市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)分析方法-文庫(kù)吧資料
2025-01-21 02:57本頁(yè)面
【正文】 A n a l y s i s . R o t a t i o n M e t h o d : V a r i m a x w i t h K a i s e r N o r m a l i z a t i o n .R o t a t i o n c o n v e r g e d i n 3 i t e r a t i o n s .a . 上表是 。調(diào)查結(jié)果列于下表。請(qǐng) 10位消費(fèi)者對(duì)這五種肉類進(jìn)行評(píng)分。它們反映了原來眾多的觀測(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)假想變量來表示基本的數(shù)據(jù)結(jié)果。調(diào)查樣本為 30人。 五、實(shí)例分析 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。變量聚類則是當(dāng)反映事物特點(diǎn)的變量很多時(shí)，根據(jù)所研究的問題選擇部分變量對(duì)事物的某一方面進(jìn)行研究的聚類方法。在聚類分析中，根據(jù)分類對(duì)象的不同可分為樣品聚類(Q型聚類 )和變量聚類（ R型聚類）兩種。 第三節(jié) 聚 類 分 析 一、聚類分析的基本思想 聚類分析 (又稱數(shù)字分類學(xué) )是新近發(fā)展起來的一種研究分類問題的多元統(tǒng)計(jì)分析方法。 C a s e w i s e S t a t i s t i c s1 1 . 5 0 0 1 1 . 0 0 0 . 4 5 4 2 . 0 0 0 1 7 . 8 7 7 2 . 1 5 51 1 . 4 2 0 1 . 9 6 9 . 6 5 1 2 . 0 3 1 7 . 5 4 8 . 6 7 41 1 . 1 6 4 1 1 . 0 0 0 1 . 9 3 5 2 . 0 0 0 2 4 . 4 5 2 2 . 8 7 21 1 . 6 4 8 1 . 9 9 1 . 2 0 8 2 . 0 0 9 9 . 5 9 5 1 . 0 2 41 1 . 9 2 5 1 . 9 9 9 . 0 0 9 2 . 0 0 1 1 3 . 3 1 3 1 . 5 7 51 1 . 9 6 9 1 . 9 9 8 . 0 0 1 2 . 0 0 2 1 2 . 3 5 8 1 . 4 4 21 1 . 3 9 1 1 . 9 6 3 . 7 3 6 2 . 0 3 7 7 . 2 6 9 . 6 2 32 2 . 6 1 8 1 . 9 8 9 . 2 4 9 1 . 0 1 1 9 . 3 3 6 1 . 5 7 52 2 . 7 6 0 1 . 9 9 5 . 0 9 4 1 . 0 0 5 1 0 . 5 5 0 1 . 7 6 72 2 . 1 3 1 1 . 7 2 1 2 . 2 8 1 1 . 2 7 9 4 . 1 7 7 . 5 6 32 2 . 5 7 2 1 1 . 0 0 0 . 3 1 9 1 . 0 0 0 1 6 . 9 6 2 2 . 6 3 82 2 . 0 8 0 1 1 . 0 0 0 3 . 0 6 4 1 . 0 0 0 2 8 . 1 3 6 3 . 8 2 3u n g r o u p e d 2 . 3 8 7 1 . 9 6 2 . 7 4 8 1 . 0 3 8 7 . 2 3 0 1 . 2 0 8u n g r o u p e d 1 . 6 4 8 1 . 9 9 1 . 2 0 8 2 . 0 0 9 9 . 5 9 5 1 . 0 2 4u n g r o u p e d 2 . 7 9 9 1 . 9 9 6 . 0 6 5 1 . 0 0 4 1 0 . 8 8 5 1 . 8 1 81 1 . 6 6 3 3 1 . 0 0 0 1 . 5 8 4 2 . 0 0 0 1 8 . 1 8 91 1 . 8 0 0 3 . 9 6 1 1 . 0 0 6 2 . 0 3 9 7 . 3 9 81 1 . 1 7 8 3 1 . 0 0 0 4 . 9 1 0 2 . 0 0 0 3 1 . 8 0 01 1 . 2 4 7 3 . 9 6 4 4 . 1 4 2 2 . 0 3 6 1 0 . 7 2 41 2 ** . 0 0 0 3 . 9 7 4 8 5 . 9 3 4 1 . 0 2 6 9 3 . 1 9 41 1 . 8 6 2 3 . 9 9 6 . 7 4 8 2 . 0 0 4 1 1 . 6 5 51 1 . 6 4 6 3 . 9 4 5 1 . 6 6 0 2 . 0 5 5 7 . 3 6 22 2 . 9 3 4 3 . 9 8 4 . 4 2 8 1 . 0 1 6 8 . 6 9 82 2 . 0 6 2 3 . 9 4 6 7 . 3 2 0 1 . 0 5 4 1 3 . 0 4 22 1 ** . 0 9 1 3 1 . 0 0 0 6 . 4 5 7 2 . 0 0 0 2 1 . 7 9 02 2 . 5 7 4 3 1 . 0 0 0 1 . 9 9 4 1 . 0 0 0 1 7 . 4 2 82 2 . 0 2 7 3 1 . 0 0 0 9 . 2 0 8 1 . 0 0 0 4 5 . 5 3 9C a s e N u m b e r123456789101112131415123456789101112O r i g i n a lC r o s s v a l i d a t e daA c t u a l G r o u pP r e d i c t e dG r o u p p dfP ( D d | G = g )P ( G = g | D = d )S q u a r e dM a h a l a n o b i sD i s t a n c e t oC e n t r o i dH i g h e s t G r o u pG r o u p P ( G = g | D = d )S q u a r e dM a h a l a n o b i sD i s t a n c e t oC e n t r o i dS e c o n d H i g h e s t G r o u pF u n c t i o n 1D i s c r i m i n a n tS c o r e sF o r t h e o r i g i n a l d a t a , s q u a r e d M a h a l a n o b i s d i s t a n c e i s b a s e d o n c a n o n i c a l f u n c t i o n s
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