Embed Size (px)
Citation preview
Projektopgave MU 1
Indholdsfortegnelse
Indledning (fælles).......................................................................................................................2
Undersøgelsesspørgsmål.............................................................................................................2
Analyseplan.................................................................................................................................3
Metode- og teori (Kresta)............................................................................................................3
Reliabilitet og Validitet (Signe).....................................................................................................5
Frekvenstabel (Nicklas)................................................................................................................6
Krydstabel (Signe)........................................................................................................................9
Chi-Square test (Signe).................................................................................................................9
Repræsentativitet (Nicklas)........................................................................................................10
Bar Chart (Kresta)......................................................................................................................13
T-test (Kresta)............................................................................................................................14
Scatter-Plot (Mette)...................................................................................................................16
Korrelationsanalyse (Mette)......................................................................................................16
Kildehenvisning.........................................................................................................................17
Bilag..........................................................................................................................................17- Bilag 1. Opgave i spørgeskema fra d. 10 okt....................................................................................................................17
1
Projektopgave MU 1
Indledning (fælles)
Over de sidste 20 år er brugen af internettet vokset både privat og erhvervsmæssigt, og i dag
er det en fast, og vigtig, del af hverdagen hos størstedelen af indbyggerne i den vestlige
verden. Samtidig er mulighederne for informationssøgning på internettet ekspanderet og
indebærer nu også handel, herunder bestilling af rejser. Danmark er et af de lande i verden
hvor flest privatpersoner har adgang til internettet, hvilket også vil sige at Danmark er et
land hvor det er meget vigtigt for virksomheder at være repræsenterede på nettet. Grundet
stigende konkurrence skal virksomhederne finde frem til hvad de skal fokusere på og
hvorfor, for at vide hvor de kan hente flest kunder. Dette kræver et informationsgrundlag,
som i vores tilfælde er en kvantitativ markedsundersøgelse bestående af en
spørgerskemaundersøgelse. Ud fra vores overemne ”Brug af internettet i forbindelse med
ferierejser” ønsker vi at se nærmere på nogle af dataene for at kunne lave analyser i SPSS
der kan besvare vores hypoteser. Vi vil se nærmere på sammenhængen mellem indkomst og
bestilling på nettet samt kigge på nogle demografiske og sociale mønstre hos købere af
afbudsrejser på internettet. For at klargøre undersøgelsens formål har udformet fire
hypoteser, dette skal skabe sammenhæng og give en overskuelig gennemgang af opgaven.
Vi har udvalgt disse spørgsmål fra det fælles spørgeskema, som vi mener, ville kunne
benyttes i forhold til besvarelsen af hypoteserne. Derefter vil vi benyttes os af en række
analytiske redskaber, som eksempelvis korrelationsanalyse, repræsentativitetstest,
frekvenstabel, T-test og middelværdi analyse.
Vi vil i denne opgave bruge resultaterne fra disse til at analysere tendenser i forhold til køb
af rejser på internettet.
Undersøgelsesspørgsmål
1. Hvor mange af respondenterne foretog aktiviteter på internettet inden afrejse
2. Hvordan fordeler vores respondenter sig I forhold til målpopulationen?
3. :Signe
4. Mette
2
Projektopgave MU 1
Analyseplan
Undersøgelse Analysemetode Variable
Beskrivende analyse Frekvenstabeller og Pie-charts q2(aldersgrupper), q11
Hyp: Hvordan fordeler vores
respondenter sig I forhold til
målpopulationen?
Goodness-of-Fit
Stikprøve vs Målpopulation
Repræsentativitetstest og Chi-
Square test.
q1, q2, q8, q11
Hyp: Tillægger respondenter
visse valgkriterier stor
betydning inden afrejse?
