7市場調(diào)查資料分析

1、1 1第第7 7章章 市場調(diào)查資料分析市場調(diào)查資料分析 市場調(diào)查資料分析是指對市場調(diào)查和整理的資料進行對比研究，以得出調(diào)研結(jié)論的過程。其目的在于從數(shù)據(jù)導(dǎo)向結(jié)論，從結(jié)論導(dǎo)向?qū)Σ?。本章主要闡述市場調(diào)查資料分析的基本知識、基本方法和市場調(diào)查報告的編寫。2 7.1 7.1 市場調(diào)查資料分析概述市場調(diào)查資料分析概述 7.1.1 7.1.1 市場調(diào)查資料分析的意義市場調(diào)查資料分析的意義 市場調(diào)查資料分析是指根據(jù)市場調(diào)研的目的，運用多種分析方法對市場調(diào)查收集整理的各種資料進行對比研究，通過綜合、提煉、歸納、概括得出調(diào)研結(jié)論，進行對策研究，撰寫市場調(diào)研報告的過程。本質(zhì)：數(shù)據(jù)深加工，從數(shù)據(jù)導(dǎo)向結(jié)論，從結(jié)論導(dǎo)向?qū)?/p>

2、策。 7.1.2 7.1.2 市場調(diào)查資料分析的規(guī)則市場調(diào)查資料分析的規(guī)則 1從目的到研究：有針對性的分析，以解決所定義的市場調(diào)研問題。 2從局部到整體：先從局部問題分析開始，再過渡到對整體的全面認識。 3從單項到多項：先認識單項指標(biāo)的變化，再過渡到對多項指標(biāo)的認識。 4從表層到里層：先描述現(xiàn)象表層的事實，再揭示內(nèi)在的本質(zhì)特證。 5從靜態(tài)到動態(tài)：“靜態(tài)”和動態(tài)分析相結(jié)合，使定量認識更全面。 6從結(jié)果到原因。從結(jié)果找內(nèi)因和外因，以便更好地解釋為什么。 7從過程到規(guī)律：分析事物發(fā)展變化的過程，去認識事物變化的規(guī)律。 8從規(guī)律到預(yù)測：只有先認識事物變化的規(guī)律，才能做出科學(xué)的預(yù)測。 9從問題到對策：只

3、有先搞準問題性質(zhì)及原因，才能提出可行的對策。37.1.3 7.1.3 市場調(diào)查資料分析的內(nèi)容市場調(diào)查資料分析的內(nèi)容 1背景分析：了解問題的來由和背景，把握分析研究的目的和方向。 2狀態(tài)分析：描述和評價現(xiàn)象的各方面的數(shù)量表現(xiàn),概括現(xiàn)象的各種特征。 3因果分析：找出影響事物變化的內(nèi)因和外因，揭示的問題與原因， 4對策研究：針對調(diào)查結(jié)論和啟示、問題與原因，提出解決問題的對策。47.1.4 7.1.4 市場調(diào)查資料分析的方法市場調(diào)查資料分析的方法 1 1 定性分析方法定性分析方法 是從事物的質(zhì)的方面入手，利用經(jīng)驗判斷、辨證思維、邏輯思維、創(chuàng)造性思是從事物的質(zhì)的方面入手，利用經(jīng)驗判斷、辨證思維、邏輯思維

4、、創(chuàng)造性思維等思維方法對事物質(zhì)的規(guī)定性進行判斷和推理。定性分析主要是界定事物的大維等思維方法對事物質(zhì)的規(guī)定性進行判斷和推理。定性分析主要是界定事物的大小、變化的方向、發(fā)展的快慢、事物的優(yōu)劣、態(tài)度的好壞、問題的性質(zhì)。定性分小、變化的方向、發(fā)展的快慢、事物的優(yōu)劣、態(tài)度的好壞、問題的性質(zhì)。定性分析方法主要有：析方法主要有： (1) (1) 辨證思維法。運用唯物辯證法來認識問題、分析問題和闡述問題。辨證思維法。運用唯物辯證法來認識問題、分析問題和闡述問題。 (2) (2) 邏輯思維法。利用邏輯推理對事物的本質(zhì)屬性進行判斷、推理和論證。邏輯思維法。利用邏輯推理對事物的本質(zhì)屬性進行判斷、推理和論證。 (3

5、) (3) 創(chuàng)新思維法。利用獨立性思維、求異性思維、交叉性思維、聯(lián)動性思維創(chuàng)新思維法。利用獨立性思維、求異性思維、交叉性思維、聯(lián)動性思維和多向性思維等創(chuàng)新思維的方式對市場調(diào)研問題進行分析和思考。和多向性思維等創(chuàng)新思維的方式對市場調(diào)研問題進行分析和思考。 (4) (4) 經(jīng)濟理論分析法。利用經(jīng)濟學(xué)中所闡明的各種經(jīng)濟范疇、經(jīng)濟理論和經(jīng)經(jīng)濟理論分析法。利用經(jīng)濟學(xué)中所闡明的各種經(jīng)濟范疇、經(jīng)濟理論和經(jīng)濟規(guī)律，對市場調(diào)研的問題進行判斷和推理。濟規(guī)律，對市場調(diào)研的問題進行判斷和推理。 (5) (5) 結(jié)構(gòu)分析法。是指利用分組資料，通過分析各組成分的性質(zhì)和結(jié)構(gòu)，進結(jié)構(gòu)分析法。是指利用分組資料，通過分析各組成分

6、的性質(zhì)和結(jié)構(gòu)，進而判斷和認識現(xiàn)質(zhì)屬性和特征。而判斷和認識現(xiàn)質(zhì)屬性和特征。 (6) (6) 比較判斷法。是把兩個同類現(xiàn)象或有關(guān)聯(lián)的現(xiàn)象進行比較，從而確定它比較判斷法。是把兩個同類現(xiàn)象或有關(guān)聯(lián)的現(xiàn)象進行比較，從而確定它們之間的相同點和不同點，或者它們之間的關(guān)聯(lián)性，進而判別事物的本質(zhì)屬性。們之間的相同點和不同點，或者它們之間的關(guān)聯(lián)性，進而判別事物的本質(zhì)屬性。5 2 定量分析方法 是從事物的數(shù)量方面入手，運用一定的統(tǒng)計分析方法進行對比研究，從而挖掘事物的本質(zhì)特征和規(guī)律性。即從數(shù)據(jù)對比中得出分析結(jié)論和啟示。 (1) 按研究的目的不同，分為描述性分析和解析性分析。 描述性分析：著重于描述和評價現(xiàn)象的規(guī)模、

7、水平、結(jié)構(gòu)、比率、速度、離散程度等基本數(shù)量特征。 解析性分析：著重于推斷總體、解釋數(shù)量關(guān)系、檢驗理論、挖掘數(shù)據(jù)中隱含的本質(zhì)和規(guī)律性 (2) 按涉及變量多少不同，分為單變量數(shù)據(jù)分析、雙變量數(shù)據(jù)分析和多變量數(shù)據(jù)分析。 單變量數(shù)據(jù)分析：一個統(tǒng)計指標(biāo)或變量的對比研究。 雙變量數(shù)據(jù)分析：兩個變量之間數(shù)量關(guān)系的分析研究。 多變量數(shù)據(jù)分析：三個或三個以上變量之間的數(shù)量關(guān)系的分析研究。6。7.1.5 7.1.5 市場調(diào)查資料分析的程序市場調(diào)查資料分析的程序 明確調(diào)研問題界定分析內(nèi)容提取數(shù)據(jù)選定方法對比研究概括結(jié)論綜合集成撰寫報告數(shù)據(jù)列表制圖顯示定性分析法單變量分析雙變量分析多變量分析 計算、比較 建模、檢驗

