EN ALTERNATIV METOD FÖR ATT EVALUERA PRODUKTVÄRDE baserat på konsumenters perception av okända produkter i dagligvaruhandeln.

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "EN ALTERNATIV METOD FÖR ATT EVALUERA PRODUKTVÄRDE baserat på konsumenters perception av okända produkter i dagligvaruhandeln."

Transkript

1 EN ALTERNATIV METOD FÖR ATT EVALUERA PRODUKTVÄRDE baserat på konsumenters perception av okända produkter i dagligvaruhandeln. Uppsala Universitet Företagsekonomiska institutionen Handledare: Virpi Havila Författare: Ida Gustafsson

2 Ett stort TACK riktas till följande personer som varit till stor hjälp under projektets gång. Virpi Havila för hjälp att finna forskningsfokus och guidning. Nelly Johnsson & Erika Cigén för alla era konstruktiva förslag till förbättring och även genomläsning av texten. Företag A för möjligheten att få vara hos er och för fantastiskt mycket lärdomar och erfarenheter som jag kommer att bära med mig hela livet. L. Gustafsson-Neal, K. Ihre, C. Lundin för möjligheten att få ansvara för en storskalig kvantitativ analys hos er och för all hjälp med enkäten och insamlingen av försäljningsdata som var nödvändig för uppsatsen. K.Bengtsson vid Reflect för all den mertid som du la ner för att förklara insamlingen av data. 2

3 Sammandrag Värdet hos konsumenter definieras och utvärderas på många olika sätt. Denna uppsats ämnar testa en modell för att mäta varumärkesvärde och se om den kan användas för att mäta produktvärdet för en okänd produkt i dagligvaruhandeln. Detta genom att applicera modellen på produktens produktnamn. Utifrån teorin föreslås hypoteser som baseras på definitionen av de fyra parametrar som undersöks Differentiering, Relevans, Anseende och Kännedom och hur utfallet bör bli för en marknadsledande produkt kontra en mindre erkänd produkt. Uppsatsen visar på att modellen är applicerbar för att även undersöka produkter via dess produktnamn, men att den borde inkludera fler frågor vid framtida tester. Nyckelord: Produktvärde, Varumärkesvärde, Produktnamn, Varumärken, Brand Asset Valuator. 3

4 Innehållsförteckning 1. Introduktion Inledning Bakgrund och Problemområde Syfte Frågeställning Avgränsning Disposition Teori Vad är skillnaden mellan produktvärde och varumärkesvärde? Brand Asset Valuator (BAV) Metod Uppsatsens resurser Eget arbete Enkäten Metodkritik Resultat Analys av Brand Asset Valuators användbarhet på produktnamn Analys Brand Asset Valuator (BAV) och dess applicerbarhet för att mäta produktvärde Diskussion Slutsats

5 1. Introduktion. 1.2 Inledning. Vi konsumenter i Sverige har ganska få valmöjligheter vid valet av bröd inom dagligvaruhandeln. De olika sorters bröd som finns på en walmart i USA eller Tesco/Sainsbury i Storbritannien ger oss ett tydligare exempel på konsumentens varierande behov och att det fortfarande finns möjligheter att utveckla nya produkter som skapar ett värde hos brödkonsumenterna. Dagens konsumenter kräver olika sorters produkter beroende på deras livsstil, säsong eller tillfälle att konsumera produkterna (Schiffman et al, 2008). Faktorerna som styr köpbeslutet av bröd är annorlunda beroende på om brödet exempelvis ska konsumeras under morgonen eller under kvällen (Ihre, 2011). Därför arbetar företagen idag i högre utsträckning med att omsorgsfullt lyssna och analysera kundernas behov och livsstil för att finna sätt att skapa nya produkter som skapar kundvärde (Schiffman et al, 2008). Det handlar om att skapa produkter som har ett tydligt värde på marknaden. 1.3 Bakgrund och Problemområde Idag det ett fåtal mätmetoder som går ut på att generera ett specifikt siffersvar på produktens värde för dess konsumenter (Sweeney & Soutar, 2001), men samtliga är invecklade eftersom de är baserade på stora ramverk och därför således sannolikt tar mycket tid att genomföra. Det finns dock en relativt enkel varumärkesmodell skapad av Young & Rubicam som är en PR-byrå från USA (Young & Rubicam, 2011). Modellen bidrar till att ge en medelvärde och en visualisation av konsumenters värde för ett varumärke (Aaker, 2002; Se Appendix 4). Genom att testa huruvida en varumärkesmodell kan appliceras på produktnamn bör det vara enkelt att istället erhålla ett svar på produktens värde. Denna uppsats kommer därför att fokusera på att testa Young & Rubicams modell Brand Asset Valuator (BAV) Värdering av Varumärkets Fördelar, för att se om den kan generera ett svar på produktens värde hos dess konsumenter och således generera en enklare modell för företag att använda när de analyserar produkters värde (Young & Rubicam, 2011). Modellen kommer att testas genom att applicera den på två produkter: Produkt A och Produkt B. Detta på grund av att produkternas position på marknaden kan anses skilja 5

6 sig åt och att det därför bör kunna dras slutsatser kring huruvida deras medelvärde för modellens parametrar kommer att vara gentemot varandra. Produkt A och Produkt B befinner sig i samma marknadssegment (Se Appendix 1). Produkt B är marknadsledande inom produktsegmentet medan Produkt A är en relativt okänd produkt. Produkt Bs produktnamn är ett registrerat varumärke och Produkt As namn definieras enligt denna rapport som ett okänt produktnamn (121.nu, 2012). 1.5 Syfte Denna uppsats går ut på att testa och finna en enklare modell för hur företag kan evaluera produktens värde. Uppsatsens fokus är att testa en framtagen modell av Young & Rubicam på två produkter i dagligvaruhandeln. Den första produkten har ett namn som är ett varumärke, medan den andra har ett produktnamn. Modellen togs fram för att analysera varumärkens värde, men uppsatsen kommer att undersöka om den också kan tillämpas på produktnamn i dagligvaruhandeln och om den då kan vara en alternativ metod för att mäta produktvärde för okända produkter. 1.6 Frågeställning - Går det att använda Young & Rubicams modell för att mäta Produkt A s värde via dess produktnamn och hur kan modellen tillämpas för att användas på okända produkter i dagligvaruhandeln? 1.7 Avgränsning Denna undersökning har valt att fokusera på att undersöka två brödprodukter, Produkt A och Produkt B, inom ett valt produktsegment i dagligvaruhandeln (Se Appendix 1). Uppsatsen testar därför enbart om modellen kan användas på Produkt A. Därför är uppsatsens stora avgränsning att inte fler produkter evaluerats i dagligvaruhandeln och gett ett bredare spektra kring hur produkterna förhåller sig till varandra. Ordet produktvärde avgränsas dessutom till att enbart innefatta konsumenternas perception för produkten och inte företagets värde för produkten kontra deras produktionskostnader. På samma sätt har ordet varumärke avgränsats till att enbart innefatta registrerade varumärken eller symboler, ljud som associeras med produkten. Undersökningen testar dessutom enbart en metod. 6

7 1.8 Disposition Teorin kommer att först ge ett översiktligt perspektiv kring hur vi konsumenter väljer att köpa produkter och hur produkter skapar värde. Vidare kommer teorin gå in på vikten av att ha starka varumärken och skapa ett varumärkesvärde. Genom att definiera att ett varumärke kan liknas vid produktnamn, förklaras sedan analysmodellen av Young & Rubicam som kommer att testas i denna uppsats. Hypoteser kommer att upprättas beroende på vad vi vet om Produkt A och Produkt B. Resultatet har sedan fokus på att testa de hypoteser som tagits fram och analysera Young & Rubicams Brand Asset Valuators (BAV) tillämpbarhet på produktnamn i dagligvaruhandeln. Analysen är uppdelad utifrån Resultatdelens block och diskuteras sedan vidare för att sedan komma till uppsatsen slutsats och svar på frågeställningen. 7

8 2. Teori När konsumenter väljer produkter sker det delvis genom att de utvärderar de produktrelaterade attributen. Om produktens attribut överrensstämmer med de behov som konsumenten har, kommer det att skapa ett värde hos konsumenten. (Schiffman et al, 2008) Detta stämmer även överens med definitionen av Woodruff (1997) som menar på att kundvärde är kundernas upplevda preferens och utvärdering av produktens attribut och huruvida användningen av produkten uppnår målen för att möta kundens behov. Brand Asset Valuator modellen av Young & Rubicam som denna uppsats ämnar undersöka - baseras på att mäta varumärkesvärde. Men eftersom produkten som undersöks inte har ett produktnamn som är ett varumärke så måste definitionen av produktvärde kontra varumärkesvärde först ställas emot varandra för att se om det är möjligt att anta att modellen ska kunna fungera. 2.1 Vad är skillnaden mellan produktvärde och varumärkesvärde? Det finns många definitioner av vad som är produktvärde, produktnamn, varumärke och varumärkesvärde. Väggen som ska särskilja dessa definitioner från varandra kommer i denna uppsats försöka brytas ner för att snarare känneteckna graden av värdet hos konsumenterna Produktvärde Det finns många olika definitioner kring vad som är produktvärde. En öppen och mer allmän definition är: En uppskattning av värdet på en vara eller tjänst som delvis kan stå för priset som ett företag sätter för att möta sina produktionskostnader, men också vara produktens marknadsvärde och värdet av hur produkten uppfattas hos dess konsumenter (Business dictionary, 2012). Produktvärdet kan därför ses som värdet för hur produkten uppfattas hos konsumenterna (Business dictionary, 2012). Denna lite mer snäva definition kommer användas för produktvärde i denna uppsats, eftersom senare modeller går ut på att mäta kundernas perception av två olika produkter. 8

9 2.1.2 Varumärkesvärde Konceptet med varumärken kan liknas vid ett sätt för företag att visa kunderna vad de erbjuder och för att göra det lättare för kunden att memorera produktens erbjudande (Laforet, 2011). Varumärkesvärde kan i sin tur definieras som ett antal fördelar som kommer från ett märke och som får kunder att betala extra för det (Business Dictionary, 2012; Aaker, 2002). Ett mål kan därför vara att koppla varumärket till en specifik produktkategori som gör att konsumenterna i större bemärkelse förknippar produktkategorin med varumärket (Aaker, 2002). Detta kan exempelvis ses med varumärket Thermos (Thermos, 2011). Aaker (2002) har valt att definiera varumärken enligt fyra dimensioner Produkt, organisation, person och en symbol. Han menar dock att den centrala faktorn kring varumärkets identitet ligger hos dess produkter (Aaker, 2002). Baserat på denna faktor och tidigare definitioner av varumärkesvärde och produktvärde, bör definitionen av produktvärde i denna uppsats kunna liknas vid varumärkesvärde Kan ett varumärke liknas vid ett produktnamn? Det finns många definitioner av vad som är ett varumärke. Enligt Nationalencyklopedin (2012) är varumärken varukännetecken som används för att skilja egna varor och tjänster från andras och att symbolen visar att varumärket är registrerat hos Patent- och registreringsverket. Varumärken kan dock också definieras som någonting som konsumenten associerar med specifika attribut (Business dictionary, 2012). Därför bör ett varumärke kunna liknas vid ett produktnamn, eftersom produktnamn definieras enligt McDonald och Christopher (2003) som: En enhet av värden som sammanfattar produktens totala funktion och värde. Det kan vidare antas vara så att produktnamn utvecklas till varumärken baserat på dess styrka och associationer på marknaden. Enligt en artikel av Hultink et al (2000) är det mer vanligt att konsumentföretag inom dagligvaruhandeln använder sig av individuella produktnamn, som inte är förknippade med företagets varumärke. Medan 9

