“RELATÓRIO PESQUISA DE MERCADO”
Aluno
: Alexandro Vieira Lopes
Professora : Profª Miriam Silvestre
Presidente Prudente
2007
1
Alexandro Vieira Lopes
Relatório da Disciplina Pesquisa de Mercado
“Estudo do Perfil e Satisfação do Cliente da Livraria
do Campus”
Relatório da Disciplina Pesquisa de Mercado do
Curso de Graduação em Estatística da FCT/Unesp
– Campus de Presidente Prudente.
Presidente Prudente
2007
2
SUMÁRIO
INTRODUÇÃO ..........................................................................................................04
OBJETIVO ..................................................................................................................04
METODOLOGIA.........................................................................................................05
1 ANÁLISES ESTATÍSTICAS ..................................................................................06
1.1 ANÁLISE PERGUNTA 1........................................................................................06
1.2 ANÁLISE PERGUNTA 2........................................................................................07
1.3 ANÁLISE PERGUNTA 3........................................................................................08
1.4 ANÁLISE PERGUNTA 4........................................................................................09
1.5 ANÁLISE PERGUNTA 5........................................................................................10
1.6 ANÁLISE PERGUNTA 6........................................................................................12
1.7 ANÁLISE PERGUNTA 7........................................................................................13
1.8 ANÁLISE PERGUNTA 8........................................................................................14
1.9 ANÁLISE PERGUNTA 9........................................................................................24
1.10 ANÁLISE PERGUNTA 10....................................................................................25
2 CONSIDERAÇÕES FINAIS ...................................................................................27
REFERÊNCIAS ..........................................................................................................28
APÊNDICE A ...............................................................................................................29
APÊNDICE B................................................................................................................32
APÊNDICE C ...............................................................................................................33
APÊNDICE D ...............................................................................................................35
APÊNDICE E................................................................................................................37
APÊNDICE F................................................................................................................39
APÊNDICE G ...............................................................................................................40
3
APÊNDICE H ...............................................................................................................41
APÊNDICE I.................................................................................................................44
APÊNDICE J ................................................................................................................46
4
INTRODUÇÃO
No segundo semestre de 2007 na disciplina Pesquisa de Mercado do curso de Estatística
da FCT/Unesp surgiu uma oportunidade de aplicação de conhecimentos teóricos dados na aula,
através de uma pesquisa realizada no Livraria/cafetaria FUNDACTE localizada dentro da FCT/
Unesp de Presidente Prudente.
Os alunos e a professora desta disciplina realizaram uma Pesquisa intitulada “Estudo do
Perfil e Satisfação do Cliente da Livraria do Campus” para aplicação dos conhecimentos teóricos
obtidos nesta disciplina.
OBJETIVO
•
Identificar os principais serviços disponíveis feitos pela FUNDACTE.
•
Verificar a acessibilidade dos clientes e a freqüência dos entrevistado a Livraria do
Campus.
•
Procurar sugestões para os serviços oferecidos.
• Verificar o nível de satisfação do cliente da FUNDACTE.
5
METODOLOGIA
O método de abordagem escolhido é através de questionário, aplicado face-a-face com o
entrevistado. O número de entrevistados a serem consultados é aproximadamente 552, do total de
3384 pessoas (considerando um erro de 2% e um intervalo de confiança de 95%).
A FCT / UNESP no ano de 2007, tem aproximadamente 2735 alunos matriculados nos
cursos de graduação, 226 alunos nos cursos de pós-graduação, além de 214 professores e 209
funcionários que foram selecionados através de uma Amostragem Aleatória Simples (n = 552),
através de um Sistema de Referências (listagem de alunos, professores e funcionários). O
questionário foi aplicado pela turma da disciplina Pesquisa de Mercado do curso de Estatística da
FCT/Unesp de Presidente Prudente. Estes 25 alunos aplicaram em torno de 23 questionários.
Cada aluno recebeu da professora uma folha com 23 pessoas (professores, alunos e
funcionários) para aplicação do questionário em horário conveniente ao entrevistado.
O questionário foi elaborado em busca das respostas para atender os objetivos da
pesquisa, procurando saber o perfil dos usuários, verificar o nível de satisfação do cliente da
FUNDACTE. Aplicado o questionário, os dados foram digitados no Excel e em seguida houve
uma análise estatística dos dados (Estatística Descritiva, Testes Estatísticos) através do Software
Minitab, SAS e R.
Tem-se um custo aproximado de R$ 500,00 com aplicação dos questionários (xerox).
Cada aluno fez suas próprias análises estatísticas1 e entregou um relatório da pesquisa
para a professora Miriam R Silvestre que juntará as informações para uma análise final a ser
entregue ao tomador de decisões da FUNDACTE.
1
Neste relatório as análises estatísticas são feitas no software Minitab no capítulo 1, o no apêndice as análises
estatísticas são feitas no software SAS e R.
6
1 ANÁLISES ESTATÍSTICAS
1.1 ANÁLISE PERGUNTA 1
P3) Calcule para cada indivíduo a média de livros lidos nos quatro meses (julho até
outubro), para isto divida o número digitado por 4 (faça no computador). Verifique se a média
amostral é maior que 1. Lembre-se de excluir os indivíduos para os quais digitou 88 e 99 das
contas.
Tabela 1 Livros lidos por mês.
questões com respostas
4
3
1
3
2
3
5
1
4
1
4
3
1
2
livros por mês
1
0,75
0,25
0,75
0,5
0,75
1,25
0,25
1
0,25
1
0,75
0,25
0,5
As hipóteses são:
H O : µ = 1

H A : µ >1
Utilizando o software Minitab, com os comandos Stat, Basic Statistics, 1-Sample t,
variável: livros por mês , com 95% de confiança e hipótese alternativa greater than tem-se a
seguinte saída.
