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Master MARKETING / Pierre Desmet 1

Cas R&W

Pierre DESMETSource : John Castelloe & Randy Tobias SAS Institute Inc. Cary, NC www2.sas.com/proceedings/sugi31/208-31.pdf

Master Marketingde Paris-Dauphine 2 SommaireSommaire

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Apéritif

Problématique marketing : L’offre « carafe de vin gratuite » doit-elle être généralisée ? Scénarii : Oui – Non Critères évaluation : CA restaurant / Ticket / Temps passé /

?

Hypothèses validées Temps + -> ticket + Temps + ne diminue pas le nombre de tickets …

Hypothèse à valider Est- ce que temps (avec) > temps (sans)


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Code

***************************************************************;* Wine 1 *;* analyse d'un traitement *;***************************************************************;* Pierre Desmet 21/11/2010 ;goptions devmap=winansi keymap=winansi ; /* prise en compte des caractères accentués */

Title1 H=2 j=L "Master Marketing" J=R "Universite Paris-Dauphine";Title2 H=1 j=L "Tests et Experimentation" ;Title3 H=2 j=c "Cas R&W (1)" ;Footnote1 h=1 j=L "(c)2010, Pierre DESMET" ;Data in ;

input temps_restau @@;Label temps_restau="Temps passé dans le restaurant" ;

cards ;93 74 98 87 106 115 76 89 103 91 121143 81 119 97 31 107 80 112 109 67 9571 107 72 116 105 66 99 104 91 132 14179 113 69 78 107 101 92 120 87;run ;proc print data=in (obs=10);run ;proc tabulate data=in ;

var temps_restau ;table N temps_restau*(mean std);

run ;


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Normalité

proc univariate data=in normal;var temps_restau ; run ;

proc ttest data=in ;var temps_restau ; run ;


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Résultat du test

Base = 88

Hors de l’IC à 5%


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Test égalité à 88

H0 : la moyenne est de 88

Rejet de Ho

***************************************************************;* test égalité à 88 ;***************************************************************;Title3 "Test égalité à 88 ";proc ttest data=in h0=88 ;

var temps_restau ;run ;


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Test unilatéral

***************************************************************;* test unilatéral ;***************************************************************;Title3 "Test en unilatéral ";proc ttest data=in h0=88 alpha=0.10;

var temps_restau ; run ;proc ttest data=in h0=88 sides= U ;

var temps_restau ; run ;

Avec 10% Avec Sides = U


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Lecture code

goptions devmap=winansi keymap=winansi ; /* caractères accentués */

Title1 H=2 j=L "Master Marketing" J=R "Universite Paris-Dauphine";Title2 H=1 j=L "Tests et Experimentation" ;Title3 H=2 j=c "Cas R&W (5 lecture)" ;Footnote1 h=1 j=L "(c)2010, Pierre DESMET" ;Data in ; input trait_1 trait_2 nb ; do i=1 to nb ;

input temps_1 temps_2 @@;output ;

end ;Label temps1="Temps passé dans le restaurant" ;cards ;1 0 30 96 110 109 105 104 98…0 1 30 80 99 44 116 81 104…;run ;proc print data=in ; run ;proc format ; value traitfmt 0="Controle" 1="Carafe" ; run;


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Rouge ou Blanc ?Test de différence

Etude descriptive des résultats

Normalité ?Rouge Blanc


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Suite : égalité des variances

Egalité des variances


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Fin : Egalité des Moyennes

Hypothèses (au risque x%) H0 : les deux moyennes sont égales (Moy1 =Moy2) H1 : les deux moyennes sont significativement « différentes »

Les variances sont égales

Lire « POOLED »

L’intervalle de confiance Comprend 0

On accepte H0 Pas de différence


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Test d’équivalence

Pour un test de différence entre deux moyennes, le résultat dépend de la taille de l’échantillon Trop faible, une différence réelle peut ne pas être observée Trop grand, une différence peut être constatée sans qu’elle ait une importance

réelle

Un test d’équivalence conduit à conclure que la différence des moyennes (d) est inférieure à (non significative) si on rejette simultanément 2 tests unilatéraux

Ha : H0a d ; H1a d Hb : H0b d ; H1b d

Dans la Proc TTEST, test TOST Two One-Sided Test (Schuirmann, 1987) Fixer un intervalle en valeur absolue La probabilité retenue est la plus grande des probabilités des deux tests

http://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63347/HTML/default/viewer.htm#statug_ttest_sect002.htm

http://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63347/HTML/default/viewer.htm#statug_power_sect013.htm

http://www.pharmasug.org/cd/papers/SP/SP05.pdf

En français : http://www.persee.fr/web/revues/home/prescript/article/psy_0003-5033_2000_num_100_4_28670

title3 "Test TOST de l'équivalence" ;proc ttest data=in tost (-20, 20) ;

class trait;var temps_restau ; run ;


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TOST intervalle 20

Les deux tests sont significatifs

L ‘IC se trouve à l’intérieur de la zone critique choisie Pas de différence entre les

vins

La plus grande


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TOST Intervalle 10

Ce n’est plus le cas pour une équivalence à +/-10 près

On accepte H0

Les deux traitements ne sont pas équivalents


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Design expérimental croisé

Design croisé (Cross-over design) Inverser les traitements pour éviter l’effet d’ordre (AB / BA)

Si pas de différence, regrouper les résultats (pooled)


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Graphiques

Title3 H=2 j=c "Cas R&W (cross over)" ;ods graphics on ;proc ttest data=in ;

var temps_1 temps_2 / crossover= (trait_1 trait_2) ;run ;ods graphics off ;


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Egalité des variances / des moyennes

Effet significatif Du traitement

Pas d’effet « Période » Pool de A/B et B/A

Variances égales


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data in_double ; set in ; trait=trait_1 ; temps=temps_1 ; time=1 ; output ; trait=trait_2 ; temps=temps_2 ; time=2 ; output ;run;proc glm data=in_double ; class time trait ; model temps = time trait time*trait / SS3 ; contrast "Effet de la carafe sur le temps passé" trait -1 +1 ;run ;

GLM

Créer 2 lignes pour chaque observation

Utiliser la nouvelle variable comme variable explicative

Faire un test de contraste

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