10 industriföretag ofta använder sig av produktnamn i linje med företagets varumärke (IBM, Intel m.m.) (Hultink et al, 2000) Analysera produkters värde genom en varumärkesmodell? Intresset för att finna metoder och modeller för att analysera varumärkens värde har bidragit till att flera konsultfirmor har kommit med förslag och modeller kring hur detta kan utföras (Aaker, 2002). Enligt tidigare kan dock varumärken liknas vid produktnamn och därför bör dessa modeller kunna appliceras på Produkt As produktnamn. Följande avsnitt som förklarar modellens parametrar kommer således att använda ordet produktnamn medan den riktiga modellen är baserade på varumärken. 2.2 Brand Asset Valuator (BAV) Baserat på tidigare resonemang bör Brand Asset Valuator (BAV) syfta till att översätta konsumenternas perception och beteendemönster till produktens värde. Modellen utgår från två dimensioner: Produktnamnets styrka (Differentiering, Relevans) och Produktnamnets betydelse (Anseende, Kännedom). Young & Rubicams produktcykel utgår från att medelvärdet för dessa två parametrar för okända produkter är lågt (Se Appendix 4). Det är först medelvärdet för styrkan som ökar, vilket leder vidare till att konsumenterna vill köpa den. Detta innebär vidare att medelvärdet för produktens betydelse ökar och att produkten därmed blivit en känd etablerad vara (Se Appendix 4). För en marknadsledare bör således medelvärdet för styrkan och betydelsen vara högt (Se Appendix 4). Produkt B är undersökningens marknadsledare och även ett registrerat varumärke. Därför ska modellen fungera på denna produkt. Styrkan baseras på följande faktorer: (1) Större försäljningsvärde/försäljningsvolym (Se Appendix 6), (2) Funnits på marknaden i 70 år (Konsumentkontakt Företag B, 2011) och (3) Den fjärde mest sålda produkten i dagligvaruhandeln (Ihre, 2011). Produkt A är den okända produkten, vars namn idag inte kan definieras som ett varumärke. Dess svaghet gentemot Produkt B beror på: (1) Lägre 10

11 försäljningsvärde/försäljningsvolym (Se Appendix 6) och (2) Funnits på marknaden sedan 2007 (Se Appendix 6). Baserat på modellens dimensioner som utgår från att medelvärdet ökar beroende produktens marknadsposition, borde Produkt B ha ett högre medelvärde än Produkt A för att modellen ska kunna fungera Produktnamnets styrka Produktnamnets styrka har visat sig bero till en stor del på Differentiering och Relevans (Aaker, 2002). Differentiering Produktnamnets och produktens differentiering beror på faktorer såsom dess unikhet, erbjudande, prisstyrka, innovation och dynamik (Gerzema et al, 2009). Detta innebär att man mäter hur signifikant produktnamnet är på den specifika marknaden (Aaker, 2002). Enligt Young & Rubicam måste ett nytt produktnamn med ambitioner att bli ett starkt produktnamn, fokusera på att framför allt differentiera sig på marknaden (Aaker, 2002). Produkt A är i detta fall en produkt med ett högre pris än produkt B (Ihre, 2011). Ingendera av dem kan direkt karakteriseras av innovation eller dynamik, men Produkt B skulle, baserat på dess attribut med ett extra smakattribut, kunna anses vara mer unik. Produkt B kan dock kännetecknas av att ha fler kampanjerbjudanden än Produkt A. Detta innebär att Produkt B bör vara lite mer differentierad än Produkt A för att modellen ska fungera. Därmed ställs följande hypotes: H1 Brand Asset Valuator kan användas för att mäta produktvärde för Produkt A om Produkt B differentierar sig lite mer än Produkt A. Relevans Relevans syftar till hur väl ett produktnamn har mött konsumenternas behov och är starkt relaterat till genomslaget på marknaden (Gerzema et al, 2009). Relevansen går ut på att mäta om ett produktnamn har en personlig betydelse för respondenterna: Hur 11

12 mycket betyder det för honom/henne? Känns produkten lämplig för just honom/henne? Enligt Aaker (2002) kan inte ett produktnamn som inte lyckas att tilltala ett tillräckligt stort segment av konsumenter, aldrig lyckas med att bygga upp en stor kundskara. För produkterna som används för att utvärdera modellen är det svårt att uttala sig kring huruvida produkterna möter konsumenternas behov. Men däremot har Produkt B ett betydligt större genomslag på marknaden och bör således vara starkare än Produkt A för denna parameter också (Se Appendix 6). Följaktligen lyder hypotesen: H2 Brand Asset Valuator kan användas för att mäta produktvärde för Produkt A om Produkt B är mer relevant för konsumenten än Produkt A Produktnamnets betydelse Produktnamnets betydelse har enligt Young & Rubicam visat sig bero på produktens anseende och kännedom hos konsumenterna (Aaker, 2002). Anseende Anseendet evalueras utifrån faktorer såsom respekt, upplevd kvalitet och reliabilitet och ses generellt som en förutsättning för att bygga upp en lojalitet hos kunderna (Gerzema et al, 2009). Analysen av ett produktnamns anseende går framför allt ut på att mäta huruvida konsumenterna håller produktnamnet högt eller anser att det är en av de bästa inom en specifik produktkategori (Aaker, 2002). Produktnamnets anseende är nära relaterat till kvalitet och popularitet (Aaker, 2002). Baserat på parametern popularitet bör Produkt B ha ett högre anseende än Produkt A eftersom den har haft en stark plats på marknaden under en mycket lång tid (Se Appendix 6). Den upplevda kvaliteten hos brödkonsumenterna är dock svår att veta, men det kan dock tänkas att konsumenter har mer respekt för Produkt B än för Produkt A på grund av dess starka position på marknaden. Således bör Produkt B ha ett högre anseende än Produkt A för att modellen ska fungera, vilket ger oss följande hypotes: 12

13 H3 Brand Asset Valuator kan användas för att mäta produktvärdet för Produkt A om Produkt B har ett högre anseende för konsumenten än Produkt A. Kännedom Kännedom av produktnamnet kan ses som målet med att skapa en produkt och konsekvensen av att bygga upp ett produktnamn (). Gerzema et al (2009) anser att kännedom anspelar på konsumenternas erfarenhet av produktnamnet. Vid analyser kring kännedom undersöks framför allt vad ett produktnamn står för och om konsumenten känner till den (Aaker, 2002). Kännedomen och erfarenheten av produkten är den faktor som framför allt bör vara betydligt högre för Produkt B än för Produkt A, eftersom Produkt B är en av de mest sålda produkterna inom dagligvaruhandeln (Ihre, 2011). Produkt A är däremot en relativt ny produkt (Se Appendix 1, Se Appendix 6). Därför erhålls följande hypotes: H4 Brand Asset Valuator kan användas för att mäta produktvärdet för Produkt A om kännedomen för Produkt B är betydligt högre hos konsumenterna än för Produkt A. Beroende på om hypoteserna som definierats kan accepteras, bör Young & Rubicams modell också kunna tillämpas på relativt okända produkter i dagligvaruhandeln. Detta innebär vidare att produkterna bör kunna sättas in i en matris för att analysera produkternas värde hos konsumenterna (Se Appendix 4). 13

14 3. Metod Denna uppsats sker i samband med en praktik på Företag A och består av en kvantitativ analys med totalt 410 respondenter. Valet av en kvantitativ studie är den bästa utvägen eftersom denna undersökning har en deduktiv ansats där teoretiska modeller ska testas och ge slutsatser som kan tillämpas i verkligheten. Ju fler respondenter som deltar i en kvantitativ undersökning, desto bättre underlag erhålls för att kunna representera den totala marknadens åsikter kring Produkt B och Produkt A (Walsh, 1990), eftersom sannolikheten då är större att respondenterna motsvarar den totala andelen konsumenter i dagligvaruhandeln. 3.1 Uppsatsens resurser Huvudanalysens mål på Företag A var att analysera hur Produkt A kan bli mer konkurrenseffektiv mot Produkt B (Se Appendix 1). Utifrån frågeställningen skulle en metod testas för att utvärdera produkterna och baserat på denna metod uppkom syftet med denna uppsats Företag A När Företag A genomför kvantitativa analyser samarbetar de med Reflect som är ett undersökningsföretag med fokus på kvantitativa undersökningar och som ligger i Stockholm (Reflect, 2011) Förstudie Utifrån målet för huvudanalysen upprättades av Företag A en sammanfattning av vad de ville ha reda på, som sedan skickades till Reflect. Vidare information av försäljningsstatistik och försäljningsvolym togs fram från Nielsen Scantrack genom C.L. som arbetar vid Företag A. Enkäten Produktchefen och Chefen för konsumentinsikt satt med och diskuterade enkätens upplägg. Chefen för konsumentinsikt gav tips och förslag på formuleringen av frågorna till Brand Asset Valuator, baserat på egna erfarenheter med liknande modeller. 14

15 3.1.2 Reflect Förstudie Reflect fick ett sammandrag på en frågeformulering för målet med huvudanalysen och fick utifrån denna kolla igenom tidigare studier för att se vilken information som Företag A har i tidigare genomförda analyser hos Reflect. Reflect gav sedan ett förslag och offert på vad som Företag A inte vet idag. Enkäten Reflect gav förslag och tips på hur frågorna kunde formuleras för att de skulle vara så bra som möjligt för respondenterna att besvara. Insamling Reflect upprättade en länk till en enkät och skickade länken till P5 som är ett företag med fokus på olika sorters paneler. Reflect ser till så att panelen från P5 ska täcka den totala konsumentmarknaden som möjligt.(bengtsson, 2011) Data Reflect skickade delvis ut en sammanfattad presentation av analysen, men utelämnade där den metod som jag ämnade undersöka i min uppsats. Istället för en sammanfattning erhöll jag därför rådata som samlats in i Microsoft Excel P5 Panelrekrytering Företaget P5 tog fram panelen som besvarade frågorna. P5 telefonrekryterar sina paneler baserat på ett slumpmässigt urval vilket enligt Bengtsson (2011) genererar bättre data. P5 fick en länk av Reflect som skickades ut till deras telefonrekryterade panel mellan den 28 november och 2 december Fördelar och Nackdelar med utomstående resurser Fördelen med att använda Reflect beror delvis på att de har erfarenhet vid att genomföra kvantitativa analyser och dessutom känner till hur de kan läggas upp för att få ut så mycket information som möjligt från respondenterna. 15

16 Uppsatsen har handletts till stor del av produktchefen K.I. och chefen för konsumentinsikt L.G.N. Dessa har varit till stor hjälp med att ta fram ett bra underlag och framför allt vara noga med upprättandet av enkäten. Nackdelen med att använda sig av outsourcing är att informationen flödar via flera kanaler och därför kan förändras eller omarbetas. Men eftersom testet är en kvantitativ studie och rådata kommer att erhållas från Reflect kommer datan analyseras i flera omgångar för att minimera risken att viktig information utelämnas. Däremot hade jag ingen inverkan över panelen och får därför förlita mig på att Reflect via P5 gett mig en så bra panel som möjligt. Det finns också alltid en risk av att använda personal vid Företag A eftersom deras åsikter kring vad som är det egentliga problemet styr undersökningen. 3.2 Eget arbete Min roll var att som projektledare vara kommunikationslänken mellan personalen på Företag A och Reflect och föra projektet framåt. Uppsatsens syfte upprättades av mig för att testa hur väl metoden i forskningssyfte kan användas och appliceras på produkter i dagligvaruhandeln Förstudie Förutom den förstudie som genomfördes av Reflect samlades data in för att vidare kunna ge stadga åt de föreslagna hypoteserna, genom att exempelvis ta fram försäljningsstatistik och försäljningsvolym som visar Produkt Bs starka position på den valda marknaden (Se Appendix 6). C.L. gav mig en månadsvis försäljningsdata från Nielsen Scantrack 10 år tillbaka i tiden för samtliga bröd inom produktkategorin. Baserat på datan kunde jag ta fram försäljningsdiagram för Produkt A och Produkt B (Se Appendix 6). Nielsen Scantrack är ett företag som scannar marknadstrender och försäljningsstatistik i dagligvaruhandeln (Nielsen, 2012) Enkäten Vid enkätuppförandet var min roll att undersöka tidigare genomförda analyser för att finna frågeformuleringar och svarsalternativ som var signifikanta att ha med för att undersöka produkterna. Enkäten testades först internt på tre personer som arbetar på Företag A för att se om någonting missuppfattades eller saknades. Dessa svar 16

