Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Selected Methods of Categorical Data Analysis and Their Application in Consumer Behaviour Research

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62156489%3A43110%2F20%3A43918277" target="_blank" >RIV/62156489:43110/20:43918277 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/71226401:_____/20:N0100412

  • Výsledek na webu

    <a href="https://mme2020.mendelu.cz/wcd/w-rek-mme/mme2020_conference_proceedings_final.pdf" target="_blank" >https://mme2020.mendelu.cz/wcd/w-rek-mme/mme2020_conference_proceedings_final.pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Selected Methods of Categorical Data Analysis and Their Application in Consumer Behaviour Research

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper explores the methods of categorical data analysis, with special focus on their pros and cons and their possible application in the research of Czech consumers&apos; shopping habits. To that end, a large survey mapping shopping preferences of Czech consumers (mainly the shopping behaviours of different genders in relation to their income, education, age, place of residence etc.) has been used as a source of data. The survey results were analyzed using the contingency tables analysis, including the Pearson&apos;s chi-squared test of independence in contingency tables. The dependence intensity was identified via Pearson&apos;s Contingency Coefficient and the impact of individual categories was assessed with the post-hoc residual test. The influence of several combined factors on the payment method was tested through logistic regression; the model parameters were estimated by the Maximum Likelihood Estimation and the ROC curve allowed for the assessment of the model&apos;s quality. Every method proved a statistically significant dependence of the most frequent payment method on the education and age of respondents, number of household members and the size of respondents&apos; place of residence.

  • Název v anglickém jazyce

    Selected Methods of Categorical Data Analysis and Their Application in Consumer Behaviour Research

  • Popis výsledku anglicky

    This paper explores the methods of categorical data analysis, with special focus on their pros and cons and their possible application in the research of Czech consumers&apos; shopping habits. To that end, a large survey mapping shopping preferences of Czech consumers (mainly the shopping behaviours of different genders in relation to their income, education, age, place of residence etc.) has been used as a source of data. The survey results were analyzed using the contingency tables analysis, including the Pearson&apos;s chi-squared test of independence in contingency tables. The dependence intensity was identified via Pearson&apos;s Contingency Coefficient and the impact of individual categories was assessed with the post-hoc residual test. The influence of several combined factors on the payment method was tested through logistic regression; the model parameters were estimated by the Maximum Likelihood Estimation and the ROC curve allowed for the assessment of the model&apos;s quality. Every method proved a statistically significant dependence of the most frequent payment method on the education and age of respondents, number of household members and the size of respondents&apos; place of residence.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    50202 - Applied Economics, Econometrics

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2020

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Mathematical Methods in Economics 2020: Conference Proceedings

  • ISBN

    978-80-7509-734-7

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    656-661

  • Název nakladatele

    Mendelova univerzita v Brně

  • Místo vydání

    Brno

  • Místo konání akce

    Brno

  • Datum konání akce

    9. 9. 2020

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000668460800100