рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

МНОГОФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ (с фиксированными уровнями факторов)

МНОГОФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ (с фиксированными уровнями факторов) - раздел Маркетинг, СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В МАРКЕТИНГОВЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ Цель Дисперсионного Анализа:Исследование Значимости Р...

Цель дисперсионного анализа:исследование значимости раз­личия между средними.

Если вы просто сравниваете средние в двух выборках, дисперси­онный анализ даст тот же результат, что и:

- обычный t-критерий Стьюдента для независимых выборок (если
сравниваются две независимые группы объектов или наблюде­
ний);

- или t-критерий для зависимых выборок (если сравниваются две
переменные на одном и том же множестве объектов или наблюдений).

Однако дисперсионный анализ содержит гораздо более гибкие и мощные технические средства, позволяющие исследовать планы практически неограниченной сложности.

Откуда произошло название Дисперсионный анализ!

Может показаться странным, что процедура сравнения средних называется дисперсионным анализом. В действительности, это связано с тем, что при ис­следовании статистической значимости различий между средними двух (или нескольких) групп, мы на самом деле сравниваем (т.е. анализируем) выбороч­ные дисперсии.

Фундаментальная концепция дисперсионного анализа предложена Фише­ром в 1920 году. Возможно, более естественным был бы термин анализ суммы квадратов или анализ вариации, но в силу традиции употребляется термин дисперсионный анализ.

Данная модель позволяет учесть одновременное влияние на за­висимую переменную нескольких факторов, а также их взаимодействия.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Source Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Corrected Model
42,500 14,167 11,333 ,020
Intercept
220,500 220,500 176,400 ,000
ROLIK
,000 ,000 ,000 1,000
DOHOD
18,000 18,000 14,400 ,019
ROLIK * DOHOD
24,500 24,500 19,600 ,011
Error
5,000 1,250    
Total
268,000      
Corrected Total
47,500      
R Squared = ,895

Полная дисперсия зависимой переменной будет разделена на следую­щие составляющие:

- дисперсия, связанная с главным эффектом фактора ROLIK;

- дисперсия, связанная с главным эффектом фактора DOHOD;

- дисперсия, связанная с эффектом взаимодействия факторов;

- дисперсия ошибки (не связанная с факторами).

В результатах, выдаваемых на экран статистическими пакетами в пер­вую очередь необходимо обращать внимание на уровни статистической значимости.

Взаимодействие факторов может быть:


– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В МАРКЕТИНГОВЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

Гилберт А Черчилль Маркетинговые исследования СПб Издательство Питер с ил... Малхотра Нэреш К Маркетинговые исследования Практическое руководство Пер... Голубков Е П Маркетинговые исследования теория методология и практика М Финпресс с ил...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: МНОГОФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ (с фиксированными уровнями факторов)

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Измерительные шкалы
Респондент переносит свои оценки на шкалу, которую разрабатывает исследователь. Различают 4 типа шкал,с помощью которых могут проводиться измерения: - шкала наиме

Распределение значений показателя
  Пример: оценка остроты соуса.    

Переменные
Большинство статистических методов предполагает разделение переменных на зависимые и независимые. В качестве независимых переменных,как правило, рассматриваются показатели

МЕТОДЫ АНАЛИЗА
  Большинство статистических методов предполагают в результате расчет уровня значимости. Общепринято считать закономерность статистически достоверной в случаях, когда эмпирический уро

Одномерное табулирование
Табулирование -подсчет количества событий, попадающих в различные категории (определяются распределение переменной в форме таблицы и гистограммы; рассчитываются описательные

Меры центральной тенденции
1. Среднее значениеявляется наиболее адекватной мерой центральной тенденции в случаях когда показатель измерен в интервальной или относительной шкале (все значения показател

Меры изменчивости
1.Размах - разность между крайними значениями показателя 2.Стандартное отклонение и Дисперсия. Это меры того, наскол

Практика
1. Обработка выборок малого размера (для возможности обобщать результаты на генеральную совокупность выборки должны быть большими - как правило, объемом не менее 500).

ФОРМИРОВАНИЕ ИСХОДНОЙ БАЗЫ ДАННЫХ В SPSS
    Во вкладке «Переменные» представлена таблица с данными, описывающими свойства переменных. Каждая строка отображает переменную, каждый столбец – её с

Метод перекрестного табулирования (таблицы сопряженности) -
используется для изучения связей между переменными - анализируется несколько переменных, которые могут быть сопряжены, связаны.   Как правило, переменные необходимо разделять

ПОСТРОЕНИЕ таблицы сопряженности
1) общее правило: - столбцы соответствуют уровням независимой переменной; - строки соответствуют уровням зависимой переменной. Пример:

АНАЛИЗ таблицы сопряженности
1) Основные закономерности, содержащиеся в данных, видны уже по­сле просмотра процентных долей, рассчитанных для различных категорий: - таблица сопряженности; - гистограмма.

