ChapSPSS多因素方差分析

1、第第6章章 多因素方差分析多因素方差分析 第第6章章 多因素方差分析多因素方差分析 6.1 單因素方差分析的模型結(jié)構(gòu) 6.2 多因素方差分析的模型結(jié)構(gòu) 6.3 多因素方差分析的檢驗(yàn) 6.4 多因素方差分析的適用條件 6.5 方差分析模型常用術(shù)語(yǔ) 6.6 方差分析模型的應(yīng)用實(shí)例 6.7 案例：牙膏新品購(gòu)買(mǎi)傾向研究 2ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 單因素方差分析的模型結(jié)構(gòu)單因素方差分析的模型結(jié)構(gòu) 假設(shè)現(xiàn)在希望描述某個(gè)人群的月收入狀況，那么根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)， 均數(shù)能夠表示集中趨勢(shì)，標(biāo)準(zhǔn)差能夠表示離散趨勢(shì)，則任何一位受 訪者i的月收入Xi該可以表達(dá)為如下形式： 顯然，這里的的i應(yīng)當(dāng)服從正

2、態(tài)分布，其均數(shù)為0，標(biāo)準(zhǔn)差為相應(yīng) 總體標(biāo)準(zhǔn)差 在只有樣本信息時(shí)，樣本均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差就是上述參數(shù)的最佳估計(jì)值。 ii Y 3ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 單因素方差分析的模型結(jié)構(gòu)單因素方差分析的模型結(jié)構(gòu) 現(xiàn)在希望比較三種職業(yè)的月收入有無(wú)差異，這三類(lèi)職業(yè)分別是醫(yī)生、 律師和軟件工程師。 如果我們?nèi)匀幌Ｍ軌驅(qū)γ恳粋€(gè)個(gè)體的數(shù)據(jù)加以表達(dá)，應(yīng)當(dāng)如何做？ jj jj jj Y Y Y 333 222 111 4ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 單因素方差分析的模型結(jié)構(gòu)單因素方差分析的模型結(jié)構(gòu) 控制因素 觀測(cè)變量 三個(gè)水平 5ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 單因素方差

3、分析的模型結(jié)構(gòu)單因素方差分析的模型結(jié)構(gòu) 將上面三個(gè)式子可以合并如下： 為了進(jìn)一步分析的方便，一般都會(huì)尋找一個(gè)均數(shù)的參照水平，將其 余組的平均水平與之相比 顯然，這樣的組合會(huì)有許多種，因此模型在實(shí)際分析的時(shí)候往往會(huì) 加上一些限制條件，比如假設(shè)參照水平是最后一個(gè)組的均數(shù)，這被 稱(chēng)為擬合的約束條件 ijiij Y ijiij Y 6ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 單因素方差分析的模型結(jié)構(gòu)單因素方差分析的模型結(jié)構(gòu) 由于在常見(jiàn)的研究中，我們更關(guān)心各組均數(shù)的差別，對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)差的 差別則比較忽視，因此在最初的方差分析模型中，往往將不同組的 ij假設(shè)為服從相同的正態(tài)分布（就是說(shuō)相同） 注意：在后來(lái)

4、發(fā)展的混合效應(yīng)模型和多水平模型中，各組間離散 程度的差異也進(jìn)入了研究視野，此時(shí)模型不一定會(huì)加入此限制 ),0( 2 ijijiij Y 7ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 單因素方差分析的模型結(jié)構(gòu)單因素方差分析的模型結(jié)構(gòu) 如果職業(yè)1和職業(yè)2的平均收入不相等，則應(yīng)當(dāng)有12 H0: 1=2 如果三種職業(yè)的平均收入無(wú)差異，則應(yīng)當(dāng)有1=2=3=0，此時(shí) 如果采用適當(dāng)?shù)膮⒄账?，就?H0：i0，H1：至少有一個(gè)i0 ijiij X 8ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 第第6章章 多因素方差分析多因素方差分析 6.1 單因素方差分析的模型結(jié)構(gòu) 6.2 多因素方差分析的模型結(jié)構(gòu) 6

