市場(chǎng)研究中數(shù)據(jù)分析方法培訓(xùn)講義(參考版)
2025-06-12 14:44本頁(yè)面
【正文】 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(guò)提供給消費(fèi)者以不同的屬性組合形成的產(chǎn)品 ， 請(qǐng)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(duì)每個(gè)屬性水平賦值 ， 使評(píng)價(jià)結(jié)果與消費(fèi)者的給分盡量保持一致 ， 來(lái)分析研究消費(fèi)的選擇行為 。 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(duì)接近。 其中一位消費(fèi)者的評(píng)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(gè)相似性比較矩陣 。 四 、 實(shí)例分析： ? 在某次市場(chǎng)研究中 ， 研究者調(diào)查了 10位消費(fèi)者 ， 要求他們對(duì) A、 B、 C、 D、 E等五種品牌的相似性進(jìn)行評(píng)分 。 ? 作空間圖并解釋結(jié)果意義 。 ? 獲取資料 。 二、統(tǒng)計(jì)術(shù)語(yǔ)與數(shù)據(jù)格式 （一）統(tǒng)計(jì)術(shù)語(yǔ) 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。 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 。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。 利用 SPSS Categories PRINCALS過(guò)程的“非線性”主成分分析方法對(duì)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(gè) “ 硬 ” 組 ， 包括 JEXP， PMET， MVBR， JAPP， 或許BULL 2)一個(gè)“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。 （二）主成分分析的數(shù)學(xué)模型 (三 )主要統(tǒng)計(jì)術(shù)語(yǔ) 偏好評(píng)分 特征值或慣量 二 、 分析的基本步驟 確定研究的問(wèn)題 資料的收集 主成分分析 偏好圖并解釋結(jié)果意義 三 、 實(shí)例分析 ? 某心理學(xué)期刊作了一項(xiàng)市場(chǎng)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(duì)定位。另外現(xiàn)沒(méi)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。例如：面向已婚家庭應(yīng)重點(diǎn)推銷中型家用車。 跑車與小型車之間也有關(guān)系。 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。 現(xiàn)請(qǐng)分析它們之間的聯(lián)系 。 二、有關(guān)統(tǒng)計(jì)術(shù)語(yǔ)與資料格式 （一）統(tǒng)計(jì)術(shù)語(yǔ) 列聯(lián)表 主成分 慣量和特征值 卡方 、 似然比卡方 、 曼圖 — 漢斯?jié)婶斂ǚ?、法系數(shù) 、 列聯(lián)系數(shù) （ 二 ） 數(shù)據(jù)格式 三 、 分析的步驟 確定研究的內(nèi)容 獲取分析資料 對(duì)列聯(lián)表作對(duì)應(yīng)分析 解釋結(jié)果意義 評(píng)價(jià)分析結(jié)果 四 、 實(shí)例分析 ? 某公司進(jìn)行一次市場(chǎng)調(diào)查 ， 得到轎車特征于一些用戶特征的數(shù)據(jù) 。 它通過(guò)分析由定性變量構(gòu)成的交互匯總表來(lái)揭示變量間的關(guān)系 。 因而我們可以認(rèn)為脂肪和價(jià)格是決定消費(fèi)者肉類消費(fèi)的主要因素 。 第一公共因子可能代表脂肪少 。 我們可以依此推斷兩個(gè)公共因子的含義 。試用因子分析方法研究影響消費(fèi)者選擇食物的因素。評(píng)分采用十分制，分?jǐn)?shù)越高表示越喜歡。 四、實(shí)例分析 ? 某公司為了了解消費(fèi)者對(duì)牛肉、色、羊肉、豬肉及雞等五種肉類食物的偏好傾向，進(jìn)行了一次市場(chǎng)調(diào)查。 因子旋轉(zhuǎn)。 計(jì)算所有變量的相關(guān)矩陣。它們反映了原來(lái)眾多的觀測(cè)變量所代表的主要信息，并能解釋這些觀測(cè)變量之間的相互依存關(guān)系。它通過(guò)研究眾多變量之間的內(nèi)部依賴關(guān)系，探求觀測(cè)數(shù)據(jù)中的基本結(jié)構(gòu)，并用少數(shù)幾個(gè)假想變量來(lái)表示基本的數(shù)據(jù)結(jié)果。調(diào)查樣本為 30人。 二、距離與相似系數(shù) （一）常用的距離指標(biāo)有 ? 歐式距離 ? 歐式距離的平方 ? 曼哈頓距離 ? 切比雪夫距離 （二）常用的相似系數(shù)指標(biāo)主要有 余弦系數(shù) 皮爾遜相關(guān)系數(shù) （三）定類數(shù)據(jù)的距離 卡方距離 法方距離 三、聚類方法 1．層次聚類法 2．迭代聚類法 四、聚類分析的主要步驟 確定研究 的問(wèn)題 計(jì)算 相似性 聚類 聚類結(jié)果的 解釋和證實(shí) ? 某家具公司為了對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行的細(xì)分，對(duì)購(gòu)買家具的顧客進(jìn)行了一次市場(chǎng)調(diào)查。 ? 樣品聚類是對(duì)事件進(jìn)行聚類，或是說(shuō)對(duì)觀測(cè)量進(jìn)行聚類，是對(duì)反映被觀測(cè)對(duì)象的特征的變量值進(jìn)行分類。 1 15號(hào)代理商屬于“非購(gòu)買組”，14號(hào)代理商屬于“購(gòu)買組” 。因而，式樣是最重要的判別變量，其次是“耐用性”，最后是包裝。 其中有三位代理商沒(méi)有表明自己的購(gòu)買意愿 。 評(píng)估的因素有：式樣 、 包裝及耐久性 。 一般而言 ， 利用統(tǒng)計(jì)軟件的判別分析具體包括以下步驟： 確定研究 的問(wèn)題 獲取判別分
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