第六市場(chǎng)研究的數(shù)據(jù)分析方法演示文稿目前一頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)優(yōu)選第六市場(chǎng)研究的數(shù)據(jù)分析方法目前二頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)

1.一元線性回歸模型模型是：

式中：為被解釋變量（因變量）；為解釋變量（自變量），是隨機(jī)誤差項(xiàng)，i為觀測(cè)值下標(biāo)，n為樣本容量，與是待估參數(shù)，稱為回歸常數(shù)，為回歸系數(shù)。目前三頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)

2.多元回歸模型多元線性回歸模型中自變量的個(gè)數(shù)在2個(gè)以上，模型的一般形式為：

i=1,2，…，n

其中，為被解釋變量（因變量），為解釋變量（自變量），是隨機(jī)誤差項(xiàng)，i為觀測(cè)值下標(biāo)，n為樣本容量，為k+1個(gè)待估參數(shù)，稱為回歸常數(shù)，稱為回歸系數(shù)。目前四頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)在應(yīng)用線性回歸模型時(shí)，必須滿足以下假設(shè)：（1）解釋變量是確定性變量，而且解釋變量之間不相關(guān)。（2）隨機(jī)誤差項(xiàng)具有0均值和同方差。（3）隨機(jī)誤差項(xiàng)在不同樣本點(diǎn)之間是獨(dú)立的，不存在序列相關(guān)。（4）隨機(jī)誤差限于解釋變量之間不相關(guān)。（5）隨機(jī)誤差項(xiàng)服從0均值和同方差的正態(tài)分布。目前五頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)二、線性回歸方程的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)1.回歸方程擬合優(yōu)度檢驗(yàn)2.回歸方程的顯著性檢驗(yàn)3.回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)三、回歸分析假設(shè)條件的檢驗(yàn)1.殘差分析2.多重共線性3.誤差項(xiàng)的序列相關(guān)目前六頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)四、線性回歸分析的基本步驟1.確定回歸中的自變量和因變量2.從收集到樣本資料出發(fā)確定自變量和因變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，即建立回歸方程3.對(duì)回歸方程進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)4.利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè)目前七頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)

五、實(shí)例分析

例：CheckersPizza公司是休斯敦附近Westbury鎮(zhèn)上僅有的從事比薩餅送貨業(yè)務(wù)的兩家公司之一，其直接競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手是歐文公司，提供相同的產(chǎn)品與服務(wù)。另外麥當(dāng)勞也是它的一個(gè)重要競(jìng)爭(zhēng)者。在過(guò)去的24個(gè)月中，該公司的銷售量(Q)、價(jià)格(P)，小鎮(zhèn)上居民的人均收入(M)，歐文公司產(chǎn)品的價(jià)格（P歐文）以及麥當(dāng)勞產(chǎn)品的價(jià)格（P麥當(dāng)勞）。假定下個(gè)月公司產(chǎn)品價(jià)格為9.05元，人均收入為26614元，歐文公司產(chǎn)品的價(jià)格10.2元，麥當(dāng)勞產(chǎn)品的價(jià)格為1.15元，請(qǐng)預(yù)測(cè)該公司下個(gè)月的銷售量。目前八頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)首先CheckersPizza公司根據(jù)資料估計(jì)下面的線性需求方程的參數(shù)：

Q＝a＋bP＋cM＋dP歐文＋eP麥當(dāng)勞式中：Q—比薩餅的銷量

P—比薩餅的價(jià)格

M—小鎮(zhèn)居民的人均收入

P歐文—?dú)W文公司產(chǎn)品的價(jià)格

P麥當(dāng)勞—麥當(dāng)勞產(chǎn)品的價(jià)格目前九頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)下面是SPSS11.0的輸出結(jié)果：目前十頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)

從上面的輸出結(jié)果可以看出，模型可以解釋97%的比薩餅銷售量的變化；模型整體非常顯著，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)的相伴概率值P=0.000；四個(gè)參數(shù)b,c,d,e非常顯著，T統(tǒng)計(jì)的相伴概率值P都遠(yuǎn)小于0.01。所以，回歸方程為：Q＝－343.748－195.895P＋0.0742M＋174.403P歐文＋81.057P麥當(dāng)勞