Middelværdier
Bar-Chart
T-test
One-sample
q22,1 22,3
Metode- og teori (Kresta) Vi har forud for denne opgave udarbejdet et mindre kvantitativt spørgeskema, for at opnå en bedre
forståelse af hvad det vil sige at gennemføre en sådan undersøgelse. (se bilag 1.) Det skal tilføjes,
at dette spørgeskema, ikke skal opfattes som et færdiggjort spørgeskema, men blot et eksempel og
en øvelse. Det indeholder langt fra en tilfredsstillende mængde undersøgelsesspørgsmål samt en
bedre formuleringer af selve spørgsmålene. For når man planlægger at udspørge en lang række
individuelle personer, som du ikke er i stand til at forklare den egentlige meningen med
spørgsmålet, er det vigtigt at spørgsmålene ikke er tvetydige og dermed blive misforstået. Her
valgte vi at fokusere på de respondenter, som benyttede sig af afbudsrejser, og opstillede der ud fra
en række hypoteser, som vi mente måtte være relevante i forhold til den type af respondenter der
bestilte afbudsrejser. Problemet med denne vinkel på vores mini spørgeskemaundersøgelse, så vi
dog først da vi gik videre og ville fortsætte i denne retning med de fælles data. Her viste det sig at
kun meget få personer ud af de 515, havde benyttet sig af afbudsrejser. Dermed forsvandt
3
Projektopgave MU 1
grundlaget til vores tidligere hypoteser. Der var simpelthen ikke nok til at kunne gøre det
repræsentativt for hele undersøgelsen. Havde vi ikke skulle indrette vores opgave efter disse data,
men selv have indsamlet dem og udviklet spørgeskemaundersøgelsen, havde dette problem
naturligvis ikke været aktuelt. For at komme omkring problemet, droppede vi underemnet
”afbudsrejser” og rettede det til blot ”rejser.” Her kan man så igen sætte spørgsmålstegn ved dette
emne, da det nok ligger alt for tæt op af det overordnede emne, men for tilpasse hypoteser osv.
valgte vi alligevel denne løsning.
Bortset fra dette, må det siges at være i småtings afdelingen, og at det har sparet os utrolig meget tid
og resurser at de indsamlede data på forhånd var indtastet og klar til analyse. Dog er dette
spørgeskema heller ikke helt uden fejl. F.eks. er der et spørgsmål som ser ud til at mangle en ret
åbenlys svarmulighed, nemlig lejlighed og eller andelsbolig. (Spørgsmål 4. ”Hvilken boligtype bor
du i?” er der mange, der i ’Andet) Her ville en del nok have svaret lejlighed, og dermed havde man
opnået et mere præcist svar. Vi har valgt at lave undersøgelsen som en internet besvarelse. I og med
at vi ønsker at undersøge, hvor mange der benytter sig af internettet i forbindelse med deres rejse, er
det oplagt at lave undersøgelsen på internettet. På den måde sikre vi os at vores respondenter er
bekendte med internettet, samt vi kan forvente at ramme vores målgruppe ret præcist. Derudover
kan man med internettet også bedre ramme en særlig gruppe, Hvis man fx placere undersøgelsen på
en hjemmeside for forældre, og undersøgelsen omhandler familier, har disse respondenter en helt
naturlig lyst til at svare, da det henvender sig specielt til dem. En anden fordel kan være at linke
undersøgelsen sammen med en konkurrence, som en slags ”gulerod” og derved opnå flere
respondenter. Her skal man dog være meget opmærksom på at dette kan lokke ”dusørjægere” til.
Altså respondenter som bare svarer i øst og vest, for at få lov til at deltage i konkurrencen. Her kan
man med fordel designe små ikke-eksisterende svar. Et eks. kunne være at tilføje rejseselskabet
”G.OO.D” dette findes ikke, så hvis der er respondenter der svare dette kan man sortere dem fra.
Spørgeskemaundersøgelser på internettet har også den fordel at de er forholdsvis billige og
svarprocenten er ret høj. Ud fra vores fælles data fik vi at vide, at svarprocenten lå på ca. XXX
hvilket svarer til en forholdsvis god validitet. Vores data har altså haft stor validitet, og dermed også
vores analyser.
4
Projektopgave MU 1
Reliabilitet og Validitet (Signe)
En målings reliabilitet, eller pålidelighed, er meget høj på baggrundsspørgsmål fordi der ikke er
noget der kan misforstås i formuleringen. Eksempelvis er der ikke meget der kan misforstås i et
spørgsmål om ens køn.
