목차
1. 서 론
2. 고객 만족도 조사 Sheet
3. 조사 결과
4. 결과 분석
1) 빈도 분석
2) Chi-Square 분석
3) 분산 분석(ANOVA)
4) 회귀 분석
5. 결 론
2. 고객 만족도 조사 Sheet
3. 조사 결과
4. 결과 분석
1) 빈도 분석
2) Chi-Square 분석
3) 분산 분석(ANOVA)
4) 회귀 분석
5. 결 론
본문내용
rt의 연령별 선호도는 어떨까하는 생각을 했었다. 따라서 ‘연령별로 선호하는 편의점에는 차이가 없다’라는 귀무가설과 ‘연령별로 선호하는 편의점에는 차이가 있다’라는 대립가설을 세웠다. 조사된 결과를 Chi-Square 분석을 통해 알아본 결과 유효가 100%이므로 결측은 당연히 없고 유의확률이 0.292로 나왔다. 신뢰수준 95%(P = 0.292 > 0.05)를 감안할 때 연령별로 선호하는 편의점에는 차이가 없다는 귀무가설이 옳다는 결론이 나온다. 여기서 한 가지 아쉬운 점은 조사대상을 선정할 때 연령별로 똑같은 인원을 대상으로 조사를 했어야 하는 데 선릉역 주변의 사람들을 랜덤으로 조사하였기 때문에 정확한Chi-Square 분석이 될 수 없다는 부분이다. 추후에 조사할 기회가 있다면 조사대상선정에도 면밀히 고려를 해야겠다고 느꼈다.
3) 분산 분석(ANOVA)
더 많은 정보를 얻기로 하고 연령대와 Family Mart 방문횟수의 상관관계에 대해 알아보기 위해 ‘연령별로 Family Mart에 방문하는 횟수에는 차이가 없다’라는 귀무가설과 ‘연령별로 Family Mart에 방문하는 횟수에는 차이가 있다’라는 대립가설을 세웠다. 조사된 결과를 분산 분석(ANOVA)을 통해 알아본 결과 유의확률이 0.424가 나왔다. Chi-Square 분석과 마찬가지로 신뢰수준 95%(P = 0.424 > 0.05)를 감안할 때 연령별로 방문하는 횟수에는 차이가 없다는 귀무가설이 옳다는 결론이 나온다. 이 결과로 비추어 볼 때 선릉역 주변의 테헤란로 일대에는 Family Mart와 같은 편의점 외의 개인슈퍼나 할인마트가 상대적으로 적기 때문에 나이를 불문하고 편의점을 이용한다는 결론이 나왔다. 연령대별 및 지역별로 조사대상을 확대한다면 좀 더 의미 있는 결과가 나올 것이라 판단된다.
4) 회귀 분석
마지막으로 만족도에 따라 Family Mart 방문횟수가 증가하는 지 알아보기 위해‘만족도와 Family Mart에 방문하는 횟수에는 차이가 없다’라는 귀무가설(추정된 회귀모형이 적절치 않다)과 ‘만족도와 Family Mart에 방문하는 횟수에는 차이가 있다’라는 대립가설(추정된 회귀모형이 적절하다)을 세웠다. 결과를 도출해 보니 R은 0.302, R제곱은 0.091로 나왔다. R은 예측변수인 독립변수와 종속변수인 일평균 방문횟수 간의 적률상관 관계인 데 이 값이 0.302이므로 상관관계가 좀 떨어진다는 점을 알 수 있었다. 또한 유의확률이 0.104로 신뢰수준 95%(P = 0.104 > 0.05)를 넘기 때문에 만족도와 방문하는 횟수에는 차이가 없다는 결론이 나왔다.
5. 결 론
이번 설문조사를 통해 SPSS 프로그램에 대한 많은 것을 배울 수 있었고, 조사대상의 선정 및 자료의 수집, 검증, 편집 등에 대한 중요성을 다시 한번 알 수 있는 계기가 되었다. 본인이 설정한 가설을 뒷받침할 만한 유의미한 데이터는 찾지 못했지만 좀 더 많은 인원들을 대상으로 더 많이 준비하여 조사한다면 지금보다 나아질 것이라 생각한다.
※ 첨부 자료(1)
첨부 자료(2)
3) 분산 분석(ANOVA)
더 많은 정보를 얻기로 하고 연령대와 Family Mart 방문횟수의 상관관계에 대해 알아보기 위해 ‘연령별로 Family Mart에 방문하는 횟수에는 차이가 없다’라는 귀무가설과 ‘연령별로 Family Mart에 방문하는 횟수에는 차이가 있다’라는 대립가설을 세웠다. 조사된 결과를 분산 분석(ANOVA)을 통해 알아본 결과 유의확률이 0.424가 나왔다. Chi-Square 분석과 마찬가지로 신뢰수준 95%(P = 0.424 > 0.05)를 감안할 때 연령별로 방문하는 횟수에는 차이가 없다는 귀무가설이 옳다는 결론이 나온다. 이 결과로 비추어 볼 때 선릉역 주변의 테헤란로 일대에는 Family Mart와 같은 편의점 외의 개인슈퍼나 할인마트가 상대적으로 적기 때문에 나이를 불문하고 편의점을 이용한다는 결론이 나왔다. 연령대별 및 지역별로 조사대상을 확대한다면 좀 더 의미 있는 결과가 나올 것이라 판단된다.
4) 회귀 분석
마지막으로 만족도에 따라 Family Mart 방문횟수가 증가하는 지 알아보기 위해‘만족도와 Family Mart에 방문하는 횟수에는 차이가 없다’라는 귀무가설(추정된 회귀모형이 적절치 않다)과 ‘만족도와 Family Mart에 방문하는 횟수에는 차이가 있다’라는 대립가설(추정된 회귀모형이 적절하다)을 세웠다. 결과를 도출해 보니 R은 0.302, R제곱은 0.091로 나왔다. R은 예측변수인 독립변수와 종속변수인 일평균 방문횟수 간의 적률상관 관계인 데 이 값이 0.302이므로 상관관계가 좀 떨어진다는 점을 알 수 있었다. 또한 유의확률이 0.104로 신뢰수준 95%(P = 0.104 > 0.05)를 넘기 때문에 만족도와 방문하는 횟수에는 차이가 없다는 결론이 나왔다.
5. 결 론
이번 설문조사를 통해 SPSS 프로그램에 대한 많은 것을 배울 수 있었고, 조사대상의 선정 및 자료의 수집, 검증, 편집 등에 대한 중요성을 다시 한번 알 수 있는 계기가 되었다. 본인이 설정한 가설을 뒷받침할 만한 유의미한 데이터는 찾지 못했지만 좀 더 많은 인원들을 대상으로 더 많이 준비하여 조사한다면 지금보다 나아질 것이라 생각한다.
※ 첨부 자료(1)
첨부 자료(2)
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