Nghiên cứu marketing part 9

Chia sẻ: Pham Duong | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:20

Thêm vào BST

Báo xấu

95
lượt xem 17
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tại các biểu trên, ta có thể biết giá trị trung bình, độ lệch chuẩn của mẫu. Ngoài ra t=1,34 nên p-value=0,1820,05 nên chúng ta chưa có cơ sở để bác bỏ H0 hay chưa có cơ sở để chấp nhận H1. Kiểm định tham số trung bình hai mẫu (hai mẫu độc lập) Giả sử ta muốn so sánh thu nhập trung bình giữa những người có giới tính nam và nữ trên tổng thể có khác nhau hay không, ta có giả thiết: H0: Thu nhập trung bình của người nam và người nữ bằng nhau trên tổng...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Nghiên cứu marketing part 9

One-Sample Test Test Value = 32000 95% Confidence Interval of the Difference Sig. Mean t df (2-tailed) Difference Lower Upper Thu nhap nam (trieu) 1.34 199 .182 1224.00 -579.32 3027.32 Giá trị p-value Giá trị t-student =0,182>0,05 = 1,34 Tại các biểu trên, ta có thể biết giá trị trung bình, độ lệch chuẩn của mẫu. Ngoài ra t=1,34 nên p-value=0,182>0,05 nên chúng ta chưa có cơ sở để bác bỏ H0 hay chưa có cơ sở để chấp nhận H1. Kiểm định tham số trung bình hai mẫu (hai mẫu độc lập) Giả sử ta muốn so sánh thu nhập trung bình giữa những người có giới tính nam và nữ trên tổng thể có khác nhau hay không, ta có giả thiết: H0: Thu nhập trung bình của người nam và người nữ bằng nhau trên tổng thể H1: Thu nhập trung bình của người nam và người nữ không bằng nhau trên tổng thể Nhấn Analyze – Compare Means – Independent sample t-test. Chọn biến thunhap vào ô Test Variables và biến gioitinh vào ô Grouping Variable Nhấn vào Define Groups để định nghĩa các nhóm với Nam=1 và Nữ = 0 Nhấn vào Define Groups để định nghĩa các nhóm với Nam=1 và Nữ = 0 Kết quả như sau 164
Group Statistics Gioi tinh N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Thu nhap nam (trieu) Nam 124 37053.23 13962.42 1253.86 Nu 76 26976.32 7763.42 890.52 Trung bình người có Trung bình người có giới tính là Nam giới tính là Nữ Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means 95% Confidence Interval of the Sig. Difference (2-ta Mean Std. Error F Sig. t df iled) Difference Difference Lower Upper Thu Equal variances 17 .000 5.77 198 .000 10076.91 1747.75 6630 13524 nhap assumed nam Equal variances 6.55 196.4 .000 10076.91 1537.92 7044 13110 (trieu) not assumed Nếu sig. trong kiểm định phương sai0,05 thì phương sai của hai mẫu bằng nhau, ta sẽ dùng kết quả kiểm định t ở dòng thứ nhất. Đối với kiểm định t, ta nhận thấy rằng t=6,55 và p-value = 0,000