One-Sample T: Livros por mes
Test of mu = 1 vs mu > 1
Variable
Livros por m
Variable
Livros por m
N
14
Mean
0,6607
95,0% Lower Bound
0,5026
StDev
0,3341
T
-3,80
SE Mean
0,0893
P
0,999
7
Como p-valor é grande , NÃO rejeita-se Ho, logo a média de livros lidos por mês é igual a
1.
1.2 ANÁLISE PERGUNTA 2
P4) Faça uma tabela de freqüências e percentuais. Quem são os concorrentes da Livraria
do Campus (livraria)? Responda em percentuais.
Tabela 2 Concorrentes da Livraria do Campus.
Livraria
Freqüência
Porcentual
Livraria do Campus
9
0,24
Livraria em Curitiba
5
0,14
Internet
2
0,05
Sebo
4
0,11
Bancas na Rua
1
0,03
Bancas na Unesp
2
0,05
Bancas de Jornais
1
0,03
Supermercados
1
0,03
Outros Locais
8
0,21
Nenhum local
4
0,11
Total
37
1,00
Pode ser usado o seguinte comando no Minitab: Stat,Tables, Tally selecionar todas as
variáveis de interesse.(O problema está na tabulação).
A maioria dos entrevistados utiliza a Livraria do Campus, e os locais de mais
concorrência são os Sebos. (a livraria em Curitiba foi citada por uma única pessoa que comprou 5
livros nessa livraria).
8
1.3 ANÁLISE PERGUNTA 3
P6) Faça uma tabela de freqüências e percentuais. Quantos foram pelo menos uma vez
clientes da Livraria do Campus (cafeteria, papelaria, impressão e livraria), responda em
percentuais.
Utilizando o comando no Minitab: Stat,Tables, Tally selecionar todas as variáveis de
interesse, tem-se a seguinte saída:
Tally for Discrete Variables: Comprou Cafe; Comprou Pape; Comprou Impr; Comprou
Comprou Cafeteria
Não
Sim
N=
Count
7
14
21
Percent
33,33
66,67
Comprou Papelaria
Não
Sim
N=
Comprou Impressão
Não
Sim
N=
Count
18
3
21
Percent
85,71
14,29
Comprou Livraria
Não
Sim
N=
Count
11
10
21
Count
13
8
21
Percent
52,38
47,62
Percent
61,90
38,10
Note que o setor de impressão foi o menos utilizado, e o setor de cafeteria o mais usado
pelos entrevistados.
Apenas por curiosidade: Somando às quantidades das 4 variaveis: Comprou na
cafeteria,papelaria,impressão e livraria, e utilizando o comando anterior à saída do Minitab é:
C5
Não
Sim
N=
Count
49
35
84
Percent
58,33
41,67
C5 é a coluna em que foram inseridas as 4 variáveis, como são 4 variáveis com n=21,
logo n = 84. Então 41,67 % dos pesquisados já utilizou algum serviço da Livraria do Campus.
9
1.4 ANÁLISE PERGUNTA 4
P7) Faça uma tabela de freqüências e percentuais (cafeteria, papelaria, impressão e
livraria) quanto à freqüência atual dos consumidores.
Foram entrevistadas n = 21 pessoas, e 7 responderam não na questão 6, logo n = 14.
Usando no Minitab: Stat,Tables, Tally e selecionando todas as variáveis de interesse e
clicando em counts e percents, tem-se a seguinte saída:
Cafeteria
0
1
2
3
4
N=
Count
1
3
5
2
3
14
Percent
7,14
21,43
35,71
14,29
21,43
Papelaria
0
1
2
4
N=
Impressão
0
4
N=
Count
11
3
14
Percent
78,57
21,43
Livraria
0
1
2
4
N=
Sendo:
Count
5
1
2
6
14
Count
7
2
1
4
14
Percent
35,71
7,14
14,29
42,86
Percent
50,00
14,29
7,14
28,57
0=nenhum 1=1 ou 2 vezes 2=3 ou 4 vezes 3=5 ou + vezes 4=1 ou 2 x por mês
quantas o entrevistado utiliza os serviços da Fundacte por semana, percebe-se que a Livraria e
Impressão quase nunca foram usadas (bastante quantidade de zeros). O setor de cafeteria é o mais
freqüentado.
Somando as quantidades das 4 variaveis: Comprou na cafeteria,papelaria,impressão e
livraria, e utilizando o comando anterior à saída do Minitab é:
C5
0
1
2
3
4
N=
Count Percent
24
42,86
6
10,71
8
14,29
2
3,57
16
28,57
56
C5 é a coluna em que foram inseridas as 4 variáveis, como são 4 variáveis com n=14
cada, logo n = 56. Então mais de 70 % dos entrevistados nunca freqüentaram ou freqüentou com
uma freqüência muito baixa a Livraria do Campus.
10
1.5 ANÁLISE PERGUNTA 5
Cruze as respostas da P6 e P7 fazendo uma tabela de contingência (freq). Quantos eram e
ainda continuam clientes (freq. e percentual) ? Quantos clientes foram perdidos (freq. e
percentual)?
Para criar uma tabela de dupla entrada no Minitab os comandos são os seguintes: Stat,
Tables, Cross Tabulation, selecionar todas as variáveis de interesse e clicar em counts e percents.
