市場(chǎng)調(diào)查中的數(shù)據(jù)分析課件

市場(chǎng)調(diào)查中的數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)調(diào)查中的數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)調(diào)查中的數(shù)據(jù)分析課件市場(chǎng)調(diào)查中的數(shù)據(jù)分析課件

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的含義數(shù)據(jù)分析包含兩個(gè)基本工作步驟：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：是對(duì)收集來的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一列處理，形成數(shù)據(jù)分析所需的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)表的過程。數(shù)據(jù)分析：是運(yùn)用一定的分析方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使其顯示出解決管理決策問題和營銷研究問題所需信息的過程。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備一般包括問卷的物理檢查、編碼、錄入、清理、轉(zhuǎn)換、保存等步驟。

第8講數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的含義數(shù)據(jù)分析包含兩個(gè)基本工作步驟：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的步驟物理檢查數(shù)據(jù)編碼數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)保存第8講數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的步驟物理檢查第8講數(shù)據(jù)分析

物理檢查檢查的內(nèi)容包括：①問卷是否填寫完整；②是否存在規(guī)律性回答③是否存在沒有按要求回答，并盡可能了解其中的原因。問卷不完整的處理方法：①數(shù)據(jù)缺失較少，直接保留記錄，按記錄的實(shí)際情況進(jìn)入分析，所缺數(shù)據(jù)按缺失值處理；②當(dāng)樣本量較小時(shí)，缺失值又十分重要，根據(jù)問卷作業(yè)證明記載信息進(jìn)行回訪，盡可能補(bǔ)上缺失值；③當(dāng)樣本量較大時(shí)，問卷的缺失值較多，采用直接丟棄整份問卷或部分?jǐn)?shù)據(jù)。

第8講數(shù)據(jù)分析

物理檢查檢查的內(nèi)容包括：?jiǎn)柧聿煌暾奶幚矸椒ǎ旱?講數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)編碼矩陣式原則：是針對(duì)整體數(shù)據(jù)編排格式而言的，即最終數(shù)據(jù)表必須是一張由若干行和若干列組成的矩陣式數(shù)據(jù)表格。排他性原則：在一定范圍內(nèi)，一個(gè)編碼只能對(duì)應(yīng)一個(gè)變量或答案，每個(gè)答案（包括沒有作答、無法作答等情況）都有一個(gè)代碼與之對(duì)應(yīng)，不能存在相互交叉。需要強(qiáng)調(diào)的是，當(dāng)一個(gè)變量的答案是多選時(shí)，對(duì)于每一種答案應(yīng)采用一個(gè)代碼進(jìn)行列示，對(duì)受訪者沒有選中（注意：應(yīng)區(qū)別沒有回答的代碼）的答案分配一個(gè)統(tǒng)一的代碼。

【例】您的性別是：□男□女這一問題的編碼應(yīng)包括：變量：性別，或gend＝性別答案：0＝女；1＝男；2＝?jīng)]有回答第8講數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)編碼矩陣式原則：是針對(duì)整體數(shù)據(jù)編排格式而言的，即最終數(shù)

編碼的另外兩種情況一是多維編碼，或稱復(fù)合編碼，即一個(gè)編碼包含的信息是多維的，如同身份證號(hào)碼包含省份、城市、生日、性別等信息一樣。多維編碼一般僅僅用于標(biāo)識(shí)定類變量，不利于統(tǒng)計(jì)分析，應(yīng)謹(jǐn)慎使用；二是定性資料編碼。定性資料的編碼絕非輕而易舉，研究人員除了解編碼原則以外，還必須對(duì)手頭資料的研究目的有一定理解，更重要的是對(duì)文字信息的洞察力。研究者應(yīng)首先建立起一套編碼單位，對(duì)文本（最好是電子文本）進(jìn)行手工編碼，再進(jìn)行計(jì)算機(jī)分析。第8講數(shù)據(jù)分析