5、.3 多因素方差分析的檢驗(yàn) 6.4 多因素方差分析的適用條件 6.5 方差分析模型常用術(shù)語(yǔ) 6.6 方差分析模型的應(yīng)用實(shí)例 6.7 案例：牙膏新品購(gòu)買(mǎi)傾向研究 9ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 多因素方差分析多因素方差分析模型模型結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu) 目的：在同時(shí)考慮若干個(gè)控制因素的情況下，分別分 析它們的改變是否造成觀察變量的顯著變動(dòng) 10ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 多因素方差分析模型多因素方差分析模型 如果只研究職業(yè)的影響 如果只研究性別的影響 同時(shí)考慮職業(yè)和性別對(duì)收入的影響 ijiij Y ijiij Y ijkjiijk Y ijkjijiijk Y 11ChapS

6、PSS多因素方差分析多因素方差分析 第第6章章 多因素方差分析多因素方差分析 6.1 單因素方差分析的模型結(jié)構(gòu) 6.2 多因素方差分析的模型結(jié)構(gòu) 6.3 多因素方差分析的檢驗(yàn) 6.4 多因素方差分析的適用條件 6.5 方差分析模型常用術(shù)語(yǔ) 6.6 方差分析模型的應(yīng)用實(shí)例 6.7 案例：牙膏新品購(gòu)買(mǎi)傾向研究 12ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 效應(yīng)的檢驗(yàn)方法效應(yīng)的檢驗(yàn)方法 無(wú)論模型結(jié)構(gòu)多復(fù)雜，假設(shè)檢驗(yàn)都是基于變異分解的原理進(jìn)行的， 都是F檢驗(yàn)。 根據(jù)變異分解式，可以將總的樣本離均差平方和分解成各個(gè)部分， 隨后各個(gè)離均差平方和除以自由度可得到均方，進(jìn)而將各效應(yīng)的均 方和誤差均方相比較

7、，就得到了F統(tǒng)計(jì)量 13ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 方差分析模型的檢驗(yàn)層次方差分析模型的檢驗(yàn)層次 對(duì)總模型進(jìn)行檢驗(yàn) 對(duì)模型中各交互效應(yīng)、主效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn) 交互項(xiàng)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義：分解為各種水平的組合情況進(jìn)行檢驗(yàn) 交互項(xiàng)無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義：進(jìn)行主效應(yīng)各水平的兩兩比較 14ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 無(wú)交互作用的雙因素方差分析無(wú)交互作用的雙因素方差分析 1. 提出假設(shè) 對(duì)行因素提出的假設(shè)為：H0: 1 =2 =k ，H1: 1 =2= k不全相等 對(duì)列因素提出的假設(shè)為：H0: 1 =2 =r ，H1: 1 =2= r 不全相等 2.計(jì)算均值 行因素的第i個(gè)水平下的各觀察值的

8、平均值 列因素的第j個(gè)水平下的各觀察值的平均值 全部樣本數(shù)據(jù)的總平均值 3. 計(jì)算誤差平方和 SST=SSR+SSC+SSE 4. 構(gòu)造檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 行因素的均方 列因素的均方 隨機(jī)誤差項(xiàng)的均方 行因素的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 列因素的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 r x x r j ij i 1 _ . k x x k i ij j 1 _ . kr x x k i r j ij 11 r i s j ij xxSST 11 2 )( k i r j j iij xxxxSSE 11 2 . _ . )( k i r j i xxSSR 11 2 _ . )( k i r j j xxSSC 11 2 _ . )( 1 k

9、 SSR MSR 1 r SSC MSC )1)(1( rk SSE MSE )1)(1( , 1(rkkF MSE MSR FR )1)(1( , 1(rkrF MSE MSC F C ChapSPSS多因素方 差分析 無(wú)交互作用的雙因素方差分析無(wú)交互作用的雙因素方差分析 5. 統(tǒng)計(jì)決策 若 ，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為行因素對(duì)觀測(cè)值有顯著影響。 若 ，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為列因素對(duì)觀測(cè)值有顯著影響。 6. 雙因素方差分析表 7. 關(guān)系強(qiáng)度的測(cè)定 誤差來(lái)源自由度誤差平方和均方和F值P值F臨界值 行因素間 列因素間 殘差 k-1 r-1 (r-1)(k-1) SSR SSC SSE MSR=SSR/(r-

