市場(chǎng)調(diào)查資料的整理與分析(2)-資料下載頁(yè)
2025-05-15 03:01本頁(yè)面
【正文】 ? （ 3）把相對(duì)數(shù)和絕對(duì)數(shù)結(jié)合起來(lái)使用。 2021/6/17 第五節(jié) 數(shù)據(jù)交叉列表分析 一、交叉列表分析的含義 ? 交叉分析表是指同時(shí)將兩個(gè)或兩個(gè)以上有一定聯(lián)系的變量及其變量取值按一定的順序交叉排列在同一張統(tǒng)計(jì)表內(nèi)，使各變量值成為不同變量的結(jié)點(diǎn)，進(jìn)而分析變量之間的相互關(guān)系，最終得出結(jié)論的一種數(shù)據(jù)分析技術(shù)。變量之間的分項(xiàng)必須交叉對(duì)應(yīng)，從而使得交叉表中的每個(gè)結(jié)點(diǎn)的值反映不同變量的某些特征。 2021/6/17 第五節(jié) 數(shù)據(jù)交叉列表分析 二、交叉列表分析中變量的確定 ? 在使用交叉列表進(jìn)行分析時(shí)，變量的選擇和確定是一個(gè)關(guān)鍵性問(wèn)題，它直接關(guān)系到分析結(jié)果正確與否。選擇和確定交叉列表分析中的變量，包括其內(nèi)容和數(shù)量，應(yīng)根據(jù)調(diào)查項(xiàng)目的特點(diǎn)具體確定。 2021/6/17 第五節(jié) 數(shù)據(jù)交叉列表分析 三、雙變量交叉列表分析 ? 雙變量交叉列表分析是最基本的交叉列表分析方法。 2021/6/17 第五節(jié) 數(shù)據(jù)交叉列表分析 四 、 三變量交叉列表分析 ? （一）更精確地反映原有雙變量之間的關(guān)系 ? （二）原有雙變量之間的聯(lián)系是虛假的 ? （三）顯示出原有雙變量之間被隱含的關(guān)系 ? （四）顯示原有兩變量之間的關(guān)系沒(méi)有變化 2021/6/17 第六節(jié) 數(shù)據(jù)變量間關(guān)系分析 一、相關(guān)分析 ? 相關(guān)分析的概念和相關(guān)關(guān)系的類型 ? 相關(guān)關(guān)系的測(cè)定 2021/6/17 第六節(jié) 數(shù)據(jù)變量間關(guān)系分析 （一）相關(guān)分析的概念和相關(guān)關(guān)系的類型 ? ? 現(xiàn)象間的依存關(guān)系大致可以分成兩種類型： ? （ 1）函數(shù)關(guān)系。 ? （ 2）相關(guān)關(guān)系。 ? ? 現(xiàn)象之間的相關(guān)關(guān)系從不同的角度可劃分為不同的類型。 ? （ 1）按照相關(guān)關(guān)系涉及變量 (或因素 )多少的不同，可將其劃分為單相關(guān)和復(fù)相關(guān)。 2021/6/17 第六節(jié) 數(shù)據(jù)變量間關(guān)系分析 （ 2）按相關(guān)關(guān)系的表現(xiàn)形式可分為線性相關(guān)和非線性相關(guān)。 （ 3）按照相關(guān)現(xiàn)象變化方向的不同，可將相關(guān)關(guān)系劃分為正相關(guān)和負(fù)相關(guān)。 （ 4）按照相關(guān)程度的不同，可將相關(guān)關(guān)系劃分為完全相關(guān)、不相關(guān)和不完全相關(guān)。 2021/6/17 第六節(jié) 數(shù)據(jù)變量間關(guān)系分析 （二）相關(guān)關(guān)系的測(cè)定 ? 要判斷現(xiàn)象之間有無(wú)相關(guān)關(guān)系，一要定性分析，二要定量分析。 ? ? （ 1）相關(guān)表。 ? （ 2）相關(guān)圖。 ? —— 相關(guān)系數(shù) 2021/6/17 第六節(jié) 數(shù)據(jù)變量間關(guān)系分析 二、回歸分析 ? 回歸分析是在相關(guān)分析的基礎(chǔ)上，利用數(shù)學(xué)模型來(lái)描述因變量與自變量之間的數(shù)量關(guān)系，模型通過(guò)各種檢驗(yàn)之后，即可利用它來(lái)解釋問(wèn)題、分析問(wèn)題，甚至進(jìn)行預(yù)測(cè)?；貧w分析有一元線性回歸、多元線性回歸、非線性回歸等形式，本書將在第七章作詳細(xì)介紹。 2021/6/17 第六節(jié) 數(shù)據(jù)變量間關(guān)系分析 三 、 因子分析 ? 因子分析是由研究原始變量相關(guān)矩陣或協(xié)方差矩陣的內(nèi)部依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的多個(gè)變量歸結(jié)為少數(shù)幾個(gè)綜合因子的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法。其目的就是使數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單化。