Часть III. Сбор, подготовка и анализ данных 12 страница

variation)

• коэффициент сопряженности признаков

(contingency coefficient)

• критерий знаков (sign test)

• критерий попарных сравнений Уилкоксо-

на (Wilcoxon matched-pairs signed-ranks test)

• критерий серий (run test)

• медиана (median)

• межквартильный размах (interquartile

range)

• мода (mode)

• мощность критерия (power of a test)

• независимые выборки (independent

samples)

• непараметрические методы проверки ги-

потез (nonparametric tests)

УПРАЖНЕНИЯ

Вопросы

1. Опишите процедуру определения частот распределения значений переменной.

2. Какие показатели центра распределения обычно вычисляют?

нулевая гипотеза (null hypothesis)

одновыборочный критерий согласия

Колмогорова—Смирнова (Kolmogorov—

Smirnov one-sample test)

односторонний критерий (one-tailed test)

ошибка I рода (type I error)

ошибка II рода (type II error)

параметрические методы проверки гипо-

тез (parametric tests)

парные выборки (paired samples)

парный г -критерий (paired samples t test)

показатели вариации (measures of

variability)

показатели центра распределения

(measures of location)

построение таблицы сопряженности

признаков, кросс-табуляция (crosstabulation)

размах вариации (range)

распределение хи-квадрат (chi-square

distribution)

симметричная "лямбда" (symmetric

lambda)

средняя арифметическая, среднее (mean)

стандартное (среднеквадратическое) от-

клонение (standard deviation)

t -статистика (t -statistic)

статистика хи-квадрат (chi-square statistic)

таблица сопряженности призна-

ков (contingency table)

тау b (tau b)

тау с (tau с)

уровень значимости (level of significance)

фи-коэффициент (phi coefficient)

эксцесс (kurtosis)

Глава 15. Вариационный ряд, таблицы сопряженности признаков и проверка гипотез 599

3. Определите межквартильный размах. Что он измеряет?

4. Что означает коэффициент вариации?

5. Каким образом измеряют относительную плоско верши нность или островершинность кри-

вой распределения?

6. Что такое асимметричное распределение?

7. Чем отличается таблица распределения частот от таблицы сопряженности?

8. Какое общее правило вычисления процентов при кросс-табуляции?

9. Дайте определение ложной корреляции.

10. Что означает подавленная связь? Как ее выясняют?

П. Проанализируйте причины частого использования таблиц сопряженности. Каковы огра-

ничения их применения?

12. Представьте классификацию методов проверки гипотез.

13. Опишите обычную процедуру для выполнения проверки гипотезы с помощью /-критерия.

14. Чем отличаются параметрические и непараметрические методы проверки гипотез?

15. Какие непараметрические критерии соответствуют t -критерию двух независимых выборок

для параметрических данных?

16. Какие непараметрические критерии соответствуют t -критерию парных выборок для пара-

метрических данных?

Задачи

1. Для каждой из следующих ситуаций укажите статистический анализ, который надо провес-

ти, и подходящий для этого критерий или тест-статистику.

a) Потребители оценили свое предпочтение мыла Camay по 11-балльной шкале Лайкерта.

Затем они просмотрели коммерческую рекламу о мыле Camay. После этого предпочте-

ния потребителей опять измерили. Изменила ли реклама предпочтения потребителей?

b) Подчиняются ли предпочтения относительно мыла Camay закону нормального распре-

деления?

c) Маркетологи разбили одну тысячу семей на следующие группы, исходя из уровня по-

требления мороженного: много, средне, мало и не употребляющие. Одновременно их

разделили на семьи с высоким, средним и низким доходом, Зависит ли потребление

мороженого от уровня дохода?

d) В исследовании, использующем репрезентативную выборку из 2000 домохозяйств из

потребительской почтовой панели Market Facts, респондентов попросили проранжи-

ровать 10 универмагов, включая универмаг Sears, в порядке предпочтения. Выборка

была разделена на малые и большие семьи (по медиане). Варьируются ли предпочте-

ния покупателей относительно покупки товаров в универмаге Sears в зависимости от

размера семьи?

2. Текущую рекламную кампанию для известного прохладительного напитка следует изме-

нить, если реклама понравится менее чем 30% потребителей.

a) Сформулируйте нулевую и альтернативную гипотезы.

b) Обсудите ошибки I и II рода, которые могут иметь место при проверке гипотез,

c) Какой статистический критерий вам следует использовать? Почему?

d) Была взята случайная выборка из 300 потребителей, и 84 респондента указали, что им

понравилась рекламная кампания. Стоит ли вносить в рекламную кампанию корректи-

ровку? Почему?

