市場調查與分析MarketResearchandanalysis分析市場調查數(shù)據任務一定性分析調查得到的文字型數(shù)據任務二描述性統(tǒng)計分析調查

得到的問卷數(shù)據任務三推斷性統(tǒng)計分析調查

得到的問卷數(shù)據學習導航列聯(lián)表分析方差分析數(shù)據分析技術聚類分析（自學探索）判別分析（自學探索）數(shù)據描述因子分析（自學探索）★集中趨勢分析★頻數(shù)分析★離散趨勢分析★數(shù)據分布★定義問題★構造相關矩陣★提取因子★因子命名★判斷模型擬合情況★擬定分析方案★選擇距離指標★確定族群數(shù)目★族群解釋和命名★定義問題★選擇判別方法★估計判別函數(shù)系數(shù)及其顯著性★運用判別函數(shù)進行判別★估算判別的有效性

SPSS數(shù)據庫中數(shù)據必須經過精心設計分析過程，并仔細挖掘數(shù)據背后的信息，才能為解決營銷決策問題提供參考。相關與回歸分析參數(shù)估計假設檢驗從需要測量的變量問卷中問題設計數(shù)據類型數(shù)據分析方法的選擇離散變量等比尺度名義尺度等距尺度順序尺度連續(xù)變量測量尺度多選題單選題問卷中的問題排序題（等級順序量表）分項評分量表（語義差別量表、李克特量表）連續(xù)評分量表開放式數(shù)值題數(shù)值型數(shù)據定類數(shù)據定序數(shù)據數(shù)據類型數(shù)據分析方法頻數(shù)分布眾數(shù)多變量交叉表/圖單變量頻數(shù)分布表/圖變量類型頻數(shù)分布表/圖累積頻數(shù)分布表/圖頻數(shù)分布表/圖標準差、全距算術平均數(shù)、中位數(shù)頻數(shù)分布表一、單變量描述統(tǒng)計分析頻數(shù)分析：利于研究者初步觀察一些統(tǒng)計規(guī)律。集中趨勢：用來反映數(shù)據的一般水平，常用的指標有平均值、中位數(shù)和眾數(shù)等；離散趨勢：主要用來反映數(shù)據之間的差異程度，常用的指標有方差、標準差、全距、最大值和最小值。數(shù)據分布：統(tǒng)計分析中，通常要假設樣本的分布屬于正態(tài)分布，因此要用偏度和峰度兩個指標來檢查樣本是否符合正態(tài)分布。問卷數(shù)據常用的描述性統(tǒng)計分析方法（一）頻數(shù)（或頻率）分析詳見下頁7SPSS分析菜單描述統(tǒng)計頻率把待分析變量放到分析框顯示頻率表格統(tǒng)計量：眾數(shù)輸出結果：有性別、年齡、婚姻狀況、學歷、行業(yè)、月收入五張頻率表?，F(xiàn)僅展示婚姻狀況頻率表。從表中可以看到數(shù)據“其他”為無效數(shù)據。案例1：住房問卷描述分析（定類：單選題）無效數(shù)據的查找與處理有效百分比是指有可能會出現(xiàn)無效的數(shù)字。如手工錄入時有可能會出錯。Var00003中數(shù)據“其他”顯然是不應該出現(xiàn)在表格中打開數(shù)據視圖，找到該變量，并降序排列，可以看到前5個數(shù)值是3,此變量的編碼只有1和2，顯然是無效數(shù)據。這里可以定義一個缺失值，然后在數(shù)據視圖頁面將5個無效數(shù)據改錄為9，再做頻率表。9編輯選項：樞軸表Academic是學術表格Compact是緊湊型表格表格輸出形式的編輯選項：常規(guī)可以設置輸出語言表格輸出形式：學術表格-三線表10SPSS分析菜單多重響應：定義變量集把5個次級變量放到集合中的變量框計數(shù)值設為1，輸入變量名和標簽添加多重響應：頻率多重響應集被激活了多重響應頻率表的制作見下頁多選題變量集定義住房調查問卷的第7題是多選題，在數(shù)據錄入時，是拆分成了5個次級變量，因為5個選項之間是相互關聯(lián)的，必須聯(lián)合起來進行分析。案例1：住房問卷描述分析（定類：多選題）SPSS分析菜單多重響應：頻率把變量集放到表格框點擊確定應答人數(shù)與應答人次的區(qū)別：樣本容量是599，有591人至少回答了1次，即應答人數(shù)是591。而應答人次是919。百分比是以應答人次919為基數(shù)計算的，個案百分比是以應答人數(shù)591為基數(shù)計算的。實際中，我們往往需要以樣本容量為基數(shù)計算百分比來說明問題。多選題頻率表制作輸出結果案例1：住房問卷描述分析（定類：多選題）SPSS分析菜單多重響應：交叉表把變量集放到列變量框把您的學歷放入行變量框定義行變量取值范圍選項：個案輸出結果中合計欄是個案數(shù)多選題交叉表制作案例1：住房問卷描述分析（定類：多選題）繼續(xù)和確定快捷鍵：檢索最近使用的對話框多響應交叉表選項：行百分比選項：響應多選題的交叉表中快速增加百分比案例1：住房問卷描述分析（定類：多選題）繼續(xù)和確定14SPSS轉換菜單重新編碼為相同變量把排序變量放到變量框舊值和新值繼續(xù)和確定根據各選項的重要性對排序題數(shù)據進行二次編碼舊值：重要性次序新值：重要性權重案例2：信息產業(yè)人才激勵描述分析（定序：排序題）15SPSS數(shù)據菜單轉置把轉置變量放到變量框確定轉換→計算變量二次編碼后數(shù)據的行列轉換和加總計算15目標變量：總分統(tǒng)計量：雙擊sum雙擊“var001tovar114”15定義總分=sum(Var001toVar114)根據匯總結果，確定各選項的重要性排序。1.注意：排序結果在數(shù)據視圖中2.頻數(shù)分布圖制作：可將表格復制到EXCEL工作表中制作頻數(shù)分布圖。分析：

