Dataanalyseprojekt | Finansøkonom

Side 1

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

1

Finansøkonomuddannelsen

2. semester 2009

Dataanalyseprojekt

Rapporten er udarbejdet af:

Underskrifter:

_______________________________________________________________________________________

Universitet el. Videregående 2. år

Antal tegn (med mellemrum) i rapporten: 49.533

Antal normalsider: 27

Universitet el. Videregående 2. år

Er du loyal!?

Dataanalyseprojekt

Side 2

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

2

Indholdsfortegnelse

1. Problemformulering: ..................................................................................................................................... 4

2. Metode .......................................................................................................................................................... 5

2.1 Valg af analysedesign .............................................................................................................................. 5

2.2 Dataindsamlingsmetoder ........................................................................................................................ 5

2.3 Udvælgelse af respondenter ................................................................................................................... 6

2.4 Indsamling af data og udvikling af spørgeskema..................................................................................... 7

2.5 Metode - fokusgruppeinterview ............................................................................................................ 10

3. Afgrænsning ................................................................................................................................................. 11

4. Fokusgruppe interview ................................................................................................................................ 12

4.1 Delkonklusion: ....................................................................................................................................... 14

5. Analyse af data ............................................................................................................................................ 15

5.2 Loyalitet ................................................................................................................................................. 15

6. Fortolkning ................................................................................................................................................... 18

6.1 Målgruppe: ............................................................................................................................................ 18

6.3 Delkonklusion ........................................................................................................................................ 21

7. Konklusion ................................................................................................................................................... 22

8. Kildekritik ..................................................................................................................................................... 23

8.1 Fokusgruppen ........................................................................................................................................ 23

8.2 Spørgeskema ......................................................................................................................................... 23

8.3 Analysesikkerhed ................................................................................................................................... 24

8.4 Diverse hjemmesider og bøger.............................................................................................................. 25

9. Kildeliste ...................................................................................................................................................... 26 Bilag 1 .............................................................................................................................................................. 27 Bilag 2 .............................................................................................................................................................. 28 Bilag 3 .............................................................................................................................................................. 30 Bilag 4 .............................................................................................................................................................. 31 Bilag 5 .............................................................................................................................................................. 32 Bilag 6 .............................................................................................................................................................. 33 Bilag 7 .............................................................................................................................................................. 34 Bilag 8 .............................................................................................................................................................. 35 Bilag 9 .............................................................................................................................................................. 36 Bilag 10 ............................................................................................................................................................ 37

Side 3

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

3

Bilag 11 ............................................................................................................................................................ 38 Bilag 12 ............................................................................................................................................................ 40 Bilag 13 ............................................................................................................................................................ 42 Bilag 14 ............................................................................................................................................................ 43 Bilag 15 ............................................................................................................................................................ 45

Side 4

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

4

1. Problemformulering:

Når du skal definere loyalitet, kan du læse dig frem til at; ”Loyalitet er trofasthed overfor nogen eller noget,

samt det at rette sig efter gældende regler og normer^{1}.” Men går loyalitet hånd i hånd med bankverdenen,

og hvad er loyalitet overfor en bank? Finanskrisen har som skrevet; ”givet ridser i lakken hos de danske pengeinstitutter, og mange pengeinstitutter frygter for en vigende loyalitet hos deres kunder.” Er

                                                                                   2
danskerne, som kundeindekset 2003 viser, virkelig loyale overfor deres bank, og er du loyal overfor din ?!

Spar Nord Bank har kontaktet os, som konsulenter ved firmaet FINANSØKONOM-NOEA, da de ønsker en undersøgelse af nordjyders loyalitet. Vi vil derfor i dette projekt lave en undersøgelse, ud fra spørgeskemaer og fokusgruppe, af hvad de nordjyske kunder lægger vægt på, i deres valg af pengeinstitut.

Derudover vil vi forsøge, at klarlægge privatkunders holdning til at skifte til et nyt pengeinstitut, og hvad de lægger vægt på i deres valg af pengeinstitut. Vi vil forsøge at lave en vurdering af markedsstørrelse, udvikling, samt hvilke målgrupper Spar Nord Bank skal satse på.

Hvad gør at bankkunder bliver loyale overfor deres pengeinstitut?

a. Er kvinder mere loyale overfor deres pengeinstitut end mænd?^{3}
b. Er ældre mere loyale end yngre personer?^{4}

c. Er personer med grundskoleuddannelse mere loyale end dem med en videregående

uddannelse?^{5}

                                                                        6
d. Er personer i et lille lokalt pengeinstitut mere loyale end dem i et stort pengeinstitut?

1

Gyldendals Fremmedordbog s. 578

2

Dataanalyseprojekt, under opgavestilling s. 1 og 2

3

http://www.finansraadet.dk/NR/rdonlyres/FA6F3F77-BF7D-4B3E-BF98-
762AD8D24C3D/0/Dansk_Kunde_Index__endelig_pdfrapport.pdf s. 14

4

Omdømmerapport s. 7 og http://www.finansraadet.dk/NR/rdonlyres/FA6F3F77-BF7D-4B3E-BF98-
762AD8D24C3D/0/Dansk_Kunde_Index__endelig_pdfrapport.pdf s. 15

5

http://www.finansraadet.dk/NR/rdonlyres/FA6F3F77-BF7D-4B3E-BF98-
762AD8D24C3D/0/Dansk_Kunde_Index__endelig_pdfrapport.pdf s. 16

6

http://www.dr.dk/Regioner/Nord/Nyheder/Nordjylland/2009/05/26/093018.htm

Side 5

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

5

2. Metode

2.1 Valg af analysedesign

Vi har valgt som udgangspunkt at bruge analysetypen eksplorativ analyse, da formålet med rapporten er, at få et bedre indblik i emnet bankkunders loyalitet. Eksplorativ analyse er mindre omfattende end både deskriptiv og kausal analyse. Den deskriptive analyse skal beskrive markedsforhold og bestemme omfanget af problemet, og den kausale analyse skal årsags- og virkningssammenhænge. Men da vi ikke inden projektet havde nogen stor viden om bankkunders loyalitet, kun formodninger, må det menes, at det ville være for overvældende at springe ud i andre end den eksplorative analyse. Både den deskriptive og kausale analyse skal være repræsentative for at opnå det ønskede resultat. Den eksplorative undersøgelse skal konkretisere problemet og give os et indblik i emnet. Hvis vi havde valgt den kausale analyse, havde vi skulle lave eksperimenter, hvilket vi hverken har tid, råd eller mulighed for. Vi kommer dog til at bevæge os ind på visse punkter i den deskriptive analyse under karakteristika og metoder, som kvantitative data og forudgående hypoteseformuleringer.

2.2 Dataindsamlingsmetoder

Vi har grundlæggende valgt at arbejde ud fra primære datakilder, da disse skal produceres i denne sammenhæng i modsætning til sekundære datakilder, som er billigere at indsamle. Disse er produceret i en anden sammenhæng og derfor kan ofte være upræcise. Ved sekundære datakilder har vi, som analytikere, ingen kontrol med analysedesignet og selve dataindsamlingerne. Da vi skulle finde hypoteserne til vores problemstilling, brugte vi sekundære datakilder i form af færdige rapporter (eksterne datakilder).

For at få et indblik i, hvad loyalitet repræsenterer for bankkunder, har vi valgt at benytte os af kvalitative data i form af et fokusgruppeinterview, som skal give os et incitament om emnet bankkundeloyalitet.

Fokusgruppeinterviewet skal derudover give os et praj om, hvad kunder ligger vægt på ved deres pengeinstitut, hvilket pengeinstitutterne kan bruge i deres markedsføring for at tiltrække nye kunder og fastholde eksisterende. Ulempen ved en fokusgruppe er, at denne sjældent er repræsentativ, men da vi har valgt en eksplorativ analyse, gør det ikke så meget, da målet er at give os et bedre indblik i problemet.

Fordelen er at denne er forholdsvis nem, ikke så tidskrævende og dyr at foretage som fx et dybdeinterview.

Et dybdeinterview er et individuelt interview, hvor der ikke kan skabes en debat som i en fokusgruppe.

Vi har valgt at benytte os af kvantitative data i form af et spørgeskema, som skal lægges ud på internettet

(internetinterview). Vi har valgt dette, da det er nemmere og billigere end f.eks. et telefoninterview, hvor der dog vil være en højere svarprocent. Ulemperne ved at bruge internettet er, at stikprøven ikke vil blive

Side 6

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

6 repræsentativ, og det kan muligvis være svært at fange seriøse respondenter. Vi kan også være uheldige, at nogle af respondenterne stopper midt i spørgeskemaer, hvilket ville ske i mindre grad ved fx personlige interviews, som til gengæld er meget dyrere og mere tidkrævende. Internetinterviews er meget bekvemmelige, da internettet både er billigt og nemt at bruge i denne forbindelse. Da vi har valgt at bruge den eksplorative analyse, gør det ikke noget, at stikprøven ikke bliver repræsentativ.

2.3 Udvælgelse af respondenter

Definition af population: Vores population er alle nordjyder over 15 år. En nordjyde er en person, som bor i Region Nordjylland. Populationsmængende vil man kunne finde på www.statistikbanken.dk. Her viser det

sig, at der er 447.129^{7} nordjyder over 15 år.

Vi har valgt at det skal være personer, som bor i Region Nordjylland, da Spar Nord Bank, ønsker at få afdækket nordjyders loyalitet over for deres pengeinstitut. Samtidig har vi valgt, at vores population skal være over 15 år, således vi får flest mulige seriøse svar. Vi overvejede at sætte grænsen ved 18 år, men da unge mellem 15 og 18har et forholdsvis stort rådighedsbeløb er interessante at have med i undersøgelsen.