600 Часть III. Сбор, подготовка и анализ данных

3. Сеть универмагов (10 магазинов) организовала распродажу холодильников. Количество

проданных холодильников в выборке из десяти магазинов было такими: 80 110 0 40 70 80

100 50 80 30

a) Очевидно ли, что в среднем продано свыше 50 холодильников одним магазином в тече-

ние этой распродажи? Используйте а = 0,05.

b) Какое допущение необходимо сделать для этой проверки?

УПРАЖНЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ INTERNET

И КОМПЬЮТЕРА

1. Используйте статистические пакеты (SPSS, SAS BMDP) для вычисления статистического

критерия для задачи 3.

КОММЕНТАРИИ

1. Chow-Hou Wee, Mei-Lan Choong, Siok-Kuan Tambyah, "Sex Role Portrayal in Television Advertising",

International Marketing Review, January 1995, p. 49-64; Магу С. Gilly, "Sex Roles in Advertising:

A Comparison of Television Advertisements in Australia, Mexico and the United States",

Journal of Marketing, April 1988, p. 75-85.

2. Melissa Dowling, "To Go Direct — or Not", Catalog Age, September 1, 1997, p. 5; Troy A. Festervand,

Don R. Snyder, John D. Tsalikis, "Influence of Catalog vs. Store Shopping and Prior Satisfaction

on Perceived Risk", Journalof the Academy of Marketing Science, Winter 1986, p. 28—36.

3. Saviour L.S. Nwacukwu, Scott. J. Vitell, Jr., Faye W. Gilbert, James H. Barnes, "Ethics and Social

Responsibility in Marketing: An Examination of the Ethical Evaluation of Advertising Strategies",

Journal of Business Research, June 1997, p. 107—18; Shelby D. Hunt, Lawrence B. Chonko, "Ethical

Problems of Advertising Agency Executives", Journal of Advertising, Fall 1994,p. 16—24.

4. О применении частот и дискрептивных статистик см, статью Mary Jo Bitner, Bernard H.

Booms, Lois A. Mohr, "Critical Service Encounters: The Employee's Viewpoint", Journal of

Marketing, October 1994, p. 95-106.

5. Для более подробного описания таких статистик см. любую книгу по статистике, например,

Mark L. Berenson, David M. Levine, Basic Business Statistics: Concepts and Applications, 6th ed.

(Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1996).

6. Для нашей цели не следует делать различие между проверкой гипотезы и статистическим

выводом через доверительный интервал.

7. Thomas T. Semon, "Let's Hear It for Disaggregate Analysis", Marketing News, March 25, 1996,

p. 10; O. Hellevik, Introduction to Causa! Analysis: Exploring Survey Data by CrossTabulation (Beverly

Hills, CA: Sage Publications, 1984).

8. Lawrence F. Feick, "Analyzing Marketing Research Data with Association Models", Journal of

Marketing Research, November 1984, p. 376-386. Последние применения см. в статье Wagner

A. Kamakura, Michel Wedel, "Statistical Data Fusion for Cross-Tabulation", Journal of Marketing

Research, November 1997, p. 485-498.

9. Wayne Lenell, Robert Boissoneau, "Using Causal-Comparative and Correlational Designs in Conducting

Market Research", Journal of Professional Services Marketing, February 1996, p, 59-69.

10. R. Mark Sirkin, Statistics for the Social Sciences (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1997).

11. Marjorie A. Pett, Nonparametric Statistics for Health Care Research (Thousand Oaks, CA: Sage Publications,

1997). Для более глубокого изучения см. работу Н.О. Lancaster, The Chi-Squared

Distribution (New York: John Wiley, 1969).

Глава 15. Вариационный ряд, таблицы сопряженности признаков и проверка гипотез 601

12. Mark L. Berenson, David M. Levine, Basic Business Statistics: Concepts and Applications, 6th ed.

(Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 1996):

13. Однако некоторые ученые-статистики с этим не согласны. Они считают, что не стоит ис-

пользовать поправочный коэффициент. См., например, статью John E, Overall, "Power of

Chi-Square Tests for 2 x 2 Contingency Tables with Small Expected Frequencies", Psychological

Bulletin, January 1980, p, 132-135.