Reliabiliteten i svarene afhænger altså bl.a. af om spørgsmålene og svarmulighederne er formuleret
klart nok – altså om folk vil forstå dem efter hensigten. Et problem med spørgsmål kunne være
brugen af utydelige ord eller udtryk som afhænger af respondentens opfattelse. Et meget banalt
eksempel ville være hvis man stiller spørgsmålet ”Kender du Villy Søvndal” er respondenten nødt
til at tænke over hvad der menes med ’kender’. Sandsynligvis ville de fleste svare ja, idet de ville
tro der egentlig blev spurgt om de havde hørt om ham, men der opstår reliabilitetsfejl hvis målingen
er på personligt kendskab.
Et eksempel på problemer i svarmulighederne til ”Hvor ofte køber du en ferierejse” er respondenten
nødt til at sidde og vurdere hvad ofte betyder hvis svarmulighederne er skaleret fra lidt til meget.
Altså er det subjektivt, og bliver derfor problematisk at måle på hvis respondenterne til at starte med
ikke helt er klar over hvad de svarer på, eller hvis alle respondenterne ikke har samme opfattelse af
begrebet.
Validiteten giver udtryk for om målingerne er gyldige. Altså om respondenterne
svarer i overensstemmelse med sandheden. Hvis det allerede er gået galt med reliabiliteten er
validiteten også lav, da der allerede er blevet svaret forkert, hvad enten det er med vilje eller ej.
Validitetesproblemer opstår typisk i forbindelse med spørgsmål hvor respondenten vil imponere
eller nedtone visse fakta om deres person. Det kan også være respondenten f.eks. ville ønske at
han/hun var mere på en bestemt måde og derfor svarer dette. Hvis emnet i
spørgeskemaundersøgelsen falder på ting som forurening, økologi, sex eller penge, må man se sig
nødsaget til at kigge kritisk på svarene. Ydermere kan man sætte disse op mod hvem eller hvor
undersøgelsen er gennemført. Nogle aldersgrupper har tendens til at overdrive mht. sex, og folk på
genbrugsstationen svarer sandsynligvis alle at de genbruger – hvilket giver en misvisende stikprøve.
Denne bestemte form kaldes Face validity.
Validitet kan ydermere opnås ved at opstille nogle kriterier som man forventer opnået. Hvis man
f.eks. stiller to spørgsmål som bør udløse korrelerende svar giver det undersøgelsen kriterievaliditet
hvis disse svar opnås.
5
Projektopgave MU 1
Frekvenstabel (Nicklas)
Ved hjælp af Analyze->Frequencies har vi lavet nogle frekvenstabeller over de demografiske data
vi skal bruge til vores analyser. Frekvenstabeller er den mest simple form for analyse i SPSS og er
derfor oplagt at starte med for at få et overblik over ens stikprøve. Ud over frekvenstabeller har vi
lavet pie-charts over disse data og dermed fået en grafisk fremstilling af materialet.
Frekvenstabellerne kan f.eks. bruges til at finde missing values hvilket er svar som ikke kan
medregnes i analysen idet at de ikke har en værdi som vi kan analysere på.
Disse var dog registreret da vi fik stikprøven så vi har ikke brugt så meget tid på det. Det eneste sted
hvor vi havde missing values var i forbindelse med indkomst hvor en stor del svarede ӯnsker ikke
at oplyse”. Disse missing values var allerede registreret som dette i datafilen, men det er alligevel
værd at nævne at vi er opmærksomme på dette. Vi har vurderet at grunden til denne, forholdsvis
store, gruppe respondenter har svaret ”Ønsker ikke at oplyse” ikke nødvendigvis er fordi disse har
en høj eller lav indkomst, men derimod finder informationen for personlig, og dermed at
frekvenserne alligevel har høj nok validitet til ikke at forkaste dem.
Der er forskellige værdier man kan sætte SPSS til at udregne samtidig med frekvenstabller og pie-
charts som kan medvirke til at give overblik over fordeling af svar. Det er værdier såsom
middelværdi, median og varians.
I små stikprøver og spørgsmål med få svarmuligheder er disse mindre nødvendige, men hvis det
modsatte er tilfældet kan det være meget brugbare værdier at få regnet ud i og med det med
undersøgelsens størrelse også bliver sværere at danne sig et overblik uden. Det bør også nævnes at
disse værdier afhænger af hvilken slags skala svarmulighederne er opdelt i.
6
Projektopgave MU 1
Hvad er din personlige årlige bruttoindkomst?