8、推斷、預(yù)測解釋調(diào)研問題、展示調(diào) 研成果編輯整理、集中、綜合特征、趨勢關(guān)聯(lián)、因果結(jié)論、啟示問題性質(zhì)數(shù)列類型變量多少分析需求劃分構(gòu)面列示子項目77.2 單變量數(shù)據(jù)分析 單變量數(shù)據(jù)分析是市場調(diào)查資料分析中最常用的定量分單變量數(shù)據(jù)分析是市場調(diào)查資料分析中最常用的定量分析，主要用于描述和評價調(diào)研現(xiàn)象的單變量或單指標(biāo)的數(shù)量特征析，主要用于描述和評價調(diào)研現(xiàn)象的單變量或單指標(biāo)的數(shù)量特征和規(guī)律。如規(guī)模、水平、結(jié)構(gòu)、集中趨勢、離散程度、發(fā)展速和規(guī)律。如規(guī)模、水平、結(jié)構(gòu)、集中趨勢、離散程度、發(fā)展速度、發(fā)展趨勢等等。單變量數(shù)據(jù)分析的方法很多，下面分別介紹度、發(fā)展趨勢等等。單變量數(shù)據(jù)分析的方法很多，下面分別介紹有關(guān)的分

9、析方法。有關(guān)的分析方法。 7.2.1 7.2.1 結(jié)構(gòu)性分析結(jié)構(gòu)性分析 結(jié)構(gòu)性分析又稱數(shù)列分布分析，主要通過數(shù)列的頻數(shù)分布結(jié)構(gòu)性分析又稱數(shù)列分布分析，主要通過數(shù)列的頻數(shù)分布或頻率分布來顯示總體或樣本分布的類型和特征，反映總體或樣或頻率分布來顯示總體或樣本分布的類型和特征，反映總體或樣本的結(jié)構(gòu)與特點。數(shù)列分布的類型主要有鐘型分布（正態(tài)的、右本的結(jié)構(gòu)與特點。數(shù)列分布的類型主要有鐘型分布（正態(tài)的、右偏的、左偏的）、偏的、左偏的）、U U型分布、型分布、J J型分布等形態(tài)。不同形態(tài)的變量數(shù)型分布等形態(tài)。不同形態(tài)的變量數(shù)列說明的問題不同，形成的內(nèi)在原因也不同，應(yīng)根據(jù)具體情況作列說明的問題不同，形成的內(nèi)在

10、原因也不同，應(yīng)根據(jù)具體情況作具體分析。具體分析。8 【例例7.17.1】表表7-17-1是某地調(diào)查的是某地調(diào)查的1 2001 200名農(nóng)村消費者對彩電售后服名農(nóng)村消費者對彩電售后服務(wù)的滿意狀態(tài)的評價。從表中可看出，對彩電售后服務(wù)的滿意率務(wù)的滿意狀態(tài)的評價。從表中可看出，對彩電售后服務(wù)的滿意率（很滿意、較滿意、一般）為（很滿意、較滿意、一般）為44.3%44.3%，不滿意率為，不滿意率為55.7%55.7%。從分布類。從分布類型來看，農(nóng)村城鎮(zhèn)消費者的滿意狀態(tài)呈左偏分布（左邊大，右型來看，農(nóng)村城鎮(zhèn)消費者的滿意狀態(tài)呈左偏分布（左邊大，右小）。其深層次的原因是廠商比較注重城市彩電市場營銷，農(nóng)村因?。?/p>

11、其深層次的原因是廠商比較注重城市彩電市場營銷，農(nóng)村因消費者居住分散，交通不便，售后服務(wù)存在較大的難度消費者居住分散，交通不便，售后服務(wù)存在較大的難度。 9【例例7.27.2】表表7-27-2是某市是某市1 0001 000戶居民戶居民% %，在，在80m280m2以下的占以下的占10.4%10.4%，在，在120m2120m2以以下的占下的占57.9%57.9%，在，在120m2120m2以上的占以上的占42.1%42.1%家庭現(xiàn)有住房面積的分布?？煽闯黾彝ガF(xiàn)有住房面積的分布。可看出10001000戶戶居民家庭的住房面積在居民家庭的住房面積在60m260m2以下的占以下的占3.1 %3.1 %

12、（累計頻率分析）。樣本戶現(xiàn)有住房（累計頻率分析）。樣本戶現(xiàn)有住房面積的頻率分布是近似于正態(tài)分布的。由于隨著居民收入的提高，居民對住房面面積的頻率分布是近似于正態(tài)分布的。由于隨著居民收入的提高，居民對住房面積和居房條件的改善是日益增長的，假定積和居房條件的改善是日益增長的，假定120m2120m2以下的居民戶的住房面積都提高以下的居民戶的住房面積都提高到到120m2120m2及以上，則全市現(xiàn)有及以上，則全市現(xiàn)有57.9%57.9%的的居民家庭低于這一水平，因此，該市房地產(chǎn)居民家庭低于這一水平，因此，該市房地產(chǎn)投資和開發(fā)仍有較大的市場潛力。投資和開發(fā)仍有較大的市場潛力。圖7-3 樣本房現(xiàn)有住房面積

13、分布10 7.2.2 7.2.2 集中度分析集中度分析 集中度分析又稱集中程度或集中趨勢分析，其目的在于通過測集中度分析又稱集中程度或集中趨勢分析，其目的在于通過測定變量值的一般水平，來評價數(shù)據(jù)分布的中心值或一般水平，衡量定變量值的一般水平，來評價數(shù)據(jù)分布的中心值或一般水平，衡量事物變動的集中趨勢。事物變動的集中趨勢。 1. 1. 品質(zhì)數(shù)列集中度測定：品質(zhì)數(shù)列集中度測定：“選項眾數(shù)選項眾數(shù)”。平均等級。平均等級。 2. 2. 變量數(shù)列集中度測定：平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)。變量數(shù)列集中度測定：平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)。 7.2.3 7.2.3 差異性分析差異性分析 差異性分析又稱離散程度分析，其目的在于

14、測定變量值之間的差異性分析又稱離散程度分析，其目的在于測定變量值之間的離散程度或差異程度，評價平均數(shù)代表性的大小，衡量事物變動的離散程度或差異程度，評價平均數(shù)代表性的大小，衡量事物變動的均衡性或穩(wěn)定性。均衡性或穩(wěn)定性。 1 1品質(zhì)數(shù)列離散程度測定：等級標(biāo)準差、等級標(biāo)準差系數(shù)。品質(zhì)數(shù)列離散程度測定：等級標(biāo)準差、等級標(biāo)準差系數(shù)。 2 2變量數(shù)列離散程度測定：全距、標(biāo)準差、標(biāo)準差系數(shù)或集變量數(shù)列離散程度測定：全距、標(biāo)準差、標(biāo)準差系數(shù)或集中程度。中程度。11 【例例7.37.3】表表7-37-3是對甲、乙兩市居民家用空調(diào)擁有量的調(diào)查分組資料。從表是對甲、乙兩市居民家用空調(diào)擁有量的調(diào)查分組資料。從表中的

