В маркетинге сегодня достаточно часто применяется так называемая статистическая значимость. Статистическая значимость что это такое? Посредством ее можно определить истинность различных предположений, а также возможность их результатов. Статистическая значимость дает возможность сделать правильный выбор среди всех теорий, что уже в дальнейшем обязательно приводит к получению очень хороших результатов.
Этапы оценки статистической значимости
Статистическая значимость используется как полноценный количественный показатель определенной оценки. Последняя при этом проходит несколько этапов.
- Эксперимент. Для начала формулируется гипотеза. Причем обязательно должна выдвигаться как нулевая гипотеза, так и альтернативная. Необходимо будет сравнить два комплекта информации для обнаружения всех их отличий и возможной схожести. Такие факты требуют обязательного подтверждения посредством различных сведений из испытаний.
- Уровень статистической значимости и его установка. Такой уровень — это порог статистической значимости. Его может установить каждый самостоятельно. Как правило, используется значение 0,05. Шанс найти возможную разницу — 5%. Чем такой уровень больше, тем конечные результаты правдивее. Когда требуется наибольшая статистическая достоверность, надо обязательно сократить значение до 0,01. Данные показатели, как правило, используют на производствах для обнаружения возможного брака. Но при этом важно понимать, что для подавляющего большинства экспериментов вполне хватает значения 0,05.
- Решение о применяемом критерии. После полной установки уровня надо точно определить, какой применять коэффициент стьюдента: односторонний либо двусторонний. Здесь надо просто опираться на так называемый t-критерий стьюдента онлайн. Он покажет, насколько хорошо распределены все сведения. Множество результатов находится прямо в середине. Это все покажет таблица значений критерия Стьюдента. Если рассчитать критерий стьюдента онлайн, то можно будет проверить математическим методом находятся ли сведения в установленных для них лимитах или выпадают из штатного распределения. Двусторонний критерий стьюдента таблица требуется в том случае, когда нет большой уверенности, что показатели расположены ниже либо выше определенной нормы распределения. Когда есть большая уверенность, где именно может быть выход непосредственно за пределы действующей нормы, надо применять только односторонний критерий. Теперь вы знаете, как определить коэффициент Стьюдента и автоматический расчет t-критерия Стьюдента. Кроме того, здесь может применяться расчет критерия Манна-Уитни.
- Определение общего объема выборки. На этом этапе нужна статистическая мощность. То есть, вероятность того, что при определенном объеме будет получен нужный результат. Популярный порог составляет 80%. Для детального анализа применяются особые калькуляторы прямо онлайн. Это дает возможность определить наиболее подходящий объем выборки. Часто выполняют тестовое исследование, с помощью которого можно получить информацию для тщательного анализа и установить точный объем выборки.
- Расчет стандартного отклонения и общей значимости. Обычное отклонение способно показать величину всего разброса различных данных. Оно дает возможность сделать выбор об отдаленности либо близости конкретных данных. Для определения общей значимости надо взять две разные группы с данными. Для одной группы вычисляется обычное отклонение, а затем вычисляется дисперсия между этими разными группами.
Что такое статистическая значимость
Суть описываемой здесь статистической значимости заключается в определении того, есть ли действительное основание в разнице между подобранными для эксперимента показателями, или же это просто такая случайность? С этим термином связаны так называемые нулевая и альтернативная современные гипотезы.
Чтобы лучше понимать, что такое статистическая значимость надо для начала понять, чем является проверка различных гипотез. Два этих термина достаточно крепко между собой связаны.
После завершения создания гипотезы надо обязательно установить определенный порядок по сбору необходимого числа доказательств теории, а также собрать их. В настоящее время есть два вида гипотез: нулевая гипотеза и альтернативная.
Нулевая гипотеза — это теория, которая говорит о том, что внесение изменений ничего уже не изменит. Согласно нулевой гипотезе, объекты, которые сравниваются фактически равнозначны и поэтому что-то менять просто нет какого-то смысла. Главная суть исследования базируется на опровержении нулевой гипотезы.
Альтернативная гипотеза предполагает уже полноценное сравнение, по итогам которого один из объектов обязательно показывает себя более эффективным, нежели второй.
Как в маркетинге используется статистическая значимость
Статистика уже много лет используется в самых разных сферах маркетинга. Специалисты занимаются исследованием всех возможных компонентов бизнеса. Интернет-маркетологи анализируют посещаемость сайтов и эффективность различных рекламных кампаний. PR-менеджеры анализируют посещаемость мероприятий прежде чем договариваются о сотрудничестве с выбранной площадкой для проведения важного мероприятия.
Для определения коэффициента эффективности будущего объявления потребуется проведение тестирования разных форматов и видов креативов.
В онлайн-маркетинге А/B тестирование является исследованием, результаты которого знать заранее просто не получится.
Можно только выстраивать алгоритм работы так, чтобы получить максимум информации исходя из итогов тестирования. Лишь после этого можно уже прийти к выводу, какой из вариантов более удачный. Кроме того, для достоверности самого исследования оно должно обязательно продолжаться хотя бы неделю, поскольку конверсия в разные дни может достаточно значительно разниться.
Статистическая значимость и наука
Представьте возможность существования какого-то одного статистического параметра, который бы все могли применять фактически с любым комплектом сведений и который мог бы легко отделять правдивое от неправдивого. Это было бы просто невероятно и перевернуло весь мир с ног на голову! Но было бы крайне нереалистичным ожидать подобной магии.
Однако статистическую значимость часто именно так и воспринимают, будто она настоящая волшебная палочка. Стоит лишь взять нулевую гипотезу или поискать какую-то ассоциацию между различными факторами в комплекте определенных данных и полной белибердой. Теперь возьмите так называемое «P-значение» менее либо более 0,05, и вы будете уверены на все 95%, что это или счастливая случайность, или нет. Вы можете без проблем ликвидировать игру случайности!
Однако ключевая проблема заключается в том, что сделать этого, к сожалению, вы просто не сможете. В этом и заключается вся загвоздка.
Заключение
Определение статистической значимости очень помогает в решении различных задач по маркетингу и снижает возможные риски. Подобные расчеты довольно часто выполняются при популярных в настоящее время A/B маркетинговых тестированиях.
Они помогают определить статистически значимые различия и узнать, как именно клиент будет себя вести в будущем. Поэтому важно знать, как пользоваться определением описываемой в данном материале статистической значимости.
