spss在市場調(diào)研中的應(yīng)用(完整版)
【正文】 【 Analyze（分析） 】 → 【 Nonparametric Tests(非參數(shù)檢驗 )】 → 【 Legacy Dialogs(舊對話框 )】 → 【 K Independent Samples(k個相關(guān)樣本 )】 命令，彈出 【 Tests for Several Independent Samples(多個關(guān)聯(lián)樣本檢驗 )】 對話框。完成上述操作后，在數(shù)據(jù)瀏覽窗口中會新增變量 “ GL” Step02：性別對購買顧慮的差異性研究 接著利用單因素方差分析來研究性別變量對消費(fèi)者購買顧慮有無顯著性差異。 再單擊 【 Continue按 】 鈕，返回主對話框。在圖形類型 【 Chart Type(圖表類型 )】 中，點(diǎn)選直方圖【 Histograms(直方圖 )】 單選鈕，并勾選其下的 【 With normal curve(顯示正態(tài)曲線 )】 復(fù)選框。由于問卷所給的調(diào)查信息中，被調(diào)查者的性別、年齡、受教育程度等都是調(diào)查者的基本信息。 第 12章 SPSS在市場調(diào)研中的應(yīng)用 實例提出：綠色食品的認(rèn)知研究 二十一世紀(jì)以來，資源和環(huán)境問題日益受到人們的關(guān)注。因此可以首先對這些變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，繪制頻數(shù)表和相關(guān)圖形。再單擊 【 Continue】 按鈕，返回主菜單。 單擊 【 OK】 按鈕，完成本部分操作。選擇菜單欄中的 【 Analyze（分析） 】 → 【 Compare Means(比較均值 )】 → 【 OneWay ANOVA(單因素 ANOVA)】 命令，彈出 【 OneWay ANOVA(單因素 ANOVA)】 對話框。在【 候選變量 】 列表框中選擇 “ GL”變量作為檢驗變量，將其添加至【 Test Variable List(檢驗變量列表 )】 列表框中。從結(jié)果看到，所有調(diào)查者中 %為男性，其余為女性；所有調(diào)查者中 2130歲人群所占比重最大，達(dá)到了 %，而 4150歲的調(diào)查者最少，只有 %。 圖 1210 性別和年齡條圖 2. 問題二輸出結(jié)果詳解 一、性別因素對購買顧慮的差異性影響。 二、收入因素對購買顧慮的差異性影響。所以拒絕零假設(shè)，認(rèn)為這五種收入水平下的購買顧慮值有顯著差異。隨著私人汽車消費(fèi)時代的到來，汽車保有量上升的一個重要因素就是國內(nèi)汽車消費(fèi)的快速增長。 具體操作步驟如下： Step01：打開數(shù)據(jù)文件 打開數(shù)據(jù)文件 。于是可以考慮利用它來對私車保有量進(jìn)行預(yù)測。 Step04：預(yù)測私車保有量 在得到了私車保有量和綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展值的模型后，要預(yù)測私車保有量在 2020的數(shù)量，則首先需要估計綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展值在 2020的取值，利用線性回歸模型得到經(jīng)濟(jì)發(fā)展值的預(yù)測值后，帶入 Logistic函數(shù)就可以估計出 2020年該地區(qū)的私車保有量了。因此只選取第一個因子為主因子即可。 （ 2）模型匯總及參數(shù)估計 表 137給出了樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行 Logistic回歸的檢驗統(tǒng)計量和相應(yīng)方程中的參數(shù)估計值。得到估計方程如下： 11 1 0 0 0 0 .0 7 2 0 .2 8 7 xy ? ??（ 3）擬合曲線圖 最后給出的是實際數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖和 Logistic回歸方程的預(yù)測圖，這進(jìn)一步說明方程的擬合效果最好。 （ 4）因子載荷矩陣 表 134顯示了因子載荷矩陣。第一列是因子分析初始解下的變量共同度。 選擇菜單欄中的 【 Analyze(分析 )】 → 【 Regression(
公司管理相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1