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative
Percent
Valid Under 50.000 kr 8 1,6 1,8 1,8
50.000- 99.999 kr. 17 3,3 3,8 5,6
100.000 - 199.999 kr 52 10,1 11,7 17,4
200.000 - 299.999 kr 89 17,3 20,1 37,5
300.000 - 399.999 kr 129 25,0 29,1 66,6
400.000 - 499.999 kr 60 11,7 13,5 80,1
500.000 - 599.999 kr 39 7,6 8,8 88,9
600.000 - 699.999 kr 17 3,3 3,8 92,8
700.000 kr eller mere 32 6,2 7,2 100,0
Total 443 86,0 100,0
Missing Ønsker ikke at oplyse 72 14,0
Total 515 100,0
Som det ses i tabellen ovenfor er svarene fra de 515 personer i vores stikprøve fordelt på 10
forskellige svarmuligheder. Frekvenskolonnen siger sig selv, men som man kan se er der 3
forskellige kolonner der beskriver procentfordelingen. Den første beskriver procenten af alle
respondenterne, den anden viser procenten af alle ’valid’ respondenter og den sidste viser den
opsummerede procent. Som førnævnt er der i denne kategori en del missing values, da svaret
”Ønsker ikke at oplyse” er et svar som ikke kan bruges til analyse sammen med de andre værdier og
bliver derfor ikke talt med i ’valid’ og opsummerede procent. Vores grafiske fremstilling inkluderer
derfor heller ikke de missing values:
7
Projektopgave MU 1
Hvis vi laver frekvenstabel over noget som ikke har missing values ser det altså sådan ud:
Aldersgrupper
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative
Percent
Valid 18 - 29 år 68 13,2 13,2 13,2
30 - 39 år 85 16,5 16,5 29,7
40 - 49 år 148 28,7 28,7 58,4
50 - 59 år 151 29,3 29,3 87,8
60 - 65 år 63 12,2 12,2 100,0
Total 515 100,0 100,0
8
Projektopgave MU 1
Umiddelbart kan man ikke analysere så meget ud fra disse fremstillinger. De giver et overblik og
man kan sammenligne antal og fordeling, men hvis man vil finde ud af mere dybdegående ting
omkring enkelte cases (respondenter) bør man gøre brug af nogle andre funktioner.
Krydstabel (Signe)
Chi-Square test (Signe)
9
Projektopgave MU 1
Repræsentativitet (Nicklas)I dette afsnit skal repræsentativiteten testes. Altså om stikprøven i vores datafil stemmer overens
med målpopulationen som i vores tilfælde er Danmarks befolkning. Selve
spørgeskemaundersøgelsen er sendt ud til besvarelse hos en gruppe mennesker som så har besvaret
den, men det er vigtigt at vide om disse mennesker er sammensat på en måde så besvarelserne giver
et billede af virkeligheden. En god stikprøve ligge tæt op ad det den skal afspejle. Der skal helst
være lige store dele mænd i stikprøve såvel som i den i stikprøven afspejlede population. Formålet
med dette afsnit er altså at fastslå at der ikke er signifikant afvigelse fra populationen i stikprøven
som er vores datafil. De variable der fokuseres på her er demografiske baggrundsvariable; Alder,
køn, gennemsnitsindkomst og civilstatus. Vha. Dansk Statistik har jeg fundet tal som afspejler
målpopulationen. Disse tal er fra oktober 2010, hvilket også er tidspunktet vores stikprøve er fra.
Der opstilles først nogle testhypoteser:
H0: Stikprøven har samme fordeling som målpopulation
Ha: Stikprøven har ikke samme fordeling som målpopulationen
Det ses hurtigt at vi ikke ønsker at kunne afvise H0. Der afvikles en chi-square test med de
forskellige værdier og SPSS opstiller disse tabeller:
Det ses hurtigt ud fra residualværdierne at vores stikprøve har en betydelig overvægt i intervallerne
[40-49 år] og [50-59 år] og undervægt i [18-29 år] og [30-39 år]. Desuden er der en lille undervægt i
[60-65 år]. Allerede her kan man konkludere at vores stikprøve ikke er vitterligt repræsentativ. Hvis
vi kigger på Test Statistics tabellen ser vi at signifikansværdien er på 0,000 og er derfor under
grænseværdien på 0,05 (5%) hvilket vil sige at vi må afvise H0 og kan dermed konkludere at
stikprøven ikke er aldersmæssigt repræsentativ for målpopulationen.