Kết quả: Paired Samples Statistics Mean N Std. Deviation Std. Error Mean Pair TRUOCQC 42.9333 15 30.6419 7.9117 1 SAUQC 44.1333 15 28.1422 7.2663 Paired Samples Test Paired Differences 95% Confidence Interval of the Std. Difference Std. Error Sig. Mean Deviation Mean Lower Upper t df (2-tailed) Pair 1 TRUOCQC - SAUQC -1.200 5.7842 1.4935 -4.4032 2.0032 -.803 14 .435 Giá trị ước lượng Giá trị ước lượng Giá trị p-value Giá trị t-student (giới hạn dưới) (giới hạn trên) =0,435>0,05 = -0,803 Vì giá trị t=-0,803 và p-value = 0,435>0,05 nên chúng ta chưa có cơ sở để bác bỏ H0 tức là chưa có cơ sở để chấp nhận H1. Phân tích phương sai (Analysis of variance – ANOVA) Giả sử chúng ta muốn so sánh thu nhập trung bình của các đối tượng làm trong những lĩnh vực dịch vụ - thương mại, xây dựng và công nghiệp có khác nhau hay không. Giả thiết và đối thiết sẽ là: H0: Thu nhập trung bình của những người làm trong lĩnh vực dịch vụ - thương mại, xây dựng và công nghiệp bằng nhau H1: Thu nhập trung bình của người làm trong lĩnh vực dịch vụ - thương mại, xây dựng và công nghiệp không bằng nhau (có nghĩa là tồn tại ít nhất một thu nhập trung bình của một ngành khác với ít nhất một thu nhập trung bình của hai ngành còn lại) Nhấn Analyze – Compare Means – One-way ANOVA. Chọn biến cần phân tích (định lượng) vào ô Dependent List và biến phân loại vào ô Factor 166
Nhấn Post Hoc để chọn loại kiểm định nhằm xác định cụ thể sự khác biệt giữa các nhóm (nhóm nào khác với nhóm nào). Chúng ta có thể chọn Bonferroni hoặc Tukey’s-b (hai thống kê này đều cho ra cùng một kết quả). Nếu phương sai giữa các nhóm cần so sánh không bằng nhau, chúng ta chọn Tamhane’s T2 (ứng dụng cho kiểm định t từng cặp nếu phương sai của chúng không bằng nhau). Nhấn Continue, nhấn Option để thiết đặt các lựa chọn. Trong đó Homogeneity-of-variance để kiểm định sự bằng nhau phương sai các nhóm, Means plot để làm cho hình minh họa. Test of Homogeneity of Variances Thu nhap nam (trieu) Levene Statistic df1 df2 Sig. .414 2 197 .661 Vì Sig. >0,05 nên ta có thể khẳng định là phương sai của các nhóm là bằng nhau, thỏa mãn điều kiện của phân tích ANOVA. 167
ANOVA Thu nhap nam (trieu) Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 87185676.623 2 43592838.312 .259 .772 Within Groups 33196619123.377 197 168510756.971 Total 33283804800.000 199 Với F=0,259 và p-value = 0,772>0,05 nên chưa có cơ sở để bác bỏ H0 hay chưa có cơ sở để chấp nhập H1 Trong các trường hợp khác, nếu ta bác bỏ H0 và chấp nhận H1, với thống kê Bonferonni ta có thể biết được sự khác nhau từng cặp của các tham số trung bình. Means plots 35000 34000 Mean of T hu nhap nam (trieu) 33000 32000 Dic h v u thuong mai Xay dung Cong nghiep Loai hinh doanh nghiep Hồi quy tuyến tính Giả sử chúng ta mong muốn tìm mối tương quan giữa hai biến năm làm việc (biến độc lập) và thu nhập hàng năm (biến phụ thuộc) trên tổng thể, chúng ta sẽ thực hiện như thế nào. Vẽ sơ đồ, kiểm tra bằng thị giác mối quan hệ Vào Graphs, nhấn Scatter 168
Chọn Simple và bấm Define Chọn các biến vào ô Y Axis (biến phụ thuộc) và X Axis (biến độc lập), bấm OK 100000 80000 60000 T hu nhap nam (trieu) 40000 20000 0 6 8 10 12 14 16 18 20 Nam lam viec Chúng ta có thể xem đường hồi quy lí thuyết của dãy dữ liệu bằng cách click hai lần vào chuôt. Sau khi một màn hình mới hiện ra, vào Chart – Option, hội hội thoại tiếp theo sẽ hiện ra – Bấm OK – Hội hội thoại sẽ là: 169
