Les statistiques déductives

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Dans les statistiques de recherche marketing et de marché jouer un rôle important. Il ya des statistiques descriptives, mais aussi les statistiques déductives. Les statistiques déductives utilise des techniques statistiques pour expliquer les résultats de statistiques, de graphiques et de tableaux. Parce que dans le marketing et les études de marché dans l'utilisation de techniques statistiques un agent de commercialisation peut justifier ses décisions mieux. Ceci est réalisé avec des états de probabilité d'échantillons.

Population et échantillon

Une agence d'étude de marché auprès des consommateurs examiner leur comportement d'achat concernant leurs ménages. Le nombre total de ménages dans la population. Parce que ce ne est pas pratique d'examiner tous les ménages, en utilisant un échantillon. Le but de statistiques déductives est de tirer des conclusions sur la population en utilisant l'échantillon. Le résultat de l'échantillon se traduit à la population. Toutefois, l'échantillon doit être aléatoire. Aléatoire signifie que chaque membre de la population a une chance égale d'être tiré. Cela signifie que quand il est clair que la population est étudiée, les chercheurs du marché tire un certain nombre d'éléments. Le tirage au sort de l'élément se produit au hasard.

La précision

Compte tenu avant les élections présidentielles aux Etats-Unis, toutes les prédictions de jours. La précision qui est utilisé dans la plupart des prédictions, est de 3%. Cela signifie que si un échantillon de 1000 personnes un candidat à la présidence à 41% par l'Etat, il devrait probablement envisager un minimum de 38% et 44% des votes de la population totale. La précision indique combien peut être taux d'échantillonnage différente par rapport au pourcentage de la population. L'erreur-type est une partie de la précision. L'erreur-type indique dans quel ordre de la fréquence d'échantillonnage diffère par rapport au pourcentage de la population. Ceci est très similaire à son exactitude. La différence est que la précision décrit exactement l'écart possible, erreur standard ne est qu'une indication approximative de l'écart possible.

Fiabilité

Nous voulons que le risque que nous préférons à se asseoir à côté de lui le plus petit possible. Le problème est que les exigences d'une haute fiabilité de notre jugement au détriment de la précision. Que ferons-nous si nous gagner avec 99,99% de confiance que d'un candidat à la présidentielle est de 41% avec une précision de 30%. Rien du tout. La fiabilité est représentée par une chance. Les valeurs typiques pour cette occasion ijn 90%, 95% et 99%. Le complément de ces valeurs, 10%, 5% et 1% de non-fiabilité est appelé. Ce pourcentage indique la taille du risque d'un jugement erroné.

clés de l'intervalle de confiance

Un intervalle de confiance pour un pourcentage indique quelles valeurs sont acceptables pour le pourcentage avec un trait particulier dans une population. Il est déterminé par le signe plus la fréquence d'échantillonnage ou moins, à incorporer l'exactitude. Sur la base d'un intervalle de confiance permet de tester une hypothèse prédéterminée. Par exemple, si l'on pense que, en général, 50% des foyers ont plus d'un PC fonctionnalités que vous pouvez voir sur la confiance calculé Intervalles que cette conclusion est probablement injustifiée. Le résultat de l'échantillon est importante.

Taille de l'échantillon

Parce que la recherche de marché est généralement coûteux et a coûté beaucoup de temps, on peut se demander combien d'éléments doivent être considéré comme un minimum pour faire une recherche statistiquement valable. On peut utiliser de la précision d'un pourcentage de l'échantillon. Cette précision peut déterminer vous-même, avant l'étude. Ainsi, une précision de 3% d'une valeur commune. En outre, le manque de fiabilité doit être choisi. Souvent 5% est prise avec une valeur correspondante à partir de la distribution normale de 1,96.
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