（二）参数检验
　　前面我们简单介绍了假设检验的基本概念.基本原理.和基本步骤，从这节开始，重点介绍几类市场营销中常用的检验方法：参数检验法.非参数检验法.和方差分析。本处具体介绍参数检验。

　　参数检验是在已知总体分布的条件下对一些主要的参数（如均值、百分数、方差等）进行的检验。检验时一般都假设总体服从正态分布。参数检验包括对平均值的检验和对百分数的检验。

　 1．对平均值的检验

　　对平均值的检验是根据样本均值及标准差来判断总体均值的一种方法。通常采用Z检验法和t检验法。Z检验法选用于总体方差已知的平均值检验，而t检验法则适用于总体方差未知以及在小样本情况下的平均值检验。下面我们分单个正态总体和两个正态总体来介绍平均值检验。

　　（1）单个正态总体的平均值检验

　　如某冰箱厂为国内一大型冰箱生产基地，产品质量一直比较稳定，返修率为1.1％。但近年来却不断听到消费者抱怨，为了解近年该厂生产冰箱质量情况，随机对其国内36家专卖店及大中型商场专卖柜台中的其中400台冰箱的的返修率进行了调查，结果发现其样本均值为1.14％，又由同类产品的经验知其标准差为0.2％，是否可由调查结果判定近年来企业生产的冰箱出现了质量问题？

　　即认为该厂冰箱出现了一定的问题，一定有系统性因素在起作用，必须尽快查明原因；与此同时,要更加注重售后服务，及时修复已出现质量问题的出厂冰箱，避免因顾客抱怨造成不良舆论而影响企业声誉。

　　（2）两个总体的平均值检验

　　例如,某企业为提高产品质量,对部分职工进行了第一期培训.为了解培训效果,特从经过培训的职工的未经过培训的职工中各随机地抽取10名,记录其月产量,有关数据见表8－1。假设这两组职工的实际产量均近似地服从正态分布，且知其标准差分别为s1＝140，s2＝170。

　　现要求判断培训对职工产量提高有无显著性影响。

　　这里标准差s1、s2均已知，可采用Z检验法。

　　第一步：建立假设

　　H0：m1=m2，即培训对职工产量提高无显著性影响

　　H1：m1>m2，即培训对职工产量提高有显著性影响

　　第二步：选择检验统计量：

　　 第三步：选定显著性水平a＝0.05，查正态分布表得：

　　Za＝Z0.05＝1.645

　　第四步：作出判断。

　　由于Z>Z0.05，所以拒绝H0，接受H1，即至少有95％的把握认为培训对职工产量的提高有显著性影响，培训效果显著，达到了预期目的。在不考虑其它条件的情况下，对企业管理人员而言，这些信息已足够支持他作出决策。这个案例说明，对企业职工进行有效的培训，有利于提高职工队伍的科学文化技术水平和经营管理水平，促进劳动生产率的提高，从而增强企业的市场竞争能力。

　　当然，并非所有的培训都一定有效，这就要求管理者在每期培训结束后都要定性、定量地对培训的效果进行总结性的评估，及时发现问题，总结经验，使企业永远处于良性发展的轨道。

　　上述的Z检验法适用于方差已知的情形；若方差未知时，可改用样本标准差S代替s，实行t检验。

　　2．百分数检验

　 （1）对总体百分数的检验

　　对总体百分数的检验一般采用Z检验法，选用统计量为： 　　 

　　下面我们通过一个例题来分析一下Z检验法在百分数检验中的应用。

　　M企业拟进行新产品开发。为了解市场需求情况，随机地对1000名消费者进行了市场调查，发现其中有18％的消费者表示愿意购买新产品。根据其它资料显示，新产品投入市场后，市场占用率必须超过15％才能保证获利。假定表示愿意购买新产品的18％的消费者在新产品投入市场后将全部成为现实的消费者。问M企业应否开发这个新产品。 　　

　　从这个案例我们可以看出，取样大小直接影响着结论的可靠性。一般而言，样本量越小，随机性越大。因此，要想使作出的判断更加准确，就应尽量保证样本容量的数量。这就要求市场调研人员取样时，一是必须讲究科学的方法，二是必须有耐心，在有限的资金情况下，尽量扩大调查范围，把握尽可能详尽的第一手资料。另外，样本值代替不了总体值。从本题看，样本百分为18％（市场占有率），总体百分数为15％（市场占有率），但不能仅凭此即作出开发新产品的判断，因为调查结果（即18％的市场占有率）大于目标要求（15％以上的市场占有率），也有可能纯属调查中的随机误差造成的，因此是否开发新产品，必须做进一步的假设检验。

　 （2）样本百分数之间差别的检验

　　上例中，如果被调查的1000名消费者中有300来自高、中收入阶层，其中16％的人表示愿意购买新产品；700名来自低收入阶层，其中14％有人表示愿意购买新品。是否可以由此认为高、中收入阶层比低收入阶层更愿意购买产品呢？