Bấm Fit Options chọn Linear regression Bấm Continue và OK 100000 80000 60000 Thu nhap nam (trieu) 40000 20000 0 6 8 10 12 14 16 18 20 Nam lam viec 170
Rõ ràng trên hình vẽ bên, ta có thể hình dung có mối quan hệ tuyến tính (theo đường thẳng) giữa số năm làm việc và thu nhập/năm. Để kiểm tra một cách chính xác, ta thực hiện thao tác hồi quy. Vào Analyze và Regression chọn các biến vào các ô tương ứng ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. .000a 1 Regression 449.294 1 449.294 71.115 Residual 1250.926 198 6.318 Total 1700.220 199 a. Predictors: (Constant), Thu nhap nam (trieu) b. Dependent Variable: Nam lam viec Vì F=71,115 và p-value=0,000 nên chúng ta có thể khẳng định tồn tạo mô hình hay tồn tại mối quan hệ giữa hai biến năm làm việc và thu nhập trên tổng thể. Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate .514a 1 .264 .261 2.51 a. Predictors: (Constant), Thu nhap nam (trieu) Ta có R2 = 0,264 có nghĩa là biến số năm làm việc sẽ giải thích 26,4% thu nhập/ năm của nhân viên (còn lại là những biến số khác). Ta có R2a =0,261, ta có thể kết luận mối quah hệ giữa hai biến này rất yếu vì R2a =0,261
0,5
Kiểm định chi bình phương về tính chất độc lập hay phụ thuộc (kiểm định hàng cột hay kiểm định mối quan hệ giữa hai biến biểu danh) Người ta dùng kiểm định Chi bình phương để kiểm định sự kết hợp giữa bai biến (biểu danh hoặc thứ tự). Có một số chú ý như sau: - χ2 được thiết lập để xác định có hay không một mối liên hệ giữa hai biến, nhưng nó không chỉ ra được cường độ của mối liên hệ đó. Trong trường hợp này, cần sử dụng các đo lường kết hợp. - χ2 cho phép tìm ra những mối liên hệ phi tuyến tính giữa hai biến. - Với kiểm định Chi bình phương, ta thành lập được các bảng chéo. Hệ số V Cramer được áp dụng cho tất cả các loại bảng chéo với k là chiều bé nhất của bảng chéo. Cường độ của nó biến động từ 0 đến 1. χ2 V= n(k − 1) Giả sử ta chọn phân tích tính độc lập giữa hai biến định tính quy mô doanh nghiệp (quymo) và loại hình kinh doanh (loaihinh). Các bước tiến hành như sau: H0: Hai biến quy mô doanh nghiệp và loại hình doanh kinh độc lập với nhau trên tổng thể H1: Hai biến quy mô doanh nghiệp và loại hình doanh kinh phụ thuộc với nhau trên tổng thể Vào Descriptives statistics – Crosstab chọn các biến vào các ô tương ứng 173
Bấm Statistics để thiết lập các thống kê Giá trị kiểm định Giá trị kiểm định Chi bình phương p-value Bấm Cells để thiết lập các tỷ lệ phần trăm theo dòng, cột hay tổng cộng Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. (2-sided) 38.665a Pearson Chi-Square 2 .000 Likelihood Ratio 50.910 2 .000 Linear-by-Linear Association 36.280 1 .000 N of Valid Cases 104 a. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 12.92. 174
