Specia lizarea Managementului în Turism [619870]

Ministerul Educa ției al României
Universitatea de Stat ” Alexandru Ioan Cuza ”, Iași
Facultatea de Economie și Administrarea Afacerilor
Specia lizarea Managementului în Turism

Elaborat :
Neagu Valeria
Cucuruza Alina
Bălți
2017
Proiect statistic ă
Analiza statistică a profilului consumator ului
de produse neplanificate
din mun. Bălți

2
CUPRINS
INTRODUCERE ………………………………………………………………………………… 1
CAPITOLUL I PREZENTAREA FENOMENULUI STUDIAT ………………………….. ………….. 2
1.2 Metodologia cercetării…………………………………………………………………………2
1.3 Popul ația cercetată și eșantionarea…………………………………………………………….3
CAPITOLUL II CREAREA BAZEI DE DATE ………………………………………………5
2.1 Definirea variabilelor…………………… ……………………… ……………………………6
CAPITOLUL III DESCRIEREA STATISTICĂ A DESTRIBUȚIILOR …………………… 7
3.1 Descrierea sta tistică univariate…………………………………………………………………7
3.1.1 Distribuții după o variabilă calitativă………………………………………………………7
3.1.2 Distribuții după o variabilă cantitativă……………………………………………………..10
3.2 Descrierea statistică bivariate …………………………………………………………………16
CAPITOLUL IV ESTIMAREA PARAMETRILOR MODELULUI ……………………….25
4.1 Estimarea parametrilor statistici ………………………………………………………………25
CAPITOLUL V TESTAREA PARAMETRILOR ȘI A MODELULUI PROPUS ………….29
5.1 Testarea ipotezelor asupra mediei unei populații……………………………………………29
5.2 Testarea diferenței între două medii…………………………………………………………31
5.3 Testarea egalită ții mediilor…………………………………………………………………..33
5.4 Testarea diferenței dintre proporții………………………………………………………….34
5.5 Testarea egalității a trei sau mai multe medii (ANOVA)……………………………………36
CAPITOLUL VI ANALIZA DE REGRESIE ȘI CORELARE …………………………….39
6.1 Analiza de asociere……………………… …………………………………………… …….39
6.2 Analiza de corelație…………………………………………………………………………..40
6.3 Analiza de regresie……………………… …………………………………………… ……..41
CAPITOLUL VII PROGNOZA FENOMENULUI STUDIAT ……………………………..47
7.1 Analiza seriei de timp………………………………………………………………………. 47
7.2 Estimarea trendului de tip linear, parabolic și putere………………………………………..4 8
7.3 Estimarea componentei sezoniere…… ………………………………………… ………… …52
7.4 Desezonalizarea seriei………………… ……………………………………………………. .53
7.5 Prognoza…………………………………………………………………… …………… ……53
CONCLUZII …………………………………………………………………………………….55
BIBLIOGRAFIE …………………………………………………………………………..……56

1

INTRODUCERE
Mersul la cumpărături a devenit de ani buni un sport internațional, supermarketurile și
hipermarketurile sunt deseori pline, iar oamenii lasă anual miliarde de euro la casă. Dar ce oare ne
face să fim împătimiții shopping -ului? Intrăm în magazin și ce vedem?
Produsele la ofertă sunt ampalsate în față, lactatele spre finalul magazinului și micile
nimicuri exact la casa de marcat. Oricît de ciudat ar parea, amplasarea produselor pe raft nu est e
una întîmplătoare. Totul are o logică, iar in spatele aranjării lor se ascunde o întreagă filozofie.
În ultimele decenii, una din problemele esențiale ale magazinelor, a firmelor producătoare
o constituie cunoașterea manierei î n care vor răspunde consum atorii la diverși stimuli pe care le
vor folosi ele īn vederea atingerii țelului lor final – profitul cāt mai mare.
Prin lucarea dată ne propunem să studiem și să deducem profilul și comportamentul
consumatorului în magazin privind procurarea produselor n eplanificate. Produsele pe care ei nu
le-au intuit în procurare dar care s -au regăsit în coșul cumpărătorilor la ieșirea acestora din
magazin. Intuitiv am putea afirma faptul că anume femeile sunt cele care procură cele mai multe
produse neplanificate, tot odată în aceiași categorie de cumpărători înrăiți i -am clasa și pe tinerii
cu vîrste cuprinse în intervalul 18 -20 ani. Mult prea probabil este ca persoanele care dispun de un
venit mai mic să procure doar produsele de care au strictă nevoie, asigurînde -se astfel de
cumpărarea a unor produse neplanificate care nu ar face altceva decît să le irosească banii din
buzunare. Această intuitie a noastră dorim și să o cercetăm în lucrarea de față.
Am ales această temă din cauza importanței acesteia pe piață în speci al pentru magazine
și supermarketuri. Tot mai multe dintre ele recurg la diverse tehnici pentru a condiționa clienții să
procure cît mai multe produse neplanificate iar o dată știind profilul consumat orului este mult mai
ușor să sta bilești anumite tehnici de atragere a acestora.

2
CAPITOLUL 1
PREZENTAREA FENOMENULUI STUDIAT, A METODEI DE LUCRU ȘI
A POPULAȚIEI CERCETATE
1.1 Cercetarea propriu – zisă
Cercetarea dată are ca scop cunoașterea profilul consumatorului privind procurarea
produselor neplanif icate și identificarea preferințelor lor. Marea majoritate din populație au
tendința de a procura produse la impuls adică produse pe care ei nu și le -au planificat să le cumpere.
Numărul mare de astfel de cumpăraturi nu este unul întîmplător ci este vorba de o strategie bine
pusă la punct de marii comercianți. Altfel zis, clienții nu fac altceva decît să cadă în plasa celor
din urmă.
Cu toate astea pe lîngă strategiile marilor comercianți atestăm la persoane un
comportament asemănător în funcție de anumite caracteristici. Femeile se comportă aproape la fel
cînd vine vorba de cumăpărături. Tinerii au și ei asemănări în comportamentul lor de cumpărare
comparativ cu adulții sau cu persoanele mai în vîrstă. Cu siguranță și venitul persoanelor face o
diferență î n deciziile acestora de procurare a produselor.
În lucrarea dată noi realizăm o cercetare a cărei obiectiv general este analizarea profilului
consumatorului de produse neplanificate în cadrul unui magazin . În urma cercetării date vom putea
percepe care su nt caracteristicile unui cump ărător de produse neplanificate.
Obiectivul general
Obiectivul general al cercetării este analizarea profilului consumatorului privind
procurarea produselor neplanificate din Republica Moldova.
Obiective specifice:
1. Să analiz ăm variația procurării produselor neplanificate în funcție de gen.
2. Să analizăm variația procurării produselor neplanificate în funcție de mediul de trai.
3. Să analizăm legătura dintre prețul pe care consumatorii sunt predispuși să -l achite pentru un
baton de ciocolată de 75 gr. și genul persoanelor.
4. Să analizăm legătura dintre cheltuielile medii lunare pentru produse neplanificate și mediul de
trai al persoanelor.
5. Să analizăm legătura dintre genul persoanelor și cheltuielile medii lunare pentru produsele la
impuls.

3
Ipoteze:
I.1.. Persoanele de gen feminin procură mai multe produse neplanificate decît persoanele de gen
masculin.
I.2.Persoanele ce locuiesc în mediul urbam au tendința să procure mai multe produse neplanificate.
I.3. Femeile sunt predispuse să a chite un preț mai mare pentru un baton de ciocolată de 75 gr.
I.4. Persoanele care locuiesc în mediul urban înregistrează cheltuieli medii lunare pentru produse
neplanificate mai mari.
I.5. Femeile cheltuie lunar mai mult pe produse la impuls comparativ cu bărbații.

