Товароведная оценка качества пива "Балтика", реализуемого в розничной торговой сети г. Красноярска

Дипломная работа - Маркетинг

Другие дипломы по предмету Маркетинг

?ина признака, которая встречается в изучаемом ряду, в совокупности чаще всего. В дискретном ряду мода определяется без вычисления как значение признака с наибольшей частотой. Отсюда имеем применяемую формулу:

 

,

 

где: - нижняя граница модального интервала;

- частота в модальном интервале;

- частота в предыдущем интервале;

- частота в следующем интервале за модальным;

- величина интервала.

. Дисперсия выборки - квадрат среднего квадратичного отклонения или дисперсия - характеристика распределения вероятностей случайной величины, наиболее употребимая мера рассеяния ее значений.

Формула дисперсии:

 

.

 

. Асимметричность - показатель, характеризующий разность между средней величиной и модой:

 

.

 

. Эксцесс распределения - момент четвертого порядка, характеризующийся сложным свойством рядов распределения, чем асимметрия.

Показатель эксцесса рассчитывается по формуле:

 

.

 

. Интервал, максимум и минимум

Интервал указывает определенные пределы значений варьирующего признака и обозначается нижней и верхней границами интервала.

Зная число групп, рассчитывают величину интервала:

 

,

где: i - величина интервала;

- максимальное значение признака первичного ряда;

- минимальное значение признака первичного ряда;

- число групп.

Значение величины интервала позволяет определить границы всех интервалов ряда распределения. Нижнюю границу первого интервала целесообразно принимать равной минимальному значению признака [22].

. Стандартное отклонение - фактических данных от их среднего арифметического значения или квадратный корень из дисперсии:

 

.

 

Отклонение показывает количественную изменчивость исследуемого свойства относительно его среднего арифметического значения.

. Стандартная ошибка - средняя ошибка выборочной средней:

 

.

 

. Сумма - результат сложения.

. Уровень надежности - означает, что при идеальном случайном отборе истинное значение признака (т.е. такое, которое есть на самом деле) будет встречено в 954 случаях из 1000, следовательно, ошибиться можно лишь в 46 случаях из 1000, что очень не вероятно. Если ошибка выборки зафиксирована на каком-то уровне, например, равняется 5%, то с определенного момента увеличение объема выборки не влияет на точность полученных результатов.

По итогам анализа устанавливается уравнение регрессии.

.

 

Теоретической линией регрессии называется та линия, вокруг которой группируются точки корреляционного поля и которая указывает основное направление, основную тенденцию связи. Теоретическая линия регрессии должна отображать изменение средних величин результативного признака Y по мере изменения величин факторного признака Х при условии полного взаимопогашения всех прочих - случайных по отношению к фактору Х - причин.

Благодаря уравнению регрессии проводится дисперсионный анализ и регрессионная статистика [22].

В регрессионной статистике наиболее значимыми коэффициентами являются множественный R и R - квадрат.

Коэффициент детерминации, R - квадрат означает, что построенная регрессия объясняет разброс значений выборки данных о числе относительно среднего.

Степень зависимости двух или более предикторов (независимых переменных или переменных X) с зависимой переменной (Y) выражается с помощью коэффициента множественной корреляции R. По определению он равен корню квадратному из коэффициента детерминации.

В дисперсионном анализе обращают внимание на коэффициент значимость F и Р - значение.

С помощью F-критерия осуществляется проверка достоверности и соблюдения условий, которым должна удовлетворять исходная информация в уравнении множественной регрессии. Если это число меньше 0,05, то построенное нами уравнение (по критерию Фишера) адекватно описывает опытные данные [22].

Если Р - значение меньше 0,05, то соответствующий коэффициент существенно отличается от нуля и Y от него не зависит.

3. Результаты исследований

 

.1 Результаты анализа состояния упаковки и маркировки исследуемых образцов пива

 

При анализе упаковки объектов исследования выявлено, что пивные бутылки чистые, из темно-зеленого и бесцветного стекла, ПЭТ бутылка темно - коричневого цвета. Бутылки с пивом герметично укупорены кронен-пробкой, в которой имеется прокладка из специальной полимерной пасты. ПЭТ бутылка укупорена завинчивающимся колпачком.

Маркировка имеется на каждой бутылке. Этикетка, контрэтикетка, кольеретка правильно наклеены, без перекосов и деформации, без разрывов. Этикетки красочные привлекают внимание. Бутылки фирменные, с выпуклыми надписями на стекле (Туборг, Премиум), на бутылке пива Балтика 7 выдавлен фирменный знак.

Упаковка соответствует требованиям стандарта и направлена на сохранение органолептических и физико-химических показателей пива.

Проанализировав маркировку образцов пива, получили результаты представленные в таблице 3. Некоторые данные мы уже отмечали в таблице 1, поэтому повторно писать их не будем.

Анализируя данные таблицы 3 делаем вывод, что маркировка девяти образцов пива соответствует требованиям ГОСТ 51074 Продукты пищевые. Информация для потребителя.

В маркировке образца пива Туборг Лимон отсутствует информация об экстрактивности начального сусла.

Кроме того, информация на контрэтикетке написана мел