Loai hinh doanh nghiep * Quy mo doanh nghiep Crosstabulation Quy mo doanh nghiep vua va nho lon Total Loai hinh Dich vu thuong mai Count 11 26 37 doanh nghiep Expected Count 22.1 14.9 37.0 % of Total 10.6% 25.0% 35.6% Xay dung Count 16 16 32 Expected Count 19.1 12.9 32.0 % of Total 15.4% 15.4% 30.8% Cong nghiep Count 35 0 35 Expected Count 20.9 14.1 35.0 % of Total 33.7% .0% 33.7% Total Count 62 42 104 Expected Count 62.0 42.0 104.0 % of Total 59.6% 40.4% 100.0% Symmetric Measures Value Approx. Sig. Nominal by Phi .610 .000 Nominal Cramer's V .610 .000 N of Valid Cases 104 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. Trong kiểm này, ta thấy giá trị Chi bình phương = 38,665 và p-value=0,000
Kết quả thu được: Ranks N Mean Rank Sum of Ranks 2a B-A Negative Ranks 1.50 3.00 5b Positive Ranks 5.00 25.00 2c Ties Total 9 a. B < A b. B > A c. A = B b Test Statistics B-A -1.876a Z Asymp. Sig. (2-tailed) .061 a. Based on negative ranks. b. Wilcoxon Signed Ranks Test Nhìn vào bảng trên ta có thể dễ dàng diễn giải dữ liệu, với Z = -1,876 và p-value=0,61>0,05 nên ta chưa có cơ sở để bác bỏ H0 tức chưa có cơ sở để chấp nhận H1 hay chưa có cơ sở để khẳng định có sự khác biệt trong mức độ ưa chuộng giữa A, B trong tổng thể. Chú ý: Kiểm địn dấu và Nemar có thể thực hiện tương tự Kiểm định nhiều hơn hai mẫu phụ thuộc (Friedman, Kendall’s W, Cochran’s Q) Trong trường hợp giống như ví dụ ở trường hợp kiểm định wilcoxon, nhung bây giờ ta có 3 sản phẩm A, B, C, khi đó KH Kem A Kem B Kem C 1 4 3 5 2 5 5 5 3 2 5 5 4 3 2 5 176
5 3 5 5 6 1 5 5 7 3 3 5 8 2 5 5 9 2 5 5 Vào Analyze – Nonparametric Test – K Related Samples chọn các biến vào phân tích Kết quả: Ranks Mean Rank A 1.39 B 2.00 C 2.61 a Test Statistics N 9 Chi-Square 9.308 df 2 Asymp. Sig. .010 a. Friedman Test Với Chi bình phương = 9,308 và p-value=0,01
KH Toshiba Yamaha 4000 4200 1 3800 4300 2 4600 3400 3 4300 3500 4 5000 3800 5 5300 4200 6 4900 4300 7 4700 3400 8 4000 9 5200 10 Vào Analyze – Nonparametric Test – 2 Independent Samples chọn các biến vào phân tích Nhấn Grouping Define để định nghĩa các biến Kết quả như sau Ranks NHANHIEU N Mean Rank Sum of Ranks TIEUHAO Toshiba 10 12.15 121.50 Yamaha 8 6.19 49.50 Total 18 178
Test Statistics b TIEUHAO Mann-Whitney U 13.500 Wilcoxon W 49.500 Z -2.364 Asymp. Sig. (2-tailed) .018 .016a Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] a. Not corrected for ties. b. Grouping Variable: NHANHIEU Ta thấy giá trị Mann-Whitney U = 13,5, giá trị Z = -2,363 và p-value=0,18 nên ta bác bỏ H0, chấp nhận H1 tức là có sự khác nhau về mức tiêu hao nhiên liệu trung bình của hai loại sản phẩm là khác nhau. Kiểm định nhiều hơn hai mẫu độc lập (Kruskal-Wallis H) Giả sử như chúng ta có 3 nhóm sản phẩm (thêm một sản phẩm của hãng Sonix), cách thức thực hiện như sau: Vào Analyze – Nonparametric Test – K Independent Samples chọn các biến vào phân tích Vào Grouping Variable để định nghĩa biến, hiện tại chúng ta có 3 biến, chúng ta đặt giá trị ở maximum là 3, nếu chúng ta so sánh 2 biến thì chúng ta định số 2 (giá trị 1, 2, hay 3 phụ thuộc vào các định nghĩa value label của biến nhanhieu. 179