該公司下一個(gè)月比薩餅的銷量為：

Q＝－343.748－195.895×9.05＋0.0742×26614＋174.403×10.2＋81.057×1.15

＝1730.2872目前十一頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)第二節(jié)判別分析一、判別分析法的基本思想

判別分析包括以下兩步：

1.分析和解釋各類指標(biāo)之間存在的差異，并建立判別函數(shù)

2.以第一步的分析結(jié)果為依據(jù)，將對(duì)那些未知分類屬性的案例進(jìn)行判別分類目前十二頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)二、判別分析基本模型與統(tǒng)計(jì)術(shù)語(yǔ)（一）假設(shè)條件

1.每一個(gè)類別都取自一個(gè)多元正態(tài)總體的樣本

2.所有正態(tài)總體的協(xié)方差矩陣或相關(guān)矩陣都相等（二）基本模型

目前十三頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)（三）統(tǒng)計(jì)術(shù)語(yǔ)

1.先驗(yàn)概率

2.后驗(yàn)概率

3.判別系數(shù)

4.結(jié)構(gòu)系數(shù)

5.分組的矩心

6.判別力指數(shù)

7.殘余判別力目前十四頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)三、分析的基本步驟判別分析一般都是通過(guò)現(xiàn)成的統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析。一般而言，利用統(tǒng)計(jì)軟件的判別分析具體包括以下步驟：

1.確定研究的問(wèn)題

2.獲取判別分析的數(shù)據(jù)

3.進(jìn)行判別分析

4.評(píng)價(jià)和解釋分析結(jié)果目前十五頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)

四、實(shí)例分析某公司生產(chǎn)一新產(chǎn)品，該公司在新產(chǎn)品末大量上市以前，進(jìn)行了一次市場(chǎng)調(diào)查。公司將新產(chǎn)品寄給15個(gè)代理商，并附意見調(diào)查表，要求對(duì)該產(chǎn)品給予評(píng)估并說(shuō)明是否愿意購(gòu)買。評(píng)估的因素有：式樣、包裝及耐久性。評(píng)分采用10分制，高分表示特性良好，低分則較差。其中有三位代理商沒有表明自己的購(gòu)買意愿。那么這些代理商是屬于“非購(gòu)買組”還是“購(gòu)買組”？

目前十六頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)

以下是SPSS11.0的部分輸出結(jié)果:

表中，式樣、包裝和耐用性的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)分別為0.91、0.083、0.254。因而，式樣是最重要的判別變量，其次是耐用性，最后是包裝。目前十七頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)表中最大概率組一欄是判別分析得出的組別。13、15號(hào)代理商屬于“非購(gòu)買組”，14號(hào)代理商屬于“購(gòu)買組”。目前十八頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)

第三節(jié)聚類分析

一、聚類分析的基本思想

聚類分析(又稱數(shù)字分類學(xué))是新近發(fā)展起來(lái)的一種研究分類問(wèn)題的多元統(tǒng)計(jì)分析方法。它是根據(jù)事物本身的特性研究個(gè)體分類的方法，其基本原則是同類的個(gè)體有較大的相似性，而不同類的個(gè)體的差異很大。在聚類分析中，根據(jù)分類對(duì)象的不同可分為樣品聚類(Q型聚類)和變量聚類（R型聚類）兩種。樣品聚類是對(duì)事件進(jìn)行聚類，或是說(shuō)對(duì)觀測(cè)量進(jìn)行聚類，是對(duì)反映被觀測(cè)對(duì)象的特征的變量值進(jìn)行分類。變量聚類則是當(dāng)反映事物特點(diǎn)的變量很多時(shí)，根據(jù)所研究的問(wèn)題選擇部分變量對(duì)事物的某一方面進(jìn)行研究的聚類方法。

目前十九頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)

二、距離與相似系數(shù)

