경영통계학 ANOVA

경영통계학

주    제 : 소비자들은 제품유형(쾌락적 제품인지 실용적 제품인지)에 따라서 G마켓의 쇼핑의도가 달라진다고 합니다. 여기서 실용적 제품이란 생활의 영위에 필요한 제품으로, 제품의 기능이나 성능적인 속성이 우선시 된다. 반면, 쾌락적 제품이란 생활에 반드시 필요하지는 않으나 생활의 편안함을 위하여 소비되는 물품을 의미한다. 예를 들면, 마사지, 스파 패키지, 와인, 디자이너 의류, 명품 썬글라스, 지갑, 값비싼 레스토랑, 향수, 골프레슨 등을 쾌락적 제품이고, 실용적 제품은 식료품, 진공청소기, 교통티켓, 기본적인 의류 등이 실용적 제품에 해당된다. 소비자들이 제품유형에 따라서 온라인 쇼핑의도가 어떻게 달라지는지 살펴보기 위해서 ANOVA 분석을 실시하였다. 그 결과는 아래와 같다. 다음의 결과가 무엇을 의미하는지 유의수준 0.1에서 해석하여 주십시오.

 

-유의수준이란?

가설검증에서 귀무가설이 실제로 참일 때 귀무가설에 대한 판단의 오류수준(잘못 기각할 확률)을 말하며, 제1종 오류의 위험성을 부담할 최대 확률을 가설의 유의수준이라고 한다. 이는 가설을 검정할 때 보통 α로 나타내며, α는 일반적으로 표본을 추출하기 이전에 설정하여 표본에서 얻은 결과가 우리의 선택에 영향을 미치지 않도록 한다. 사회과학에서는 일반적으로 표본통계치가 나올 확률 p가 0.05 또는 0.01인 점을 유의수준으로 설정한다.

예를 들어, 가설검정 절차에서 5%의 유의수준을 선택한다면, 그것은 실제 채택하여야 하는데도 불구하고 우리가 그것을 기각할 경우는 100번 중 5번 정도임을 의미한다. 즉, 우리가 올바른 의사결정을 할 것을 약 95% 확신한다는 것이다. 이러한 경우에, 우리는 그 가설은 유의수준 0.05에서 기각되었다라고 말하는데, 이것은 곧 우리가 잘못된 의사결정을 내릴 확률이 0.05라는 것을 의미한다.

-ANOVA란?

- 분산 분석 또는 변량 분석이라고 함.
- 명목 척도로 측정된 독립변수와 등간 또는 비율 척도로 측정된 종속 변수 사이와의 관계를 연구하는 통계기법으로 둘 이상의 집단간에 어떤 변수의 평균점수에 차이가 있는지를 검정한다.

- 일원변량분석 (one-way ANOVA) : 독립변인은 1개이며, 독립변인의 집단이 2개 이상인 경우 사용
- 이원변량분석 (two-way ANOVA) : 독립변인의 수가 두 개 이상일 때 집단간 차이가 유의한지 검증하는 경우 사용
- 다변량분석 (MANOVA) : 단순 ANOVA를 연장해서 두 개 이상의 종속 변인이 관계된 상황에 적용시킨 것으로 둘 이상의 집단간 차이를 검증할 경우 사용
- 공변량분석 (ANCOVA) : 다원변량분석에서 특정한 독립변인에만 초점을 두고 다른 독립 변인은 통제변수로 하여 분석하는 방법. 즉, 특정한 사항을 제한한 후 ANOVA분석을 할 경우 사용

 

-해석

1.

제품의 유형에 따라서 온라인 쇼핑의도가 어떻게 달라지는지 알아보기 위해서 ANOVA 분석을 실시하였습니다.
ANOVA 분석은 통계학에서 두 개 이상 다수의 집단을 비교하고자 할 때 집단 내의 분산, 총평균과 각 집단의 평균의 차이에 의해 생긴 집단 간 분산의 비교를 통해 만들어진 F분포를 이용하여 가설검정을 하는 방법으로, F분포는 분산의 비교를 통해 얻어진 분포비율을 말합니다. 이 비율을 이용하여 각 집단의 모집단분산이 차이가 있는지에 대한 검정과 모집단평균이 차이가 있는지 검정하는 방법으로 사용하는데, F = (군간변동)/(군내변동)으로 만약 군내변동이 크다면 집단간 평균차이를 확인하는 것이 어렵습니다.

2.

G마켓 쇼핑 만족도를 얼만큼 설명할 수 있는지를 확인하는 것입니다 R제곱 값을 살펴보면 0.001로 모형의 설명력은 0%입니다

함수식을 이용하여 G마켓 쇼핑 만족도를 설명정도가 0%입니다

표인 분산분석은 가설을 검증하는 것입니다

 

함수식을 세우면 G마켓 쇼핑만족도=3.897-(0.154*제품유형) 라는 함수식을 세울 수 있습니다

해석을 하면 제품유형이 한단위 증가할때 마다 G마켓 쇼핑만족도는 0.154식 감소한다고 말 할수 있지만

모형의 설명력은 0%이고 분산분석에서 제품유형으로 G마켓 쇼핑만족도를 설명할 수 없다는 결론입니다.