的影响，则销售额总变差中，广告形式可解释的变量为：5866.083，抽样误差引起的变差为：20303.222，它们的方差分别入上图所示。如果显着性水平α=0.05，由于概率P值小于显着性水平，则拒绝零假设，认为不同广告形式对销售产生了显着影响。 Р 广告满意度与观众学历的参数检验分析 Р 由分析结果可知，第一步，F统计量的观察值为：0.9684，对应P；显然如果显着性水平α=0.05，则显然概率大于0.05，因此认为两总体的方差无显着差异；第二步，关于均值检验的分析。显然P小于0.05，应该拒绝原假设，也就是说两者存在显着差异。 Р 广告前与广告后对商品购买意愿的分析 Р 图中表明广告前和广告后平均值有较大差异，而且在显着性水平α=0.05时，观众选择购买的意愿在前后并没有明显的线性变化，其线性相关程度较弱。同时，在0.05的显着性水平上，应该拒绝原假设，认为购买意愿的平均值与0有显着不同，意味着前后存在显着差异，认为广告对提高观众购买意愿有一定提高。 Р 研究不同类型广告对观众偏好的影响 РР 从散点图可以看出，前后的偏好都呈较为明显的线性关系，而斜率类似。可以做协方差分析。 Р 如上是协方差分析的过程。 Р 广告的时间、广告的内容与观众偏好的相关分析 Р 从中可以看出，观众偏好与观众时间的简单相关系数为0.959，与广告内容的为：0.952，而他们的相关系数检验的P近似为0.所以如果0.05或0.01是显着性水平的话，则拒绝零假设，而且两总体存在线性关系。 Р 偏相关分析 Р 偏相关分析过程以及结果说明了，即使控制广告内容，依旧改变不了广告时间与观众偏好的 显着线性关系。 Р 线性回归分析： Р 以上就是回归分析的输出结果，其中有向后筛选的策略，可以看出其中线性回归的结果。 Р 曲线估计
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