Общая схема проверки гипотез

1. 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.

2. Выбор уровня значимости и метода проверки гипотезы. Используют математико-статистический анализ, поэтому то или иное утверждение принимается или отвергается с вероятностью a. Реультатом проверки гипотез является 1 из 2-х вариантов. 1. Н0 – принимается

2. Н0 – отвергается Þ с вероятностью a 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:

p - доля пользователей Интернет, которая совершает покупки меньше 0,4

Н0: p<0,40

Н : p³ 0,40

В таких условиях a - уровень значимости. a=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:

1. Уточнить связь между 2-мя исходными переменными.

2. Указать на отсутствие связи, хотя первоначально связь наблюдалось. Т.е. 3-я переменная покажет наличие ложной связи.

3. Показать некоторую связь между 2-мя переменными, хотя изначально она не наблюдалась, т.е. покажется скрытая связь.

4. Никаких изменений в исходной структуре не будет.

Влияние

Две исходные переменные:

- Есть связь между 2-мя переменными Þ введение 3-ей Þ 1.Уточняется связь

2.Отсутстует связь

3.Исходная структура без изменения

- Отсутствие связи между 2-мя исходными переменными Þ введение 3-ей Þ 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

Добавим 3-ю переменную – пол. Можно увидеть подавленную связь между переменными