一位市场分析师想比较以下三种广告的相对效果:直邮、报纸和杂志。该分析师执行了随机化区组试验。广告营销公司在一年中对 12 个客户使用了这三种广告,并记录了这期间每种广告类型的响应百分比。

分析人员使用 Friedman 检验来确定不同广告类型的处理效应中位数是否不同。

  1. 打开样本数据,广告效果.MTW
  2. 选择统计 > 非参数 > Friedman
  3. 响应中,输入响应
  4. 处理中,输入广告类型
  5. 区组中,输入公司
  6. 单击确定

解释结果

由于广告数据的 p 值小于置信水平 0.05,因此分析人员否定原假设并得出这三种广告中至少有一种广告具有不同效应的结论。而且,直邮的响应中位数 (6.100) 和杂志的响应中位数 (8.150) 与总体中位数 (9.183) 接近,但是报纸广告的响应中位数 (13.300) 明显高很多。这些结果指示报纸广告可能比其他类型的广告更有效。

Friedman 检验: 响应 与 广告类型, 公司

方法 处理 = 广告类型 区组 = 公司
描述性统计量 广告类型 N 中位数 秩和 直邮 12 6.1000 16.0 杂志 12 8.1500 24.0 报纸 12 13.3000 32.0 整体 36 9.1833
检验 原假设 H₀: 所有处理效应均为零 备择假设 H₁: 并非所有处理效应均为零

自由度 卡方 P 值 2 10.67 0.005

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