17 utelämnades dock och samtliga respondenter i denna enkät är telefonrekryterade via P5 som är specialiserade på att rekrytera paneler till undersökningsföretag Beräkningar och Analys Obehandlad data erhölls från Reflect för att analyseras på egen hand och för att minimera risken av att information utelämnas. Testa hypoteserna För att testa hypoteserna baserat på valet av kvantitativ metod och med datan som erhölls, var det mest lämpligt att utföra ett t-test (Se Appendix 2). Detta på grund av (1) det är ett slumpmässigt urval, (2) datan består av ett intervall, (3) resultatet av svaren är normalfördelade (Walsh, 1990). T-testet inkluderar i detta fall en formel som utgår från att standardavvikelsen är olika, eftersom jag inte vill göra ännu ett antagande om att så är fallet. Genom att använda t-testet kommer hypoteserna att testas genom att se om vi kan förkasta deras nollhypoteser. Om exempelvis Produkt B ska ha ett större anseende än Produkt A kan anseendet för dem inte vara lika stort. Med ett t-test kan vi förkasta nollhypotesen som säger att produkternas anseende är lika stort (Se Appendix 2). Hypotes Nollhypotes (H 0 ) H1 H2 H3 H4 Brand Asset Valuator kan användas för att mäta produktvärdet för Produkt A om Produkt B differentierar mer än Produkt A. Brand Asset Valuator kan användas för att mäta produktvärdet för Produkt A om Produkt B differentierar sig lika mycket som Produkt A. Brand Asset Valuator kan användas för Brand Asset Valuator kan användas för att mäta produktvärdet för Produkt A om att mäta produktvärdet för Produkt A om Produkt B är mer relevant för Produkt B är lika relevant för konsumenten än Produkt A. konsumenten som Produkt A. Brand Asset Valuator kan användas för Brand Asset Valuator kan användas för att mäta produktvärdet för Produkt A om att mäta produktvärdet för Produkt A om Produkt B har ett högre anseende för Produkt B har ett lika högt anseende för konsumenten än Produkt A. konsumenten som Produkt A. Brand Asset Valuator kan användas för Brand Asset Valuator kan användas för att mäta produktvärdet för Produkt A om att mäta produktvärdet för Produkt A om kännedomen för Produkt B är betydligt kännedomen för Produkt B är lika hög högre hos konsumenterna än för Produkt som för Produkt A. A. 17

18 Upprätta stapeldiagram för att analysera utfallet Genom att använda sig av Young & Rubicams metodik för hur det procentuella snittet kan illustreras för parametrarna: Differentiering, Relevans, Anseende och Kännedom (Gerzema et al, 2009), går det att förtydliga Produkt As förhållande till Produkt B och se om hypoteserna kan accepteras. 3.3 Enkäten Frågor som rör differentiering, relevans samt anseende utifrån Brand Asset Valuator (BAV), besvarades enbart av de som känner till antingen Produkt A och Produkt B eller båda två. Medan frågan om kännedom besvarades av samtliga respondenter Enkätens utformning Del 1. Demografifrågor Respondenterna får svara på frågor rörande deras ålder och kön (Se Appendix 3). Del A. Utsållning 1. Respondenterna fick titta på bilder av nakna bröd utanför deras förpackning och sedan skriva det namn som de anser kännetecknar det specifika brödet. Detta för att se om respondenterna associerar någon brödtyp med ett specifikt produktnamn (Se Appendix 3). 2. Respondenterna sållades ut baserat på om de känner till produkterna (Se Appendix 3). Det är fler som svarat på frågor om Produkt B än Produkt A, eftersom det är fler som känner till Produkt B på grund av att den är marknadsledande och funnits länge på marknaden (Se Appendix 1; Se Appendix 6). Del C. BAV- frågor 1. Kännedom Respondenterna fick svara på frågan Har du provat/brukar du använda X, där X är Produkt A och Produkt B. Produkterna illustrerades med en bild på brödet i dess förpackning. Svarsalternativen var Sett/hört talas om märket/produkten, men inte serverat/ätit, Har provat men serverar/äter inte, Serverar/äter någon gång per år, Serverar/äter någon gång per kvartal, Serverar/äter varje månad och Serverar äter varje vecka. (Se Appendix 3) 18

19 Svarsalternativen baserades på tidigare genomförda studier, eftersom detta visat sig vara en bra uppsatt fråga och för att det också möjliggör jämförande analyser med befintliga studier och framtida studier. 2. Differentiering Påståendet som ställdes för att analysera differentiering var X skiljer sig/är unik i jämförelse med andra produkter i samma kategori. X står i detta fall för antingen Produkt A eller Produkt B. Respondenterna fick här ta ställning baserat på en 1-7 Likertskala. Skalan baserades på svarsalterativen (1) Håller inte alls med och (7) Håller helt med. (Se Appendix 3) Frågan baserades på parametrar som karakteriserar differentiering enligt Gerzema et al (2009). När Young & Rubicam upprättat frågeformulär använder de i vissa fall svarsalternativ Ja och Nej, medan de i vissa fall använder sig av en 1-7 gradig Likertskala (Gerzema et al, 2009). I vårt fall använde vi 1-7 gradig Likertskala för samtliga frågor gällande Differentiering, Relevans och Anseende (Se Appendix 3). Detta för att förenkla deltagandet för respondenterna. 3. Relevans Påståendena som ställdes till respondenterna för att analysera produkternas relevans var X uppfyller de förväntningar jag har på ett bröd och X kommer jag att fortsätta använda i framtiden. Likt tidigare står X för antingen Produkt A eller Produkt B. (Se Appendix 3) Frågorna baserades på ett tidigare frågeformulär från på en liknande modell, Varumärkens Tio Värden (eng. Brand Equity Ten), av Aaker (2002) som använts av Chefen för konsumentinsikt (Gustafsson-Neal, 2011). Svarsalternativen var som för differentieringsfrågan en 1-7 gradig Likertskala baserad på svarsalternativen (1) Håller inte alls med och (7) Håller helt med. 4. Anseende De påståenden som respondenterna fick svara på var: X är en produkt som jag är positivt inställd till och X är en produkt som jag kan rekommendera till andra. X är likt tidigare Produkt A eller Produkt B. (Se Appendix 3) 19

20 Frågorna baserades utifrån definitionen av Gerzema et al (2009), men också med hjälp av tidigare frågeformulär som fokuserat på att evaluera anseendet baserat på liknande modeller som Varumärkens Tio Värden (eng. Brand Equity Ten) av Aaker (2002). Svarsalternativen var densamma som för Relevans- och Differentieringsfrågan baserat på en 1-7 gradig Likertskala med svaralternativ från (1) Håller inte alls med och (7) Håller helt med. 3.4 Metodkritik Frågorna som ska känneteckna parametrarna baseras för Differentiering och Kännedom enbart av en fråga. Därför får dessa svar ett signifikant utfall på resultatet. Detta gäller också för frågorna anseende och kännedom som enbart besvaras med två frågor. För att evaluera varje parameter skulle därför fler frågor för varje parameter varit bra att inkludera i enkäten. T-testet som användes för att förkasta nollhypotesen, säger egentligen ingenting om att Produkt B är större än Produkt A. Detta illustrerades enbart med hjälp av ett stapeldiagram. Det kanske är möjligt att det finns något annat test som faktiskt kan urskilja om Produkt B är större än Produkt A. Modellen kommer enbart testas för att se om den fungerar på Produkt A genom att jämföra den med Produkt B. Dessa produkter är båda bröd och om Produkter testats från andra sortiment inom dagligvaruhandeln hade möjligtvis frågan angående differentiering sett annorlunda ut för de respondenter som besvarade enkäten. 20

21 4. Resultat En alternativ modell för att analysera Produkt As produktvärde har undersökts i denna uppsats utifrån utgångsvinkeln att produktnamn i dagligvaruhandeln kan liknas vid varumärken. Produktvärdet bör därmed kunna analyseras för Produkt A med en enkel modell av Young & Rubicam för att mäta varumärkesvärde. Tabell 1. Totala andelen respondenter Kön Man 55% Kvinna 45% Ålder Medel: 40,5 år år 16% år 23% år 31% år 28% år 3% Av totala andelen respondenter som deltog (410 stycken) var 55 % kvinnor och 45 % män och medelåldern var 40,5 år (Se Tabell 1). Dessa respondenter svarade samtliga på frågan om kännedom, medan frågorna gällande Produkt B besvarades av 405 respondenter och frågorna gällande Produkt A besvarades av 143 respondenter. Av respondenterna som besvarade frågorna för Produkt B var 45 % kvinnor och 55 % män. Medelåldern för respondenterna var 44 år (Se Tabell 2) De respondenter som besvarade frågorna angående differentiering, relevans och anseende för Produkt A hade en medelålder som var 44 år och bestod av 69 % män och 41 % kvinnor (Se Tabell 2). Tabell 2. Demografi Produkt A och Produkt B Produkt A Produkt B Kön Kvinna 41% 45% Man 69% 55% Ålder Medelålder:44 år Medelålder:44 år år 17% 16% år 22% 22% år 29% 31% år 28% 28% år 3% 3% Antal En av enkätens första frågor, bestod av att namnge den produktkategori som Produkt A och Produkt B tillhör. 21 % av respondenterna namngav då produktkategorin som produktnamnet för Produkt B. Av 410 respondenter var det alltså 86 personer som associerade namnet för produktkategorin med Produkt Bs varumärke. 21

22 4.1 Analys av Brand Asset Valuators användbarhet på produktnamn Samtliga respondenter besvarade frågor utifrån parametrar som sägs vara kopplade till produktnamnets styrka och produktnamnets betydelse. Produktens styrka anses enligt Brand Asset Valuator (BAV) kunna återges beroende på hur väl produkten differentierar sig på marknaden och hur relevant den är för konsumenten, det vill säga hur väl den möter konsumentens behov. Respondenterna fick därför svara på frågor som är kopplade till dessa områden (Se Appendix 3) Differentiering För att testa huruvida H1 kan accepteras utfördes ett t-test för att kunna förkasta nollhypotesen. Eftersom variansen av populationen kunde anses vara olika för dem som svarade på frågan om Produkt A och Produkt B, användes t-formeln för olika varianser (Se Appendix 2). H 0 : Brand Asset Valuator kan användas för att mäta produktvärde om Produkt B differentierar sig lika mycket som Produkt A. Genom att beräkna standardavvikelsen och medelvärdet för svaret gavs slutligen ett värde på t som var 3,34, vilket är högre än det kritiska t-värdet = 1,98 för alpha = 0,05 (Se Appendix 7). Detta innebär att H o kan förkastas och att det går att med fördel acceptera hypotesen H 1. Detta kan förtydligas via illustration med hjälp av ett stapeldiagram som åskådliggör att Produkt B differentierar sig mer än Produkt A (Se Figur 1.). Differentiering 100% 80% 60% 40% 20% 0% 48% Produkt A 55% Produkt B Figur 1. Stapeldiagram som visar att medelvärdet för Differentiering är 7 % högre för Produkt B än för Produkt A. Produkt As differentiering var 48 % och Produkt Bs differentiering var 55 %. 22

23 Baserat på t-testets utfall och stapeldiagrammet som visar medelvärdet för konsumenternas perception för hur Produkt A differentierar sig i förhållande till Produkt B, går det att acceptera H 1. H 1 : Brand Asset Valuator kan användas för att mäta produktvärde om Produkt B differentierar mer än Produkt A. ACCEPTERAS Relevans För att utvärdera om Brand Asset Valuator kan användas för parametern Relevans var följande nollhypotes tvungen att förkastas: H 0 : Brand Asset Valuator kan användas för att mäta produktvärde om Produkt B är lika relevant för konsumenten som Produkt A. Svaren för Relevans vägdes samman för de två frågorna och standardavvikelsen beräknades (Se Appendix 5; Se Appendix 2). Genom att få ut medelvärdet kunde sedan t-test formeln för olika varians användas (Se Appendix 2). Detta gav slutligen t = 2,24 vilket också är större t = 1,98 för alpha =0,05 (Se Appendix 7). Detta innebär att H 0 kan förkastas och att H 2 delvis kan accepteras. Genom att illustrera medelvärdet för Produkt A och Produkt B med hjälp av stapeldiagrammet i Figur 2, går det att se att konsumenterna anser att Produkt B är lite mer relevant för konsumenterna än Produkt A. Relevans 100% 80% 60% 40% 20% 0% 67% Produkt A 76% Produkt B Figur 2. Stapeldiagram som visar att relevansen är 9 % högre för Produkt B än för Produkt A. Produkt Bs relevans var 76 % och Produkt As relevans var 67 %. 23

