Autorki: Julia Mielnik, Natalia Gładyś, Kornelia Kąkalec
Wstęp
Rynek nieruchomości jest jednym z najważniejszych sektorów polskiej gospodarki, decyduje o możliwościach zakupu mieszkania przez Polaków, atrakcyjności inwestycji oraz kondycji całej branży budowlanej. W 2024 roku, dzięki stabilizacji stóp procentowych, rosnącym płacom i niskiej inflacji, zdolność kredytowa gospodarstw domowych wyraźnie się poprawiła. Niniejszy projekt koncentruje się wyłącznie na danych z czerwca 2024 roku, dzięki czemu pozwala dokładnie uchwycić aktualny poziom cen tuż po okresie dynamicznych wzrostów z poprzednich miesięcy.
Pytania badawcze
- Jak kształtują się średnie ceny całkowite oraz ceny za metr kwadratowy mieszkań w 15 największych miastach Polski?
- Które miasta charakteryzują się najwyższymi, a które najniższymi cenami za metr kwadratowy?
- W jaki sposób powierzchnia mieszkania wpływa na jego cenę całkowitą oraz cenę za metr kwadratowy?
- Jak odległość od centrum miasta wpływa na poziom cen mieszkań?
- Jakie znaczenie mają udogodnienia, takie jak balkon, winda czy miejsce parkingowe, dla poziomu ceny ofertowej?
- Jak typ budynku wpływa na poziom cen?
- Jakie są różnice w cenach mieszkań w zależności od liczby pokoi?
Opis danych
Zbiór danych zawiera miesięczną kolekcję ofert sprzedaży z czerwca 2024 roku z 15 największych polskich miast.
Zbiór danych zawiera obserwacji i zmiennych.
Poniżej znajduje się opis najważniejszych zmiennych:
city: Nazwa miasta, w którym znajduje się nieruchomość,type: Typ budynku,squareMeters: Wielkość mieszkania w metrach kwadratowych,rooms: Liczba pokoi w mieszkaniu,buildYear: Rok, w którym budynek został zbudowany,centreDistance: Odległość od centrum miasta w kilometrach,poiCount: Liczba interesujących miejsc (POI) w promieniu 500m,[poiName]Distance: Odległość do najbliższego konkretnego punktu POI,własność: Rodzaj własności nieruchomości,condition: Stan mieszkania,has[features]: Zmienne binarne określające kluczowe udogodnienia,cena: Cena ofertowa sprzedaży w złotych polskich.
Analiza danych
Braki danych
w danych znajduje się 93.6896623 % kompletnych wartości.
##
## Variables sorted by number of missings:
## Variable Count
## condition 0.7404771871
## buildingMaterial 0.4089112134
## type 0.2045021162
## floor 0.1661783173
## buildYear 0.1572019906
## hasElevator 0.0446490861
## collegeDistance 0.0271615274
## floorCount 0.0097204781
## clinicDistance 0.0029300963
## restaurantDistance 0.0014417934
## pharmacyDistance 0.0013952839
## postOfficeDistance 0.0009301893
## kindergartenDistance 0.0008836798
## schoolDistance 0.0005116041
## id 0.0000000000
## city 0.0000000000
## squareMeters 0.0000000000
## rooms 0.0000000000
## latitude 0.0000000000
## longitude 0.0000000000
## centreDistance 0.0000000000
## poiCount 0.0000000000
## ownership 0.0000000000
## hasParkingSpace 0.0000000000
## hasBalcony 0.0000000000
## hasSecurity 0.0000000000
## hasStorageRoom 0.0000000000
## price 0.0000000000
Czyszczenie danych
Analiza wykazała, że braki danych mają charakter systemowy, ponieważ zmienne condition oraz buildingMaterial zawierają bardzo dużą liczbę wartości nieznanych. Próba usunięcia wszystkich wierszy z brakami doprowadziłaby do utraty ponad 80% obserwacji, co jest niedopuszczalne. W związku z tym, przyjęto dwuetapową strategię czyszczenia danych.
W pierwszy etapie usunięto zmienne, które mają braki na poziomie przekraczającym 30%, ponieważ są zbyt niekompletne, aby je wykorzystać.
W drugim etapie usunięto pozostałe obserwacje z brakami danych, co pozwoliło zachować spójność zbioru danych przy minimalnej utracie informacji.
## Po usunięciu zmiennych z największymi brakami (condition, buildingMaterial), usunięto dodatkowe 9515 obserwacji z brakami.