15、頻率分布來看，兩個樣本均呈偏態(tài)分布，大部分家庭的空調(diào)擁有量為中的頻率分布來看，兩個樣本均呈偏態(tài)分布，大部分家庭的空調(diào)擁有量為1-21-2臺。為了更好地說明問題，可計算得到表臺。為了更好地說明問題，可計算得到表7-47-4的分析指標(biāo)。可得出如下結(jié)論：的分析指標(biāo)?？傻贸鋈缦陆Y(jié)論： 空調(diào)普及率乙市比甲市高；空調(diào)普及率乙市比甲市高； 樣本平均數(shù)乙市略高于甲市樣本平均數(shù)乙市略高于甲市. .兩個樣本的分布均為右兩個樣本的分布均為右( (低低) )偏分布。偏分布。 甲市樣本的全距、標(biāo)準差、標(biāo)準差系數(shù)均比乙市大，說明甲市空調(diào)擁有量甲市樣本的全距、標(biāo)準差、標(biāo)準差系數(shù)均比乙市大，說明甲市空調(diào)擁有量分布的離散程度比

16、乙市要大。分布的離散程度比乙市要大。 甲市空調(diào)市場的潛力比乙市要大（普及率、戶均擁有量均比乙市低）。甲市空調(diào)市場的潛力比乙市要大（普及率、戶均擁有量均比乙市低）。12 7.2.4 7.2.4 增長性分析增長性分析 增長性分析是分析現(xiàn)象在一定時期內(nèi)增長變化的程度和快慢，增長性分析是分析現(xiàn)象在一定時期內(nèi)增長變化的程度和快慢，主要分析指標(biāo)有增長量和平均增長量、發(fā)展速度和增長速度主要分析指標(biāo)有增長量和平均增長量、發(fā)展速度和增長速度, ,平均平均發(fā)展速度和平均增長速度。應(yīng)注重增長過程和階段性分析。發(fā)展速度和平均增長速度。應(yīng)注重增長過程和階段性分析。 【例例7.47.4】表表7-57-5是某市是某市200

17、0-20072000-2007年城鎮(zhèn)居民人均消費支出的動年城鎮(zhèn)居民人均消費支出的動態(tài)分析。可看出，近幾年，人均消費支出的逐期增長量和環(huán)比增長態(tài)分析?？煽闯觯鼛啄?，人均消費支出的逐期增長量和環(huán)比增長率均呈加速增長的趨勢，人均消費支出的平均增長量率均呈加速增長的趨勢，人均消費支出的平均增長量316.86316.86元，平元，平均增長率為均增長率為7.04%7.04%。13 7.2.5 7.2.5 趨勢性分析趨勢性分析 趨勢性分析在于認識和掌握現(xiàn)象在較長時期內(nèi)發(fā)展變化的總趨勢性分析在于認識和掌握現(xiàn)象在較長時期內(nèi)發(fā)展變化的總趨勢和規(guī)律，以便解釋和描述現(xiàn)象的長期發(fā)展，預(yù)測未來的變化。趨勢和規(guī)律，以便解

18、釋和描述現(xiàn)象的長期發(fā)展，預(yù)測未來的變化。 1 1圖示分析法：常用動態(tài)曲線圖識別長期趨勢的類型圖示分析法：常用動態(tài)曲線圖識別長期趨勢的類型. . 2 2趨勢方程法：趨勢方程法： 用趨勢方程描述現(xiàn)象長期發(fā)展變化的趨勢，用趨勢方程描述現(xiàn)象長期發(fā)展變化的趨勢，并據(jù)此進行外推預(yù)測。常用的有常數(shù)均值方程、直線方程、指數(shù)曲并據(jù)此進行外推預(yù)測。常用的有常數(shù)均值方程、直線方程、指數(shù)曲線方程、二次曲線方程等。例如：由表線方程、二次曲線方程等。例如：由表7-57-5的數(shù)據(jù)，可求得人均消的數(shù)據(jù)，可求得人均消費支出（費支出（S S）的趨勢方程如下。）的趨勢方程如下。 S=3595.5714+72.3929t+25.36

19、90t2 S=3595.5714+72.3929t+25.3690t2 （R=0.9977 SE=59.35 1999R=0.9977 SE=59.35 1999年年t=0t=0）圖7-4 某市城鎮(zhèn)居民人均消費支出動態(tài)曲線 14 7.2.6 7.2.6 季節(jié)性分析季節(jié)性分析 反映季節(jié)變動的淡旺季規(guī)律，可用于預(yù)測和計劃分解。反映和反映季節(jié)變動的淡旺季規(guī)律，可用于預(yù)測和計劃分解。反映和測定季節(jié)變動方法平均季節(jié)比重、季節(jié)指數(shù)、趨勢與季節(jié)模型、自測定季節(jié)變動方法平均季節(jié)比重、季節(jié)指數(shù)、趨勢與季節(jié)模型、自回歸分析。回歸分析。 【例例7.57.5】 表表7-67-6是某地是某地2004-20072004-

20、2007年分季的消費品零售額。從年分季的消費品零售額。從平均季節(jié)比重來看，第一季度和第四季度為旺季，第二季度平淡，平均季節(jié)比重來看，第一季度和第四季度為旺季，第二季度平淡，第三季度最淡。第三季度最淡。15 7.2.7 7.2.7 循環(huán)波動性分析循環(huán)波動性分析 單變量數(shù)據(jù)波動分析又稱周期性分析或循環(huán)變動分析單變量數(shù)據(jù)波動分析又稱周期性分析或循環(huán)變動分析, , 其目的在于揭示單變其目的在于揭示單變量動態(tài)數(shù)據(jù)波動是否存在從低到高、再從高到低的循環(huán)往復(fù)的變動規(guī)律，揭示不量動態(tài)數(shù)據(jù)波動是否存在從低到高、再從高到低的循環(huán)往復(fù)的變動規(guī)律，揭示不同時期經(jīng)濟變量波動的的過程、形態(tài)和周期長度，以及當(dāng)前的波動走向。

21、主要有同時期經(jīng)濟變量波動的的過程、形態(tài)和周期長度，以及當(dāng)前的波動走向。主要有環(huán)比發(fā)展速度或增長率分析法、時間數(shù)列分解余值分析法、動態(tài)曲線圖示法等。環(huán)比發(fā)展速度或增長率分析法、時間數(shù)列分解余值分析法、動態(tài)曲線圖示法等。 【例例7.67.6】 圖圖7-57-5是根據(jù)我國是根據(jù)我國1978-20061978-2006年社會消費品零售額環(huán)比發(fā)展速度繪年社會消費品零售額環(huán)比發(fā)展速度繪制的波動曲線制的波動曲線, , 顯示了社會消費品零售額的環(huán)比發(fā)展速度的波動存在著周期性的顯示了社會消費品零售額的環(huán)比發(fā)展速度的波動存在著周期性的變動規(guī)律，變動規(guī)律，1978-20061978-2006年期間共經(jīng)歷了年期間共經(jīng)

22、歷了4 4個半周期個半周期, 1998-2006, 1998-2006年是一個尚未完的年是一個尚未完的周期周期, , 社會消費品零售額的增長正處在擴張的階段。社會消費品零售額的增長正處在擴張的階段。圖圖7-5 1978-20067-5 1978-2006年消費品零售額環(huán)比發(fā)展速度波動曲線年消費品零售額環(huán)比發(fā)展速度波動曲線 16 7.2.8 7.2.8 顯著性分析顯著性分析 是指以樣本統(tǒng)計量來驗證假設(shè)的總體參數(shù)是否成立，借以決定采取適當(dāng)行動是指以樣本統(tǒng)計量來驗證假設(shè)的總體參數(shù)是否成立，借以決定采取適當(dāng)行動的統(tǒng)計方法。假設(shè)是指對總體參數(shù)作出的假設(shè)，這種假設(shè)可能正確，也可能是錯的統(tǒng)計方法。假設(shè)是指對

