市場研究中數(shù)據(jù)分析方法培訓(xùn)講義-資料下載頁
2025-06-07 14:44本頁面
【導(dǎo)讀】線性回歸方程從樣本資料出發(fā)，一般利用最小二乘法，最低的原則，進(jìn)行回歸方程的參數(shù)的求解。線性回歸分析是考察變量之間的數(shù)量關(guān)系變化規(guī)律，響程度，為預(yù)測提供數(shù)學(xué)依據(jù)。為回歸常數(shù)，為回歸系數(shù)。多元線性回歸模型中自變量的個數(shù)在2個以上，差項，i為觀測值下標(biāo)，n為樣本容量，為k+1個待估參數(shù)，為回歸常數(shù)，隨機(jī)誤差項具有0均值和同方差。隨機(jī)誤差限于解釋變量之間不相關(guān)。手是歐文公司，提供相同的產(chǎn)品與服務(wù)。是它的一個重要競爭者。在過去的24個月中，該公司的。假定下個月公司產(chǎn)品價格為，人均收入為。該公司下一個月比薩餅的銷量為;某公司生產(chǎn)一新產(chǎn)品，該公司在新產(chǎn)品末大量上市以。前，進(jìn)行了一次市場調(diào)查。說明是否愿意購買。評分用10分制，高分表示特性良好，低分則較。其中有三位代理商沒有表明自己的購買意愿。其次是“耐用性”，最后是包裝。
【正文】 1 .5NH OMENM ARITNI NCOM ENT YPENS IZE租房買房未婚有孩子未婚已婚有孩子已婚雙份收入一份收入商用車跑車家用車大型中型小型 已婚有孩子、家用車和中型車相關(guān)性較大。 已婚和雙份收入有聯(lián)系，已婚、已婚有孩子和買房 也有一定的聯(lián)系。 未婚、一份收入和租房之間關(guān)系緊密。 跑車與小型車之間也有關(guān)系。 從對應(yīng)圖可以推斷出下面一些結(jié)論： ? 根據(jù)上面的結(jié)論 ，我們在進(jìn)行市場細(xì)分、制定營銷戰(zhàn)略方面可以充分利用這些信息。例如：面向已婚家庭應(yīng)重點(diǎn)推銷中型家用車。而那些未婚、一份收入、租房的消費(fèi)者，因其經(jīng)濟(jì)條件方面的原因，他們難以成為轎車消費(fèi)的目標(biāo)顧客群。另外現(xiàn)沒有適合雙份收入、已婚的消費(fèi)者的車型，應(yīng)考慮開發(fā)新車型滿足他們的需求。 第六節(jié) 多維偏好分析 一、主成分分析法簡介 （一）主成分分析的基本思想 主成分分析法就是將原來眾多具有一定相關(guān)性的指標(biāo)（如 p個指標(biāo)），重新組合成一組新的相互無關(guān)的綜合指標(biāo)來代替原來的指標(biāo)。 （二）主成分分析的數(shù)學(xué)模型 (三 )主要統(tǒng)計術(shù)語 偏好評分 特征值或慣量 二 、 分析的基本步驟 確定研究的問題 資料的收集 主成分分析 偏好圖并解釋結(jié)果意義 三 、 實例分析 ? 某心理學(xué)期刊作了一項市場調(diào)查，以了解自己刊物與現(xiàn)有的其它心理學(xué)刊物的相對定位。他們挑選 10種心理學(xué)刊物，請 39個專業(yè)心理學(xué)家根據(jù)他們對這些刊物的偏好按 110的量表評分，其中“ 1”代表低評價，“ 10”代表高評價。 利用 SPSS Categories PRINCALS過程的“非線性”主成分分析方法對上表的資料進(jìn)行分析，部分結(jié)果如下： 這些刊物表現(xiàn)為以下分組： 1 )一個 “ 硬 ” 組 ， 包括 JEXP， PMET， MVBR， JAPP， 或許BULL 2)一個“發(fā)展”組，包括 JEDP， HUDE 成份加載圖表： 箭頭指向相同的心理學(xué)家的偏好相似。如，圖形左上方的“ D”組的發(fā)展和教育心理學(xué)家偏好教育心理學(xué)雜志和人類發(fā)展兩種期刊。其它組心理學(xué)家的偏好也很明顯，都集中指向其研究方向的期刊。 雙圖： 模型總結(jié) 最后結(jié)果說明，總的擬合情況好：二維順序方案占總方差的大約 82%。 第七節(jié) 多維尺度法 一、多維尺度法的基本介紹 具體主要包括兩步： （ 1） 初步圖形結(jié)構(gòu)的構(gòu)造 。 （ 2） 初步圖形結(jié)構(gòu)的修改 。 二、統(tǒng)計術(shù)語與數(shù)據(jù)格式 （一）統(tǒng)計術(shù)語 接近程度 空間圖 克魯斯卡系數(shù) 殘差 （ 二 ） 數(shù)據(jù)格式 多維尺度法輸入的數(shù)據(jù)是表示待比較事物之間相似程度的矩陣。 三 、 分析的基本步驟 ? 確定研究的問題 。 ? 獲取資料 。 ? 作多維尺度分析 。 ? 作空間圖并解釋結(jié)果意義 。 ? 評價分析結(jié)果。 四 、 實例分析： ? 在某次市場研究中 ， 研究者調(diào)查了 10位消費(fèi)者 ， 要求他們對 A、 B、 C、 D、 E等五種品牌的相似性進(jìn)行評分 。消費(fèi)者利用李克量表分別對 AB 、 AC、 AD、 AE、 BC、 BD BE 、 CD、 CE 、 DE中的每一對評分 。 其中一位消費(fèi)者的評分結(jié)果為： AB=2 、 AC= AD= AE=5 BC= BD=8 、 BE=6 CD=3， CE=7, DE=5， 從而可以得到一個相似性比較矩陣 。 請就此進(jìn)行多維尺度分析 。 將表的相似矩陣輸入，利用 算，可得到如下的概念空間圖： Derived Stimulus Config urationEuclidea n distance mode lDi mens ion 1321012Dimension 2.51. 01. 5edcba 從該空間圖可以看出， D和 E相對接近。在第一維度方向， A、 B、 C、 D、 E幾個品牌的差異較為明顯。 第八節(jié) 聯(lián)合分析 一、聯(lián)合分析的基本概念與功能 ? 聯(lián)合分析方法的基本思想是 ， 通過提供給消費(fèi)者以不同的屬性組合形成的產(chǎn)品 ， 請消費(fèi)者做出心理判斷 ，按其意愿程度給產(chǎn)品組合打分 、 排序 ， 然后采用數(shù)理分析方法對每個屬性水平賦值 ， 使評價結(jié)果與消費(fèi)者的給分盡量保持一致 ， 來分析研究消費(fèi)的選擇行為 。 二、聯(lián)合分析的模型和有關(guān)統(tǒng)計術(shù)語 (一 ) 聯(lián)合分析的基本模型 （二）統(tǒng)計術(shù)語 分值函數(shù) 屬性和水平 相對重要性權(quán)數(shù) 全輪廓 配對表 實驗設(shè)計 內(nèi)部有效性 最大效用模型 三、聯(lián)合分析的基本步驟 確定研究對象 確定屬性及水平 實驗設(shè)計 資料的收集 計算屬性的分值 評價分析的結(jié)果 解釋結(jié)果 模擬市場占有率
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