Document

Hoofdstuk 1
Toetsen van verschillen
tussen twee of meer
groepen
Waarom verschillen belangrijk zijn
Marktsegmentatie: definities
• De verschillen moeten significant zijn
• Er moeten aantoonbare, statistisch
significante verschillen tussen de groepen
bestaan.
• De verschillen moeten betekenisvol zijn
• De verschillen tussen de marktsegmenten
moeten zo groot zijn dat de marketeer er
afzonderlijke doelgroepen van kan maken
Waarom verschillen belangrijk zijn
Marktsegmentatie: definities
• De verschillen moeten stabiel zijn
• De verschillen moeten niet van korte duur of
van tijdelijke aard zijn.
• Op de verschillen moet handelen kunnen worden
gebaseerd
• De marktsegmentgroepen moeten kunnen
worden onderscheiden en geschikt zijn voor
doelgroepenmarketing.
Kleine steekproeven: een t-toets of een ztoets gebruiken
• De meeste vergelijkingen in dit hoofdstuk leiden
tot de berekening van een z-waarde.
• Maar er zijn speciale omstandigheden waaronder
de z-toets niet geschikt is.
• De t-toets is de statistische inferentietoets die
wordt gebruikt bij kleine steekproeven (n - 30).
• De t-toets vertrouwt niet op de normale verdeling
maar op de t-verdeling of zogenoemde Studentverdeling.
Hoe bepalen we of er wel of niet een
significant verschil aanwezig is: de p-waarde
• De naam van die kritieke steekproefgrootheid verandert
afhankelijk van de analyse en de onderliggende
vooronderstellingen, maar meestal wordt de
steekproefgrootheid aangeduid met een letter: z, t, F of iets
vergelijkbaars.
• p-waarde is de kans dat de nulhypothese wordt
ondersteund.
• Als de p-waarde klein is, bijvoorbeeld 0,05 of kleiner, dan
spreken we van een significant verschil.
• Soms worden afkortingen als ‘Sig’ of ‘Prob’ op de output
vermeld.
• P-waarden variëren van 0 to 1,0.
Voorbeelden van P-waarden en de
betekenis ervan
• Eerst bepalen we de mate van de
steekproeffout die we accepteren.
Gebruikelijk is 5% (0,05) beter bekend als
de ‘alpha’.
• P = 0,05… significant
• P = 0,01… significant
• P = 0,10… niet significant
• P = 0,051… niet significant
• P = 0,99… niet significant7
Toetsen op significante verschillen tussen
twee groepen: percentages of gemiddelden?
• De formules bij de vergelijking van percentages
of gemiddelden verschillen.
• Bij een categorische schaal moeten er
percentages worden vergeleken.
• Bij een metrische schaal worden gemiddelden
vergeleken.
Verschillen tussen percentages bij twee
groepen
• Nulhypothese: de hypothese dat het verschil
tussen de populatieparameters gelijk aan nul is.
• Alternatieve hypothese: er bestaat een reëel
verschil tussen beide.
• Toetsen of er een echt verschil bestaat tussen de
percentages van twee groepen,
• Je moet eerst een ‘vergelijking’ tussen de twee
percentages maken.
• Dan wordt het verschil in een aantal
standaardfouten verwijderd van de nulwaarde
waarvan de hypothese uitgaat.
• Als je eenmaal het aantal standaardfouten weet,
levert kennis van het gebied onder de normale
verdeling een beoordeling op van de kans dat
de nulhypothese wordt ondersteund.
Verschillen tussen percentages bij twee
groepen
Een voorbeeld: verschillen tussen
percentages bij twee groepen
• Uit de opiniepeiling van verleden jaar onder 300 bedrijven
bleek dat 40 procent aan de universiteit had geworven,
terwijl uit de peiling van dit jaar onder 100 bedrijven bleek
dat 65 procent aan de universiteit heeft geworven.
• Is dit een significant verschil?
• Als je de formule toepast: P1 = 65, P2 = 40 en z = 4.51
• Omdat de z-waarde groter is dan 1,96 is het verschil
significant
SPSS gebruiken voor het verschil tussen
percentages van twee groepen
• Net als de meeste andere statistische
analyseprogramma’s toetst SPSS niet of het
verschil tussen de percentages van twee groepen
statistisch significant is. Je kunt SPSS wel
gebruiken om het steekproefpercentage te
bepalen van de variabele die je interesseert en de
bijbehorende steekproefomvang.
• Herhaal deze beschrijvende analyse voor de
andere steekproef en je hebt alle waarden die je
nodig hebt (p1, p2, n1, n2) om de berekeningen
handmatig of met een spreadsheetprogramma uit
te voeren.
Het verschil tussen de gemiddelden van
twee groepen
• De procedure om te toetsen of het verschil tussen
twee gemiddelden significant is van twee
verschillende groepen (steekproeven) is dezelfde
procedure die wordt gebruikt bij het toetsen van twee
percentages.
• Het is echter niet zo moeilijk te raden dat de
vergelijkingen er anders uitzien omdat het nu om een
metrische schaal gaat.
• Let op: Alleen te gebruiken bij grote steekproeven
(30+)
Er bestaat een significant verschil tussen de twee
gemiddelden omdat z groter
dan 2,58 blijkt te zijn (99%-betrouwbaarheidsniveau)
SPSS gebruiken om de verschillen te
toesten tussen twee groepen
• De t-test wordt gebruikt om de verschillen tussen
twee gemiddelden te vergelijken.
• Echter, de soort t-test is afhankelijk van of de
twee groepen onafhankelijk zijn of gepaard.
• Als de twee groepen verschillen, bijvoorbeeld
mannen versus vrouwen, dan gebruik je de
onafhankelijke t-test.
• Als de twee groepen uit dezelfde steekproef
komen dan gebruik je de gepaarde t-test.
Online surveys en databases: een ‘betekenisvolle’
uitdaging voor marktonderzoekers
• Je moet je ervan bewust zijn dat de steekproef-omvang
veel te maken heeft met statistische significantie.
• De steekproefomvang n komt in elke statistische formule
voor
• Met de snelle, makkelijke en goedkope dataverzameling
van online surveys is het gebruikelijk dat
marktonderzoekers wel met steekproeven van enkele
duizenden respondenten werken.
• Niet alleen moet het verschil in kwestie statistisch
significant zijn, maar het moet ook betekenisvol zijn
Toetsen op significante verschillen tussen de
gemiddelden van meer dan
twee groepen: variantieanalyse
•
Variantieanalyse (ANOVA): moet bij meervoudige
vergelijkingen worden gebruikt
•
ANOVA is een vlagprocedure of signaleringsprocedure,
hetgeen inhoudt dat als er tussen minstens één paar
gemiddelden een statistisch significant verschil bestaat,
ANOVA dit signaleert door aan te geven dat het verschil
significant is
•
De ‘Sig.’- of p-waarde is de vlag waarnaar we eerder hebben
verwezen. Als de vlag wappert, is het gerechtvaardigd dat de
onderzoeker vervolgens naar elk paar gemiddelden kijkt om te
bepalen welk ervan significant van elkaar verschilt
•
Met post hoc-toets van Duncan kun je vaststellen waar het
paar (de paren) statistisch significante verschillen tussen de
gemiddelden zit(ten).

Download Report