23、總體參數(shù)作出的假設(shè)，這種假設(shè)可能正確，也可能是錯誤的，假設(shè)檢驗就是要對假設(shè)的正確與否作出判斷。在市場調(diào)查中，許多問題往誤的，假設(shè)檢驗就是要對假設(shè)的正確與否作出判斷。在市場調(diào)查中，許多問題往往需要經(jīng)過檢驗，才能得出正確的結(jié)論。往需要經(jīng)過檢驗，才能得出正確的結(jié)論。 在進行假設(shè)檢驗時，如果總體的分布形式已知，僅需對總體的未知參數(shù)（總在進行假設(shè)檢驗時，如果總體的分布形式已知，僅需對總體的未知參數(shù)（總體均值、總體比率等）進行假設(shè)檢驗，則稱之為參數(shù)假設(shè)檢驗。如果總體分布形體均值、總體比率等）進行假設(shè)檢驗，則稱之為參數(shù)假設(shè)檢驗。如果總體分布形式未知，或者解決的問題不符合參數(shù)假設(shè)檢驗條件時，通常采用非參數(shù)假設(shè)

24、檢驗式未知，或者解決的問題不符合參數(shù)假設(shè)檢驗條件時，通常采用非參數(shù)假設(shè)檢驗（又稱非參數(shù)統(tǒng)計）。（又稱非參數(shù)統(tǒng)計）。 【例例7.77.7】某地城鎮(zhèn)居民某年人均可支配收入某地城鎮(zhèn)居民某年人均可支配收入9 8509 850元，標(biāo)準差元，標(biāo)準差880880元。隨機抽元。隨機抽取取600600各居民進行調(diào)查，結(jié)果人均可支配收入為各居民進行調(diào)查，結(jié)果人均可支配收入為9 7859 785元，在的條件下，能否認為元，在的條件下，能否認為樣本人均可支配收入與總體均值沒有顯著的差別（樣本人均可支配收入與總體均值沒有顯著的差別（H0=0H0=0）。解：）。解： -1.8093 -1.8093 查查Z Z分布表，得分

25、布表，得=-1.96=-1.96，=1.96=1.96，由于檢驗統(tǒng)計量，由于檢驗統(tǒng)計量Z Z=-1.8093=-1.8093，落在了兩個，落在了兩個臨界值之間，故接受原假設(shè)，即樣本均值與總體均值之間沒有顯著的差別，樣本臨界值之間，故接受原假設(shè)，即樣本均值與總體均值之間沒有顯著的差別，樣本是有代表性的。是有代表性的。17 【例例7.87.8】某商場上半年測量的每天的顧客流量為某商場上半年測量的每天的顧客流量為4 2004 200人，人，9 9月份從月份從1616天構(gòu)成天構(gòu)成的隨機樣本測量的顧客流量為的隨機樣本測量的顧客流量為4 2844 284人，標(biāo)準差為人，標(biāo)準差為210210人，設(shè)人，設(shè)a=

26、0.05a=0.05，假定顧客流，假定顧客流量服從正態(tài)分布，能否認為顧客流量比上半年要高一些？（量服從正態(tài)分布，能否認為顧客流量比上半年要高一些？（H H0 0：0 0）解：）解： 1.5492 1.5492 查查t t分布表，分布表，a a=0.05=0.05，n n=15=15時，得臨界值為時，得臨界值為 1.7531.753，1.7531.753，檢驗統(tǒng)計量，檢驗統(tǒng)計量t t=1.5492=1.5492落在此區(qū)間內(nèi)，因此，不能認為顧客流量比上半年要高一些，亦即差落在此區(qū)間內(nèi)，因此，不能認為顧客流量比上半年要高一些，亦即差異不顯著。異不顯著。 【例例7.97.9】據(jù)調(diào)查，甲市平均每戶擁有空

27、調(diào)據(jù)調(diào)查，甲市平均每戶擁有空調(diào)2.1462.146臺，標(biāo)準差為臺，標(biāo)準差為1.181.18，乙市平，乙市平均每戶擁有空調(diào)均每戶擁有空調(diào)2.2242.224臺，標(biāo)準差為臺，標(biāo)準差為1.031.03，n n1=1=n n2=10002=1000，在顯著水平，在顯著水平a a=0.05=0.05的條的條件下，能否認為甲、乙兩市平均每戶空調(diào)擁有量是相同的（件下，能否認為甲、乙兩市平均每戶空調(diào)擁有量是相同的（H H0 0：u u1=1=u u2 2）解：）解： =1.5748 =1.5748 當(dāng)當(dāng)=0.05=0.05，查，查z z分布表得臨界值（分布表得臨界值（-1.96-1.96，1.961.96），

28、檢驗統(tǒng)計量），檢驗統(tǒng)計量z=1.5748z=1.5748，落在此區(qū)間的，故接受原假設(shè)，即甲、乙兩市平均每戶空調(diào)擁有量的差異是不明落在此區(qū)間的，故接受原假設(shè)，即甲、乙兩市平均每戶空調(diào)擁有量的差異是不明顯的（有差異，但不顯著）。顯的（有差異，但不顯著）。18 7.2.9 7.2.9 差異性分析差異性分析 差異性分析主要是檢驗兩個總體(單位、地區(qū)、樣本)的平均數(shù)或比率之差是否具有顯著的差別. 1.兩個總體平均數(shù)之差的檢驗 在檢驗兩個總體平均數(shù)之差是否具有顯著性時，無論總體是否服從正態(tài)分布，當(dāng)樣本為大樣本（n30）時，來自兩個總體的樣本平均數(shù)之差是趨近于正態(tài)分布的，故可采用z檢驗，其檢驗統(tǒng)計量為： 【

29、例例7.97.9】據(jù)調(diào)查，甲市平均每戶擁有空調(diào)2.146臺，標(biāo)準差為1.18，乙市平均每戶擁有空調(diào)2.224臺，標(biāo)準差為1.03，n1=n2=1000，在顯著水平a=0.05的條件下，能否認為甲、乙兩市平均每戶空調(diào)擁有量是相同的（H0：u1=u2） 解： = 1.5748 當(dāng)=0.05，查z分布表得臨界值（-1.96，1.96），檢驗統(tǒng)計量z=1.5748，落在此區(qū)間的，故接受原假設(shè)，即甲、乙兩市平均每戶空調(diào)擁有量的差異是不明顯的（有差異，但不顯著）。192 2，兩個總體比率之差的檢驗，兩個總體比率之差的檢驗 當(dāng)樣本量較大時，來自兩個總體的樣本比率之差的抽樣分布是當(dāng)樣本量較大時，來自兩個總體的

30、樣本比率之差的抽樣分布是近似于正態(tài)分布的。當(dāng)兩個總體比率近似于正態(tài)分布的。當(dāng)兩個總體比率P P大體相同時，可先求兩個樣大體相同時，可先求兩個樣本比率的聯(lián)合估計值本比率的聯(lián)合估計值 檢驗統(tǒng)計量為檢驗統(tǒng)計量為： 【例例7.117.11】據(jù)調(diào)查，消費者對彩電售后服務(wù)的評價，城鎮(zhèn)據(jù)調(diào)查，消費者對彩電售后服務(wù)的評價，城鎮(zhèn)510510名被名被調(diào)查者的滿意率為調(diào)查者的滿意率為74.9%74.9%，農(nóng)村，農(nóng)村690690名被調(diào)查者的滿意率為名被調(diào)查者的滿意率為21.9%21.9%，城鄉(xiāng)總體滿意率為城鄉(xiāng)總體滿意率為44.4%44.4%，問在，問在a=0.05a=0.05的條件下，城鄉(xiāng)滿意率是否的條件下，城鄉(xiāng)滿意