10、1) MSC=SSC/(s-1) MSE=SSE/(r-1)(k-1) FR=MSR/MSE FC=MSC/MSE 總和kr-1SST FFR FFC SST R SSCSSR 2 總效應(yīng) 聯(lián)合效應(yīng) ChapSPSS多因素方 差分析 第第6章章 多因素方差分析多因素方差分析 6.1 單因素方差分析的模型結(jié)構(gòu) 6.2 多因素方差分析的模型結(jié)構(gòu) 6.3 多因素方差分析的檢驗(yàn) 6.4 多因素方差分析的適用條件 6.5 方差分析模型常用術(shù)語(yǔ) 6.6 方差分析模型的應(yīng)用實(shí)例 6.7 案例：牙膏新品購(gòu)買(mǎi)傾向研究 17ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 方差分析模型的適用條件方差分析模型的適用條件

11、 從模型表達(dá)式出發(fā)得到的提示 各樣本的獨(dú)立性：只有各樣本為相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本，才能保證 變異的可加性（可分解性） 正態(tài)性：即個(gè)單元格內(nèi)的所有觀察值系從正態(tài)總體中抽樣得出 方差齊：各個(gè)單元格中的數(shù)據(jù)離散程度均相同，即各單元格方差 齊 實(shí)際運(yùn)用 在多因素方差分析中，由于個(gè)因素水平組合下來(lái)每個(gè)單元格內(nèi)的 樣本量可能非常少，這樣直接進(jìn)行正態(tài)性、方差齊檢驗(yàn)的話檢驗(yàn) 效能很低，實(shí)際上沒(méi)什么用 因此真正常見(jiàn)的做法是進(jìn)行建模后的殘差分析 18ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 第第6章章 多因素方差分析多因素方差分析 6.1 單因素方差分析的模型結(jié)構(gòu) 6.2 多因素方差分析的模型結(jié)構(gòu) 6.3 多因素

12、方差分析的檢驗(yàn) 6.4 多因素方差分析的適用條件 6.5 方差分析模型常用術(shù)語(yǔ) 6.6 方差分析模型的應(yīng)用實(shí)例 6.7 案例：牙膏新品購(gòu)買(mǎi)傾向研究 19ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 方差分析模型常用術(shù)語(yǔ)方差分析模型常用術(shù)語(yǔ) 因素（Factor）與水平（Level）：因素是可能對(duì)因變量有影響的 變量，因素的不同取值等級(jí)稱(chēng)作水平，例如性別有男、女兩個(gè)水平。 分析的目的就是考察或比較各個(gè)水平對(duì)因變量的影響是否相同。 單元（Cell）：指各因素各個(gè)水平的組合，例如在研究性別（二水 平）、血型（四水平）對(duì)成年人身高的影響時(shí)，該設(shè)計(jì)最多可以有 2*48個(gè)單元。 元素（Element）：用于

13、測(cè)量因變量值的最小單位，比如研究職業(yè) 與收入間的關(guān)系，元素就是每位受訪者。 均衡（Balance）：如果在一個(gè)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中任一因素各水平在所有 單元格中出現(xiàn)的次數(shù)相同，且每個(gè)單元格內(nèi)的元素?cái)?shù)均相同，則該 試驗(yàn)是均衡的，否則，就被稱(chēng)為不均衡。不均衡的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)在分析 時(shí)較為復(fù)雜，需要對(duì)方差分析模型作特別設(shè)置才能得到正確的分析 結(jié)果。 20ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 方差分析模型常用術(shù)語(yǔ)方差分析模型常用術(shù)語(yǔ) 協(xié)變量（Covariates） 指對(duì)因變量可能有影響，需要在分析時(shí)對(duì)其作用加以控制的連續(xù) 性變量 實(shí)際上，可以簡(jiǎn)單的把因素和協(xié)變量分別理解為分類(lèi)自變量和連 續(xù)性自變量 當(dāng)模型中存

14、在協(xié)變量時(shí)，一般是通過(guò)找出它與因變量的回歸關(guān)系 來(lái)控制其影響 交互作用（Interaction）：如果一個(gè)因素的效應(yīng)大小在另一個(gè)因 素不同水平下明顯不同，則稱(chēng)為兩因素間存在交互作用。當(dāng)存在交 互作用時(shí)，單純研究某個(gè)因素的作用是沒(méi)有意義的，必須分另一個(gè) 因素的不同水平研究該因素的作用大小。 21ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 方差分析模型常用術(shù)語(yǔ)方差分析模型常用術(shù)語(yǔ) 固定因素（Fixed Factor） 指的是該因素在樣本中所有可能的水平都出現(xiàn)了。從樣本的分析 結(jié)果中就可以得知所有水平的狀況，無(wú)需進(jìn)行外推。 絕大多數(shù)情況下，研究者所真正關(guān)心的因素都是固定因素。 性別：只有兩種 療法

15、：只有三種 隨機(jī)因素（Random Factor） 該因素所有可能的取值在樣本中沒(méi)有都出現(xiàn)，目前在樣本中的這 些水平是從總體中隨機(jī)抽樣而來(lái)，如果我們重復(fù)本研究，則可能 得到的因素水平會(huì)和現(xiàn)在完全不同！ 這時(shí)，研究者顯然希望得到的是一個(gè)能夠“泛化”，即對(duì)所有可 能出現(xiàn)的水平均適用的結(jié)果。這不可避免的存在誤差，需要估計(jì) 誤差的大小，因此被稱(chēng)為隨機(jī)因素。 22ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 第第6章章 多因素方差分析多因素方差分析 6.1 單因素方差分析的模型結(jié)構(gòu) 6.2 多因素方差分析的模型結(jié)構(gòu) 6.3 多因素方差分析的檢驗(yàn) 6.4 多因素方差分析的適用條件 6.5 方差分析模型常用

16、術(shù)語(yǔ) 6.6 方差分析模型的應(yīng)用實(shí)例 6.7 案例：牙膏新品購(gòu)買(mǎi)傾向研究 23ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 案例：案例：膠合板膠合板磨損深度的比較磨損深度的比較 現(xiàn)希望比較四種膠合板的耐磨性，分別從這四個(gè)品牌的膠合板中抽 取5個(gè)樣品，在相同的轉(zhuǎn)速下磨損相同時(shí)間，測(cè)量其被磨損的深度 （mm），現(xiàn)希望對(duì)此進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)見(jiàn)veneer.sav 。 本例希望比較不同種類(lèi)膠合板的磨損深度，從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度考慮， 希望分析品牌這個(gè)分類(lèi)因素是否對(duì)磨損深度這個(gè)連續(xù)變量有影響， 顯然是方差分析模型的適用范圍。 24 品牌名稱(chēng)品牌名稱(chēng)檢測(cè)數(shù)據(jù)檢測(cè)數(shù)據(jù) A品牌2.32.322.42.452.58 B品

17、牌2.352.32.422.62.35 C品牌2.22.01.92.12.03 D品牌2.542.612.62.572.54 ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 操作步驟操作步驟 選擇“分析”-“一般線性模型”-“單變量” “因變量”列表框：wear磨損深度 “固定因子”列表框：brand品牌 在彈出的“單變量：選項(xiàng)”對(duì)話框中，選中“描述統(tǒng)計(jì)”和“方差 齊性檢驗(yàn)” 單擊“確定” 25ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 膠合板磨損深度比較的模型結(jié)構(gòu)膠合板磨損深度比較的模型結(jié)構(gòu) 26ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 模型參數(shù)的估計(jì)值模型參數(shù)的估計(jì)值 接續(xù)前述操作 單

