Проанализировав данные о размерах одной покупки потребителей в супермаркете за неделю по группам товаров (продовольственные, бытовая химия, одежда, товары для дома), менеджер супермаркета получил следующие результаты: в среднем за неделю на одну покупку в данном супермаркете потребитель тратит 890 руб.; среднее квадратическое отклонение размера расходов на одну покупку составляет 87 руб. На основании этого менеджер сделал следующий вывод: так как величина среднего квадратического отклонения не превышает 10 % размера средней, все покупки близки друг к другу по размеру и вид товара не оказывает влияния на размер расходов потребителя. Какие выводы менеджера верны, а какие необоснованны или
преждевременны? Если необходимо повысить качество его исследования, что вы можете рекомендовать менеджеру?

• Для того чтобы проверить степень однородности размера покупок, действительно необходимо рассчитать коэффициент вариации, что менеджер и сделал. На основании рассчитанного значения (87 / 890 100 % = 9,8 %), которое не превышает порогового уровня в 33 %, можно сделать вывод о том, что покупки близки друг к другу по размеру. Но вывод о том, что вид товара не оказывает влияния на размер расходов потребителя, является необоснованным, так как для такого вывода необходимо будет провести исследование зависимости между данными показателями с помощью статистических методов.
• Для того чтобы проверить степень однородности размера покупок, действительно необходимо рассчитать коэффициент вариации, что менеджер и сделал. На основании рассчитанного значения (87 / 890 100 % = 9,8 %), которое не превышает порогового уровня в 33 %, можно сделать вывод о том, что покупки близки друг к другу по размеру. Вывод о том, что вид товара не оказывает влияния на размер расходов потребителя, является обоснованным.
• Для того чтобы проверить степень однородности размера покупок, действительно необходимо рассчитать коэффициент вариации, что менеджер и сделал. На основании рассчитанного значения (87 / 890 * 100 % = 9,8 %), которое не превышает порогового уровня в 33 %, можно сделать вывод о том, что покупки разные по размеру. Но вывод о том, что вид товара не оказывает влияния на размер расходов потребителя, является необоснованным, так как для такого вывода необходимо будет провести исследование зависимости между данными показателями с помощью статистических методов.

Другие предметы Университет Коэффициент вариации и его применение в статистике специальная математика основы статистики коэффициент вариации среднее квадратическое отклонение анализ данных расходы потребителей размеры покупок супермаркет влияние товара статистические методы однородность покупок менеджер супермаркета выводы исследования качество исследования группы товаров Новый

Давайте разберем ситуацию, представленную в вопросе, и проанализируем выводы менеджера супермаркета.

1. Коэффициент вариации

• Менеджер правильно рассчитал коэффициент вариации, который позволяет оценить степень однородности данных. Коэффициент вариации рассчитывается по формуле:
• Коэффициент вариации = (среднее квадратическое отклонение / среднее значение) * 100%
• В данном случае: (87 / 890) * 100% = 9,8%. Это значение действительно ниже 33%, что указывает на относительно низкую степень разброса и говорит о том, что покупки в основном близки друг к другу по размеру.

2. Вывод о влиянии вида товара

• Менеджер сделал вывод, что вид товара не оказывает влияния на размер расходов потребителя. Этот вывод является необоснованным.
• Для того чтобы утверждать, что вид товара не влияет на расходы, необходимо провести более детальное исследование, например, с использованием анализа дисперсии (ANOVA) или других статистических методов, которые позволят оценить влияние различных факторов на размер расходов.

Рекомендации для повышения качества исследования

• Рекомендуется провести анализ зависимости между размером расходов и типом товара. Это можно сделать с помощью:
• Анализа дисперсии (ANOVA), который поможет определить, есть ли значимые различия в расходах между разными группами товаров.
• Корреляционного анализа, чтобы оценить, как сильно связаны расходы с разными группами товаров.
• Также полезно собрать дополнительные данные, такие как количество покупок по каждой группе товаров, чтобы лучше понять распределение расходов.
• Проведение опросов среди покупателей может дать дополнительную информацию о предпочтениях и факторах, влияющих на размер расходов.

В заключение, выводы менеджера о степени однородности покупок были верными, но вывод о влиянии вида товара на расходы оказался преждевременным и требует дополнительных исследований.