Автор работы: Пользователь скрыл имя, 22 Декабря 2011 в 20:02, практическая работа
Исследование рынка сотовой связи республики беларусь с помощью различных маркетинговых методов, проведенное с использованием специальных программ (SPSS и др.)
1.1 Качество связи
Таблица 1.1 - Model Summary
| Model | R | R Square | Adjusted R Square | Std. Error of the Estimate |
| 1 | ,573(a) | ,328 | ,321 | 1,442 |
Коэффициент множественной корреляции R отражает связь зависимой переменной «качество связи» с совокупностью независимых переменных (расположением дилера, спектром услуг, удовлетворенностью от услуг) и равен
57, 3%. R2 показывает, что 32,8% дисперсии переменной «качество связи» обусловлено влиянием предикторов (расположением дилера, спектром услуг, удовлетворенностью от услуг).
Таблица 1.2 - Coefficients(a)
| Model | Unstandardized Coefficients | Standardized Coefficients | t | Sig. | ||
| B | Std. Error | Beta | ||||
| 1 | (Constant) | 2,973 | ,256 | 11,608 | ,000 | |
| Насколько важна для вас работа персонала (1-7) | ,206 | ,061 | ,235 | 3,367 | ,001 | |
| Насколько важен для вас опыт работы оператора (1-7) | ,101 | ,050 | ,128 | 2,038 | ,042 | |
| Насколько важно для вас получать удовлетворение от услуг оператора (1-7) | ,272 | ,050 | ,315 | 5,415 | ,000 | |
Стандартные коэффициенты регрессии Beta отражают относительную степень влияния каждого из предикторов; для переменной «работа персонала» β=0,235, а для переменных «опыт работы оператора», «удовлетворенность от услуг» соответственно: 0,128 и 0,315. Каждая из независимых переменных имеет положительную корреляцию с зависимой переменной.
Из полученных данных выводим уравнение множественной регрессии для параметра «качество связи» (т. к. исследуемый параметр «качество связи» - комплексный):
Качество связи = 2,973 + 0,206 * работа персонала + 0,101 * опыт работы оператора + 0,272 * удовлетворенность
1.2 Работа персонала
Таблица 1.3 - Model Summary
| Model | R | R Square | Adjusted R Square | Std. Error of the Estimate |
| 1 | ,663(a) | ,440 | ,438 | 1,498 |
| 2 | ,736(b) | ,542 | ,539 | 1,357 |
| 3 | ,767(c) | ,588 | ,584 | 1,289 |
Коэффициент множественной корреляции R отражает связь зависимой переменной «работа персонала» с совокупностью независимых переменных (опыт работы оператора, спектр услуг, удовлетворенность) и равен 76,7%. R2 показывает, что 58,8% дисперсии переменной «работа персонала» обусловлено влиянием предикторов (опыт работы оператора, спектр услуг, удовлетворенность).
Таблица 1.4 - Coefficients(a)
| Model | Unstandardized Coefficients | Standardized Coefficients | t | Sig. | ||
| B | Std. Error | Beta | ||||
| 3 | (Constant) | ,481 | ,235 | 2,046 | ,042 | |
| Насколько важен для вас спектр услуг оператора (1-7) | ,316 | ,050 | ,316 | 6,278 | ,000 | |
| Насколько важен для вас опыт работы оператора (1-7) | ,323 | ,042 | ,357 | 7,620 | ,000 | |
| Насколько важно для вас получать удовлетворение от услуг оператора (1-7) | ,253 | ,044 | ,257 | 5,790 | ,000 | |
Из полученных данных выводим уравнение множественной регрессии для параметра «работа персонала»:
Работа персонала = 0,481 + 0,316 * спектр услуг + 0,323 * опыт работы оператора + 0,253 * удовлетворенность
1.3 Опыт работы оператора
Таблица 1.5 - Model Summary
| Model | R | R Square | Adjusted R Square | Std. Error of the Estimate |
| 1 | ,650(a) | ,423 | ,421 | 1,681 |
| 2 | ,686(b) | ,470 | ,466 | 1,614 |
Коэффициент множественной корреляции R отражает связь зависимой переменной «опыт работы оператора» с совокупностью независимых переменных (работа персонала, спектр услуг) и равен 68,6%. R2 показывает, что 47% дисперсии переменной «опыт работы оператора» обусловлено влиянием предикторов (работа персонала, спектр услуг).