Vi har præciseret vores population således det ville være muligt at finde en komplet liste over respondenterne i populationen (stikprøveramme). Vi har dog ikke selv haft brug for stikprøverammen, da vi bruger internettet (bekvemmelighed) som primærudvælgelsessted. Først bagefter sorteres ”ikke-nordjyder” og nordjyder under 15 år fra.

Vi har valgt en stikprøve frem for en totaloptælling, da vi ikke har resurser til at spørge alle nordjyder over

15 år omkring deres loyalitet til deres pengeinstitut.

Udvælgelsesmetode: Vi har valgt at bruge en bevidst udvælgelsesmetode, frem for en tilfældig, da den tilfældige udvælgelse er mere tidkrævende og kan være meget dyrere. Da vi vil lægge spørgeskemaerne ud

           8
på internettet , bruger vi en bekvemmelighedsudvælgelse, hvilket er nemt og billigt. Vi har brugt en biform

af metoden E-mail spørgeskemaer, hvor vi på vores profiler på facebook.com, poster linket og beder vores venner svare på spørgeskemaet, og derefter sende linket videre. På denne måde har vi opnået en primærudvælgelse som unresticet internet sample, hvor respondenterne vælger sig selv. Vi har derfor ikke haft kontrol med, hvem som svarer. Vi har ikke brugt metoden Interaktive internetinterviews, da vi ikke har haft resurserne til dette. Vi beder også, vores respondenter om at sende linket til spørgeskemaet videre, og opnår derved en SnowBall udvælgelse. Vi oprettede også en begivenhed på facebook.com, hvor vi

7

Bilag 1

8

Facebook.com

Side 7

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

7 inviterede vores venner til at deltage i analysen, samt de kunne invitere deres venner (snowball).

De bevidste udvælgelsesmetoder er formodentlig ikke repræsentative.

Vores statistikberegninger vil hovedsagligt blive lavet ud fra besvarelserne fra respondenter som bor i Region Nordjylland.

Som minimum skal vi bruge 300 respondenter til denne dataanalyse, hvilket er et kompromis på baggrund

                                  9
af budget, sikkerhed og repræsentativitet .

2.4 Indsamling af data og udvikling af spørgeskema

1. Hvad vil vi have at vide: som det første satte vi os for at finde nogle hypoteser, som vi kunne bruge i vores problemstilling.

Ud fra sekundære datakilder^{10} som havde bearbejdet bankkunders loyalitet, fandt vi frem til de fire

hypoteser i vores problemstilling.

2. Valg af spørgeskema type: Vi har valgt mest muligt, at bruge lukkede spørgsmål, da disse er nemmere at bruge statistisk end åbne spørgsmål. Det er nemmere at overføre data til databehandling på computeren, hvis man bruger lukkede spørgsmål frem for åbne. Vi har dog valgt at åbne svarmuligheden ”andet”, for at kunne få et indblik i, hvad vi eventuelt har manglet af svarmuligheder. Åbne spørgsmål virker uoverskuelige at skulle svare på, derfor har vi brugt nominialskala og ordinalskala. Vi har derved forsøgt, at tage mindst muligt af respondenternes tid samt undgå useriøse svar. Vi har brugt skalaspørgsmål i form af rating skala, hvor respondenterne skal vurdere, om deres bank har gjort det godt eller dårligt i finanskrisen, og hvordan respondenterne mener, serviceniveauet i deres pengeinstitut er i forhold til andre

              11
pengeinstitutters .

3. Valg af ordlyd: Vi har forsøgt, at gøre vores spørgsmål, så forståelige, som muligt, og at gøre dem enkle at svare på. Vi har forsøgt at undgå at spørge om to ting på en gang og undgå at sætte

respondenterne i en situation, hvor de ikke kan / vil svare.

4. Fastlæggelse af flow og layout: På bilag 2 ses det spørgeskema, som vi har udarbejdet og brugt.

Vi har startet spørgeskemaet med en kort indledning, som skal gøre respondenterne interesseret i at svare og give dem indblik i, hvorfor vi ønsker, at de skal svare og hvad vi skal bruge deres svar til.

1) Vi har spurgt om respondentens køn, da hypotese a ligger op til at undersøge, om der er sammenhæng mellem køn og loyalitet.

9

International Markedsføring s. 307

10

Se fodnote 1-4

11

Spørgsmål nr. 13 og 14

Side 8

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

8

2) Vi har valgt at spørge om respondentens alder, da hypotese b, ligger op til at undersøge sammenhæng mellem alder og loyalitet. Som svarmuligheder har vi første kategori til

”under 15”. Derefter har vi aldersgruppen 15 – 19 år, hvilket er den periode, hvor de fleste stadig er under uddannelse. Deres indkomst kommer i form af lommepenge, SU eller løn fra fritidsarbejde. Denne gruppe har ikke den store indkomst, men de har heller ikke gæld eller faste udgifter. Aldersgruppen 20 – 29 år er gruppen, der får deres indtægt gennem deltidsarbejde og SU, samt nyuddannede. De har få faste udgifter og bruger deres penge på løst forbrug og oplevelser. De har endnu ikke det store behov for finansiering, men de har en begyndende opsparing. Aldersgruppen 30 – 54 er gruppen med den store indtægt gennem fuldtidsarbejde. De har også mange faste udgifter – specielt er deres indkomstanvendelse rettet mod børnene, som de vil få i denne periode af deres liv. De har stort behov for finansiering og rådgivning, da det er i denne periode de tage de store beslutninger, både økonomisk og socialt. De 55 – 74-årige er gruppen, som har faste udgifter. Deres indtægt overstiger deres forbrug. Børnene ofte er flyttet hjemmefra, og mange investere derfor i mindre bolig. De har ikke den store brug for finansiering. I midten

af denne periode falder de flestes indkomst, da de går på efterløn / pension. Aldersgruppen

”over 75” er den gruppe, som er gået på pension. De har et forholdsvis fint rådighedsbeløb

(hvis de ikke kun får folkepension), de sparer ikke længere op og har heller ikke det store

                  12
behov for finansiering .

Vi har delt alderen op i grupper, således vi ikke skal dele denne op bagefter og have den risiko, at vi kommer til at dele op efter deres svar.

Spørgsmålet sammenlignet med loyalitetsspørgsmålene skal være med til at afdække, hvilken målgruppe Spar Nord Bank skal henvende sig til.

3) Vi har valgt, at spørge om hvilken region respondenten bor i, da vi koncentrere os om svar fra Region Nordjylland

4) Vi har valgt, at spørge om respondentens uddannelse, da hypotese c ligger op til at undersøge sammenhæng mellem loyalitet og uddannelse.

5) Vi har valgt, at spørge om hvilket pengeinstitut respondenten er kunde i. Hypotese d ligger op til at undersøge, om kunder der benytter et lokalt pengeinstitut er mere loyale end kunder, som benytter et stort pengeinstitut.

12

Privatøkonomi og kunderådgivning s. 15 - 21

Side 9

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

9

6) Vi har valgt, at spørge om hvad respondenterne bruger deres pengeinstitut til, for at få et overblik over, hvilke områder Spar Nord Bank skal udvikle for fx at fastholde eller tiltrække nye kunder.

7) Spørgsmålet om, hvad bankkunderne ligger vægt på ved deres pengeinstitut er, som ovenstående, med til at se, hvad kunderne synes der er vigtigt, når de vælger pengeinstitut.

Dette spørgsmål kan bruges til at vurdere, hvor Spar Nord Bank skal rette fokus mod.

8) Vi har taget spørgsmålet, om man overvejer at skifte pengeinstitut med, som hjælp til at afdække kundeloyaliteten. Hvis man overvejer at skifte pengeinstitut, kunne det tyde på, at man ikke er loyal. Vi har ikke medtaget svarmuligheder ”Ved ikke”, da vi mener at det må være det samme som, at man ikke har overvejet det.

9) Hvorfor kunderne overveje at flyttet fra et pengeinstitut, er med for at kunne give os en ide om, hvad pengeinstitutterne skal gøre og ligge vægt på, for at kunne beholde sine kunder.

10) Hvor længe respondenten har været kunde i det nuværende pengeinstitut må kunne hjælpe med at give et billede af respondentens loyalitet. Hvis denne har været kunde længe, må det formodes at respondenten er mere loyal end ved kort tid.

11) Spørgsmålet om hvor mange pengeinstitutter, man har haft er med til at afdække loyaliteten hos respondenten. Hvis man har haft mange pengeinstitutter gennem de sidste

10 år, må det formodes, man ikke er så loyal, som respondenter, der kun har haft ét pengeinstitut.

12) Dette spørgsmål er som spørgsmål 9 med til at undersøge, hvad pengeinstitutterne kan gøre for at fastholde deres kunder.

13) Spørgsmålet er med til at afdække loyaliteten. Det må formodes at respondenterne er mere tilfredse, hvis de synes serviceniveauet i deres pengeinstitut er bedre end i andre pengeinstitutter. Vi har medtaget svaret ”ved ikke”, da hvis man kun har været kunde i ét pengeinstitut, kan have svært ved at vurdere, hvorvidt ens pengeinstitut er bedre eller dårligere end andre.

14) Hvis man synes, at ens pengeinstitut har gjort det dårligt i finanskrisen, må man formode at disse kunder er mere utilfredse med pengeinstituttet end kunder, som svarer at de synes pengeinstituttet har gjort det godt. Kunder, der er tilfredse må menes, at være mindre på jagt efter nyt pengeinstitut, end kunder der er utilfredse.

15) Det må formodes at kunder, som vil anbefale deres pengeinstitut til andre er tilfredse og derfor ikke som sådan er på jagt efter nyt pengeinstitut.

