Statistické vyhodnocení získaných dat

Podklady pro statistické analýzy

    Měření bylo rozděleno na část sledující kvantitu pohybu městské populace v čase a na sledování jevů ze struktury populace, tedy kvalitativních. V následující tabulce vidíme shrnutí získaných dotazníků.

Tab. 1 – Celkový počet vyplněných dotazníků z realizovaného měření

    Všechny dotazníky byly převedeny do digitální podoby, tedy do databáze v programu Microsoft Access. Měření kvantity pohybu populace na sledovaných lokalitách je rozděleno do tabulek tHorni_namesti, tCerna_cesta a tOCHana. Jak napovídají názvy, výsledky měření pro každou sledovanou lokalitu jsou uvedeny samostatně. Data získaná z anketního šetření mapujícího kvalitativní jevy struktury populace jsou umístěna v tabulce tAnketni a jednotlivé lokality jsou zde rozděleny pomocí rozdílných ID.

    Pro potřeby analýz v programu Microsoft Excel byly tabulky do tohoto programu naimportovány.

Statistické vyhodnocení kvantitativních charakteristik pohybu populace

    V rámci sledování kvantity pohybu populace na sledovaných lokalitách bylo prováděno měření počtu osob pohybujících se do sledované lokality a počet osob pohybujících se ze sledované lokality (tedy osob přicházejících a odcházejících, včetně osob pohybujících se na kole, v automobilu apod.)

    Z údajů získaných při měření lze získat například graf počtu osob přicházejících a odcházejících v rámci sledované lokality v průběhu dne (viz obr. 10), graf počtu osob přicházejících nebo odcházejících ze sledované lokality podle měření na jednotlivých stanovištích (viz obr. 11), graf počtu osob přicházejících nebo odcházejících v jednotlivé dny v průběhu času, kde je zcela zřejmé, zda je průběh počtu pohybujících se osob v různé dny měření stejný (viz obr. 12), apod.

Obr. 10  – Počet osob přicházejících a odcházejících v průběhu dne

na lokalitě Horní náměstí v Olomouci.

Obr. 11 – Počet osob přicházejících dle jednotlivých stanovišť v průběhu dne

na lokalitě Horní náměstí v Olomouci.

Obr. 12 –  Počet osob přicházejících do sledované lokality ve dnech měření.

    Bylo by jistě zajímavé vidět, jak se počet pohybujících se osob vrací k nízkým hodnotám, tedy mít měření i z pozdějších hodin než je 20.00, ale vzhledem k možnostem dobrovolníků, kteří měření prováděli, nebylo možné měření v takto pozdních hodinách realizovat. Pouze z optického odhadu, kdy v jednom ze sledovaných dní zůstal pozorovatel ve sledované lokalitě Horní náměstí i přes noc, vyplývá, že pohyb populace na této sledované lokalitě ustává kolem třetí hodiny ranní. Na sledované lokalitě obchodního centra Haná to v době měření byl čas 21 hodin, kdy se centrum pro návštěvníky uzavíralo a na třetí sledované lokalitě, sídlišti Černá cesta, se pohyb osob minimalizuje podle odhadu jednoho z obyvatel kolem půlnoci.

    Z datasetu vzniklého jednodenním měřením na sledované lokalitě lze graficky znázornit například počet pohybujících se osob za hodinu v průběhu dne dle měření pohybu na jednotlivých stanovištích. Možná vizualizace je v Příloze 6 této bakalářské práce.

    Existuje samozřejmě mnohem více způsobů, jak data získaná měřením statisticky analyzovat. Při rozsáhlejším měřením by bylo zajímavé sledovat, zda skutečně hodnoty naměřené v určitý čas jsou podobné, zda je rozdíl mezi jednotlivými dny v týdnu, jak se mění průběh křivky znázorňující počet pohybujících se osob o víkendu, jaký vliv mají na počet procházejících lidí na jednotlivých stanovištích prázdniny, státní svátky, roční období, atd. V obchodním centru pak lze vysledovat souvislost mezi počtem návštěvníků a výplatním termínem největších zaměstnavatelů ve městě. Podle získaných informací od společnosti Euro Mall Centre Management s.r.o. je v době výplatních termínů, tedy kolem 12. dne v měsíci, nárůst až o polovinu lidí a v době před výplatním termínem je naopak patrný pokles oproti celkovému průměru.

    Rozsáhlejší a podrobnější měření je hlavním předpokladem výpočtu pravděpodobného počtu osob nacházejících se na sledované lokalitě v čase, pro který aktuálně není k dispozici měření. To je hlavním cílem výpočtů evakuačních kapacit jednotlivých míst. Proto se sleduje například pracovní doba velkých zaměstnavatelů, otevírací doba nákupních center, apod. Analýzy takto rozsáhlého datasetu pak slouží k modelování počtu osob na vytipovaných místech a ke stanovení rovnic a koeficientů pro výpočty například v případě ohrožení a následné evakuace.

Statistické vyhodnocení kvalitativních charakteristik pohybu populace

    Kvalitativní charakteristiky pohybu populace na vytipovaných lokalitách byly získávány prostřednictvím anketního šetření. Vzhledem k množství stanovišť, možnostem dobrovolníků provádějících šetření a také kvůli kvantitě dotazníků byl určen jako jediný vztažný čas měření 13 hodin a měření probíhalo nejdéle od 12.30 hodin do 13.30 hodin vždy ve stejný den jako měření kvantity pohybu populace na lokalitách. Byly sledovány následující jevy:

·        pohlaví

·        věk

·        vztah k městu

·        účel pohybu

·        směr pohybu

·        délka pobytu ve sledované lokalitě

    Je zcela zřejmé, že z takového množství jevů je možné dělat velké množství analýz od těch nejjednodušších až po ty složité. Mezi jednoduché patří vyjádření kvantity sledovaného jevu. Ke znázornění přitom můžeme použít několik typů grafů a to především s ohledem na skutečnost, zda se jedná o jev spojitý nebo distanční a o vyjádření v absolutních hodnotách (počet účastníků anketního šetření s danou odpovědí) nebo relativní hodnotu (procentuální podíl vztažený k celku). Prvním příkladem je strukturovaný kruhový diagram použitý na obr. 13 k vyjádření poměru za jakým účelem se dotazovaný vzorek populace pohybuje. Další jednoduchou analýzou je vynesení získaných hodnot do grafu a získání jejich průměru. Vyjádřit lze také množství odpovědí v procentuální hodnotě ve formě sloupcového grafu jako je to v případě obr. 14.

Obr. 13 – Účel pohybu populace.

Obr. 14 – Vztah dotazovaných osob ke sledované lokalitě.

    Existují desítky a stovky kombinací, jak lze tyto jednoduché grafy aplikovat na výsledky měření. Je pouze třeba dbát na způsob vyjádření, aby spojitý jev nebyl vyjádřen jako nespojitý, apod.

    Další možností statistických analýz jsou složitější úlohy, jako je například sledování účelu pohybu populace v závislosti na věku, kde zcela jasně u osob mladších 15 let převládá jako účel pohybu docházka do školy nebo například vycházka se psem ve sledovanou dobu, tedy ve 13 hodin běžného pracovního dne, se týká téměř výhradně osob v důchodovém věku.

    Mezi nejsložitější úlohy pak patří testování hypotéz, například že turista se na náměstí zdrží déle než místní občan nebo osoba z blízkého okolí.