두 곡선 사이의 변화를 다른 두 곡선 사이의 변화와 통계적으로 비교하는 방법나는 두 개의 매장을 가지고 있습니다. 각 매장에서는 판매가 완료되면 알림을 보냅니다. 알림에는 특정 품목이 몇 개나 판매되었는지 지정됩니다.
어떤 날은 알림이 없고 어떤 날은 며칠이 걸립니다. 예를 들어, 매장 A는 2019년 1월에 총 78개 항목에 대해 45개의 알림을 보낸 반면, 2020년 1월에는 총 68개 항목에 대해 40개의 알림을 보냅니다.
나는 알림에 대한 월별 보고서를 받습니다. 해당 품목의 연간 누적 판매량을 담은 칼럼을 만들었습니다.
2019년과 2020년 해당 아이템의 누적 판매량을 비교해보겠습니다. 코로나19로 인해 2020년 누적 매출이 확연히 감소한 것을 발견했습니다. 이제 2020년(2019년 대비) 코로나19로 인한 매출 감소와 관련하여 두 매장을 비교하고 싶습니다. 예를 들어, A 매장은 2019년 대비 2020년 품목 총 매출이 11% 감소한 반면, B 매장은 6% 감소에 그쳤습니다.
감소량을 비교하기 위한 통계적 테스트를 원합니다. 문제는 같은 매장이라도 월별, 연도별로 알림 개수가 다르고, 같은 기간에도 매장별로 알림 개수가 다르다는 점이다.
코로나19가 두 매장에 다르게 영향을 미쳤는지 어떻게 테스트하나요?
고급 통계 모델링소비자 및 시장 조사콘텐츠 구성데이터 혼합 및 정리대량 맞춤화윈도우Re: 두 곡선 사이의 변화와 다른 두 곡선 사이의 변화를 통계적으로 비교하는 방법입니다.둘 다 감사합니다. 귀하의 답변을 확인하고 필요에 따라 연락드리겠습니다.
Re: 두 곡선 사이의 변화와 다른 두 곡선 사이의 변화를 통계적으로 비교하는 방법입니다.연간 총 매출 감소를 비교하는 데 관심이 있다면 동의합니다. @dale_lehman 그래프를 사용하여 이미 수행한 것입니다.
그러나 당신이 생각해 낼 수 있는 다른 가설이 있습니다. 여러 알림, 여러 항목, "동일 매장에서는 월별, 연도별로, 동일한 기간 동안 매장별로 알림 개수가 다릅니다."라고 말씀하셨는데요. 그렇다면 예를 들어 개별 품목의 연간 총 매출 감소는 전체 매장 판매와 유사하게 감소합니까? 매장 내/매장 간 개별 품목 매출도 유사하게 영향을 받습니까, 아니면 다르게 영향을 받습니까? 그런 다음 개별 품목 수준에서 수량을 계산하고 해당 수량을 비교할 수 있습니다.
플롯에서 제가 관심을 갖는 점은 동종 포아송 과정(HPP) 모델이 적절할 수 있다는 점입니다. 누적수량을 그렸는데 "동일 매장은 월, 연도, 같은 기간은 매장별로 알림 개수가 다르다"고 말씀하셨는데요.
얼마나 불규칙하게 들어오는 알림 수에 관계없이 누적 수량은 2019년에는 직선으로 보이고 2020년에는 부분적으로 선형으로 보입니다. 이는 HPP 모델이 2019년에 좋은 후보라는 힌트입니다. 그리고 매장 간 재발률(월 매출 대용)을 비교할 수 있습니다.
한편, 나에게 더 흥미로운 것은 2020년의 곡선입니다. 비록 1년 전체에 걸쳐 직선은 아니지만 조각 단위로 선형으로 나타나므로 다음 스크린샷에 숫자를 사용하여 표시합니다. 이제 자세히 살펴보면 기간 1은 2019년 같은 기간에 비해 소폭 상승했습니다. 이는 2019년 같은 기간에 비해 재발률이 더 높다는 것을 의미합니다. 이는 테스트를 위한 가능한 가설입니다. 다음으로, 기간 3은 2019년 같은 기간과 약간 어긋나며(완전히 평행함), 이는 2019년 같은 기간에 비해 재발률이 낮다는 것을 의미합니다. 또 다른 가설. 의심할 바 없이 기간 2는 매장 A가 거의 문을 닫았다는 것을 나타냅니다. 이제 기간 4를 살펴보세요. 이는 B 매장이 2019년과 동일한 판매 실적로 2020년을 시작했는지 여부에 대한 가설을 제시할 수 있습니다. 기간 5는 영향을 시사하지만 Store A에 발생한 것만큼 나쁘지는 않습니다. 또 다른 가설입니다. 기간 6에서는 스토어 B가 2019년 같은 기간에 비해 약간의 상승을 보였지만(2020년 후반에 스토어 B는 2019년 같은 기간보다 실적이 더 좋았습니다) 아주 약간이라도 상승했지만 이는 가설도 제시합니다. HPP에 맞추려면 다음을 사용해야 합니다. 회귀 플랫폼.
Re: 두 곡선 사이의 변화와 다른 두 곡선 사이의 변화를 통계적으로 비교하는 방법입니다.나의 첫 번째 반응은 당신이 이미 해냈다는 것입니다.그래프는 확실히 코로나19가 두 매장의 매출에 어떤 영향을 미쳤는지에 차이가 있음을 시사합니다.제 생각에는 통계 테스트를 수행하면 해당 그래프에 거의 추가되지 않을 것입니다.물론 서로 다른 궤적이 단순한 무작위 변화가 아닌지 알고 싶기 때문에 테스트가 의미가 없는 것은 아닙니다.여기서 그래프가 조금 이상하다는 것을 알았습니다.나는 2019년 선이 관계에 적합하다고 생각합니다. 데이터가 완벽하게 선형인지 의심됩니다.따라서 실제로 무작위 변동을 측정하는 것은 선 주변 점의 배경 변동성이며, 어떤 테스트를 하든 그 변동성과 판매의 다양한 감소를 비교하는 것입니다.나는 그렇게 하는 데 여러 가지 방법이 있다고 생각합니다.제가 시도할 것 중 하나는 시계열 모델을 2019년 데이터에 맞춘 다음(가능한 경우 더 뒤로, 특히 데이터에 계절성이 있는 경우) 예측 구간과 관련하여 2020년이 어디에 속하는지 확인하는 것입니다.각 매장의 데이터는 매출 감소가 코로나19 효과가 아닌 무작위 변화로 인해 발생할 가능성에 대한 확률적 측정값을 생성해야 합니다.두 매장에 대한 이러한 확률적 측정값을 비교할 수 있습니다.
나는 다른 사람들이 수행할 "테스트"를 제안할 수 있다고 확신합니다. 그러나 실제 데이터 포인트를 그래프에 추가하면 그래프가 귀하의 질문에 충분할 수 있다는 것이 내 자신의 성향입니다.실제 데이터가 그래프의 선에 직접적으로 해당된다면 테스트할 필요 없이 그림이 귀하의 질문에 대한 답을 제공한다고 생각합니다.