10
Test Statistics
Aldersgrupper
Chi-Square 42,733a
df 4
Asymp. Sig. ,000
a. 0 cells (,0%) have expected
frequencies less than 5. The
minimum expected cell
frequency is 68,4.
Aldersgrupper
Observed N Expected N Residual
18 - 29 år 68 110,8 -42,8
30 - 39 år 85 105,4 -20,4
40 - 49 år 148 121,1 26,9
50 - 59 år 151 109,3 41,7
60 - 65 år 63 68,4 -5,4
Total 515
Projektopgave MU 1
Samme fremgangsmåde og Hypoteser bruges nu i repræsentativitetstest med henblik på køn,
civilstand og indkomst. Dog skal det siges at før jeg kunne lave chi-square testen på indkomst og
civilstand var jeg nødt til at rekode svarene fra stikprøven for at få dem til at passe med de værdier
som er tilgængelige på Dansk Statistik. F.eks. har jeg lavet om på indkomstintervallerne og
sammenlagt nogle af svarene på civilstatus.
Køn:
Det ses at vi ikke kan afvise H0 med en signifikansværdig på
0,808>0,05 så mht. køn er vores stikprøve repræsentativ.
Civilstand:
Med henblik på civilstand ser vi at signifikansværdien er
0,001<0,05 hvilket vil sige at vi må afvise H0 og stikprøven er i dette tilfælde derfor ikke
repræsentativ. Det skal dog nævnes at i dette tilfælde, med civilstand, har jeg været nødt til i meget
høj grad at rekode stikprøven samt jeg har sammenlagt nogle af værdierne fra Dansk Statistik.
Variablene i de to stemte ikke overens og grundet deres natur kan svarene være subjektive og
11
Test Statistics
Hvad er dit køn?
Chi-Square ,059a
df 1
Asymp. Sig. ,808
a. 0 cells (,0%) have expected
frequencies less than 5. The
minimum expected cell frequency is
255,2.
Hvad er dit køn?
Observed N Expected N Residual
Mand 257 259,8 -2,8
Kvinde 258 255,2 2,8
Total 515
Test Statistics
civilstatus
Chi-Square 14,312a
df 2
Asymp. Sig. ,001
a. 0 cells (,0%) have expected
frequencies less than 5. The minimum
expected cell frequency is 8,2.
Civilstatus
Observed N Expected N Residual
Gift 299 256,1 42,9
Ugift 209 250,7 -41,7
Andet 7 8,2 -1,2
Total 515
Projektopgave MU 1
dermed opstår der en usikkerhed i at jeg har vurderet hvordan og hvilke der skulle rekodes/lægges
sammen.
Indkomst:
Test Statistics
Personlig
Bruttoindkomst
Chi-Square 2,477E10
df 6
Asymp. Sig. ,000
a. 1 cells (14,3%) have
expected frequencies less than
5. The minimum expected cell
frequency is ,0.
Disse udregninger krævede også noget rekodning men da typen her er mere konkret giver det ikke
anledning til store problemer ud over at ”Ønsker ikke at oplyse” ikke er en svarmulighed i data fra
Dansk Statistik. Der kan være et validitetsproblem i og med indkomst som regel er et følsomt
område for nogle, men de 72 der har svaret ”Ønsker ikke at oplyse” kunne meget vel tænkes at
ligge i yderkategorierne som afviger meget fra målpopulationen, specielt dem i den laveste
indkomstgruppe. Alligevel, hvis vi kigger på signifikansværdien er den 0,000<0,05 så vi må afvise
H0 og stikprøven er mht. indkomst derfor ikke repræsentativ.
12
Personlig Bruttoindkomst
Observed N Expected N Residual
Under 100.000kr 25 120,7 -95,7
100.000-199.000kr 52 24,6 27,4
200.000-299.000 89 21,0 68,0
300.000-399.000kr 129 186,4 -57,4
400.000-499.000kr 60 86,7 -26,7
500.000kr eller mere 88 75,6 12,4
Ønsker ikke at oplyse 72 ,0 72,0
Total 515
Projektopgave MU 1
Ud fra de udførte repræsentativitetstests ses det at stikprøven ikke er repræsentativ i forhold til
demografiske variable på nær køn. Man skal dog huske på at chancerne for at en stikprøve på 500
mennesker afspejler en målpopulation på omkring 3,2 millioner ikke er særligt sandsynlig.
