Общая схема проверки гипотез
Формулировка проверки гипотез. Формируется нулевая гипотеза Н0 и альтернативная – Н1. Н0 – предположение о том, что между определенными статистическими параметрами не существует связи или различия. Ее подтверждение не требует от компании каких-либо действий. Н1 – противоположная гипотеза, т.е. предположение о том, что связь или различие существует. Ее подтверждение означает, что компания должна предпринять какие-либо меры или поменять свои взгляды на положение дел. Маркетолог проверяет всегда нулевую гипотезу.
Выбор уровня значимости и метода проверки гипотезы. Используют математико-статистический анализ, поэтому то или иное утверждение принимается или отвергается с вероятностью . Реультатом проверки гипотез является 1 из 2-х вариантов. 1. Н0 – принимается
2.
Н0 – отвергается
с вероятностью
принимается Н
.
Например. Руководство универмага хотело бы начать торговлю своими товарами через Интернет. Новая услуга будет введена, если свыше 40% пользователей Интернет используют сеть для совершения покупок. Маркетолог записывает гипотезы следующим образом:
- доля пользователей Интернет, которая совершает покупки меньше 0,4
Н0: <0,40
Н : 0,40
В таких условиях - уровень значимости. =0,95 (0,98)
Если принимается Н0, то услугу внедрять не стоит. Если же Н0 не принимается, т.е. нет достаточных оснований принять Н0, тогда принимаем Н и компания внедряет новую услугу. Еще 1 метод маркетинговых исследований – это использование таблиц сопряженности. Ими часто пользуются, т.к.: 1.Просты в использовании 2.Легко трактуются результаты 3.В ряде случаев это очевиднее, чем многоуровневый анализ. 4.Проще работать с пропущенными значениями. 5.Не требует специальных навыков и программ.
Мы рассматривали двумерную кросстабуляцию, т.е. оценивали взаимосвязь 2-х переменных. Тем не менее часто введение 3-й переменной позволяет маркетологу лучше понять природу исходных связей между 2-мя переменными. Введение 3-й переменной может привести к следующему результату:
Уточнить связь между 2-мя исходными переменными.
Указать на отсутствие связи, хотя первоначально связь наблюдалось. Т.е. 3-я переменная покажет наличие ложной связи.
Показать некоторую связь между 2-мя переменными, хотя изначально она не наблюдалась, т.е. покажется скрытая связь.
Никаких изменений в исходной структуре не будет.
Влияние
Две исходные переменные:
- Есть связь между 2-мя переменными введение 3-ей 1.Уточняется связь
2.Отсутстует связь
3.Исходная структура без изменения
- Отсутствие связи между 2-мя исходными переменными введение 3-ей 1.Есть связь между 2-мя исходными переменными
2.Исходящая структура без изменения
Например. Связь между желанием совершить тур поездку от возраста. Таблица сопряженности 2-х переменных
|
возраст |
|
желание |
До 45 |
После 45 |
Да |
50% |
50% |
нет |
50% |
50% |
Добавим 3-ю переменную – пол. Можно увидеть подавленную связь между переменными
|
муж |
жен |
||
Желание |
До 45 |
после |
До 45 |
после |
Да |
60% |
40% |
35% |
65% |
нет |
40% |
60% |
65% |
35% |