編碼的另外兩種情況一是多維編碼，或稱復(fù)合編碼，即一個(gè)編碼包

數(shù)據(jù)錄入如果通過電腦輔助電話訪談（CATI）或電腦輔助人員訪談（CAPI）收集數(shù)據(jù)，研究者可以直接得到電子版數(shù)據(jù)表。對(duì)于非電腦輔助調(diào)查，研究者需要通過一定的手段將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)錄為電子表格。手工鍵盤錄入應(yīng)采用二次錄入，通過兩次錄入的結(jié)果對(duì)比檢查有無差異，或者抽取部分問卷錄入結(jié)果進(jìn)行核查，核查比例一般不低于25%。第8講數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)錄入如果通過電腦輔助電話訪談（CATI）或電腦輔助人員

數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)清理的任務(wù)包括檢查數(shù)據(jù)的一致性和處理缺失值。一致性檢查包括三項(xiàng)基本工作：第一，檢查有無超出編碼定義范圍的數(shù)據(jù)存在；第二，檢查有無答案的邏輯矛盾；第三，檢查有無兩行或多行數(shù)據(jù)完全一致或絕大部分一致。缺失值處理方法一般有：①用均值代替；②用估計(jì)值代替；③整例刪除；④結(jié)對(duì)刪除。第8講數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)清理的任務(wù)包括檢查數(shù)據(jù)的一致性和處理缺失值。第

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換重新編碼：出于受訪者便利或事先無法預(yù)計(jì)等原因，問卷設(shè)計(jì)中的某些數(shù)據(jù)可能需要進(jìn)行反向編碼、重新分組編碼等操作。反向編碼就是將原有編碼進(jìn)行反向替代。數(shù)據(jù)編輯單變量重新標(biāo)度。如指數(shù)形式或?qū)?shù)形式等；變量組合運(yùn)算。可能需對(duì)多個(gè)變量進(jìn)行四則運(yùn)算等；量綱轉(zhuǎn)換。對(duì)不同變量的定量值進(jìn)行可比性處理；賦權(quán)。在必要時(shí)可能對(duì)不同的問卷進(jìn)行賦權(quán)，增加特定目標(biāo)受訪者對(duì)最終結(jié)果的影響力。第8講數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換重新編碼：出于受訪者便利或事先無法預(yù)計(jì)等原因，問卷

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)保存應(yīng)注意以下幾點(diǎn)：第一，多份實(shí)時(shí)備份，手工輸入數(shù)據(jù)文件被破壞帶來的物質(zhì)和精神損失是巨大的；第二，保存格式通用，因?yàn)閿?shù)據(jù)表可能供分析員在不同的軟件上使用，保存格式通用可以省去很多麻煩，節(jié)約大量的時(shí)間；第三，數(shù)據(jù)表需編號(hào)，數(shù)據(jù)表編號(hào)最好采用文字加數(shù)字的方法，便于識(shí)別數(shù)據(jù)內(nèi)容和狀態(tài)，這一點(diǎn)對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析十分重要。第8講數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)保存應(yīng)注意以下幾點(diǎn)：第8講數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析技術(shù)分類依據(jù)測(cè)量尺度不同，數(shù)據(jù)分析技術(shù)被分為非測(cè)量型數(shù)據(jù)技術(shù)（nonmetric）和測(cè)量型數(shù)據(jù)技術(shù)（metric），非測(cè)量型數(shù)據(jù)包括定類尺度和定序尺度，它們?cè)诒举|(zhì)上主要反映事物的分類，沒有真正的測(cè)量含義；測(cè)量型數(shù)據(jù)包括定距尺度和定比尺度，它們都能夠測(cè)量變量的值。依據(jù)統(tǒng)計(jì)技術(shù)屬性，數(shù)據(jù)分析技術(shù)被分為因果技術(shù)（dependencetechnique）和相依技術(shù)（interdependencetechnique），因果技術(shù)適用于一個(gè)或多個(gè)變量作為因變量，其他變量作為自變量的情況；相依技術(shù)適用于變量沒有自變量和因變量之分，只是測(cè)試變量之間的相關(guān)性或個(gè)體之間變量的相似程度。按分析變量數(shù)量的不同，數(shù)據(jù)分析技術(shù)被分為單元統(tǒng)計(jì)技術(shù)（univariatetechnique）和多元統(tǒng)計(jì)技術(shù)（multivariatetechnique）。單元分析技術(shù)適用于單個(gè)元素分析，單元素的衡量指標(biāo)或多或少；多元統(tǒng)計(jì)技術(shù)適用于分析多個(gè)元素之間的關(guān)系，或多個(gè)元素同時(shí)對(duì)某一個(gè)因素的影響。第8講數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析技術(shù)分類依據(jù)測(cè)量尺度不同，數(shù)據(jù)分析技術(shù)被分為非測(cè)量

