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 cáo | Số khách hàng | Số người mua | Tỷ lệ mua hàng (%) |
|---|---|---|---|
| Video | 30 | 12 | 40% |
| Banner | 30 | 8 | 26.7% |
| 30 | 5 | 16.7% |
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
![]()
![]()
![]()
Tổng trung bình (Grand Mean):
![]()
4. Tính Tổng Bình Phương (Sum of Squares – SS)
Tổng bình phương giữa các nhóm (SSB)
![]()
![]()
![]()
![]()
Tổng bình phương trong nhóm (SSW)
![]()
(Chúng ta tính toán dựa trên dữ liệu thực tế từng khách hàng, kết quả là 4320).
5. Tính giá trị F
![]()
![]()
![]()
6. So sánh với giá trị tới hạn
- Với df1 = 2 và df2 = 87, tra bảng F thấy giá trị tới hạn khoảng 3.11 (mức α = 0.05).
- Vì 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.