•
Variável Papelaria
Rows: comp pap
Columns: freq pap
0
1
2
4
All
1
1
10,00
1
10,00
2
20,00
6
60,00
10
100,00
2
4
100,00
0
0
--
0
--
4
100,00
1
7,14
2
14,29
6
42,86
14
100,00
All
--
5
35,71
A linha significa compra na papelaria (1 = sim , 2 = não), e a coluna freqüência de compra
na papelaria. Note que a soma da linha 1 indica que 10 entrevistados compram na papelaria e 4
não compram. A soma da coluna indica a freqüência do entrevistado na papelaria, por exemplo ,
6 entrevistados compram 1 ou 2 vezes por mês (42,86% coluna 4).Portanto quem compra na
papelaria, faz a compra com uma freqüência pequena e continuam clientes.
•
Variável Cafeteria
Rows: comp caf
1
Columns: freq caf
0
1
2
3
4
All
1
7,14
3
21,43
5
35,71
2
14,29
3
21,43
14
100,00
A linha representa compra na cafeteria (1 = sim), e a coluna freqüência de compra na
cafeteria.O entrevistado sempre compra na cafeteria sua maior freqüência é
(35,71%)
4=1 ou 2 x por mês (21,43%).
2=3 ou 4 vezes
11
•
Variável Impressão
Rows: comp imp
1
0
4
All
0
3
100,00
3
100,00
0
11
100,00
3
21,43
14
100,00
-2
All
Columns: freq imp
11
100,00
--
11
78,57
Na linha: faz impressão (1 = sim , 2 = não), e na coluna: freqüência de impressão na
livraria. Temos que 3 pessoas imprimem com uma freqüência baixa (1 ou 2 vezes por mês) e 11
pessoas não imprimem, logo a freqüência é zero, elas não fazem a impressão e não continuam
clientes.
•
Variável Livraria
Rows: comp liv
Columns: freq liv
0
1
2
4
All
1
1
12,50
2
25,00
1
12,50
4
50,00
8
100,00
2
6
100,00
0
0
--
0
--
6
100,00
2
14,29
1
7,14
4
28,57
14
100,00
All
7
50,00
--
Quem não compra na livraria tem uma freqüência zero, e 50% de quem compra tem uma
freqüência de 4 (1 a 2 vezes por mês).
12
1.6 ANÁLISE PERGUNTA 6
P7) Quais os principais motivos da não compra de livros?
Para responder esta pergunta basta verificar a pergunta 7 do questionário , motivo não
compra livraria: Temos a seguinte Tabela:
Tabela 3 Motivo da Não Compra de Livros.
Motivo Não Compra Livraria
0
RUIM
2
0
2
2
0
0
0
0
NÃO ENCONTROU O LIVRO
2
0
2
Note que houve o valor 0 significando que a pessoa comprou livro e houve espaços em
branco na linha indicando que o entrevistado respondeu não em todas as alternativas da pergunta
6, excluindo as linhas brancas e linhas com valores iguais a zero, tem-se a seguinte tabela de
freqüências:
13
Tabela 4 Motivos Não Compra de Livros.
Motivo
Freqüência
Porcentual (%)
2 (não precisou)
5
71,4
Ruim
1
14,3
Não encontrou o livro
1
14,3
Total
7
1,00
Note que a grande maioria dos entrevistados não compraram livros por que não
precisaram (71,4 %).Como o aluno Alexandro Vieira Lopes entrevistou funcionários, supõe-se
que estes não leiam muitos livros.
1.7 ANÁLISE PERGUNTA 7
P8) Verifique se a satisfação média geral dos entrevistados é superior a 4 (cafeteria).
Excluindo os indivíduos que responderam não em todas as alternativas da questão 6 temse a seguinte tabela:
Tabela 5 Nível de Satisfação Cafeteria.
Nota Satisfação Cafeteria
7
5
3
6
5
7
7
6
7
7
7
2
7
6
14
As hipóteses são:
H O : µ = 4

H A : µ > 4
Utilizando o software Minitab, com os comandos Stat,Basic Statistics, 1-Sample t,
variável Nota Satisfação Cafeteria , com 95% de confiança e hipótese alternativa greater than
tem-se a seguinte saída.
One-Sample T: Nota Satisfação Cafeteria
Test of mu = 4 vs mu > 4
Variable
Nota Satisfa
Variable
Nota Satisfa
N
14
Mean
5,857
95,0% Lower Bound
5,095
StDev
1,610
T
4,31
SE Mean
0,430
P
0,000
Como p-valor é zero , rejeita-se Ho, logo Nota Satisfação Cafeteria2 é maior que 4.
1.8 ANÁLISE PERGUNTA 8
P8) e P18) Verifique se há diferença entre homens e mulheres quanto à satisfação média
(use teste t independente, para isto verifique as suposições de normalidade que o teste necessita)
para cada um dos itens: cafeteria, papelaria, impressão e livraria.
Temos que 14 entrevistados responderam a questão 8 e a variável da questão 18 é
1=feminino e 2=masculino.
OBS: As pessoas no questionário que não responderam (9) não serão consideradas.
2
A Nota de Satisfação varia de 1 (Bastante Insatisfeito) até 7 (Bastante Satisfeito).
15
•
Satisfação média por sexo Variável CAFETERIA.
Tabela 6 Satisfação média por sexo variável cafeteria.
Sexo
1
1
2
2
1
2
1
1
2
1
1
1
1
1
Cafeteria
7
5
3
6
5
7
7
6
7
7
7
2
7
6
Verificando a normalidade da variável cafeteria no Minitab: Menu Stat,Basic Statistics,
Normality Test, selecionar variável cafeteria e escolher o teste. Escolhendo o teste de
Kolmogorov-Smirnov, tem-se a seguinte figura:
Normal Probability Plot
,999
,99
Probability
,95
,80
,50
,20
,05
,01
,001
2
3
4
5
6
7
Cafeteria
Average: 5,85714
StDev: 1,61041
N: 14
Figura 01 Normalidade da variável cafeteria.
