Для полного ряда из 15 значений критерий однородности (Var < 0,33) не выполняется, следовательно, использовать полный ряд значений прибыли нельзя. Лишь исключив по четыре наибольших и наименьших значения, можно привести этот ряд к однородности. Проверка нормальности для усеченной совокупности данных (по 7 оставшимся магазинам) показывает, что все три ряда значений нормальны Правда, при этом вызывает сомнение правомочность использования статистических процедур на столь малой выборке. Однако если отвлечься от этого факта, то и в этом случае зависимость вида z = а + Ь х + Ь2у не даст аналитику значимой информации, поскольку между факторами хну наблюдается сильная взаимозависимость (мультиколлинеарность) - об этом свидетельствует высокое значение парного коэффициента корреляции (на усеченной выборке г = -0,88). [c.104]
В этом примере руководители маркетинговых компаний и их клиенты представляют две независимые выборки. Однако выборки не всегда независимые. В случае парных выборок следует использовать другой набор критериев. [c.593]
Дисперсионный анализ (ANOVA) чрезвычайно полезный инструмент в практике маркетинговых исследований, поскольку именно его используют чаще всего для снижения кумулятивной ошибки. Она представляет собой кумулятивный эффект ошибки I рода (ошибка первого рода означает утверждение, что числа различаются, когда фактически они не различаются между собой) во всех парных сравнениях, Однако, прежде чем вы решите использовать дисперсионный анализ, должны убедиться, что вы имеете соответствующие данные, Дисперсионный анализ служит методом выявления различий между номинальными независимыми переменными, влияющими на значения метрической зависимой переменной. Помимо того, что вы должны иметь номинальную независимую переменную (например, торговую марку, товар) и метрическую зависимую переменную (например, рейтинги эффективности, рейтинги важности, уровни осведомленности), ваши данные должны удовлетворять следующим допущениям дисперсионного анализа значения переменных в выборке должны подчиняться закону нормального распределения и дисперсии совокупностей должны быть равны. Если окажется, что данные в значительной степени не удовлетворяют этим допущениям, то следует использовать непараметрические методы, например критерий [c.818]