31、率是否具有顯著的差別（具有顯著的差別（H0H0：P1=P2P1=P2） =18.2759 查查Z Z分布表分布表=0.05=0.05，Z0.975=1.96Z0.975=1.96，由于，由于Z=18.2759Z=18.27591.961.96，故拒絕，故拒絕原假設(shè)（原假設(shè)（P1P2P1P2），即城鄉(xiāng)居民對彩電售后服務(wù)的滿意度評價具有），即城鄉(xiāng)居民對彩電售后服務(wù)的滿意度評價具有顯著的差異。顯著的差異。207.2.10 7.2.10 吻合性分析吻合性分析 吻合性分析是吻合性分析是判別變量的實際頻數(shù)分布與期望分布是否一致。判別變量的實際頻數(shù)分布與期望分布是否一致。采用采用 （卡方）檢驗（卡方）檢驗。

32、統(tǒng)計量定義為統(tǒng)計量定義為 檢驗法則為：檢驗法則為： 不適合某理論分布不適合某理論分布 ，反之，反之，適合。適合。 【例例7.127.12】某廠選擇了三家經(jīng)營條件大體相同的零售商場，分某廠選擇了三家經(jīng)營條件大體相同的零售商場，分別經(jīng)銷三種不同包裝的同種產(chǎn)品，促銷歷時別經(jīng)銷三種不同包裝的同種產(chǎn)品，促銷歷時1 1個月，共購買量分別個月，共購買量分別為為11 70011 700，12 10012 100，11 78011 780件。在顯著水平件。在顯著水平a=0.05a=0.05的條件下，能否的條件下，能否認為三種方案的銷售效果是相同的（認為三種方案的銷售效果是相同的（H0H0：E1=E2=E3E1=

33、E2=E3）？）？ 解：理論期望頻數(shù)解：理論期望頻數(shù) E E = =11860= =11860 217.3 雙變量數(shù)據(jù)分析 雙變量數(shù)據(jù)分析是通過對兩個變量之間的數(shù)量關(guān)系的分析研雙變量數(shù)據(jù)分析是通過對兩個變量之間的數(shù)量關(guān)系的分析研究，揭示兩個變量之間的依存性、相關(guān)性、差異性，挖掘數(shù)據(jù)中隱究，揭示兩個變量之間的依存性、相關(guān)性、差異性，挖掘數(shù)據(jù)中隱含的本質(zhì)和規(guī)律性。雙變量數(shù)據(jù)分析的方法很多，下面分別介紹有含的本質(zhì)和規(guī)律性。雙變量數(shù)據(jù)分析的方法很多，下面分別介紹有關(guān)的分析方法。關(guān)的分析方法。 7.3.17.3.1雙變量比率分析雙變量比率分析 雙變量比率分析是通過計算兩個有聯(lián)系現(xiàn)象的變量值的比值雙變量比

34、率分析是通過計算兩個有聯(lián)系現(xiàn)象的變量值的比值（y/xy/x），來分析現(xiàn)象之間的相互聯(lián)系的數(shù)量關(guān)系、變化過程和趨），來分析現(xiàn)象之間的相互聯(lián)系的數(shù)量關(guān)系、變化過程和趨勢。用以揭示現(xiàn)象的強度、密度、普遍程度、依存關(guān)系及其變化。勢。用以揭示現(xiàn)象的強度、密度、普遍程度、依存關(guān)系及其變化。所計算的比值依據(jù)兩個變量的性質(zhì)不同，而有不同的含義，如人口所計算的比值依據(jù)兩個變量的性質(zhì)不同，而有不同的含義，如人口密度、存貨周轉(zhuǎn)率、產(chǎn)品產(chǎn)銷率、居民消費傾向、資產(chǎn)報酬率等都密度、存貨周轉(zhuǎn)率、產(chǎn)品產(chǎn)銷率、居民消費傾向、資產(chǎn)報酬率等都是依存性或相關(guān)性比例指標(biāo)。是依存性或相關(guān)性比例指標(biāo)。22 【例例7.137.13】 某飲料

35、廠某年第二季度單位產(chǎn)品成本和工人勞動生某飲料廠某年第二季度單位產(chǎn)品成本和工人勞動生產(chǎn)率資料如表產(chǎn)率資料如表7777，要求計算第二季度平均產(chǎn)品單位成本、季工人，要求計算第二季度平均產(chǎn)品單位成本、季工人勞動生產(chǎn)率和月均工人勞動生產(chǎn)率。勞動生產(chǎn)率和月均工人勞動生產(chǎn)率。 23 7.3.27.3.2邊際效應(yīng)分析邊際效應(yīng)分析 通過計算兩個變量的增減量的比值，考察兩個變量間的數(shù)量關(guān)通過計算兩個變量的增減量的比值，考察兩個變量間的數(shù)量關(guān)系、變化特征和規(guī)律。邊際效應(yīng)又稱邊際水平、邊際傾向、增量系系、變化特征和規(guī)律。邊際效應(yīng)又稱邊際水平、邊際傾向、增量系數(shù)等，即數(shù)等，即y y/ /x x的比例值。用以說明自變量每

36、增加一個單位能引的比例值。用以說明自變量每增加一個單位能引起因變量起因變量y y能增加多少個單位能增加多少個單位 【例例7.147.14】 某地某地2000-20072000-2007年的年的GDPGDP、消費品零售額如表、消費品零售額如表7-87-8。據(jù)此計算的消費品零售額占據(jù)此計算的消費品零售額占GDPGDP的比率、逐期邊際系數(shù)和逐期彈性的比率、逐期邊際系數(shù)和逐期彈性系數(shù)均呈下降的趨勢，并具有一定的周期波動性。這種變動的趨向系數(shù)均呈下降的趨勢，并具有一定的周期波動性。這種變動的趨向性和周期波動性是居民消費傾向和儲蓄傾向變動、商品消費與非商性和周期波動性是居民消費傾向和儲蓄傾向變動、商品消費

37、與非商品消費結(jié)構(gòu)變動、商品零售市場周期波動的綜合反映。品消費結(jié)構(gòu)變動、商品零售市場周期波動的綜合反映。24 7.3.3 7.3.3 彈性系數(shù)分析彈性系數(shù)分析 是通過計算兩個變量的增減率的比值，考察兩個變量間的數(shù)量關(guān)系、變化特是通過計算兩個變量的增減率的比值，考察兩個變量間的數(shù)量關(guān)系、變化特征和規(guī)律。彈性系數(shù)是指因變量征和規(guī)律。彈性系數(shù)是指因變量y y的增減率與自變量的增減率與自變量x x的增減率之比，用的增減率之比，用E E表示。表示。它能說明自變量它能說明自變量x x每變化每變化1%1%，因變量，因變量y y能相應(yīng)地變化的能相應(yīng)地變化的% %。彈性可按數(shù)值大小、值。彈性可按數(shù)值大小、值正負、

38、衡量對象不同進行分類。正負、衡量對象不同進行分類。 【例例7.157.15】用幾何法求得的各類商品消費的平均收入彈性如表所示，其中消用幾何法求得的各類商品消費的平均收入彈性如表所示，其中消費的收入彈性小于費的收入彈性小于1 1，說明居民的儲蓄傾向增大。在各類商品中，食品、家庭設(shè)，說明居民的儲蓄傾向增大。在各類商品中，食品、家庭設(shè)備用品、雜項商品與服務(wù)的彈性較弱，而衣著、醫(yī)療保健、交通通訊、娛樂教育備用品、雜項商品與服務(wù)的彈性較弱，而衣著、醫(yī)療保健、交通通訊、娛樂教育文化服務(wù)、居住均呈高效應(yīng)彈性。這說明隨著收入的增長，消費結(jié)構(gòu)變化顯著。文化服務(wù)、居住均呈高效應(yīng)彈性。這說明隨著收入的增長，消費結(jié)構(gòu)

39、變化顯著。25 7.3.47.3.4雙變量動態(tài)分析雙變量動態(tài)分析 是將兩個有聯(lián)系的變量的動態(tài)數(shù)據(jù)聯(lián)系起來是將兩個有聯(lián)系的變量的動態(tài)數(shù)據(jù)聯(lián)系起來, , 考察二者之間的增長是否具考察二者之間的增長是否具有同步性有同步性; ; 長期趨勢是否具有一致性長期趨勢是否具有一致性, , 發(fā)展變化的動態(tài)過程是否具有協(xié)調(diào)性發(fā)展變化的動態(tài)過程是否具有協(xié)調(diào)性; ; 亦亦可考察兩變量的動態(tài)數(shù)據(jù)的波動是否具有某種循環(huán)變動的規(guī)律性。分析的方法主可考察兩變量的動態(tài)數(shù)據(jù)的波動是否具有某種循環(huán)變動的規(guī)律性。分析的方法主要有增長率比較法、復(fù)式動態(tài)曲線圖示法、趨勢方程比較法等。要有增長率比較法、復(fù)式動態(tài)曲線圖示法、趨勢方程比較法等

40、。 【例例7.167.16】 圖圖7-6 7-6 是根據(jù)我國是根據(jù)我國1981-20051981-2005年按當(dāng)年價格計算的年按當(dāng)年價格計算的GDPGDP和全社會和全社會固定資產(chǎn)投資年增長率繪制的復(fù)式動態(tài)曲線（數(shù)據(jù)見固定資產(chǎn)投資年增長率繪制的復(fù)式動態(tài)曲線（數(shù)據(jù)見中國統(tǒng)計年鑒中國統(tǒng)計年鑒20062006）, , 該圖顯示了固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟增長具有一定的動態(tài)的依存關(guān)系，即投資增長與該圖顯示了固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟增長具有一定的動態(tài)的依存關(guān)系，即投資增長與經(jīng)濟增長不是同步的，投資增長領(lǐng)先于經(jīng)濟增長，投資增長對經(jīng)濟增長具有長期經(jīng)濟增長不是同步的，投資增長領(lǐng)先于經(jīng)濟增長，投資增長對經(jīng)濟增長具有長期的動態(tài)推

41、動作用，投資波動是經(jīng)濟增長波動的主要原因之一。的動態(tài)推動作用，投資波動是經(jīng)濟增長波動的主要原因之一。267.3.5 7.3.5 雙變量關(guān)聯(lián)分析雙變量關(guān)聯(lián)分析 雙變量關(guān)聯(lián)分析是采用簡單相關(guān)分析、簡單回歸分析或自變量雙變量關(guān)聯(lián)分析是采用簡單相關(guān)分析、簡單回歸分析或自變量滯后分布模型來衡量兩個變量之間聯(lián)系的緊密程度和數(shù)量關(guān)系。滯后分布模型來衡量兩個變量之間聯(lián)系的緊密程度和數(shù)量關(guān)系。 【例例7.177.17】 表表7-107-10是某市某年城鎮(zhèn)居民家庭人均月收入和消是某市某年城鎮(zhèn)居民家庭人均月收入和消費的關(guān)聯(lián)分析。居民人均收入決定人均消費的回歸方程為費的關(guān)聯(lián)分析。居民人均收入決定人均消費的回歸方程為:

42、 : y y=73.9243+0.7963x=73.9243+0.7963x ( (R R=0.9986 =0.9986 SySy=14.46)=14.46) 27 【例例7.187.18】若以我國若以我國1992-20051992-2005年的為因變量年的為因變量, , 分別以分別以,年的全社會固定資產(chǎn)投資總量為自變量（數(shù)據(jù)見年的全社會固定資產(chǎn)投資總量為自變量（數(shù)據(jù)見中國統(tǒng)計年鑒中國統(tǒng)計年鑒20062006）, , 用逐步回歸得到下列固定資產(chǎn)投資總量決定用逐步回歸得到下列固定資產(chǎn)投資總量決定GDPGDP總量的總量的模型。模型。 (9.517) (13.675) (2.873) (9.517)

43、 (13.675) (2.873) =0.995 F=1026.43 SE=3615.52 DW=1.364 =0.995 F=1026.43 SE=3615.52 DW=1.364 模型表明在模型表明在1992-20051992-2005年期間年期間, t-2, t-2和和t-8t-8年的固定資產(chǎn)投資總年的固定資產(chǎn)投資總量對量對t t年的年的GDPGDP總量具有顯著的長期推動效應(yīng)總量具有顯著的長期推動效應(yīng), , 時間跨度長達時間跨度長達8 8年左年左右右, , 這與短期投資項目一般需要這與短期投資項目一般需要2 2年左右、長期投資項目一般需要年左右、長期投資項目一般需要較長時間才能形成生產(chǎn)能

44、力的現(xiàn)實是相符的。較長時間才能形成生產(chǎn)能力的現(xiàn)實是相符的。28 7.3.6 7.3.6 兩變量的獨立性檢驗兩變量的獨立性檢驗 在市場調(diào)查分析研究中，往往有許多兩變量交叉分類的數(shù)據(jù)列表，那么這兩在市場調(diào)查分析研究中，往往有許多兩變量交叉分類的數(shù)據(jù)列表，那么這兩個變量或兩種分類標(biāo)準之間是否有聯(lián)系，如果沒有聯(lián)系，則稱兩變量間是獨立個變量或兩種分類標(biāo)準之間是否有聯(lián)系，如果沒有聯(lián)系，則稱兩變量間是獨立的。兩變量之間是否有聯(lián)系，可采用的。兩變量之間是否有聯(lián)系，可采用 檢驗法。檢驗法。 【例例7.197.19】要求檢驗表要求檢驗表7-117-11中人均年收入與文化程度之間是否有聯(lián)系中人均年收入與文化程度之間

45、是否有聯(lián)系( (括號括號內(nèi)為理論次數(shù)）。內(nèi)為理論次數(shù)）。 。29 【例例7.207.20】為了研究女性收入高低與購買化妝品之間是否有聯(lián)為了研究女性收入高低與購買化妝品之間是否有聯(lián)系，某調(diào)查公司隨機抽取系，某調(diào)查公司隨機抽取112112名女性進行調(diào)查，數(shù)據(jù)分類如表名女性進行調(diào)查，數(shù)據(jù)分類如表7-127-12要求判別女性收入與化妝品選擇之間是否有聯(lián)系。要求判別女性收入與化妝品選擇之間是否有聯(lián)系。 30 7.3.7 7.3.7 兩樣本的一致性檢驗兩樣本的一致性檢驗 兩樣本的一致性檢驗兩樣本的一致性檢驗, , 通常用來判斷兩個或兩個以上的樣本的通常用來判斷兩個或兩個以上的樣本的比率是否具有顯著的差別，

46、或者說檢驗兩個或兩個以上的獨立隨機比率是否具有顯著的差別，或者說檢驗兩個或兩個以上的獨立隨機樣本是否來自一致的總體。樣本是否來自一致的總體。檢驗統(tǒng)計量計算與獨立性檢驗一樣檢驗統(tǒng)計量計算與獨立性檢驗一樣. 【例例7.217.21】 兩家電視收視率調(diào)查公司分別對晚間八點檔作電兩家電視收視率調(diào)查公司分別對晚間八點檔作電話調(diào)查得到的兩個樣本資料如表話調(diào)查得到的兩個樣本資料如表7-137-13，要求檢驗兩家公司調(diào)查的結(jié)，要求檢驗兩家公司調(diào)查的結(jié)果是否有差異。果是否有差異。 31327.4 多變量數(shù)據(jù)分析 多變量數(shù)據(jù)分析是通過對三個或三個以上變量之間的數(shù)量關(guān)系多變量數(shù)據(jù)分析是通過對三個或三個以上變量之間的

47、數(shù)量關(guān)系的分析研究，揭示多個變量之間的依存性、相關(guān)性、差異性、挖掘的分析研究，揭示多個變量之間的依存性、相關(guān)性、差異性、挖掘數(shù)據(jù)中隱含的本質(zhì)和規(guī)律性。多變量數(shù)據(jù)分析的方法很多，下面分數(shù)據(jù)中隱含的本質(zhì)和規(guī)律性。多變量數(shù)據(jù)分析的方法很多，下面分別介紹有關(guān)的分析方法。別介紹有關(guān)的分析方法。 7.4.1 7.4.1 多變量比較分析多變量比較分析 多變量比較分析是將有聯(lián)系的多個變量或指標(biāo)聯(lián)系起來，通過多變量比較分析是將有聯(lián)系的多個變量或指標(biāo)聯(lián)系起來，通過計算有關(guān)分析指標(biāo)，揭示現(xiàn)象之間的依存性、差異性和協(xié)調(diào)性。亦計算有關(guān)分析指標(biāo)，揭示現(xiàn)象之間的依存性、差異性和協(xié)調(diào)性。亦可利用增長率比較法、復(fù)式動態(tài)曲線圖示

48、法、趨勢方程比較法等方可利用增長率比較法、復(fù)式動態(tài)曲線圖示法、趨勢方程比較法等方法，考察多變量之間的增長是否具有同步性法，考察多變量之間的增長是否具有同步性; ; 或者考察多變量發(fā)展或者考察多變量發(fā)展變化的長期趨勢是否具有一致性變化的長期趨勢是否具有一致性, , 發(fā)展變化的動態(tài)過程是否具有協(xié)發(fā)展變化的動態(tài)過程是否具有協(xié)調(diào)性或循環(huán)變動的規(guī)律性。調(diào)性或循環(huán)變動的規(guī)律性。33 下圖顯示：我國下圖顯示：我國1990-19971990-1997年各種主要價格的總水平都是持續(xù)年各種主要價格的總水平都是持續(xù)上升的；上升的；1998-20021998-2002年各種主要價格的總水平相對穩(wěn)定，年各種主要價格的總

49、水平相對穩(wěn)定，2003-20052003-2005年各種主要價格的總水平又呈現(xiàn)上升的趨勢。同時圖年各種主要價格的總水平又呈現(xiàn)上升的趨勢。同時圖11-111-1亦顯示了亦顯示了7 7種主要價格的總水平的變動走向和趨勢具有相似性，特別是原材種主要價格的總水平的變動走向和趨勢具有相似性，特別是原材料、燃料和動力購進價格定基指數(shù)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格定基指數(shù)的料、燃料和動力購進價格定基指數(shù)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格定基指數(shù)的變動走向和趨勢具有一致性和同步性。因此，不同價格之間具有相變動走向和趨勢具有一致性和同步性。因此，不同價格之間具有相互影響和傳導(dǎo)的內(nèi)在關(guān)系?；ビ绊懞蛡鲗?dǎo)的內(nèi)在關(guān)系。34 【例例7.237.23

50、】某地某地1996-20061996-2006城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民人均收入、人均消費和人均城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民人均收入、人均消費和人均GDPGDP如表如表7-157-15見教材見教材 . .可得出如下結(jié)論：城鄉(xiāng)居民人均收入都低于人均可得出如下結(jié)論：城鄉(xiāng)居民人均收入都低于人均GDPGDP的的年增長率，其協(xié)調(diào)性不高，其原因是年增長率，其協(xié)調(diào)性不高，其原因是GDPGDP使用中積累與消費的比例不合理所致；使用中積累與消費的比例不合理所致；城鄉(xiāng)居民人均收入、人均消費存在較大的差異性，城鄉(xiāng)居民人均收入、人均消費存在較大的差異性，1996-19991996-1999年城鄉(xiāng)居民人均年城鄉(xiāng)居民人均收入差距呈縮小的趨

51、勢，但收入差距呈縮小的趨勢，但2000-20072000-2007年則呈擴大的趨勢，人均消費亦是如此；年則呈擴大的趨勢，人均消費亦是如此；城鄉(xiāng)居民的消費傾向均呈不斷下降的趨勢，亦即儲蓄傾向不斷提高，農(nóng)村居城鄉(xiāng)居民的消費傾向均呈不斷下降的趨勢，亦即儲蓄傾向不斷提高，農(nóng)村居民的消費傾向高于城鎮(zhèn)居民，其原因是農(nóng)村居民人均收入低于城鎮(zhèn)居民。民的消費傾向高于城鎮(zhèn)居民，其原因是農(nóng)村居民人均收入低于城鎮(zhèn)居民。357.4.2 7.4.2 多變量平衡性分析多變量平衡性分析 多變量平衡性或協(xié)調(diào)性分析有不同的方法多變量平衡性或協(xié)調(diào)性分析有不同的方法, , 最常見的是利用收支平衡關(guān)系編最常見的是利用收支平衡關(guān)系編制的

52、平衡表進行平衡狀態(tài)分析、平衡結(jié)構(gòu)分析、平衡比例關(guān)系分析等，用以揭示制的平衡表進行平衡狀態(tài)分析、平衡結(jié)構(gòu)分析、平衡比例關(guān)系分析等，用以揭示現(xiàn)象之間的相互聯(lián)系的數(shù)量關(guān)系，及其發(fā)展變化的協(xié)調(diào)性和均衡性。現(xiàn)象之間的相互聯(lián)系的數(shù)量關(guān)系，及其發(fā)展變化的協(xié)調(diào)性和均衡性。 【例例7.247.24】 表表7-167-16某是啤酒廠某年啤酒產(chǎn)銷存分析。從全部產(chǎn)品來看，生某是啤酒廠某年啤酒產(chǎn)銷存分析。從全部產(chǎn)品來看，生產(chǎn)量大于銷售量，產(chǎn)品銷售率只有產(chǎn)量大于銷售量，產(chǎn)品銷售率只有95.2%95.2%，導(dǎo)致年末存貨比年初增加，導(dǎo)致年末存貨比年初增加1 1倍多。從產(chǎn)倍多。從產(chǎn)銷結(jié)構(gòu)來看，生產(chǎn)結(jié)構(gòu)與銷售結(jié)構(gòu)相比存在著不相適