Bar Chart (Kresta)Vi ønsker at undersøge, hvilke aktiviteter de responderende foretager sig på internettet, umiddelbart
inden de rejser på ferie. For at finde frem til dette bruger vi Bar Chart. Med Bar Chart kan vi skabe
en grafisk fremstilling af middelværdierne, og på den måde få overblik over de enkelte variabler.
Samtidig kan vi bruge Bar Chart når vi senere hen vil teste vores variabler i en One-sample t-test.
Desværre kan Bar Chart ikke beregne konfidensintervallerne..
13
Projektopgave MU 1
Som det fremgår af vores Bar Chart, ligger resultaterne meget tæt på hinanden, dog antydes det, at
det er ”Søgte anden information vedrørende rejsen på internettet” som respondenterne vægter
højere end de resterende. Hvorimod ”søgte information via socialemedier fx Twitter og Facebook”
nærmest ikke bliver brugt når de ”forbereder” deres rejse. Tæt efter ”søgte anden information..”
kommer ”bestilte/bookede rejsen på internettet.” Ud fra dette kan det antydes, på trods af at vi ikke
ved noget om konfidensintervallerne, at de rejsende søger langt bredere og mere individuelt end de
på forhånd formulerede svar rummer, og derfor svarer ”søgte andre…” for at komme tæt nok på
deres eget personlige svar som muligt.
T-test (Kresta)Derfor vil denne valgmulighed ”søgte anden..” være der vi har vores fokus. Med disse tal i
erindringen, laver vi en t-test for at finde ud hvor vigtigt det er at kunne søge informationer inden
afrejse. Altså ønsker vi at gennemføre en T-test, der viser, om respondenterne, inden afrejse,
tillægger visse valgkriterier større betydning. T-test bruges til at undersøge om to middelværdiger er
forskellige. Dermed er det naturligvis vigtigt at finde denne middelværdi, til dette bruger vi også T-
testen. Vi kender i dette tilfælde standartafvigelsen, og benytter os derfor af z-test.
Med andre ord, fordi stikprøveundersøgelsen er over >60 respondenter vil fordelingen af mulige
estimater nærme sig normalfordeling. For at tydeliggøre hvilken variabel der bliver vægtet højest,
opstiller jeg valgkriterierne i rækkefølge.
Højeste middelværdi øverst, altså ”Søgte information..” og ”Sociale medier” som laveste.
14
Projektopgave MU 1
Descriptive Statistics
N Mean Std. Deviation
Statistic Statistic Std. Error Statistic
Søgte anden information vedrørende rejsen på Internettet
515 3,05 ,078 1,779
Bestilte/bookede rejsen på Internettet
515 2,75 ,080 1,822
Søgte inspiration til valg af destination på Internettet
515 2,66 ,084 1,912
Besøgte rejsebureauers hjemmesider
515 2,20 ,084 1,912
Søgte information på rejseportaler som fx. LonelyPlanet, Tripadvisor eller Xpedia
515 ,84 ,065 1,485
Udvekslede emails med venner/familie, som kendte til destinationen
515 ,82 ,059 1,332
Søgte information via sociale medier som fx. Twitter eller Facebook
515 ,16 ,029 ,666
Valid N (listwise) 515
Ud fra dette opstillede skema kan man se at alle 515 observationer er der, der med er der ingen
missing values i variablene. Middelværdien er 3,05. Der findes 3 typer af t-test, og vi har valgt at
bruge den der hedder One-sample t-test. Det har vi gjort fordi, det er den der passer bedst til det vi
gerne vil undersøge. I denne T-test undersøger forskellen mellem en observeret værdi og en
standart. Som vi tidligere fandt frem til, var det ”søgte anden information..” som vi ønsker at bruge.
Altså benytter vi spørgsmål 22,2 og 22,3 (fra fælles data) til at beregne vores T-test. Vi vælger at
sætte standartværdien til 3, da respondenterne der har svaret, da vil have brugt internettet 3 gange i
forbindelse med deres rejse på de 3 år. Her går vi ud fra, at èn rejse på et år er meget almindeligt.