1.2 Metodologia cercetării
Natura și metoda cercetării
Pentru efectuarea cercetării am ales o metodă c antitativă și anume – ancheta. Am
consider at oportună această metodă pentru că prin intermediul ei am putut obține cu ușurință
răspunsuri clare și precise. Totodată am optat pentru anchetă pentru că am vrut să obține m niște
date reprezentative statistic în ceea ce privește preferințele, opiniile și percepțiile clienților .
Anchetarea a fost realizată stradal petru că aflîndu -ne fa ță in față cu intervievatul am avut
mai mari șanse de a obține răspunsuri sincere. În plus, în comparație cu alte celelalte tehnici de
anchetare cum ar fi cea telefonică, poștală, la domciliu sau prin internet, anchetarea stradală mi -a
oferit posibilitatea intervievării mai eficiente, deoarece refuzul persoaneia din față este mai greu
decît de exemplu celei care te apelează telefonic.
Instrumentul
Instrumentul pe care l -am a fost chestionarul. Conform literaturii de specialitate, anume
chestionarul este cel mai des utilizat în culegerea datelor în cazul cercetării pieței. Astfel, am putea
spune că acest instrument este unul frecvent și eficient.

1.3 Populația cercetată și eșantionarea
Definirea populației.
Populația a fost reprezen tată de persoane cu vîrste cuprinse între 15 -70 de ani
frecventătoare a supermarketului „Fourchette” din municipiului Bălți.
Derularea propriu – zisă a cercetării
Cercetarea a fost derulată în perioanda 26.05.2016 – 30.05.2016 preponderent în tre orele
10.00 – 20.00. Ore nici prea matinale nici prea tîrzii intenționant alese pentru a primi niște rezultate
veridice. În ceea ce privește locul derulării cercetării pot remarca faptul că aceasta a fost realizată
în cadrul supermarketului „Fourchette ” din centrul municipiului Bălți din Republica Moldova. În

4
fiecare din cele 5 zile de anchetă clienții supermarketului erau selectați în mod întîmplător.
Persoanele care refuzau să participe la anchetare erau înlocuite cu alte persoane alese la fel
aleator iu, De evidențiat este faptul că ancheta era aplicată la ieșirea cumpărătorilor din
supermarket. Am optat pentru această variantă pentru că răspunsurile oferite de către aceștea
anume la ieșire vor fi mai veridice, în plus persoanelor anchetate le este mai ușor să dea răspuns
la întrebări.
Fixarea gradului de precizie
Pentru a obține date precise și cît mai veridice am utilizat următorii parametri:
o Eroarea de estimare sub forma relativă – 5%
o Gradul de încredere a rezultatelor (0,95)

Metoda de eșantionare
În ceea ce privește metoda de eșantionare aș remarca faptul că am ales metoda aleatorie
simplă. Astfel, conform acestei metode au fost chestionate la întîmplare cele 100 de persoane care
ieșeau din supermarketul „Fourchette”. În așa mod fiec are membru a populației a avut aceleași
șanse de a fi selectat.

5
CAPITOLUL II
CREAREA BAZEI DE DATE
Analiza datelor colectate am realizat -o prin programului de analiză statistică SPSS. Aici
am creat o bază de date unde am inclus răspunsur ile obținute de la intervievați în urma aplicării
chestionarului.
Crearea bazei de date în SPSS am realizat -o parcurgînd următoarele etape :
Pentru început am definit valorile în meniul Variabile View iar mai apoi am introdus
datele în fereastra Data View.

Figura 2.1. Definirea valorilor în meniul Variabile View

Figura 2.2. Introducerea datele în fereastra Data View.

6
2.1. Definirea variabilelor
1. Întrebare filtru – variabilă categorială, nominală, nenumerică, de tip string. În softul SPSS
variabila a fost codificată în felul următor: 1 = ”Da”, 2 = ”Nu”. Variabila dată va face diferența
dintre cumpărătorii de produse neplanificate și cei ce nu sunt tentați să procure produse
neplanficate. Este o variabilă dihotomică, discretă și nominală obținută la culegerea datelor.
2. Frecvența_consumului –variabilă ordinală, calitativă, nealternativă, continuă, categorială, ce
indică frecvența de procurare a produselor neplanificate a persoanelor timp de o săptămînă. În
SPSS variabila dată am codificat -o în felul urm ător: 1 = ”o dată pe săptămână”, 2 = ”2 – 3 ori pe
săptămâna”, 3 = ”4 – 5 ori pe săptămână”, 4 = ”mai mult de 5 ori pe săptămână”.
3. Genul –variabilă nominală, categorială, calitativă, nealternativă, primară și discretă. Variabila
data face o distincție între cumpărătorii de gen masclin de cel feminin.
4. Mediul – este o variabilă calitativă, categorială, nealternativă, primară, nominală și discretă.
Variabila dat ă diferențiază consumatorii din mediul rural de cei din mediul urban.
5. Vârsta –variabilă ordinală, cantitativă, numerică, primară și continuă. Variabila reflectă
vîrsta cumpărătorilor.
6. Cheltuieli – reprezint ă o variabilă ordinală, numerică, cantitativă, primară și continuă.
Variabila dată arată ce suma medie cheltuie pe lună consumatorii pe produsele neplanificate.
Suma dată este exprimată în lei.
7. Prețul – reprezintă o variabilă ordinală, cantitativă, numerică, primară și continuă.
Variabila indică prețul pe care clienții sunt dispuși să -l achite pentru cumpărarea unui baton de
ciocol ată de 50 gr. ( considerat drept un produs neplanificat conform teorie de merchandising).

7
CAPITOLUL III
DESCRIEREA STATISTICĂ A DESTRIBUȚIILOR
Indicatorii utilizați în decriere:
o indicatori ai tendinței centrale (media, mediana, modulul)
o indicatori de d ispersie (interval, deviație, abatere standart, varianța)
o indicatori ai formei unei distribuții (asimetria și boltirea)
Formele distribuției numerice:
o Distribuția univariate
o Distribuția bivariate

3.1 Descrierea statistică univariată
Descrierea statistică se va realiza ținând cont de tipul variabilei:
 Variabila categorială;
 Variabila cantitativă;

3.1.1 Distribuții după o variabilă calitativă
Variabilele categoriale pe care le vom analiza mai jos sunt : întrebarea filtru , frecven ța
consumului , și genul clienților și mediul de proveniență al consumatorilor tentați să procure
produse neplanificate.
Pentru a reprezenta grafic datele în SPSS am accesat Meniul Analyze – Descriptive
Statistics – Frequencies

Figura 3.1. Meniul Analyze – Descriptive Statistics – Frequenc ies

8
o Întrebare filtru

Interpretare : Toți intervievații obișnuiesc să procure produse neplanificate.

1. Frecvența procurării produselor neplanificate
Tabel 3.1 Frecven ța procurării produselor neplanificate săptămînal

Figura 3 .3. Frecven ța procentual ă a procurării produselor neplanificate săptămînal

9
Interpretare : Din tabelul 1 observ ăm că cele mai multe persoane circa 50% procură produse
neplanificate doar o dată în săptămînă, urmați fiind cu un procentaj de 36% de consumatorii
care au obișnuița să cumpere produse neplanificate de 2 -3 ori pe săptămînă. Finalmente
remarcăm că persoanele care cumpără produse neregăsite inițial în lista cumpărăturilor de 4 –
5 ori pe săptămînă constituie circa 14%. Trebuie să menționăm faptul că toate persoanele
intervievate procură cel puțin o dată pe săptămînă produse neplanificate.