Side 10

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

10

Vi har forsøgt, at starte med nemme og overskuelige spørgsmål for så at udvide dem og gøre dem mere personlige, hvor vi spørger indtil holdninger. Vi har valgt, at slutte af med spørgsmålet ”Vil du anbefale dit pengeinstitut til andre?”, da det er et godt spørgsmål at slutte af med. Dette er et slags opsamlende spørgsmål. Vi har ikke lavet sideskift, da vi mener spørgeskemaet er mere overskueligt uden.

Test af spørgeskema: Efter at have testet vores spørgeskema på nogle testpersoner, inddelte vi alder i grupper. Vi satte spørgsmålet om, hvorvidt man ønsker at anbefale sit pengeinstitut til slut, da en af testpersonerne mente, at dette var en god måde at afslutte spørgeskemaet af på.

En testperson havde mere end et pengeinstitut og vidste ikke, hvor han skulle sætte kryds henne i spørgsmålet, som før hed ”Hvor længe har du været kunde i dit nuværende pengeinstitut?”. Derfor ændrede vi spørgsmålet til ”Hvor længe har du været kunde i dit nuværende primære pengeinstitut?”. I først omgang havde vi ikke spurgt om, hvilken region respondenterne boede i, men det gjorde vi efter at skemaet var blevet testet, da dette var en dum forglemmelse.

                                                                           13
5. Redegørelse for udvælgelse af respondenter: Vi udvalgt, respondenter over internettet (bevidst

og bekvemmelig udvælgelse). Dette vil vi gøre over facebook.com (biform af e-mail spørgeskema), hvor vi poster linket i en udvalgt gruppe (venner på facebook), og de på denne måde selv melder sig. Vi beder dem derefter sende linket videre (snowball udvælgelse).

6. Redegørelse for, hvorledes vi kontakter respondenterne: Da vi lagde linket ud, tilføjede vi teksten:

”Da vi i skolen er i gang med, et dataanalyse projekt, hvor vi skal undersøge bankkunders loyalitet overfor deres pengeinstitut, ønsker vi, at I vil tage jer nogle få minutter og svare på spørgeskemaet,

som kan findes på dette link http://www.survey-xact.dk/LinkCollector?key=AHLHKRN29PC2

I bedes sende dette link videre. Tusind tak. På vegne af Tina Vollmer, Diana Christiansen, Kia Hansen og Heidi Dalsgaard”

2.5 Metode - fokusgruppeinterview

Fase 1. Valg af faciliteter og deltagere

Vi ville have foretaget fokusgruppe interviewet inden vi havde udarbejdet spørgeskemaet, da vi mener interviewet ville have givet os et godt grundlag til, at vi kunne udarbejde et godt spørgeskema. Desværre er projektet kortvarigt, og det var derfor vigtigt at spørgeskemaet kom ud hurtigst muligt.

13

Afsnittet i metode: ”Udvælgelse af respondenter”

Side 11

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

11

- Faciliteter: Vi har valgt, at bruge et lokale, hvor der er godt med plads og med vinduer, så der ikke føles trængt. Lokalet er på skolen, da vi har valgt elever fra skolen til vores interview. Dette har været det mest bekvemmeligt. Vi har ikke haft mulighed for at skaffe et lokale, hvor der var et ”one-way mirror”, derfor bliver observatørerne nødt til at være i lokalet sammen med fokusgruppen og moderatoren.

- Deltagere: Vi har valgt elever, som er nye på skolen, således de ikke har en forudindtaget holdning om emnet. Vi har udvalgt de lidt ældre elever i klassen, så vi fik samlet en gruppe, som har mere erfaring med deres pengeinstitut. Vores kriterium var at alderen på deltagerne lå over 20 år.

Fase 2 valg af moderato og udvikling af diskussion (spørgeramme)

- Moderatoren: Det ville have været at foretrække, at have en psykolog med erfaring i moderato arbejde, men det har vi hverken haft mulighed for økonomisk- eller tidsmæssigt. Derfor valgte vi en fra gruppen som moderato, Diana. Vi valgte Diana, da vi mente, hun var i stand til at styre gruppen på en fornuftig måde og samtidig stimulere til en diskussion. Alle fra gruppen er med i lokalet for at tage noter og optage interviewet.

- Udvikling af diskussionsguide: I første del af interviewet skaber vi kontakt til fokusgruppens medlemmer, hvor vi fortæller, hvad målet med fokusgruppen er, og hvordan denne diskussion skal foregå. Derefter stimulerer moderatoren til en diskussion om emnerne: loyalitet overfor pengeinstitutter, og hvad de ligger vægt på ved et pengeinstitut med mere. Til sidst samler vi op på de væsentligste konklusioner. Vi brugte meget tid på, at undersøge, hvad vi ville opnå med interviewet, nemlig at få indblik i deltagernes holdning til loyalitet overfor pengeinstitutter, hvad de mener loyalitet er, hvad de mest lægger vægt på ved deres pengeinstitut, og hvor vigtig rådgivningen er for dem?

3. Afgrænsning

Vi har i dette projekt valgt ikke at ligge hovedvægten på det øvrige Danmark men på Region Nordjylland.

Dette har vi gjort, da projektet stiler mod en besvarelse fra nordjyder og det øvrige Danmark vil derfor være mindre interessant. Vi har kun valgt at beskæftige os med privatkunder, da opgaven ikke omhandler erhvervskunder.

Side 12

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

12

4. Fokusgruppe interview

Til vores interview med den udvalgte fokusgruppe havde vi på forhånd lagt stor vægt på at få fat i en lettere spredt målgruppe aldersmæssigt. Dette mente vi var vigtig i forhold til at få fat på nogen, som bruger deres pengeinstitut til mere end en lønkonto. Vi ville gerne have lige fordeling mellem kønnene, men dette lykkedes desværre ikke. Det vil vi for at afprøve vores hypotese om at kvinder er mere loyale end mænd.

I vores interviewgruppe var der en kvinde på 26, der benyttede Spar Nord Bank og 4 mænd på 20, 20, 22 og

27 der henholdsvis også brugte Spar Nord, en enkelt Danske Bank og den sidste Syd Bank.

Først ville vi gerne definere hvad loyalitet for gruppen er, i forhold til deres pengeinstitut. Dette spørges ud fra ønsket om at definere loyalitet og hvad sammenhæng dette har til pengeinstitutter.

Samstemmende gav de alle udtryk for at loyalitet er en vigtig del af at være kunde i et pengeinstitut.

Loyalitet for dem er gensidig respekt, tillid og ”at man stoler på den rådgivning man får og derudfra kan tage et standpunkt”.

Denne loyalitet skal dog gå begge veje, således at pengeinstituttet også viser sine kunder den fornødne tillid. I ordet loyalitet overfor pengeinstituttet ligger, at man stoler på det kunderådgiveren siger og råder til er sandfærdigt og ikke set ud fra et salgsmæssigt synspunkt.

I gruppen lagde de også stor vægt på, at det var deres rådgiver de havde loyalitet overfor og bankrådgiverne betød så meget, at i tilfælde af at rådgiveren ville flytte, ville de flytte med til et evt. andet pengeinstitut.

Senere under interviewet udtalte en af de yngre mænd, at kunderådgiveren dog ikke spillede en så vigtig rolle for ham og at han ikke ville skifte pengeinstitut, hvis hans rådgiver forlod pengeinstituttet. I dette tilfælde er der tale om loyalitet overfor banken og ikke den rådgiver man har fået udpeget.

Det fremgik mange gange under samtalen, at ens rådgiver er en man samarbejder med og ikke en der dikterer, hvordan man skal bruge sin indkomst.

Bankskift forekommer i høj grad for gruppen når der snakkes banklån. Kan man ikke låne i det nuværende pengeinstitut, shopper man gerne videre til en bank hvor man kan.

Under interviewet kom det frem at personerne var relativt uvidende om gebyrerne og renterne i deres pengeinstitut. Dog valgte den ældste mand at skifte bank, netop af denne grund.

Ved loyalitet forstås i fokusgruppen også, at man samler alle sine ting i samme bank. På denne måde mener

Side 13

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

13 de, at man viser sit pengeinstitut at man stoler på dem og på den måde får opbygget en gensidig tillid og anciennitet.

Som man måske kunne tro, er aktier dog ikke et tegn på loyalitet til pengeinstituttet, men udelukkende en investering, set ud fra fokusgruppens synspunkt.

Med henblik på markedsføring blev gruppen spurgt om det pengeinstitut de havde nu, var det de også havde da de boede hos deres forældre og derfor var den bank forældrene havde valgt til dem; som sandsynligvis var det samme, som forældrene var kunde i. Her kunne alle nikke genkendende til at de startede i deres forældres bank, men at de senere skiftede bank pga. enten venners anbefaling, billigere renter og gebyrer og bedre lånemuligheder. En af de unge mænd ville dog ikke igen benytte forældrenes pengeinstitut, da den pågældende hjemmeside havde stor betydning og for ham ikke virkede attraktiv. Den sidste af de unge skiftede for nylig pengeinstitut på hans forældres anbefaling, for som han siger ” Jeg har jo tillid til mine forældre, så hvis de har tillid til banken, har jeg jo også.”

Generelt var holdningen i gruppen at man gerne skifter hvis man får at godt tilbud fra et andet pengeinstitut.

Banker på nettet var ikke en mulighed for de pågældende, da de alle ville føle man ville komme til at mangle den personlige kontakt. Hjemmesiden har også meget at sige for gruppen. Den skal være overskuelig, og nem at betjene når man benytter sin bank, så det ikke tager for lang tid.

Ifølge gruppen er det rådgiveren der skal tage kontakt, hvis et tilbud kunne være aktuelt for kunden.

Gruppen udtrykker at dette er en del at den tillid og den loyalitet som rådgiveren skal udvise overfor dem.

