans