市場調研調研數(shù)據(jù)深入分析(編輯修改稿)
2025-02-01 13:47 本頁面
【文章內容簡介】 H0： μ 1 = μ 2 ， H1： μ 1 ≠ μ 2 0 檢驗統(tǒng)計量為： 它服從正態(tài)分布， n1和 n2為兩個獨立樣本的樣本容量，在顯著性水平 α 下， H0的拒絕域為|t|tα /2(n1+n21)。 221)1()1( 22221211???????nnSnSnXXt 例：某企業(yè)研究促銷活動對銷售效果的影響，原預計實施促銷后，產(chǎn)品的月銷售額可增至 2萬元，促銷活動后，研究人員對銷售額進行了調查，發(fā)現(xiàn)促銷后的月銷售額只有 ，標準差為 萬元，能否由此推斷促銷沒有達到預期的效果？ H0： μ =2， H1： μ 2 要求 α =， n=16， Sx=, 采用 t檢驗 計算檢驗統(tǒng)計量 采用單側檢驗，查 t分布表得 t α (n1)=(201)= |t| (201), 否定 H0,接受 H1，認為促銷未達到預期效果 16 ??????nSxtx? F檢驗 F檢驗是在方差未知的條件下，關于兩個總體方差相等的假設檢驗。 F服從自由度為（ v1,v2)的 F分布。 n n2分別為兩個樣本的樣本容量， S S2分別為樣本標準差，臨界值取決于自由度。在顯著性水平 α 下， H0的拒絕域為 FFα /2(n1 1， n21)， F＜ F1α /2(n1 1， n21)， Fα /2(n1 1， n21)和 F1α /2(n1 1， n21)為查 t分布概率表得到的臨界值。 2 2 2 20 1 2 1 1 2211 1 2 222: : ( )()1 , 1HHSF n nS? ? ? ?????? ? ?雙 側較 大， ＝ ＝（ 較 小 ）參數(shù)檢驗總結： （ 1）關于均值的檢驗，不論單、雙總體，當方差已知時，用 z檢驗，否則用 t檢驗，大樣本情景，都可以用 z檢驗 （ 2）關于方差的檢驗，雙總體方差相等假設需用 F檢驗。 三、非參數(shù)檢驗與統(tǒng)計量的分布 （ 1）非參數(shù)檢驗適用于定序變量和定類變量的假設檢驗。常用的方法是卡方檢驗 （ 2）卡方檢驗主要用于對獨立樣本本身和不同獨立樣本之間不同因素的差別檢驗 （ 3）單變量情形的卡方檢驗主要用于對頻數(shù)表中各類對某變量特征的差異性分析 ? H0:不存在由于變量 X而導致的類別差異 H1：存在由于變量 X而導致的類別差異 ? 卡方統(tǒng)計量的數(shù)學表達式為 ⅹ 2=∑ （ OiEi)2/Ei 其中， Oi為單元 i的觀察（實際）頻數(shù)， Ei為單元 i的理論期望頻數(shù)，統(tǒng)計量服從卡方分布，期望頻數(shù)和觀察頻數(shù)之間的差值越大，卡方統(tǒng)計值越大。 在給定顯著性水平 α 下，拒絕域為 ⅹ 2 ⅹ α 2（ n1) ⅹ α 2（ n1)查卡方分布表中獲得臨界值 例： 92（ p177) 奶酪口味偏好程度，調查了210人，要求對三種奶酪口味偏好程度進行調查，選出最喜歡的一種，結果如下 根據(jù)以上數(shù)據(jù)統(tǒng)計判斷三種口味的奶酪偏好程度是否有顯著差異。 口味 原味 火腿 草本 選擇人數(shù) 90 45 75 ? 采用卡方檢驗 ? 提出原假設 H0：三種口味偏好基本相同 提出被擇假設 H1：三種口味偏好度有顯著差異 ? 在 H0下，
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