Ranks NHANHIEU N Mean Rank TIEUHAO Toshiba 10 18.55 Yamaha 8 9.63 3 8 11.06 Total 26 a,b Test Statistics TIEUHAO Chi-Square 7.318 df 2 Asymp. Sig. .026 a. Kruskal Wallis Test b. Grouping Variable: NHANHIEU Ta thấy giá trị Chi bình phương = 7,318 và p-value=0,026 nên ta bác bỏ H0, chấp nhận H1 tức là có sự khác nhau về mức tiêu hao nhiên liệu trung bình của ba loại sản phẩm là khác nhau. TÓM TẮT Trong nghiên cứu marketing, phân tích dữ liệu luôn bao hàm kiểm định giả thuyết. Để thực hiện một kiểm định người ta phải trình bày hai giả thuyết là giả thuyết không ( thường ký hiệu H0) - giả thuyết cần kiểm định; và giả thuyết đối ( thường ký hiệu H1) - giả thuyết thay thế cho giả thuyết không để khi giả thuyết H0 bị bác bỏ thì chấp nhận giả thuyết đối H1 này. Các kỹ thuật thống kê cho phép chúng ta đi đến quyết định là các giả thuyết đó có được kiểm chứng bằng số liệu thực tế hay không. Khi dựa vào mẫu để kiểm định giả thuyết có thể mắc hai loại sai lầm. sai lầm loại một là sai lầm khi chúng ta bác bỏ một giả thuyết đúng. Sai lầm loại hai là sai lầm khi chúng ta thừa nhận một giả thuyết sai. Thực hiện một bài toán kiểm định bao gồm các bước: phát biểu giả thuyết không giả thuyết đối; xác định mức ý nghĩa; lựa chọn phương pháp kiểm định; tính giá trị kiểm định; xác định miền bác bỏ; đưa ra kết luận. Thủ tục kiểm định giả thuyết có thể được sắp xếp theo hai loại chủ yếu: kiểm định tham số và kiểm định phi tham số- tuỳ thuộc vào thang đo lường của biến liên quan. Các kiểm định tham số đòi sử dụng các thang đo lường là khoảng hoặc tỷ lệ, trong khi các kiểm định phi tham số phù hợp với các thang đo lường là định danh và thứ tự. Kiểm định tham số được nghiên cứu bao gồm kiểm định tham số trung bình của tổng thể, kiểm định tham số tỷ lệ, kiểm định sự khác nhau giữa hai trung bình hai tổng thể, kiểm định sự khác nhau trung bình của nhiều tổng thể và hồi quy tương quan. Kiểm định phi tham số chúng ta sẽ nghiên cứu là kiểm định về quy luật phân phói của tổng thể, kiểm định về tính độc lập hay phụ thuộc, kiểm định dấu, kiểm định Wilcoxon, kiểm định Mann-Whitney... Các thủ tục kiểm định đều dễ dàng và đơn giản nhờ vào sự trợ giúp của phân mềm SPSS. 180
CÂU HỎI ÔN TẬP 1. Thế nào là giả thuyết không? Giả thuyết đối? Cho ví dụ? 2. Trong kiểm định giả thuyết thống kê có thể vấp những loại sai lầm nào? 3. Hãy cho biết các bước cơ bản thực hiện bài toán kiểm định? 4. Sự khác nhau cơ bản phân biệt giữa kiểm định tham số và phi tham số. 5.Thời gian hoàn thành một sản phẩm của nhà máy A qua quá trình quan sát 25 công nhân theo bảng sau: Thời gian (phút) 40-42 42-44 44-46 46-48 48-50 Số công nhân 2 6 10 4 3 Theo nhận định của nhà máy thời gian hoàn thành một sản phẩm là 44 phút, như vậy nhìn nhận của nhà máy có đúng không? Giả sử rằng thời gian hoàn thành một sản phẩm của các công nhân là biến chuẩn. 