14. Проверка значимости и доверительных интервалов также возможна как для асимметрично-

го коэффициента "лямбда", так и для симметричного. См. статью L.A. Goodman,

W.H. Kruskal, "Measures of Association for Cross Classification: Appropriate Sampling Theory",

Journal of the American Statistical Association, June 1963, p. 310—364.

15. Rohit Verma, John C. Goodale, "Statistical Power in Operations Management Research", Journal of

Operations Management, August 1995, p. 139—152.

16. С технической точки зрения нулевую гипотезу нельзя принять. Ее можно либо отвергнуть,

либо не отвергнуть.

17. Условие, когда нельзя предполагать равенства дисперсий, известно под названием пробле-

мы Беренса-Фишера (Behrens-Fisher). Существует несколько мнений по поводу лучшего

метода расчета данного случая,

18. Anne L. Balazs, "Positioning the Retail Shopping Center for Aging Customers", Stores, April 1995,

p. RR10—RR11; James R. Lumpkin, James B. Hunt, "Mobility as an Influence on Retail Patronage

Behavior of the Elderly: Testing Conventional Wisdom'', Journal of the Academy of Marketing Science,

Winter 1989, p. 1-12.

19. Eleflheria Parpis, "Playing for the Ring", Adweek (Eastern Edition), January 19, 1998, p. 29—31;

Larry Dunst, "Is It Possible to Get Creative in 15 Seconds?", Advertising Age, November 29, 1993,

p. 18; Jerry A. Rosenblatt, Janett Mainprize, "The History and Future of 15-Second Commercials:

An Empirical Investigation of the Perception of Ad Agency Media Directors", in William Lazer, Eric

Shaw, Chow-Hou Wee (eds.), World Marketing Congress (International Conference Scries), vol. IV

(Boca Raton, FL: Academy of Marketing Science, 1989), p. 169-177.

20. Gopal K. Kanji, 100 Statistical Tests (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1993); Donald L.

Harnett, Statistical Methods, 3rd ed. (Reading, MA: Addison-Wesley, 1982).

21. Marjorie A. Pelt, Nonparametric Statistics for Health Care Research (Thousand Oaks, CA: Sage Publications,

1997),

22. Существуют разные точки зрения о том, следует ли использовать непараметрические стати-

стические методы, чтобы сделать статистический вывод о параметрах совокупности. См.

также статью Y.K. Cheung, J.H. Klotz, "The Mann-Whitney-Wilcoxon Distribution Using linked

Lists", Statistica Sinica, July 1997, p. 805-813.

23. t -критерий в этом случае эквивалентен критерию "хи-квадрат" для проверки независимо-

сти в таблице сопряженности 2x2. Этих два критерия связаны между собой следующим

образом: #:о.и<п = п>.<и<«,+«;-2). Для больших выборок г-распределение приближается к

нормальному, следовательно, / -критерий и г-критерий эквивалентны.

24. James R, Crum, Pradeep A. Rau, Stephen K. Reiser, 'The Marketing Research Process: Role Perceptions

of Researches and Users", Journal of Advertising Research, December—January 1988, p. 9—

21. См, также статью Cyndee Miller, "Gallup Brothers Analyze the Research Industry", Marketing

News, January 6, 1997, p. 2.

25. Пример последнего применения критерия парных сравнений Вилкоксона приведен в рабо-

те U. Kalwani, Narakesari Narayandas, "Long-Term Manufacturer-Supplier Relationships: Do

They Pay Off for Supplier Firms?", Journal of Marketing, January 1995, p. 1—16.

26. Marjorie A. Pett, Nonparametric Statistics for Health Care Research (Thousand Oaks, CA: Sage Publications,

1997); J.G. Field, "The World's Simplest Test of Significance", Journal of the Market

Research Society, July 1971, p. 170-172.

602 Часть III. Сбор, подготовка и анализ данных

27. Eric L. Einspruch, An Introductory Guide to SPSS for Windows (Thousand Oaks, CA: Sage Publications,

1993); Paul E. Spector, SAS Programming for Researchers and Social Scientists (Thousand Oaks,

CA: Sage Publications, 1993); Mahamed Afzal Norat, "Software Reviews", Economic Journal: The

Journal of the Royal Economic Society, May 1997, p. 857—882; John Wass, "How Statistical Software

Can be Assessed", Scientific Computing and Automation (October 1966).

28. Leslie de Chernatony, Chris Halliburton, Ratna Bernath, "International Branding: Demand or Supply

Driven", International Marketing Review, February 1995, p. 9—21.

