파이썬 모비율 가설검정 예
단일 모집단 비율검정, 두 모집단 비율검정
단일 모집단 비율차이 검정
문제:-> 스마트폰 제조회사는 우리나라 전체 성인 인구 중 10%가 자사의 브랜드 A를 사용한다고 알고 있다. 마케팅부서는 시장점유율을 높이기 위해 지난 1년간 광고, 홍보의 프로모션 활동을 하였다. 프로모션 활동으로 점유율이 높아졌는지 알아보기 위해 표본 조사를 하였다. 무작위로 추출한 성인 300명 중 38명이 A브랜드를 구매한 것으로 나타났다. 프로모션 활동으로 시장점유율이 증가 되었다고 할 수 있는가? (유의수준 a = 0.05)
답:-
H0 : p = .1 (평균은 10%이다.)
H1 : p > .1 (평균은 10%보다 크다.)
파이썬으로 검정통계량과 p-value를 구한다.
결론: a = 0.05에서 검정통계량은 1.414로 임계치 1.64보다 작다. 따라서 귀무가설은 기각되지 않는다.
p-value = 0.078로 a= 0.05보다 크므로 귀무가설은 기각되지 않는다.
따라서 프로모션 활동으로 시장점유율이 증가되었다고 할 수 없다.
두 모집단 비율차이 검정
문제:-> 스포츠차 광고에 매력적인 여성모델을 사용하는것이 남성소비자에게 보다 어필 할까? 이것을 검증하기 위하여 하나는 차만 보여주는 광고를, 다른 하나는 차와 매력적인 여성모델을 함께 보여주는 광고를 만들었다. 남성 소비자 200명을 무작위로 두그룹으로 나누어 A그룹에는 차만 보여주는 광고를, B그룹에는 차와 매력적인 여성을 함께 보여주는 광고를 보여주었다. 광고 노출 후 A B그룹의 차량 구매를 구려하는지 조사를 하였다. 차만 본 A그룹은 74명, B 그룹은 46명이 구매를 고려하겠다고 밝혔다. 두개의 광고에 따른 소비자의 구매 고려도에 차이가 있다고 할 수 있는가? (유의수준 a= 0.01)
답:-
H0 : p1 = p2 (두 모집단의 비율 차이는 없다.)
H1 : p1 > p2 (표본 p1의 비율이 p2보다 크다. )
파이썬으로 검정통계량과 p-value를 구한다.
결론: a = 0.01에서 검정통계량은 2.98로 임계치 2.32보다 크다. 따라서 귀무가설은 기각된다.
p-value = 0.001로 a= 0.01보다 크므로 귀무가설은 기각된다.
따라서 차와 매력적인 여성을 함께 보여준 광고가 차만 보여준 광고보다 소비자의 구매 고려도를 더 높인다고 볼 수 있다.
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