МНОГОМЕРНОЕ ТАБУЛИРОВАНИЕ
1) Позволяет более точно определить форму и характер связи между исследуемыми переменными - предполагает введение в анализ одновре­менно более двух переменных. Например:

ВЕСОВАЯ ПЕРЕМЕННАЯ
(в перекрестном табулировании) 1) Удобнее с точки зрения упрощения ввода данных. 2) Форма представления исходных данных должна содержать данные о частотах вст

Практика
  1. Построение таблиц сопряженности(для двух переменных): «Анализ/НагляднаяСтатистика/Перекрестные табличные данные» - Стр

Корреляционный и регрессионный анализ
Для принятия обоснованного управленческого решения, часто важны не столько данные об одной маркетинговой переменной, сколько информация о ее взаимосвязи с другими переменными. К

Парная корреляционная связь
Парная корреляция:при определении связи между двумя переменными не контролируются их связи с другими переменными, включенными в анализ. Диаграмма рассеив

Частная корреляционная связь
Частная корреляция:позволяет получить информацию о связи двух переменных с учетом влияния других переменных. Частные коэффициенты корреляции:

Регрессионный анализ
Одно из главных назначений -построение модели, позволяющей прогнозировать значения зависимой переменной. Рассмотрим наиболее простую из них -• линейную модель, опис

Проверка гипотез
Гипотеза- ни чем не доказанное предположение. Пользуясь статистическими приемами, будем устанавливать -Существует ли эмпирическое доказательство, подтвержда

ТИПОВАЯ ПРОЦЕДУРА (ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ)
1. Определить Но и На . 2. Выбрать подходящую статистическую проверку. 3. Назначить уровень значимости α

ПРОВЕРКА СОГЛАСИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
(критерий Хи-квадрат) Ситуация в М.И.: нужно определить - соответствует ли опреде­ленный образец поведения, о котором свидетельствуют данные, то­му

СРЕДНЕЕ ЗНАЧЕНИЕ ОДНОЙ ВЫБОРКИ
(параметрический одновыборочный 1-критерий Стьюдента) Ситуация в М.И.: часто возникает необходимость делать предпо­ложения о среднем значении генер

РАЗЛИЧИЕ СРЕДНИХ ЗНАЧЕНИЙ ДВУХ ВЫБОРОК
Задачи М.И.(оценка статистической значимости различий сред­них значений двух случайных величин): предпочтение упаковки продукта(пиво - стекло; жест

СРАВНЕНИЕ ДОЛЕЙ
(для одной генеральной совокупности)     Задача М.И. - исследование различий между двумя долевыми выборками из одной ге

ВЫБОРКАМИ
Независимые выборки:образуются в результате принадлеж­ности наблюдений к разным категориям (разделение респондентов на группы по полу, по профессии и т.д.). Группы

ВЫБОРКАМИ
Связанные выборки (зависимые, парные) - каждое наблюдение одной выборки неразрывно связано (находится в паре) с одним из наблюдений другой выборки.

Факторный анализ как метод редукции данных
Пример 1: Предположим, вы хотите измерить удовлетворенность людей жизнью, для чего составляете вопросник с различными пунктами: удовлетворены ли люди своим

КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ
Основная цель:Термин кластерный анализ (впервые ввел Tryon,1939) в действительности включает в себя набор различных алгоритмов классификации респо

C A S E 0 5 10 15 20 25
Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+ 3 òûòòòòòòòòòø

ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ
Основная цель- используется для принятия решения о том, ка­кие переменные различают (дискриминируют) две или более возни­кающие совокупности (группы). Пр

Вычислительный подход
Дисперсионный анализ. 1) Задача о функции дискриминации может быть перефразирована как задача одновходового дисперсионного анализа (АNOVА): являют

Построение модели
Наиболее общее применение дискриминантного анализа включение в исследование многих переменных с целью определения тех из них, которые наилучшим образом разделяют совокуп

КАНОНИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
Во многих модулях SPSS можно вычислить матрицы парных коэффициентов корреляции для выражения зависимости между несколькими переменными. Модуль

МНОГОМЕРНОЕ ШКАЛИРОВАНИЕ
Общая цель: - выявление скрытых, не доступных непосредственному наблюдению переменных, по которым различаются объекты.   Многомерное шкалирование

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги