随机因素的方差分析_广告推广案例

2019/2/27-星期三-阴天

一、问题与数据

现希望研究4种广告的宣传效果有无差异，具体的广告类型为：店内展示、发放传单、推销员展示、广播广告。在本地区共有几百个销售网点可供选择，出于经费方面的考虑，在其中随机选择了18个网点进入研究，各网点均在规定长度的时间内使用某种广告宣传方式，并记录该时间段内的具体销售额。为了减少误差，每种广告方式在每个网点均重复测量两次。数据见ranavona.sav。https://pan.baidu.com/s/1q3qRYUqHdqJmxPuFiffbfQ

图1：部分数据截图

基于问题的思考：从问题中可以知道该问题属于两因素方差分析，因变量为销售额，固定因素为销售类型，销售地点为随机因素，因为

二、spss分析方法

1、选择Analyze→General Linear Model→Univariate （假设数据服从正态分布）

图1

图2

事后检验勾选：S-N-k

三、结果解读

图3

图4

图5

从图3的结果来看，有随机因素的方差分析不在做模型总体的检验，而是分别进行每个因素的单独检验，且所用的误差项也分别单独设置。adstyle、area的P值均小于0.05，可以知道adstyle,area对销售额是有影响的。通过事后检验的方式知道adstyle对销售额的影响可以分为三个层面第一梯队是发放传单、广播广告；第二梯队是推销员展示；第三梯队是店内展示。

四、深入探究

1、如果将随机效应的因素错误指定到固定因素中进行分析，那么模型分析的结果又会有什么不一样？

图6

图7

目前我个人还没有搞清楚它们两者的区别。只是简单认为：

①假如是针对固定区域的就将area数据放到固定因子中；假如是希望通过抽样的地点扩展到全区域范围的就是随机因子。

②误差项检验不同，随机因素的分析会对各影响项进行误差分析。

希望有大神能解析清楚。暂时在网上没看见比较好的解析。