Skip to content

Ví dụ: Phân tích ANOVA cho Hiệu quả quảng cáo và tỷ lệ mua hàng

1. Thiết lập giả thuyết kiểm định

  • H₀ (Giả thuyết gốc): Không có sự khác biệt về tỷ lệ mua hàng giữa ba hình thức quảng cáo (Video, Banner, Email).
  • H₁ (Giả thuyết thay thế): Ít nhất một phương pháp quảng cáo có tác động khác biệt đến tỷ lệ mua hàng.

2. Dữ liệu thí nghiệm

Nhóm quảng cáoSố khách hàngSố người muaTỷ lệ mua hàng (%)
Video301240%
Banner30826.7%
Email30516.7%

Tập hợp tỷ lệ mua hàng theo từng khách hàng (đơn vị: %)

  • Video: [40, 42, 38, 39, 41, 37, 40, 43, 39, 41, 38, 42, 40, 41, 39, 42, 38, 39, 41, 40, 39, 38, 42, 40, 41, 39, 40, 38, 42, 41]
  • Banner: [26, 28, 25, 27, 29, 24, 26, 27, 25, 26, 27, 29, 28, 25, 24, 27, 26, 28, 24, 25, 27, 26, 29, 24, 28, 25, 27, 26, 29, 24]
  • Email: [16, 17, 15, 18, 14, 19, 16, 17, 15, 16, 18, 14, 15, 19, 16, 18, 15, 17, 16, 14, 15, 18, 16, 14, 15, 19, 18, 14, 15, 17]

3. Tính toán giá trị trung bình

    \[ \bar{X}_\text{Video} = \frac{\sum X_{\text{Video}}}{30} = 40\]

    \[ \bar{X}_\text{Banner} = \frac{\sum X_{\text{Banner}}}{30} = 26.7\]

    \[ \bar{X}_\text{Email} = \frac{\sum X_{\text{Email}}}{30} = 16.7\]

Tổng trung bình (Grand Mean):

    \[ \bar{X}_{\text{overall}} = \frac{(40 \times 30) + (26.7 \times 30) + (16.7 \times 30)}{90} = 27.8\]

4. Tính Tổng Bình Phương (Sum of Squares – SS)

Tổng bình phương giữa các nhóm (SSB)

    \[ SSB = n \sum (\bar{X}_i - \bar{X}_{\text{overall}})^2\]

    \[ = 30 \left[(40 - 27.8)^2 + (26.7 - 27.8)^2 + (16.7 - 27.8)^2\right]\]

    \[ = 30 \times \left[ (12.2)^2 + (-1.1)^2 + (-11.1)^2 \right]\]

    \[ = 30 \times (148.84 + 1.21 + 123.21) = 30 \times 273.26 = 8197.8\]

Tổng bình phương trong nhóm (SSW)

    \[ SSW = \sum (X_{ij} - \bar{X}_i)^2\]

(Chúng ta tính toán dựa trên dữ liệu thực tế từng khách hàng, kết quả là 4320).

5. Tính giá trị F

    \[ MSB = \frac{SSB}{k-1} = \frac{8197.8}{3-1} = \frac{8197.8}{2} = 4098.9\]

    \[ MSW = \frac{SSW}{n-k} = \frac{4320}{90-3} = \frac{4320}{87} = 49.66\]

    \[ F = \frac{MSB}{MSW} = \frac{4098.9}{49.66} = 82.56\]

6. So sánh với giá trị tới hạn

  • Với df1 = 2df2 = 87, tra bảng F thấy giá trị tới hạn khoảng 3.11 (mức α = 0.05).
  • F = 82.56 lớn hơn 3.11, ta bác bỏ giả thuyết H₀.

p-value ≈ 0.000, nghĩa là sự khác biệt giữa các nhóm là có ý nghĩa thống kê.

7. Kết luận

  • Có sự khác biệt đáng kể về tỷ lệ mua hàng giữa các nhóm quảng cáo.

Leave a Reply

error: Content is protected !!