1

ISTRAŽIVAČKO-ANALITIČKI MARKETING (IAM)

A) Silabus

I.Uvod

1. IAM kao komponenta MIS-a 2. IAM: Baza podataka + Banka statističkih metoda i modela

3. Repetitorijum matematičko-statističkih pojmova

Matematika F-ja jedne promenljive: prvi i drugi izvod; msksimum i minimum; tumačenje

izvoda na primeru linearne funkcije F-ja dve promenljive: homogena funkcija, Ojlerova teorema, Prvi i drugi

izvodi, Tumačenje prvih izvoda na primeru linearne funkcije, Izračunavanje na konkretnom primeru; Uslovni ekstremum.

Statistika

Slučajna promenljiva-prekidna i neprekidna Zakon verovatnoće-raspodela/raspored verovatnoća, prekidni,

neprekidni-uniformni, normalni, hi-kvadrat, t-raspored, F raspored Funkcija raspodele/raspored Očekivana vreddnost Varijansa i stnadradna devijacija Kovarijansa i koeficijent korelacije; nezavisnost dve

promenljive/varijable Statistička ocena: nepristrasna, konzistntna, efikasna Interval poverenja; nivo poverenja i rizik Statistička hipoteza: dvostrana i jednostrana; rizik, signifikantnost/statist

značajnost

II.Metodi prikupljanja i osnovi analize podataka

1. Metodi prikupljanja podataka (posmatranje, anketiranje, eksperiment) 2. Tipovi podataka/nivoi merenja/merne skale 3. Izvlačenje uzorka: Osnovni principi izvlačenja uzorka 4. Izvlačenje uzorka: Osnovni principi izvlačenja uzorka 5. Osnove analize podataka 6. Testiranje hipoteza 7. Korelaciona i regresiona analiza 8. Ekonometrijska analiza tražnje

2

III. Tehnike multivarijacione analize 1. Diskriminaciona analiza 2. Kanonička analiza 3. Faktorska analiza 4. Analiza skupina/klaster analiza

B) Osnovna literatura 1. Aker/Kumar/Dej, Marketinško istraživanje (prevod), Ekonomski fakultet, Beograd (bilo koje izdanje)

1. Hasan Hanić, Istraživanje tržišta i marketing informacioni sistem, Ekonomski fakultet, Beograd (bilo koje izdanje)

C) Esejska pitanja/Teme za seminarske radove 1) Slučajni uzorci

2) Neslučajni uzorci

3) Prost slučajan uzorak

4) Stratifikovani uzorak

5) Sistematski uzorak

6) Odredjivanje veličine uzorka

7) Karakteristike uzorka – statistički pokazatelji uzorka

8) Pouzdanost uzorka

9) Intervali poverenja

10) Unakrsno tabeliranje i hi-kvadrat test

11) Testiranje hipoteza o srednjoj vrednosti

12) Testiranje hipoteza o proporciji

13) Odnos izmedju intervala poverenja i testiranja hipoteza

14) Korelaciona analiza

15) Regresiona analiza

16) Diskriminaciona analiza

17) Kanonička korelaciona analiza

18) Faktorska analiza

19) Analiza skupina

20) Tehnike multivarijacione analize

3

D) Test pitanja 1) Razlozi koji utiču na opredeljenje istraživača da ne sprovodi popis već da radi

sa uzorkom 2) Klasifikacija slučajnih uzoraka 3) Klasifikacija neslučajnih uzoraka 4) Prednosti i nedostaci prostog slučajnog uzorka 5) Prednosti stratifikovanog uzorka u odnosu na prosto slučajni uzorak 6) Objasniti razliku izmedju stratifikovanog uzorka i uzorka skupina 7) Kako se odredjuje veličina prostog slučajnog uzorka kada se ocenjuje

prosečna vrednost populacije 8) Kako se odredjuje veličina prostog slučajnog uzorka kada se ocenjuje

proporcija populacije 9) Objasnite alokaciju elemenata uzorka na stratume kod stratifikovanog

slučajnog uzorka 10) Navesti osnovne tipove mernih skala u marketingu 11) Objasniti razliku izmedju metričkih i nemetričkih podataka 12) Navesti primer nominalne skale 13) Navesti primer ordinalne skale 14) Navesti primer intervalne skale 15) Navesti primer relacione skale 16) Koje statističke tehnike se koriste za analizu nominalnih podataka 17) Koje statističke tehnike se koriste za analizu ordinalnih podataka 18) Koje statističke tehnike se koriste za analizu inervalnih podataka 19) Koje statističke tehnike se koriste za analizu relacionih podataka 20) Šta je unakrsno tabeliranje 21) Kako se testira hipoteza o srednjoj vrednosti populacije 22) Kako se testira hipoteza o proporciji populacije 23) Kada se primenjuje z test a kada t test za jedan uzorak 24) Kada se korsiti ANOVA test 25) Kada se koristi hi-kvadat test 26) Objasnite primenu Pearsonovog koeficijenta korelacije 27) Šta su parcijalni koeficijenti korelacije 28) Objasnite primenu regresione analize u marketinškim istraživanjima 29) Interpretacija običnih i standardizovanih koeficijenata u regresionoj analizi 30) Interpretacija koeficijenta determinacije 31) Šta je to autokorelacija i koje su njene posledice 32) Šta je to heteroskedastičnost i koje su njene posledice 33) Šta je to mulikolinearnost i koje su njene posledice 34) Kojoj grupi tehnika pripada diskriminaciona analiza 35) Kojoj grupi tehnika pripada kanonička analiza 36) Kojoj grupi tehnika pripada faktorska analiza 37) Kojoj grupi tehnika pripada analiza skupina 38) Objsnite osnovne ciljeve primene diskriminacione analize 39) Naveite nekoliko primera primene diskriminacione analize 40) Objasnite model diskriminacione analize

4

41) Definišite diskriminacione skorove šta je Vilksova lambda 42) Šta je to količnik pogodaka 43) Kako se meri diskriminaciona moć prediktor varijabli 44) Koji je osnovni cilj primene kanoničke analize 45) Kakva veza postoji izmedju kanoničke i regregresione analize 46) Koji je osnovni cilj primene faktorske analize 47) Objasnite model faktorske analize 48) Šta označavaju faktorske težine u modelu faktorske analize 49) Šta su to faktori u faktorskoj analizi 50) Kako se interpretiraju faktori u faktorskoj analizi 51) Na osnovu kojih kriterijuma se odredjuje broj faktora u faktorskoj analizi 52) Zašto se sprovodi rotacija faktora u faktorskoj analizi 53) Šta su to originalne (izvorne, manifestne) varijable 54) Da li su vrednosti varijabli koje označavaju faktore neposredno merljive 55) Šta je to klaster 56) Koji je osnovni cilj analize skupine 57) Šta je to centroid grupe 58) Navesti neke primere primene analize skupina 59) Koje se mere sličnosti koriste u analizi grupisanja 60) Šta je to dendogram

E) Predmetni nastavnik Dr Hasan Hanić, redovni profesor hasan.hanic@bba.edu.rs