■事例
■調査方法
館外でお客様を出迎えるサービスを行う日を設け、出迎えがある日とない日の宿泊者50人に満足度を100点満点で尋ねる。
■集計結果
- 出迎えありの時の満足度平均…70
- 出迎えなしの時の満足度平均…67
この３点差が出迎えの有無によって生じたものなのかを判断したい。
⇒ｔ検定 で２つの平均が同じかどうかが分かります。
■分析結果
ｔ検定を実施した結果、出迎えをした場合の方が高い確率で、しなかった場合よりも顧客満足度が高いことが分かった。
■この結果を受けて
Ａホテルは、顧客満足度を高めるために、新しく出迎えサービスを導入することを決めた。
■その他適用場面例
例えば、こんな時に役立ちます。
- ＤＭ送付の有無は売上に影響を及ぼすか
- 薬の投与の有無で血糖値に変化があるか
- 先月と今月で満足度に変化があったか
- 男女で新商品への関心が異なるか
- 値段を上げたことが売上個数に影響したか
こんな調査・分析を実施するなら…
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◎分析手法
＜該当する分析手法・統計指標＞
- ｔ検定、Welchの検定、mann-WhitneyのＵ検定、Wilcoxonの符号順位検定、Leveneの検定、多重比較検定など
- 分散分析、Kruskal-Wallis検定、Friedman検定
＜関連する分析手法・統計指標＞
- 調査に必要なデータ数を見積もりたい ⇒ 検定力分析（リンク）
- 差の大きさを評価したい ⇒ 効果量の計算（リンク）