24 Baserat på t-testet och stapeldiagrammet som visar medelvärdet för Produkt A och Produkt B kan vi därför acceptera H 2. H 2 : Brand Asset Valuator kan användas för att mäta produktvärde om Produkt B är mer relevant för konsumenten än Produkt A. ACCEPTERAS Anseende Hypotesen gällande hur modellen kan accepteras utifrån att Produkt B har ett högre anseende än Produkt A, analyserades likt tidigare via ett t-test och genom att se om H 0 kan förkastas. H 0 : Brand Asset Valuator kan användas för att mäta produktvärde om Produkt B har ett lika högt anseende för konsumenten som Produkt A. Frågorna gällande anseendet vägdes samman likt frågorna angående Relevans. Standardavvikelsen och snittet beräknades sedan och utifrån t-test formeln för olika varians erhölls t = 2,20. Detta värde är högre än t = 1,98 för alpha = 0,05 (Se Appendix 7), vilket betyder att H 0 kan förkastas och att H 3 delvis kan accepteras. Genom att illustrera medelvärdet med hjälp av ett stapeldiagram, visar det att Produkt A har ett högre anseende hos konsumenterna än Produkt B (Se Figur 3). Anseende 100% 80% 60% 40% 20% 0% 70% Produkt A 78% Produkt B Figur 3. Anseendet för Produkt B var 8 % högre än för Produkt A. Totalt var Produkt Bs anseende 78 % och Produkt As anseende 70 %. 24

25 Utifrån t-testet som gav att Produkt Bs anseende skiljer sig från Produkt As anseende och stapeldiagrammet som visar medelvärdet för produkterna, går det att acceptera H 3 H 3 : Brand Asset Valuator kan användas för att mäta produktvärde om Produkt B har ett högre anseende för konsumenten än Produkt A. ACCEPTERAS Kännedom Graden av kännedom besvarades och evaluerades utifrån respondenternas erfarenhet av produkterna. Denna parameter analyserades också via att analysera svarsalternativen likt en 1-6 skala. Respondenterna som besvarade frågan om kännedom var samma personer och totalt 410 personer. Formeln för lika olika standardavvikelse användes för att se om H 0 kan förkastas (Se Appendix 2). Det kritiska värdet på t var för denna fråga 1.96 eftersom 410 personer svarade för både Produkt A och Produkt B (Se Appendix 7). H 0 : Brand Asset Valuator kan användas för att mäta produktvärde om kännedomen för Produkt B är lika högt som för Produkt A. Med t-formeln för lika varians erhölls t = 3,11 vilket innebär att H 0 kan förkastas och vidare att H 4 med fördel kan accepteras. Baserat på stapeldiagram går det att se att det är en väsentlig skillnad mellan Produkt Bs kännedom och erfarenhet hos respondenterna i jämförelse med Produkt A (Se Figur 4). Kännedom 100% 80% 60% 40% 20% 0% 37% Produkt A 78% Produkt B Figur 4. Av 410 respondenter var graden av kännedom 67 % för Produkt B och 37 % för Produkt A. Produkt Bs kännedom är därför 41 % högre än Produkt As. 25

26 Eftersom t-testet visade på att vi kan acceptera att Produkt As kännedom skiljer sig från Produkt B och att stapeldiagrammet visar på att detta gäller, går det att acceptera H 4. H 4 : Brand Asset Valuator kan användas för att mäta produktvärde om kännedomen för Produkt B är betydligt högre hos konsumenterna än för Produkt A. ACCEPTERAS Baserat på t-testet erhölls därför följande resultat: t värde t kritiskt värde Accepteras/Förkastas H 1 3,34 1,98 t värde > t kritiskt värde Kan med fördel accepteras H 2 2,24 1,98 t värde > t kritiskt värde Kan med fördel accepteras H 3 2,20 1,98 t värde > t kritiskt värde Kan med fördel accepteras H 4 3,11 1,96 t värde > t kritiskt värde Kan med fördel accepteras Baserat på medelvärdet erhölls alltså följande resultat: Produkt A Produkt B Accepteras/Förkastas H 1 48 % 55 % Produkt B > Produkt A Accepteras H 2 67 % 76 % Produkt B > Produkt A Accepteras H 3 70 % 78 % Produkt B > Produkt A Accepteras H 4 37 % 78 % Produkt B > Produkt A Accepteras 26

27 5. Analys Uppsatsens utgångspunkt är att analysera huruvida Brand Asset Valuator (BAV) av Young & Rubicam kan användas för att analysera produkters värde. Detta genom att anta att produktnamn kan jämföras med ett varumärke och vidare testa hypoteser för två produkter i dagligvaruhandeln. 5.1 Brand Asset Valuator (BAV) och dess applicerbarhet för att mäta produktvärde Genom att mäta konsumenternas perception och beteendemönster går det med hjälp av Brand Asset Valuator (BAV) att översätta detta till ett mått av varumärkens värde (Gerzema et al, 2009). Varumärken brukar vanligtvis definieras som en enhet av värden som sammanfattar produkters totala funktion och värde (Aaker, 2002), vilket kan liknas vid definitionen av produktnamn (McDonald & Christopher, 2003). Produktnamnet för Produkt B i denna studie är ett varumärke som förklarar en del av produktens attribut, vilket ofta kännetecknar produktnamn inom dagligvaruhandeln (Hultink et al, 2000). Produkt A har däremot ett produktnamn som inte är ett varumärke och som heller inte avslöjar någonting om produktens egenskaper. Därför utgår denna uppsats att testa om Produkt A också kan analyseras med Brand Asset Valuator (BAV). Eftersom Produkt B är idag betydligt större än Produkt A (Se Appendix 1; Se Appendix 6), borde samtliga faktorer vara mycket högre för Produkt B, för att modellen ska kunna fungera Differentiering Det som kännetecknar produkters differentiering är dess unikhet, erbjudande, prisstyrka, innovation samt dynamik (Gerzema, Lebar och Rivers 2009). Baserat på Produkt B s starka plats på marknaden i jämförelse med Produkt A, gick det att dra slutsatsen att Produkt B bör differentiera sig mer än Produkt A för att modellen ska fungera. Utifrån resultatets hypotestest gick det att delvis acceptera att differentieringen för Produkt B skiljer sig från Produkt A och via ett stapeldiagram går det tydligt att se att så är fallet. Däremot har båda produkterna en ganska låg differentiering. Baserat på resultatet anses därför ingen av produkterna att sticka ut inom det valda segmentet. Detta kanske kan bero på att samtliga respondenter som svarade på frågan 27

28 faktiskt är relativt vana användare av produkter hos det specifika segmentet och därför har en ganska bra koll på samtliga produkter. Eftersom 405 respondenter svarade för Produkt B och endast 143 svarade för Produkt A är det dock procentuellt sett fler personer som anser att Produkt B differentierar sig på marknaden i jämförelse med Produkt A. Ett alternativt sätt att undersöka differentieringsfrågan skulle därför vara att fråga samtliga respondenter som känner till produkterna och inte bara använda sig av dem som använder dem på en årlig basis. Någonting som dock är mycket intressant är att den låga andel som Produkt B differentierade sig, som ju faktiskt är en av de mest sålda varorna inom dagligvaruhandeln (Se Appendix 1). Produkt Bs produktnamn är dessutom ett registrerat varumärke, vilket modellen är lämpad för Relevans Det som kännetecknar relevansen i denna studie är hur väl produkten anses uppfylla förväntningar samt om konsumenterna anser att de kommer använda produkten i framtiden (Se Appendix 3). Dessa frågor ska ge ett svar på hur väl produkterna möter konsumenternas behov (Gerzema et al, 2009) och alltså ge oss ett besked på hur mycket produkterna betyder för dem. Om produkterna inte möter konsumenternas behov kommer det aldrig att bygga upp en stor kundskara (Aaker, 2002). Produkt B har funnits på marknaden sedan 40-talet (Konsumentkontakt Företag B, 2012), medan Produkt A lanserades under 2007 (Lundin & Beijer, 2011). Båda produkterna har idag en viss skara konsumenter som förbrukar dem, men det är betydligt fler konsumenter som köper Produkt B i jämförelse med Produkt A. Detta implicerar att relevansen för Produkt B borde vara högre än för Produkt A. Utifrån detta resonemang kunde en hypotes utformas som implicerade att modellen fungerar om Produkt B är mer relevant än Produkt A. Baserat på hypotestestet gick det att dra slutsatsen att Produkt Bs relevans skiljer sig från Produkt A. Utifrån ett stapeldiagram gick det även att utskilja att så är fallet. Relevansen för Produkt B var 76 % och för Produkt A 67 %. Detta skulle enligt tidigare antagande betyda att modellen fungerar för denna parameter. Men eftersom att produkterna täcker grundläggande personliga behov, är det dock svårt att analysera graden av relevans. Produkter som är livsmedel möter tydliga behov hos gemene man och graden av hur väl produkterna möter behov 28

29 baserat på attributen är svårt att definiera i ett specifikt mått. Några behov anses dock Produkt B vara bättre på att möta än Produkt A. För Produkt B var det frågan gällande huruvida konsumenterna skulle använda produkten i framtiden som vägde upp måttet, medan det för Produkt A var graden av hur väl produkten mötte konsumentens förväntningar (Se Appendix 5) Anseende Det som kännetecknar anseendet i denna studie är frågorna gällande positiv inställning till produkterna samt om konsumenterna kan tänka sig att rekommendera produkten till andra. Dessa frågor ska försöka ge ett mått på respekt, upplevd kvalitet och reliabilitet (Gerzema et al, 2009), det vill säga ge oss ett svar på om konsumenterna håller produkten högt (Aaker, 2002). Om modellen ska hålla ansågs Produkt B även ha en högre grad än Produkt A i detta fall, på grund av dess starka position på marknaden (Se Appendix 6). Baserat på resultatet för t-testet kunde det konstateras att anseendet skiljer sig mellan Produkt B och Produkt A, vilket betyder att hypotesen om att Produkt B har ett högre anseende än Produkt A, delvis kunde accepteras. Via ett stapeldiagram kunde det dock konstateras att så var fallet. Produkt B hade ett anseende på 78 %, medan Produkt A hade ett anseende på 70 %. Dessa siffror kan dock vara högre än genomsnittet eftersom samtliga respondenter som svarade på frågan också använde produkterna på mer än en årlig basis. Men det är på detta sätt som Young & Rubicam faktiskt valt att undersöka parametern, för att på så vis undersöka huruvida användaren upplever produkten (Gerzema et al, 2009). Till viss del kan det vara bra att utelämna de konsumenter som enbart känner till produkterna, speciellt när det gäller matvaror, eftersom bland annat graden av kvalitet endast kan betygsättas av dem som faktiskt upplevt kvaliteten Kännedom Kännedomsfaktorn hänsyftar till konsumenternas erfarenhet av produkten (Gerzema et al, 2009). I denna undersökning ansågs konsumenter med en konsumtion av produkten på årlig basis anspela på att de har en erfarenhet av produkten. Utifrån t- testet kunde slutsatsen dras att kännedomen skiljer sig mellan produkterna. Via ett stapeldiagram gick det sedan att urskilja en signifikant skillnad i kännedom bland respondenterna. Eftersom Produkt B är en av Sveriges mest sålda varor inom dagligvaruhandeln (Ihre, 2011) var det inte konstigt att 78 % av respondenterna hade erfarenhet av produkten. Det är heller inte överraskande att Produkt B hade en relativt 29

30 låg kännedom (37 %) eftersom dagens försäljningsvolym uppkommer till ungefär en tredjedel av volymen för Produkt A (Se Appendix 6). 30

31 6. Diskussion Baserat på resultatet verkar Brand Asset Valuator (BAV) fungera som modell för att analysera produktvärdet för Produkt A. Samtliga hypoteser kunde först delvis accepteras med hjälp av ett t-test och sedan vidare accepteras med hjälp av stapeldiagram. Produkternas värden enligt de fyra parametrarna som karakteriserar Brand Asset Valuator (BAV) var mycket sannolika förutom möjligtvis differentieringen hos Produkt B. Enligt en av de första frågorna i enkäten så associerar många konsumenter Produkt B med produktsegmentet. Just därför skulle kanske denna parameter vara högre än vad som analysen visade eftersom det visat sig vara fördelaktigt att ha ett varumärke som förknippas till en specifik produktkategori (Aaker, 2002). Utifrån de parametrar som karakteriserar Brand Asset Valuator (BAV): differentiering, relevans, anseende och kännedom, erhölls det dock ett högre procenttal för samtliga faktorer för Produkt B. Detta kan anses vara rimligt, eftersom Produkt B är en av de mest sålda produkterna i detaljhandeln, vilket tyder på att modellen fungerar för Produkt B som varumärke. Dessutom var de mest dominanta faktorerna kännedom och anseende, vilket sannolikt faktiskt är Produkt Bs starkaste attribut. Produkt A hade däremot en relativt låg procentuell andel inom några parametrar. Den lägsta parametern gällde produktens kännedom. Däremot var graden av positiv inställning för produkten mycket hög, vilket innebär att anseendet för produkt A är relativt högt hos de konsumenter som faktiskt känner till produkten - dock är det inte lika högt som för Produkt B. För att ge ett svar på Produkternas Differentiering, Relevans, Anseende och Kännedom användes enbart ett fåtal frågor i enkäten. Detta kan betyda att snittet för parametern är felaktig, vilket möjligtvis kunde ses i graden av Differentiering. Genom att ha haft fler frågor som får känneteckna varje parameter hade denna felkälla kunnat elimineras. I framtida analyser av modellen bör varje parameter därför innefatta fler frågor. Det inbegriper dock ej parametern kännedom eftersom denna enbart står för konsumenternas nuvarande användande och erfarenhet av produkten. 31