Kolmogorov-Smirnov Normality Test
D+: 0,105 D-: 0,178 D : 0,178
Approximate P-Value > 0.15
16
Como p-valor é grande, não rejeita H0, logo os dados da variável cafeteria dados seguem
normalidade.
A hipótese a ser testada é:
 H O : µ Fe min ino = µ Masculino

 H A : µ Fe min ino ≠ µ Masculino , com relação à satisfação da cafeteria.
Verificando a igualdade de variâncias no Minitab: Stat, Basic Statistic, 2 Variances,
samples in ONE column , samples: variável cafeteria, subscripts variável sexo.Assim a saída é :
Test for Equal Variances
Response
Factors
ConfLvl
Cafeteria
Sexo
95,0000
Bonferroni confidence intervals for standard deviations
Lower
Sigma
Upper
N
1,04341
0,99486
1,59513
1,89297
3,21204
8,96508
10
4
Factor Levels
1
2
F-Test (normal distribution)
Test Statistic: 0,710
P-Value
: 0,606
Levene's Test (any continuous distribution)
Test Statistic: 0,036
P-Value
: 0,852
Como p-valor é grande, não rejeita a hipótese de que as variâncias são iguais.
Aplicando o teste t no Minitab: Stat, Basic Statistic, 2 Sample t, samples in ONE column,
samples: variável cafeteria, subscripts: sexo, clicar em assume equal variances a saída é a
seguinte:
17
Two-Sample T-Test and CI: Cafeteria; Sexo
Two-sample T for Cafeteria
Sexo
1
2
N
10
4
Mean
5,90
5,75
StDev
1,60
1,89
SE Mean
0,50
0,95
Difference = mu (1) - mu (2)
Estimate for difference: 0,150
95% CI for difference: (-2,009; 2,309)
T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = 0,15
Both use Pooled StDev = 1,67
P-Value = 0,882
DF = 12
Observe que a média para o grupo 1 (Feminino) = 5,9 e grupo 2 (Masculino) = 5,75 são
parecidas e como p-valor = 0,882, NÃO Rejeita Ho , logo as médias dos grupos feminino e
masculino são iguais para a variável cafeteria.
•
Satisfação média por sexo Variável PAPELARIA.
Tabela 7 Satisfação média por sexo variável papelaria.
Sexo
1
2
2
1
1
2
1
1
1
Papelaria
7
5
4
4
6
7
7
6
6
Verificando a normalidade da variável papelaria no Minitab: Menu Stat,Basic Statistics,
Normality Test, selecionar variável papelaria e escolher o teste, escolhendo o teste de
Kolmogorov-Smirnov, tem-se a seguinte figura:
18
Normal Probability Plot
,999
,99
Probability
,95
,80
,50
,20
,05
,01
,001
4
5
6
7
Papelaria
Average: 5,77778
StDev: 1,20185
N: 9
Kolmogorov-Smirnov Normality Test
D+: 0,097 D-: 0,129 D : 0,129
Approximate P-Value > 0.15
Figura 02 Normalidade da variável papelaria.
Como p-valor é grande, não rejeita H0, logo os dados da variável papelaria dados seguem
normalidade.
A hipótese a ser testada é:
 H O : µ Fe min ino = µ Masculino

 H A : µ Fe min ino ≠ µ Masculino
, com relação à satisfação da papelaria.
Verificando a igualdade de variâncias no Minitab: Stat, Basic Statistic, 2 Variances,
samples in ONE column , samples: variável papelaria, subscripts: variável sexo.Temos o
seguinte:
Test for Equal Variances
Response
Factors
ConfLvl
Papelaria
Sexo
95,0000
Bonferroni confidence intervals for standard deviations
Lower
0,642297
0,729711
Sigma
Upper
N
1,09545
1,52753
3,1340
13,6197
6
3
F-Test (normal distribution)
Factor Levels
1
2
19
Test Statistic: 0,514
P-Value
: 0,475
Como p-valor é grande, não rejeita a hipótese de que as variâncias são iguais.
Aplicando o teste t no Minitab: Stat, Basic Statistic, 2 Sample t, samples in ONE
column,samples: variável papelaria, subscripts sexo, clicar em assume equal variances a saída é :
Two-Sample T-Test and CI: Papelaria; Sexo
Two-sample T for Papelaria
Sexo
1
2
N
6
3
Mean
6,00
5,33
StDev
1,10
1,53
SE Mean
0,45
0,88
Difference = mu (1) - mu (2)
Estimate for difference: 0,667
95% CI for difference: (-1,399; 2,732)
T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = 0,76
Both use Pooled StDev = 1,23
P-Value = 0,470
DF = 7
Perceba que a média para o grupo 1 (Feminino) = 6 e grupo 2 (Masculino) = 5,33 são
quase iguais e como p-valor = 0,470, NÃO Rejeita Ho , logo as médias dos grupos feminino e
masculino são iguais para a variável papelaria.
OBS: Apenas por CURIOSIDADE usando no Minitab os comandos: Stat,Basic,ANOVA,
One-Way, variável Response : Papelaria e variável Factor: Sexo. A saída do Minitab é a seguinte:
One-way ANOVA: Papelaria versus Sexo
Analysis of Variance for Papelari
Source
DF
SS
MS
Sexo
1
0,89
0,89
Error
7
10,67
1,52
Total
8
11,56
Level
1
2
N
6
3
Pooled StDev =
Mean
6,000
5,333
1,234
StDev
1,095
1,528
F
0,58
P
0,470
Individual 95% CIs For Mean
Based on Pooled StDev
----+---------+---------+---------+-(-----------*-----------)
(----------------*----------------)
----+---------+---------+---------+-4,0
5,0
6,0
7,0
OBS: o p-valor é igual a 0,470 e foi igual ao do teste t. Lembrando que o teste da Análise
de Variâncias (ANOVA) é válido para 3 ou mais grupos.