29. Lawrence B. Chonko, Ethical Decision Making in Marketing (Thousand Oaks, CA: Sage Publications,

1995); G.R. Laczniak, E. Murphy, "Foresting Ethical Marketing Decisions", Journal of Business

Ethics, October 1991, p. 259-271.

Глава 15. Вариационный ряд, таблицы сопряженности признаков и проверка гипотез 603

Глава 16. Дисперсионный и ковариационный анализ

После изучения материала этой главы вы должны уметь...

1. Трактовать диапазон применения дисперсионного анализа (ANOVA) и его связь с

(-критерием и регрессионным анализом.

2. Описывать однофакторный дисперсионный анализ, включая разложение полной вариа-

ции, измерение эффектов, проверку значимости и интерпретацию результатов.

3. Рассматривать многофакторный дисперсионный анализ и проверять значимость полного

эффекта, эффекта взаимодействия и главный эффект каждого фактора.

4. Проводить анализ ковариации и показывать, каким образом он учитывает влияние не-

управляемых независимых переменных.

5. Объяснять ключевые факторы, относящиеся к интерпретации результатов, делая акцент на

взаимодействии факторов, их относительной важности и множественных сравнениях.

6. Обсуждать специальные методы дисперсионного анализа, используемые в маркетинге, та-

кие как повторные измерения в дисперсионном анализе, неметрический дисперсионный

анализ и многомерный дисперсионный анализ (MANOVA).

КРАТКИЙ ОБЗОР

В главе 15 мы изучали методы проверки различий между двумя средними или двумя ме-

дианами разных выборок. В этой главе мы рассмотрим что делать в том случае, если маркетолог

имеет дело с большим числом средних или медиан. Такого рода методы называют дисперсион-

ным анализом и ковариационным анализом. Несмотря на то, что обычно их используют для ана-

лиза экспериментальных данных, они также полезны для анализа результатов опроса или дан-

ных наблюдений.

Опишем методы выполнения дисперсионного и ковариационного анализа и обсудим их

соотношение с другими методами проверки связей. Затем опишем однофакторный диспер-

сионный анализ, самый простой из этих методов, следом за ним — многофакторный дис-

персионный и ковариационный анализ. Особое внимание мы уделим вопросам интерпрета-

ции результатов, а именно, взаимодействию факторов, их относительной важности и мно-

жественным сравнениям. Мы широко осветим некоторые специальные темы, такие как

повторные измерения в дисперсионном анализе, неметрический дисперсионный анализ и

многомерный дисперсионный анализ. Рассмотрим примеры, иллюстрирующих применение

дисперсионного анализа.

СКВОЗНОЙ ПРИМЕР. ВЫБОР УНИВЕРМАГА

"""""I

Дисперсионный анализ

В проекте "Выбор универмага" несколько независимых переменных относились к числу ка-

тегориальных, имеющих больше двух категорий (уровней) значения. Например, степень ос-!

ведомленности об универсальных магазинах маркетологи разделили на высокую, среднюю:

и низкую. С помощью дисперсионного анализа они выявили влияние этих независимых 1

604 Часть III. Сбор, подготовка и анализ данных

переменных на метрические зависимые переменные. Таким образом маркетологи получили

общее представление об этой проблеме, что послужило основанием для последующего ана-

лиза данных. Так, использование трех категорий применительно к степени осведомленно-

сти о магазине не позволило получить статистически значимые результаты, тогда как разде-

ление степени осведомленности на два уровня (высокая и низкая степень) привело к зна-

чимым результатам. Таким образом маркетологи увидели, что в данном случае лучше всего

подходит рассмотрение степени осведомленности о магазине как переменной, имеющей

только две категории.

ПРИМЕР. Риски электронной коммерции

Для проверки различий в предпочтениях приобретения через Internet товаров с различ-

ными уровнями экономического и социального риска маркетологи использовали дисперси-

онный анализ. Экономический и социальный риск имел два значения (высокий и низкий

риск). Предпочтение к приобретению товаров через Internet выступало зависимой перемен-

ной. Результаты выявили существенное взаимодействие социального и экономического

риска. Приобретение товаров через Internet не является предпочтительным для продуктов с

высоким социальным риском (например, модной одежды), независимо от уровня экономи-

ческого риска товара, но зато предпочтительно для продуктов с низким экономическим

риском по сравнению с продуктами с высоким экономическим риском при низком уровне

социального риска [1].