32 Produkterna som användes för att testa modellen tillhör samma segment av bröd. Genom att ha flera olika produkter inom dagligvaruhandelns andra sortiment hade respondenterna möjligtvis kunnat åtskilja dem mer. Frågan hade då utgått från differentieringen bland alla sorters produkter i dagligvaruhandeln och inte bara produktsegmentet. Detta hade möjligtvis gett en högre differentiering hos Produkt B. För framtida tester på modellens applicerbarhet på produkter i dagligvaruhandeln hade det därför varit intressant att inkludera fler produkter. Denna uppsats har utgått från att produktnamn kan liknas vid varumärken. Det kan tänkas vara så att när en produkt fått ett tillräckligt högt medelvärde för produktens styrka - baserat på Brand Asset Valuator - så kommer företaget och konsumenterna att associera och registrera produktnamnet som ett varumärke. Detta eftersom produkten upplevs ha ett värde hos konsumenterna. Framför allt för produkter inom dagligvaruhandeln där produktnamnen ofta inte är särskilt starkt förknippade med företagens varumärke (Hultink et al, 2000). Det vore intressant med en analys som fokuserade på gränsen kring vad som är ett produktnamn och ett varumärke. Modellerna som tas fram idag separerar produktvärde och varumärkesvärde från varandra och går ut på att antingen evaluera produktvärde eller varumärkesvärde. Men i princip kanske dessa modeller baserar sig på samma värde, eftersom de går ut på att mäta värdet för hur produkterna/varumärket upplevs hos dess konsumenter? 32

33 7. Slutsats Utifrån analysen går det att dra slutsatsen att Brand Asset Valuator (BAV) kan vara en alternativ modell för att analysera produktvärdet genom att applicera modellen på produktnamn i dagligvaruhandeln. Modellen bör dock testas för flera sorters produkter i dagligvaruhandeln och bör möjligtvis innefatta betydligt fler frågor för att kunna acceptera att ett värde har erhållits som kan känneteckna de fyra faktorerna: differentiering, relevans, anseende och kännedom. Genom att förstå att denna modell kan användas för okända produkter, går det att vidare använda sig av de riktlinjer som Young & Rubicam utvecklat för hur man blir en varumärkesledare (Gerzema et al, 2009). Men detta grundar sig dock på diskussionen kring att produktnamn utvecklas till varumärken baserat på en högre differentiering och relevans. Ett förslag till framtida forskning skulle vara att testa modeller som ska ta fram varumärkesvärde gentemot produktvärdesmodeller och jämföra utfallet. Det skulle även vara intressant att analysera ett bredare spektra av produkter inom både dagligvaruhandeln och industrin för att se hur produkterna placerar sig gentemot varandra. Det kan tänkas vara så att tekniska produkter anses särskilja sig mer än produkter i dagligvaruhandeln till exempel. 33

34 8. Referenser Aaker, D. A Building strong brands. London: Simon & Schyster UK Ltd. Gerzema, J., & Lebar, E The trouble with brands. Strategy business, Gerzema, J., Lebar, E., Rivers, A Measuring the Contributions of Brand to Shareholder Value (and How to Maintain or Increase Them). Journal of applied corporate finance, 21, Hultink, E. J., Hart, S., Robben, H. S., Griffin, A Launch decisions and new product success: An empirical comparison of consumer and industrial products. J PROD INNOV MANAG (17), Laforet, S Brand names on packaging and their impact on purchase preference. Journal of consumer behaviour, McDonald, M., Christopher, M Marketing - a complete guide. New York: Palgrave MacMillan. Schiffman, L. G., Kanuk, L. L., Hansen, H Consumer behaviour: A European Outlook. Harlow: Pearson. Sweeney, J.C., Soutar, G.N Consumer perceived value: The development of a multiple item scale. Journal of retailing, Walsh, A Statistics for the Social Sciences. New York: Harper & Row Woodruff, R.B, 1997 Customer Value: The Next Source for Competitive Advantage. Journal of the Academy of marketing science, Muntliga källor: Bengtsson, K Personkommunikation: Telefon, November 25, 2011 Gustafsson, N Personkommunikation, November 15, 2011 Ihre, K Personkommunikation, November 5, 2011 Lundin, C och Beijer, K Personkommunikation, November 29, 2011 Konsumentkontakt Företag B Personkommunikation, December 20, 2011 Elektroniska källor: Business Dictionary Brand. Hämtad januari 6,

35 Business Dictionary Brand Value. Hämtad januari 5, Business Dictionary Product Value. Hämtad januari 5, Nationalencyklopedin Varumärke. Hämtad januari 6, Nielsen Scantrack Vad vi gör. Hämtad januari 3, 2012, från Reflect, Hem. Hämtad November 15, 2011, från Thermos, 2011 About. Hämtad December 3, 2011, från Young & Rubicam, 2011 Who we are. Hämtad December 13, 2011, från nu Trademark AB. Hämtad januari 4, 2012, från 35

36 Appendix 1. Bakgrund till uppsatsen Bakgrund Produkt A och Produkt B Produkt A lanserades av Företag C år 2007 för att de märkt att det fanns en stor marknad för denna typ av mörkt bröd. Företag C köptes upp av Företag A under 2008, men Produkt A lanseras fortfarande under Företag Cs varumärke (Lundin, 2011). Produkt A karakteriseras av att vara en specifik typ av produkt som bakas likt en lång sträng på bageriet. Produkt B är idag en av de mest köpta varorna inom dagligvaruhandeln (Ihre, 2011) Produkt B, var den första typen av denna produktsort på marknaden och lanserades av Företag B under 40-talet (Pågen, 2011) och lanserades med ett nytt namn under 90- talet (Lundin, 2011). Företag B är idag Sveriges största tillverkare inom denna produktkategori (Ihre, 2011), vilket framför allt beror på att de lyckats så väl med Produkt B. Därför är Företag A intresserade av att få en djupare förståelse kring varför konsumenter väljer Produkt B. Produktnamnet för Produkt B avslöjar en del av dess attribut och namnet blev varumärkesregistrerat 2002 (121.nu, 2012). Produktnamnet för Produkt A kan snarare associeras med en uppmaning och vanligt förekommande fras. Företag A Företag B Företag C (numera Varumärke C) Produkt A Varumärke B = Produkt B Bakgrund uppsats Uppsatsens fokus uppkom i samband med en praktik på Företag As marknadsavdelning hösten Praktikens huvudfokus var att genomföra en 36

EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110204)

EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110204) ÖREBRO UNIVERSITET Hälsoakademin Idrott B Vetenskaplig metod EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110204) Examinationen består av 11 frågor, flera med tillhörande följdfrågor. Besvara alla frågor i direkt

Läs mer

EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110319)

EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110319) ÖREBRO UNIVERSITET Hälsoakademin Idrott B Vetenskaplig metod EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110319) Examinationen består av 10 frågor, flera med tillhörande följdfrågor. Besvara alla frågor i direkt

Läs mer

Föreläsning 3. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi

Föreläsning 3. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi Föreläsning 3 Statistik; teori och tillämpning i biologi 1 Dagens föreläsning o Inferens om två populationer (kap 8.1 8.) o Parvisa observationer (kap 9.1 9.) o p-värde (kap 6.3) o Feltyper, styrka, stickprovsstorlek

Läs mer

F14 HYPOTESPRÖVNING (NCT 10.2, , 11.5) Hypotesprövning för en proportion. Med hjälp av data från ett stickprov vill vi pröva

F14 HYPOTESPRÖVNING (NCT 10.2, , 11.5) Hypotesprövning för en proportion. Med hjälp av data från ett stickprov vill vi pröva Stat. teori gk, ht 006, JW F14 HYPOTESPRÖVNING (NCT 10., 10.4-10.5, 11.5) Hypotesprövning för en proportion Med hjälp av data från ett stickprov vill vi pröva H 0 : P = P 0 mot någon av H 1 : P P 0 ; H

Läs mer

Anvisningar till rapporter i psykologi på B-nivå

Anvisningar till rapporter i psykologi på B-nivå Anvisningar till rapporter i psykologi på B-nivå En rapport i psykologi är det enklaste formatet för att rapportera en vetenskaplig undersökning inom psykologins forskningsfält. Något som kännetecknar

Läs mer

Syfte: o statistiska test om parametrar för en fördelning o. förkasta eller acceptera hypotesen

Syfte: o statistiska test om parametrar för en fördelning o. förkasta eller acceptera hypotesen Uwe Menzel, 2017 uwe.menzel@slu.se; uwe.menzel@matstat.de www.matstat.de Syfte: o statistiska test om parametrar för en fördelning o förkasta eller acceptera hypotesen hypotes: = 20 (väntevärdet är 20)

Läs mer

Business research methods, Bryman & Bell 2007

Business research methods, Bryman & Bell 2007 Business research methods, Bryman & Bell 2007 Introduktion Kapitlet behandlar analys av kvalitativ data och analysen beskrivs som komplex då kvalitativ data ofta består av en stor mängd ostrukturerad data

Läs mer

Hur man tolkar statistiska resultat

Hur man tolkar statistiska resultat Hur man tolkar statistiska resultat Andrew Hooker Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University Varför använder vi oss av statistiska tester?

Läs mer

Vad gör ett varumärke som Red Bull unikt för konsumenten?

Vad gör ett varumärke som Red Bull unikt för konsumenten? Uppsala Universitet Inlämningsdatum: 2011-06-03 Företagsekonomiska Institutionen Kandidatuppsats 15 hp Handledare: Mikael Gidhagen Vad gör ett varumärke som Red Bull unikt för konsumenten? Författare:

Läs mer

, s a. , s b. personer från Alingsås och n b

, s a. , s b. personer från Alingsås och n b Skillnader i medelvärden, väntevärden, mellan två populationer I kapitel 8 testades hypoteser typ : µ=µ 0 där µ 0 var något visst intresserant värde Då användes testfunktionen där µ hämtas från, s är populationsstandardavvikelsen

Läs mer

34% 34% 13.5% 68% 13.5% 2.35% 95% 2.35% 0.15% 99.7% 0.15% -3 SD -2 SD -1 SD M +1 SD +2 SD +3 SD

34% 34% 13.5% 68% 13.5% 2.35% 95% 2.35% 0.15% 99.7% 0.15% -3 SD -2 SD -1 SD M +1 SD +2 SD +3 SD 6.4 Att dra slutsatser på basis av statistisk analys en kort inledning - Man har ett stickprov, men man vill med hjälp av det få veta något om hela populationen => för att kunna dra slutsatser som gäller

Läs mer

Föreläsning 5. Kapitel 6, sid Inferens om en population

Föreläsning 5. Kapitel 6, sid Inferens om en population Föreläsning 5 Kapitel 6, sid 153-185 Inferens om en population 2 Agenda Statistisk inferens om populationsmedelvärde Statistisk inferens om populationsandel Punktskattning Konfidensintervall Hypotesprövning

Läs mer

F3 Introduktion Stickprov

F3 Introduktion Stickprov Utrotningshotad tandnoting i arktiska vatten Inferens om väntevärde baserat på medelvärde och standardavvikelse Matematik och statistik för biologer, 10 hp Tandnoting är en torskliknande fisk som lever

Läs mer

Ingivarenkäten INGIVARE Analys av vad som påverkar ingivarnas förtroende för Kronofogdemyndigheten och nöjdhet med myndighetens service

Ingivarenkäten INGIVARE Analys av vad som påverkar ingivarnas förtroende för Kronofogdemyndigheten och nöjdhet med myndighetens service NFO Infratest Ingivarenkäten 2002 - INGIVARE Analys av vad som påverkar ingivarnas förtroende för Kronofogdemyndigheten och nöjdhet med myndighetens service Jonas Persson Information om ingivarenkäten

