Crie três estratégias de divulgação de um certo assunto (conteúdo) (Ex. instagram, facebook, tiktok etc.). Analise o número médio de interações por postagem durante uma semana em cada estratégia.
Defina a Hipótese:
  • H0: mu 1=mu 2=mu 3 (as médias de interações são iguais)
  • H1 : Pelo menos uma média é diferente.
    Realize a análise de variância (ANOVA) para comparar as médias entre os grupos, avalie se há diferença significativa nas médias das três estratégias e discuta a relevância dos resultados para um setor de marketing.

Passo 1

Beleza, vamos lá! O enunciado pede para criarmos três estratégias de divulgação de um conteúdo, tipo Instagram, Facebook e TikTok. A gente precisa analisar o número médio de interações por postagem durante uma semana para cada uma dessas estratégias. O conteúdo que vamos usar aqui é a Análise de Variância, também conhecida como ANOVA. Vamos precisar entender como comparar as médias de três grupos diferentes para ver se tem diferença significativa entre eles.

Passo 2

Primeiro, vamos definir as hipóteses que vamos testar. A hipótese nula ( H0) diz que as médias de interações nas três estratégias são iguais:
H0: mu1 = mu2 = mu3
Já a hipótese alternativa ( H1) sugere que pelo menos uma dessas médias é diferente:
H1: Pelo menos uma média é diferente éé

Passo 3

Agora, vamos entender o que é a ANOVA. A Análise de Variância é uma técnica estatística que permite comparar as médias de três ou mais grupos para ver se pelo menos um deles é diferente dos outros. Basicamente, ela verifica se as diferenças observadas nas médias são maiores do que as que esperaríamos apenas pelo acaso.

Passo 4

Para realizar a ANOVA, precisamos calcular duas variâncias: a variância entre os grupos e a variância dentro dos grupos.
  1. Variância entre os grupos (VBG): Mede a variação das médias dos grupos em relação à média geral.
  2. Variância dentro dos grupos (VWG): Mede a variação das observações dentro de cada grupo em relação à média do próprio grupo.
A fórmula para a Variância entre os Grupos é:
VBG = sumi=1^k ni (barXi - barX)^2k - 1
E para a Variância dentro dos Grupos:
VWG = sumi=1^k sumj=1^ni (Xij - barXi)^2N - k
Onde:
  • k é o número de grupos (no nosso caso, 3 estratégias).
  • ni é o número de observações no grupo i.
  • barXi é a média do grupo i.
  • barX é a média geral de todas as observações.
  • N é o total de observações.

Passo 5

Depois de calcular a VBG e a VWG, a gente precisa calcular o F-valor, que é a razão entre a VBG e a VWG:
F = VBGVWG
Esse valor de F nos ajuda a determinar se as diferenças entre as médias dos grupos são significativas.

Passo 6

Para decidir se rejeitamos ou não a hipótese nula, comparamos o F-valor calculado com o valor crítico da tabela F para um determinado nível de significância (geralmente 5%) e os graus de liberdade correspondentes:
  • Graus de liberdade entre os grupos: k - 1
  • Graus de liberdade dentro dos grupos: N - k
Se o F-valor calculado for maior que o valor crítico da tabela F, a gente rejeita a hipótese nula, indicando que pelo menos uma média é diferente.

Passo 7

Sem os dados específicos, não dá para calcular os valores exatos, mas o processo geral seria:
  1. Coletar o número de interações por postagem para cada uma das três estratégias durante a semana.
  2. Calcular as médias de interações para cada estratégia.
  3. Calcular a média geral.
  4. Aplicar as fórmulas da VBG e VWG.
  5. Calcular o F-valor.
  6. Comparar com o valor crítico da tabela F.
  7. Concluir se há diferença significativa entre as estratégias.

Resposta

Ao aplicar a ANOVA, se o F-valor calculado for maior que o valor crítico da tabela F, concluímos que há diferenças significativas nas médias de interações entre pelo menos uma das estratégias de divulgação. Isso significa que uma ou mais plataformas são mais eficazes em gerar interações, o que é super relevante para o setor de marketing na hora de escolher onde investir esforços e recursos para maximizar o engajamento do público.

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