Når det kom til at skulle oprette et realkreditlån ville gruppen som udgangspunkt tage det tilbud som deres pengeinstitut vil ligge på bordet, dog mente en enkelt at han ville shoppe rundt efter det bedste tilbud.

Kvinden ville have blind tillid til hun ville kunne få det bedste tilbud fra sit pengeinstitut og ville derfor ikke som sådan undersøge markedet. Dette skal ses i sammenhæng med at hun i forbindelse med et realkreditlån skiftede til sit nuværende PI, da disse ejer bygningen hun har købt ejerlejlighed i og kunne give hende et bedre tilbud på sit lån end hendes daværende PI.

Der var mellem de tre yngste i gruppen mere respekt for de store pengeinstitutter end for de små lokale banker. Størrelsen på banken gav dem den illusion at store pengeinstitutter er bedre til at passe på deres penge end de mindre.

Vigtigheden i, at det er rådgiveren der er den person man forbinder med sit pengeinstitut, kom til udtryk på spørgsmålet om det geografiske sted. Her kom det med al tydelighed til udtryk, at gruppen er villig til at køre efter et møde med den rigtige rådgiver.

Side 14

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

14

På spørgsmålet om det skal være en fast rådgiver eller forskellige, mente alle at det skulle være en fast.

Flere ville endda overveje at skifte pengeinstitut, da samarbejdet med rådgiveren er det vigtigste for dem alle. De følte alle at de ville skulle forklare sig for meget og at trygheden og tilliden som man opbyggede med sin rådgiver, der jo repræsenterede den givne bank, ville forsvinde.

4.1 Delkonklusion:

Rådgiveren er alfa og omega for fokusgruppen. Så ud fra ovenstående kan vi konkludere, at det måske ikke så meget er banken man er loyal overfor, men rådgiveren. Derfor er det også den gode rådgivning man lægger vægt på og det er hovedsagelig den dårlige service og bedre tilbud fra andre banker, der kan få personerne til at skifte pengeinstitut. Fokusgruppen har aldersmæssigt ikke kunne give et dybere forståelse overfor hvordan en repræsentativt aldersgruppe ville mene og vi kan derfor ikke konkludere noget ud fra fokusgruppen, men derimod kun få et kort indblik i forskellige tanker og holdninger.

Side 15

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

15

5. Analyse af data

I det kommende afsnit har vi set bort fra personer under 15 år, og de besvarelser der er kommet uden for Region Nordjylland, da vores definition på populationen er nordjyder over 15 år.

5.1 Repræsentativitet

Vi har valgt at teste om stikprøven overfor køn er repræsentativ ved hjælp af en goodness-of-fit test for given fordeling. På bilag 3 ses det at p-værdien er over signifikansniveauet på 5 %. Da p-værdien er 83,4 % kan vi ikke forkaste H

0

, vi kan derfor ikke afvise at stikprøven er repræsentativ. Da p-værdien er relativt høj må vi formode at stikprøven er repræsentativ i forhold til køn. Der skal dog tages forbehold for, at vi har valgt en given fordeling til 50 % kvinder og 50 % mænd, hvilket dog ikke er den præcise fordeling. Den vil man kunne finde på statistikbanken.dk under befolkning. Vores formodning var dog, at den reelle fordeling mellem kønnene ville ligge meget tæt på.

For at undersøge om stikprøven er repræsentativ med hensyn til alder, brugte vi goodness-of-fit test for given fordeling igen. På bilag 4 ses det at p-værdien er markant under signifikansniveauet på 5 %, og vi kan derfor forkaste nulhypotesen. Dvs. at vores stikprøve er ikke repræsentativ m.h.t. alder. Den givne fordeling har vi fundet ved hjælp af bilag 1.

5.2 Loyalitet

Vi undersøgte om der var forbindelse mellem respondenternes vilje til at anbefale deres pengeinstitut til andre, og hvordan de mener, at deres pengeinstitut har klaret finanskrisen. Dette undersøges ved hjælp af goodness-of-fit test – uafhængighed i kontingenstabel. Udregningerne ses på bilag 5. P-værdien er mindre end signifikansniveauet på 5 %, og derfor forkastes H

0

. Der er altså en sammenhæng mellem om respondenterne vil anbefale deres pengeinstitut, og hvordan pengeinstituttet har klaret finanskrisen. Der tages forbehold for at under forventede værdier er et felt, som er på mindre end 3, hvilket medvirker at vi får en mindre p-værdi end den reelle p-værdi. P-værdien er meget lille, 1,35822E-10, derfor vil vi ikke mene, at det har den store betydning. Ved at fjerne ”ved ikke” kolonne og række prøvede vi at mindske denne fejl, men det lykkedes ikke. Ved at lægge rækker sammen kunne man mindske fejlen, men det ville ikke give nogen mening, da vi ikke ville vide om vi skulle lægge middel sammen med godt eller sammen med dårligt.

Er der en sammenhæng mellem hvordan respondenterne oplever serviceniveauet, og hvordan de synes deres pengeinstitut har gjort det under finanskrisen?

Udregningerne ses på bilag 6. P-værdien er mindre end signifikansniveauet på 5 %, og derfor forkastes H.

0

Side 16

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

16

Der er en sammenhæng mellem om respondenterne vil anbefale deres pengeinstitut, og hvilket serviceniveau, de synes de får. Der tages igen forbehold for, at der er et felt under forventede værdier, som er under 3. Se ovenstående afsnit.

Vi vil undersøge om, der var en sammenhæng mellem overvejelse af pengeinstitutskifte, og om man vil anbefale sit pengeinstitut til andre. På bilag 7 ses det at p-værdien er mindre end signifikantniveauet på 5

%, og derfor forkastes H

0

. Vi konkluderer dermed at, der er en sammenhæng mellem om kunderne overvejer at skifte pengeinstitut, og om de vil anbefale.

Vi undersøgte om serviceniveauet i respondenternes pengeinstitut havde en sammenhæng mellem om de ville anbefale deres pengeinstitut til andre. Bilag 8 viser at p-værdien igen er mindre end signifikantniveauet på 5 %, og derfor forkastes nulhypotesen. Der er altså en sammenhæng, mellem hvordan respondenterne oplever serviceniveauet, og om de vil anbefale deres pengeinstitut til andre. Der tages forbehold for, at der er et felt under forventede værdier på mindre end 3.

Vi undersøgte om, der er en sammenhæng mellem, hvor længe respondenternes har haft deres pengeinstitut, og om de ville anbefale deres pengeinstitut til andre. Bilag 9 viser at p-værdien er højere end signifikantniveauet på 5 %, og derfor forkastes nulhypotesen ikke.

Vi undersøgte om, der er en sammenhæng mellem, hvor mange pengeinstitutter respondenternes har haft over 10 år, og om de ville anbefale deres pengeinstitut til andre. Dette gøres ved hjælp af goodness-of-fit – uafhængighed i kontingenstabel. Bilag 10 viser at p-værdien er højere end signifikantniveauet på 5 %, og derfor forkastes nulhypotesen ikke.

I det nedenstående vil vi teste om vores hypoteser og anbefalinger til pengeinstitutter har en sammenhæng. Det gør vi, da vi ud fra ovenstående tests kan se at respondenterne anbefaler deres pengeinstitut til andre, hvis de føler denne har gjort det godt i finanskrisen, serviceniveauet er godt, og om de overvejer at skifte. Derfor dækker spørgsmålet ”Vil du anbefale dit pengeinstitut til andre?” meget godt om kunden er loyal. Men vi kunne ikke finde en sammenhæng mellem om respondenterne ville anbefale deres pengeinstitut, og hvor længe de har haft dette, samt hvor mange pengeinstitutter de har haft over 10 år. Det kan dog undre os, da vi havde en formodning om, at der var en sammenhæng mellem disse faktorer. Ud fra dette kan vi se at, selvom man vil anbefale sit pengeinstitut er det ikke lig med, at man er en loyal bankkunde, men det giver os et godt billede af om kunden er loyal.

For at undersøge om kvinder er mere loyal end mænd har vi derfor valgt at teste om der er en sammenhæng mellem køn, og om de ønsker at anbefale. På bilag 11 ses det at p-værdien er 10,05 %,

Side 17

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

17 hvilket er over signifikansniveauet på 5 %, og vi kan derfor ikke forkaste nulhypotesen. Vi kan ikke kun på dette konkludere, at der er en sammenhæng. Hvis vi tager gruppen ”ved ikke” fra ville, vi få en p-værdi på

3,5 %, hvilket er under signifikansniveauet på 5 %, og vi kan derfor forkaste H Der er en sammenhæng

0.

mellem køn, og om man har svaret ja eller nej til, om man ønsker at anbefale sit pengeinstitut. På bilag 11 ses det at flere mænd end kvinder vil anbefale deres pengeinstitut til andre, men der er omtrent lige mange kvinder og mænd, der svarer nej.

Vi vil undersøge, om der er en sammenhæng mellem, hvilken alder respondenterne har, og om de vil anbefale deres pengeinstitut. Bilag 12 viser det at p-værdien er høj, nemlig 97,2 %, og nulhypotesen kan derfor ikke forkastes. Heller ikke her kan der konkluderes, om der er en sammenhæng. De forventede værdi er ikke alle over 3, men dette ville ikke have kommet os til gode, da p-værdien er markant over signifikansniveauet i forvejen.

Der undersøges om, der er en sammenhæng mellem, om respondenterne er kunde i et lokalt pengeinstitut eller i et stort, og om de vil anbefale dette til andre. Bilag 13 viser en p-værdi på 84,8 %, og vi kan ikke forkaste nulhypotesen. Der er derfor ikke nogen umiddelbar sammenhæng. Spar Nord Bank er ikke regnet

                                                  14
med under lokalt pengeinstitut, da de er Danmarks 5. største.