1. Genul persoanelor

Tabelul 3.2 Genul intervievaților

Figura 3.4 Genul intervievaților

Interpretare : Din figura de mai sus sau din tabelul 3.2 putem observa că procentajul genului
feminin este indentic cu cel masculin. Jumătate din participanții la intervievarea noastră au fost
bărbați și jumătate femei. Astfel, putem spune că acest procentaj ne va asigura o imagine mai
obiectivă a situației ce privește cumpărarea produselor neplanificate în funcție de gen. Prin urmare
vom putea afirma ferm cine cumpără mai multe produse neincluse inițial în lista cumpărăturilor
bărbații ori femeile.

10
2. Mediul de trai
Tabelul 3.3 Mediul de trai al chestionaților

Figura 3.5 Mediul de trai al chestionaților
Intrepretare : Din diagrama și tabelul de mai sus care prevăd mediul de trai al persoanelor
observăm că cei mai mulți intervievați – 72% locuiesc în oraș. Respectiv 28% din persoanele care
au participat la cercetare locuiesc în mediul rural.

2.1.2. Distribuții după o variabilă cantitativă
Variabilele cantitative pe care le vom analiza în cercetarea data sunt următoarele: prețul
maxim pe care consumatorul este predispus să îl ofere pentru procurarea unui baton de ciocolată
de 75 gr., suma medie che ltuită lunar pentru procurarea produselor neplanificate și vîrsta
respondenților. Reprezentarea grafică variabilelor menționate mai sus o vom face prin intermediul
curbei frecvențelor și histogramei

1. Prețul maxim oferit de consumator pentru un baton de ciocolată de 75 gr .
Pentru început vom analiza variabila cantitativă privind prețul maxim pe care un consumator ar fi
diponibil să îl achite pentru o ciocolată de 75 gr.

11
Tabelul 3.4 Statistics

Interpretare :
𝒙̅ (Media) – Analiz înd tabelul de mai jos putem remarca faptul că consumatorii sunt
dispuși să plătească în medie 14 lei pentru un baton de ciocolă de 75 gr.
Me (Mediana) – 50% din persoane sunt deacord să achite cel mult 13,50 lei pentru un
baton de ciocolată de 75 gr. și 50% sunt predispuși să achite cel puțin 13,50 lei pentru același baton
de ciocolată.
Mo (Modul) – remarcăm faptul că valoarea cel mai des întîlnită în cazul acestei variabile
este de 10 lei.
Pentru că 𝒙̅ > Me > Mo, putem spune că avem o distribuție asimetrică la dreapta.
Coefic ientul Kurtosis indică o distribuție leptocurdică.
Abaterea medie pătratică (Std. Deviation) – în medie prețul pe care cumpărătorul este
predispus să achite pentru un baton de ciocolată de 75 gr. se abate de la medie cu ± 6,2 lei.
Minim / Maxim – conform ta belului de ducem că prețul minim acordat de consumatori este
de 5 lei iar prețul maxim pe care ei sunt predispuși să îl achite este de 30 lei.
Q1- 25% din cumpărători sunt predispuși să achite cel mult 10 lei pentru un baton de
ciocolată de 75 gr.
Q3- 75% sunt din cumpărători sunt predispuși să achite cel mult 20 lei pentru 75 gr.de
ciocolată, iar 25% dintre compărătpri sunt predispuși să achite cel puțin 20 lei pentru 75 gr.de ciocolată.

12

Figura 3.6 Prețul disponibil pentru un baton deciocolată de 75 gr.

Interpretare : În imaginea de mai sus Q-Q Plot observăm că punctele nu sunt serios deviate de
la linia dreaptă, aceeasta ne indică o distribuție normală.

13
2. Suma medie cheltuită lunar pentru procurarea produselor neplanificate
Tabelul 3.5 Statis tics

Interpretare :
𝒙̅ (Media) – Analiz înd tabelul de mai jos putem remarca faptul că suma medie cheltuită
lunar de consumatori pentru procurarea produselor neplanificate este de 108 lei.
Me ( Mediana) − 50% dintre persoane cheltuie în medie pe lun ă cel mult 55 lei pe produse
neplanificate , iar 50% dintre persoane cheltuie în medie pe săptămână cel puțin 55 lei pe produsele
de impuls.
Mo ( Modulul) – remarcăm faptul că suma cea mai des întîlnită este de 50 lei.
Pentru că 𝒙̅ > Me > Mo, putem spune că ave m o distribuție asimetrică la dreapta.
Coeficientul Kurtosis indică o distribuție platicurdică (mai aplatizată).
Abaterea medie pătrtică (Std. Deviation) – în medie suma cheltuită lunar pentru
procurarea produselor neplanificate se abate de la medie cu ± 92 lei.
Minim / Maxim – conform tabelului suma minimă achitată lunar pentru produse
neplanificate este de 20 de lei, iar maxim clienții cheltuie lunar cîte 300 lei.
Q1- 25% cheltuie lunar pentru produsele neplanificate cel mult 45 lei.
Q3- 75% cheltuie lun ar pentru produsele neplanificate cel mult 200 lei, iar 25% dintre
compărăto ri cheltuie lunar pentru produsele neplanificate cel puțin 20 0 lei.

14

Figura 3.7. Cheltuielile medii lunare pentru procurarea produselor neplanificate

Interpretare : În imagine a de mai sus Q-Q Plot observăm că punctele sunt deviate de la linia
dreaptă, aceeasta ne indică o distribuție anormală .

15
3. Vîrsta chestionaților
Tabel 3.6 Statistics
Vîrsta

Interpretare ::
𝒙̅ – Analizînd tabelul 3.6 Statistics putem remarca faptul că vîrsta medie a consumatorilor
de produse neplanificate este de 29 ani.
Me − 50% dintre persoanele chestionate au o vîrstă de cel mult 26 ani și 50% din
intervievați au o vîrstă de cel puțin 26 ani.
Mo – remarcăm faptul că vîrsta cea mai des întîlnită în c adrul respondenților este de 18
ani.
Pentru că 𝒙̅ > Me > Mo, putem spune că avem o distribuție asimetrică la dreapta.
Coeficientul Kurtosis indică o distribuție platicurdică (mai aplatizată).
s- în medie vîrsta intervievaților se abate de la medie cu ± 13 ani.
Q1- 25% dintre consumatori au cel mult vîrsta de 18 ani.
Q3- 75% dintre consumatori au cel mult 36 ani și 25% dintre consumatori au cel puțin
vîrsta da 36 ani.

16

Figura 3.8 Vîrsta intervievaților

Interpretare :
Analizînd imaginea de mai su s Q-Q Plot observăm că punctele nu sunt serios deviate de
la linia dreaptă, ceea ce ne indică o distribuție normală.

3.2 Descrierea statistică bivariată
Distribuțiile bivariate se vor face între:
 variabilă nominală și o variabilă numerică;
 Două variab ile numerice;
 Două variabile nominale.

17
A. O variabilă numerică și o variabilă nominală
Vom realiza o distribuție bivariată între o variabilă nominală (frecvența consumului) și o
variabila numerică ( cheltuielile medii lunare ). Stabilirea legăturii am realizat -o prin următorii pași:
Meniul Analyze – Descriptive Statistics – Explore.

Figura 3.9 Meniul Analyze – Descriptive Statistics – Explore.