ПРИМЕР. Лекарства с точки зрения ANOVA

Анализируя эффективность различных форматов рекламных обращений для продавае-

мого без рецепта средства от изжоги, маркетологи изучили роль содержания рекламного об-

ращения и относительной новизны торговой марки. Зависимой переменной выступало от-

ношение к рекламируемой торговой марке. Независимыми переменными служили три фак-

тора, каждый из которых имел две категории: формат рекламы, содержание и относительная

новизна.

Категории формата рекламы были следующие; реклама со сравнением и реклама без

сравнения. В первом случае для сравнения использовались широко известные торговые

марки Rolaids и Turns. Категрии относительной новизны получали, изменяя производителя

лекарства. Название Alka-Seltzer использовалось в качестве твердо устоявшейся торговой

марки, вто время как Acid-off выступало новой маркой. Название Acid-off выбрано на осно-

ве предварительного тестирования. Категориями содержания рекламного обращения высту-

пали фактическое и ценностное содержания.

Респондентов набрали в торговом центре и случайным образом распределили по разным

1 группам. Из 207 полученных ответов 200 признали годными для анализа. 25 респондентов

| вошли в каждую из восьми (2 x 2 x 2) групп для проведения эксперимента.

Затем был выполнен трехфакторный дисперсионный анализ, где зависимой переменной

служило отношение респондента к торговой марке. Общие результаты оказались статистиче-

ски значимыми. Взаимодействие трех факторов также оказалось существенным. Из имею-

щихся двухфакторных взаимодействий статистически значимым было только взаимодейст-

вие между форматом рекламного ролика и относительной новизной. На основании этих ре-

зультатов маркетологи сделали вывод, что сравнительный формат рекламы, который

подчеркивал фактическую информацию, оказался наиболее подходящим для выхода на ры-

нок нового товара [2].

В примере с универсальным магазином, где осведомленность была представлена тремя ка-

тегориями (уровнями), /-критерий не подходил для изучения различий выборочных средних,

поэтому применили дисперсионный анализ. Изучение приобретения товаров через Internet

Глава 16. Дисперсионный и ковариационный анализ 605

включало сравнение средних при наличии двух факторов (независимых переменных), у каждо-

го из которых было два уровня. Более сложное исследование сравнительной эффективности

рекламы лекарства включало три фактора, у каждого из которых было два уровня. В последних

двух примерах /-критерии также оказались неподходящими, поскольку влияние каждого фак-

тора зависело от действия других факторов (взаимодействия факторов были существенными),

В следующем разделе этой главы рассматривается связь дисперсионного анализа с /-критерием

и другими методами проверки.

ВЗАИМОСВЯЗЬ МЕТОДОВ

Дисперсионный и ковариационный анализ используется маркетологами для изучения

различий средних значений зависимых переменных, вызванных влиянием контролируе-

мых независимых переменных, при условии, что учтено влияние неконтролируемых не-

зависимых переменных. По сути, дисперсионный анализ (analysis of variance — ANOVA)

применяют как проверку статистической значимости различий выборочных средних для

двух или больше совокупностей. Обычно нулевая гипотеза утверждает, что все выбороч-

ные средние равны. Например, предположим, что исследователю интересно узнать, дей-

ствительно ли люди с различным уровнем потребления сухих завтраков (едят много,

средне, слабо и вообще не едят) различаются предпочтением к Total cereal, измеренным по

девятибалльной шкале Лайкерта. Проверку нулевой гипотезы, утверждающей, что четыре

группы потребителей не различаются предпочтением к Total, можно выполнить, исполь-

зуя дисперсионный анализ.

Дисперсионный анализ (analysis of variance — ANOVA)

Статистический метод изучения различий между выборочными средними для двух или

больше совокупностей.

В своей простейшей форме дисперсионный анализ должен иметь зависимую переменную

(предпочтение к сухому завтраку Total cereal), которая является метрической (измеренной с по-

мощью интервальной или относительной шкалы). Кроме того, должна быть одна или больше

независимых переменных (потребление продукта: сильное, среднее, слабое и отсутствие по-

требления). Все независимые переменные должны быть категориальными (неметрическими),

их еще называют факторами (factors).

Фактор (factors)

Категориальная независимая переменная. Чтобы использовать дисперсионный анализ, не-

зависимые переменные должны все быть категориальными (неметрическими).

