4. Muestreo y distribuciones muestrales (33)

Ejemplo 10

 

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.

 

Pág. 4.33

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