În cazul dat, variabila ”cheltuieli medii lunare” reprezintă o variabilă dependentă, fiind
nominalizată în câmpul ”Dependent List”, și variabila ”frecvența consumului” va fi plasată în
cîmpul ”Factor List”
Tabel 3.7. Dependența dintre frecvența cumpărăturii și cheltuielile lunare

Descriptives
Frecvența Statistic Std. Error

Cheltuieli medii lunare
pentru procurarea o dată în săptămînă Mean 44,40 3,898
95% Confidence
Interval for Mean Lower Bound 36,36
Upper Bound 52,44
5% Trimmed Mean 42,17

18
produselor
neplanificate? Median 45,00
Variance 379,833
Std. Deviation 19,489
Minimum 20
Maximum 120
Range 100
Interquartile Range 20
Skewness 2,388 ,464
Kurtosis 9,094 ,902
2-3 ori în
săptămînă Mean 160,56 20,504
95% Confidence
Interval for Mean Lower Bound 117,30
Upper Bound 203,81
5% Trimmed Mean 159,23
Median 150,00
Variance 7567,320
Std. Deviation 86,990
Minimum 45
Maximum 300
Range 255
Interquartile Range 174
Skewness ,167 ,536
Kurtosis -1,292 1,038
4-5 ori în
săptămînă Mean 205,71 31,080
95% Confidence
Interval for Mean Lower Bound 129,66
Upper Bound 281,77
5% Trimmed Mean 208,02
Median 250,00
Variance 6761,905
Std. Deviation 82,231
Minimum 70
Maximum 300
Range 230
Interquartile Range 130
Skewness -,852 ,794
Kurtosis -,462 1,587

Interpretare: Analizînd tabelul de mai sus putem menționa faptul că cheltuielile medii lunare
diferă semnificativ în funcție de frecvența cumpărăturilor. În medie cheltuielile maxime lunare
sunt de 205,71 lei și le sunt caracteristice persoanelor care procură produse n eplanificate de 4 -5
ori în săptămînă.
1. Dependența dintre prețul disponibil de achitare și genul persoanelor.
Tabelul 3.8. Dependența dintre preț și gen

19

Interpretare : În medie femeile acordă pentru un baton de ciocolată de 75gr.un preț de 15 lei, iar
bărbații acordă în medie 14 lei pentru batonul de ciocolată.

2. Dependența dintre cheltuiel i medii lunare și mediul de trai
Interpretare: Analizînd tabelul descriptives de mai jos am remarcat faptul că cheltuielile medii
lunare ale persoanelor ce locuiesc în med iul urban diferă semnificativ de cheltuielile medii lunare
ale cumpărătorilor ce trăiesc în mediul rural. În medie o persoană ce locuiește în mediul urban
cheltuie lunar o sumă de 126 lei, iar persoanele din mediul rural che ltuie în medie 65 lei.

20
Tabel ul 3.9. Dependența dintre cheltuiel i medii lunare și mediul de trai

B. Două v ariabile numerice
1. Dependența dintre cheltuielile medii lunare și vîrsta respondenților

În tabelul de mai sus am analizat legătura dintre cheltuielile me dii lunare pentru produsele
neplanificate și vîrsta respondenților.

21

Interpretare : Analizînd tabelul și figura de mai sus observăm o corelație negativă (-0,636) între cele
două variabile numerice. Valoarea raportului de determinație este de 0,405 ceea ce înseamnă că 40,5
% din variația variabilei dependente, cheltuielile medii lunare este explicată de vîrsta persoanei.
2. Dependeța dintre prețul disponibil pentru un baton de ciocolată și vîrstă

Interpretare: Din tabelul correlations observăm o corela ție negativă ( -0,139) între variabilele:
prețul pe care persoanele sunt dispuse să -l achite pentru un baton de ciocolată de 75 gr. și vîrsta
respondenților. Valoarea raportului de determinație este de 0,019 ceea ce înseamnă că 1,9% din
variația variabilei depedente prețul maxim acordat pentru un baton de ciocolată de 75gr. este
explicat de vîrsta persoanelor.

22

C. Două variabile nominale
Gradul de asociere în putem studia ș i pentru variabilele nominale, mai jos îl prezentăm pe cel
dintre frecvența cumpăr ătrilor și genul. Gradul de asociere prevede obținerea unui tabel de asociere
în care sunt prezentate relațiile dintre variabilele categoriale . Pentru a obține acest tabel am urmat
demersul următor : Analyze – Descriptive Statistic – Crosstabs .
.
Figura 3. 10. Analyze – Descriptive Statistic – Crosstabs

23

1. Gradul de asociere între frecvența cumpărăturilor neplanificate și genul

Interpretare: Din tabelul de mai sus deducem faptul că femeile cel mai des procură produse
neplanificate de 2 -3 ori pe săptămînă tot o parte din ele cumpără și de 4 -5 ori pe săptămînă spre
deosebire de bărbați care cel mult cumpără o dată pe săptămînă produse neplanificate, uneori de
2-3 ori pe săptămînă și niciodată de 4 -5ori. Analizînd colonița totalului putem remarca faptul că
cele mai multe cumpărături sunt realizate o dată în săptămînă.

Figura 3.11. Reprezentare frecvențelor după gen

24
Cu ajutorul Testului Chi -Square putem spune dacă aceste diferențe sunt destul de mari pentru a
afirma că genul persoanei influențează frecvența de cumpărare

Interpretare: pentru că valorile din ultima colonniță sunt mai mici de 0,05, adică (< Sig),
putem spune că între între variabilele frecvență și gen există o legătură semnificativ statistic.

2. Gradul de asociere între frecvența și mediul de t rai

Interpretare: Din primul tabel observăm că majoritatea persoanelor care traiesc în mediul urban
procură produse neplanificate o dată în săptămînă și foarte frecvent de 2 -3 ori în săptămînă, tot
aceștia într -un nr. mai redus procură și de 4 -5 ori î n săptămînă produse neplanificate. Cei ce
locuiesc în mediul rural procură o dată în săptămînă produse neplanificate și foarte puțin de 2 -3
ori în săptămînă. Sig-ul (0,09) > 0.05 ceea ce semnific ă că între cele două variabile frecvența
cumpărăturii de pro duse neplanificate și mediul de trai al persoanelor există o legătură smnificativ
statistic.

25

CAPITOLUL IV
ESTIMAREA PARAMETRILOR MODELULUI
Estimarea reprezintă un procedeu statistic prin care se află valoarea unui parametru al unei
populații pe baza datel or înregistrate la nivelul unui eșantion extras din populație.
Estimarea poate fi punctuală sau prin interval de încredere. În continuare vom estima prin
interval de încredere.
4.1 Estimarea prin intervalul de încredere
Estimarea prin interval de încreder e prevede aflarea limitelor de încredere ale unui interval care
acoperă valoarea adevărată a unui parametru al populației. Calculul intervalului de încredere se
poate efectua urmărind pașii de mai jos :
o Calculul mediei și a proporției;
o Determinarea variab ilității estimatorului considerat;
o Alegerea intervalului de încredere (95% și 99%)
o Calculul limitelor intervalului de încredere
În cadrul programei SPSS stabilirea intervalului de încredere se realizează conform
demersului: Meniul Analyze – Descriptives Statistics – Explore .
Nivelul de încredere stabilit este de 95% și ulterior de 99%.

Figura 4.1 : Meniul Analyze – Descriptives Statistics – Explore .

26
o Cheltuieli lunare

Tabelul 4.1 Descriptives

Interpretare: Cu un risc de 5% se poate garanta că valoarea parametrului cheltuieli medii lunare
pentru produsele neplanificate este acoperită de limitele intervalului (83,25 – 134,35).
Tabelul 4.2 Descriptives

Interpretare: Cu o încredere de 99% se poate garanta că valoarea parametrului cheltuieli medii
lunare pentru produsele neplanificate este acoperită de limitele intervalului (74,73 – 142,87).

