Составители:
Рубрика:
Использование критерия согласия Пирсона χ
2
в маркетинговых
исследованиях
Для проверки различных предположений, возникающих у
маркетологов в ходе проведения исследований и дальнейшей выработке
максимально точных рекомендаций используются статистические методы.
Основой здесь является понятие нулевой гипотезы.
Нулевая гипотеза предполагает, что две совокупности, сравниваемые
по одному или нескольким признакам, не отличаются друг от друга. При
этом считается, что
действительное различие сравниваемых величин равно
нулю, а выявленное по фактическим данным отличие от нуля носит
случайный характер.
Для определения, существует или нет зависимость между двумя
признаками используется таблица сопряженности двух переменных и
критерий хи-квадрат. Как правило, критерий хи-квадрат применяется для
анализа таблиц сопряженности номинальных признаков, однако он может
использоваться и при анализе взаимосвязи порядковых, или интервальных
переменных. Если, скажем, было выяснено, что две переменные не связаны
друг с другом, то их дальнейшим исследованием заниматься не стоит.
Некоторые указания на связь скорее были обусловлены ошибкой выборки.
Если же тест на хи-квадрат указал на связь, то она существует в
реальности для генеральной совокупности и ее, возможно, следует изучать.
Однако этот анализ не указывает на характер связи.
Предположим, что изучалась лояльность к определенной марке пива
среди служащих и рабочих (двумя переменными, измеренными в шкале
наименований). Результаты опроса затабулированы в следующем виде .
Таблица – Матрица сопряженности частот
Покупатели Непокупатели Сумма
Служащие 152 8 160
Рабочие 14 26 40
Сумма 166 34 200
Матрица содержит наблюдаемые частоты, которые сравниваются с
ожидаемыми частотами, определяемыми как теоретические частоты,
вытекающие из принимаемой гипотезы об отсутствии связи между двумя
Использование критерия согласия Пирсона χ2 в маркетинговых
исследованиях
Для проверки различных предположений, возникающих у
маркетологов в ходе проведения исследований и дальнейшей выработке
максимально точных рекомендаций используются статистические методы.
Основой здесь является понятие нулевой гипотезы.
Нулевая гипотеза предполагает, что две совокупности, сравниваемые
по одному или нескольким признакам, не отличаются друг от друга. При
этом считается, что действительное различие сравниваемых величин равно
нулю, а выявленное по фактическим данным отличие от нуля носит
случайный характер.
Для определения, существует или нет зависимость между двумя
признаками используется таблица сопряженности двух переменных и
критерий хи-квадрат. Как правило, критерий хи-квадрат применяется для
анализа таблиц сопряженности номинальных признаков, однако он может
использоваться и при анализе взаимосвязи порядковых, или интервальных
переменных. Если, скажем, было выяснено, что две переменные не связаны
друг с другом, то их дальнейшим исследованием заниматься не стоит.
Некоторые указания на связь скорее были обусловлены ошибкой выборки.
Если же тест на хи-квадрат указал на связь, то она существует в
реальности для генеральной совокупности и ее, возможно, следует изучать.
Однако этот анализ не указывает на характер связи.
Предположим, что изучалась лояльность к определенной марке пива
среди служащих и рабочих (двумя переменными, измеренными в шкале
наименований). Результаты опроса затабулированы в следующем виде .
Таблица – Матрица сопряженности частот
Покупатели Непокупатели Сумма
Служащие 152 8 160
Рабочие 14 26 40
Сумма 166 34 200
Матрица содержит наблюдаемые частоты, которые сравниваются с
ожидаемыми частотами, определяемыми как теоретические частоты,
вытекающие из принимаемой гипотезы об отсутствии связи между двумя