## Liczba obserwacji w czystym zbiorze danych (ostateczny): 11986
##
## Variables sorted by number of missings:
## Variable Count
## id 0
## city 0
## type 0
## squareMeters 0
## rooms 0
## floor 0
## floorCount 0
## buildYear 0
## latitude 0
## longitude 0
## centreDistance 0
## poiCount 0
## schoolDistance 0
## clinicDistance 0
## postOfficeDistance 0
## kindergartenDistance 0
## restaurantDistance 0
## collegeDistance 0
## pharmacyDistance 0
## ownership 0
## hasParkingSpace 0
## hasBalcony 0
## hasElevator 0
## hasSecurity 0
## hasStorageRoom 0
## price 0
Definicja Reguł Walidacyjnych
Przed przystąpieniem do analizy danych zdefiniowano i sprawdzono reguły, które muszą spełniać oczyszczone dane. Poprawne zdefiniowanie danych zapewnia, że zbiór jest spójny wewnętrznie i spełnia podstawowe kryteria logiczne, tj:
cena ofertowa przyjmuje wartości dodatnie,
metraż i liczba pokoi przyjmuje wartości dodatnie,
odległość od centrum przyjmuje wartości nieujemne.
Wizualizacje danych
Kluczowym etapem analizy rynku nieruchomości jest przejrzysta prezentacja zgromadzonych informacji. Surowe dane liczbowe nie pozwalają na natychmiastowe dostrzeżenie trendów czy zależności, które mogą mieć kluczowe znaczenie dla inwestorów oraz osób poszukujących własnego lokum. W niniejszym rozdziale poddano analizie zbiór danych dotyczący ofert mieszkań w 15 największych miastach Polski, wykorzystując zaawansowane narzędzia pakietu ggplot2 oraz interaktywne możliwości biblioteki plotly.
Jak kształtują się średnie ceny całkowite oraz ceny za metr kwadratowy mieszkań w 15 największych miastach Polski?
Wykres przedstawia zróżnicowanie średnich cen mieszkań pomiędzy analizowanymi miastami. Najwyższe wartości obserwowane są w Warszawie i Krakowie, a następnie w Gdyni i Gdańsku, co wskazuje na silny popyt na rynkach dużych aglomeracji. Niższe średnie ceny występują w miastach takich jak Białystok, Radom i Częstochowa, które pełnią funkcję mniejszych lub średnich ośrodków miejskich.
Mapa przedstawia regionalne zróżnicowanie średnich cen za m² w Polsce. Najwyższe wartości występują w największych aglomeracjach (Warszawa, Kraków, Trójmiasto), natomiast niższe w miastach średnich i mniejszych, takich jak Radom czy Częstochowa. Wyniki potwierdzają silny wpływ lokalizacji i rangi jednostki miejskiej na poziom cen nieruchomości.
Które miasta charakteryzują się najwyższymi, a które najniższymi cenami za metr kwadratowy?
Wykres pudełkowy obrazuje poziom cen oraz ich zróżnicowanie wewnątrz poszczególnych rynków lokalnych. Warszawa, Kraków, Gdańsk i Gdynia charakteryzują się wyższą medianą cen za m² oraz większą zmiennością, co wskazuje na współwystępowanie nieruchomości o bardzo zróżnicowanym standardzie i lokalizacji. W pozostałych miastach rozkłady cen są bardziej skupione, co sugeruje większą jednorodność oferty mieszkaniowej.
W jaki sposób powierzchnia mieszkania wpływa na jego cenę całkowitą oraz cenę za metr kwadratowy?
Wykres rozrzutu wskazuje na silną dodatnią zależność liniową pomiędzy powierzchnią mieszkania a jego ceną całkowitą. Wraz ze wzrostem metrażu rośnie przeciętna cena nieruchomości, co potwierdza linia trendu. Jednocześnie obserwowany jest wzrost rozproszenia wartości cenowych dla większych mieszkań, co sugeruje większe zróżnicowanie standardu, lokalizacji oraz charakteru nieruchomości w tym segmencie.
Analiza zależności ceny jednostkowej od powierzchni lokalu
mieszkalnego wskazuje na nieliniowy charakter tej relacji. Najwyższe
ceny za metr kwadratowy obserwowane są w przypadku mieszkań o
najmniejszym metrażu, po czym następuje ich stopniowy spadek wraz ze
wzrostem powierzchni. W segmencie mieszkań o dużej powierzchni cena za
m² ulega stabilizacji lub wykazuje tendencję spadkową, co pozostaje
zgodne z prawidłowościami kształtowania się cen jednostkowych
w zależności od metrażu oraz preferencjami popytowymi uczestników rynku
nieruchomości.