這既便于問(wèn)題的分析，易于抓住問(wèn)題的本質(zhì)所在，同時(shí)也為后續(xù)的統(tǒng)計(jì)分析奠定了基礎(chǔ)。 2021/6/17 第六節(jié) 數(shù)據(jù)變量間關(guān)系分析 四、聚類分析 ? 聚類分析是根據(jù)樣本（指標(biāo)）之間距離或相似系數(shù)對(duì)樣本（指標(biāo)）進(jìn)行分類的一種多元統(tǒng)計(jì)方法。其目的是把物體或人分成很多相對(duì)獨(dú)立且較為固定的組，在每一組內(nèi)，各成員彼此之間在某方面具有極大的相似性，而組與組之間卻具有極大的差異性。聚類分析應(yīng)用的范圍很廣，涉及微觀經(jīng)濟(jì)和宏觀經(jīng)濟(jì)的各個(gè)層面。在微觀層面，企業(yè)可以通過(guò)聚類分折和了解市場(chǎng)細(xì)分的原則，了解不同細(xì)分市場(chǎng)的特征，也可以借此確定主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，在宏觀層面，聚類分析與因子分析等相結(jié)合，可以確定景氣指數(shù)等國(guó)民經(jīng)濟(jì)預(yù)警指標(biāo)。 2021/6/17 本章小結(jié) ? 市場(chǎng)調(diào)查資料的整理是指根據(jù)市場(chǎng)分析研究的需要，運(yùn)用科學(xué)的方法對(duì)市場(chǎng)調(diào)查所獲得的各種原始資料進(jìn)行審核、分組、匯總、列表，或?qū)Χ仲Y料進(jìn)行再加工，使其集中化、條理化、系統(tǒng)化的活動(dòng)或過(guò)程。市場(chǎng)調(diào)查資料整理的一般程序包括：資料整理方案的設(shè)計(jì)、調(diào)查資料的審核、分組、匯總和顯示。 ? 對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性分析可以從以下兩個(gè)方面進(jìn)行：一是數(shù)據(jù)分布的集中趨勢(shì)，統(tǒng)計(jì)量有平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)，反映統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)向其中心值靠攏或聚集的程度；二是數(shù)據(jù)分布的離散程度，反映各數(shù)據(jù)遠(yuǎn)離其中心值的趨勢(shì)，統(tǒng)計(jì)量有極差、平均差、標(biāo)堆差和離散系數(shù)。 2021/6/17 本章小結(jié) ? 由兩個(gè)相互聯(lián)系的指標(biāo)對(duì)比所形成的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)稱為相對(duì)指標(biāo)，它反映現(xiàn)象之間的對(duì)比關(guān)系：常用的相對(duì)指標(biāo)有結(jié)構(gòu)相對(duì)指標(biāo)、比例相對(duì)指標(biāo)、比較相對(duì)指標(biāo)、強(qiáng)度相對(duì)指標(biāo)、計(jì)劃完成程度相對(duì)指標(biāo)和動(dòng)態(tài)相對(duì)指標(biāo)等。 ? 交叉分析表是指同時(shí)將兩個(gè)或兩個(gè)以上有一定聯(lián)系的變量及其變量取值按一定的順序交叉排列在同一張統(tǒng)計(jì)表內(nèi)，使各變量值成為不同變量的結(jié)點(diǎn)，進(jìn)而分析變量之間的相互關(guān)系，最終得出科學(xué)結(jié)論的一種數(shù)據(jù)分析技術(shù)。交叉列表分析有雙邊量和三變量交叉列表分析。 2021/6/17 本章小結(jié) ? 數(shù)據(jù)變量間關(guān)系的分析主要包括相關(guān)分析、因子分析和聚類分析。相關(guān)分析主要包括判斷變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系以及測(cè)定變量之間相關(guān)關(guān)系的密切程度。因子分析試圖使用少數(shù)幾個(gè)隨機(jī)變量來(lái)描述這許多變量所體現(xiàn)的一種基本結(jié)構(gòu)，從而將數(shù)據(jù)降至一個(gè)可以掌握的水平。聚類分析根據(jù)一批樣品的多個(gè)觀測(cè)指標(biāo)，找出能夠度量樣品或指標(biāo)之間相似程度的統(tǒng)計(jì)量，把一些相似程度較大的樣品 (或指標(biāo) )聚合為一類，把另外一些彼此之間相似程度較大的樣品 (或指標(biāo) )聚合為另一類，關(guān)系密切的聚合到一個(gè)小的分類單位，關(guān)系疏遠(yuǎn)的聚合到 — 個(gè)大的分類單位，直到把所有的樣品 (或指標(biāo) )聚合完畢。
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