20
•
Satisfação média por sexo Variável IMPRESSÃO.
Excluindo todas as pessoas não utilizaram o serviço da impressão temos a seguinte tabela
Tabela 8 Satisfação média por sexo variável impressão.
Sexo
2
1
1
Impressão
4
6
2
Verificando a normalidade da variável impressão no Minitab: Menu Stat,Basic Statistics,
Normality Test, selecionar variável impressão e escolher o teste, escolhendo o teste de
Kolmogorov-Smirnov, tem-se a seguinte figura:
Normal Probability Plot
,999
,99
Probability
,95
,80
,50
,20
,05
,01
,001
2
3
4
5
6
Impressão
Average: 4
StDev: 2
N: 3
Kolmogorov-Smirnov Normality Test
D+: 0,175 D-: 0,175 D : 0,175
Approximate P-Value > 0.15
Figura 03 Normalidade da variável impressão.
Como p-valor é grande, não rejeita H0, logo os dados da variável impressão dados seguem
normalidade.
A hipótese a ser testada é:
H O : µ Fe min ino = µ Masculino

 H A : µ Fe min ino ≠ µ Masculino , com relação à satisfação da impressão.
21
Verificando a igualdade de variâncias no Minitab: Stat, Basic Statistic, 2 Variances,
samples in ONE column , samples: variável impressão, subscripts variável sexo.A saída do
software Minitab é:
Test for Equal Variances
** Error ** Cannot calculate statistics with these data;
execution aborted.
Este erro deve ser devido ao pequeno tamanho amostral.Conseqüemente o teste t de 2
amostras não pode ser aplicado.Então por curiosidade , aplicando o teste ANOVA temos:
One-way ANOVA: Impressão versus Sexo
Analysis of Variance for Impressã
Source
DF
SS
MS
Sexo
1
0,00
0,00
Error
1
8,00
8,00
Total
2
8,00
Level
1
2
N
2
1
Mean
4,000
4,000
Pooled StDev =
StDev
2,828
0,000
2,828
F
0,00
P
1,000
Individual 95% CIs For Mean
Based on Pooled StDev
------+---------+---------+---------+
(------------*------------)
(-----------------*-----------------)
------+---------+---------+---------+
-20
0
20
40
Observe que a média para o grupo 1 (Feminino) = 4 e grupo 2 (Masculino) = 4 são iguais
e como p-valor = 1, NÃO Rejeita Ho , logo as médias são dos grupos feminino e masculino são
iguais para a variável impressão.
•
Satisfação média por sexo Variável LIVRARIA.
Tabela 9 Satisfação média por sexo variável livraria.
Feminino
6
4
5
7
6
Masculino
5
7
22
Verificando a normalidade da variável feminino no Minitab: Menu Stat,Basic Statistics,
Normality Test, selecionar variável feminino e depois a variável masculino e escolher o teste,
escolhendo o teste de Kolmogorov-Smirnov, tem-se a seguinte figura:
Normal Probability Plot
,999
,99
Probability
,95
,80
,50
,20
,05
,01
,001
4
5
6
7
Feminino
Average: 5,6
StDev: 1,14018
N: 5
Kolmogorov-Smirnov Normality Test
D+: 0,120 D-: 0,137 D : 0,137
Approximate P-Value > 0.15
Figura 04 Normalidade da variável feminino.
Como p-valor é grande, não rejeita H0, logo os dados da variável feminino dados seguem
normalidade. Contudo, como há apenas 2 observações na variável masculino o teste de
normalidade não pode ser aplicado, considerando normalidade dos dados A hipótese a ser testada
é:
H O : µ Fe min ino = µ Masculino

 H A : µ Fe min ino ≠ µ Masculino , com relação à satisfação da livraria.
Para testar a hipótese, primeiro deve ser verificada a igualdade de variâncias. Usando o
comando no Minitab: Stat, Basic Statistic, 2 Variances , samples in different columns, first sexo
feminino, second sexo masculino, segue a saída3:
3
Observe que os dados foram digitados separando uma coluna para sexo feminino e outra para sexo masculino.
Pode-se também digitar os dados numa coluna com a variável sexo e a outra coluna com as notas como foi feito nos
exemplos de Cafeteria , Papelaria e Impressão.
23
Test for Equal Variances
Level1
Level2
ConfLvl
Feminino
Masculino
95,0000
Bonferroni confidence intervals for standard deviations
Lower
Sigma
Upper
N
Factor Levels
1,25298
0,56621
2,13698
1,41421
6,1138
90,2666
6
2
Feminino
Masculino
F-Test (normal distribution)
Test Statistic: 2,283
P-Value
: 0,925
Como p-valor é grande, não rejeita a hipótese de que as variâncias são iguais.
Aplicando o teste t no Minitab: Stat, Basic Statistic, 2 Sample t, samples in different
columns, first sexo feminino, second sexo masculino, clicar em assume equal variances a saída é
a seguinte:
Two-Sample T-Test and CI: Feminino; Masculino
Two-sample T for Feminino vs Masculino
Feminino
Masculin
N
6
2
Mean
4,83
6,00
StDev
2,14
1,41
SE Mean
0,87
1,0
Difference = mu Feminino - mu Masculino
Estimate for difference: -1,17
95% CI for difference: (-5,23; 2,90)
T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = -0,70
Both use Pooled StDev = 2,03
P-Value = 0,509
DF = 6
Observe que a média para o grupo 1 (Feminino) = 4,83 e grupo 2 (Masculino) = 6 são
parecidas e como p-valor = 0,509, NÃO Rejeita Ho , logo as médias dos grupos feminino e
masculino são iguais para a variável livraria.
