为了提高收益,农场主开始喂猪,现在,有四种不同品牌的饲料推广员来到农场,都说自己的饲料效果最好,农场主难以在他们之中做出选择,因此,他请了你帮助他选择最好的饲料来养猪。 作为数据分析师,你需要获取数据作为你观点的支撑,现在问题就摆在面前,你很自信这个问题一定能够通过数据分析得以解决。根据经验,你为此专门设计一个数据分析的流程,便于准确、严密的帮助农场主找到答案。 【1.描述问题】 你从农场主那里得知,好的饲料可以让猪快速增肥,使猪体重增高,因此你决定用猪体重作为衡量饲料好与坏的标准和指标,也可以理解为不同质量的饲料将对猪体重产生影响,在农场主其他服务不变、分组合理的情况下,饲料是影响猪体重增加的主要因素。 因此你将问题定义为:在喂食不同饲料的影响下,通过比较猪体重的增加情况,判断出哪种饲料效果最好。 【2.方法选择】 影响因素:饲料;考量指标:体重;这是一个比较典型的“单因素X影响指标Y“的问题,影响因素X即变量“饲料”,它有4个变量值,分别是A饲料、B饲料、 C饲料和D饲料,是分类变量,显然A、B、C、D本身不具有数量型,因此回归分析是行不通的,如果你熟悉统计方法,则很容易想到用方差分析,而且是单因素 方差分析。 农场主现在有19头猪,你决定用这19头猪做一个试验,分为4组,每组用一种饲料,一段时间后称重,比较4组猪体重数据有无不同,差异性是否具有统计学意义,从而判断哪种饲料最适合农场主,便于他今后大批量购买使用且获得最大收益。 方法选择:单因素方差分析,分析工具:SPSS,为什么选择SPSS 【3.获取数据】 这是个试验,一段时间后,分别为四组猪称体重,获取到如下数据: 【4.数据分析】 启动SPSS,按照SPSS方差分析对数据输入格式的要求,导入如上试验分组数据,分组方差齐次对于方差分析比较敏感,齐次时对方差分析的结果影响将大大 降低,因此有必要在方差分析的同时作一检查。“均值比较”“One way Anova”,因变量Y选择“体重”,因子X选择“饲料”,“选项”卡中选择“方差同质性检验”,确定,要求SPSS执行这个过程,将产生两个重要结果。 重要结果1:方差齐次检验表 方差其次原假设:齐次,概率现在为0.995,大概率事件,也就是说分组方差齐次,适合做方差分析。 重要结果2:方差分析表 方差分析原假设:分组无差异,现在是小概率事件,即不同饲料对体重有显著影响。 前面的两个结果告诉我们,使用不同饲料的确对增加猪的体重有着非常大的作用,可是,你从中看出哪种饲料效果最好了吗?没有,我们只看出了不同饲料对猪体重 的提高具有显著的差异,到底哪个饲料更好,从这两个表格中我们不得而知。此时,就需要调用SPSS方差分析的杀手锏,它是“多重比较”或者叫“两两比 较”,我们让SPSS帮主我们在4中饲料中进行两两比较,从而告诉我们,哪个饲料最好。操作:“均值比较”“One way Anova”,因变量Y选择“体重”,因子X选择“饲料”,“两两比较”卡,我推荐使用Duncan这个方法,打钩即可,同时在“选项”卡中选择“均值 图”选项,用立体图表的`形式会让结果看起来更加直观。 重要结果3:两两比较表 可以清楚的看到4种饲料下猪的平均体重,很显然D饲料分组中猪的体重增量最大。 重要结果4:分组均值折线图 通过两两对比,我们非常清晰的看到D饲料对应的猪体重比其他3种饲料的更好,也就是增肥效果更强,这种强效果在均值折线图里面显现的淋漓尽致,还用我告诉你答案吗?我想,农场主大概看一眼就知道他应该怎么做了。 【5.结论和观点】 进行到现在,我们采用了一种“定义问题”“分析问题”“解决问题”的思路,通过与农场主的沟通了解,我们设计了一个分组试验,通过科学的方法,我 们基本得到答案,不同饲料对猪体重增加都有非常好的效果,然而相比其他三种,我们有理由认为,D饲料的效果最好,推荐农场主今后采购此种饲料长期喂养。 当然,有一个问题必须申明,这个结果有这样的假设“农场主其他服务不变的情况下,分组相对合理”,因此我们的结论是有一定基础的,如果农场主饲养的猪数量很大,这种假设对结论和观点的影响将大大降低,总体而言,相信D饲料效果最佳是合理的。 A、B、C饲料的推广人员或许很不自在,尽管他们口若悬河,可是在有力证据下,相信他们不得不写一份报告给各自的老板,内容大概是:我们的产品在市场上不具有竞争力, 这是数据分析告诉我们的! Via:数据小兵
数据小兵:让数据分析告诉商家那种饲料效果更好
广博集
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