信息企業(yè)通常采用的激勵措施由前到后依次為：其他、文化激勵、加薪、一次性貨幣激勵、升職、授予榮譽稱號、福利、提供培訓機會。相對于文化激勵、授予榮譽稱號等精神激勵，被調查者獲得的加薪、一次性貨幣激勵、升職、福利、提供培訓機會等物質激勵排序比較靠后，在所有的激勵措施中，排在物質激勵措施最前面的加薪也僅排在第三位?？梢?，目前寧波信息企業(yè)采用的激勵措施更多的采用精神激勵，對信息人才的激勵力度不夠。案例2：信息產業(yè)人才激勵描述分析（定序：排序題）

案例3：對保險公司銷售數(shù)據的描述分析（定比）某保險公司有20個保險銷售分公司，各公司2022年取得的銷售業(yè)績（單位：萬元）如下，對銷售業(yè)績進行描述分析。公司編號銷售業(yè)績公司編號銷售業(yè)績公司編號銷售業(yè)績公司編號銷售業(yè)績1265.36315.311403.616318.52286.17570.112265.517326.03340.48512.013356.618373.24410.89422.114632.619350.45418.210305.015521.420421.8（二）集中和離散趨勢分析

銷售業(yè)績的描述性分析（定比）變量全距最小值最大值銷售業(yè)績367.3265.3632.6樣本量均值標準差方差20390.745101.610510324.691描述統(tǒng)計描述把待分析變量放到分析框選項：均值、標準差、方差、

全距、最小值、最大值繼續(xù)和確定結果顯示，各分公司的2022年平均銷售額為390.7450萬元，銷售業(yè)績差異很大，銷售額全距為367.30萬元，標準差101.61049萬元，變異系數(shù)26％，大于15％的界限值，說明平均銷售額的代表性較小。李克特量表是典型的總和量表，在這個量表中所有的分項在最后組成這個變量時，其權重是一致的。例如，研究員工忠誠度，用的是李克特5級量表，用了21個問項，在忠誠度這個變量的構成中，21個分項所占的權重是約4.76%。我們想知道員工忠誠度到底是多少？19SPSS轉換菜單計算變量目標變量：員工忠誠度數(shù)字表達式：手動錄入算式或函數(shù)組：統(tǒng)計量→Mean21個分項的算術平均值操作方法見下頁案例4：員工滿意度描述分析（定距：李克特量表）繼續(xù)和確定20SPSS分析轉換菜單計算變量目標變量：員工忠誠度數(shù)字表達式：手動錄入算式或函數(shù)組：統(tǒng)計量→Mean案例4：員工滿意度描述分析（定距：李克特量表）繼續(xù)和確定下表是每位員工忠誠度的平均值計算結果