Läs mer

Tillsynssamverkan i Halland - Miljö

Tillsynssamverkan i Halland - Miljö Tillsynssamverkan i Halland - Miljö Enkät om länets Miljö- och hälsoskyddskontor 2009 Hela Halland Frida Forsberg & Per Albinsson 2009-07-06 1 Tillsynssamverkan i Halland - Miljö Enkät om länets Miljö-

Läs mer

Föreläsning 2. NDAB01 Statistik; teori och tillämpning i biologi

Föreläsning 2. NDAB01 Statistik; teori och tillämpning i biologi Föreläsning 2 Statistik; teori och tillämpning i biologi 1 Normalfördelning Samplingfördelningar och CGS Fördelning för en stickprovsstatistika (t.ex. medelvärde) kallas samplingfördelning. I teorin är

Läs mer

Bilaga 6 till rapport 1 (5)

Bilaga 6 till rapport 1 (5) till rapport 1 (5) Bilddiagnostik vid misstänkt prostatacancer, rapport UTV2012/49 (2014). Värdet av att undvika en prostatabiopsitagning beskrivning av studien SBU har i samarbete med Centrum för utvärdering

Läs mer

Hypotesprövning. Andrew Hooker. Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University

Hypotesprövning. Andrew Hooker. Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University Hypotesprövning Andrew Hooker Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University Hypotesprövning Liksom konfidensintervall ett hjälpmedel för att

Läs mer

Analys av medelvärden. Jenny Selander , plan 3, Norrbacka, ingång via den Samhällsmedicinska kliniken

Analys av medelvärden. Jenny Selander , plan 3, Norrbacka, ingång via den Samhällsmedicinska kliniken Analys av medelvärden Jenny Selander jenny.selander@ki.se 524 800 29, plan 3, Norrbacka, ingång via den Samhällsmedicinska kliniken Jenny Selander, Kvant. metoder, FHV T1 december 20111 Innehåll Normalfördelningen

Läs mer

Föreläsning G60 Statistiska metoder

Föreläsning G60 Statistiska metoder Föreläsning 7 Statistiska metoder 1 Dagens föreläsning o Hypotesprövning för två populationer Populationsandelar Populationsmedelvärden Parvisa observationer Relation mellan hypotesprövning och konfidensintervall

Läs mer

Två innebörder av begreppet statistik. Grundläggande tankegångar i statistik. Vad är ett stickprov? Stickprov och urval

Två innebörder av begreppet statistik. Grundläggande tankegångar i statistik. Vad är ett stickprov? Stickprov och urval Två innebörder av begreppet statistik Grundläggande tankegångar i statistik Matematik och statistik för biologer, 10 hp Informationshantering. Insamling, ordningsskapande, presentation och grundläggande

Läs mer

3 Gäldenärernas attityder till KFM

3 Gäldenärernas attityder till KFM 3 Gäldenärernas attityder till KFM 3.1 Inledning Tabell 5. Påstående: På det hela taget fyller KFM en viktig funktion, procent. Instämmer (4+5) 48 50 Varken eller (3) 23 23 Instämmer inte (1+2) 15 14 Ingen

Läs mer

Hypotestestning och repetition

Hypotestestning och repetition Hypotestestning och repetition Statistisk inferens Vid inferens använder man urvalet för att uttala sig om populationen Centralmått Medelvärde: x= Σx i / n Median Typvärde Spridningsmått Används för att

Läs mer

HUR SKRIVER MAN EN LABORATIONSRAPPORT OCH VARFÖR?

HUR SKRIVER MAN EN LABORATIONSRAPPORT OCH VARFÖR? HUR SKRIVER MAN EN LABORATIONSRAPPORT OCH VARFÖR? Du kommer med största sannolikhet att skriva rapporter senare i livet (träning!) Om man jobbar som forskare använder man sig av laborationsrapporter när

Läs mer

Tentamen Metod C vid Uppsala universitet, , kl

Tentamen Metod C vid Uppsala universitet, , kl Tentamen Metod C vid Uppsala universitet, 170503, kl. 08.00-12.00 Anvisningar Av rättningspraktiska skäl skall var och en av de tre huvudfrågorna besvaras på separata pappersark. Börja alltså på ett nytt

Läs mer

Lokalproducerade livsmedel Konsumentundersökning, våren 2012

Lokalproducerade livsmedel Konsumentundersökning, våren 2012 Lokalproducerade livsmedel Konsumentundersökning, våren 12 Niklas Gustafsson och Yulia Rokotova Innehåll Sammanfattning av resultat 3 Undersökningens syfte och genomförande 4 Vad spelar störst roll när

Läs mer

Har du hört den förut? En kvantitativ studie om bakgrundsmusik och dess påverkan på konsumenters emotioner och köpbeteende.

Har du hört den förut? En kvantitativ studie om bakgrundsmusik och dess påverkan på konsumenters emotioner och köpbeteende. Har du hört den förut? En kvantitativ studie om bakgrundsmusik och dess påverkan på konsumenters emotioner och köpbeteende. Denna uppsats syfte undersöker via ett fältexperiment i en ICA-butik hur bakgrundsmusik

Läs mer

MAJ 2015 TRÄNINGS BAROMETERN EN MÄTNING AV MEDLEMMARNAS NÖJDHET OCH LOJALITET. Anläggningens namn

MAJ 2015 TRÄNINGS BAROMETERN EN MÄTNING AV MEDLEMMARNAS NÖJDHET OCH LOJALITET. Anläggningens namn MAJ 2015 TRÄNINGS BAROMETERN EN MÄTNING AV MEDLEMMARNAS NÖJDHET OCH LOJALITET Anläggningens namn INNEHÅLL INNEHÅLL SAMMANFATTNING 2 INTRODUKTION Bakgrund Syfte och mål Urval och insamling Frågestruktur

Läs mer

Kursens upplägg. Roller. Läs studiehandledningen!! Examinatorn - extern granskare (se särskilt dokument)

Kursens upplägg. Roller. Läs studiehandledningen!! Examinatorn - extern granskare (se särskilt dokument) Kursens upplägg v40 - inledande föreläsningar och börja skriva PM 19/12 - deadline PM till examinatorn 15/1- PM examinationer, grupp 1 18/1 - Forskningsetik, riktlinjer uppsatsarbetet 10/3 - deadline uppsats

Läs mer

Introduktion. Konfidensintervall. Parade observationer Sammanfattning Minitab. Oberoende stickprov. Konfidensintervall. Minitab

Introduktion. Konfidensintervall. Parade observationer Sammanfattning Minitab. Oberoende stickprov. Konfidensintervall. Minitab Uppfödning av kyckling och fiskleveroljor Statistiska jämförelser: parvisa observationer och oberoende stickprov Matematik och statistik för biologer, 10 hp Fredrik Jonsson vt 2012 Fiskleverolja tillsätts

Läs mer

Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1

Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1 Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1 Tentamentsskrivning i Matematisk Statistik med Metoder MVE490 Tid: den 16 augusti, 2017 Examinatorer: Kerstin Wiklander och Erik Broman. Jour:

Läs mer

Projektarbetet 100p L I T E O M I N T E R V J U E R L I T E O M S K R I V A N D E T A V A R B E T E T S A M T L I T E F O R M A L I A

Projektarbetet 100p L I T E O M I N T E R V J U E R L I T E O M S K R I V A N D E T A V A R B E T E T S A M T L I T E F O R M A L I A Projektarbetet 100p 1 L I T E O M I N T E R V J U E R L I T E O M S K R I V A N D E T A V A R B E T E T S A M T L I T E F O R M A L I A Metoder Intervju Power Point Innehåll En vetenskaplig rapport Struktur,

Läs mer

Uppgift a b c d e Vet inte Poäng

Uppgift a b c d e Vet inte Poäng TENTAMEN: Dataanalys och statistik för I2, TMS135 Fredagen den 12 mars kl. 8:45-11:45 på V. Jour: Jenny Andersson, ankn 8294 (mobil:070 3597858) Hjälpmedel: Utdelad formelsamling med tabeller, BETA, på

Läs mer

Tentamen i statistik (delkurs C) på kursen MAR103: Marina Undersökningar - redskap och metoder.

Tentamen i statistik (delkurs C) på kursen MAR103: Marina Undersökningar - redskap och metoder. Tentamen 2014-12-05 i statistik (delkurs C) på kursen MAR103: Marina Undersökningar - redskap och metoder. Tillåtna hjälpmedel: Miniräknare och utdelad formelsamling med tabeller. C1. (6 poäng) Ange för

Läs mer

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer Innehåll 1 Hypotesprövning Innehåll Hypotesprövning 1 Hypotesprövning Inledande exempel Hypotesprövning Exempel. Vi är intresserade av en variabel X om vilken vi kan anta att den är (approximativt) normalfördelad

Läs mer

Att välja statistisk metod

Att välja statistisk metod Att välja statistisk metod en översikt anpassad till kursen: Statistik och kvantitativa undersökningar 15 HP Vårterminen 2018 Lars Bohlin Innehåll Val av statistisk metod.... 2 1. Undersökning av en variabel...

Läs mer

import totalt, mkr index 85,23 100,00 107,36 103,76

import totalt, mkr index 85,23 100,00 107,36 103,76 1. a) F1 Kvotskala (riktiga siffror. Skillnaden mellan 3 och 5 månader är lika som skillnaden mellan 5 och 7 månader. 0 betyder att man inte haft kontakt med innovations Stockholm.) F2 Nominalskala (ingen

Läs mer

Betrakta kopparutbytet från malm från en viss gruva. För att kontrollera detta tar man ut n =16 prover och mäter kopparhalten i dessa.

Betrakta kopparutbytet från malm från en viss gruva. För att kontrollera detta tar man ut n =16 prover och mäter kopparhalten i dessa. Betrakta kopparutbytet från malm från en viss gruva. Anta att budgeten för utbytet är beräknad på att kopparhalten ligger på 70 %. För att kontrollera detta tar man ut n =16 prover och mäter kopparhalten

Läs mer

χ 2, chi-två Test av anpassning: sannolikheter specificerade Data: n observationer klassificerade i K olika kategorier:

χ 2, chi-två Test av anpassning: sannolikheter specificerade Data: n observationer klassificerade i K olika kategorier: Stat. teori gk, ht 006, JW F1 χ -TEST (NCT 16.1-16.) Ordlista till NCT Goodness-of-fit-test χ, chi-square Test av anpassning χ, chi-två Test av anpassning: sannolikheter specificerade i förväg Data: n

Läs mer

BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB11 ÖVNING 7 (2015-04-29) OCH INFÖR ÖVNING 8 (2015-05-04)

BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB11 ÖVNING 7 (2015-04-29) OCH INFÖR ÖVNING 8 (2015-05-04) LUNDS UNIVERSITET, MATEMATIKCENTRUM, MATEMATISK STATISTIK BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB ÖVNING 7 (25-4-29) OCH INFÖR ÖVNING 8 (25-5-4) Aktuella avsnitt i boken: 6.6 6.8. Lektionens mål: Du ska kunna sätta

Läs mer

Provmoment: Tentamen 2 Ladokkod: 61ST01 Tentamen ges för: SSK06 VHB. TentamensKod: Tentamensdatum: Tid:

Provmoment: Tentamen 2 Ladokkod: 61ST01 Tentamen ges för: SSK06 VHB. TentamensKod: Tentamensdatum: Tid: Vetenskaplig teori och metod Provmoment: Tentamen 2 Ladokkod: 61ST01 Tentamen ges för: SSK06 VHB 7,5 högskolepoäng TentamensKod: Tentamensdatum: 2012-11-09 Tid: 09.00-11.00 Hjälpmedel: Inga hjälpmedel

Läs mer

Föreläsning G60 Statistiska metoder

Föreläsning G60 Statistiska metoder Föreläsning 6 Statistiska metoder 1 Dagens föreläsning o Kort om projektet o Hypotesprövning Populationsandel Populationsmedelvärde p-värdet 2 Kort om projektet Syftet med projektet i denna kurs är att

Läs mer

Seminariebehandling av uppsatser 1. Seminariebehandling av C- och D-uppsatser

Seminariebehandling av uppsatser 1. Seminariebehandling av C- och D-uppsatser Seminariebehandling av uppsatser 1 Seminariebehandling av C- och D-uppsatser Seminariebehandling av uppsatser 2 Anvisningar för ventilering av C- och D-uppsatser Seminariet är opponentens ansvarsuppgift

Läs mer

kodnr: 2) OO (5p) Klassindelningar

kodnr: 2) OO (5p) Klassindelningar kodnr: 1) KH (10p) a) Förklara innebörden av kausalitetsbegreppet i ett kvantitativt-metodologiskt sammanhang (2p) b) Förklara innebörden av begreppet nonsenssamband (2p) c) Argumentera för och motivera

Läs mer

Innehåll. Standardavvikelse... 3 Betarisk... 3 Value at Risk... 4 Risknivån i strukturerade produkter... 4

Innehåll. Standardavvikelse... 3 Betarisk... 3 Value at Risk... 4 Risknivån i strukturerade produkter... 4 Del 22 Riskbedömning Innehåll Standardavvikelse... 3 Betarisk... 3 Value at Risk... 4 Risknivån i strukturerade produkter... 4 Vid investeringar i finansiella instrument följer vanligen en mängd olika

Läs mer

OBS! Vi har nya rutiner.

