Les 6 - Consumentenonderzoek

Les 6 - Consumentenonderzoek
1 / 23
volgende
Slide 1: Tekstslide
VoedingMBOStudiejaar 1

In deze les zitten 23 slides, met tekstslides.

time-iconLesduur is: 60 min

Onderdelen in deze les

Les 6 - Consumentenonderzoek

Slide 1 - Tekstslide

Weekplanning
Week 1: Consumentenonderzoek, doelgroep en vraagstelling
Week 2: Afname avn een consumentenonderzoek
Week 3: Verwerken van een consumentenonderzoek
Week 4: Consumentenonderzoek - organoleptische keuring
Week 5: Marketingmix
Week 6: Betrouwbaarheid van resultaten
Week 7: Herhaling
Week 8: Toets 

Slide 2 - Tekstslide

Beoordeling consumentenonderzoek

De cursus wordt afgesloten met een schriftelijke toets

De training: gedurende de gehele periode worden drie opdrachten gemaakt, deze worden beoordeeld (onvoldoende, voldoende of goed)

Slide 3 - Tekstslide

Leerdoelen
Jij:
  • Kunt aangeven wat er bedoeld wordt met de standaardafwijking en significantie
  • Kunt wat zeggen over de betrouwbaarheid van resultaten

Slide 4 - Tekstslide

Lesplanning
  • Standaardafwijking
  • Significantie

Slide 5 - Tekstslide

Betrouwbaarheid van resultaten
Technologen zijn van nature mensen die graag zeker willen zijn van wat ze doen; ze gaan graag om met "zekerheden". 

Het is dan ook belangrijk dat de resultaten op verschillende onderzoeken, zoals een consumentenonderzoek, betrouwbaar zijn.  
Om dat te kunnen bepalen berekend men o.a. de standaardafwijking en de significantie van de resultaten

Slide 6 - Tekstslide

Standaardafwijking
  • De standaardafwijking ofwel standaard deviatie genoemd, zegt iets over de variatie in meetwaarden; het is een soort "gemiddelde afwijking"
  • De standaardafwijking wordt vaak aangeduid met het griekse teken  "σ" dat wordt uitgesproken als sigma.

Het berekenen van de standaardafwijking is erg lastig, jullie hoeven daarom alleen te weten wat het betekent en aan de hand van voorbeelden wat kunnen zeggen over de betrouwbaarheid van gevonden resultaten.

Slide 7 - Tekstslide

Voorbeeld:
Stel je meet het uitlekgewicht van 10 blikken met doperwten, en je resultaten zijn als volgt:


  • Het gemiddelde gewicht is dan 500,28 (alles bij elkaar optellen en delen door het aantal metingen). 
  • Maar dit zegt natuurlijk niet dat alle blikken 500,28 gram wegen; er zit variatie in de individuele gewichten. 
  • Dit is duidelijker te zien als we de getallen 
      neerzetten in de weergegeven grafiek.

Slide 8 - Tekstslide

Voorbeeld:
Je hebt dus de 10 blikken met doperwten
en je berekent het gemiddelde als volgt:

Slide 9 - Tekstslide

Voorbeeld:
Maar dit zegt natuurlijk niet dat alle blikken
500,28 gram wegen; 
Er zit variatie in de individuele gewichten. 

Deze variatie noemt men de standaardafwijking

Je standaardafwijking bij deze 10 uitlekgewichten is 1,57 
oftewel σ= 1,57

Slide 10 - Tekstslide

De gegevens van een onderzoek worden vaak via een normale verdeling weergegeven in een grafiek. 
De gegevens van een onderzoek worden vaak via een normale verdeling weergegeven in een grafiek.




De bovenstaande grafiek is een voorbeeld van de normale verdeling. Hierbij is 502 het gemiddelde ook wel aangeveven met "μ" wat uitgesproken wordt met mu. 

μ= gemiddelde en  σ=standaardafwijking
Voorbeeld:

Slide 11 - Tekstslide

  • Bij een normale verdeling staat in het midden altijd het gemiddelde de μ aangegeven.  
  • De 1e lijn links (zie oranje pijl) van de μ is altijd   het gemiddelde - standaardafwijking ofwel μ - σ. 
  • De 1e lijn rechts (zie gele pijl) van de μ is altijd 
      het gemiddeldes + standaardafwijking ofwel μ + σ. 

Voorbeeld:

Slide 12 - Tekstslide

  • De hele grafiek samen is 100%
  • De μ zit dus altijd op de 50% van de grafiek (zie groene pijl)
  • De μ - σ zit altijd op 50-34 = 16% van de grafiek (zie oranje pijl)
  • De μ + σ zit altijd op 50+34 = 84% van de grafiek (zie gele pijl)

Voorbeeld:
16%
50%
84%

Slide 13 - Tekstslide


In een melkfabriek staat een machine die melkpakjes van een 500 mL vult. Hij staat precies ingesteld op 500 mL. Eén van de werknemers kijkt van 150 pakken na wat de precieze netto inhoud is. 
  • Hij stelt vast dat de gemiddelde netto inhoud μ van de pakken inderdaad 500 mL is. 
  • Verder rekent hij uit dat de standaardafwijking σ van de machine 12 mL is.  
  • De streep links van de μ is dus 500-12=488 ml.

