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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

6. Comparing Groups: Statistical Tests

verfasst von : Jason S. Schwarz, Chris Chapman, Elea McDonnell Feit

Erschienen in: Python for Marketing Research and Analytics

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In Chap. 5 we saw how to break out data by groups and inspect them with tables and charts. In this chapter we continue our discussion and address the question, “It looks different, but is it really different?” This involves our first inferential statistical procedures: chi-square, t-tests, and analysis of variance (ANOVA).

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Literatur
Agresti A, Coull BA (1998) Approximate is better than “exact” for interval estimation of binomial proportions. The American Statistician 52(2):119–126MathSciNet
Casella G, Berger RL (2002) Statistical Inference, vol 2. Duxbury Pacific Grove, CA
Chambers J, Hastie T, Pregibon D (1990) Statistical models in S. Compstat
Chapman C, Feit E (2019) R for Marketing Research and Analytics, 2nd edn. SpringerCrossRef
Cohen J (1994) The earth is round (p < .05). American Psychologist 49(12):997
Hubbard R, Armstrong JS (2006) Why we don’t really know what statistical significance means: Implications for educators. Journal of Marketing Education 28(2):114–120CrossRef
Kerr NL (1998) Harking: Hypothesizing after the results are known. Personality and Social Psychology Review 2(3):196–217CrossRef
Kruschke JK (2010) What to believe: Bayesian methods for data analysis. Trends in Cognitive Sciences 14(7):293–300CrossRef
Metadaten
Titel
Comparing Groups: Statistical Tests
verfasst von
Jason S. Schwarz
Chris Chapman
Elea McDonnell Feit
Copyright-Jahr
2020
Buch
Python for Marketing Research and Analytics

Print ISBN: 978-3-030-49719-4

Electronic ISBN: 978-3-030-49720-0

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-49720-0_6