Ⅰ. 단변량 통계적 분석기법들의 개요
1. Chi-square goodness-of-fit test
--- 명목자료, 하나의 표본 또는 두 개의 독립적인 표본
Ho: 모집단의 도수분포는 이론적 도수분포와 일치한다.
두 모집단의 도수분포가 일치한다.
* 신제품의 수요패턴은 기존제품의 수요패턴과 일치한다.
* 도시와 농촌시장에서 신제품에 대한 수요패턴은 일치한다.
2. McNemar test
--- 명목자료, 두 개의 종속적인 표본(사전사후의 조사상황)
Ho: 사전사후에 걸쳐 모집단의 한 범주빈도에는 차이가 없다.
* 구매자를 증대시키는 데 가격인하 캠페인의 효과는 없다.
3. Cochran Q test
--- 명목자료, 세 개 이상의 종속적인 표본(동일한 표본에 대한 세번이상 관찰)
Ho: 세 관찰시점에 걸쳐 모집단의 한 범주빈도에는 차이가 없다.
* 세 가지 가격경쟁 상황에서 프레미엄 제공빈도에는 차이가 없다.
4. Kolmogorov-Smirnov test
--- 서열자료, 하나의 표본 또는 두 개의 독립적인 표본
Ho: 모집단의 서열분포와 이론적 서열분포가 일치한다.
두 모집단에 있어서 서열분포가 일치한다.
* 아파트 도장색조에 대한 선호에는 차이가 없다.
* 흡연정도에 따른 사고발생율에는 차이가 없다.
5. Mann-Whitney U test *
--- 서열자료, 두 개의 독립적인 표본
Ho: 두 표본이 추출된 모집단들의 평균에는 차이가 없다.
* 프레미엄 제공에 대하여 소매기관과 고객의 만족도에 차이가 없다.
6. Median test
--- 서열자료, 두 개의 독립적인 표본
Ho: 두 표본이 추출된 모집단들의 중위수에는 차이가 없다.
* 프레미엄 제공에 대하여 소매기관과 고객의 만족도에 차이가 없다.
7. Kruskal-Wallis test
--- 서열자료, 세 개 이상의 독립적인 표본
Ho: 각 표본이 추출된 모집단들의 평균에는 차이가 없다.
* 새로운 패션의 구매의도는 전업주부, 취업주부, 미혼여성 사이에서 동일하다.
8. Wilcoxon T test
--- 서열자료, 두 개의 종속적인 표본
Ho: 사전사후에 걸쳐 모집단 특성에는 변화가 없다.
* 캠페인 후에도 소비자의 선호도에는 변화가 없다.
9. Friedman ANOVA
--- 서열자료, 세 개 이상의 종속적인 표본
Ho: 각 관찰시점에서 모집단 특성에 변화가 없다.
* 지난 3년간에 걸쳐 시민의 환경의식점수에는 변화가 없다.
10. z-test/t-test
--- 간격자료, 하나의 표본 또는 두 개의 독립적인 표본
Ho: 평균[(또는 비율) 차이]가 일정한 값보다 크다(또는 작다, 같다).
하나의 평균(또는 비율)이 다른 평균(또는 비율)보다 크다(또는 작다, 같다)
* 강남지역의 가계당 하루 평균 우유소비량(딸기우유선호비율)은 ***보다 크다.
* 강남지역의 가계당 하루 평균 우유소비량(딸리우유선호비율)은 강북보다 크다.
11.tr-test
--- 간격자료, 두 개의 종속적인 표본
Ho: 두 표본차이의 평균이 일정한 값보다 크다(또는 작다, 같다)
* 포장을 바꾸어 판매했을 때 점포매출액이 ***이상 증가한다.
12. one-way ANOVA
--- 간격자료, 두 개 이상의 종속적인 표본
Ho: 각 표본이 추출된 모집단에 있어서 평균이 동일하다.
* 세 가지 판촉방법을 사용할 때 평균매출액이 동일하다.
Ⅱ. 2변량 통계적 분석기법의 개요
1. Contingency table chi-square test(contingency coef. phi, cramer V, lambda)
--- 명목자료, 하나의 표본
--- 모집단에 있어서 두 범주변수 사이의 관계유무 및 연관성의 크기 평가
Ho: 한 범주변수와 다른 범주 사이에 관계가 없다.
* 가족수 범주와 제품소비량 범주 사이의 연관성
2. Spearman's rank correlation coefficient
--- 서열자료, 하나의 표본
--- 모집단에 있어서 두 서열변수 사이의 관계유무 및 연관성의 크기 평가
Ho: 두 서열변수 사이에 관계가 없다.
* 화장품 구매량과 자아성취욕구 사이의 연관성
3. Kendall's rank correlation coefficient(Tau)
--- 서열자료, 하나의 표본
--- 모집단에 있어서 두 서열변수 사이의 관계유무 및 연관성의 크기 평가
Ho: 두 서열변수 사이에 관계가 없다.
* 화장품 구매량과 자아성취욕구 사이의 연관성
4. Kendall's coefficient of concordance W
--- 서열자료, 세 개 이상의 독립적 표본
--- 각 표본내에서 서열의 일치성 유무 및 정도의 평가
Ho: 세 서열변수 사이에 관계가 없다.
* 응시자에 대한 영업부장, 관리부장, 판매과장의 서열평가 사이의 연관성
5. Pearson's correlation coefficient(simple correlation coeff.)
--- 간격자료, 하나의 표본
--- 모집단에 있어서 두 변수 사이의 관계유무 및 연관성의 크기 평가
Ho: 비율척도의 두 변수 사이에 관계가 없다.
* 판매원의 수와 매출액 사이의 연관성
6. Simple regression
--- 간격자료, 하나의 표본
--- 모집단내에서의 한 변수의 값으로부터 다른 변수의 값을 예측
Ho: 종속변수는 한 독립변수로부터 예측될 수 없다.
* 보유카드수로부터 월간 평균 외식빈도의 예측
Ⅲ. 다변량 통계적 분석기법의 개요
1. multiple regression analysis
하나의 계량적 종속변수와 두 개 이상의 계량적 독립변수들(범주변수에 대해서는 가변수를 사용 가능) 사이의 통계적 관계를 나타내기 위한 회귀식을 도출함. 독립변수들의 값이 주어질 때 종속변수의 값을 추정할 수 있도록 허용함.
2. discriminant analysis
두 개 이상의 독립변수들로부터 판별함수를 도출하고(다중회귀식과 유사) 판별점수를 근거로 하여 측정대상의 소속범주를 판별함.
3. canonical correlation analysis
두 개의 변수집합 사이에 존재하는 두드러진 패턴을 확인해 냄.
4. multivariate analysis of variance
마케팅 실험처치의 효과를 두 개 이상의 종속변수로 동시에 측정하여 각 종속변수의 효과와 교호작용의 효과를 분석함.
5. factor analysis
다수의 본래변수들로부터 소수의 합성변수를 도출하여 본래변수들 사이에 존재하는 기본구조를 규명하고 자료셋을 축소함.
6. cluster analysis
다수의 변수 상에서 유사성을 갖는 대상들끼리 하위집단으로 분류함.
7. multidimensional scaling
다수의 변수 상에서 여러 대상의 유사성을 축소된 공간(통상 2차원 평면)에 나타내고 속성벡터를 적합시키거나 고객들의 선호도를 동시에 표시할 수 있게 함.
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