spss在市場(chǎng)調(diào)研中的應(yīng)用(編輯修改稿)
2024-09-25 14:15 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 （ 1）頻數(shù)分析表 首先表 122顯示了性別、年齡等八項(xiàng)基本信息指標(biāo)的基本統(tǒng)計(jì)情況，其中 “ Valid”列表示有效樣本數(shù)目， “ Missing”列表示缺失樣本數(shù)目。例如，教育變量的有效樣本數(shù)目為 306，而僅有 2個(gè)樣本缺失。 接著，軟件輸出了這八項(xiàng)指標(biāo)的頻數(shù)分析結(jié)果。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 %。 （ 2）直方圖 圖 128和圖 129分別是性別和年齡變量的直方圖。從圖形的高低可以明顯看到不同性別和年齡調(diào)查者數(shù)量的差異性。 圖 128 性別變量直方圖 圖 129 年齡變量直方圖 （ 3）列聯(lián)表分析 表 125是 “ 性別 ” 變量和 “ 年齡 ” 變量的列聯(lián)表。行變量是 “ 年齡 ” 變量，列變量是 “ 性別 ” 變量?？梢钥吹?，總共 178位男性調(diào)查者中，年齡在 “ 20歲以下 ” 的共有 27人， “ 2130歲 ” 的有 88人，依次類推。對(duì)比行分比、列百分比和合計(jì)百分比看到，男性中約一半的調(diào)查者年齡都介于 2130歲之間，而對(duì)于女性調(diào)查者來(lái)說(shuō)， “ 20歲以下 ” 和 “ 2130歲 ” 所占比例最高，達(dá)到了 %和 %。 最后，從圖 1210的條圖也可以明顯看到不同性別下各個(gè)年齡階段的被調(diào)查人總數(shù)。 圖 1210 性別和年齡條圖 2. 問(wèn)題二輸出結(jié)果詳解 一、性別因素對(duì)購(gòu)買顧慮的差異性影響。 （ 1）方差齊性檢驗(yàn) SPSS的結(jié)果報(bào)告中首先列出了方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果表 126。由于這里采用的是 Levene檢驗(yàn)法，故表格首先顯示 Levene統(tǒng)計(jì)量等于 。由于概率 P值 ，故認(rèn)為不同性別下的購(gòu)買顧慮值的方差是相同的，滿足方差分析的前提條件。 （ 2）單因素方差分析表 表 127是方差分析表結(jié)果表?？梢钥吹浇M間離差平方和為 70，組內(nèi)離差平方和為 ，總離差平方和為 。方差分析 F檢驗(yàn)量等于 ， F值對(duì)應(yīng)的概率 P值等于 。由于概率 P值大于顯著性水平，故認(rèn)為性別因素對(duì)購(gòu)買顧慮沒(méi)有造成顯著性影響。 二、收入因素對(duì)購(gòu)買顧慮的差異性影響。 （ 1）方差齊性檢驗(yàn) 表 128是方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果表。表格顯示 Levene統(tǒng)計(jì)量等于 5。由于概率 P值 ，故認(rèn)為這五種收入水平下購(gòu)買顧慮值的方差是不同的，故不能采用方差分析。 （ 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。 “ 800元以下 ”的平均秩為 ，依次類推。比較平均秩大小看到，這五種收入水平的購(gòu)買顧慮值差異較大。 （ 3）非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果表 表 1210看到， KruskalWallis H檢驗(yàn)結(jié)果的 ChiSquare 統(tǒng)計(jì)量等于 ，自由度 df等于 4，近似相伴概率 P值為 ，小于顯著性水平 。所以拒絕零假設(shè)，認(rèn)為這五種收入水平下的購(gòu)買顧慮值有顯著差異。 第 13章 SPSS在系統(tǒng)預(yù)測(cè) 中的應(yīng)用 實(shí)例提出：汽車保有量的預(yù)測(cè)分析 我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展為私人汽車提供了巨大的發(fā)展空間。據(jù)中國(guó)汽車工業(yè)協(xié)會(huì)估算，截止到 2020年底，中國(guó)私人汽車保有量約為 2650萬(wàn)輛，占全國(guó)汽車保有量的 60%左右。在 2020年，我國(guó)汽車銷量為 710多萬(wàn)輛，私人購(gòu)買比例超過(guò) 77%，中國(guó)已經(jīng)成為僅次于美國(guó)的全球第二大新車市場(chǎng)。 據(jù)世界銀行的研究，汽車保有量 (
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