（一）定距或定比率數(shù)據(jù)的距離和相似系數(shù)常用的距離指標(biāo)有

1.歐式距離

2.歐式距離的平方

3.曼哈頓距離

4.切比雪夫距離目前二十頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)（二）常用的相似系數(shù)指標(biāo)

1.余弦系數(shù)

2.皮爾遜相關(guān)系數(shù)（三）定類數(shù)據(jù)的距離

1.卡方距離

2.法方距離目前二十一頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)三、聚類方法

1.層次聚類法

2.迭代聚類法四、聚類分析的主要步驟

1.確定研究的問(wèn)題

2.計(jì)算相似性

3.聚類

4.聚類結(jié)果的解釋和證實(shí)。目前二十二頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)五、實(shí)例分析

某家具公司為了對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行的細(xì)分，對(duì)購(gòu)買家具的顧客進(jìn)行了一次市場(chǎng)調(diào)查。這次調(diào)查的指標(biāo)有：喜愛的款式（老式為1，新式為2），圖案（素式為1，格字為2，花紋為3）；顏色（藍(lán)色為1，黃色為2，紅色為3，綠色為4）。調(diào)查樣本為30人。

目前二十三頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)目前二十四頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)

根據(jù)聚類結(jié)果，這30名顧客分為3類，可以較好地反映這些顧客對(duì)家具的偏好類型：第一類：1，9，13，17，24

第二類：2，3，4，5，6，7，8，11，12，15，16，18，20，21，22，23，26，28，29，30

第三類：10，14，19，25，27目前二十五頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)第四節(jié)

因子分析

一、因子分析的基本思想

因子分析是一項(xiàng)多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，其主要目的就是簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)。它通過(guò)研究眾多變量之間的內(nèi)部依賴關(guān)系，探求觀測(cè)數(shù)據(jù)中的基本結(jié)構(gòu)，并用少數(shù)幾個(gè)假想變量來(lái)表示基本的數(shù)據(jù)結(jié)果。這些假設(shè)變量是不可觀測(cè)的，通常稱為因子。它們反映了原來(lái)眾多的觀測(cè)變量所代表的主要信息，并能解釋這些觀測(cè)變量之間的相互依存關(guān)系。目前二十六頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)二、因子分析的數(shù)學(xué)模型和相關(guān)統(tǒng)計(jì)量（一）數(shù)學(xué)模型（二）相關(guān)統(tǒng)計(jì)量

1.因子載荷

2.共同度

3.因子的貢獻(xiàn)

4.巴特利特球體檢驗(yàn)

5.KMO指數(shù)目前二十七頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)三、因子分析的基本步驟

1.確定研究變量

2.計(jì)算所有變量的相關(guān)矩陣

3.構(gòu)造因子變量

4.因子旋轉(zhuǎn)

5.計(jì)算因子得分目前二十八頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)四、實(shí)例分析

某公司為了了解消費(fèi)者對(duì)牛肉、色、羊肉、豬肉及雞等五種肉類食物的偏好傾向，進(jìn)行了一次市場(chǎng)調(diào)查。請(qǐng)10位消費(fèi)者對(duì)這五種肉類進(jìn)行評(píng)分。評(píng)分采用十分制，分?jǐn)?shù)越高表示越喜歡。調(diào)查結(jié)果列于下表。試用因子分析方法研究影響消費(fèi)者選擇食物的因素。

目前二十九頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)上表是SPSS11.0輸出的旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣。我們可以依此推斷兩個(gè)公共因子的含義。從表中的數(shù)據(jù)來(lái)看，雞、魚、牛肉在第一公共因子的因子載荷值較高，而在第二公共因子的因子載荷值較低，故第一公共因子反映雞、魚、牛肉的公共特性。第一公共因子可能代表脂肪少。而羊肉、豬肉在第二公共因子的因子載荷值較高，在第一公共因子的因子載荷值較低，這說(shuō)明第二公共因子反映羊肉、豬肉的公共特性，第二公共因子可能代表價(jià)格。因而我們可以認(rèn)為脂肪和價(jià)格是決定消費(fèi)者肉類消費(fèi)的主要因素。目前三十頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)第五節(jié)對(duì)應(yīng)分析