Jak odległość od centrum miasta wpływa na poziom cen mieszkań?
Wykres ilustruje relację pomiędzy ceną jednostkową lokali mieszkalnych a ich odległością od centrum miasta. Najwyższe wartości cen za metr kwadratowy występują w lokalizacjach centralnych, natomiast wraz ze wzrostem odległości od centrum obserwuje się tendencję do obniżania poziomu cen. Relacja ta nie ma charakteru ściśle liniowego, co wskazuje, że na kształtowanie się cen istotnie oddziałują również czynniki lokalne, takie jak poziom rozwoju infrastruktury, dostępność transportu publicznego oraz charakter poszczególnych dzielnic mieszkaniowych.
Jakie znaczenie mają udogodnienia (balkon, winda, parking) dla ceny za metr kwadratowy?
Analiza wskazuje, że obecność udogodnień takich jak balkon, miejsce parkingowe oraz winda wiąże się ze statystycznie wyższą medianą ceny za m². Najsilniejszy efekt obserwowany jest w przypadku wind, co sugeruje istotne znaczenie standardu budynku dla wyceny nieruchomości.
Jak typ budynku wpływa na poziom cen?
Wykres pokazuje wyraźne różnice cenowe pomiędzy typami zabudowy. Apartamentowce charakteryzują się najwyższymi medianami cen za m², następnie kamienice, natomiast bloki mieszkalne osiągają najniższe wartości. Różnice te odzwierciedlają zróżnicowany standard techniczny, wiek zabudowy oraz lokalizację.
Jakie są różnice w cenach mieszkań w zależności od liczby pokoi?
Wykres pudełkowy obrazuje rozpiętość cen za metr kwadratowy mieszkań w zależności od liczby pokoi. Najwyższe mediany cen odnotowuje się w przypadku mieszkań jednopokojowych, natomiast w lokalach dwu- i trzypokojowych obserwuje się spadek wartości cen jednostkowych. W przypadku mieszkań czteropokojowych i większych mediana cen pozostaje stosunkowo stabilna, a następnie rośnie nieznacznie, co może być efektem ograniczonej podaży oraz większego zainteresowania większymi lokalami, często poszukiwanymi przez gospodarstwa domowe o wyższych dochodach.
Analiza opisowa
Poniższa część projektu zawiera podstawowe statystyki opisowe, pozwalające na charakterystykę rozkładu cen i metrażu w analizowanych miastach. Analizie poddano również korelację między zmiennymi, co pozwala na ocenę siły powiązań między ceną a pozostałymi parametrami ofert.
Szczegółowe statystyki cenowe wg miast
Poniższa tabela przedstawia szczegółowe miary pozycyjne oraz miary kształtu rozkładu (skośność, kurtoza) dla ceny za metr kwadratowy w poszczególnych miastach. Pozwala to ocenić nie tylko poziom cen, ale też ich zróżnicowanie i asymetrię.