Конкретная комбинация уровней факторов называется факторным экспериментом

(условиями испытаний) (treatment).

Факторный эксперимент (условия испытаний) (treatment)

В дисперсионном анализе конкретная комбинация категорий (уровней) факторов.

Однофакторный дисперсионный анализ (one-way analysis of variance) включает только одну

категориальную переменную или единственный фактор.

Однофакторный дисперсионный анализ (one-way analysis of variance)

Метод дисперсионного анализа, при котором используется только один фактор.

606 Часть III. Сбор, подготовка и анализ данных

Различия в предпочтениях потребителей с сильным, средним, слабым и нулевым уровнями

потребления можно изучить с помощью однофакторного дисперсионного анализа, в котором

факторный эксперимент представлен определенным уровнем фактора (пользователи со сред-

ним уровнем потребления как раз и составляют факторный эксперимент). Если существует два

или больше факторов, то анализ называют многофакторным дисперсионным анализом (n-way

analysis of variance). (Если в дополнение к фактору использования продукта исследователь так-

же хочет узнать отношение к Tola! cereal потребителей с разным уровнем лояльности (новый

фактор), то для этого подходит многофакторный дисперсионный анализ).

Многофакторный дисперсионный анализ (n-way analysis of variance)

Модель дисперсионного анализа, которая включает два или больше факторов.

Если набор независимых переменных состоит из категориальных и метрических перемен-

ных, то их изучают методом ковариационного анализа (analysis of covariance — ANCOVA).

Ковариационный анализ, ANCOVA (analysis of covariance — ANCOVA)

Специальный метод анализа дисперсий, в котором эффекты одной или больше сторонних

переменных, выраженных в метрической шкале, удаляют из зависимой переменной перед

выполнением дисперсионного анализа.

Например, ковариационный анализ необходим, если исследователь хочет изучить предпоч-

тения пользователей в группах с различным уровнем потребления и уровнем лояльности, при-

няв во внимание отношение респондентов к составу продуктов питания и к значению завтрака,

как способу приема пищи. Две последние переменные измеряются по девятибалльной шкале

Лайкерта. В этом случае категориальные независимые переменные (потребление продукта и

лояльность к торговой марке) по-прежнему называются факторами, в то время как метрические

независимые переменные (отношение к составу продуктов питания и значение, придаваемое

завтраку) — ковариатами (covariates).

Ковариата (covariates)

Метрическая независимая переменная, используемая в ковариационном анализе

{ANCOVA).

Взаимосвязь дисперсионного анализа с f-критерием и другими методами анализа, такими

как регрессионный анализ (глава 17), показана на рис. 16.1.

Во всех этих методах анализа используется метрическая зависимая переменная. Дис-

персионный и ковариационный анализ может включать несколько независимых пере-

менных (степень использования продукта, лояльность к торговой марке, отношение, важ-

ность). Более того, одна из независимых переменных должна быть категориальной и кате-

гориальные переменные могут иметь больше двух уровней (в нашем примере степень

использования продукта имеет четыре уровня). С другой стороны, /-критерий предназна-

чен для использования в случае с единственной бинарной независимой переменной. На-

пример, различие в предпочтениях товара у лояльных и нелояльных респондентов можно

узнать, выполнив проверку с помощью /-критерия. Регрессионный анализ, подобный

дисперсионному и ковариационному, также может включать несколько независимых пе-

ременных. Однако все независимые переменные, в основном, измеряются интервальной

шкалой, хотя бинарные или категориальные переменные могут приспосабливаться к ана-

лизу за счет введения фиктивных (dummy) переменных. Например, связь между предпоч-

тением продукта Total cereal, отношением к составу продукта и важностью завтрака можно

изучить с помощью регрессионного анализа.

Глава 16. Дисперсионный и ковариационный анализ 607

Одна или несколько

независимых переменных

.. Категориальная Категориальная

ьинарнавпеременная <лЯ1Гтпг.няо1 и интмюяпииа

Дисперсионный Ковариационный

Однофакторный

..анализ

Многофакторный

.дисперсионный анализ

Рис. 16.1. Взаимосвязь между t-критерием, дисперсионным и ковариационным

анализом и регрессией

ОДНОФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ

Довольно часто у маркетологов возникает необходимость установить различия в средних

значениях зависимой переменной для нескольких категорий одной независимой перемен-

ной (фактора).

• Различаются ли разные сегменты рынка с точки зрения объема потребления товара?

Дата добавления: 2015-05-09