Vi undersøgte, om der var en sammenhæng, mellem hvilken uddannelse vores respondenter har, og om de

                                                      15
ville anbefale deres pengeinstitut til andre. P-værdien er på 65,5 %

, og derfor kan vi ikke forkaste nulhypotesen. Som forrige test kan vi ikke konkludere, at der er en sammenhæng.

Vi har testet for flere sammenhænge (køn – overvejer bankskifte/alder – overvejer bankskifte/ uddannelse
– overvejer bankskifte/nuværende pengeinstitut – overvejer bankskifte/køn – antal
pengeinstitutter/uddannelse – antal penge institutter/alder – antal pengeinstitutter). Dette mener vi ikke

er relevant at uddybe i opgaven.

14

https://www.sparnord.dk/

15

Bilag 14

Side 18

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

18

6. Fortolkning

6.1 Målgruppe:

I fokusgruppeinterviewet fandt vi ud af, at når man skal til at tage større økonomiske beslutninger er kunderne villige til at shoppe rundt og forhøre sig på markedet efter det bedste tilbud. Derfor mener vi, at Spar Nord Bank bør rette deres markedsføring mod disse grupper, som hovedsageligt vil være yngre mennesker.

På baggrund af, at de indsamlede data primært baserer sig på aldersgruppen under 30 år, vil dette være den mest oplagte målgruppe at fokusere på.

I forhold til de eksisterende kunder bør Spar Nord Bank yde en indsats for at skabe god kemi mellem rådgiveren og kunden, da det har vist sig, både i vores spørgeskema og interview, at kunderne ligger meget vægt på om pengeinstitutterne har en god rådgivning. Under interviewet med fokusgruppen var det meget vigtigt for dem, at de havde en fast rådgiver.

6.2 Markedsandele

Spar Nord Bank er den 5. største bank i Danmark. Banken er ligeledes den 5. største målt på børsværdi, sammen med Nordea. Spar Nord Bank består i dag af 32 bankområder med i alt 86 lokale banker. I koncernen er 1.550 medarbejdere beskæftiget og disse betjener ca. 265.000 kunder landet over. Kunderne er fordelt på 213.000 privatkunder og 22.000 erhvervskunder (Ultimo 2007). Spar Nord Banks samlede forretningsomfang ligger på 85 mia. kr.

Spar Nord Bank satser på, at etablere flere områder på Sjælland med filialer i nærmeste fremtid. I øjeblikket har de ligeledes afdelinger i København, Køge Næstved og Slagelse. På trods af at Spar Nord Bank findes i hele landet, satser de på at være lokale og nærværende for den enkelte kunde.

Stiftes d. 12. maj 1824 som Aalborgs Bye og Omegns Sparekasse, som den første i Jylland. I 1967 fusionerede sparekassen med Landbosparekassen, som var en direkte konkurrent. Sammenslutningen skete på baggrund af den hastige udvikling som krævede større enheder. I løbet af 1960´erne og frem til

1971 gik flere små nordjyske sparekasser med i Sparekassen Nordjylland. Efter år med store overskud og ekspansionstrang kom kartoffelkuren som kostede flere pengeinstitutter livet og Sparekassen Nordjylland led også store tab. I 1988 blev det lovligt for sparekasser at omdanne sig til aktieselskaber, hvilket Sparekassen Nordjylland blev i 1990. Gennem 1990´erne ekspanderede Sparekassen syd for Aalborg og Aars Bank og Himmerlandsbanken kom med. Det første år af det nye årtusinde blev det bedste resultat for

Side 19

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

19

Sparekassen Nordjylland som børsnoteret virksomhed. D. 18 marts 2000 blev Sparekassen Nordjylland til

                                                                                  16
Spar Nord Bank. Der blev bygget nyt hovedsæde og filialerne blev moderniseret til det nye årtusinde.

Spar Nord Bank har flere samarbejdspartnere. På forsikringsområdet kan nævnes datterselskabet af Codan

- Privatsikring og Nykredit. Dette sker i samarbejde med lokale pengeinstitutter. Hvad angår pension har Spar Nord Bank et samarbejde med PFA når der bl.a. er tale om livsforsikring og pensionsopsparing.

Totalkredit kommer ind i billedet når Spar Nords kunder skal have hjælp til kreditfinansiering. Her er der tale om privatkundeboliger. Til landbrug og erhverv bruger Spar Nord Nykredit, mens DLR kun bruges i forbindelse med landbrug. Datterselskabet til Spar Nord Bank kaldet Finans Nord, benyttes når der er tale om leasing og lånefinansiering til erhverv.

Der vil i forbindelse med disse samarbejdsaftaler være forskellige fordele og ulemper. En af fordelene er, at Spar Nord Bank er meget fleksibel. Kunden behøver kun at gå i banken ved f.eks. huskøb, for alt er samlet i pengeinstitut. Derimod er der den ulempe at kunden kan føle sig presset til at købe disse ydelser. Ligeledes kan pengeinstituttet have en ”skjult dagsorden”, fordi der er lavet en aftale med de andre

                17
samarbejdspartnere .

Datterselskabet Finans Nord A/S står for leasingområdet i Spar Nord Bank. Der er i dag ikke tale om så høj

en grad af brancheglidning som set tidligere, da Spar Nord Bank i dag kan tilbyde en bred vifte af muligheder inden for bl.a. lån, valutabehandling og investering. Finans Nord er et af de største leasingfirmaer i Danmark og er ligeledes forholdsvis nyt. Derfor er der her tale om brancheglidning i Spar Nord Bank. Finans Nord som leasing og lånefinansieringsvirksomhed er rettet mod alle former for erhvervskunder.

Uden for Danmarks grænser arbejder Spar Nord Bank sammen med andre pengeinstitutter omkring hvad f.eks. angår lån. Dette gør de ligesom så mange andre danske pengeinstitutter. Derudover er Spar Nord Bank ikke aktive i udlandet, men foretrækker derimod at holde sig til det danske marked.

Interessenterne i Spar Nord Bank er: Kunderne, medarbejderne, aktionærerne, samfundet/pressen og

National banken. For Spar Nord Bank er det vigtigt med en god og åben kommunikation, så tilliden mellem organisationen og interessenterne vedligeholdes. For Spar Nord Bank er den vigtigste kommunikation mundtlig, for i personlige møder skabes tilliden. Mindst en gang om året følges der op på interessenternes tilfredshed med Spar Nord Banks kommunikation gennem brugerundersøgelser, og hovedresultaterne offentliggøres. Åben ledelsesstil og kommunikation betyder, at de søger at give svar på alle spørgsmålene i

16

https://www.sparnord.dk/

17

https://www.sparnord.dk/

Side 20

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

20

Spar Nord Bank der ikke er omfattet af tavshedspligten og alle medarbejderne har adgang til al relevant information.

Kommunikationsformen skal være kort, præcis og dækkende, og her er det vigtigt at have modtageren i fokus.

Virkeligheden er dog lidt en anden idet fire af Spar Nord Banks bestyrelsesmedlemmer i gennemsnit, hver især har lån og kreditter i størrelsesordenen 40 mio. kr. i pengeinstituttet og ligger dermed langt over niveauet end i andre pengeinstitutter. Dette er et problem, når bestyrelsesmedlemmerne har personlige interesser i bankens udlånspolitik. Problemet opstår, hvis der er sammenfald mellem bestyrelsen og aktionærerne. Hvis et af bestyrelsesmedlemmerne eller hans virksomhed skulle komme i økonomiske problemer, kan det skabe voldsomme interessekonflikter i banken.

Et af de vigtigste produkter, et pengeinstitut har i dag er deres netbank, dette er blevet en vigtig del i dagens bankverden. I vores interview lagde respondenterne meget vægt på, at netbanken skal fungere og den er med til at gøre hverdagen lettere. Spar Nord Bank leverer en serviceydelse, hvor kerneydelsen er rådgivning. De behov kunderne får dækket ved denne ydelse er tryghedsbehovet, samt tillid. Det er vigtigt, at rådgiveren kan føle empati med kunden, også når denne skal have dækket sit selvrealiseringsbehov – også selvom rådgiveren måtte give afslag. Da en serviceydelse er ikke fysisk håndgribeligt produkt er det vigtig for kunderne at opleve, at denne ydelse suppleres med noget fysisk som gør det mere konkret. Dette kan være rådgiveren serverer kaffe ved mødet, cafe-miljø, pakker med oplysninger om lige præcis det behov man har lige nu og her.

Serviceprodukter er immaterielle, så derfor har virksomhedens image større betydning for sådanne

                                                       18
virksomheder, end ved virksomheder, der sælger fysiske produkter.

Hvilket ses tydeligt i Spar Nord Banks markedsføringsstrategi. Lige nu bruger Spar Nord Bank den kampagne hvor de spiller på det lokale

                                                  19
kendskab, på trods af at de er landets 5. største pengeinstitut.

Denne kampagne bakker op om det image, som mange måske mener, de er ved at miste ved deres fortsatte udvidelse på landsplan.

Når det kommer til Spar Nord Banks produktsortiment er de brede. De tilbyder alt lige fra kreditter, opsparing, lån til forsikring og leasing. Der dog tages forbehold for at dele af deres produkter tilbydes i samarbejde med andre finansielle firmaer. De har mange forskellige lånetyper, kreditaftaler og opsparings muligheder, hvor der så er tale om de har et dybt sortiment. Inden for den finansielle sektor er det vigtigt at de hele tiden udvider og moderniserer sortimentet, da udviklingen går hurtig og konkurrencen om kunderne er hård.

18

International markedsføring, side 509

19

https://www.sparnord.dk/etsaerligtansvar/

Side 21

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

21

6.3 Delkonklusion

Shopping er en vigtig faktor for bankkunder, og man skal derfor være skarp i prisen. Renter og gebyrer skal derfor også gerne være blandt de laveste i branchen. Spar Nord Bank har været særlig skarpe i deres markedsføring og har forvaltet deres økonomi godt, da de løbende har kunnet ekspandere gennem en årrække, og har på den måde kunnet klaret sig flot igennem finanskrisen.