一、對(duì)應(yīng)分析的基本思想

對(duì)應(yīng)分析，又稱為相應(yīng)分析，是在R型和Q型因子分析基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一種多元相依的變量統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)。它通過(guò)分析由定性變量構(gòu)成的交互匯總表來(lái)揭示變量間的關(guān)系。當(dāng)以變量的一系列類別以及這些類別的分布圖來(lái)描述變量之間的聯(lián)系時(shí)，使用這一分析技術(shù)可以揭示同一變量的各個(gè)類別之間的差異以及不同變量各個(gè)類別之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。目前三十一頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)二、有關(guān)統(tǒng)計(jì)術(shù)語(yǔ)與資料格式（一）統(tǒng)計(jì)術(shù)語(yǔ)

1.列聯(lián)表

2.主成分

3.慣量和特征值

4.卡方、似然比卡方、曼圖—漢斯?jié)婶斂ǚ?、法系?shù)、列聯(lián)系數(shù)目前三十二頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)（二）

數(shù)據(jù)格式對(duì)應(yīng)分析的典型數(shù)據(jù)格式是二維列聯(lián)表或交叉頻數(shù)表。它能清楚地表示兩個(gè)定性變量之間的相互關(guān)系。三、分析的步驟

1.確定研究的內(nèi)容

2.獲取分析資料

3.對(duì)列聯(lián)表作對(duì)應(yīng)分析

4.解釋結(jié)果意義

5.評(píng)價(jià)分析結(jié)果目前三十三頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)四、實(shí)例分析

某公司進(jìn)行一次市場(chǎng)調(diào)查，得到轎車特征于一些用戶特征的數(shù)據(jù)。如有：轎車大小（大、中、?。?、轎車類型（家用型、跑車、商用車）、收入(一份收入、雙份收入)、狀態(tài)（已婚、已婚有孩子、未婚、未婚有孩子）、房子（租房、買房）等數(shù)據(jù)。現(xiàn)請(qǐng)分析它們之間的聯(lián)系。目前三十四頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)目前三十五頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)從對(duì)應(yīng)圖可以推斷出下面一些結(jié)論：（1）已婚有孩子、家用車和中型車相關(guān)性較大。（2）已婚和雙份收入有聯(lián)系，已婚、已婚有孩子和買房也有一定的聯(lián)系。（3）未婚、一份收入和租房之間關(guān)系緊密。（4）跑車與小型車之間也有關(guān)系。根據(jù)上面的結(jié)論，我們?cè)谶M(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分、制定營(yíng)銷戰(zhàn)略方面可以充分利用這些信息。例如：面向已婚家庭應(yīng)重點(diǎn)推銷中型家用車。而那些未婚、一份收入、租房的消費(fèi)者，因其經(jīng)濟(jì)條件方面的原因，他們難以成為轎車消費(fèi)的目標(biāo)顧客群。另外現(xiàn)沒有適合雙份收入、已婚的消費(fèi)者的車型，應(yīng)考慮開發(fā)新車型滿足他們的需求。目前三十六頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)第六節(jié)多維偏好分析

一、主成分分析法簡(jiǎn)介（一）主成分分析的基本思想主成分分析法就是將原來(lái)眾多具有一定相關(guān)性的指標(biāo)（如p個(gè)指標(biāo)），重新組合成一組新的相互無(wú)關(guān)的綜合指標(biāo)來(lái)代替原來(lái)的指標(biāo)。

（二）主成分分析的數(shù)學(xué)模型目前三十七頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)（三）主要統(tǒng)計(jì)術(shù)語(yǔ)

1.偏好評(píng)分

2.特征值或慣量二、分析的基本步驟

1.確定研究的問(wèn)題

2.資料的收集

3.主成分分析

4.