18、擊“選項(xiàng)”按鈕 選中“參數(shù)估計(jì)”復(fù)選框和“對(duì)比系數(shù)矩陣”復(fù)選框 單擊“繼續(xù)”按鈕 27ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 兩兩比較兩兩比較 接續(xù)前述操作 單擊“兩兩比較”按鈕 將brand選入“兩兩比較檢驗(yàn)”列表框 選中“假定方差齊性”選項(xiàng)組中的“LSD”和“S-N-K” 單擊“繼續(xù)” 28ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 案例案例：超市規(guī)模、貨架位置與銷(xiāo)量的關(guān)系：超市規(guī)模、貨架位置與銷(xiāo)量的關(guān)系 現(xiàn)希望現(xiàn)希望考察對(duì)超市中銷(xiāo)售的某種商品而言，是否其銷(xiāo)售額會(huì) 受到貨架上擺放位置的影響，除此以外，超市的規(guī)模是否也會(huì)有所 作用？甚或兩者間還會(huì)存在交互作用？ Berenson和Le

19、vine（1992）著手研究了此問(wèn)題，他們按照超市的大 小（三水平）、擺放位置（四水平）各隨機(jī)選取了兩個(gè)點(diǎn)，記錄其 同一周內(nèi)該貨物的銷(xiāo)量，數(shù)據(jù)文件為twoway.sav。 29ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 模型擬合模型擬合 初步擬合模型 選擇“分析”-“一般線性模型”-“單變量” “因變量”列表框：sale “固定因子”列表框：size，position 在“選項(xiàng)”對(duì)話框中，選中“方差齊性檢驗(yàn)”。 進(jìn)一步簡(jiǎn)化模型 單擊“模型” 將“指定模型”選項(xiàng)組切換至“設(shè)定” 在“構(gòu)建項(xiàng)”選項(xiàng)組中，將“類(lèi)型”下拉列表框中選項(xiàng)更改為選 擇“主效應(yīng)”選項(xiàng)。 將size和position選入右側(cè)的

20、“模型”列表框。 兩兩比較 單擊“兩兩比較”按鈕 將 size、position選入“兩兩比較”列表框，在“假定方差齊 性”選項(xiàng)組中，選中“S-N-K” 30ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 邊際均值與輪廓圖邊際均值與輪廓圖 繪制超市規(guī)模和擺放位置的輪廓圖 單擊“繪制” 將size選入“水平軸”，列表框，單擊“添加” 將position選入“水平軸”，列表框，單擊“添加” 兩個(gè)變量的聯(lián)合輪廓圖 無(wú)交互多用的聯(lián)合輪廓圖 有交互作用的聯(lián)合輪廓圖 31ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 擬合劣度檢驗(yàn)擬合劣度檢驗(yàn) 選擇選項(xiàng)對(duì)話框中的缺乏擬合優(yōu)度 如果無(wú)效假設(shè)被拒絕，說(shuō)明現(xiàn)有模型尚

21、不能充分刻畫(huà)因變量與自變 量的關(guān)系，可能還有交互作用未被發(fā)現(xiàn)。 32ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 案例：廣告宣傳效果的比較案例：廣告宣傳效果的比較 現(xiàn)希望研究四種廣告的宣傳效果有無(wú)差異，具體的廣告類(lèi)型為：店 內(nèi)展示、發(fā)放傳單、推銷(xiāo)員展示、廣播廣告。 在本地區(qū)共有幾百個(gè)銷(xiāo)售網(wǎng)點(diǎn)可供選擇，出于經(jīng)費(fèi)方面的考慮，在 其中隨機(jī)選擇了18個(gè)網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)入研究，各網(wǎng)點(diǎn)均在規(guī)定長(zhǎng)度的時(shí)間段 內(nèi)使用某種廣告宣傳方式，并記錄該時(shí)間段內(nèi)的具體銷(xiāo)售額。為減 小誤差，每種廣告方式在每個(gè)網(wǎng)點(diǎn)均重復(fù)測(cè)量?jī)纱巍?shù)據(jù)見(jiàn) ranavona.sav。 33ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 操作過(guò)程操作過(guò)程 選