OBS! Vi har nya rutiner. KOD: Kurskod: PM1303 Kursnamn: Vetenskapsteori och grundläggande forskningsmetod Provmoment: Ansvarig lärare: Linda Hassing Tentamensdatum: 2012-11-17 Tillåtna hjälpmedel: Miniräknare Tentan består av

Läs mer

Litteraturstudie. Utarbetat av Johan Korhonen, Kajsa Lindström, Tanja Östman och Anna Widlund

Litteraturstudie. Utarbetat av Johan Korhonen, Kajsa Lindström, Tanja Östman och Anna Widlund Litteraturstudie Utarbetat av Johan Korhonen, Kajsa Lindström, Tanja Östman och Anna Widlund Vad är en litteraturstudie? Till skillnad från empiriska studier söker man i litteraturstudier svar på syftet

Läs mer

F19, (Multipel linjär regression forts) och F20, Chi-två test.

F19, (Multipel linjär regression forts) och F20, Chi-två test. Partiella t-test F19, (Multipel linjär regression forts) och F20, Chi-två test. Christian Tallberg Statistiska institutionen Stockholms universitet Då man testar om en enskild variabel X i skall vara med

Läs mer

Lösningsförslag till tentamen på. Statistik och kvantitativa undersökningar STA100, 15 hp. Fredagen den 13 e mars 2015

Lösningsförslag till tentamen på. Statistik och kvantitativa undersökningar STA100, 15 hp. Fredagen den 13 e mars 2015 MÄLARDALENS HÖGSKOLA Akademin för ekonomi, samhälle och teknik Statistik Lösningsförslag till tentamen på Statistik och kvantitativa undersökningar STA100, 15 hp Fredagen den 13 e mars 015 1 a 13 och 14

Läs mer

ATTITYDER TILL MILJÖ OCH ARBETSPENDLING FÖR PROJEKTET PENDLA GRÖNT AV ATTITYD I KARLSTAD AB 2013

ATTITYDER TILL MILJÖ OCH ARBETSPENDLING FÖR PROJEKTET PENDLA GRÖNT AV ATTITYD I KARLSTAD AB 2013 ATTITYDER TILL MILJÖ OCH ARBETSPENDLING FÖR PROJEKTET PENDLA GRÖNT AV ATTITYD I KARLSTAD AB 2013 1 INNEHÅLLSFÖRTECKNING Bakgrund... 3 Syfte... 3 Målgrupp... 3 Genomförande... 3 Statistikbeskrivning...

Läs mer

Rapport om enkät till butiker om nyttan av ett konstmuseum i centrala Uppsala

Rapport om enkät till butiker om nyttan av ett konstmuseum i centrala Uppsala 1 Uppsala 2014-05-27 KHN Konstens Hus Nu Rapport om enkät till butiker om nyttan av ett konstmuseum i centrala Uppsala Uppsala konstmuseum finns i dag i lokaler i Slottet. Föreningen Konstens Hus Nu vill

Läs mer

Laboration 3. Övningsuppgifter. Syfte: Syftet med den här laborationen är att träna på att analysera enkätundersökningar. MÄLARDALENS HÖGSKOLA

Laboration 3. Övningsuppgifter. Syfte: Syftet med den här laborationen är att träna på att analysera enkätundersökningar. MÄLARDALENS HÖGSKOLA MÄLARDALENS HÖGSKOLA Akademin för ekonomi, samhälle och teknik Statistik och kvantitativa undersökningar, A 15 p Höstterminen 2016 Laboration 3 Övningsuppgifter Baserade på datasetet energibolag.rdata

Läs mer

HUR SKRIVER MAN EN LABORATIONSRAPPORT OCH VARFÖR?

HUR SKRIVER MAN EN LABORATIONSRAPPORT OCH VARFÖR? HUR SKRIVER MAN EN LABORATIONSRAPPORT OCH VARFÖR? Du kommer med största sannolikhet att skriva rapporter senare i livet (träning!) Om man jobbar som forskare använder man sig av laborationsrapporter när

Läs mer

Tentamen på. Statistik och kvantitativa undersökningar STA101, 15 hp. Fredagen den 4 e mars Ten 1, 9 hp

Tentamen på. Statistik och kvantitativa undersökningar STA101, 15 hp. Fredagen den 4 e mars Ten 1, 9 hp MÄLARDALENS HÖGSKOLA Akademin för ekonomi, samhälle och teknik Statistik Tentamen på Statistik och kvantitativa undersökningar STA101, 15 hp Fredagen den 4 e mars 2016 Ten 1, 9 hp Tillåtna hjälpmedel:

Läs mer

Bild 1. Bild 2 Sammanfattning Statistik I. Bild 3 Hypotesprövning. Medicinsk statistik II

Bild 1. Bild 2 Sammanfattning Statistik I. Bild 3 Hypotesprövning. Medicinsk statistik II Bild 1 Medicinsk statistik II Läkarprogrammet T5 HT 2014 Anna Jöud Arbets- och miljömedicin, Lunds universitet ERC Syd, Skånes Universitetssjukhus anna.joud@med.lu.se Bild 2 Sammanfattning Statistik I

Läs mer

Bestäm med hjälp av en lämplig och välmotiverad approximation P (X > 50). (10 p)

Bestäm med hjälp av en lämplig och välmotiverad approximation P (X > 50). (10 p) Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF1901, SF1905, SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK, MÅNDAGEN DEN 17:E AUGUSTI 2015 KL 8.00 13.00. Kursledare: Tatjana Pavlenko, 08-790 84 66 Tillåtna hjälpmedel: Formel-

Läs mer

Om hypoteser. 11 April :38. Vetenskapsteori Page 1

Om hypoteser. 11 April :38. Vetenskapsteori Page 1 Vetenskapsteori Page 1 Om hypoteser 11 April 2016 14:38 Återvänder till Karl Popper och vad som är en bra studie. En bra studie drivs av ett bra antagande som kan motbevisas. Har detta med oss att göra?

Läs mer

Vitamin C som i Choklad?

Vitamin C som i Choklad? HANDELSHÖGSKOLAN I STOCKHOLM EXAMENSUPPSATS INOM MARKNADSFÖRING VÅREN 2008 Vitamin C som i Choklad? En studie av inkongruenta varumärkesutvidgningars inverkan på produktkategorin Studien syftar till att

Läs mer

Hur skriver man statistikavsnittet i en ansökan?

Hur skriver man statistikavsnittet i en ansökan? Hur skriver man statistikavsnittet i en ansökan? Val av metod och stickprovsdimensionering Registercentrum Norr http://www.registercentrumnorr.vll.se/ statistik.rcnorr@vll.se 11 Oktober, 2018 1 / 52 Det

Läs mer

Projekt Vackert Rättvik Projektet

Projekt Vackert Rättvik Projektet Projekt Vackert Rättvik Projektet Vackert Rättvik startade 1994 och byggdes färdigt 2005. Syftet var att förbättra miljön längs riksvägen och stationsområdet och att skapa ett samarbete mellan kommunen,

Läs mer

π = proportionen plustecken i populationen. Det numeriska värdet på π är okänt.

π = proportionen plustecken i populationen. Det numeriska värdet på π är okänt. Stat. teori gk, vt 006, JW F0 ICKE-PARAMETRISKA TEST (NCT 13.1, 13.3-13.4) Or dlista till NCT Nonparametric Sign test Rank Teckentest Icke-parametrisk Teckentest Rang Teckentestet är formellt ingenting

Läs mer

Webbsystems inverkan på innehåll och användbarhet på webbplatser - oppositionsrapport

Webbsystems inverkan på innehåll och användbarhet på webbplatser - oppositionsrapport Webbsystems inverkan på innehåll och användbarhet på webbplatser - oppositionsrapport Respondenter: Emma Henriksson och Ola Ekelund Opponenter: Eva Pettersson och Johan Westerdahl Sammanfattande omdöme

Läs mer

Oppositionsprotokoll-DD143x

Oppositionsprotokoll-DD143x Oppositionsprotokoll-DD143x Datum: 2011-04-26 Rapportförfattare Sara Sjödin Rapportens titel En jämförelse av två webbsidor ur ett MDI perspektiv Opponent Sebastian Remnerud Var det lätt att förstå vad

Läs mer

Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1

Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1 Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1 Tentamentsskrivning i Matematisk Statistik med Metoder MVE490 Tid: den 22 december, 2016 Examinatorer: Kerstin Wiklander och Erik Broman.

Läs mer

Diskussionsproblem för Statistik för ingenjörer

Diskussionsproblem för Statistik för ingenjörer Diskussionsproblem för Statistik för ingenjörer Måns Thulin thulin@math.uu.se Senast uppdaterad 20 februari 2013 Diskussionsproblem till Lektion 3 1. En projektledare i ett byggföretaget ska undersöka

Läs mer

Linköpings universitet Statsvetenskap 2 METODUPPGIFT 4: Metod-PM. Hur utilitaristiska är de svenska riksdagspartierna?

Linköpings universitet Statsvetenskap 2 METODUPPGIFT 4: Metod-PM. Hur utilitaristiska är de svenska riksdagspartierna? Linköpings universitet Statsvetenskap 2 METODUPPGIFT 4: Metod-PM VT-13 Hur utilitaristiska är de svenska riksdagspartierna? av Problem, syfte och frågeställningar Utilitarismen är en etisk teori som säger

Läs mer

TENTAMEN I STATISTIKENS GRUNDER 2

TENTAMEN I STATISTIKENS GRUNDER 2 STOCKHOLMS UNIVERSITET Statistiska institutionen Michael Carlson HT2012 TENTAMEN I STATISTIKENS GRUNDER 2 2012-11-01 Skrivtid: kl 9.00-14.00 Godkända hjälpmedel: Miniräknare, språklexikon Bifogade hjälpmedel:

Läs mer

UNGKOMP MÄTNING AV DELTAGARNAS PROGRESSION

UNGKOMP MÄTNING AV DELTAGARNAS PROGRESSION UNGKOMP MÄTNING AV DELTAGARNAS PROGRESSION Mätning av deltagarnas progression 1 av 13 INNEHÅLLSFÖRTECKNING 1. Resultat progressionsmätning 1 1.1 Inledning 1 1. Resultat per frågeställning 5 1.3 Skillnader

Läs mer

Rättningstiden är i normalfall 15 arbetsdagar, till detta tillkommer upp till 5 arbetsdagar för administration, annars är det detta datum som gäller:

Rättningstiden är i normalfall 15 arbetsdagar, till detta tillkommer upp till 5 arbetsdagar för administration, annars är det detta datum som gäller: Matematisk Statistik Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: Tentamen 6.5 hp AT1MS1 DTEIN16h 7,5 högskolepoäng TentamensKod: Tentamensdatum: 1 juni 2017 Tid: 14-18 Hjälpmedel: Miniräknare Totalt antal

Läs mer

Concept Selection Chaper 7

Concept Selection Chaper 7 Akademin för Innovation, Design och Teknik Concept Selection Chaper 7 KPP306 Produkt och processutveckling Grupp 2 Johannes Carlem Daniel Nordin Tommie Olsson 2012 02 28 Handledare: Rolf Lövgren Inledning

Läs mer

TMS136. Föreläsning 13

TMS136. Föreläsning 13 TMS136 Föreläsning 13 Jämförelser mellan två populationer Hittills har vi gjort konfidensintervall och tester kring parametrar i EN population I praktiska sammanhang är man ofta intresserad av att jämföra

Läs mer

Gymnasiearbetet. Daniel Nordström

Gymnasiearbetet. Daniel Nordström Gymnasiearbetet Daniel Nordström Presentationens innehåll Film gymnasiearbetet Gymnasiearbetet i korthet Gymnasiearbetet mot högskoleförberedelse Planering-genomförande och utvärdering Planeringen för

Läs mer

FeelMap. zecobyte. Put your brand on a map. www.zecobyte.com

FeelMap. zecobyte. Put your brand on a map. www.zecobyte.com FeelMap Put your brand on a map zecobyte www.zecobyte.com The Consumer does not behave as he says, he does not say what he thinks and does not think what he feels. David Ogilvy Ett framgångsrikt och lönsamt

Läs mer

Vad tycker de närstående om omvårdnaden på särskilt boende?