27

o Prețul acordat pentru batonul de ciocolată de 75 gr.

Tabelul 4.3 Descriptives

Interpretare : Cu un risc de 5% se poate garanta că valoarea parametrului prețul disponibil pentru
cumpărarea unui baton de ciocolată de 75 gr. este acoperită de limitele intervalului (12,62 – 16,14).

Tabelul 4.4 Descriptives

Interpretare: Cu o încredere de 99% se po ate garanta că valoarea parametrului prețul disponibil
pentru cumpărarea unui baton de ciocolată de 75 gr.este acoperită de limitele intervalului (12,03
– 16,73).

28
o Vîrsta respondeților
Tabelul 4.5 Descriptives

Interpretare: Cu un risc de 5% se poate gara nta că valoarea parametrului”vîr sta respondenților”
este acoperită de limitele intervalului ( 24,94 – 32,14).

Tabelul 4.6 Descriptives

Interpretare: : Cu o încredere de 99% se poate gara nta că valoarea parametrului”vîr sta
respondenților” este acoperită d e limitele intervalului ( 23,74 – 33,34 ).

29
CAPITOLUL V
TESTAREA PARAMETRILOR
5.1 Testarea egalității unei medii cu o valoare specificată
Pentru a realiza testarea urmăm demersul – Analyze – Compare Means – One-Sample T
Test. Testarea mediei cu o val oare specifică se realizează utilizînd procedeul One -Sample T Test.
dacă o medie a unei variabile este egală cu o constantă specificată.

Figura 5.1. Analyze – Compare Means – One-Sample T Test .

30

o Vîrsta respondenților
Dorim s -ă verificăm dacă vîrsta persoanelor din eșa ntion diferă de valoarea dată 22 ani.
Ho: 𝝁 = 𝝁𝟎 ( nu există diferențe semnificative între variabile)
Ho: 𝝁 ≠ 𝝁𝟎 (există diferențe semnificative între variabile)
Tabel 5.1. One – Sample Statistic

Tabel 5.2. One – Sample Test

Interpretare: În concordanță cu output -urile respective observăm că între valoarea comparată (22
ani) și valoarea medie din tabelul 5.1 (28,54.) este o diferență de 7 ani.
Valoarea nivelului de semnificație Sig. este 0,001 și este < dec ît riscul α (0,05). Fapt ce vorbește
despre existența diferențe i semnificative între valoarea medie observată și va loarea specificată.

31
5.2. Testarea diferenței între două medii
În scopul testării diferenței dintre două medii am folosit testul Independent Samples T Test,
urmărind demersul : Analyze – Compare Means – Independent Samples T Test . Am ales să
testăm dacă la nivelul eșantionului observat vîrsta medie a cumpărătorilor de produse neplanificate
de gen femenin diferă de vîrsta medie a cumpărătorilor de gen masculin.

Figura 5.2. Analyze – Compare Means – Independent Samples T Test .

32
o Vîrsta respondeților și genul

Tabelul 5.3 Group Statistics

Tabelul 5.4 Independent Samples Test

Formularea ipotezelor
o Ho: Cele două populații au varințe egale
o H1: Cele două popu lații nu au varianțe egale;
Regula de decizie
o Dacă sig ≥ α se acceptă ipoteza H0
o Dacă sig < α se respinge ipoteza H0
Alegerea pragului de semnifica ție
α =0,05
Interpretare: Din tabelul 5.3 observăm că persoanele de gen masculin au în medie o 32 ani pe
cînd femeile au în medie o vîrstă de 25 ani .
Întrucît nivelul de semnificație este mai mare (0,834 ) decît pragul α=0,05, se utilizează varianțe
reunite. În acest caz testul t= – 2,243 cu 48 grade de libertate și cu o probabilitate Sig. de 0,30 (mai
mare decît 0,05) și ne arată că pentru mediile celor două grupe (24,68 și 32,40 ) se poate trage
concluzia că nu diferă semnificativ.

o Cheltuielile lunare și genul
Tabelul 5.5 Group Statistics

33
Tabelul 5.4 Independent Samples Test

Interpretare: Nivelul de se mnificație (0,006) este mai mic decât pragul α=0,05 Testul t = 3,126
cu o probabilitate Sig. 0,003 < 0,05 semnifică faptul că cheltuielile lunare pentru produse
neplanificate diferă semnificativ la femeii fiind în medie 145 lei lunar iar la bărbați 72 lei.

5.3 Testarea egalității mediilor
Testarea egalității mediilor o realizăm cu procedeului Paired – Sample T Test ce se aplică în cazul
eșantioanelor dependente. Procedeul oferă compararea concomitentă a mediilor pentru un singur
grup observat în mo mente diferite. Demersul în programul SPSS este următorul: Analyze –
Compare Means – Paired Sample T Test

34

H0: media diferențelor perechilor nu diferă semnificativ de zero
H1: media diferențelor perechilor diferă semnificativ de zero
Media diferenț elor perechilor dintre prețul disponibil pentru un baton de ciocolată de 75 gr. Și
cheltuielile medii lunare este de -94,420 . Valoarea Sig. = 0,000 asociată cu statistica t = – 7,349
este mai mică ca 0,05, fapt ce vorbește despre media diferențelor perechi lor diferă semnificativ de
zero.

5.4 Testarea diferenței dintre proporții
Urmăm demersul – Analyze – Nonparametric test – Chi Square Test . Prin acest demers se va
analiza diferența proporțiilor persoanelor care sunt predispuse să achite un preț diferit.

35

36

Interpretare Pentru că Sig. = 0,000 < α (0, 05) putem afirma cu o probabilitate de 95% putem
afirma că proporțiile diferă între ele.

5.5 Testarea egalității a trei sau mai multe medii (ANOVA)
ANOVA este un procedeu de analiză a variației în fun cție de sursa acesteia ce permite
compararea a trei sau mai multe grupe sau populații cu scopul de a verifica dacă există diferențe
semnificative între acestea.
Condițiile de aplicare a procedeului sunt:
o Condiția de independență;
o Condiția de normalitate ;
o Condiția de homoscedasticitate;

Procedeul se bazează pe descompunerea variației totale pe componente:
o Variația explicată sau intergrupe (variația sub influența factorilor esențiali);
o Variația reziduală sau intragrupe (variația sub influența factoril or întâmplători);
Algoritmul aplicapibilității procedeului Anova este prezentat în continuare:

 Ipotezele statistice:
𝐻0: 𝜇1=𝜇2=⋯= 𝜇𝑘 (mediile sunt egale)
𝐻1: 𝜇1≠𝜇2≠⋯≠ 𝜇𝑘 (mediile a cel puțin două popula ții sunt diferite)
 Statistics test Fisher:
𝐅= Ve/k−1
Vr/n−1 unde: k este numărul grupelor

37
 Se alege pragul de semnificație α și se citește valoarea critică a testului F din tabelul
repartiției Fisher, pentru riscul α admis și v1= k – 1, v2= n – k grade de libertate (F α, v1,
v2)
 Valoarea statisticii F se calculează astfel :
𝐅 𝐜𝐚𝐥𝐜𝐮𝐥𝐚𝐭 = 𝐄𝐒𝐒/𝐤−𝟏
𝐑𝐒𝐒 /𝐧−𝐤
 Regula de decizie:
F calculat > F α, v1, v2, sau Sig. < α se respi nge ipoteza nulă pentru riscul α admis;
F calculat < F α, v1, v2, sau Sig. ≥ α se acceptă ipoteza nulă;
În SPSS demersul de aplicare a testului ANOVA este: Analyze – Compare Means – One –Way
ANOVA

