混淆变量怎么办？

我需要做一个实验。首先让我描述一下目前的情况。我工作的公司是电影院。它有一个游戏区，在那里等待电影的人可以通过玩游戏来消磨时间。人们只能使用预付会员卡付款。不幸的是，这个游戏部门没有产生足够的销售额。我们正在寻找原因。

我的假设是，如果我们接受现金付款，销售额将会增加。

我的计划是要有实验组和对照组。实验组将接受现金付款，对照组则不接受。在实验之前和之后，两组的销售额都被计算。

困难的是，我找不到将“现金支付”因素与其他因素区分开的方法：

• 电影院里放映的电影不错时，会有更多的人前来，销量也将增加
• 每个电影院只有一个游戏区，我不能将其分成两个区（一个接受现金，另一个不接受现金）
• 如果几个站点接受现金而其他一些站点不接受现金，我认为我不能直接比较结果，因为访问者不同，游戏机数量也不同

我正在寻找隔离此“现金支付”变量的建议，或者可能是另一种方法。

以下是与您与上述要点有关的一些建议：

• 用每日收入作为解释变量怎么办？
  • 您需要做的是形成一个等式，在考虑到许多其他因素的情况下，您可以预测游戏销售。其中的因素包括您感兴趣的事情，例如他们是否使用了预付卡。但是，您还需要包括一些您不感兴趣但需要调整的因素，例如每日摄入量。显然，如果这部电影很卖座，那么游戏销量将增加。
• 假设您有N个电影院。选择N / 2个电影院，将它们放到A组中，其余放到B组中。现在，让A组为对照组，B组为实验组。如果可能，请更改此设置，即将A组设为实验设置几周。
• 如果您可以混合使用组（上面的要点），那么这不是问题。即使您不能，也可以包括代表游戏单位数量的变量。

您可能需要的统计技术是多元线性回归（MLR）。本质上，您可以构建以下形式的方程式：

Gaming sales = a0 + a1*Prepaid + a2*Takens + a3*<other things>

哪里

• a0，a1，a2只是数字
• 预付是0或1
• Takens的是日常Takens的。

MLR将允许您计算a0-a2的值。因此，如果a1大，则表明预付费很重要。

您如何在两组之间引入现金选择方式之前和之后进行比较？假设您将电影院的一半分配给现金选项（处理），而另一半继续无现金（控制）。现在，您可以比较引入现金期权后治疗组中销售额的变化，还可以比较对照组中销售额的变化。如果确实现金方案有效，那么治疗组的变化将大于对照组的变化。

我记得曾读过Technion统计实验室的Ayala Cohen教授所做的有趣的统计分析，以类似的方式评估了从以色列主要公路上拆除广告板对事故的影响：为了控制在此期间发生变化的其他因素，他们比较了在这段时期内与平行广告板在同一条高速公路上发生事故之前或之后减少的事故。

除了实用的统计建议外，我还想提出一个稍有不同的问题：我意识到电影院的目标是最大限度地提高收益，当然分析（和策略）也可以朝着这个目标发展。但是，我想提出一个更广泛，更全面的观点，公司和分析师都应考虑：整体利益。在这种情况下，我们可以考虑增加游戏对电影院观众的价值。他们对整体体验感到满意还是满意？（这可以例如通过快速调查表进行评估）。或者，例如，如果游戏具有教育意义，那么也许还会给那些玩游戏的人带来更多好处？我记得在美国的几家电影院中，在电影上映之前，屏幕上都有文字游戏。这些可以被认为是有趣和有教育意义的，因此可以增值。事实上，

我要说的是，以广泛的方式定义“成功”并大胆思考是有用的。最后，成功还取决于“客户”的健康状况以及“待遇”对社会，文化，环境等的影响。

抱歉，如果这太哲学，那么我有那么多的MBA学生最大限度地提高了短期财务收益，而对非金钱问题的思考却很少。但是，数据挖掘和统计可以用于更广泛的原因。