|
Читайте также: |
Процент выбравших McDonald's
Процент выбравших другой
Объем выборки
| не требуется | |
| не требуется |
Как и при вычислении Z- и /-критерия, нулевая гипотеза предсказывает отсутствие различия долей респондентов, обещающих попробовать товары компании McDonald's (#„: р = Ри), в то время как в соответствии с альтернативной гипотезой, процент опрошенных, которые выберут "McDonald's" после просмотра тестируемого рекламного ролика, больше, чем процент тех, кто выбирает "McDonald's" после просмотра генеральной совокупности рекламных роликов (Н„:р > Ри). Уровень значимости очень строг — 0,01. Вычисления будут выглядеть так:
, 0,75-0,57 0,18 0,18
ГЛАВА 16. Количественный анализ данных: статистический вывод 461
сопоставлении долей, превышает критическое значение, McDonald's может прийти к выводу, что процент респондентов, обещавших попробовать продукты McDonald's после просмотра тестового ролика, выше, чем процент респондентов, ответивших "McDonald's" после просмотра генеральной совокупности тестовых роликов.
Выводы о распределении в одной выборке
Предыдущие критерии брали единственную величину — среднее или долю, — подсчитанную на одной выборке, и сравнивали ее со значением этой же характеристики в соответствующей генеральной совокупности. Однако иногда рекламисту необходимо изучить общую структуру ответов на один вопрос, не заботясь о распределении в генеральной совокупности. Чаще всего для решения этой задачи используется критерий хи-квадрат.
Критерий хи-квадрат (обозначается %2) позволяет исследовать распределение частот в одной выборке и определить, имеется ли значимое отличие этого распределения от некоторого теоретического (например равномерного). Критерий хи-квадрат может применяться для данных любого уровня измерения.
Допустим, что у рекламиста есть 4 разных ролика, и он хочет узнать, какой из них лучше передает целевое сообщение. Все 4 ролика показывают выборке, состоящей из потребителей данного товара. После просмотра каждый респондент выбирает тот ролик, который, по его мнению, наиболее информативен. Критерий хи-квадрат позволяет рекламисту изучить структуру ответов и определить, насколько, с точки зрения статистики, один ролик лучше, чем другие.
С помощью критерия хи-квадрат сравнивается выборочное распределение частот с распределением, обусловленным исключительно случаем. Другими словами, критерий хи-квадрат сравнивает наблюдаемую частоту (Я) с ожидаемой частотой (О), проверяя таким образом степень соответствия наблюдаемого распределения ожидаемому распределению. Логика этого критерия состоит в том, что чем больше наблюдаемая частота отличается от ожидаемой, тем больше вероятность существования действительных различий между категориями ответов. Таким образом, при использовании критерия хи-квадрат нулевая гипотеза утверждает, что наблюдаемые частоты эквивалентны ожидаемым, в то время как альтернативная гипотеза состоит втом, что эти частоты не равны.
Формула, используемая для вычисления критерия хи-квадрат:
где/— значение критерия хи-квадрат; О,— наблюдаемая частота 1-Й категории; £; — ожидаемая частота i-й категории.
Рассмотрим, как пользоваться этой формулой на примере.
Предположим, что в исследованиях рекламных роликов принимали участие 112 человек. Каждому респонденту показали 4 ролика, а потом попросили определить, который из них лучше всего передал нужную информацию. Предпочтения респондентов разделились следующим образом:
462 ЧАСТЬ IV. Количественные исследования и анализ их результатов
Ролик
Дата добавления: 2015-07-16; просмотров: 65 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
| Генеральная совокупность | | | Частота выбора данного ролика респондентами |