|
Miary Położenia
|
Miary Zmienności
|
Kształt
|
|||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| city | N | Srednia | Mediana | Min | Max | SD | IQR | Skosnosc | Kurtoza |
| warszawa | 4248 | 18676.62 | 18000.00 | 11771.08 | 30651.94 | 4022.39 | 5337.22 | 0.72 | 0.04 |
| krakow | 1903 | 17243.86 | 16432.99 | 10833.33 | 29000.00 | 3866.77 | 4884.38 | 0.92 | 0.31 |
| gdansk | 1091 | 15581.26 | 14444.44 | 9035.55 | 29893.16 | 4428.85 | 6360.11 | 0.88 | 0.20 |
| gdynia | 366 | 14906.48 | 13372.90 | 7995.37 | 30571.29 | 5020.38 | 6212.00 | 1.18 | 0.86 |
| wroclaw | 1438 | 13689.11 | 13168.44 | 8985.71 | 23500.00 | 2803.38 | 3586.00 | 0.86 | 0.52 |
| poznan | 414 | 11699.29 | 11198.00 | 7482.19 | 18750.00 | 2303.77 | 3365.56 | 0.57 | -0.22 |
| rzeszow | 80 | 10731.87 | 10584.66 | 6829.51 | 14534.88 | 1738.52 | 2195.16 | 0.11 | -0.55 |
| bialystok | 128 | 10102.37 | 9887.18 | 6990.60 | 15149.43 | 1900.52 | 2799.81 | 0.46 | -0.44 |
| lublin | 340 | 9939.73 | 9800.76 | 6619.32 | 14797.43 | 1691.54 | 2111.75 | 0.51 | -0.09 |
| szczecin | 302 | 9669.92 | 9368.11 | 4926.57 | 16541.69 | 2567.24 | 3484.39 | 0.30 | -0.49 |
| katowice | 224 | 9458.13 | 8860.84 | 5308.51 | 16324.18 | 2622.73 | 3645.35 | 0.70 | -0.46 |
| lodz | 879 | 8726.71 | 8444.44 | 4914.19 | 13327.60 | 1706.78 | 2438.24 | 0.55 | -0.14 |
| bydgoszcz | 417 | 8307.79 | 8006.50 | 4883.01 | 12927.51 | 1892.30 | 2840.42 | 0.43 | -0.64 |
| czestochowa | 72 | 7225.51 | 6987.49 | 4973.26 | 11260.87 | 1411.76 | 1646.71 | 0.88 | 0.67 |
| radom | 84 | 6915.01 | 6748.56 | 4682.52 | 10101.19 | 1196.61 | 1763.93 | 0.44 | -0.54 |
Analiza danych wskazuje na wyraźną dominację cenową Warszawy, gdzie średnia stawka za metr kwadratowy (ok. 18 700 PLN) znacznie przewyższa poziomy notowane w pozostałych ośrodkach. Za stolicą plasuje się grupa miast o wysokich wycenach, do której należą Kraków, Gdańsk i Gdynia, osiągając pułap powyżej 14 500 PLN/m². Na przeciwległym końcu zestawienia znajdują się Częstochowa i Radom z cenami w okolicach 7 000 PLN/m². Taki układ danych obrazuje skalę dysproporcji na polskim rynku - stawki w najdroższym mieście są ponad dwukrotnie wyższe niż w ośrodkach zamykających ranking. Analiza miar zmienności ujawnia, że najdroższe rynki są jednocześnie najbardziej niejednorodne. Szczególnie wyróżnia się Gdynia, która mimo niższej średniej niż Warszawa, posiada najwyższe odchylenie standardowe (ponad 5 000 PLN) oraz bardzo wysoką cenę maksymalną (ponad 30 000 PLN/m²). Sugeruje to silną obecność luksusowych inwestycji nadmorskich, które znacząco odbiegają od standardowych ofert. Z kolei rynki o niższych cenach (Radom, Częstochowa) charakteryzują się znacznie mniejszą zmiennością, co świadczy o większej jednolitości ofert. Warto również zwrócić uwagę na dodatnią skośność rozkładu w większości miast (najsilniejszą w Gdyni: 1.18 i Krakowie: 0.92). Oznacza to, że średnie ceny są zawyżane przez “ogon” drogich apartamentów, podczas gdy typowa oferta rynkowa (mediana) jest nieco tańsza. Jedynie w miastach takich jak Rzeszów czy Szczecin rozkład jest bliski symetrycznemu, co sugeruje bardziej zrównoważoną strukturę cenową bez ekstremalnych odchyleń w górę.
Charakterystyka ofert rynkowych w podziale na typ budynku
Analiza zgromadzonych danych pozwala na wyraźne wyodrębnienie trzech głównych segmentów rynku mieszkaniowego, zróżnicowanych pod względem wieku, ceny oraz lokalizacji. Poniższa tabela prezentuje charakterystykę ofert w podziale na apartamentowce, bloki mieszkalne oraz kamienice.