數(shù)據(jù)描述技術(shù)集中趨勢(shì)：用來反映數(shù)據(jù)的一般水平，常用的指標(biāo)有平均值、中位數(shù)和眾數(shù)等；離散趨勢(shì)：主要用來反映數(shù)據(jù)之間的差異程度，常用的指標(biāo)有方差、標(biāo)準(zhǔn)差、全距、最大值和最小值。頻數(shù)分析：利于研究者初步觀察一些統(tǒng)計(jì)規(guī)律。數(shù)據(jù)分布：統(tǒng)計(jì)分析中，通常要假設(shè)樣本的分布屬于正態(tài)分布，因此要用偏度和峰度兩個(gè)指標(biāo)來檢查樣本是否符合正態(tài)分布。

第8講數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)描述技術(shù)集中趨勢(shì)：用來反映數(shù)據(jù)的一般水平，常用的指標(biāo)有

描述統(tǒng)計(jì)分析案例某保險(xiǎn)公司有20個(gè)保險(xiǎn)銷售分公司，各公司2006年取得的銷售業(yè)績（單位：萬元）如下，對(duì)銷售業(yè)績進(jìn)行描述分析。公司編號(hào)銷售業(yè)績公司編號(hào)銷售業(yè)績公司編號(hào)銷售業(yè)績公司編號(hào)銷售業(yè)績1265.36315.311403.616318.52286.17570.112265.517326.03340.48512.013356.618373.24410.89422.114632.619350.45418.210305.015521.420421.8第8講數(shù)據(jù)分析

描述統(tǒng)計(jì)分析案例某保險(xiǎn)公司有20個(gè)保險(xiǎn)銷售分公司，各公司2

銷售業(yè)績的描述性分析變量全距最小值最大值銷售業(yè)績367.3265.3632.6樣本量均值標(biāo)準(zhǔn)差方差20390.745101.610510324.691第8講數(shù)據(jù)分析

銷售業(yè)績的描述性分析變量全距最小值最大值銷售業(yè)績367.3

聯(lián)列表技術(shù)列聯(lián)表的本質(zhì)：是兩個(gè)或兩個(gè)以上變量的交叉頻數(shù)分布表，它既可以幫助研究者初步描述和判斷變量之間的關(guān)系，也可以用構(gòu)造卡方統(tǒng)計(jì)量來檢驗(yàn)變量的關(guān)系。第8講數(shù)據(jù)分析

聯(lián)列表技術(shù)列聯(lián)表的本質(zhì)：是兩個(gè)或兩個(gè)以上變量的交叉頻數(shù)分布

列聯(lián)表分析實(shí)例例：顧客對(duì)產(chǎn)品屬性重要性評(píng)價(jià)的最終答案如下，那么不同年齡受訪者的評(píng)價(jià)是否具有顯著的差別？

年齡段重要性評(píng)價(jià)年齡合計(jì)≤25周歲25～34周歲35～44周歲45～59周歲≥60周歲彩電品牌1222612154792202411115731823930534183073058合計(jì)7810339225247第8講數(shù)據(jù)分析

