spss在市場調(diào)研中的應(yīng)用(存儲(chǔ)版)
【正文】 家用汽車銷量以兩位數(shù)的增速急劇擴(kuò)大。但是要全部考慮這些指標(biāo)是非常困難的，這是因?yàn)橹笜?biāo)數(shù)量眾多，難以全部考慮。 單擊 【 OK】 按鈕，完成本步操作。注意，這里的上限值可以調(diào)整完善。 （ 2）因子分析的總方差解釋 接著計(jì)算得到相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值、方差貢獻(xiàn)率及累計(jì)方差貢獻(xiàn)率結(jié)果如表 133所示。同時(shí)在原數(shù)據(jù)瀏覽窗口中新增了變量 “ FAC1_ 1”，它表示不同年份的綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展值。 采用曲線估計(jì)中的線性回歸選項(xiàng)可以估計(jì)得到預(yù)測方程如下： 于是計(jì)算得到綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展變量在 2020的取值為 F A C 1_1= + t? （ 2）預(yù)測私車保有量 在計(jì)算得到綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展變量的預(yù)測值后，帶入 Logistic回歸模型，于是得到該地區(qū)在 2020的私車保有量為： 11 1 0 0 0 0 .0 7 2 0 .2 8 7y ????。從結(jié)果看，第一主因子在這六個(gè)指標(biāo)上的載荷值都很大，說明它綜合反映了該地區(qū)綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展值，故可以作為綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展值看待。第二列列出了按指定提取條件提取特征根時(shí)的共同度。同時(shí)，選擇 “ FAC11”變量設(shè)定為自變量，將其添加至 【 Variable(變量 )】列表框中。 在主話框中，單擊 【 Score(尺度 )】 按鈕，勾選 【 Save as variables(保存變量 )】 復(fù)選框，表示采用回歸法計(jì)算因子得分并保持在原文件中；同時(shí)勾選 【 Display factor score coefficient matrix(顯示因子得分系數(shù)矩陣 )】 復(fù)選框，表示輸出因子得分系數(shù)矩陣。 請根據(jù)附表中的相關(guān)數(shù)據(jù)分析影響該地區(qū)私人汽車保有量的因素，并預(yù)測到 2020年該地區(qū)私人汽車保有量有多少？ 實(shí)例的 SPSS軟件操作詳解 本實(shí)例要求分析人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、全社會(huì)消費(fèi)品零售總額等因素對私人汽車保有量的影響情況，并做相應(yīng)的預(yù)測分析。 據(jù)世界銀行的研究，汽車保有量 (尤其是私人汽車 )與人均國民收入成正比。 （ 2）秩統(tǒng)計(jì)表 表 129是多獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)的秩統(tǒng)計(jì)表。 （ 2）單因素方差分析表 表 127是方差分析表結(jié)果表。行變量是 “ 年齡 ” 變量，列變量是 “ 性別 ” 變量。最后單擊主對話框中的 【 OK】 按鈕，完成操作。 Step03：收入對購買顧慮的差異性研究 同樣，也首先考慮利用單因素方差分析來研究收入程度對消費(fèi)者購買顧慮有無顯著性差異。 具體操作步驟如下： Step01：計(jì)算被調(diào)查者購買綜合顧慮值 打開數(shù)據(jù)文件 ，接著選擇菜單欄中的 【 File(文件 )】 → 【 Transform(轉(zhuǎn)換 )】 → 【 Compute(計(jì)算 )】 命令。勾選 【 Display clustered bar charts(顯示復(fù)式條形圖 )】 復(fù)選框，顯示列聯(lián)表柱狀圖。 Step02：調(diào)查者基本信息的頻數(shù)分析 選擇菜單欄中的 【 Analyze（分析） 】 → 【 Descriptive Statistics(描述統(tǒng)計(jì) )】 → 【 Frequencies(頻率 )】 命令，彈出 【 Frequencies(頻率 )】 對話框。請利用這些資料分析以下問題： 問題一：請你將被調(diào)查者的基本信息作簡要統(tǒng)計(jì)說明。 數(shù)據(jù) 。同時(shí)單擊數(shù)據(jù)瀏
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