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”

Methods for categorical data analysis: Illustrating consumer behaviour with relation to organic produce

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F71226401%3A_____%2F20%3AN0100411" target="_blank" >RIV/71226401:_____/20:N0100411 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/60460709:41110/20:84687 RIV/62156489:43110/20:43918502

  • Výsledek na webu

    <a href="https://ap.pef.czu.cz/en/r-12193-conference-proceedings" target="_blank" >https://ap.pef.czu.cz/en/r-12193-conference-proceedings</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Methods for categorical data analysis: Illustrating consumer behaviour with relation to organic produce

  • Popis výsledku v původním jazyce

    A description of consumers’ shopping habits based on categorical data interpretation and modelling (source of data: an extensive survey), with special focus on different groups of consumers (age, gender, income, and education etc. specific) purchasing organic products. The survey outcomes were analysed using the contingency tables analysis, including the Pearson’s chi-square test. Correspondence analysis enabled graphic representations of the resulting dependencies. Correspondence analysis represents a popular method often employed in order to analyse the associations between individual categories of variable(s) in contingency tables. The correspondence analysis mechanisms allow for the description of the associations between nominal or ordinal variables and their graphical presentation in multidimensional space. The influence of several predictors on one predicted variable was tested through logistic regression; the model parameters were estimated by the Maximum Likelihood Estimation. Relevant methods for categorical data processing indicated the dependency of organic produce purchase frequency on age, income, gender, household size and municipality of respondent.

  • Název v anglickém jazyce

    Methods for categorical data analysis: Illustrating consumer behaviour with relation to organic produce

  • Popis výsledku anglicky

    A description of consumers’ shopping habits based on categorical data interpretation and modelling (source of data: an extensive survey), with special focus on different groups of consumers (age, gender, income, and education etc. specific) purchasing organic products. The survey outcomes were analysed using the contingency tables analysis, including the Pearson’s chi-square test. Correspondence analysis enabled graphic representations of the resulting dependencies. Correspondence analysis represents a popular method often employed in order to analyse the associations between individual categories of variable(s) in contingency tables. The correspondence analysis mechanisms allow for the description of the associations between nominal or ordinal variables and their graphical presentation in multidimensional space. The influence of several predictors on one predicted variable was tested through logistic regression; the model parameters were estimated by the Maximum Likelihood Estimation. Relevant methods for categorical data processing indicated the dependency of organic produce purchase frequency on age, income, gender, household size and municipality of respondent.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    40500 - Other agricultural sciences

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

    AGRARIAN PERSPECTIVES XXIX. TRENDS AND CHALLENGES OF AGRARIAN SECTOR

  • ISBN

    978-80-213-3041-2

  • ISSN

    2464-4781

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    441

  • Strana od-do

    426-433

  • Název nakladatele

    Czech University of Life Sciences Prague

  • Místo vydání

    Praha

  • Místo konání akce

    Prague, Czech Republic

  • Datum konání akce

    16. 9. 2020

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000651198600051