Side 22

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

22

7. Konklusion

Er kvinder mere loyale end mænd?

Ud fra testene kan vi ikke konkludere, at kvinder er mere loyale end mænd. Fjerner vi ”ved ikke” respondenterne, giver det os et billede af at mænd er mere loyale end kvinder.

Er ældre mere loyale end yngre?

Stikprøven viser en tendens til at alder ikke har nogen betydning for om man er loyale eller ej. Der skal dog tages forbehold for at stikprøven ikke er repræsentativ. Vores respondenter er hovedsageligt yngre og dette giver os derfor ikke et indblik i ældres loyalitet.

Er ufaglærte mere loyale end dem med en videregående uddannelse?

I henhold til vores stikprøve kan vi ikke bevise denne hypotese.

Er man mere loyal hvis man er bankkunde i et lokalt pengeinstitut?

Vores stikprøve beviser ikke at der er en sammenhæng. Altså er man ikke nødvendigvis mere loyal overfor et lokalt pengeinstitut.

Samlet set er problemet, at vi ikke har nok respondenter, og at stikprøven ikke er repræsentativ i henhold til alder.

Ud fra vores stikprøve og interview kan vi udlede, at vores respondenter ikke er specielt loyale, hvis de kan få bedre rådgivning eller et markant bedre tilbud i et andet pengeinstitut. Mange tror dog på at det tilbud

de får fra deres nuværende pengeinstitut er det bedste/billigste. De undersøger derfor ikke markedet, og

det kan her diskuteres om de så er loyale eller naive.

Shopping er en vigtig faktor for bankkunder, og man skal derfor være skarp i prisen. Renter og gebyrer skal derfor også gerne være blandt de laveste i branchen. Spar Nord Bank har været særlig skarpe i deres markedsføring og har forvaltet deres økonomi godt, da de løbende har kunnet ekspandere gennem en årrække, og har på den måde kunnet klaret sig flot igennem finanskrisen.

Ud fra vores undersøgelse bør Spar Nord Bank, nu og i fremtiden, lægge størst vægt på rådgivning - ikke mindst en fast kunderådgiver, for at fastholde og tiltrække nye kunder.

Side 23

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

23

8. Kildekritik

Generelt er sikkerheden i vores projekt tvivlsom.

8.1 Fokusgruppen

Vi havde valgt at personerne, som skulle deltage i vores fokusgruppeinterview skulle være minimum 20 år, problemet med vores gruppe var, at de lige var startet med at gå i klasse sammen, så de ville ikke afbryde hinanden og det var derudover svært at fremskaffe en diskussion. Desuden var kun en af vores personer nået til at tage store økonomiske beslutninger så som at købe hus, hvilket gjorde at de ikke havde så meget at bidrage med til samtalen. Da vi ikke have tid til lave fokusgruppeinterview før spørgeskemaet, kan det også diskuteres, hvorvidt vi som moderatorer kunne have drejet spørgsmålene i en retning, så de ville passe til det vi ville frem til i spørgeskemaet. Det kan endvidere være diskutabelt hvorvidt vi påvirkede gruppen.

8.2 Spørgeskema

- Nonrespons fejl

Vi havde sat som mål, at nå minimum 300 respondenter, og ser man vores udregning over hvor

mange vi burde have haft kan vi se, at det havde været bedst at have over 384 besvarelser.^{20} Vi

opnående ikke de 300 respondenter på trods af at vi satte linket på facebook.com og foretog uddelinger af spørgeskemaet i klasser. Vi mener en af grundene til at vi ikke har fået så mange respondenter, kun 269) skyldes, at vi ikke fik den Snowball effekt vi havde ønsket. Der var pratisk talt ingen af vores venner på facebook.com, som sendte linket videre. For at opnå større deltagelse kunne man udlodde en lille gevinst til en tilfældig deltager, da vi tror dette vil få flere til at deltage.

Det kræver dog at besvarelsen ikke skulle være anonym.

For at opnå flest mulige respondenter valgte vi også at benytte selvadministrerende interviews, hvor vi udleverede spørgeskemaer til bl.a. udvalgte klasser på skolen (ikke finansøkonomer, da vi ikke ønskede de skulle have et forhånds viden omkring emnet).

- Dårlig repræsentativitet i henhold til alder.

Vores stikprøve er langt fra repræsentativ når man ser i forhold til aldersfordelingen. Dette skyldes vores bekvemmeligheds udvælgelser, hvilket medfører at vi får en overvægt af respondenter i aldersgruppen 20-29 år. Skulle vi undgå denne skulle vores udvælgelses metode have været en anden, og vi skulle have haft mere Snow-Ball effekt. Skulle Spar Nord ønske denne undersøgelse

20

Bilag 15

Side 24

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

24 foretaget en gyldig og pålidelig undersøgelse ville vi antage, at de ville have de fornødne ressourcer til at bruge de andre, bedre og mere sikre metoder.

- Fejl i spørgeskemaet

Under spørgsmålet ”Hvad ligger du mest vægt på ved dit pengeinstitut?” kunne vi måske med fordel have valgt at bruge en semantisk differentialeskala. Vi kunne således få et bedre indblik i, hvad der, udover deres første prioritet, er vigtigt når kunder skal vælge pengeinstitut.

Hvis vi ville have bearbejdet segmentering således vi kunne udpege en mere præcist målgruppe for Spar Nord Bank, skulle vi have haft spørgsmål i spørgeskemaet, som kunne give et indblik i, hvilket segment respondenterne tilhørte.

I spørgeskemaet opdelte vi alderen efter en model i privatøkonomi bogen. I konklusionen fandt vi dog, at de 20 – 29årige begynder at tage større økonomiske beslutninger.

Spørgsmål 12 viste at være overflødig, da spørgsmål gav os det indblik i hvad kunderne ligger vægt på.

8.3 Analysesikkerhed

Den statistiske validitet er tvivlsom, da vi ud fra vores beregninger ikke kan sige noget med sikkerhed, da vores stikprøve var for homogen mht. alder og da flere af vores resultater ikke er korrekte, eks. vis ved at alle forudsætningerne for goodnes-of-fit testene ikke er opfyldt, forventede værdier på mere end 3. Dette er et bevist valg, da vi ikke ville kunne lægge nogle af grupperne sammen uden at forringe svarene markant.

Den interne validitet har vi stort set ikke kunne tage højde for. Da vores spørgeskema lå på facebook.com, var det op til brugeren selv at bestemme hvor, og hvornår denne ville svare. Derfor har vi ingen kontrol haft over de interne påvirkninger der kunne have været grundlag for respondentens besvarelser. Dette skyldes vores begrænsede tid og budget.

Den eksterne validitet har vi heller ikke formået at tage højde for. Ved at lægge spørgeskemaet på facebook.com kunne vi ikke kontrollere, hvem der svarede og dermed heller ikke styre aldersgrupperne.

Derfor er vores stikprøve heller ikke repræsentativ, da størstedelen af vores venner på facebook.com er unge, hvilket kan være fordi vi selv er unge.

Vores rebalitet kan også diskuteres, hvorvidt den er sikker eller ej. Vi formåede at teste vores spørgeskema grundigt inden vi satte dem på nettet, og vi har været gode til at samle dataene ind. Men ved

Side 25

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

25 databehandlingen kunne vi, som også nævnt ovenover, ikke formå at imødegå alle forudsætningerne ved goodness-of-fit testene.

8.4 Diverse hjemmesider og bøger

Vi mener, at de bøger og hjemmesider, vi har brugt lever op til vores forventninger om troværdige kilder. Vi har anvendt hjemmesider, som vi finder troværdige, og som har en troværdig ophavshaver. Herunder har vi lagt vægt på, at vi kan kontakte opretshaveren. Bogen vi har brugt indgår på vores bogliste for andet semester i faget Finansielle Markeder. Eftersom den indgår i vores undervisning forventer vi, at den er troværdig.

Side 26

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

26

9. Kildeliste

Dataanalyseprojektopgave

Omdømmerapport

Bøger:

Gyldendals Fremmedordbog

International markedsføring 3 udgave, 2. oplag 2008. Af Finn Rolighed Andersen m.fl.

Privatøkonomi og kunderådgivning 2. udgave, 1. oplag 2008. Af Karsten Wiborg m.fl.

Internettet:

http://www.finansraadet.dk

www.dr.dk www.sparnord.dk

Side 27

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

27

Bilag 1

Region

Nordjylland

Alder antal alder antal alder antal alder antal alder antal alder antal alder antal

15 år | 7626 | 29 år | 6224 | 43 år | 8963 | 57 år | 7557 | 71 år | 5068 | 85 år | 2119 | 99 år | 70
16 år | 7960 | 30 år | 6482 | 44 år | 8798 | 58 år | 7612 | 72 år | 4855 | 86 år | 1832 | 100 år | 24
17 år | 7882 | 31 år | 6548 | 45 år | 8775 | 59 år | 7814 | 73 år | 4738 | 87 år | 1771 | 101 år | 23

18 år 7686 32 år 6746 46 år 8347 60 år 7987 74 år 4259 88 år 1476 102 år 9

19 år 7426 33 år 7075 47 år 8611 61 år 8069 75 år 4250 89 år 1285 103 år 7

20 år 7254 34 år 7282 48 år 8069 62 år 8508 76 år 3808 90 år 948 104 år 3

21 år 6728 35 år 7074 49 år 8038 63 år 8438 77 år 3662 91 år 763 over 104 år 1

22 år | 6734 | 36 år | 7278 | 50 år | 7942 | 64 år | 8179 | 78 år | 3372 | 92 år | 646
23 år | 6558 | 37 år | 7662 | 51 år | 8208 | 65 år | 7411 | 79 år | 3326 | 93 år | 491
24 år | 6292 | 38 år | 7406 | 52 år | 7869 | 66 år | 6807 | 80 år | 3141 | 94 år | 373
25 år | 6055 | 39 år | 7340 | 53 år | 8002 | 67 år | 6239 | 81 år | 2919 | 95 år | 271
26 år | 5855 | 40 år | 7465 | 54 år | 7770 | 68 år | 5785 | 82 år | 2765 | 96 år | 177
27 år | 6072 | 41 år | 8114 | 55 år | 7791 | 69 år | 5340 | 83 år | 2545 | 97 år | 130

28 år 5829 42 år 8863 56 år 7882 70 år 5197 84 år 2395 98 år 83

Aldersgruppe antal i %

15-19 38580 8,09%

20-29 63601 13,33%

30-54 194727 40,81%

55-74 135536 28,41%

75- 44685 9,37% i alt: 477129

Side 28

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

28

Bilag 2

Hvilket køn er du?