| Zmienna | Apartamentowiec N = 2,7021 |
Blok mieszkalny N = 7,4491 |
Kamienica N = 1,8351 |
|---|---|---|---|
| Cena całkowita (PLN) | |||
| Mean (SD) | 1,130,250 (519,037) | 743,498 (319,401) | 971,891 (549,776) |
| Median (Q1, Q3) | 995,000 (760,000, 1,377,000) | 690,000 (545,000, 869,000) | 805,500 (599,000, 1,200,000) |
| Min, Max | 230,000, 3,000,000 | 191,000, 2,941,220 | 194,000, 3,000,000 |
| Cena za m² (PLN) | |||
| Mean (SD) | 18,349 (4,949) | 14,013 (4,334) | 15,249 (6,315) |
| Median (Q1, Q3) | 18,245 (14,716, 21,667) | 13,908 (10,827, 16,646) | 15,000 (9,888, 19,894) |
| Min, Max | 5,589, 30,571 | 4,683, 30,652 | 4,883, 30,546 |
| Metraż (m²) | |||
| Mean (SD) | 62 (23) | 54 (17) | 65 (26) |
| Median (Q1, Q3) | 58 (46, 74) | 51 (42, 62) | 61 (46, 80) |
| Min, Max | 25, 150 | 25, 150 | 25, 150 |
| Liczba pokoi | |||
| 1 | 148 (5.5%) | 460 (6.2%) | 81 (4.4%) |
| 2 | 1,106 (41%) | 3,230 (43%) | 805 (44%) |
| 3 | 985 (36%) | 2,886 (39%) | 554 (30%) |
| 4 | 375 (14%) | 729 (9.8%) | 273 (15%) |
| 5 | 67 (2.5%) | 122 (1.6%) | 89 (4.9%) |
| 6 | 21 (0.8%) | 22 (0.3%) | 33 (1.8%) |
| Rok budowy | |||
| Mean (SD) | 2,015 (8) | 1,989 (22) | 1,929 (21) |
| Median (Q1, Q3) | 2,017 (2,011, 2,022) | 1,984 (1,971, 2,009) | 1,930 (1,911, 1,950) |
| Min, Max | 1,936, 2,024 | 1,870, 2,024 | 1,850, 1,975 |
| Dystans do centrum (km) | |||
| Mean (SD) | 4.57 (2.81) | 4.82 (2.61) | 2.26 (1.78) |
| Median (Q1, Q3) | 4.49 (2.16, 6.28) | 4.72 (2.77, 6.43) | 1.77 (0.98, 2.98) |
| Min, Max | 0.04, 15.90 | 0.02, 16.48 | 0.03, 15.81 |
| 1 n (%) | |||
Najdroższą kategorię stanowią apartamentowce, które reprezentują nowoczesne budownictwo ze średnią datą powstania w 2017 roku. Średnia cena całkowita za mieszkanie w tym typie budynku wynosi blisko milion złotych (995 000 zł), natomiast średnia stawka za metr kwadratowy oscyluje wokół 18 000 złotych. Apartamentowce oferują umiarkowany metraż z medianą wynoszącą 58 metrów kwadratowych. W strukturze pomieszczeń dominują układy dwupokojwe (41%) oraz trzypokojowe (36%), co stanowi rynkowy standard. Mimo wysokiej ceny tego typu nieruchomości nie są położone w ścisłym centrum, lecz średnio 4,5 kilometra od niego.
Bloki mieszkalne z kolei stanowią najliczniejszą i najbardziej przystępną cenowo grupę ofert z lat 80 XX wieku. Mieszkania te zazwyczaj są najmniejsze, z medianą powierzchni wynoszącą 51 metrów kwadratowych i kosztują znacznie mniej niż inne typy lokali - typowa cena całkowita to 690 000 złotych. Atrakcyjność cenową tego segmentu potwierdza również najniższa na rynku stawka za metr kwadratowy, której mediana wynosi około 13 900 zł. W tej kategorii dominują układy dwu- i trzypokojowe, które stanowią zdecydowaną większość dostępnych lokali. Niższy koszt zakupu wiążę się z lokalizacją, bloki są oddalone od ścisłego centrum miasta średnio o 4,72 kilometrów.
Trzecią grupą są kamienice, które wyróżniają się najstarszą historią oraz najlepszą lokalizacją, średnio niecałe 2 kilometry od centrum miasta. Mediana ceny za metr kwadratowy wynosi w tym segmencie równe 15 000 zł, a średnia cena oscyluje wokół 805 500 zł. Oferują one najbardziej przestronne wnętrza o przeciętnej powierzchni 65 metrów kwadratowych. Warto zauważyć, że to właśnie w kamenicach najłatwiej znaleźć duże mieszkania, posiadające cztery lub więcej pokoi.
Podsumowując, rynek nieruchomości dzieli się na trzy segmenty, z których każdy odpowiada na inne potrzeby klientów. Apartamentowce to oferta premium dla osób szukajacych nowoczesności, co wiążę się z najwyższą ceną i standardowym metrażem. Bloki mieszkalne stanowią natomiast opcję budżetową - oferują najniższą cenę zakupu, jednak kosztem tego mniej przestrzeni i lokalizacja z dala od centrum. Z kolei kamienice stanowią unikalną ofertę dla miłośników wielkomiejskiego stylu życia, łącząc najlepszą lokalizację z największym metrażem, przy średniej cenie.