6. Theo thiết kế kỹ thuật chiều dài sản phẩm A là 20cm. Sau thời gian sản xuất, nghi ngờ chiều dài sản phẩm không đạt yêu cầu. Tiến hành kiểm tra, người ta chọn ngẫu nhiên 64 sản phẩm để đo và thu được kết quả như sau chiều dài trung bình 20,5 cm và độ lệch tiêu chuẩn điều chỉnh là 1cm. Biết rằngchiều dài loại chi tiết trên là biến chuẩn N(a,σ). Hãy kiểm định điều nghi ngờ với mức ý nghĩa α=0,05 ? 7.Trong lượng sản phẩm do nhà máy sản xuất ra (X) là một đại lượng ngẫu nhiên phân phối chuẩn với độ lệch chuẩn là σ=2 kg và trọng lượng trung bình là 20 kg. Nghi ngờ máy hoạt động không bình thường làm thay đổi trọng lượng trung bình của sản phẩm, người ta cân thử 100 sản phẩm và thu được kết qủa sau: Trọng lượng sản phẩm (kg) 19 20 21 22 23 Số sản phẩm tương ứng 10 60 20 5 5 Với mức ý nghĩa α=0,05 hãy kết luận về nghi ngờ nói trên. Cho U0,95=1,645, U0,975=1,96 hãy ước lượng trọng lượng sản phẩm do nhà máy sản xuất. 8. Tỉ lệ phế phẩm của một nhà máy theo dự toán là 0,1 và có người cho rằng tỉ lệ đó là tỉ lệ thật sự của phế phẩm. Chọn ngẫu nhiên 100 sản phẩm của nhà máy có thấy 11 phế phẩm. Hãy kiểm định nhận xét trên với α=0,05 ? 9. Giám đốc marketing của một công ty sẽ thực hiện chương trình khuyến mãi sản phẩm A ở khu vực X nếu tỷ lệ những người thường xuyên theo dõi chương trình quảng cáo sản phẩm A của công ty trên truyền hình là trên 15%. Thực hiện điều tra 2500 người có ti vi ở khu vực có 380 người theo dõi chương trình quảng cáo sản phẩm của công ty. Với mức ý nghĩa α = 0,05, hãy giúp giám đốc marketing quyết định xem có nên thực hiện chương trình khuyến mãi đó không? Ước lượng tỷ lệ những người thường xuyên theo dõi chương trình quảng cáo của công ty trên truyền hình? Tỷ lệ những người có máy thu hình ở khu vực đó là 20%. Cho biết U0,95=1,645, U0,975=1,96. 10. Định mức thời gian lắp đặt một máy vi tính cá nhân là một đại lượng ngẫu nhiên tuân theo qui luật phân phối chuẩn có thời gian quy định là 30 phút. Do có thay đổi trong qui trình lắp đặt loại máy vi tính này, người ta nghĩ rằng điều này có thể dẫn đến việc phải thay đổi định mức thời gian lắp đặt máy. Tiến hành kiểm tra thử 5o máy vi tính và thu được kết quả sau: 181
Thời gian lắp đặt (phút) Số máy tính 25-27 3 27-29 14 29-31 19 31-33 10 33-35 4 Với mức ý nghĩa α=0,05, hãy kết luận xem có cần thay đổi định mức thời gian lắp đặt máy hay (24) không? Ước lượng thời gian lắp đặt trung bình của loại máy vi tính đó? Cho biết T ,95 =1,711, 0 T0,24) =2,064. ( 975 11. Một công ty sản xuất giấy dùng cho máy vi tính theo kế hoạch cho ra những mẫu giấy có chiều dài trung bình 11 cm và độ lệch chuẩn 0,02cm. Vào những khoảng thời gian nhất định, người ta lẫy ngẫu nhiên những mẫu giấy sản xuất, xác định chiều dài trung bình xem có bằng 11cm không để biết máy làm việc bình thường hay có trục trặc gì. Trong một lần kiểm nghiệm, một mẫu 1000 tờ giấy đã được chọn và chiều daì trung bình đo được 10,998 cm. Nếu độ tin cậy cho việc ước lượng chiều dài trung bình là 95% thì nhà sản xuất có thể kết