Figura 5.3 Analyze – Compare Means – One –Way ANOVA

38
o Prețul disponibil pentru un baton de ciocolată de 75 gr. și genul persoanelor
Descriptives

Test of Homogeneity of Variances

Interpretare : Valoarea Sig. (0,776) este mai mare ca valoarea α (0,05). Acest fapt confirmă
respectarea condiției de homosce dasticitate, astfel este posibil aplicarea testului ANOVA.
𝐻0: 𝜇1=𝜇2=⋯= 𝜇𝑘 (mediile populațiilor sunt egale)
𝐻1: 𝜇1≠𝜇2≠⋯≠ 𝜇𝑘 (mediile a cel puțin două populații sunt diferite)
ANOVA

Interpretare: Valoarea Sig. (0, 431) din cadrul tabelului A NOVA este mai mare ca valoarea α
(0,05). Conform acestui fapt ipoteza de egalitate a mediilor pe grupe nu se respinge, deci grupele
de gen nu diferă semnificativ în raport cu prețul disponibil pentru un baton de ciocolată de 75gr..
Cu un risc de 5% se afir mă faptul că mediile celor două populaților nu diferă statistic sunt egale .

39
CAPITOLUL VI
ANALIZA DE REGRESIE ȘI CORELARE
6.1 Analiza de asocier e
Analiza de asociere se realizează între două variabile categoriale ce măsoară legătura dintre
variabile le studiate . În SPSS demersul este: Analyze – Descriptives Statistics – Crosstabs . La
opțiunea Statistics se bifează Chi – Square.

o Frecvența * Genul

40
Ipoteze :
H0 – Nu există legătură semnificativă între variabile
H1 – Există legătură semnificativă între variabile
Interpretare: Pentru că Sigul. (0,000) este mai mic comparativ cu riscul α (0,05) se infirmă
ipoteza nulă și se acceptă ipoteza H1 ce specifică faptul că între frecvența de cumpărare și genul
persoanelor există o legătură se mnificativ statistic.

6.2 Analiza de corelație
Conceptul de corelație presupune măsurarea gradului de intensitate a legăturii dintre
variabilele numerice, precum și testarea semnificației legăturii. În prezenta lucrare am corelația
dintre suma de bani pe zi și vîrsta persoanei. Demersul în programul SPSS este: Analyze –
Correlate – Bivariate
o Cheltuieli medii lunare pentru produse neplanificate și vîrsta

Interpretare: Coeficientul Pearson este -0.636 ce atestă o legătură inversă între cheltuieli medii
lunare pentru produse nepanificate și vîrsta respondenților.
Ipotezele:
H0 ρ = 0 – Nu există legătură semnificativă între variabile
H1 ρ ≠ 0 – Există legătură semnificativă între variabile
Interpretare: Luând în considerare valoarea Sig. = 0.0 00 care este mai mică ca riscul α = 0.05 se
poate de afirmat faptul că coeficientul de corelație este semnificativ diferit de 0. Astfel se respinge
ipoteza nulă și se acceptă ipoteza H1 . Cu o probabilitate de 95% se poate garanta că între
cheltuielile medii lunare pent ru produse neplanificate și vîrsta persoanelor există o legătură
semnificativă.

41
 Prețul pentru un baton de ciocolată de 75 gr. și vîrstă

Interpretare: Coeficientul Pearson este -0,139 ce atestă o legătură inversă între prețul disponibil
pentru procurarea unui baton de ciocolată de 75 gr. și vîrsta persoanei.
Ipotezele:
H0 ρ = 0 – Nu există legătură semnificativă între variabile
H1 ρ ≠ 0 – Există legătură semnificativă între variabile
Interpretare: Luând în considerare valoarea Sig. = 0.336 care este m ai mare ca riscul α = 0.05 se
acceptă ipoteza H0 atfel, c u o probabilitate de 95% se poate garanta că între prețul disponibil
pentru un baton de ciocolată de 75 gr. și vîrsta respondednților nu există o legătură semnificativ
statistic.

6.3 Analiza de regr esie
Analiza de regresie presupune aproximarea modelului de regresie, estimarea și testarea
parametrilor modelului de regresie. Între cele două variabile numerice se poate stabili o legătură
liniară data prin ecuația de regresie liniară simplă de forma:
Yi= α+Bxi+εi
Y – Variabila dependentă
X – Variabila independentă
ε – Valoarea reziduală
Bo, Bi – parametrii modelul ui
Stabilirea modelului de regresie am realizat -o în felul următor: Analyze – Regression – Linear

42

B. Analiza de regresie liniară simplă

Ecuția de regresie y= 237,781 – 4,519 x
a. Estimarea punctuală
b0 = 237,781

43
Interpretare: Această valoare reprezintă estimația punctuală a parametrului b0 . Ea reprezintă
constanta sau termenul liber al modelului. Valoarea medie a variabil ei dependente ”cheltuieli
medii lunare pentru produse neplanificate” atunci când valoarea variabilei independente ”vîrsta
persoanei” este egală cu zero.
b1 = -4,519
Această valoare reprezintă estimația punctuală a parametrului b1 . Scăderea cu o unitate a
variabilei independente ” vîrsta persoanelor ” determină o variație în medie a variabilei dependente
” cheltuieli medii lunare pentru produse neplanificate ” cu 4,519 unități.

b. Testarea
H0: β0 = 0
H1: β1 ≠ 0
Interpretare: Pentru parametrul β0 statistica t este egală cu 9.649 și Sigul este egal cu 0,000.
Valoarea Sig. este mai mică ca riscul α (0,05) astfel respingem ipoteza nulă. Cu un risc de 5% se
poate garanta faptul că parametrul β0 este semnificativ statistic , diferă de 0 .
Pentru paramet rul β1 statistica t este egală cu -5,716 și Sigul. este 0,000 . Valoarea Sig. este mai
mică ca riscul α (0,05) astfel respingem ipoteza nulă . Cu un risc de 5% se poate garanta faptul că
parametrul β1 este semnificativ statistic.
Testarea modelului se face cu ajutorul tabelului ANOVA. Ipotezele modelului sunt:
H0 = nu există legătură între variabilele modelului
H1 = există legătură între variabilele modelului

Interpretare: Conform tabelului ANOVA Statistica F este egală cu 32,675 iar valoarea Sig. este
0,000 < decât riscul α (0,05). Astfel se respinge ipoteza nul ă și se acceptă ipoteza H1 . Cu o
încredere de 95% putem afirma între variabila cheltuieli medii lunare pentru produse neplanificate
și vîrstă există o legătură semnificativă sta tistic.

44

În conformitate cu datele tabelului Model Summary vom estima coeficientul de corelație, raportul
de determinație, raportul de determinație ajustat.

c. Estimarea
Coeficientul de corelație este egal cu 0, 636. Acest fapt confirmă o legă tură pozitivă și înaltă
între variabilele ”cheltuieli medii lunare pentru produse neplanificate ” și ” vîrsta persoanelor ”.
Valoarea raportului d e determinație este egală cu 0,405 . Acest fapt indică că 40,5% din
variația variabilei dependente ” cheltuieli m edii lunare pentru produse neplanificate ” este explicată
de variația variabilei independente ” vîrsta persoaneelor ”.
Valoarea raportului de determinație ajustat este egală cu 0,393 . Interpretarea este analogă
ca și în c azul raportului de determinație doar că în acest caz vom avea o explicație a variației în
procente de 39.3%.

d Testarea
Testarea coeficienți lor se realizează tot cu ajutorul tabelului Anova.
Ipotezele testării sunt:
H0: între variabile nu există o legătură semnificativă
H1:între variabile există o legătură semnificativă
Întrucît valoarea sig = 0,00 este mai mică decît α = 0,05 putem afirma cu o încredere de
95% că între variabile există o legătură semnificativă.