Macierz korelacji
Analiza macierzy korelacji pokazuje, że cena całkowita mieszkania jest najsilniej związana z jego metrażem oraz ceną za metr kwadratowy, co potwierdza ich kluczową rolę w kształtowaniu wartości nieruchomości. Widoczna jest również umiarkowana zależność między ceną całkowitą a liczbą pokoi, jednak wpływ tego czynnika jest słabszy niż samej powierzchni mieszkania. Bardzo silna korelacja pomiędzy metrażem a liczbą pokoi wskazuje, że wraz ze wzrostem powierzchni mieszkania rośnie także liczba pomieszczeń. Cena za metr kwadratowy wykazuje niewielką tendencję spadkową wraz ze wzrostem metrażu i liczby pokoi, co sugeruje, że większe lokale bywają relatywnie tańsze w przeliczeniu na metr. Jednocześnie zauważalna jest dodatnia zależność pomiędzy ceną za metr kwadratowy a rokiem budowy, co oznacza, że nowsze budynki osiągają wyższe ceny jednostkowe. Analiza wskazuje także, że nowsze inwestycje częściej zlokalizowane są dalej od centrum miasta, natomiast sam dystans do centrum nie wykazuje istotnego bezpośredniego wpływu na poziom cen w analizowanym zbiorze danych.
Współczynnik V-Cramera
## Współczynnik V-Cramera dla zależności Miasto <-> Typ Budynku wynosi: 0.143
## Oznacza to słaby związek.
Wnioskowanie statystyczne
Niniejszy rozdział poświęcony został pogłębionej analizie statystycznej, mającej na celu zidentyfikowanie kluczowych czynników wpływających na kształtowanie się cen mieszkań. W odróżnieniu od wcześniejszej analizy opisowej, rozdział skupia się na weryfikacji hipotez badawczych i ocenie istotności statystycznej zaobserwowanych zależności, wykorzystując w tym celu odpowiednie testy statystyczne (m.in. metody nieparametryczne oraz analizę korelacji).
Średnie ceny w miastach
| Zmienna | bialystok N = 128 |
bydgoszcz N = 417 |
czestochowa N = 72 |
gdansk N = 1,091 |
gdynia N = 366 |
katowice N = 224 |
krakow N = 1,903 |
lodz N = 879 |
lublin N = 340 |
poznan N = 414 |
radom N = 84 |
rzeszow N = 80 |
szczecin N = 302 |
warszawa N = 4,248 |
wroclaw N = 1,438 |
p-value1 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Cena całkowita (PLN) | <0.001 | |||||||||||||||
| Median (Q1, Q3) | 499,000 (404,700, 624,500) | 410,000 (348,500, 550,000) | 378,000 (279,499, 464,340) | 789,000 (629,000, 1,080,000) | 748,000 (575,000, 1,149,000) | 499,000 (398,100, 687,500) | 829,000 (689,000, 1,100,000) | 419,000 (345,000, 530,000) | 549,000 (474,500, 649,000) | 599,000 (519,100, 759,000) | 372,000 (312,450, 435,000) | 583,250 (483,500, 691,000) | 549,000 (449,000, 660,000) | 929,000 (750,000, 1,256,713) | 699,000 (599,000, 850,000) | |
| Min, Max | 299,000, 875,000 | 199,999, 949,000 | 195,000, 760,000 | 415,000, 2,499,000 | 409,000, 2,700,000 | 195,000, 1,315,000 | 399,000, 2,790,000 | 191,000, 980,000 | 335,000, 1,147,000 | 330,000, 1,365,000 | 198,000, 779,000 | 330,000, 1,250,000 | 309,000, 1,200,000 | 499,000, 3,000,000 | 399,000, 1,600,000 | |
| Cena za m² (PLN) | <0.001 | |||||||||||||||
| Median (Q1, Q3) | 9,887 (8,762, 11,573) | 8,006 (6,831, 9,672) | 6,987 (6,245, 7,899) | 14,444 (12,156, 18,523) | 13,373 (11,295, 17,558) | 8,861 (7,303, 10,964) | 16,433 (14,423, 19,341) | 8,444 (7,455, 9,895) | 9,801 (8,703, 10,829) | 11,198 (10,018, 13,386) | 6,749 (5,907, 7,678) | 10,585 (9,648, 11,866) | 9,368 (7,833, 11,342) | 18,000 (15,689, 21,026) | 13,168 (11,647, 15,234) | |
| Min, Max | 6,991, 15,149 | 4,883, 12,928 | 4,973, 11,261 | 9,036, 29,893 | 7,995, 30,571 | 5,309, 16,324 | 10,833, 29,000 | 4,914, 13,328 | 6,619, 14,797 | 7,482, 18,750 | 4,683, 10,101 | 6,830, 14,535 | 4,927, 16,542 | 11,771, 30,652 | 8,986, 23,500 | |
