Большой коммерческий банк заказал маркетинговое исследование по выявлению эффекта "премирования" (калькулятор, набор ... Большой коммерческий банк заказал маркетинговое исследование по выявлению эффекта "премирования" (калькулятор, набор ручек и др.) Как стимула для открытия счета в банке. Для проверки случайным образом было отобрано 200 "премируемых" посетителей и 200 "не премируемых" .В результате выяснилось, что 89% посетителей, которым предлагалась премия, и 79% посетителей, которым не предлагалась премия, открыли счет в банке в течение 6 месяцев. Используя эти данные, проверить гипотезу о том, что доля "премируемых" посетителей, которые открыли счет в банке, статистически существенно отличается от удельного веса "не премируемых" посетителей, которые открыли счет в банке. Уровень значимости принять равным α = 0,05.
Для проверки данной гипотезы используем критерий хи-квадрат.
Сначала составим таблицу сопряженности:
| Открыли счет | Не открыли счет | ВсегоПремированные | 178 | 22 | 200 Не премированные| 158 | 42 | 200
Всего | 336 | 64 | 400
Теперь вычислим ожидаемые значения для каждой ячейки по формулам: E_ij = (n_i * n_j) / n где E_ij - ожидаемое значение, n_i - сумма значений по строке, n_j - сумма значений по столбцу, n - общее число наблюдений.
После вычислим значение хи-квадрат по формуле: Х^2 = Σ((O_ij - E_ij)^2 / E_ij) где O_ij - наблюдаемое значение.
После можно сравнить полученное значение хи-квадрат с критическим значением хи-квадрат с 1 степенью свободы на уровне значимости α = 0,05 (3,841).
Если значение хи-квадрат превышает критическое значение, то отвергаем нулевую гипотезу о том, что доли "премируемых" и "не премируемых" посетителей, открывших счет, не отличаются статистически значимо. Если не превышает, то нет оснований отвергать эту гипотезу.
Для проверки данной гипотезы используем критерий хи-квадрат.
Сначала составим таблицу сопряженности:
| Открыли счет | Не открыли счет | ВсегоПремированные | 178 | 22 | 200Не премированные| 158 | 42 | 200
Всего | 336 | 64 | 400
Теперь вычислим ожидаемые значения для каждой ячейки по формулам:
E_ij = (n_i * n_j) / n
где E_ij - ожидаемое значение,
n_i - сумма значений по строке,
n_j - сумма значений по столбцу,
n - общее число наблюдений.
После вычислим значение хи-квадрат по формуле:
Х^2 = Σ((O_ij - E_ij)^2 / E_ij)
где O_ij - наблюдаемое значение.
После можно сравнить полученное значение хи-квадрат с критическим значением хи-квадрат с 1 степенью свободы на уровне значимости α = 0,05 (3,841).
Если значение хи-квадрат превышает критическое значение, то отвергаем нулевую гипотезу о том, что доли "премируемых" и "не премируемых" посетителей, открывших счет, не отличаются статистически значимо. Если не превышает, то нет оснований отвергать эту гипотезу.