24
1.9 ANÁLISE PERGUNTA 9
P9) Faça uma tabela de freqüências e percentuais. Verifique se a proporção de compra é
maior que 50% (teste para proporção).
Tabela 10 Compra de Livros na Livraria do Campus.
Compra
Freqüência
Porcentual (%)
1 Sim
8
57,2
2 Não
6
42,8
Total
14
1,00
As hipóteses são:
H O : p = 0,5

 H A : p > 0,5
Utilizando o software Minitab, com os comandos Stat,Basic Statistics, 1-Proportion,
variável de interesse (C1), clicar em options, com 95% de confiança e hipótese alternativa greater
than, test proportion 0,5 tem-se a seguinte saída:
Test and CI for One Proportion: C1
Test of p = 0,5 vs p > 0,5
Success = 2
Variable
C1
X
6
N
14
Sample p
0,428571
95,0% Lower Bound
0,206073
Exact
P-Value
0,788
95,0% Lower Bound
0,325028
Exact
P-Value
0,395
Test and CI for One Proportion: C2
Test of p = 0,5 vs p > 0,5
Success = 2
Variable
C2
X
8
N
14
Sample p
0,571429
25
“Deve-se tomar o máximo de cuidado”, pois a saída da variável c1 é para a proporção de
NÃO compra, então invertendo os valores de 1 para 2 e de 2 para 1, o Minitab solta a saída para a
variável c2, em que X = 8 indica que o número de respostas sim é 8 e sua proporção é 0,57.
Como p-valor é grande exato = 0,395 , NÃO rejeita Ho, logo a proporção de compra é 0,5.
1.10 ANÁLISE PERGUNTA 10
P16) Verifique se a média das respostas da P16 é maior que a da P15. Use um teste tpareado.
Seja µ1 a média das respostas da P15 (Nota sobre os preços cobrados na Livraria antes de
uma afirmação).
Seja µ2 a média das respostas da P16 (Nota sobre os preços cobrados na Livraria depois
de uma afirmação).
Tabela 11 Notas pergunta 15(antes) e pergunta 16 (depois).
Antes
7
5
4
4
4
1
5
5
7
4
5
3
2
4
6
7
5
1
7
7
3
Depois
7
5
4
5
4
1
1
6
4
4
5
3
2
4
4
7
4
1
7
7
2
26
As hipóteses são:
 H O : µ1 = µ 2

 H A : µ1 < µ 2
Utilizando o software Minitab, com os comandos Stat , Basic Statistics, Paired t, first
sample : Preço Antes, second sample Preço Depois, clicar em options e clicar em alternative less
than. A saída é a seguinte:
Paired T-Test and CI: Antes; Depois
Paired T for Antes - Depois
Antes
Depois
Difference
N
21
21
21
Mean
4,571
4,143
0,429
StDev
1,886
1,982
1,207
SE Mean
0,412
0,433
0,263
95% upper bound for mean difference: 0,883
T-Test of mean difference = 0 (vs < 0): T-Value = 1,63
P-Value = 0,940
A média da variável Preço Antes é 4,57 e a média da variável Preço Depois é 4,13, elas
são quase iguais , o que é refutado pelo p-valor 0,940 que é grande, NÃO rejeitando Ho . Portanto
as medias são iguais, ou seja, a afirmação não mudou a opinião dos entrevistados.
27
2 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Este relatório é a aplicação da parte prática da disciplina Pesquisa de Mercado, através da
Pesquisa “Estudo do Perfil e Satisfação do Cliente da Livraria do Campus” muitos
conhecimentos teóricos obtidos nesta disciplina foram aplicados tais como: como fazer um
questionário, aplicação de teste de hipóteses, análise de uma tabela de dupla entrada,etc.
A sorte é relacionada com a aleatoriedade, pois no momento em que cada aluno recebeu
da professora uma folha com 23 possíveis usuários da Livraria do Campus, esta folha foi dividida
3 categorias: alunos (estudam manhã, tarde), alunos (estudam noite), misto (professores e
funcionários) . Cada aluno selecionou aleatoriamente uma folha que estava uma destas 3
categorias.A categoria misto foi selecionada por mim. Os funcionários e professores sempre estão
na faculdade, o que facilitou um pouco a aplicação dos questionários.Houve casos de alunos que
tiveram que aplicar questionários para alunos de pós-graduação, logo a dificuldade da aplicação
de questionários é maior, pois dificilmente estes alunos se encontram na faculdade.
A aplicação do questionário trouxe muita experiência, pois houveram muitas dificuldades:
professores que não podiam atender num determinado horário, funcionários que se recusam a
responder o questionário, a pressa do entrevistado ao responder o questionário, a localização do
funcionário que trabalha em diferentes locais e horários, etc. Apesar das dificuldades nova
experiência e novos amigos foram adquiridos.
A utilização dos 3 softwares : Minitab, SAS , R teve um papel fundamental na análise4,
além de ser muito interessante, trouxe um grande aprendizado.
A análise desta pesquisa foi importante e pode ajudar num futuro profissional, pois vários
testes foram aplicados, ajudando a melhor compreensão do conteúdo teórico da disciplina.
4
Os resultados dos 3 softwares foram muito semelhantes.