列聯(lián)表分析實(shí)例例：顧客對(duì)產(chǎn)品屬性重要性評(píng)價(jià)的最終答案如下，

列聯(lián)表的分析結(jié)果統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值自由度雙側(cè)近似概率Pearson卡方（PearsonChi-Square）24.28312.019對(duì)數(shù)似然比方法計(jì)算的卡方（LikelihoodRatio）25.15012.014線性相關(guān)的卡方（Linear-by-LinearAssociation）8.1751.004有效樣本量247列聯(lián)表分析在SPSS中的實(shí)現(xiàn)：點(diǎn)擊Analyze→DescriptiveStatitics→Crosstabs，選中“彩電品牌”到Row(s)，“年齡”到“Column（s）”，點(diǎn)擊下方【statistics】，選中“Chi-square”，依次點(diǎn)擊【continue】【ok】，結(jié)果如下：第8講數(shù)據(jù)分析

列聯(lián)表的分析結(jié)果統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)自由度雙側(cè)Pearson卡方（P

方差分析方差分析通常用于某一個(gè)或多個(gè)變量在兩組或兩組以上的組別之間的均值是否存在顯著差異，各組別的均值大小如何。方差分析通常假設(shè)各組均值相等，如F統(tǒng)計(jì)量拒絕原假設(shè)，我們就認(rèn)為某變量在各組別之間存在顯著差異，企業(yè)應(yīng)采取不同的策略。

第8講數(shù)據(jù)分析

方差分析方差分析通常用于某一個(gè)或多個(gè)變量在兩組或兩組以上的

因子分析因子分析是一種用于數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化和降維的多元統(tǒng)計(jì)分析方法。面對(duì)眾多內(nèi)在相關(guān)的變量，因子分析試圖使用少數(shù)幾個(gè)隨機(jī)變量來描述眾多變量所體現(xiàn)的一種基本結(jié)構(gòu)，從而將數(shù)據(jù)維度降至一個(gè)可以掌握的水平。因子分析是解決多重共線性問題的有效手段，能夠有效探索變量之間的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。

第8講數(shù)據(jù)分析

因子分析因子分析是一種用于數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化和降維的多元統(tǒng)計(jì)分析方法

聚類分析聚類分析：就是實(shí)現(xiàn)分類的一種多元統(tǒng)計(jì)方法，它根據(jù)聚類變量將受訪者分成相對(duì)同質(zhì)的族群。與因子分析不同，聚類分析通過將具有同質(zhì)性的受訪者個(gè)體聚為較少數(shù)量的族群來減少個(gè)體數(shù)量，即個(gè)體數(shù)量并不變化，而因子分析通過減少變量的數(shù)量來達(dá)到降維目的。第8講數(shù)據(jù)分析

聚類分析聚類分析：就是實(shí)現(xiàn)分類的一種多元統(tǒng)計(jì)方法，它根據(jù)

判別分析判別分析：是在已有的觀察數(shù)據(jù)及其所屬類別信息的基礎(chǔ)上，建立判別式，然后對(duì)未知的數(shù)據(jù)進(jìn)行判別分類。判別分析和聚類分析往往聯(lián)合起來使用，判別分析要求先知道原樣本的歸類情況才能判斷新個(gè)體的歸類，當(dāng)原樣本的分類不清楚時(shí)，可先用聚類分析分類。第8講數(shù)據(jù)分析

判別分析判別分析：是在已有的觀察數(shù)據(jù)及其所屬類別信息的基礎(chǔ)

本講小結(jié)小結(jié)思考題1.什么是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備？它有哪些主要步驟？2.如何理解數(shù)據(jù)編碼的原則？3.描述性分析、列聯(lián)表和方差分析的主要用途是什么？4.因子分析、聚類分析和判別分析的主要用途是什么？5.因子分析、聚類分析和判別分析的主要步驟是什么？第8講數(shù)據(jù)分析

本講小結(jié)小結(jié)第8講數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)調(diào)查中的數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)調(diào)查中的數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)調(diào)查中的數(shù)據(jù)分析課件市場(chǎng)調(diào)查中的數(shù)據(jù)分析課件