C. Analiza de regresie liniară multiplă
Ecuația de regresie: Yi = Bo+Bx1+Bx2+ei
Y – variabila dependentă
X – variabila independentă
X – variabila independentă
e-variabila aleatoare

45

Prețul maxim pentru un baton de ciocolată = 17,435 -0,074 vîrsta persoanei – 0,965×2

a. Estimarea punctuală
b0 = 17,43 5 Această valoare reprezintă estimația punctuală a parametrului b0 . Ea reprezintă
constanta sau termenul liber al modelului. Valoarea medie a variabilei dependente ” prețul maxim
pentru un baton de ciocolată de 75gr.” atunci când valorile simultane ale va riabilelor independente
este egală cu zero.
b1 = -0,056 Această valoare reprezintă estimația punctuală a parametrului b1 . Atunci când
cantitatea medie de ciocolată crește cu o unitate, suma medie cheltuită crește cu 1,374 menținând
constantă influența ce leilalte variabile independente.
B2 = -0,965 Această valoare reprezintă estimația punctuală a parametrului b2 . Atunci când vârsta
individului crește cu o unitate, cantitatea de ciocolată crește cu 41,897 menținând constantă
influența celeilalte variabile independente.

b. Testarea
Parametrul Bo are valoarea sig.= 0, 000 ce este mai mic ca riscul asumat 0,05. Din acest
motiv putem afirma cu o încredere de 95% că acest parametru este semnificativ diferit de zero.
Parametrul B1 are valoarea sig.=0,452 este mai mare ca riscul 0,05 ceea ce ne permite să
afirmăm cu o încredere de 95 % că parametrul nu este semnificativ diferit de zero.
Parametrul B2 are valoarea sig.=0, 606 este mai mare ca riscul 0,05 ceea ce ne permite să
afirmăm cu o încredere de 95 % că par ametrul nu este semnificativ diferit de zero.

Ho: modelul nu explică semnificativ legătura între variabile
H1: modelul explică semnificativ legătura între variabile

46
Potrivit tabelului Anova statistica F este egală cu 0,6 iar valoa rea sig asociată este 0, 553
Această valoare este mai mare ca 0,05 ceea ce ne determină să afirmăm cu o încredere de 95% că
modelul nu explică semnificativ legătura între variabile.

a. Estimarea
Coeficientul d e corelație este egal cu 0,158 . Această valo area ne indică prezența unei
legături pozitive și slabe între cele variabilele studiate.
Raportul de determinație este egal cu a 0, 025. Această valoare ne arată că 2,5% din variața
prețului unui baton de ciocolată este explicat de variația genului și a vî rstei.
Raportul de determinație ajutat se interpretează identic cu cel simplu, doar că în acest caz
vom avea o variație în procent de 17%.

b. Testarea
Testarea coeficienților se realizează cua jutorul tabelului ANOVA. Ipotezele sunt:
Ho: în tre variabile nu există o legătură semnificativă;
H1: între variabile exită o legătură semnificativă
Intrucât valoarea sig.0, 553 este mai mare decât 0,05 putem afrma cu o încredere de 95%
că între variabile nu există legătură semnificativ sta tistic.

47
CAPITOLUL VII
PROGNOZA FENOMENULUI STUDIAT
7.1 Analiza seriei de timp
7.1.1 Prezentarea problemei
Criza economică din Republica Moldova nu poate stagna procesul de cumpărare de către persoane
a produselor neplanificate. Deși acestea sunt foarte frecvente ele sunt în special specifice
persoanelor care dețin un venit financiar mai mare. În acest scop ne propunem să studiem veniturile
cetățenilor Republicii Moldova pentru a putea prevedea evoluția sau stagnearea acestui proces de
cumpăra re a produselor la impuls.
7.1.2 Metodologia cercetării
Datele privind forma dinamicii unui fenomen vor fi analizate conform metodelor grafice .
7.1.3 Variabile și date
Variabilele și datele utilizate le -am preluat din fișierele Biroului Național de Stat istică. Este vorba
de o bază de date ce reflectă venitul locuitorilor Republicii Moldova în perioada anilor 2012 –
2016 pe care noi am împărțit -o în trimestre. Datele cu care am lucrat sunt prezentate în tabelu l 7.1
de mai jos.

Tabelul 7.1. Veniturile tri mestriale ale localnicilor Republicii Moldova
în perioada anilor 2012 -2016

48

Figura 7.2. Data View
7.2.Estimarea tendinței seriei de timp
7.2.1 Alegerea vizuală a modelului de trend
Ajustarea prin metodă grafică aproximează vizual modelul de evoluție care corespunde cel mai
bine tendinței de dezvoltare a fenomenului.
Pentru reprezenta rea în formă grafică a fenomenului am parcurs demersul : Analyze – Forecasting
– Sequence Charts

Figura 7.3 . Analyze – Forecasting – Sequence Charts

49

Figura 7.4 Dinamica seme strială a venitului disponibil în Re publica Moldova în perioada
2012 – 2016
Interpretare : Cronograma lini ară a seriei de timp definită de venitul disponibil în Republica
Moldova în perioada anilor 2012 -2016 , arată că fenomenul înre gistrează o tendință asc endentă .
Această reprezentare grafică arată o evoluție sezonieră, cu valori minime în primul trimestru al
anului 2014 și valori maxime în al patrulea trimestru al anului 2016. O creștere bruscă a venitului
o obsevăm în trimestru al doilea al anului 2015.
Observînd c ronogram a constatatăm o evoluție cu trend ascendent .

50
Interpretare: Diagramele box -plot pe ani ne sugerează o tendință de creștere a veniturilor
locanicilor Republicii Moldova în perioada anilor 2012 -2016.

Interpretare : diagramele box – plot pe trimestre indică un nivel mediu al veniturilor mai ridicat
în trimestrul al patrulea și un nivel mediu mai scăzut în primul trimestru.
7.2.2 Estimarea parametrilor modelului de trend ales
Analizînd corelograma liniară observăm un trend ascendent al venitulu i care poate fi aproximat
printr – un model de trend de tip liniar : 𝑦𝑡= 𝛽0+𝛽1𝑡, unde t este variabila timp, iar y este
fenomenul observat în timp, în cazul dat – evoluția cifrei de afaceri a cooperativei date.Am realizat
estimarea pe baza me todei celor mai mici pătrate: Analyze – Regression – Curve Estimation .

51

Ecuația estimată a modelului de trend liniar cu ajutorul programului SPSS este :
𝑦𝑡= 1420,037 + 34,806 𝑡
Interpretare : Valoarea pozitivă a pantei dreptei ( 𝛽1=34..806) indică un trend crescător al
venitului. Acesta a crescut în medie trimestrial cu 34.806 unități, în perioada 2012 – 2016.

7.2.3 Testarea parametrilor modelului de trend liniar
Testarea coeficienților modelului de trend are la bază statistica test Student (t),
unde : 𝑡 = β̂i−βi
sβ̂i
Interpretare : valoarea Sig asociată statisticii t, pentru ambii parametri ai modelului de regresie,
este mai mică decît riscul ales ( α = 0,05). Deci în condițiile riscului acceptat, parametrii 𝛽1și 𝛽0
sunt semnificativi statistic, adi că diferă semnificativ de valoarea 0 cu care sa testat. Deci modelul
de trend linear este semnificativ pentru reprezentarea evoluției venitului localnicilor din Republica
Moldova.
7.2.4 Testarea normalității erorilor modelului de trend liniar

Testul Kolmogorov – Smirnov: Analyze – Nonparametric Test – 1-Sample K -S.