Hvis respondenterne derimod har svaret under 3, må det betyde at de vægter andet højere, og
dermed ikke har betydning. Vores hypotese til denne test er, at både ”Søgte anden..” og
”Bestilte/bookede..” vil være noget de rejsende har brugt internettet til inden afrejse.
Vores hypotese for denne test:
15
Projektopgave MU 1
H0: 22,2 < 3
Ha: 22,2 > 3
H0: 22,3 < 3
Ha: 22,3 > 3
Hvis vi ser nærmere på One-sample Statistics kan vi se at gennemsnittet er 3,05 for at man søgte en
anden information i forhold til deres rejse og at gennemsnittet for at bestille eller bare booke en
rejse er på 2,75. Men da dette kun er en One-sample t-test skal man dividere med 2 i
signifikansværdien.
Dette gør SPSS for os, og som det fremgår af tabellen her under, kan vi afvise H0 22,3
(”Bestilte/bookede..”) men ikke 22,1 (Søgte anden information..) da den ikke ligger under den
fastlagte 95% konfidensinterval, som det også fremgår af skemaet her:
16
One-Sample Statistics
N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
Søgte anden information vedrørende rejsen på Internettet
515 3,05 1,779 ,078
Bestilte/bookede rejsen på Internettet
515 2,75 1,822 ,080
One-Sample Test
Test Value = 3
t df
Sig. (2-
tailed)
Mean
Difference
95% Confidence Interval
of the Difference
Lower Upper
Søgte anden
information
vedrørende rejsen på
Internettet
,694 514 ,488 ,054 -,10 ,21
Bestilte/bookede
rejsen på Internettet
-3,120 514 ,002 -,250 -,41 -,09
Projektopgave MU 1
Dette resultat stemmer ikke helt overens med vores forventning, dog kan vi nu sige at forskellen
mellem de to meddelværdiger umiddelbar er så lille at den ene ikke udelukker den anden.
Scatter-Plot (Mette)
Korrelationsanalyse (Mette)
Kildehenvisning
17
Projektopgave MU 1
Bilag
- Bilag 1. Opgave i spørgeskema fra d. 10 okt.
Gruppe_6 Metode og undersøgelsesdesign Medievidenskab BA 11, SDUKresta, Mette, Nicklas, Signe Jan møller Jensen 10. oktober 2011
Projekt: Anvendelse af internettet i forbindelse med ferierejser
IndledningVi har ud fra det overordnede emne ’’Anvendelse af internettet i forbindelse med ferierejser’’ valgt at fokusere på køb af afbudsrejser på nettet. I forbindelse med det har vi opstillet en række hypoteser som vi via spørgeskemaet vil forsøge at verificere eller falsificere. Ved at sætte os i en virksomheds sted, der udbyder afbudsrejser på nettet, har vi udarbejdet et spørgeskema for at målrette vores markedsføring. Derfor er vi interesseret i at vide hvem vores målgruppe er og hvad deres motivation er for benyttelse af afbudsrejsebestilling på nettet.
Hypoteser m. tilhørende spørgsmål1) Jo større indkomst, des mindre tilbøjelighed til at bestille afbudsrejser.(spg. 5, spg. 6, spg.9)2) Personer mellem 15 og 35 år er mere tilbøjelige til at bestille afbudsrejser på nettet end andre.
18
Projektopgave MU 1
(spg. 2, spg. 6, spg. 9)3) I juni-juli-august er der flere folk på ferie, der har benyttet sig af bestilling af afbudsrejser på nettet.(spg. 11, spg. 6)4) Unge studerende er mere tilbøjelige til at benytte sig af afbudsrejser på nettet end folk på arbejdsmarkedet, da erhvervsfolk er underlagt virksomhedens ferieplaner.(spg. 2, spg. 3, spg. 6, spg. 8, spg. 9)5) Singler er mere tilbøjelige til at bestille afbudsrejser på nettet end familier med børn, der rejser sammen. (spg. 1, spg. 4, spg. 6, spg. 7, spg. 9)6) Folk er mere tilbøjelige til at bestille afbudsrejser på nettet hos store rejseselskaber såsom Spies, Startour, Apollo Rejser etc.(spg. 10)
Spørgeskema
Kære deltagerVi vil gerne forbedre kundeoplevelsen i forbindelse med bestilling af afbudsrejser på internettet, og vil i den forbindelse gerne have lov at stille dig nogle spørgsmål.