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的含義數(shù)據(jù)分析包含兩個(gè)基本工作步驟：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：是對(duì)收集來的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一列處理，形成數(shù)據(jù)分析所需的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)表的過程。數(shù)據(jù)分析：是運(yùn)用一定的分析方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使其顯示出解決管理決策問題和營銷研究問題所需信息的過程。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備一般包括問卷的物理檢查、編碼、錄入、清理、轉(zhuǎn)換、保存等步驟。

第8講數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的含義數(shù)據(jù)分析包含兩個(gè)基本工作步驟：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的步驟物理檢查數(shù)據(jù)編碼數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)保存第8講數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的步驟物理檢查第8講數(shù)據(jù)分析

物理檢查檢查的內(nèi)容包括：①問卷是否填寫完整；②是否存在規(guī)律性回答③是否存在沒有按要求回答，并盡可能了解其中的原因。問卷不完整的處理方法：①數(shù)據(jù)缺失較少，直接保留記錄，按記錄的實(shí)際情況進(jìn)入分析，所缺數(shù)據(jù)按缺失值處理；②當(dāng)樣本量較小時(shí)，缺失值又十分重要，根據(jù)問卷作業(yè)證明記載信息進(jìn)行回訪，盡可能補(bǔ)上缺失值；③當(dāng)樣本量較大時(shí)，問卷的缺失值較多，采用直接丟棄整份問卷或部分?jǐn)?shù)據(jù)。

第8講數(shù)據(jù)分析

物理檢查檢查的內(nèi)容包括：?jiǎn)柧聿煌暾奶幚矸椒ǎ旱?講數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)編碼矩陣式原則：是針對(duì)整體數(shù)據(jù)編排格式而言的，即最終數(shù)據(jù)表必須是一張由若干行和若干列組成的矩陣式數(shù)據(jù)表格。排他性原則：在一定范圍內(nèi)，一個(gè)編碼只能對(duì)應(yīng)一個(gè)變量或答案，每個(gè)答案（包括沒有作答、無法作答等情況）都有一個(gè)代碼與之對(duì)應(yīng)，不能存在相互交叉。需要強(qiáng)調(diào)的是，當(dāng)一個(gè)變量的答案是多選時(shí)，對(duì)于每一種答案應(yīng)采用一個(gè)代碼進(jìn)行列示，對(duì)受訪者沒有選中（注意：應(yīng)區(qū)別沒有回答的代碼）的答案分配一個(gè)統(tǒng)一的代碼。

【例】您的性別是：□男□女這一問題的編碼應(yīng)包括：變量：性別，或gend＝性別答案：0＝女；1＝男；2＝?jīng)]有回答第8講數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)編碼矩陣式原則：是針對(duì)整體數(shù)據(jù)編排格式而言的，即最終數(shù)

編碼的另外兩種情況一是多維編碼，或稱復(fù)合編碼，即一個(gè)編碼包含的信息是多維的，如同身份證號(hào)碼包含省份、城市、生日、性別等信息一樣。多維編碼一般僅僅用于標(biāo)識(shí)定類變量，不利于統(tǒng)計(jì)分析，應(yīng)謹(jǐn)慎使用；二是定性資料編碼。定性資料的編碼絕非輕而易舉，研究人員除了解編碼原則以外，還必須對(duì)手頭資料的研究目的有一定理解，更重要的是對(duì)文字信息的洞察力。研究者應(yīng)首先建立起一套編碼單位，對(duì)文本（最好是電子文本）進(jìn)行手工編碼，再進(jìn)行計(jì)算機(jī)分析。第8講數(shù)據(jù)分析

編碼的另外兩種情況一是多維編碼，或稱復(fù)合編碼，即一個(gè)編碼包

數(shù)據(jù)錄入如果通過電腦輔助電話訪談（CATI）或電腦輔助人員訪談（CAPI）收集數(shù)據(jù)，研究者可以直接得到電子版數(shù)據(jù)表。對(duì)于非電腦輔助調(diào)查，研究者需要通過一定的手段將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)錄為電子表格。手工鍵盤錄入應(yīng)采用二次錄入，通過兩次錄入的結(jié)果對(duì)比檢查有無差異，或者抽取部分問卷錄入結(jié)果進(jìn)行核查，核查比例一般不低于25%。第8講數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)錄入如果通過電腦輔助電話訪談（CATI）或電腦輔助人員

