随机因素的方差分析_广告推广案例

2019/2/27-星期三-阴天

一、问题与数据

现希望研究4种广告的宣传效果有无差异,具体的广告类型为:店内展示、发放传单、推销员展示、广播广告。在本地区共有几百个销售网点可供选择,出于经费方面的考虑,在其中随机选择了18个网点进入研究,各网点均在规定长度的时间内使用某种广告宣传方式,并记录该时间段内的具体销售额。为了减少误差,每种广告方式在每个网点均重复测量两次。数据见ranavona.sav。https://pan.baidu.com/s/1q3qRYUqHdqJmxPuFiffbfQ

图1:部分数据截图

基于问题的思考:从问题中可以知道该问题属于两因素方差分析,因变量为销售额,固定因素为销售类型,销售地点为随机因素,因为

二、spss分析方法

1、选择Analyze→General Linear Model→Univariate (假设数据服从正态分布)

图1
图2

事后检验勾选:S-N-k

三、结果解读

图3
图4
图5

从图3的结果来看,有随机因素的方差分析不在做模型总体的检验,而是分别进行每个因素的单独检验,且所用的误差项也分别单独设置。adstyle、area的P值均小于0.05,可以知道adstyle,area对销售额是有影响的。通过事后检验的方式知道adstyle对销售额的影响可以分为三个层面第一梯队是发放传单、广播广告;第二梯队是推销员展示;第三梯队是店内展示。

四、深入探究

1、如果将随机效应的因素错误指定到固定因素中进行分析,那么模型分析的结果又会有什么不一样?

图6
图7

目前我个人还没有搞清楚它们两者的区别。只是简单认为:

①假如是针对固定区域的就将area数据放到固定因子中;假如是希望通过抽样的地点扩展到全区域范围的就是随机因子。

②误差项检验不同,随机因素的分析会对各影响项进行误差分析。

希望有大神能解析清楚。暂时在网上没看见比较好的解析。

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