DET TAGER HØJEST 10 MINUTTER AT FÆRDIGGØRE SKEMAET
For at kunne bruge dine informationer, er det vigtigt at du overvejer dine svar, og tager dig tid til hver enkelt spørgsmål. Dine svar og oplysninger er anonyme, og vil ikke blive brugt i andre sammenhæng.
På forhånd tak
1) Hvad er din civile status?
(1) Single
(2) I forhold
19
Projektopgave MU 1
2) Oplys din alder
(1) Under 18 år
(2) 18-25 år
(3) 26-35 år
(4) 36-45 år
(5) 46-55 år
(6) 56-65 år
(7) Over 65 år
3) Hvad er din erhvervsmæssige status (Vælg kun et erhverv)
(1) Lønmodtager - offentligt ansat
(2) Lønmodtager - privat ansat
(3) Selvstændig eller medhjælpende ægtefælle
(4) Hjemmegående uden erhvervsarbejde
(5) Studerende
(6) Lærling, elev
(7) Skoleelev
(8) Værnepligtig
(9) Arbejdsløs
(10) Bistandshjælp, revalidering, langtidssyg
(11) Efterlønsmodtager
(12) Folkepensionist
(13) Øvrige pensionister
(14) Ude af erhverv i øvrigt
(15) Ønsker ikke at oplyse
4) Hvor mange børn har du? (Kun et svar)
(1) Ingen
(2) 1 til 3 børn
(3) Mere end 3 børn
5) Indkomst pr. måned (Angiv dit svar efter skat)
(1) Fra 0kr - 6000kr
(2) 6001kr - 10000kr
(3) 10001kr - 30000kr
(4) 30001kr - 60000kr
(5) 60001kr - 100000kr
Hvad er en afbudsrejse?En afbudsrejse er en rejse som allerede er bestilt af en anden, men så er afbestilt igen.Det betyder at rejseselskabet står med en rejse som de ikke har rejsende til og jo kortere du kommer på rejsetidspunktet jo billigere bliver rejsen da det er vigtigt for
20
Projektopgave MU 1
rejseselskabet at få fyldt alle pladser ud i fly og hotel.** Formulering taget fra www.rejser-ferie-fritid.dk
6) Har du nogensinde købt en afbudsrejse på internettet (Kun et svar)
(1) Ja
(2) Nej
7) Hvem rejser du med? (Vælg gerne flere svar)
(1) Jeg rejser gerne alene
(2) Jeg rejser gerne med familiemedlemmer
(3) Jeg rejser gerne med venner
(4) Jeg rejser gerne med kæreste/samlever
(5) Andre __________
8) Hvad er grunden til at du foretrækker afbudsrejser?
(1) Det er billigere
(3) Mine ferier ligger aldrig fast pga mit erhverv
(4) Så er der mere overladt til tilfældighederne
(5) Jeg har ikke så mange krav til min rejse
(6) Andet __________
9) Hvor mange gange har du købt en afbudsrejse på internettet? (Kun et
svar)
(1) Fra 1 - 2 gange
(2) 3 - 5 gange
(3) 6 - 10 gange
(4) 11 - 15 gange
(5) Mere end 15 gange
10) Hvor køber du helst dine afbudsrejser? (Gerne flere svar)
(1) Afbudsrejser.dk
(2) Spies.dk
(3) Startour. dk
(4) Suntours.dk
(5) Folkeferie.dk
(6) Afbudsrejser 24.dk
(7) travelmarket.dk
(8) Barvotours.dk
(9) Apollorejser.dk
21
Projektopgave MU 1
(10) Primotours.dk
(11) Indexa.dk
(12) Ungrejs.dk
(13) Dba.dk
(14) Andet __________
11) Hvornår på året rejser du?
(1) Vinter
(2) Efterår
(3) Sommer
(4) Forår
Undersøgelsen er slut
Tusind tak for din deltagelse, vi er meget glade for at du tog dig tid til at svare-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Spørgeskemaet er udviklet til at være en internetundersøgelse og kan findes her:https://www.survey-xact.dk/Login?logout=trueBrugernavn: Gruppe_6Adgangskode: @lacartemenu
22
