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一、 多元統計分析
(一) 多元回歸分析
多元回歸分析是簡單線性回歸的推廣,指的是多個因變量對多個自變量的回歸。其中最常用的是只限于一個因變量但有多個自變量的情況,也叫多重回歸。
(二) 方差分析 在市場調研中,方差分析適用于實驗數據、調查數據和觀察數據的分析
步驟:(1)明確因變量與自變量,建立原假設;(2)計算總方差(3)顯著性檢驗(4)分析結果
(三) 列聯表分析
屬于多元描述統計分析方法。在市場研究中有著廣發的應用。
(四) 聚類分析
是細分市場的有效工具,可用于研究消費者行為、尋找新的潛在市場、選擇實驗的市場,并作為多元分析的預處理(多選題)。
也稱群分析或類分析,是對樣品或變量進行分類的一種多元統計方法,目的在于將相似的事物歸類。對(單選)樣品的分類稱為Q型聚類分析;對變量的分類被稱為R型聚類分析。
變量的類型有三種尺度:
(1) 間隔尺度,即變量用連續的量來表示,如果存在絕對零點,又稱比例尺度。
(2) 有序尺度,即變量用有序的等級來表示,有次序關系,但沒有數量表示;
(3) 名義尺度,即變量用一些“類”來表示,這些類之間沒有等級和數量關系,相似物體的集合稱為類。
聚類分析方法;系統聚類法、樣品聚類法、動態聚類法、模糊聚類法、圖論聚類法和聚類預報法等
(09年原題).在市場調研過程中,對樣品的分類稱為()
A.R型聚類分析
B. Q型聚類分析
C.X型聚類分析
D. T型聚類分析
答案:B,Q型聚類分析。對樣品的分類稱為Q型,對變量的分類稱為R型。
(五) 判別分析
是根據表明事物特點的變量值和它們所屬的類求出判別函數,根據判別函數對未知所屬類別的事物進行分類的一種分析方法。
根據判別的組數:兩組判別分析和多組判別分析
根據判別函數的形式:線性判別和非線性判別
根據判別時處理變量的方法不同,逐步判別、序貫判別
根據判別標準的不同:距離判別、Fisher判別、Bayes判別等
(六) 因子分析
是研究如何以最少的信息丟失將眾多原有變量濃縮成少數幾個代表變量間關系的因子,并使因子具有一定的命名解釋性。
基本步驟:(1)確定研究變量(2)計算所有變量的相關矩陣(3)構造因子變量(4)因子旋轉(5)計算因子得分
應用于:消費者使用習慣和態度研究,品牌形象和特性研究,服務質量調查,個性測試,形象調查,市場劃分識別,顧客、產品及行為分類
(七) 結合分析
也稱交互分析。結合分析的基本假設是,產品或研究對象是由一系列的屬性所構成,而各屬性又有一定的水平,消費者的購買選擇過程是基于對這些屬性的權衡與考慮作出的理性選擇。
基本步驟:(1)確定產品或服務的屬性與屬性水平;(2)將產品的所有屬性與屬性水平通盤考慮,并采用正交設計的方法將這些屬性與屬性水平進行組合,生成一些列虛擬產品(3)請消費者對虛擬產品進行評價,通過打分、排序等方法調查消費者對虛擬產品的喜好、購買的可能性等(4)計算屬性的效用、計算屬性的模型和方法主要包括最小二乘法回歸、多元方差分析;(5)解釋結果(6)評估信度和效度,常用的有擬合優度和t檢驗等;(7)市場預測與市場模擬。
應用于如下幾個方面:(1)決定各種屬性在消費者選擇品牌時的相對重要性;(2)估計不同屬性水平的市場占有率;(3)確定最受歡迎品牌的屬性水平組合;(4)根據消費者對屬性水平喜好的相似性,進行消費者市場分類;(5)應用于新產品概念識別;(6)競爭分析;(7)定價研究;(8)廣告研究(9)銷售分布等。
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(責任編輯:中大編輯)