數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)清理的任務(wù)包括檢查數(shù)據(jù)的一致性和處理缺失值。一致性檢查包括三項(xiàng)基本工作：第一，檢查有無超出編碼定義范圍的數(shù)據(jù)存在；第二，檢查有無答案的邏輯矛盾；第三，檢查有無兩行或多行數(shù)據(jù)完全一致或絕大部分一致。缺失值處理方法一般有：①用均值代替；②用估計(jì)值代替；③整例刪除；④結(jié)對(duì)刪除。第8講數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)清理的任務(wù)包括檢查數(shù)據(jù)的一致性和處理缺失值。第

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換重新編碼：出于受訪者便利或事先無法預(yù)計(jì)等原因，問卷設(shè)計(jì)中的某些數(shù)據(jù)可能需要進(jìn)行反向編碼、重新分組編碼等操作。反向編碼就是將原有編碼進(jìn)行反向替代。數(shù)據(jù)編輯單變量重新標(biāo)度。如指數(shù)形式或?qū)?shù)形式等；變量組合運(yùn)算?？赡苄鑼?duì)多個(gè)變量進(jìn)行四則運(yùn)算等；量綱轉(zhuǎn)換。對(duì)不同變量的定量值進(jìn)行可比性處理；賦權(quán)。在必要時(shí)可能對(duì)不同的問卷進(jìn)行賦權(quán)，增加特定目標(biāo)受訪者對(duì)最終結(jié)果的影響力。第8講數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換重新編碼：出于受訪者便利或事先無法預(yù)計(jì)等原因，問卷

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)保存應(yīng)注意以下幾點(diǎn)：第一，多份實(shí)時(shí)備份，手工輸入數(shù)據(jù)文件被破壞帶來的物質(zhì)和精神損失是巨大的；第二，保存格式通用，因?yàn)閿?shù)據(jù)表可能供分析員在不同的軟件上使用，保存格式通用可以省去很多麻煩，節(jié)約大量的時(shí)間；第三，數(shù)據(jù)表需編號(hào)，數(shù)據(jù)表編號(hào)最好采用文字加數(shù)字的方法，便于識(shí)別數(shù)據(jù)內(nèi)容和狀態(tài)，這一點(diǎn)對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析十分重要。第8講數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)保存應(yīng)注意以下幾點(diǎn)：第8講數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析技術(shù)分類依據(jù)測(cè)量尺度不同，數(shù)據(jù)分析技術(shù)被分為非測(cè)量型數(shù)據(jù)技術(shù)（nonmetric）和測(cè)量型數(shù)據(jù)技術(shù)（metric），非測(cè)量型數(shù)據(jù)包括定類尺度和定序尺度，它們?cè)诒举|(zhì)上主要反映事物的分類，沒有真正的測(cè)量含義；測(cè)量型數(shù)據(jù)包括定距尺度和定比尺度，它們都能夠測(cè)量變量的值。依據(jù)統(tǒng)計(jì)技術(shù)屬性，數(shù)據(jù)分析技術(shù)被分為因果技術(shù)（dependencetechnique）和相依技術(shù)（interdependencetechnique），因果技術(shù)適用于一個(gè)或多個(gè)變量作為因變量，其他變量作為自變量的情況；相依技術(shù)適用于變量沒有自變量和因變量之分，只是測(cè)試變量之間的相關(guān)性或個(gè)體之間變量的相似程度。按分析變量數(shù)量的不同，數(shù)據(jù)分析技術(shù)被分為單元統(tǒng)計(jì)技術(shù)（univariatetechnique）和多元統(tǒng)計(jì)技術(shù)（multivariatetechnique）。單元分析技術(shù)適用于單個(gè)元素分析，單元素的衡量指標(biāo)或多或少；多元統(tǒng)計(jì)技術(shù)適用于分析多個(gè)元素之間的關(guān)系，或多個(gè)元素同時(shí)對(duì)某一個(gè)因素的影響。第8講數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析技術(shù)分類依據(jù)測(cè)量尺度不同，數(shù)據(jù)分析技術(shù)被分為非測(cè)量