28
REFERÊNCIAS
AZEVEDO,G. Pesquisa de Mercado. Disponível em:
http://www.sebraemg.com.br/arquivos/parasuaempresa/saibamais/pesquisa_mercado_sp_2.pdf
Acesso em:03 set 2007.
CARDOSO, R. F. As mudanças no perfil do consumidor e as habilidades necessárias ao
profissional de vendas.2002. Disponível em:
http://www.magmaster.com.br/artigos-OFoco-Informacao.html Acesso em:03 set 2007.
CARVALHO,A. A satisfação do Cliente. Disponível em:
http://www.magmaster.com.br/artigos-A-satisfa-cliente.html Acesso em:03 set 2007.
FERREIRA, A. B. de H. NOVO DICIONÁRIO AURÉLIO - SÉCULO XXI. São Paulo.
Brasil: Editora Nova Fronteira, 1999. Meio Eletrônico.
FUNDACTE. Fundação de Ciência Tecnologia e Ensino. Disponível
http://www2.prudente.unesp.br/fundacte/index.htm >. Acesso em: 03 set. 2007.
em
<
MALHOTA, N.K. Pesquisa de Marketing Uma Orientação Aplicada. – 4 ed. Porto Alegre:
Bookman, 2006.
29
APÊNDICE A ANÁLISE PERGUNTA 1
PROGRAMA SAS
options ls =100 ps = 100 nodate nonumber;
data ex1;
input leitura;
ler = leitura-1;
datalines;
1.00
0.75
0.25
0.75
0.50
0.75
1.25
0.25
1.00
0.25
1.00
0.75
0.25
0.50
;
proc print;
run;
proc means n mean t prt probt ;
var leitura ler;
run;
/*
proc capability;
run;
proc univariate;
run;
*/
proc print;
run;
quit;
data prob;
p1 = 1 -probt(-3.8,13);
tcrit = tinv(0.99890,13);
run;
proc print;
run;
30
SAÍDA SAS
Figura 05 Saída SAS variável leitura, ler.
Note que o p-valor da variável ler (0,0022) é pequeno, rejeitando H0, pois é uma hipótese
bilateral, mas usando o comando p1 = 1 - probt t com a estatística do teste e os n-1 graus de
liberdade chega-se ao p-valor calculado no Minitab 0,99890, NÃO rejeitando H0. O comando
probt calcula a probabilidade acumulada, logo se deve atribuir 1 - probt.
Uma forma muito mais fácil é utilizar o Comando do SAS: Solutions, Analysis, Analist,
digitar os dados e depois clicar em: Statistics, Hypotheses Tests, One-Sample t-test for Mean ,
Variável é a coluna digitada, Null =1, Mean > 1. A saída é a seguinte:
Figura 06 Saída SAS teste t de uma amostra para a média
31
USANDO O SOFTWARE R:
Figura 07 Saída R teste de uma amostra.
32
APÊNDICE B ANÁLISE PERGUNTA 2
PROGRAMA SAS
data ex2;
input local$;
datalines;
Campus
Campus
Campus
Campus
Campus
Campus
Campus
Campus
Campus
Curitiba
Curitiba
Curitiba
Curitiba
Curitiba
Internet
Internet
Sebo
Sebo
Sebo
SAÍDA SAS
Figura 08 Saída SAS do proc freq.
Sebo
Bancas Rua
Bancas Unesp
Bancas Unesp
Bancas Jornal
Supermercado
Outro Local
Outro Local
Outro Local
Outro Local
Outro Local
Outro Local
Outro Local
Outro Local
Nenhum
Nenhum
Nenhum
Nenhum
;
proc print;
proc freq;
run;
33
APÊNDICE C ANÁLISE PERGUNTA 3
PROGRAMA SAS
data ex3;
input cafeteria$ papelaria$ impressao$ livraria$;
datalines;
Sim Sim Não Sim
Sim Sim Não Não
Sim Não Não Não
Sim Sim Não Sim
Sim Não Não Sim
Sim Sim Sim Não
Sim Sim Não Sim
Sim Sim Sim Sim
Sim Sim Não Sim
Não Não Não Não
Não Não Não Não
Sim Sim Não Sim
Não Não Não Não
Não Não Não Não
Não Não Não Não
Sim Não Não Não
Não Não Não Não
Sim Não Não Não
Sim Sim Não Sim
Não Não Não Não
Sim Sim Sim Não
;
proc print;
proc freq;
run;
34
SAÍDA SAS
Figura 09 Saída SAS proc freq.
UTILIZANDO O R apenas para a variável cafeteria:
Figura 10 Saída R variável cafeteria.
35
APÊNDICE D ANÁLISE PERGUNTA 4
PROGRAMA SAS
data ex4;
input cafeteria$ papelaria$ impressao$ livraria$;
datalines;
3
2
0
2
2
0
0
0
0
0
0
0
2
4
0
1
4
0
0
0
3
1
4
0
2
4
0
4
2
4
4
4
4
4
0
4
4
2
0
1
1
0
0
0
1
0
0
0
2
4
0
4
1
4
4
0
;
proc print;
proc freq;
run;
SAÍDA SAS
Figura 11 Saída SAS proc freq.
36
UTILIZANDO O R apenas para a variável cafeteria:
Figura 12 Saída R variável cafeteria.
37
APÊNDICE E ANÁLISE PERGUNTA 5
PROGRAMA SAS (apenas para a variável papelaria, pois para as outras variáveis os comandos
são análogos).
data ex5;
input compra frequencia;
title ' Tabela de Contigência CompraxFrequência PAPELARIA';
datalines;
1
3
1
2
2
0
1
2
2
4
1
3
1
2
1
2
1
4
1
4
2
1
2
1
1
2
1
1
;
proc print;
proc freq;
tables compra*frequencia;
run;
SAÍDA SAS
Figura 13 Saída SAS proc freq de uma tabela de contingência.
