23 May

Маркетингови проучвания- дисперсионен анализ

[sg_popup id=1]

Взимането на маркетингово решение често се основава на изводите, направени от маркетингови проучвания. Данните от такива проучвания може да се разчетат чисто интуитивно или на база на предишния опит на маркетьора, но съществуват методи, чрез които с определена точност може да се правят заключения на база на информацита, с която разполагаме.

Преди да пристъпим към анализа трябва да изясним кои са двете групи данни, които може да изследваме. Това са метрирани и неметрирани групи данни. Метрираните са такива, които се предствят в цифри, а неметрираните, чрез думи. Метрираните могат да бъдат прекъснати и непрекъснати.

Съществуват различни методи на анализ за таблици от данни с различни по рода си параметри. За изцяло метрирани признаци използваме F критериалният анализ, за изцяло неметрирани признаци Xi критериалният анализ, а за комбинирани прилагаме дисперсионният анализ.

Сега ще разгледаме дисперсионният анализ. В конкретния пример става въпрос за това дали съществува статистически значимо взаимодействие между цента на имотите и тяхното разположение по квартали в София. Цената е метрирания признак, а имената на кварталите предствляват неметрирания. Тъй като имаме два фактора, които ще анализираме ще използваме двуфакторен дисперсионен анализ.

Същствува приложение на Exel, наречено ANOVA, което предствя готова таблица с елементите на изследването и дава възможност да се направят съответните изводи бързо и лесно. Ще се спрем на това приложение малко по-надолу в текста, но за да бъде ясно систематизирана работата ни първо ще опиша алгоритъма на изследването.

Изследване чрез двуфакторен дисперсионен анализ:

1. Определят се двете хипотези, които са вариантите за изход от изследването, това да Н0 и Н1.

Н0: Не съществува съществено статистически значимо взаимодействие между района и цената на имотите в София.

Н1: Съществува съществено статистически значимо взаимодействие между района и цената на имотите в София.

2. Определя се вероятността за грешка. В повечето случаи тя е 5% или ?= 0.05
3. Определя се методът, по който ще бъде направено изследването. В случая уточнихме, че това ще е двуфакторен дисперсионен анализ.
4. Изчислява се F емпирично.
5. Изчислява се F теотитично (F crit)
6. Съпоставят се F и F crit и се прави извод:

При F < F crit –> Отхвърляме Н0 и приемаме за вярно Н1

При F > F crit –> Отхвърляме Н1 и приемаме за вярно Н0

При ANOVA функцията изчисленията стават автоматично и затова не сме се спрели на подробно описания на изчислителните методи, които служат за намиране на F и таблицата, от която се извежда F crit.

ANOVA e функция на ексел, която за съжаление не винаги е инсталирана в програмата от самото начало. Може да се наложи да потърсите за приложението в Ексела.
Когато вече имаме ANOVA сме готови да продължим.

Ето и стъпките на работа:

Копирате таблицата над която ще работим в нов ексел. Отиваме на Data и избираме Data analysis и след това ANOVA single factor.

Появява се следния диалогов прозорец:

Маркираме данните от таблицата и кликаме за отметката за поставяне на резулатта на същата страница в ексел. Маркираме долния текст бокс и избираме клетка от която да започне таблицата с резултатаите. Натискаме ОК.

Трябва да получим следната таблица:

Откриваме F и F crit и ги съпоставяме:

В нашият слувай F < F crit –> Отхвърляме Н0 и приемаме за вярно Н1

При вероятност за грешка 5% съществува статистически значимо взаимодействие между района и цената на имотите в София.

Така може с определена точност да получим статистически изводи на база, на които да вземем конкретни и обосновани маркетингови решение. Ние вярваме, че маркетингът се нужда е от мощни инструменти за анализ, които в колкото се може по-голяма степен да улесняват решенията, които взимаме.

Leave A Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *