Samenvatting Analyse v/d Marktgegevens

Samenvatting: Analyse v/d
Marktgegevens
Topic 1: correlatie, regressie en tijdsreeksen
1.1. Correlatie
 Bv: “Op een schaal van 1 tot 10, in welke mate bent u tevreden over uw bezoek aan dit
pizzarestaurant?”
 Mensen die langer hebben moeten wachten op hun bestelling (of minder vriendelijke
klantenservice hebben ervaren, etc.) zullen lagere tevredenheidsscores geven
 Je moet het verband tussen twee variabelen (X en Y) nagaan waarbij dus:
o X = onafhankelijke variabel
o Y = afhankelijke variabele
 Verband / statistische samenhang = Correlatiecoëfficiënt (=r)
 Soorten verbanden:
o r = -1  perfect negatief verband
o r = +1  perfect positief verband
o r = 0  geen verband
 -1 ≤ r ≤ +1
 Praktische dingen:
o Perfect = wanneer de punten op één lijn liggen  Graad v. afhankelijkheid
bv. r=-1 OF r=+1
o Wanneer is er negatief verband? = Wanneer X stijgt dan daalt Y (Aard v afhankelijkheid)
o Wanneer is er positief verband? = Wanneer X stijgt dan stijgt Y ook (Aard v afhankelijkh.)
o Hoe dichter |r| bij 1 ligt, hoe sterker het verband
 |r|> 0,8  sterk verband
 0,4 < |r| < 0,8  matig verband
 |r| < 0,4  zwak verband

,  Verband vs oorzakelijkheid (correlatie vs causaal verband)
 Verbanden zijn niet noodzakelijk causale (oorzakelijke) verbanden. Een verband betekent
niet dat de ene variabele de oorzaak is van de andere!
bv. denk aan VERBAND -- verkoop ijsjes = meer verdrinkingen enz.
OORZAAK – zomer verkoopt meer ijsjes, zomer = warm = meer zwemmen en meer
verdrinkingen
 Berekenmethode op excel:
o 1. Functie CORRELATIE (matrix 1 is de onafhankelijke (x); matrix 2 is
afhankelijke(y))


1.2. Determinatiecoëfficiënt (=r²)
 r² = Hoeveel procent van de wijzigingen van de afhankelijke variabele Y wordt verklaard door de
onafhankelijke variabele X?
o r² = kwadraat van correlatiecoëfficiënt
o 0 <= r² <= 1
o r² <= 100%
 bv. denk aan dat inkomen-sparen  (0,78)² = 0,61  61% DUS 61% van het spaargedrag Y kan
verklaard worden door het inkomen X (en dus zijn er dus nog andere factoren die het sparen
bepalen)


1.3. Regressieanalyse
 Wat is de invloed van een verandering van de onafhankelijke variabele (X) op de afhankelijke
variabele (Y)?  Dit bereken je door het lineair verband te zoeken. Dit is een rechte.
 Deze rechte (=lineaire regressie) geeft de samenhang weer tussen de onafhankelijke en
afhankelijke.
 2 soorten methodes voor regressieanalyse:
o Lineaire regressie toevoegen = grafiek maken en bij grafiekelementen bij “trendlijn”:

“vergelijking in grafiek weergeven” aanduiden  Y^ =a+bX
a = constante factor op Y as
b = richtingscoëfficiënt of helling v/d rechte

,o 2e methode is parameters a en b berekenen:
 VOORSPELLEN.LINEAIR = wanneer je getal krijgt en je er iets mee moet berekenen




adhv gegevens in tabel. Dan krijg je dit:
Geef de waarde in van de onafhankelijke variabele X in
Geef de bestaande waarden van de afhankelijke variabele Y in (known_ys)
Geef de bestaande waarden van de onafhankelijke variabele X in (known_xs)
 In tabblad Gegevens, rechts bovenaan Gegevensanalyse selecteren – functie
‘regressie’ – juiste invoerbereik selecteren en in nieuw werkblad openen
ALS GEGEVENSANALYSE ER NIET STAAT?  ga naar Bestand, Opties, Invoegtoepassingen, onderaan Beheren:
Excel- invoegtoepassingen, klik op start, Analysis ToolPak aanvinken en ok klikken.
 Dan kijk je in die hele tabel/berekeningen die je van excel krijgt:
 vanonder ‘snijpunt’ = a
 ‘variabele x1’ = b
(met deze kan je meteen al de correlatie en de determinatiecoëfficiënt zien)




 De 2e methode kan je ook verkrijgen met “TREND” :
 Selecteer de cellen waarvoor je de regressiewaarde wil berekenen.
 Zet je cursor in de bovenste cel, invoegen functie TREND.
Geef als Known_Ys de waarden van de variabele Y in en maak adressering absoluut.

, Geef als Known_Xs de waarden van de variabele X in en maak adressering absoluut.
NIET OP ENTER MAAR OP Ctrl Shift Enter DRUKKEN (=matrixfunctie)

Oefeningen:
1. Oefening PuntenMK
Bij een bevraging aan de studenten van 1MK werd gevraagd hoeveel uren de student per week
gemiddeld de les skipt. Daarnaast werd hem gevraagd naar de resultaten voor het OPO Marketing.
Hiernaast vind je de resultaten.
- Is er een verband tussen het aantal geskipte uren en de punten op het OPO Marketing?
Indien ja, hoe groot is dit verband? Stel voor in een grafiek.

*Eerst gegevens
aanduiden en
daar grafiek van
maken; met
geleerde trucs
van die trendlijn.

*Berekenen hoe
groot het verband
is? =Correlatie
berekenen

Zoals je kan zien
is het verband -
0.66 wat
betekent dat er
een zwak negatief
verband is.




- Bereken op basis van
de gegeven cijfers
welke punten een
student zou
verdienen op het
OPO Marketing,
indien hij gemiddeld
10 lesuren zou
skippen.

*10 lesuren = gegeven X
waardoor je weet dat je
“VOORSPELLEN.LINEAIR”