<b>網(wǎng)站分析中數(shù)據(jù)的統(tǒng)計學(xué)顯著性檢驗</b>

作者: 來源:未知 2012-09-20 23:57:00 閱讀 我要評論 直達商品

  在網(wǎng)站分析中,經(jīng)常會做網(wǎng)站優(yōu)化測試,就會比較不同方案的轉(zhuǎn)換率,例如跳出率,訂單購買率,按鈕點擊率等;也會記錄訪客或者客戶的詳細數(shù)據(jù)表現(xiàn)。但很多時候差異都很小,究竟是保持現(xiàn)狀還是全面采用新方案的內(nèi)容,很難有結(jié)論,于是兩者差異在統(tǒng)計學(xué)的意義是否顯著就變得很重要。

  這篇文章主要講解兩種檢驗數(shù)據(jù)的方法:分別是在Excel中使用已經(jīng)寫好函數(shù)的數(shù)據(jù)顯著性計算器,和使用SPSS對詳細客戶數(shù)據(jù)進行顯著性檢驗。

  一、Excel-數(shù)據(jù)顯著性計算器

  假設(shè)有下列的數(shù)據(jù):

  社交媒體來源訪問數(shù)訂單訂單購買率

  YouTube250008903.56%

  Facebook48002405%

  那么我們可以使用Avinash Kaushik介紹的Excel-數(shù)據(jù)顯著性計算器來檢驗,詳細請查看http://www.kaushik.net/avinash/excellent-analytics-tip1-statistical-significance/

  Excel文件可從此處下載: http://vdisk.weibo.com/s/cz9E6

  輸入數(shù)據(jù)后計算得知(Number of Test Participants是分母,Number of Conversions是分子),差異是顯著的,因為方框中顯示了”Yes”

  

數(shù)據(jù)顯著性

 

  以上方法的原理是兩組數(shù)據(jù)的差異超過了數(shù)據(jù)置信區(qū)間的話,那么就會出現(xiàn)數(shù)據(jù)顯著性差異的結(jié)果。

  以上的方法適用于簡單的兩個比率之間的對比,接下來要說說高級點的內(nèi)容,SPSS中的假設(shè)檢驗問題來比較兩個樣本的均值。

  二、兩獨立樣本T檢驗

  SPSS中比較均值的方法包括:

  假設(shè)檢驗的方法樣本變量關(guān)系范例

  均值(單雙因素)單樣本變量之間網(wǎng)站分析師的月(工資、經(jīng)驗、工作地點)關(guān)系

  單樣本T檢驗單樣本變量自身iPhone的機身長度

  兩獨立樣本T檢驗雙樣本變量之間不同促銷方案的效果、男女性的身高

  配對樣本T檢驗同一總體雙樣本變量自身不同月份訪客的購買行為

  在介紹兩獨立樣本T檢驗之前,先說下均值的比較情況,由淺入深。

  1.均值的檢驗

  假設(shè)檢驗的步驟一般分為以下幾步:

  1)確定原假設(shè)和備選假設(shè)(原假設(shè)就的意思是對總體的比例、均值或分布做出某種假設(shè))

  2)選擇檢驗統(tǒng)計量

  3)計算檢驗統(tǒng)計量觀測值發(fā)生的概率,P值

  4)給定顯著性水平α, 如果P<α, 即小概率事件發(fā)生,即原假設(shè)發(fā)生的概率很小,那么推翻原假設(shè),如果P>α, 那么原假設(shè)成立。

  假設(shè)有以下兩種情況:

  1)工廠的質(zhì)量管理員說:產(chǎn)品缺陷率只有1/1000, 然后你開始抽查,抽了5件,就有2件是有問題的,那么問題就大單了。

  因為1000件中最大缺陷數(shù)是1件,現(xiàn)在有2件,也就是概率極小的事情發(fā)生。

  最大缺陷數(shù)原假設(shè)檢驗結(jié)論

  11/10002/5否定

  2)工廠的質(zhì)量管理員說:產(chǎn)品缺陷率只有1/100,然后你開始抽查,抽了5件,就有2件是有問題的,那么問題也挺大單。

  1000件中最大缺陷數(shù)是10,現(xiàn)在有2件,接下來還有995件要查,那么有兩種可能:

  *產(chǎn)品缺陷率遠遠高于1%,質(zhì)量管理員忽悠人;

  *碰巧抽到有缺陷的產(chǎn)品,接下來的995件很少有缺陷的了。

  概率計算:

  

概率計算

 

  原假設(shè):也就是假設(shè)產(chǎn)品缺陷率是1/100, 前面抽了5件,就有2件次品的概率是0.088%;

  最大缺陷數(shù)原假設(shè)檢驗結(jié)論

  101/1002/5未定

  抽5件中2件,后續(xù)抽查產(chǎn)品缺陷率小于1/100的的概率為0.088%;抽5件中2件,后續(xù)抽查產(chǎn)品缺陷率大于1/100的的概率為99.912%,即原假設(shè)發(fā)生的概率<α,如果α為5%,那么0.088%<5%, 即檢驗中的小概率事件發(fā)生,原本不太可能的事情發(fā)生了,那么推翻原假設(shè)。

  注意:數(shù)據(jù)案例來自李洪成老師的SPSS資料

  2.兩獨立樣本T檢驗

  兩獨立樣本T檢驗指的是兩個樣本來自的總體相互獨立,目的是分析兩個獨立樣本的均值是否有顯著的統(tǒng)計差異。接下來的案例背景是:不同優(yōu)化方案影響訪客訂單價值的情況。

  一、前提條件:

  要進行兩獨立樣本T檢驗,要滿足以下條件:

  1)總體相互獨立

  2)總體服從正態(tài)分布

  3)樣本的方差相同

  原始數(shù)據(jù)如下:

  

數(shù)據(jù)源

 

  1.數(shù)據(jù)設(shè)置

  1)選擇分析-描述統(tǒng)計-探索

  

探索性分析

 

  2)將訪客銷售額(sales)填入因變量列表,不同方案(test類型)填入因子列表:

  

探索性分析

 

  3)點擊繪制,勾選直方圖和帶檢驗的正態(tài)圖

  

探索性分析

 

  2.數(shù)據(jù)報告

  由下圖得知,兩個方案各有200個樣本:

  

描述性分析報告

 

  由下圖得知:

  1) 0方案的銷售額均值(1697)大于1方案的銷售額均值(1570)

  2)二者的標準差相差不大,657/610標準差比為約等于1。


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