| 1 Kruskal-Wallis rank sum test | ||||||||||||||||
Tabela przedstawia wyraźne różnice między rynkami mieszkaniowymi w analizowanych miastach. Kraków, Gdańsk i Gdynia wyróżniają się najwyższymi medianami zarówno cen całkowitych, jak i cen za m², co potwierdza silny popyt i wysoką atrakcyjność tych lokalizacji. Jednocześnie właśnie tam widoczne są najszersze zakresy cen (min–max), co wskazuje na duże zróżnicowanie oferty – od mieszkań standardowych po bardzo drogie nieruchomości. Miasta takie jak Częstochowa, Bydgoszcz i Białystok charakteryzują się znacznie niższymi medianami cen, a także mniejszą zmiennością, co sugeruje bardziej jednorodny rynek i lepszą dostępność cenową. Katowice plasują się pośrodku – ceny są wyższe niż w mniejszych miastach, ale wyraźnie niższe niż w największych ośrodkach turystyczno-akademickich. Analiza cen za m² pokazuje, że różnice między miastami są jeszcze wyraźniejsze niż w przypadku cen całkowitych, co oznacza, że lokalizacja ma kluczowe znaczenie niezależnie od metrażu mieszkania.
Ranking cenowy miast
Przeprowadzona analiza przedstawia ranking cen mieszkań za m² w miastach - od najtańszych do najdroższych. Najniższe mediany cen obserwujemy w Radomiu i Częstochowie, gdzie rynek jest relatywnie jednorodny, a rozstęp cen niewielki. Wraz z przechodzeniem do kolejnych miast (m.in. Bydgoszcz, Łódź, Katowice, Szczecin) ceny stopniowo rosną, a zmienność zaczyna się zwiększać. Wyraźny skok cen widoczny jest w Poznaniu i Wrocławiu, a najwyższe wartości osiągają Gdynia, Gdańsk, Kraków i Warszawa. W tych miastach nie tylko mediany są najwyższe, ale też występuje duża liczba obserwacji skrajnych, co wskazuje na obecność bardzo drogich mieszkań (np. inwestycyjnych i premium). Test Kruskal–Wallisa (p < 0,001) potwierdza, że różnice cen między miastami są istotne statystycznie, co oznacza, że lokalizacja ma kluczowy wpływ na poziom cen za m², a rynki mieszkaniowe w poszczególnych miastach znacząco się od siebie różnią.
Wpływ powierzchni na cenę
Na wykresie A widoczna jest silna dodatnia zależność między metrażem a ceną całkowitą mieszkania (ρ Spearmana = 0,60; p < 0,001). Oznacza to, że wraz ze wzrostem powierzchni mieszkania cena całkowita wyraźnie rośnie. Jednocześnie duże rozproszenie punktów, szczególnie dla większych metraży, wskazuje na istotny wpływ innych czynników (np. lokalizacji, standardu), które różnicują ceny mieszkań o podobnej powierzchni. Z kolei wykres B pokazuje słabą, lecz istotną statystycznie ujemną korelację między metrażem a ceną za m² (ρ = −0,12; p < 0,001). Sugeruje to, że większe mieszkania są przeciętnie tańsze w przeliczeniu na metr kwadratowy, podczas gdy mniejsze lokale osiągają wyższe ceny jednostkowe. Efekt ten jest jednak niewielki, co oznacza, że metraż sam w sobie ma ograniczony wpływ na cenę za m².
Wpływ odległości od centrum na cenę
Wykres przedstawia zależność między odległością od centrum miasta a ceną za m². Zaobserwowana korelacja Spearmana jest bardzo słaba, lecz istotna statystycznie (ρ = 0,05; p < 0,001), co oznacza, że sama odległość od centrum ma niewielki wpływ na poziom cen. Rozkład punktów wskazuje na duże zróżnicowanie cen na każdej odległości - zarówno blisko centrum, jak i na obrzeżach występują mieszkania tanie i drogie. Sugeruje to, że o cenie w większym stopniu decydują inne czynniki lokalizacyjne, takie jak standard budynku, dostęp do infrastruktury czy charakter dzielnicy, a nie sama fizyczna odległość od centrum.
