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廣告訪問量平均數差異的顯著性檢驗
2018-01-11
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廣告訪問量平均數差異的顯著性檢驗

日常分析工作中經常會進行對比分析，其中比較常見的場景就是對兩組廣告帶來的訪問量效果進行對比。當兩組訪問量數據相差較大時，我們可以準確分辨出兩者的差別。但有很多時候當兩者的指標很接近時要判斷廣告的效果就比較復雜。本篇文章通過平均數差異顯著性檢驗對訪問量差異的顯著性進行檢驗。

平均數的顯著性檢驗是指對兩個樣本平均數的差異進行的顯著性檢驗。若檢驗的結果差異顯著，表明兩個樣本間有差異。當總體分布非正態時，可以取大樣本(n>30或n>50)進行 Z 檢驗。

檢驗1：A B兩版廣告訪問量效果對比

建立假設：

虛無假設：廣告A版本與廣告B版本訪問量沒有差異。H0：μ1  = μ2

備擇假設：廣告B版本比廣告A版本訪問量存在顯著提升。H1：μ2 >μ1

Z檢驗：

A,B兩個廣告分別選取了31天的訪問量數據，并計算出了A,B廣告訪問量的平均數和標準差。

SE=1047

Z=(30366-23118)/1047

Z=6.92

6.92>2.33 即P<0.01

因此，可以認為在99%置信區間下，拒絕原假設。A,B兩個版本的廣告訪問量差異顯著，廣告B訪問量比廣告A有顯著提升。

檢驗2：C D兩版廣告訪問量效果對比

建立假設：

虛無假設：廣告C版本與廣告D版本訪問量沒有差異。H0：μ1  = μ2

備擇假設：廣告C版本與廣告D版本訪問量存在顯著差異。H1：μ1 ≠ μ2

Z檢驗：

A,B兩個廣告分別選取了41天的訪問量數據，并計算出了C,D廣告訪問量的平均數和標準差。

SE=4394

Z=(31096-26782)/4393

Z=0.98

0.98<1.96 即P>0.05

因此，接受原假設，C,D兩個版本的廣告訪問量差異不顯著。



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