Таблица 1.6 - Coefficients(a)
| Model | Unstandardized Coefficients | Standardized Coefficients | t | Sig. | |||
| B |
Std. Error | Beta |
| |||
|
2 |
(Constant) | ,421 | ,274 | 1,535 | ,126 | ||
| Насколько важна для вас работа персонала (1-7) |
,507 | ,062 | ,458 | 8,116 | ,000 | |
| Насколько важен для вас спектр услуг оператора (1-7) |
,321 | ,063 | ,290 | 5,132 | ,000 | |
Из полученных данных выводим уравнение множественной регрессии для параметра «опыт работы»:
Опыт работы = 0,421 + 0,507 * работа персонала + 0,321 * спектр услуг
1.4 Спектр услуг
Таблица 1.7 - Model Summary
| Model | R | R Square | Adjusted R Square | Std. Error of the Estimate |
| 1 | ,663(a) | ,440 | ,438 | 1,495 |
| 2 | ,708(b) | ,502 | ,498 | 1,413 |
| 3 | ,731(c) | ,535 | ,530 | 1,367 |
| 4 | ,739(d) | ,546 | ,540 | 1,353 |
Коэффициент множественной корреляции R отражает связь зависимой переменной «спектр услуг» с совокупностью независимых переменных (работа персонала, качество связи, опыт работы оператора, удовлетворенность) и равен 73,9%.
R2 показывает, что 54,6% дисперсии переменной «спектр услуг» обусловлено влиянием предикторов (работа персонала, качество связи, опыт работы оператора, удовлетворенность).
Таблица 1.8 - Coefficients(a)
| Model | Unstandardized Coefficients | Standardized Coefficients | t | Sig. | |||
| B |
Std. Error | Beta |
| |||
|
4 |
(Constant) | ,403 | ,290 | 1,392 | ,165 | ||
| Насколько важна для вас работа персонала (1-7) |
,320 | ,058 | ,321 | 5,485 | ,000 | |
| Насколько важно для Вас качество услуг оператора (1-7) |
,250 | ,055 | ,220 | 4,592 | ,000 | |
| Насколько важен для вас опыт работы оператора (1-7) |
,215 | ,047 | ,238 | 4,574 | ,000 | |
| Насколько важно для вас получать удовлетворение от услуг оператора (1-7) |
,135 | ,049 | ,137 | 2,724 | ,007 | |
Из полученных данных выводим уравнение множественной регрессии для параметра «спектр услуг»:
Спектр услуг = 0,403 + 0,32 * работа персонала + 0,25 * качество связи + 0,215 * опыт работы оператора + 0,135 * удовлетворенность
1.5 Бонусы и скидки
Таблица 1.9 - Model Summary
| Model | R | R Square | Adjusted R Square | Std. Error of the Estimate |
| 1 | ,516(a) | ,266 | ,263 | 1,826 |
| 2 | ,629(b) | ,395 | ,391 | 1,660 |
| 3 | ,689(c) | ,475 | ,469 | 1,550 |
Коэффициент множественной корреляции R отражает связь зависимой переменной «бонусы и скидки» с совокупностью независимых переменных (цена на услуги, расположение дилера, удовлетворенность) и равен 68,9%.
R2 показывает, что 47,5% дисперсии переменной «бонусы и скидки» обусловлено влиянием предикторов (цена на услуги, расположение дилера, удовлетворенность).
Таблица 1.10 - Coefficients(a)
| Model | Unstandardized Coefficients | Standardized Coefficients | t | Sig. | |||
| B |
Std. Error | Beta |
| |||
|
3 |
(Constant) | -,374 | ,366 | -1,023 | ,307 | ||
| Насколько важна для вас цена на услуги оператора (1-7) |
,432 | ,057 | ,342 | 7,601 | ,000 | |
| Насколько важно для вас получать удовлетворение от услуг оператора (1-7) |
,325 | ,047 | ,309 | 6,851 | ,000 | |
| Насколько важно для вас расположение дилера (1-7) |
,327 | ,049 | ,300 | 6,684 | ,000 | |
Информация о работе Маркетинговое исследование рынка сотовой связи Республики Беларусь