Vad tycker de närstående om omvårdnaden på särskilt boende? Omvårdnad Gävle Vad tycker de närstående om omvårdnaden på särskilt boende? November 2017 Markör AB 1 (15) Uppdrag: Beställare: Närstående särskilt boende Omvårdnad Gävle Kontaktperson beställaren: Patrik

Läs mer

Innehåll. Frekvenstabell. II. Beskrivande statistik, sid 53 i E

Innehåll. Frekvenstabell. II. Beskrivande statistik, sid 53 i E Innehåll I. Grundläggande begrepp II. Deskriptiv statistik (sid 53 i E) III. Statistisk inferens Hypotesprövnig Statistiska analyser Parametriska analyser Icke-parametriska analyser 1 II. Beskrivande statistik,

Läs mer

Tentamen på. Statistik och kvantitativa undersökningar STA101, 15 hp. Tisdagen den 10 e januari Ten 1, 9 hp

Tentamen på. Statistik och kvantitativa undersökningar STA101, 15 hp. Tisdagen den 10 e januari Ten 1, 9 hp MÄLARDALENS HÖGSKOLA Akademin för ekonomi, samhälle och teknik Statistik Tentamen på Statistik och kvantitativa undersökningar STA101, 15 hp Tisdagen den 10 e januari 2017 Ten 1, 9 hp Tillåtna hjälpmedel:

Läs mer

TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti. 50 poäng

TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti. 50 poäng Matematisk statistik Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti 7,5 högskolepoäng Namn: (Ifylles av student) Personnummer: (Ifylles av student) Tentamensdatum: 2012-05-29 Tid:

Läs mer

Laboration 3 Inferens fo r andelar och korstabeller

Laboration 3 Inferens fo r andelar och korstabeller S0005M Statistik2 Lp 4 2016 Laboration 3 Inferens fo r andelar och korstabeller Laborationen behandlar Test av andelar med konfidensintervall och hypotestest Chi två test av oberoende mellan kvalitativa

Läs mer

LTH: Fastighetsekonomi 23-24 sep 2008. Enkel och multipel linjär regressionsanalys HYPOTESPRÖVNING

LTH: Fastighetsekonomi 23-24 sep 2008. Enkel och multipel linjär regressionsanalys HYPOTESPRÖVNING LTH: Fastighetsekonomi 23-24 sep 2008 Enkel och multipel linjär regressionsanalys HYPOTESPRÖVNING Hypotesprövning (statistisk inferensteori) Statistisk hypotesprövning innebär att man med hjälp av slumpmässiga

Läs mer

8 Gäldenärernas inställning till snabbhet

8 Gäldenärernas inställning till snabbhet 8 Gäldenärernas inställning till snabbhet 8.1 Inledning Tabell 65. Påstående: På det hela taget arbetar KFM snabbt, procent. Instämmer (4+5) 35 35 Varken eller (3) 20 21 Instämmer inte (1+2) 21+ 17 Ingen

Läs mer

FASTIGHETS- FÖRETAGAR- KLIMATET I LIDKÖPING. En rapport från Fastighetsägarna GFR

FASTIGHETS- FÖRETAGAR- KLIMATET I LIDKÖPING. En rapport från Fastighetsägarna GFR FASTIGHETS- FÖRETAGAR- KLIMATET I LIDKÖPING En rapport från Fastighetsägarna GFR INLEDNING OCH SYFTE En väl fungerande bostadsmarknad är en förutsättning för ett väl fungerande samhälle. I Sverige bor

Läs mer

Blue Ocean Strategy. Blue Oceans vs Red Oceans. Skapelse av Blue Oceans. Artikelförfattare: W. Chan Kim & Renée Mauborgne

Blue Ocean Strategy. Blue Oceans vs Red Oceans. Skapelse av Blue Oceans. Artikelförfattare: W. Chan Kim & Renée Mauborgne Blue Ocean Strategy Artikelförfattare: W. Chan Kim & Renée Mauborgne Artikeln belyser två olika marknadstillstånd som företag strävar efter att etablera sig inom. Dessa kallar författarna för Red Ocean

Läs mer

Byråundersökningen 2018/2019

Byråundersökningen 2018/2019 Byråundersökningen 2018/2019 Inledning Inledning Bakgrund och syfte Byråsamarbetet är ett gränsöverskridande samarbete mellan 72 byråer mot trakasserier och ojämställda förhållanden i kommunikationsbranschen.

Läs mer

Giltig legitimation/pass är obligatoriskt att ha med sig. Tentamensvakt kontrollerar detta. Tentamensresultaten anslås med hjälp av kodnummer.

Giltig legitimation/pass är obligatoriskt att ha med sig. Tentamensvakt kontrollerar detta. Tentamensresultaten anslås med hjälp av kodnummer. KOD: Kurskod: PC1244 Kursnamn: Metod Provmoment: Metod Ansvarig lärare: Sandra Buratti Tentamensdatum: 2014-11-08 Tillåtna hjälpmedel: Miniräknare Tentan består av 13 frågor, totalt 40 poäng. Det krävs

Läs mer

OBS! Vi har nya rutiner.

OBS! Vi har nya rutiner. KOD: Kurskod: PC1203 och PC1244 Kursnamn: Kognitiv psykologi och metod och Kognitiv psykologi och utvecklingspsykologi Provmoment: Metod Ansvarig lärare: Linda Hassing Tentamensdatum: 2012-11-17 Tillåtna

Läs mer

Vi har en ursprungspopulation/-fördelning med medelvärde µ.

Vi har en ursprungspopulation/-fördelning med medelvärde µ. P-värde P=probability Sannolikhetsvärde som är resultat av en statistisk test. Anger sannolikheten för att göra den observation vi har gjort eller ett sämre / mer extremt utfall om H 0 är sann. Vi har

Läs mer

Laboration 2 Inferens S0005M VT16

Laboration 2 Inferens S0005M VT16 Laboration 2 Inferens S0005M VT16 Allmänt Arbeta i grupper om 2-3 personer. Flertalet av uppgifterna är tänkta att lösas med hjälp av Minitab. Ett lärarlett pass i datorsal finns schemalagt. Var gärna

Läs mer

Kommun och landsting 2016

Kommun och landsting 2016 SVENSKT KVALITETSINDEX Kommun och landsting 2016 SKL 1 Vid frågor eller för ytterligare information: Johan Parmler 0731-51 75 98 Johan.Parmler@kvalitetsindex.se SVENSKT KVALITETSINDEX 2 Förord Svenskt

Läs mer

FASTIGHETS- FÖRETAGAR- KLIMATET I MOTALA. En rapport från Fastighetsägarna GFR

FASTIGHETS- FÖRETAGAR- KLIMATET I MOTALA. En rapport från Fastighetsägarna GFR FASTIGHETS- FÖRETAGAR- KLIMATET I MOTALA En rapport från Fastighetsägarna GFR INLEDNING OCH SYFTE En väl fungerande bostadsmarknad är en förutsättning för ett väl fungerande samhälle. I Sverige bor nästan

Läs mer

Du och ditt personliga varumärke LJK loredana jelmini kommunikation Malmö 7 oktober 2013. www.ljk.se

Du och ditt personliga varumärke LJK loredana jelmini kommunikation Malmö 7 oktober 2013. www.ljk.se Du och ditt personliga varumärke LJK loredana jelmini kommunikation Malmö 7 oktober 2013 Loredana Jelmini loredana@ljk.se Utbildning Strategi Coachning Vad är ett varumärke? http://www.youtube.com/watch?v=ki6blg567i4

Läs mer

Tentamen på. Statistik och kvantitativa undersökningar STA001, 15 hp. Exempeltenta 2

Tentamen på. Statistik och kvantitativa undersökningar STA001, 15 hp. Exempeltenta 2 MÄLARDALENS HÖGSKOLA Akademin för hållbar samhälls- och teknikutveckling Statistik Tentamen på Statistik och kvantitativa undersökningar STA001, 15 hp Exempeltenta 2 Tillåtna hjälpmedel: Miniräknare (Formelsamling

Läs mer

Revisionsrapport. Översiktlig granskning av den interna styrningen och kontrollen * Sammanfattande resultat. Ljusdals kommun

Revisionsrapport. Översiktlig granskning av den interna styrningen och kontrollen * Sammanfattande resultat. Ljusdals kommun www.pwc.se Revisionsrapport Översiktlig granskning av den interna styrningen och kontrollen * Sammanfattande resultat Göran Persson-Lingman Certifierad kommunal revisor Hanna Franck Larsson Certifierad

Läs mer

för att komma fram till resultat och slutsatser

för att komma fram till resultat och slutsatser för att komma fram till resultat och slutsatser Bearbetning & kvalitetssäkring 6:1 E. Bearbetning av materialet Analys och tolkning inleds med sortering och kodning av materialet 1) Kvalitativ hermeneutisk

Läs mer

TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti. 50 poäng

TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti. 50 poäng Matematisk statistik Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti 7,5 högskolepoäng Namn: (Ifylles av student) Personnummer: (Ifylles av student) Tentamensdatum: 2012-08-31 Tid:

Läs mer

Laboration 2 Inferens S0005M VT18

Laboration 2 Inferens S0005M VT18 Laboration 2 Inferens S0005M VT18 Allmänt Arbeta i grupper om 2-3 personer. Flertalet av uppgifterna är tänkta att lösas med hjälp av Minitab. Ett lärarlett pass i datorsal finns schemalagt. Var gärna

Läs mer

Brukarundersökning 2013. Nacka kommun. Social- och äldrenämnden Utvärdering mottagningsgruppen. December 2013

Brukarundersökning 2013. Nacka kommun. Social- och äldrenämnden Utvärdering mottagningsgruppen. December 2013 Brukarundersökning 2013 Nacka kommun Social- och äldrenämnden Utvärdering mottagningsgruppen December 2013 Nordiska Undersökningsgruppen 2013-12-20 Titel: Nacka kommun Social- och äldrenämnden Utvärdering

Läs mer

Data på individ/hushålls/företags/organisationsnivå. Idag större datamänger än tidigare

Data på individ/hushålls/företags/organisationsnivå. Idag större datamänger än tidigare MIKROEKONOMETRI Data på individ/hushålls/företags/organisationsnivå Tvärsnittsdata och/eller longitudinella data o paneldata Idag större datamänger än tidigare Tekniska framsteg erbjuder möjligheter till

Läs mer

Valideringsrapport. PREM-enkät för standardiserade vårdförlopp

Valideringsrapport. PREM-enkät för standardiserade vårdförlopp Valideringsrapport PREM-enkät för standardiserade vårdförlopp 1 Innehåll Inledning... 3 Resultat deskriptiv statistik... 4 Frågor med likertskala... 4 Flervalsfrågor... 6 Frågorna 6, 7, 8 och 9... 8 Bakgrundsfrågor...11

Läs mer

Institutionen för beteendevetenskap Tel: 0733-633 266 013-27 45 57/28 21 03. Tentamen i kvantitativ metod Psykologi 2 HPSB05

Institutionen för beteendevetenskap Tel: 0733-633 266 013-27 45 57/28 21 03. Tentamen i kvantitativ metod Psykologi 2 HPSB05 Linköpings Universitet Jour; Ulf Andersson Institutionen för beteendevetenskap Tel: 0733-633 266 013-27 45 57/28 21 03 Tentamen i kvantitativ metod Psykologi 2 HPSB05 Torsdagen den 3/5 2007, kl. 14.00-18.00

Läs mer

Kapitel 10 Hypotesprövning

Kapitel 10 Hypotesprövning Sannolikhetslära och inferens II Kapitel 10 Hypotesprövning 1 Vad innebär hypotesprövning? Statistisk inferens kan utföras genom att ställa upp hypoteser angående en eller flera av populationens parametrar.

Läs mer