Vragen:
1. Hoeveel pakken hebben er nu een inhoud 
   van minder dan 500 ml?
2. Hoeveel pakken bevatten nu meer dan 512 ml? 

Oefenen:

Slide 14 - Tekstslide

500 ml is het gemiddelde dat betekend dat 50% van de pakken minder dan 500 ml bevatten. Maar hoeveel pakken bevatten nu meer dan 512 ml? 512 staat op de 2e streep, dat betekend dus dan het 50%- 34%=16% van de pakken
 meer dan 500 ml bevat.
Je hebt dus 16% kans op
een grotere hoeveelheid.

1. Hoeveel pakken bevatten minder dan 500 ml? 
  • 500 ml is het gemiddelde 
  • Dit betekent dat 50% van de pakken minder dan 500 ml bevatten.  



CONCLUSIE
  • Je hebt dus 50% kans dat een pak minder dan 500 ml bevat


Uitwerking:

Slide 15 - Tekstslide

500 ml is het gemiddelde dat betekend dat 50% van de pakken minder dan 500 ml bevatten. Maar hoeveel pakken bevatten nu meer dan 512 ml? 512 staat op de 2e streep, dat betekend dus dan het 50%- 34%=16% van de pakken
 meer dan 500 ml bevat.
Je hebt dus 16% kans op
een grotere hoeveelheid.
2. Hoeveel pakken bevatten nu meer dan 512 ml? 
  • 512 staat op μ + σ
  • μ + σ is 84% (zie gele pijl)
  • Dit betekent dus dan het 100%- 84%=16% van de pakken meer dan 500 ml bevat. (zie rode pijl)



CONCLUSIE
  • Je hebt dus 16% kans op een grotere hoeveelheid.
Uitwerking:
84%
16%

Slide 16 - Tekstslide

Significantie
De significantie wordt berekend om te controleren of de onderzoekswaarden wel betrouwbaar zijn en niet op toeval berusten.  


Wanneer je dit niet berekend kan het zijn dat je conclusies trekt die niet betrouwbaar zijn zoals bijvoorbeeld, de consument vind product A lekkerder dan product B. 
Terwijl dit niet zo hoeft te zijn.


Slide 17 - Tekstslide

Significantie

Als iets significant verschilt betekent het dat er daadwerkelijk een verschil is tussen de twee variabelen. 

Slide 18 - Tekstslide

Vaak wordt er bij een significantieberekening uitgegaan van een betrouwbaarheidswaarde van 95%. 
  • Dit kun je zien in het gele gebied van de grafiek. 

Dit betekent dat je nog 5% van alle gevonden getallen overhoud.
  • Deze getallen liggen op μ - 2σ en verder of μ + 2σ en verder
  • De getallen die in dit blauwe gebied liggen verschillen significant en zijn dus niet betrouwbaar

Slide 19 - Tekstslide

  • De hele grafiek samen is 100%
  • De μ zit dus altijd op de 50% van de grafiek (zie groene pijl)
  • De μ - σ zit altijd op 50-34 = 16% van de grafiek (zie oranje pijl)
  • De μ + σ zit altijd op 50+34 = 84% van de grafiek (zie gele pijl)
  • De μ - 2σ zit altijd op 50-34-13.5 = 2,5% van de grafiek (zie blauwe pijl)
  • De μ + 2σ zit altijd op 50+34+13.5 = 97,5% van de grafiek (zie rode pijl)

Voorbeeld:
16%
50%
84%
97,5%
2,5%

Slide 20 - Tekstslide

Als we weer terug komen op de opgave van de pakken melk.

  1. Is een pak dat 474 ml melk bevat significant verschillend?


Slide 21 - Tekstslide

Als we weer terug komen op de opgave van de pakken melk.
  1. Is een pak dat 474 ml melk bevat significant verschillend?

Hoe pak je dit aan?
1. Bekijk in welk gebied de waarde zich bevindt
 In dit geval is dit links van de μ- 2x σ             500 - 474 = 26 (dit is meer dan 2 x σ (2 x 12 = 24)

2. Bekijk wat dit betekent
Het getal bevindt zich in het 2,5% gebied. 
Hierdoor is het resultaat significant verschillend en
mogelijk niet betrouwbaar

Slide 22 - Tekstslide

  • Meer meetwaarden betekent minder schommeling tussen de verschillende meetwaarden= betrouwbaardere resultaten.

  • Minder verschil in meetwaarden = strengere grenzen (want      Strengere grenzen                 kleinere standaard deviatie 
       DUS makkelijker te bepalen of iets significant verschilt

Slide 23 - Tekstslide