Mand Kvinde

Hvad er din alder?

Under 74 Over 75

Hvilken region bo du i?

Region Nord Region Midtjylland Region Syddanmark Region Hovedstaden Region Sjælland

Hvad er den højeste uddannelse har du?

Grundskole Gymnasial Videregående uddannelse Erhvervsfaglig uddannelse

Andet ________________

Hvilket pengeinstitut er dit primære pengeinstitut?

DanskeBank Nykredit SparNord Nordea JyskeBank Andet ___________

Hvad bruger du dit pengeinstitut til? (gerne flere svar)

Netbank Opsparing Lån Rådgivning Lønkonti Aktiehandel Budget Forsikring

Andet ___________

Hvad ligger du mest vægt på ved dit pengeinstitut? (kun ét svar)

Image Produkter God rådgivning Bankens størrelse Filial tæt på Andet _______________

Overvejer du at skifte pengeinstitut?

Ja Nej

Hvis ja, hvorfor? (gerne flere svar)

Høje priser / gebyrer Dårlig service / rådgivning Har fået bedre tilbud fra andet pengeinstitut Mit

pengeinstitut sætter sig ikke ind i min problemstilling Filial nedlægges Jeg skal flytte Min rådgiver / kontaktperson flytter til andet pengeinstitut Dårlig netbank Ved ikke

Hvor længe har du været kunde i nuværende primære pengeinstitut?

Under 1 år 1 - 5 år 6 - 10 år Over 10 år

Hvor mange forskellige pengeinstitutter har du haft indenfor de sidste 10 år?

1 2-3 4-5 Over 5

Side 29

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

29

Hvis du har haft mere end et pengeinstitut gennem de sidste 10 år, hvorfor skiftede du da? (gerne flere svar)

Høje gebyrer / priser Dårlig service / rådgivning fik bedre tilbud fra andet pengeinstitut Mit pengeinstitut
satte sig ikke ind i min problemstilling Jeg flyttede Min rådgiver / kontaktperson flyttede til andet pengeinstitut

Bedre netbank hos nyt pengeinstitut Andet ______________

Hvordan føler du dit pengeinstituts serviceniveau er i forhold til andre pengeinstitutter?

Højere Lavere Som andre Ved ikke

Hvordan synes du dit pengeinstitut har taklet finanskrisen?

Godt Middel Dårligt Ved ikke

Vil du anbefale dit pengeinstitut til andre?

Ja Nej Ved ikke

Side 30

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

30

Bilag 3

Repræsentativitet køn

Goodness-of-fit test for given fordeling

Hypoteser

H: Fordelingen af observationerne følger den givne fordeling

0

H: Fordelingen af observationerne følger ikke den givne fordeling

A

Beregninger i Kategori p E O Tests i i i

1 Kvinde 0,5 102,5 101 0,021951

2 Mand 0,5 102,5 104 0,021951

Sum 1 205 205 0,043902

Resultat

Frihedsgrader 1

Teststørrelse 0,043902 p-værdi 0,834035

Side 31

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

31

Bilag 4

Repræsentativitet alder

Goodness-of-fit test for given fordeling

Hypoteser

H: Fordelingen af observationerne følger den givne fordeling

0

H: Fordelingen af observationerne følger ikke den givne fordeling

A

Beregninger i Kategori p E O Tests i i i

1 15-19 0,080859 16,57602 4 9,54127

2 20-29 0,133299 27,32637 147 524,1009

3 30 - 54 0,408122 83,66508 40 22,78895

4 55-74 0,284066 58,23348 11 38,31132

5 Over 75 0,093654 19,19905 3 13,66783

Sum 1 205 205 608,4103

Resultat

Frihedsgrader 4

Teststørrelse 608,4103 p-værdi 2,3E-130

Side 32

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

32

Bilag 5

Anbefale og holdning om hvordan pengeinstitut har klaret finanskrisen

Goodness-of-fit test for uafhængighed i kontingenstabel

Hypoteser

H: Der er uafhængighed (ingen sammenhæng) i kontingenstabellen

0

H: Der er afhængighed (sammenhæng) i

A kontingenstabellen

Observerede værdier

Ja | Nej | Ved ikke | Sum

Dårligt 2 10 4 16

Godt | 72 | 3 | 12 | 87
Middel | 35 | 6 | 19 | 60
Ved ikke | 22 | 6 | 13 | 41

Sum 131 25 48 204

Forventede værdier

Ja | Nej | Ved ikke | Sum

Dårligt 10,27 1,96 3,76 16

Godt 55,87 10,66 20,47 87

Middel 38,53 7,35 14,12 60

Ved ikke 26,33 5,02 9,65 41

Sum 131 25 48 204

Bidrag til teststørrelsen

Ja | Nej | Ved ikke | Sum

Dårligt 6,66 32,96 0,01 39,64

Godt 4,66 5,51 3,51 13,67

Middel 0,32 0,25 1,69 2,26

Ved ikke 0,71 0,19 1,17 2,07

Sum 12,36 38,91 6,37 57,64

Resultat

Frihedsgrader 6

Side 33

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

33

Teststørrelse 57,64 p-værdi 1,35822E-10

Bilag 6

Serviceniveau og finanskrise

Goodness-of-fit test for uafhængighed i kontingenstabel

Hypoteser

H: Der er uafhængighed (ingen sammenhæng) i kontingenstabellen

0

H: Der er afhængighed (sammenhæng) i

A kontingenstabellen

Observerede værdier

Højere | Lavere | Som andre | Ved ikke | Sum

Dårligt 2 9 6 5 22

Godt 50 2 37 26 115

Middel 24 4 30 15 73

Ved ikke 13 1 20 23 57

Sum 89 16 93 69 267

Forventede værdier

Højere | Lavere | Som andre | Ved ikke | Sum

Dårligt 7,33 1,32 7,66 5,69 22

Godt 38,33 6,89 40,06 29,72 115

Middel 24,33 4,37 25,43 18,87 73

Ved ikke 19,00 3,42 19,85 14,73 57

Sum 89 16 93 69 267

Bidrag til teststørrelsen

Højere | Lavere | Som andre | Ved ikke | Sum

Dårligt 3,88 44,76 0,36 0,08 49,08

Godt | 3,55 | 3,47 | 0,23 | 0,47 | 7,72
Middel | 0,00 | 0,03 | 0,82 | 0,79 | 1,65
Ved ikke | 1,89 | 1,71 | 0,00 | 4,64 | 8,25

Sum 9,33 49,97 1,42 5,98 66,70

Resultat

Frihedsgrader 9

Side 34

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

34

Teststørrelse 66,70 p-værdi 6,73016E-11

Bilag 7

Anbefale og skifte:

Goodness-of-fit test for uafhængighed i kontingenstabel

Hypoteser

H: Der er uafhængighed (ingen sammenhæng) i kontingenstabellen

0

H: Der er afhængighed (sammenhæng) i

A kontingenstabellen

Observerede værdier

Ja | Nej | Ved ikke | Sum

Ja 11 20 9 40

Nej 120 5 39 164

Sum 131 25 48 204

Forventede værdier

Ja | Nej | Ved ikke | Sum

Ja 25,69 4,90 9,41 40

Nej 105,31 20,10 38,59 164

Sum 131 25 48 204

Bidrag til teststørrelsen

Ja | Nej | Ved ikke | Sum

Ja 8,40 46,50 0,02 54,92

Nej 2,05 11,34 0,00 13,39

Sum 10,45 57,84 0,02 68,31

Resultat

Frihedsgrader 2

Teststørrelse 68,31 p-værdi 1,46685E-15

Side 35

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

35

Bilag 8

Anbefale og service

Goodness-of-fit test for uafhængighed i kontingenstabel

Hypoteser

H: Der er uafhængighed (ingen sammenhæng) i kontingenstabellen

0

H: Der er afhængighed (sammenhæng) i

A kontingenstabellen

Observerede værdier

Højere | Lavere | Som andre | Ved ikke | Sum

Ja 60 41 30 131

Nej 11 7 6 24

Ved ikke 3 2 29 14 48

Sum 63 13 77 50 203

Forventede værdier

Højere | Lavere | Som andre | Ved ikke | Sum

Ja 40,66 8,39 49,69 32,27 131

Nej 7,45 1,54 9,10 5,91 24

Ved ikke 14,90 3,07 18,21 11,82 48

Sum 63 13 77 50 203

Bidrag til teststørrelsen

Højere | Lavere | Som andre | Ved ikke | Sum

Ja 9,20 8,39 1,52 0,16 19,27

Nej 7,45 58,26 0,49 0,00 66,20

Ved ikke 9,50 0,38 6,40 0,40 16,68

Sum 26,15 67,03 8,40 0,56 102,15

Resultat

Frihedsgrader 6

Teststørrelse 102,15 p-værdi 8,93776E-20

Side 36

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

36

Bilag 9

Anbefale og antal år

Goodness-of-fit test for uafhængighed i kontingenstabel

Hypoteser

H: Der er uafhængighed (ingen sammenhæng) i

0 kontingenstabellen

H: Der er afhængighed (sammenhæng) i kontingenstabellen

A

Observerede værdier

Ja | Nej | Sum

1 - 5 år 37 8 45

6 - 10 år 22 6 28

Over 10 år 60 10 70

Under 1 år 11 11

Sum 130 24 154

Forventede værdier

Ja | Nej | Sum

1 - 5 år 37,99 7,01 45

6 - 10 år 23,64 4,36 28

Over 10 år 59,09 10,91 70

Under 1 år 9,29 1,71 11

Sum 130 24 154

Bidrag til teststørrelsen

Ja | Nej | Sum

1 - 5 år | 0,03 | 0,14 | 0,16
6 - 10 år | 0,11 | 0,61 | 0,73
Over 10 år | 0,01 | 0,08 | 0,09
Under 1 år | 0,32 | 1,71 | 2,03
Sum | 0,47 | 2,54 | 3,01