53、應(yīng)的地方，如干啤、散裝啤銷結(jié)構(gòu)來看，生產(chǎn)結(jié)構(gòu)與銷售結(jié)構(gòu)相比存在著不相適應(yīng)的地方，如干啤、散裝啤酒的生產(chǎn)量過大，導(dǎo)致產(chǎn)品銷售率較低，存貨成倍增加。因此該廠啤酒產(chǎn)大于銷酒的生產(chǎn)量過大，導(dǎo)致產(chǎn)品銷售率較低，存貨成倍增加。因此該廠啤酒產(chǎn)大于銷的狀態(tài)主要是由這兩類啤酒產(chǎn)大于銷所引起的。的狀態(tài)主要是由這兩類啤酒產(chǎn)大于銷所引起的。367.4.3 7.4.3 多變量綜合評價多變量綜合評價 運用反映測評對象總體特征的多個變量或指標(biāo)體系，借助一定運用反映測評對象總體特征的多個變量或指標(biāo)體系，借助一定的綜合評價方法求得綜合評價值，借以衡量測評對象工作的優(yōu)劣、的綜合評價方法求得綜合評價值，借以衡量測評對象工作的優(yōu)劣、

54、質(zhì)量的好壞、效益的高低，并能排出名次、作出評價結(jié)論，提出解質(zhì)量的好壞、效益的高低，并能排出名次、作出評價結(jié)論，提出解決問題的對策或建議。綜合評價方法的方法很多決問題的對策或建議。綜合評價方法的方法很多, , 如綜合等級評價如綜合等級評價法、綜合評分評價法和綜合評價指數(shù)法。法、綜合評分評價法和綜合評價指數(shù)法。 【例例7.257.25】某評價機構(gòu)組織專家對某評價機構(gòu)組織專家對6 6種品牌空調(diào)的質(zhì)量、包裝、種品牌空調(diào)的質(zhì)量、包裝、外觀、噪聲等五個項目進行綜合等級評價，排序結(jié)果見表外觀、噪聲等五個項目進行綜合等級評價，排序結(jié)果見表7-177-17。37 【例例7.267.26】 某評價機構(gòu)用問卷調(diào)查的

55、形式請消費者對某評價機構(gòu)用問卷調(diào)查的形式請消費者對A A品牌的品牌的電視機的清晰度、音響效果、外觀設(shè)計、功能、耗電量五個項目進電視機的清晰度、音響效果、外觀設(shè)計、功能、耗電量五個項目進行打分評價，打分標(biāo)準為：很滿意行打分評價，打分標(biāo)準為：很滿意100100分，較滿意分，較滿意8080分，基本滿意分，基本滿意6060分，不滿意分，不滿意4040分，很不滿意分，很不滿意2020分?；厥沼行柧矸帧；厥沼行柧?0001000分。表分。表7-7-1818中的各評價項目的平均得分是用得票數(shù)（頻數(shù)）作權(quán)數(shù)，用加中的各評價項目的平均得分是用得票數(shù)（頻數(shù)）作權(quán)數(shù)，用加權(quán)平均法求得的。其綜合加權(quán)平均分為：權(quán)平

56、均法求得的。其綜合加權(quán)平均分為：38 【例例7.277.27】某市有某市有A A、B B、C C、D D、E E、五家同類型工業(yè)企業(yè)，確、五家同類型工業(yè)企業(yè)，確定的定的7 7項經(jīng)濟效益評價指標(biāo)項經(jīng)濟效益評價指標(biāo)( (其中資產(chǎn)負債率為逆指標(biāo)其中資產(chǎn)負債率為逆指標(biāo)) )、權(quán)數(shù)、標(biāo)、權(quán)數(shù)、標(biāo)準值及有關(guān)數(shù)據(jù)如表準值及有關(guān)數(shù)據(jù)如表7-197-19。經(jīng)濟效益總指數(shù)是根據(jù)表中的數(shù)據(jù)用上。經(jīng)濟效益總指數(shù)是根據(jù)表中的數(shù)據(jù)用上述計算公式計算的。計算結(jié)果表明，綜合經(jīng)濟效益最高的是述計算公式計算的。計算結(jié)果表明，綜合經(jīng)濟效益最高的是A A企企業(yè)，最低的是業(yè)，最低的是D D企業(yè)，其順序是企業(yè)，其順序是A A、B B、E

57、 E、C C、D D。397.4.4 7.4.4 多變量方差分析多變量方差分析 方差分析是利用方差來判斷多個正態(tài)總體均值是否相等，或者方差分析是利用方差來判斷多個正態(tài)總體均值是否相等，或者檢驗多個樣本均值之間的差異是否具有顯著性的一種統(tǒng)計分析方檢驗多個樣本均值之間的差異是否具有顯著性的一種統(tǒng)計分析方法。常用于判斷影響某變量的眾多因素中，哪些因素起主導(dǎo)作用，法。常用于判斷影響某變量的眾多因素中，哪些因素起主導(dǎo)作用，哪些因素起次要作用；或者判斷不同的方案中哪一種方案最好。哪些因素起次要作用；或者判斷不同的方案中哪一種方案最好。 【例例7.287.28】表表7-207-20是某廣告方案的消費者測評分

58、數(shù)統(tǒng)計，表中是某廣告方案的消費者測評分數(shù)統(tǒng)計，表中有三種水平有三種水平A1A1，A A2 2，A A3 3，（廣告設(shè)計方案），每種水平有，（廣告設(shè)計方案），每種水平有5 5個試驗個試驗數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)（n n1=1=n2n2= =n n3=53=5）。）。40417.4.5 7.4.5 多變量相關(guān)分析多變量相關(guān)分析 多變量相關(guān)分析是利用簡單相關(guān)系數(shù)的計算方法，對多變量數(shù)多變量相關(guān)分析是利用簡單相關(guān)系數(shù)的計算方法，對多變量數(shù)據(jù)中的每兩個變量的相關(guān)程度分別進行測度，從而可得到多變量的據(jù)中的每兩個變量的相關(guān)程度分別進行測度，從而可得到多變量的相關(guān)距陣，根據(jù)此相關(guān)距陣可考察任何一個變量與其他變量之間的相關(guān)距

59、陣，根據(jù)此相關(guān)距陣可考察任何一個變量與其他變量之間的相關(guān)程度的高低，說明哪些變量影響大，哪些變量影響小。相關(guān)程度的高低，說明哪些變量影響大，哪些變量影響小。 【例例7-297-29】 根據(jù)表根據(jù)表7-227-22是根據(jù)我國是根據(jù)我國1990-20051990-2005年年7 7類價格定基類價格定基指數(shù)（數(shù)據(jù)見指數(shù)（數(shù)據(jù)見中國統(tǒng)計年鑒中國統(tǒng)計年鑒20062006）構(gòu)建的相關(guān)距陣。此表可考）構(gòu)建的相關(guān)距陣。此表可考察任何一類價格與其他價格之間的相關(guān)程度，察任何一類價格與其他價格之間的相關(guān)程度， 427.4.6 7.4.6 多變量回歸分析多變量回歸分析 多元回歸分析是在相關(guān)分析的基礎(chǔ)上，利用數(shù)學(xué)模型

60、（方程）來多元回歸分析是在相關(guān)分析的基礎(chǔ)上，利用數(shù)學(xué)模型（方程）來描述因變量與多個自變量之間的數(shù)量關(guān)系，模型通過各種統(tǒng)計檢驗描述因變量與多個自變量之間的數(shù)量關(guān)系，模型通過各種統(tǒng)計檢驗后，即可利用這一模型來解釋問題、分析問題，亦可進行預(yù)測和控后，即可利用這一模型來解釋問題、分析問題，亦可進行預(yù)測和控制，多元回歸分析有多元線性回歸、多元非線性回歸、時間數(shù)列多制，多元回歸分析有多元線性回歸、多元非線性回歸、時間數(shù)列多元自回歸等多種形式元自回歸等多種形式。 【例例7.307.30】根據(jù)表根據(jù)表7-227-22的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù), ,以居民消費價格指數(shù)（以居民消費價格指數(shù)（CPICPI）為）為因變量因變量,