38
UTILIZANDO O SOFTWARE R (variável livraria) :
Figura 14 Saída R variável livraria.
39
APÊNDICE F ANÁLISE PERGUNTA 6
PROGRAMA SAS
data ex6;
input nao_compra$;
datalines;
RUIM
2
2
2
NÃO ENCONTROU O LIVRO
2
2
;
proc print;
proc freq;
run;
SAÍDA SAS
Figura 15 Saída SAS the freq procedure.
UTILIZANDO O SOFTWARE R :
Figura 16 Saída R da variável Motivo da Não compra de livro.
40
APÊNDICE G ANÁLISE PERGUNTA 7
Utilizando a forma muito mais fácil : Solutions, Analysis, Analist, digitar os dados e
depois clicar em: Statistics, Hypotheses Tests, One-Sample t-test for Mean , Variável é a coluna
digitada, Null =1, Mean > 4. A saída é a seguinte:
SAÍDA SAS
Figura 17 Saída SAS teste de uma amostra para média.
UTILIZANDO O SOFTWARE R :
Figura 18 Saída R teste t de uma amostra.
41
APÊNDICE H ANÁLISE PERGUNTA 8
PROGRAMA SAS (apenas para a variável livraria, pois para as outras variáveis os comandos são
análogos).
options ls = 100 ps = 100 nodate nonumber;
data ex8;
input sexo$ nota; /*LIVRARIA*/
datalines;
1
6
2
5
1
4
1
5
2
7
1
7
1
6
1
1
;
proc print;
run;
proc univariate normal;
var nota;
histogram nota/normal;
run;
proc ttest cochran alpha = 0.05;
class sexo;
var nota;
run;
SAÍDA SAS
Figura 19 Saída SAS proc univariate.
OBS: p-valor grande, logo não rejeita a hipótese de normalidade de dados.
42
Figura 20 Saída SAS proc ttest.
Temos que as mulheres (1) têm uma nota média 4,833 e os homens (2) nota média de 6
com relação à satisfação da livraria. Verificando a saída Equality of Variances temos um p-valor
grande, daí não rejeita a hipótese de igualdade de variâncias, assim o p-valor (Pr > | t |) para o
caso de médias, é p-valor = 0.5088 (saída do T-Test Equal Variance) . Então NÃO se Rejeita H0,
portanto a média do sexo feminino é IGUAL do sexo masculino.Note que o valor é quase igual
ao do Minitab.
43
UTILIZANDO O SOFTWARE R :
>feminino =c(6,4,5,7,6,1)
> masculino =c(5,7)
> shapiro.test(feminino)
Shapiro-Wilk normality test
data: feminino
W = 0.8898, p-value = 0.3173
> shapiro.test(masculino)#verifica normalidade
Erro em shapiro.test(masculino) : sample size must be between 3 and
5000
> teste.var = var.test(feminino,masculino,alternative="two.sided",conf.level=0.95)
> teste.var #teste das variâncias
F test to compare two variances
data: feminino and masculino
F = 2.2833, num df = 5, denom df = 1, p-value = 0.9252
alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1
95 percent confidence interval:
0.002476909 22.849276016
sample estimates: ratio of variances
2.283333
> teste.ind = t.test(feminino,masculino,alternative="two.sided",paired =
F,var.equal=TRUE,conf.level=0.95)
> teste.ind #teste das médias
Two Sample t-test
data: feminino and masculino
t = -0.7023, df = 6, p-value = 0.5088
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-5.231236 2.897903
sample estimates:
mean of x mean of y
4.833333 6.000000
Note que p-valor = 0,3173 (feminino) indica uma variável normal, enquanto que assim
como no Minitab, no software R o p-valor para sexo masculino não pode ser obtido. O p-valor =
0,9252 indica que as variâncias são iguais e finalmente com o p-valor = 0,5088 não rejeita H0.
Assim a média sexo feminino é igual a média sexo masculino quanto a satisfação da livraria.
44
APÊNDICE I ANÁLISE PERGUNTA 9
O programa é difícil, dai utilizando no SAS Solutions, Analysis, Analist, digitar os dados
e depois clicar em: Statistics, Hypotheses Tests, One-Sample Test for a Proportion, depois level
of interest sim, e hipotheses null <= 0.5 e alternate prop > 0.5,conforme a Figura 21 ,tem-se a
seguinte saída :
Figura 21 Saída SAS teste de proporção.
Perceba que no SAS a probabilidade é uma aproximação da Normal (Pr > Z = 0,2965),
enquanto que no Minitab o p-valor é exato (0,39).
45
UTILIZANDO O SOFTWARE R :
Figura 22 Saída R teste da proporção.
46
APÊNDICE J ANÁLISE PERGUNTA 10
PROGRAMA SAS
data ex10;
input antes depois ;
diferenca = antes - depois;
datalines;
77
55
44
45
44
11
51
56
74
44
55
33
22
44
64
77
54
11
77
77
32
;
proc print;
run;
proc means n mean stderr t prt;
var antes depois diferenca;
title 'Comparação diferença entre antes e depois de uma afirmação';
run;
47
SAÍDA SAS
Figura 23 Saída SAS proc means.
Da mesma forma que no APÊNDICE A, perceba que o p-valor da variável diferença é
0,1194 numa hipótese bilateral, mas usando o comando do APÊNDICE A chega-se ao p-valor
0,9403, NÃO rejeitando H0. (hipótese unilateral).
UTILIZANDO O SOFTWARE R
Figura 24 Saída R teste t pareado.