22、擇“分析”-“一般線性模型”-單變量 “因變量”列表框：sales “固定因子”列表框：adstype “隨機(jī)因子”列表框：area 34ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 訓(xùn)練效果的檢驗(yàn)訓(xùn)練效果的檢驗(yàn) 為了提高某汽車(chē)公司業(yè)務(wù)員的業(yè)績(jī)，某位人力資源主管引進(jìn)一套訓(xùn) 練課程。為了了解訓(xùn)練效果，收集了27為參加訓(xùn)練課程員工的業(yè)績(jī) 表現(xiàn)。 并將員工水平分成水平下、水平中、水平上三個(gè)類(lèi)型，探討不同能 力水平的員工，接受訓(xùn)練課程的效果是否有差異。 另外，也收集了27位沒(méi)有參加訓(xùn)練員工的業(yè)績(jī)表現(xiàn)，同樣分為水平 下、水平中、水平上三個(gè)層級(jí)進(jìn)行比較。 35 訓(xùn)練課程訓(xùn)練課程 Training 業(yè)績(jī)能力

23、（業(yè)績(jī)能力（Ability） 水平下水平中水平上 無(wú)自我肯定訓(xùn)練101416161723212423 121413192015202325 151113191821212622 有自我肯定訓(xùn)練151822182419211920 182117222120232424 181616202223222520 ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 主要效果的檢驗(yàn)主要效果的檢驗(yàn) 選擇“分析”-“一般線性模型”-單變量 “因變量”列表框：score “固定因子”列表框：ability,training 繪圖：ability*training, training*ability 選項(xiàng)： train

24、ing,ability,training*ability選入顯示平均值 顯示列表：描述統(tǒng)計(jì)、效果大小估計(jì)、觀察的檢定能力、 同質(zhì)性檢定 多重比較：LSD，Scheffe 36ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 單純主要效果的檢驗(yàn)單純主要效果的檢驗(yàn) 分割數(shù)據(jù)（分別以ability, training進(jìn)行分割） 選擇“數(shù)據(jù)”-“分割數(shù)據(jù)” 選擇“比較組” 分組方式：ability 單因子方差分析 選擇“分析”-“比較平均值”-“”單因子方差分析 “因變量”：score “因子”：training 37ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 第第6章章 多因素方差分析多因素方差分析

25、6.1 單因素方差分析的模型結(jié)構(gòu) 6.2 多因素方差分析的模型結(jié)構(gòu) 6.3 多因素方差分析的檢驗(yàn) 6.4 多因素方差分析的適用條件 6.5 方差分析模型常用術(shù)語(yǔ) 6.6 方差分析模型的應(yīng)用實(shí)例 6.7 案例：牙膏新品購(gòu)買(mǎi)傾向研究 38ChapSPSS多因素方差分析多因素方差分析 牙膏新品購(gòu)買(mǎi)傾向研究案例牙膏新品購(gòu)買(mǎi)傾向研究案例 研究背景研究背景 在2003年，受客戶(hù)的委托，對(duì)某牙膏新品的市場(chǎng)潛力進(jìn)行了一次研 究，其研究目的非常明確： 考察該牙膏新品的市場(chǎng)歡迎程度是否達(dá)到預(yù)期； 受訪者對(duì)該牙膏新品的評(píng)價(jià)是否能超過(guò)現(xiàn)有市場(chǎng)品牌； 受訪者對(duì)該新品的評(píng)價(jià)受到哪些因素的影響，是否存在比較合適 進(jìn)入的細(xì)分市場(chǎng)； 40 研究研究設(shè)計(jì)設(shè)計(jì) 核心評(píng)判指標(biāo)：本研究中的核心評(píng)價(jià)指標(biāo)為對(duì)未來(lái)購(gòu)買(mǎi)該新品的傾 向性評(píng)分，按照110分設(shè)定，10分表示