luận gì về giấy đã sản xuất được? 12. Hãng sản xuất xe hơi Mercedes muốn nghiên cứu mức tiêu hao trung bình lượng xăng của một loại xe tải do hãng này sản xuất. Kết quả đo được như sau: Tiêu hao (lít/100km) Số xe 16-17 5 17-18 9 18-19 14 19-20 18 20-21 25 21-22 16 22-23 7 23-24 6 a. Ước lượng tham số trung bình với mức ý nghĩa 5% b. Hãng khẳng định mức xăng tiêu hao trung bình là 19 lít /100km. Hãy kiểm tra lại lời khẳng định này với mức ý nghĩa 5%? 13. Một doanh nghiệp có số liệu thống kê về doanh thu bán hàng của mình qua ba năm theo các tháng như sau: T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10 T11 T12 N1 250 240 260 270 280 230 290 180 210 250 270 300 N2 320 330 330 350 360 270 230 230 270 350 350 350 N3 360 380 380 400 410 350 300 300 350 430 430 450 a, Hãy dự đoán doanh thu bán hàng năm thứ 4. b. Doanh nghiệp dự kiến năm thứ 4 sẽ sử dụng 2% doanh thu để thực hiện chương trình khuyến mãi. Hãy tính khoản dự kiến này. c. Dự kiến song song với việc thực hiện khuyến mãi, sản lượng mua của doanh nghiệp tăng lên 3%. Hãy lập bảng báo cáo kết quả. 182
14. Một doanh nghiệp sản xuất thức ăn để nuôi gà công nghiệp muốn kiểm tra trọng lượng của các bao thức ăn do mình sản xuất. Chọn cân thử ngẫu nhiên 50 bao thức ăn và kết quả thu được như sau: 20 25 29 32 30 35 21 26 32 33 27 33 22 36 29 27 36 28 23 36 32 25 36 33 24 27 31 30 29 22 26 32 29 36 30 29 31 29 32 31 29 37 38 36 39 28 32 40 30 28 a. Hãy phân kết quả cân được thành 5 lớp. b. Ước lượng trọng lượng trung bình của các bao thức ăn trên với độ tin cậy 95%? 15. Công ty nước giả khát X có 3 loại sản phẩm là A, B, C với mong muốn số lượng chai tiêu thụ lần lượt chiếm 25%, 25%, 50%. Với độ tin cậy 95% hãy kiểm nghiệm xem có trái với mong muốn không nếu kết quả điều tra thu thập như sau: Sản phẩm A B C Sản lượng tiêu thụ 70 66 164 16. Trong một lần kiểm tra sơ bộ về tình hình học tập của sinh viên một trường đại học với một mẫu chọn ngẫu nhiên gồm 400 sinh viên để phân loại giỏi, khá, trung bình, yếu. Với giả thiết rằng tỷ lệ sinh viên theo các tiêu thức trên lần lượt là: 20%, 50%, 20%, 10%. Kết quả kiểm tra cho thấy: Giỏi Khá Trung bình Yếu Số lượng SV 71 194 89 46 Với mức ý nghĩa 5%, hãy xác định xem giả thuyết trên có đúng không? 17. Hãy thử giả thiết Ho về tính chất độc lập của hai yếu tố phân loại A và B bằng cách dùng phép kiểm định chi (χ) cho trong bảng sau với mức ý nghĩa 5%? B B1 B2 B3 A1 39 75 42 A A2 63 51 70 A3 30 38 29 18. Để nghiên cứu về nhu cầu xem phim ở rạp chiếu bóng của nhân dân các vùng trong thành phố Đà Nẵng, một nhân viên marketing của công ty chiếu bóng thành phố đã chọn ngẫu nhiên một mẫu gồm 291 người để điều tra. Họ được phân thành ba vùng: nội thành, ven đô và huyện. Mỗi người được hỏi để biết có đi xem phim: (1): mỗi ngày một lần (2): ít nhất một lần/tuần (3): ít nhất một lần/tháng (4): ít hơn một lần/tháng (5): không đi xem bao giờ Bảng phân bố trong mẫu theo vùng và mức độ xem phim như sau: 183