統計力の解読：マーケティング研究における精度の鍵

統計力の解読：マーケティング研究における精度の鍵を解明する

マーケティング測定-4：統計的パワーと他の要素との相互作用についての素人向けガイド：マーケティング効果測定中の統計的パワーとその他の要素の相互作用について。

この記事は「マーケティング効果測定」シリーズの続きです。前回のパートを見逃した場合は、以下の内容を簡単に復習します：

• パート1では、実験設計、ABテスト、またはテスト対照分析がマーケティング介入の測定における最良の方法論であることが強調されました。
• パート2では、テスト対照フレームワークを通じた「マーケティングの段階的拡大」に鋭く焦点を当て、パート2で（ヌルおよび代替の）仮説を立てることの重要性が強調されました。
• パート3では、マーケティングの段階的な進歩において「有意義さ」がなぜ重要であり、それが何を表し、どのように到達できるかに触れました。

クイックリコール：

帰無仮説（H0）は、2つのグループ間に差がない仮説と定義されます→観測される差はランダムまたは偶然のせいである→つまり、このシナリオではH0が「偶然の差の分布」です。

…パート2で使用した例を考えてみましょう：Appleが新しいiPhoneを宣伝するためにマーケティング介入（広告）を実施し、ごく少数の人々に対して実施しました。キャンペーン中、iPhoneの販売状況を見ることで「マーケティングの影響」を把握することにし、次の仮説を立てました：

帰無仮説、H0：マーケティングの影響がない：テストセールス = コントロールセールス代替仮説、H1：マーケティングの影響がある：テストセールス!= コントロールセールス

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第I種および第II種エラー

実際には、H0には2つの可能性があります−真または偽のどちらかです。同様に、観測データに基づく結論も2つしかありません−H0を棄却するか、棄却しないかです。

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