|
Evaluation d'une campagne publicitaire, cas de VODACOM Cataractes( Télécharger le fichier original )par Ruffin MBAKA I.S.P. Mbanza-Ngungu - Premier cycle 2007 |
2.3. VÉRIFICATION DES HYPOTHÈSESA ce niveau, nous voulons vérifier les hypothèses émises à l'introduction de ce travail. 2.3.1. TEST DE L'EFFICACITÉ DES CAMPAGNES PUBLICITAIRESPour tester l'efficacité des campagnes publicitaires, les hypothèses doivent être testées sur les données appariées, puis qu'il s'agit, en fait, du même échantillon sur le quel des mesures sont prises à deux reprises. La statistique à utiliser dans ce cas est celle de WS Gosset, connue sous le nom de la statistique t de Student dont la formule, pour les données appariées, est : t = où : t : La statistique t de Student
ud : La moyenne de la population
Pour trouver l'écart-type de la moyenne des différences, on utilise la formule ci-après : S Avec Sd : écart-type de différences n : Taille de l'échantillon Les données recueillies à cet effet sont consignées dans le tableau ci-après : Tableau n° 4 : Chiffre d'affaires des 3 sites sous-étude
Source : Nous même sur base des données collectées. Il ressort de ce tableau que les chiffres d'affaires de l'année 2007 sont supérieurs à ceux de l'année 2006 dans tous les sites, à l'exception du site de Kasangulu où c'est l'inverse qui se fait remarquer. Pour arriver à facilité le calcul de t de Student, nous élaborons le tableau ci-dessous, qui fait suivre la démarche par rapport au calcul à effectuer. Tableau n° 5 : Détermination des différences des chiffres d'affaires
Source : Nous même. Partant du tableau ci-dessus, nous pouvons calculer différents éléments intervenant dans le calcul de t de Student. Avec : ? : Symbole de la somme di : Différence (Avant-Après) n : Taille de l'échantillon : 3 Nous pouvons aussi, partant du même tableau, calculer l'écart-type des différences. Au fait, l'écart-type n'est rien d'autre que la racine carrée de la variance dont la formule est la suivante : S2 = où S² : variance dont la racine carrée vaut l'écart type n : taille de l'échantillon ? : symbole de la somme di² : le carré des différences. Ainsi, nous aurons : S2 = = = 63.164.424.552,3 S² = 63.164.424.552,3 La racine carrée de la valeur de la variance trouvée nous donne l'écart-ype des différences. Ainsi, Sd : L'erreur standard sera alors
Cette erreur standard trouvée nous aide à
calculer la valeur de la statistique t de student dont la formule est
t = Avec : t : statistique t de student
u : la moyenne des différences de la population, ici inconnue, donc égale à zéro.
Nous avons : t = Cette valeur de t calculée est comparée à la valeur de la table de t de student à 2 degrés de liberté. En effet, le nombre de degrés de liberté d'une statistique se définit comme le nombre d'observations indépendantes à l'intérieur de l'échantillon. C'est la taille de l'échantillon moins le nombre de paramètre de la population qu'il faut estimer à partir des observations de l'échantillon((*)1) (ici, 3 - 1 = 2 ddl parce qu'on a estimé que la variance). A 2 degrés de liberté, la table t de student, au seuil de signification de 5%, donne la valeur 2,92 qui est supérieur à la valeur de t calculé qui est de 1,13. La règle de décision étant de rejeter l'hypothèse nulle de l'absence d'efficacité ou de l'inefficacité des campagnes publicitaires et promotionnelles de 2007 pour toute valeur de t calculé inférieur à 2,82 ; nous affirmons donc l'hypothèse alternative comme quoi les campagnes de 2007 étaient efficaces. * (1) LUSAMBA N.,
Elément de statistique Appliquée, UNIKIN, G |
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
:
La moyenne des différences de l'échantillon
:
L'écart-type de la moyenne des différences.
= 
= 
:
Moyenne des différences
=
251.325,336
=
: la
moyenne des différences de l'échantillon 
:
l'erreur standard
BIO-Médical., 1990, inédit, p 61.