Interpretare: Valoarea Sig asociată testului Kolmogorov -Smirnov este mai mare decît riscul α
acceptat, (Sig = 0,099) ˃ ( α=0,05), deci se acceptă ipoteza de normalitate a erorilor.

52
7.3. Estimarea co mponentei sezoniere
7.3.1.Ajustarea seriei de timp prin metoda mediilor mobile
 Mediile mobile de ordin se determină după relația mediilor mobile centrate:
𝑦̅𝑡,2𝑚+1=1
4[1
2𝑦𝑡−2+𝑦𝑡−1+𝑦𝑡+𝑦𝑡+1+1
2𝑦𝑡+2]
 Valorile seriei ajus tate sunt prezentate pe coloana Moving Average Series din tabelul
Seasonal Decomposition .

7.3.2 Calculul variației sezoniere
Indicii sezonieri îi regăsim pe coloana Ratio of Original Series to Moving Average
Series.
7.5.2. Calculul coeficienților de sezonalitate
Coeficienții de sezonalitate se determină ca media aritmetică a indicilor sezonieri
corespunzători trimestrului j din toți anii observați.
Indicii sezonieri îi regăsim pe coloana Seasonal Factor din tabelul Seasonal
Decomposition. Astfel, coeficienții de sez onalitate sunt :
Trimestrul I : 𝑆1=98.9
Trimestrul II : 𝑆2=100 .9
Trimestrul III : 𝑆3=100 .1
Trimestrul IV : 𝑆4=100 .1

53
7.4. Desezonalizarea seriei
Desezonalizarea seriei presupune corectarea seriei de timp de variațiile sezoniere.
Termenii s eriei desezonalizate se calculează după relația :
𝑦𝑖∗= 𝑦𝑖
𝑆𝑗 Valorile le regăsim pe coloana Seasonally Adjusted Series .
7.5. Prognoza
Prognoza seriei de timp cu variații sezoniere
Prognoza nivelului fenomenului cu evoluție sezonieră pres upune estimarea trendului ,
desezonalizarea seriei, extrapolarea trendului, resezonalizarea seriei pentru orizontul de prognoză.
Ecuația estimată a modelului de trend liniar cu ajutorul programului SPSS este :
𝑦𝑡= 1420 ,037 + 34,806 t

Interpretare: Din figură observă m un trend în creștere a venitului cetățenilor cu devieri ușoare.

Din tabelul Seasonal Factors putem observa valoarea maximă a
venitului asociată trimestrului 2 și valoarea minima a acestuia
asociată trimestrului 1.

54
Prognoza pe baza t rendului
Pentru trimestrul 1 al anului 2017 (Q1 2017) t=21 , iar numărul de utilizatori estimat este
egal cu:
Y21= 1420,037 + 34,806 *21
Y21= 2150,963 lei
Am corectat valoarea prognozată pe bază de trend cu influența sezonieră. Am ținut sea ma
că modelul de compunere a seriei de timp este modelul aditiv și că orizontul de prognoză este
trimestrul I al anului 2018 .
Y*21 = Y21 +S1
Asfel, Y*21 = 2150,963 – 20,425
Y*21 = 2130,538 lei
Interpretare : În urma calculelor efectuate mai su s putem afirma că venitul estimat pe ntru
trimestrul 1 al anului 2018 va fi 2130,538 lei.

55
CONCLUZII
În cadrul proiectului dat am realizat o analiza a con sumului de produse neplanificate și
am analizat profilul consumatorului.
În urma p relucrării datelor culese în urma unui chestionar am ajuns la următoarele
concluzii. Vîrsta medie a consumatorilor de produse neplanificate este de 29 ani.
Majoritatea procură produse neplanificate o dată în săptămînă (50%) dar o bună parte 36%
au tendința de a cumpăra produsele neplanificate de 2 -3 ori pe săptămînă. În funcție de frecvența
de cumpărare depinde și cheltuielile lunare ale consumatorilor.
Este regăsită o legătură între frecvența de cumpărare a produselor neplanificate și mediul
de trai al persoanelor . Cele mai frecvente cumpără turi realizate în timpul săptămî nii fiind
caracteristice loca lnicilor din mediul urban. Prin urmare I.2 se confirmă.
Frecvența cumpărării produselor neplanificate depinde și de genul persoanelor. Femeile
cel mai des pro cură produse neplanificate de 2 -3 ori pe săptămînă comparativ cu bărbați care
procură o singură dată pe săptămînă. Din acest motiv I.1. se confirmă.
Pentru un baton de ciocolă de 75 gr consumatorii sunt dispuși să plătească în medie 14
lei. Marimea prețul ui fiind influențat în special de vîrsta cumpărătorilor dar nu și de genul acestora.
De aceea putem spune că I.3 se infirmă.
Suma medie cheltuită lunar de consumatori pentru procurarea produselor neplanificate este
de 108 lei. Aceste cheltuieli medii lunare diferă în funcție de mediul de trai al persoanelor.
Persoanele din mediul urban cheltuie lunar în medie o sumă de 126 lei comparativ cu cei din
mediul rural care cheltuie în medie 65 lei. Așadar I.4. se confirmă.
Totodată cheltuielile medii lunare pentru produse neplanificate diferă și în funcție de genul
persoanelor, astfel femeile cheltui nd în medie 145 lei lunar iar bărbați i 72 lei. Din acest motiv
putem afirma că I.5 se confirmă.
Am mai atestat o legătura între cheltuieli medii lunare pentru produse neplanificate și vîrsta
persoanelor. Tinerii avînd tendița de a procura mai multe produse la impuls decît persoanele m ai
învîrstă.
În capitolul VII al proiectului am analizat o serie de timp – evoluția venitului mediu al
salariaților din Repu blica Moldova pe o perioadă de 5 ani și am ajuns la concluzia că trendul este
în creștere, deci și sensul evoluției este ascendent.

56
BIBLIOGRAFIE

1. Jabă, Elisabeta; Grama Ana, Analiza statistică cu SPSS sub Windows, Editura Polirom, 2004
2. http://www.statistica.md/search.php?go=1&l=ro&searchfield=SITUATIA+VENITURILOR

57
CHESTIONAR

Bună ziua! Suntem Neagu Valeria și Cucuruza Alina, studente la masteratul de m anagement în
turism și realizăm o anchetă referitoare la profilul consum atorului de produse neplanificat e.
Avem nevoie de ajutorul Dvs. în completarea acestui chestionar care durează cîteva minute.
Opiniile Dvs. sunt foarte importante pentru studiul nostru și de aceea vă rugăm să răspundeți cu
sinceritate la întrebări.

1. Se întîmplă să procurați produse neplanificate?
a) Da
b) Nu
2. Cît de des obișnuiți să cumpărați produse neplanificate?
a) O dată în săptămînă
b) 2-3 ori în săptămînă
c) 4-5 ori în săptămînă
d) Mai mult de 5 ori în săptămînă
3. Cît cheltuiți în medie pe lună pentru procurarea produselor neplanificate ?
_______________ lei.
4. Cît sunteți predispuși să achitați pentru un baton de ciocolată de 75gr. ?
_______________lei.
5. Din ce med iu proveniți ?
a) Urban
b) Rural
6. Care este genul Dvs. ?
a) Feminin
b) Masculin
6. Ce vîrstă aveți ? __________ ani.

Vă mulțumim pentru timpul acordat!

58