數(shù)據(jù)描述技術(shù)集中趨勢(shì)：用來反映數(shù)據(jù)的一般水平，常用的指標(biāo)有平均值、中位數(shù)和眾數(shù)等；離散趨勢(shì)：主要用來反映數(shù)據(jù)之間的差異程度，常用的指標(biāo)有方差、標(biāo)準(zhǔn)差、全距、最大值和最小值。頻數(shù)分析：利于研究者初步觀察一些統(tǒng)計(jì)規(guī)律。數(shù)據(jù)分布：統(tǒng)計(jì)分析中，通常要假設(shè)樣本的分布屬于正態(tài)分布，因此要用偏度和峰度兩個(gè)指標(biāo)來檢查樣本是否符合正態(tài)分布。

第8講數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)描述技術(shù)集中趨勢(shì)：用來反映數(shù)據(jù)的一般水平，常用的指標(biāo)有

描述統(tǒng)計(jì)分析案例某保險(xiǎn)公司有20個(gè)保險(xiǎn)銷售分公司，各公司2006年取得的銷售業(yè)績（單位：萬元）如下，對(duì)銷售業(yè)績進(jìn)行描述分析。公司編號(hào)銷售業(yè)績公司編號(hào)銷售業(yè)績公司編號(hào)銷售業(yè)績公司編號(hào)銷售業(yè)績1265.36315.311403.616318.52286.17570.112265.517326.03340.48512.013356.618373.24410.89422.114632.619350.45418.210305.015521.420421.8第8講數(shù)據(jù)分析

描述統(tǒng)計(jì)分析案例某保險(xiǎn)公司有20個(gè)保險(xiǎn)銷售分公司，各公司2

銷售業(yè)績的描述性分析變量全距最小值最大值銷售業(yè)績367.3265.3632.6樣本量均值標(biāo)準(zhǔn)差方差20390.745101.610510324.691第8講數(shù)據(jù)分析

銷售業(yè)績的描述性分析變量全距最小值最大值銷售業(yè)績367.3

聯(lián)列表技術(shù)列聯(lián)表的本質(zhì)：是兩個(gè)或兩個(gè)以上變量的交叉頻數(shù)分布表，它既可以幫助研究者初步描述和判斷變量之間的關(guān)系，也可以用構(gòu)造卡方統(tǒng)計(jì)量來檢驗(yàn)變量的關(guān)系。第8講數(shù)據(jù)分析

聯(lián)列表技術(shù)列聯(lián)表的本質(zhì)：是兩個(gè)或兩個(gè)以上變量的交叉頻數(shù)分布

列聯(lián)表分析實(shí)例例：顧客對(duì)產(chǎn)品屬性重要性評(píng)價(jià)的最終答案如下，那么不同年齡受訪者的評(píng)價(jià)是否具有顯著的差別？

年齡段重要性評(píng)價(jià)年齡合計(jì)≤25周歲25～34周歲35～44周歲45～59周歲≥60周歲彩電品牌1222612154792202411115731823930534183073058合計(jì)7810339225247第8講數(shù)據(jù)分析

列聯(lián)表分析實(shí)例例：顧客對(duì)產(chǎn)品屬性重要性評(píng)價(jià)的最終答案如下，

列聯(lián)表的分析結(jié)果統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值自由度雙側(cè)近似概率Pearson卡方（PearsonChi-Square）24.28312.019對(duì)數(shù)似然比方法計(jì)算的卡方（LikelihoodRatio）25.15012.014線性相關(guān)的卡方（Linear-by-LinearAssociation）8.1751.004有效樣本量247列聯(lián)表分析在SPSS中的實(shí)現(xiàn)：點(diǎn)擊Analyze→DescriptiveStatitics→Crosstabs，選中“彩電品牌”到Row(s)，“年齡”