Resultat

Frihedsgrader 3

Teststørrelse 3,01 p-værdi 0,2

Side 37

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

37

Bilag 10

Antal banker og anbefale

Goodness-of-fit test for uafhængighed i kontingenstabel

Hypoteser

H: Der er uafhængighed (ingen sammenhæng) i kontingenstabellen

0

H: Der er afhængighed (sammenhæng) i

A kontingenstabellen

Observerede værdier

1 | 2-3 | 4-5 | Over 5 | Sum

Ja 85 85 4 174

Nej 19 13 1 1 34

Ved ikke 34 25 59

Sum 138 123 5 1 267

Forventede værdier

1 | 2-3 | 4-5 | Over 5 | Sum

Ja 89,93 80,16 3,26 0,65 174

Nej 17,57 15,66 0,64 0,13 34

Ved ikke 30,49 27,18 1,10 0,22 59

Sum 138 123 5 1 267

Bidrag til teststørrelsen

1 | 2-3 | 4-5 | Over 5 | Sum

Ja | 0,27 | 0,29 | 0,17 | 0,65 | 1,38
Nej | 0,12 | 0,45 | 0,21 | 5,98 | 6,76
Ved ikke | 0,40 | 0,17 | 1,10 | 0,22 | 1,90

Sum 0,79 0,92 1,48 6,85 10,04

Resultat

Frihedsgrader 6

Teststørrelse 10,04 p-værdi 0,8

Side 38

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

38

Bilag 11

Sammenhæng mellem køn og om man vil anbefale

Goodness-of-fit test for uafhængighed i kontingenstabel

Hypoteser

H: Der er uafhængighed (ingen sammenhæng) i kontingenstabellen

0

H: Der er afhængighed (sammenhæng) i kontingenstabellen

A

Observerede værdier

Ja | Nej | Ved ikke | Sum

Kvinde 59 17 25 101

Mand 72 8 23 103

Sum 131 25 48 204

Forventede værdier

Ja | Nej | Ved ikke | Sum

Kvinde 64,86 12,38 23,76 101

Mand 66,14 12,62 24,24 103

Sum 131 25 48 204

Bidrag til teststørrelsen

Ja | Nej | Ved ikke | Sum

Kvinde 0,53 1,73 0,06 2,32

Mand 0,52 1,69 0,06 2,27

Sum 1,05 3,42 0,13 4,59

Resultat

Frihedsgrader 2

Teststørrelse 4,59 p-værdi 0,4

Observerede værdier

Ja Nej Sum

Kvinde 59 17 76

Mand 72 8 80

Side 39

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

39

Sum 131 25 156

Forventede værdier

Ja Nej Sum

Kvinde 63,82 12,18 76

Mand 67,18 12,82 80

Sum 131 25 156

Bidrag til teststørrelsen

Ja Nej Sum

Kvinde 0,36 1,91 2,27

Mand 0,35 1,81 2,16

Sum 0,71 3,72 4,43

Resultat

Frihedsgrader 1

Teststørrelse 4,43 p-værdi 0,

Side 40

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

40

Bilag 12

Sammenhæng mellem alder og om man vil anbefale

Goodness-of-fit test for uafhængighed i kontingenstabel

Hypoteser

H: Der er uafhængighed (ingen sammenhæng) i kontingenstabellen

0

H: Der er afhængighed (sammenhæng) i

A kontingenstabellen

Observerede værdier

Ja | Nej | Ved ikke | Sum

15-19 2 1 1 4

20-29 96 16 35 147

30 - 54 25 6 9 40

55-74 6 2 2 10

Over 75 2 1 3

Sum 131 25 48 204

Forventede værdier

Ja | Nej | Ved ikke | Sum

15-19 2,57 0,49 0,94 4

20-29 94,40 18,01 34,59 147

30 - 54 25,69 4,90 9,41 40

55-74 6,42 1,23 2,35 10

Over 75 1,93 0,37 0,71 3

Sum 131 25 48 204

Bidrag til teststørrelsen

Ja | Nej | Ved ikke | Sum

15-19 | 0,13 | 0,53 | 0,00 | 0,66
20-29 | 0,03 | 0,23 | 0,00 | 0,26
30 - 54 | 0,02 | 0,25 | 0,02 | 0,28
55-74 | 0,03 | 0,49 | 0,05 | 0,57
Over 75 | 0,00 | 0,37 | 0,12 | 0,49
Sum | 0,20 | 1,86 | 0,20 | 2,26

Resultat

Frihedsgrader 8

Side 41

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

41

Teststørrelse 2,26 p-værdi 0,6

Side 42

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

42

Bilag 13

Sammenhæng mellem pengeinstitut og om de vil anbefale

Goodness-of-fit test for uafhængighed i kontingenstabel

Hypoteser

H: Der er uafhængighed (ingen sammenhæng) i kontingenstabellen

0

H: Der er afhængighed (sammenhæng) i

A kontingenstabellen

Observerede værdier

ja | nej | ved ikke | Sum

lokalt 48 7 17 72 stort 83 16 31 130

Sum 131 23 48 202

Forventede værdier

ja | nej | ved ikke | Sum

lokalt 46,69 8,20 17,11 72 stort 84,31 14,80 30,89 130

Sum 131 23 48 202

Bidrag til teststørrelsen

ja | nej | ved ikke | Sum

lokalt 0,04 0,18 0,00 0,21 stort 0,02 0,10 0,00 0,12

Sum 0,06 0,27 0,00 0,33

Resultat

Frihedsgrader 2

Teststørrelse 0,33 p-værdi 0,6

Side 43

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

43

Bilag 14

Anbefale og uddannelser

Goodness-of-fit test for uafhængighed i kontingenstabel

Hypoteser

H: Der er uafhængighed (ingen sammenhæng) i kontingenstabellen

0

H: Der er afhængighed (sammenhæng) i

A kontingenstabellen

Observerede værdier

Ja | Nej | Ved ikke | Sum

Erhvervsfaglig uddannelse 52 7 17 76

Grundskole 15 5 5 25

Gymnasial 56 10 14 80

Videregående uddannelse 42 11 18 71

Sum 165 33 54 252

Forventede værdier

Ja | Nej | Ved ikke | Sum

Erhvervsfaglig uddannelse 49,76 9,95 16,29 76

Grundskole 16,37 3,27 5,36 25

Gymnasial 52,38 10,48 17,14 80

Videregående uddannelse 46,49 9,30 15,21 71

Sum 165 33 54 252

Bidrag til teststørrelsen

Ja | Nej | Ved ikke | Sum

Erhvervsfaglig uddannelse | 0,10 | 0,88 | 0,03 | 1,01
Grundskole | 0,11 | 0,91 | 0,02 | 1,05
Gymnasial | 0,25 | 0,02 | 0,58 | 0,85
Videregående uddannelse | 0,43 | 0,31 | 0,51 | 1,26
Sum | 0,90 | 2,12 | 1,14 | 4,16

Resultat

Frihedsgrader 6

Teststørrelse 4,16 p-værdi 0,8

Side 44

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

44

Goodness-of-fit test for uafhængighed i kontingenstabel

Hypoteser

H: Der er uafhængighed (ingen sammenhæng) i kontingenstabellen

0

H: Der er afhængighed (sammenhæng) i

A kontingenstabellen

Observerede værdier

Ja | Nej | Sum

Erhvervsfaglig uddannelse 52 7 59

Grundskole 15 5 20

Gymnasial 56 10 66

Videregående uddannelse 42 11 53

Sum 165 33 198

Forventede værdier

Ja | Nej | Sum

Erhvervsfaglig uddannelse | 49,17 | 9,83 | 59
Grundskole | 16,67 | 3,33 | 20

Gymnasial 55,00 11,00 66

Videregående uddannelse | 44,17 | 8,83 | 53

Sum 165 33 198

Bidrag til teststørrelsen

Ja | Nej | Sum

Erhvervsfaglig uddannelse | 0,16 | 0,82 | 0,98
Grundskole | 0,17 | 0,83 | 1,00
Gymnasial | 0,02 | 0,09 | 0,11
Videregående uddannelse | 0,11 | 0,53 | 0,64
Sum | 0,45 | 2,27 | 2,73

Resultat

Frihedsgrader 3

Teststørrelse 2,73 p-værdi 0,4

Side 45

Dataanalyseprojekt – 28. september 2009 - NOEA

45

Bilag 15

Stikprøvestørrelse for konfidensinterval for andel

Populationsstørrelse 477.129

Estimeret andel 0,5

Ønsket fejlmargin 0,05

Konfidensniveau 0,95

Resultat

Stikprøvestørrelse 384