偏好圖并解釋結(jié)果意義

目前三十八頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)三、實(shí)例分析

某心理學(xué)期刊作了一項(xiàng)市場(chǎng)調(diào)查，以了解自己刊物與現(xiàn)有的其他心理學(xué)刊物的相對(duì)定位。他們挑選10種心理學(xué)刊物，請(qǐng)39個(gè)專業(yè)心理學(xué)家根據(jù)他們對(duì)這些刊物的偏好按1～10的量表評(píng)分，其中“1”代表低評(píng)價(jià)，“10”代表高評(píng)價(jià)。

目前三十九頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)利用SPSSCategoriesPRINCALS過(guò)程的“非線性”主成分分析方法對(duì)上表的資料進(jìn)行分析，部分結(jié)果如下：

這些刊物表現(xiàn)為以下分組：（1）一個(gè)“硬”組，包括JEXP，PMET，MVBR，JAPP，或許BULL。（2）一個(gè)“發(fā)展”組，包括JEDP，HUDE。目前四十頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)

成分加載圖表：

箭頭指向相同的心理學(xué)家的偏好相似。如圖形左上方的“D”組的發(fā)展和教育心理學(xué)家偏好教育心理學(xué)雜志和人類發(fā)展兩種期刊。其他組心理學(xué)家的偏好也很明顯，都集中指向其研究方向的期刊。

目前四十一頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)雙圖：

目前四十二頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)模型總結(jié)：

最后結(jié)果說(shuō)明，總的擬合情況好：二維順序方案占總方差的大約82%。

目前四十三頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)第七節(jié)多維尺度法

一、多維尺度法的基本介紹多維尺度法的基本思想是，將消費(fèi)者對(duì)各種品牌產(chǎn)品的偏好和感覺資料，用r維空間的點(diǎn)來(lái)表示。品牌的點(diǎn)間距離的次序完全反映原始輸入的相似次序（兩種品牌間的距離越短，則越相似）。具體主要包括兩步：（1）初步圖形結(jié)構(gòu)的構(gòu)造。（2）初步圖形結(jié)構(gòu)的修改。目前四十四頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)二、統(tǒng)計(jì)術(shù)語(yǔ)與數(shù)據(jù)格式

（一）統(tǒng)計(jì)術(shù)語(yǔ)

1.接近程度

2.空間圖

3.克魯斯卡系數(shù)

4.殘差（二）數(shù)據(jù)格式多維尺度法輸入的數(shù)據(jù)是表示待比較事物之間相似程度的矩陣。目前四十五頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)三、分析的基本步驟

1.確定研究的問(wèn)題

2.獲取資料

3.作多維尺度分析

4.作空間圖并解釋結(jié)果意義

5.評(píng)價(jià)分析結(jié)果目前四十六頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)四、實(shí)例分析在某次市場(chǎng)研究中，研究者調(diào)查了10位消費(fèi)者，要求他們對(duì)A、B、C、D、E等五種品牌的相似性進(jìn)行評(píng)分。消費(fèi)者利用李克量表分別對(duì)AB、AC、AD、AE、BC、BD、BE、CD、CE、DE中的每一對(duì)評(píng)分。其中一位消費(fèi)者的評(píng)分結(jié)果為：AB=2，AC=1，AD=4，AE=5，BC=6，BD=8，BE=6，CD=3，CE=7,DE=5，從而可以得到一個(gè)相似性比較矩陣。請(qǐng)就此進(jìn)行多維尺度分析。

目前四十七頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)將表的相似矩陣輸入，利用SPSS11.0進(jìn)行計(jì)算，可得到如下的概念空間圖：

從該空間圖可以看出，D和E相對(duì)接近。在第一維度方向，A、B、C、D、E幾個(gè)品牌的差異較為明顯。

目前四十八頁(yè)\總數(shù)五十三頁(yè)\編于十八點(diǎn)第八節(jié)聯(lián)合分析

一、聯(lián)合分析的基本概念與功能聯(lián)合分析方法的基本思想是，通過(guò)提供給消費(fèi)者以不同的屬性組合形成的產(chǎn)品，請(qǐng)消費(fèi)者做出心理判斷，按其意愿程度給產(chǎn)品組合打分、排序，然后采用數(shù)理分析方法對(duì)每個(gè)屬性水平賦值，使評(píng)價(jià)結(jié)果與消費(fèi)者的給分盡量保持