Wpływ udogodnień na cenę
| Characteristic |
Balkon
|
Parking
|
Winda
|
||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| NIE N = 3,710 |
TAK N = 8,276 |
p-value1 | NIE N = 8,231 |
TAK N = 3,755 |
p-value1 | NIE N = 5,029 |
TAK N = 6,957 |
p-value1 | |
| Cena za m² | 0.4 | <0.001 | <0.001 | ||||||
| Median | 14,900 | 14,797 | 14,600 | 15,270 | 12,587 | 16,400 | |||
| Q1, Q3 | 10,815, 18,715 | 11,667, 18,300 | 10,995, 18,191 | 12,189, 18,905 | 9,434, 15,859 | 13,325, 19,900 | |||
| 1 Wilcoxon rank sum test | |||||||||
Przeprowadzona analiza statystyczna wykazała, że wpływ poszczególnych udogodnień na cenę metra kwadratowego jest silnie zróżnicowany. Najważniejszym czynnikiem cenotwórczym w badanej próbie okazała się obecność windy. Mieszkania w budynkach wyposażonych w windę osiągają zdecydowanie wyższe wyceny rynkowe – mediana ceny wynosi w tej grupie 16 400 PLN/m², podczas gdy w budynkach bez windy to jedynie 12 587 PLN/m². Różnica ta jest wysoce istotna statystycznie. Istotną statystycznie różnicę odnotowano również w przypadku miejsca parkingowego. Lokale oferujące to udogodnienie charakteryzują się wyższą medianą ceny w porównaniu do ofert bez dedykowanego parkingu. Zaskakującym wynikiem jest natomiast brak istotnego statystycznie wpływu balkonu na cenę za metr kwadratowy (p=0,4). Mediana cen dla mieszkań bez balkonu (14 900 PLN/m²) jest zbliżona do tych z balkonem (14 797 PLN/m²). Sugeruje to, że o ile balkon może być atutem przy wyborze mieszkania, nie jest on czynnikiem, który samodzielnie determinuje wyższą stawkę za metr kwadratowy w skali całego rynku.
Wpływ typu budynku na cenę
Przeprowadzona analiza wykazała, że rodzaj zabudowy jest jednym z kluczowych czynników różnicujących ceny na rynku nieruchomości. Test Kruskala-Wallisa oraz analizy post-hoc potwierdziły istnienie silnych, istotnych statystycznie różnic pomiędzy wszystkimi trzema badanymi grupami. Zdecydowanym liderem cenowym są apartamentowce, dla których mediana ceny wynosi 18 245 PLN/m². Na przeciwległym biegunie znajdują się mieszkania w blokach, które stanowią najtańszy segment rynku z medianą ceny na poziomie 13 907 PLN/m². Jest to segment najbardziej dostępny cenowo.Pozycję pośrednią zajmują kamienice, osiągając medianę 15 000 PLN/m². Są one droższe od bloków, ale wciąż znacząco tańsze od apartamentowców.
Wpływ liczby pokoi na cenę
Analiza cen w zależności od liczby pokoi została celowo zawężona do lokali posiadających od 1 do 4 pomieszczeń, aby skupić się na najbardziej reprezentatywnym segmencie rynku i wyeliminować nieliczne oferty wielopokojowe (powyżej 5 pokoi), które jako wartości skrajne mogłyby zaburzyć rzetelność statystyczną badania. Wyniki jednoznacznie wskazują na silną odwrotną korelację, gdzie wraz ze wzrostem liczby pokoi spada cena ofertowa za metr kwadratowy. Zdecydowanym liderem cenowym są kawalerki, których mediana ceny osiąga poziom 17 969 PLN/m², co jest wartością wyższą niż w pozostałych grupach i moze wynikać z popytu inwestycyjnego na najmniejsze metraże. Wyraźny spadek ceny widoczny jest już przy mieszkaniach 2-pokojowych, gdzie mediana wynosi 15 530 PLN/m². Tendencja ta wyhamowuje przy większych lokalach, gdzie mieszkania 3-pokojowe (13 979 PLN/m²) oraz 4-pokojowe (13 844 PLN/m²) osiągają zbliżone do siebie, najniższe w zestawieniu wyceny jednostkowe.