За последние несколько лет
Из таблицы видно, что социальный состав генеральной совокупности в процентном соотношении таков:
- студенты – 9%;
- служащие – 69%;
- предприниматели – 22%.
Объём выборки, охваченной исследованием, составлял 467 (0,00016, или 0,016% от генеральной совокупности) человек. Исследование проводилось способом случайного бесповторного опроса. Было опрошено 42 студента, 322 служащих и 103 предпринимателя. Причём ответы были получены лишь на 165 анкет. Данные по количеству обработанных информативных анкет приведены в сводной таблице 2 (табл.2.3.), полученной при работе с SPSS.
Таблица 2.3.
Сводка данных по результатам опроса.
|
Статус |
Общая сумма ответов |
Кол-во маршрутов |
Std. Deviation |
|
Предприниматели |
79,00 |
5 |
27,6261 |
|
Служащие |
46,00 |
5 |
4,4944 |
|
Студенты |
40,00 |
5 |
13,5831 |
Таким образом, маркетолог фирмы сделал вывод, что туристически активная, а следовательно, и перспективная часть населения составляет 35%. В процентном соотношении активная часть респондентов по статусам к общему количеству опрошенных по категориям составила:
- предприниматели ≈ 77%;
- служащие ≈ 14%;
- студенты ≈ 95%.
В результате туристическая фирма приняла решение развивать те направления по туристическим маршрутам, которые получили наибольшее количество голосов у предпринимателей и студентов, расценивая эти социальные группы как наиболее перспективные для фирмы.
При обработке данных анкетного опроса, проведенного туристической фирмой «Краски мира», в роли определяющих факторов выступали категории населения, являющиеся наиболее перспективными потенциальными клиентами турфирмы: предприниматели, служащие, студенты.
Зависимыми же были выбраны показатели ответов на некоторые вопросы анкеты:
- Какие из нижеперечисленных туристических маршрутов кажутся Вам наиболее привлекательными?
- Каким транспортным средствам Вы отдаёте предпочтение при передвижении на большие расстояния?
- Какой класс отелей Вы выбираете?
Подсчёт общих сумм ответов по каждому варианту был проведен в базе данных MS Access при помощи функции создания перекрёстных запросов. Затем данные были импортированы в статистические таблицы SPSS. После этого был проведен корреляционный анализ импортированных данных через функцию Statistics>Partial Correlation, где определяющим признаком был социальный статус респондента, а зависимыми – ответы на вышеприведенные вопросы. В результате данного корреляционного анализа была получена таблица коэффициентов корреляции (степени связи всех зависимых переменных).
