市场调研与预测教学资源情境5 整理与显示市场调查的的结果.ppt

* 41 * 42 * 40 * 39 * 39 * 39 * 44 * 39 * 39 * 38 * 45 * 46 * 38 * 46 * 47 * 1 例：在2000年某市对1500位成年人的一项市场调查中，回答知晓AA公司（有提示的知名度）的比例为45％；而在该市1998年对1500位成年人的调查表明，知晓AA公司的比例为42％。试问AA的知名度从1998年的42％到2000年的45％的增加是否统计上显著的？ 显著性水平a=0.01。 属双侧检验，由于a=0.01， 查z表得z*=2.58因为z z*，所以接受H0。 2000年 1998年 5.对类别数据和顺序数据的检验 引例：抛100次硬币，结果为54次出现正面，46次出现反面。 正常结果应该是：出现正面50次，出现反面50次。 实际与正常不一致，离差可用下式计算 如果离差在允许的范围内，说明实际出现的正面次数、反面次数是无差别的；如果离差超过一定的范围内，说明实际出现的正面次数、反面次数是有差别的。 这种检验方法称为卡方检验，也称拟合优度检验。 主要用于对独立样本本身或不同独立样本之间的因素的差别进行检验。 （1）对独立样本的检验 对单个独立样本的检验 例：某公司设计了三种类型的包装，请150消费者对其进行评价，结果如下：甲70人， 乙45人， 丙35人，能否判断一种受欢迎的程度显著高于其它两种？显著性水平a=0.05。 解：H0：三种包装受欢迎的程度一样。 H1：三种包装收欢迎的程度有显著差别。 式中：Oi—第i种设计（类别）的选择数目（观察值），如O2=45；Ei—在H0假设下第i种设计（类别）被选择的数目（观察值）；K—设计（类别）组数； 按df=k-1=2，a=0.05，查X2表得， X2*=5.99 因为X2 X2* ，所以接受H1，即甲显著高于乙、丙两种。 例：某校对毕业三年的学生进行月收入情况的调查，其结果按收入水平和学历列表分析如下。学历对收入水平是否具有显著影响呢？显著性水平a=0.05。 学历 收入 专科 本科 研究生 行样本量ni 概率pi 观察 期望 观察 期望 观察 期望 600以下 19 11 23 23 0 8 42 0.08 601-900 45 45 95 95 35 35 175 0.35 901-1200 50 53 110 111 45 41 205 0.41 1200以上 16 20 42 42 20 16 78 0.16 列样本量nj 130 ? 270 ? 100 ? 500 1.00 概率pj 0.26 0.54 0.2 1.000 ? 对多个独立样本的检验 H0：收入水平不因学历变化。H1：收入水平因学历不同。 式中：Oij—表示第i行第j列的观察值； Eij—在虚无假设H0下第i行第j列单元的期望值 查X2表得 r—行变量个数（收入范围个数r=4）； k—列变量个数（学历等级数k=3） 所以接受H1。 因 为 例：在一个产品的包装研究中，抽取200位男性和200位女性的两个独立样本，分别请他们对该产品的一种新包装用5级量表进行评分，评价的结果如表 。性别对包装的评价是否具有显著差异？显著性水平a=0.05。 对两个独立样本的K-S检验 男性p1% 女性p2% 非常吸引人 18.0 14.5 有些吸引人 23.0 18.0 说不准 28.5 24.5 不怎么吸引人 20.5 23.0 很不吸引人 10.0 20.0 合计 100.0 100.0 男性p1% 女性p2% A=p1的累加 B=p2的累加 D=|A-B| 18.0 14.5 18.0 14.5 3.5 23.0 18.0 41.0 32.5 8.5 28.5 24.5 69.5 57.0 Dm=12.5 20.5 23.0 90.0 80.0 10.0 10.0 20.0 100.0 100.0 0.0 K-S检验的Dm的计算过程 累加百分数A与B之间的绝对差值D的最大值就是经验统计量，用Dm表示。显著性检验的临界值Dc用以下的公式计算（其中nl和n2分别表示两个独立样本的样本量） D的显著值查表可得。 显著性水平 D=|A-B|的显著值 0.1 122 0.05 136 0.01 163 结论：最大绝对差值D在统计上是不显著的，因而不能在5％的检验水平下拒绝零假设。 适用于同一样本在两种不同情况下态度的差别。 （2）对相关样本的检验 麦氏检验 例:对150人作了前后两次调查，结果如下表： 第二次 第一次 有利 不利 顾客数（人） 有利 60（A） 10（B） 70 不利 30