列聯(lián)表的本質：是兩個或兩個以上變量的交叉頻數(shù)分布表，它既可以幫助研究者初步描述和判斷變量之間的關系，也可以用構造卡方統(tǒng)計量來檢驗變量的關系。二、多變量關聯(lián)統(tǒng)計分析（一）列聯(lián)分析列聯(lián)表分析實例例：顧客對產品品牌重要性評價的最終答案見數(shù)據庫（略），那么不同年齡受訪者的評價是否具有顯著的差別？年齡段重要性評價年齡合計≤25周歲25～34周歲35～44周歲45～59周歲≥60周歲彩電品牌1222612154792202411115731823930534183073058合計7810339225247

列聯(lián)表分析在SPSS中的實現(xiàn)：點擊分析→描述統(tǒng)計→交叉表（即列聯(lián)表），選中“彩電品牌”到行變量框，“年齡”到列變量框，點擊【統(tǒng)計量(s)】,選中“卡方”，依次點擊【繼續(xù)】【確定】，結果如下：列聯(lián)表的分析結果統(tǒng)計量檢驗統(tǒng)計量值自由度雙側近似概率Pearson卡方（PearsonChi-Square）24.28312.019對數(shù)似然比方法計算的卡方（LikelihoodRatio）25.15012.014線性相關的卡方（Linear-by-LinearAssociation）8.1751.004有效樣本量247注意：還可進行三個變量的列聯(lián)分析：這時需將第三個變量放入層變量框在卡方檢驗結果輸出表中（如上表），若P值[表中顯示為漸進Sig.（雙側）]接近于0或小于0.05，則說明變量之間關系密切，例如本例中彩電品牌的重要性與年齡之間關系密切。顯著性水平

相關和回歸分析是研究事物的相互關系、測定它們聯(lián)系的緊密程度、揭示其變化的具體形式和規(guī)律性的統(tǒng)計分析方法，是經濟分析、預測和控制的重要工具。在研究變量關系的過程中，通常對于被研究的變量，稱為因變量，也稱為被解釋變量，一般用Y表示。其它用來說明或解釋因變量變化的變量稱為自變量，也稱為解釋變量，用X表示。自變量可以有一個，也可以有多個。本課程僅學習兩個連續(xù)變量的相關與回歸分析。（二）相關分析與回歸分析二、多變量關聯(lián)統(tǒng)計分析相關與回歸分析在市場調查中的應用舉例1、如果我們想預測銷售收入，則銷售收入就是我們這次研究的因變量，如果我們是通過廣告費的支出來預測銷售收入，則廣告費支出就是自變量。2、如果預測銷售收入時，還要考慮銷售價格或銷售人員的數(shù)量的影響，那么，銷售價格或銷售人員的數(shù)量這兩個因素也都稱為自變量，即有兩個自變量。26SPSS分析菜單相關雙變量顯著性檢驗：雙側檢驗選項：均值和標準差繼續(xù)、確定相關系數(shù)：Pearson相關分析結果顯著性水平>0.05，接受H0的小概率事件發(fā)生，接受原假設H0，拒絕H1。員工工作期望與工作滿意度之間不存在顯著相關關系。接案例4：員工工作期望與工作滿意度線性相關分析（一）27SPSS分析菜單相關雙變量顯著性檢驗：雙側檢驗選項：均值和標準差繼續(xù)、確定相關系數(shù)：Pearson顯著性水平<0.05，拒絕H0的小概率事件發(fā)生，拒絕原假設H0，接受H1。員工工作滿意度與忠誠度之間存在顯著相關關系。相關系數(shù)0.381，為中度相關。二者之間存在相關關系，就必然存在影響關系，因此還需要進行回歸分析。線性相關分析結果：接案例4：工作滿意度與員工忠誠度線性相關分析（二）28SPSS分析菜單回歸線性因變量：員工忠誠度統(tǒng)計量：DW繪制：見右下角繼續(xù)、確定自變量：工作滿意度接案例4：工作滿意度與員工忠誠度一元線性回歸分析29SPSS分析菜單回歸線性因變量：員工忠誠度統(tǒng)計量：DW繪制：見右下角繼續(xù)、確定自變量：工作滿意度1、R2=0.139，模型的擬合優(yōu)度只有13.9%，不算太高。2、方差分析表中顯著性水平<0.05，說明工作滿意度對員工忠誠度是有顯著影響的。3、系數(shù)中工作滿意度和常數(shù)都通過了顯著性t檢驗，表示工作滿意度對員工忠誠度有顯著影響，且常量也是顯著的，說明回歸方程是包含常量的。線性回歸方程員工忠誠度得分=0.997+0.633工作滿意度線性回歸分析結果：接案例4：工作滿意度與員工忠誠度一元線性回歸分析殘差是擬合值和真實值之間的偏差。