A fin de medir el efecto de una campaña de ventas sobre artículos sobrantes, en toda la cadena de tiendas que ofrecen el mismo producto, el Gerente de Investigación de mercado tomó una muestra aleatoria de 13 pares de tiendas que se hicieron concordar según el volumen semanal promedio de ventas. Una tienda de cada par (el grupo experimental) fue expuesta a la campaña de promoción, mientras que la otra no lo fue. Los siguientes datos muestran los resultados en un período semanal.
VENTAS(en miles) DE ARTICULOS SOBRANTES
|
||
Tienda |
Con promoción |
Sin promoción |
1 |
67.2 |
65.3 |
2 |
59.4 |
54.7 |
3 |
80.1 |
81.3 |
4 |
47.6 |
39.8 |
5 |
97.8 |
92.5 |
6 |
38.4 |
37.9 |
7 |
57.3 |
52.4 |
8 |
75.2 |
69.9 |
9 |
94.7 |
89.0 |
10 |
64.3 |
58.4 |
11 |
31.7 |
33.0 |
12 |
49.3 |
41.7 |
13 |
54.0 |
53.6 |
Puede el Gerente de Investigación llegar a la conclusión de que la promoción logró aumentar las ventas?
Solución
Los resultados se muestran a continuación
Paired T-Test and Confidence Interval
Paired T for Con promoción - Sin promoción
N Mean StDev SE Mean
Con promoción 13 62.85 20.03 5.55
Sin promoción 13 59.19 19.49 5.41
Difference 13 3.654 3.186 0.884
95% CI for mean difference: (1.729, 5.579)
T-Test of mean difference = 0 (vs < 0): T-Value = 4.14 P-Value = 0.999
Puesto que p – value > 0.05 entonces se acepta la hipótesis nula en el sentido de que el rendimiento promedio obtenido en el segundo examen fue mayor que en el primero.
Síguenos en: Facebook Sobre aulaClic Política de Cookies