市場調(diào)研相關(guān)資料

市場調(diào)研（第二版）2010年1月重慶遠(yuǎn)卓機(jī)密第一部分市場調(diào)研基礎(chǔ)第二部分?jǐn)?shù)據(jù)收集：類型和方法第三部分?jǐn)?shù)據(jù)收集：測量手段與抽樣第四部分?jǐn)?shù)據(jù)分析第五部分與調(diào)研用戶溝通市場調(diào)研在戰(zhàn)略規(guī)劃和策略制定中的作用發(fā)現(xiàn)營銷機(jī)會和限制條件產(chǎn)品的潛在市場在哪里？營銷產(chǎn)品地區(qū)的人口統(tǒng)計(jì)和社會統(tǒng)計(jì)特征是什么?該地區(qū)有哪些競爭對手？競爭程度怎樣？制定和執(zhí)行營銷策略產(chǎn)品的包裝尺寸多大？促銷產(chǎn)品的媒體如何選擇？應(yīng)該采用哪種零售渠道?評估營銷計(jì)劃的有效性目前的促銷策略有效嗎?產(chǎn)品的再次購買傾向如何?我們和對手的市場占有率？戰(zhàn)略營銷計(jì)劃組織資源目標(biāo)營銷戰(zhàn)略執(zhí)行控制市場調(diào)研確立影響戰(zhàn)略營銷計(jì)劃產(chǎn)品價(jià)格渠道促銷客戶/社會組織、企業(yè)決策者市場調(diào)研影響告知營銷決策客戶/社會市場調(diào)研定義定義：

市場調(diào)研用于系統(tǒng)記錄、收集、分析和解釋數(shù)據(jù)的一整套技術(shù)和原則，向營銷產(chǎn)品、服務(wù)或思想的決策者提供幫助。原則：及時(shí)性和相關(guān)性；

仔細(xì)和明確的調(diào)研目標(biāo)；不用調(diào)研支持已經(jīng)做出的決定；市場調(diào)研和決策的關(guān)系市場調(diào)研協(xié)助決策，但不能取代決策引發(fā)決策的局勢決策活動(dòng)市場調(diào)研內(nèi)外部環(huán)境最終決策市場調(diào)研流程的各步驟有必要嗎？確認(rèn)數(shù)據(jù)需求數(shù)據(jù)來源調(diào)研設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)收集模式調(diào)研工具或方式確定樣本收集數(shù)據(jù)（2手）分析和解釋溝通調(diào)研結(jié)果明確調(diào)研目的收集2手資料2手或原始數(shù)據(jù)是否足夠?市場調(diào)研流程的各步驟調(diào)研必要性：調(diào)研結(jié)果的潛在效用，調(diào)研資源執(zhí)行的可獲得性，調(diào)研項(xiàng)目的成本收益，管理者對調(diào)研的態(tài)度；調(diào)研目的：識別出眾多的具體問題，確定值得進(jìn)一步調(diào)查的事宜；數(shù)據(jù)來源：二手?jǐn)?shù)據(jù)、原始數(shù)據(jù)；調(diào)研設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)收集模式：

探索性調(diào)研—幫助調(diào)研者獲得初步的洞察，并為以后的調(diào)研鋪平道路，發(fā)現(xiàn)預(yù)兆和觀點(diǎn)，為以后調(diào)研提供方向結(jié)論性調(diào)研—獲得初步的洞察，并獲得可行動(dòng)的具體路線；其中包括描述性調(diào)研和因果性調(diào)研；描述性調(diào)研：描述事物，特別是相關(guān)單位構(gòu)成和特征的描述；因果性調(diào)研（實(shí)驗(yàn)）：確定自變量與因變量之間的因果關(guān)系；

項(xiàng)目建議書內(nèi)容—為什么要開展項(xiàng)目？如果成功，會怎樣？采取何種方式？詢問什么問題？訪談對象是？如何聯(lián)絡(luò)被訪者？在何時(shí)何地收集數(shù)據(jù)?內(nèi)外部如何分工？如何統(tǒng)計(jì)分析？如何溝通結(jié)果？時(shí)間費(fèi)用等？調(diào)研工具或形式：數(shù)據(jù)庫、訪談、觀察等，問卷內(nèi)容？確定樣本：明確誰來提供數(shù)據(jù)？概率樣本和非概率樣本；收集數(shù)據(jù)：在調(diào)研設(shè)計(jì)和樣本選擇的時(shí)候就應(yīng)該考慮數(shù)據(jù)收集方式；分析解讀：受到數(shù)據(jù)類型的影響；溝通結(jié)果：高質(zhì)量報(bào)告；何時(shí)考慮外部調(diào)研機(jī)構(gòu)：可信度、競爭力、成本、能力怎樣選擇外部調(diào)研機(jī)構(gòu)：名望、人員、過去從業(yè)經(jīng)驗(yàn)、價(jià)格市場調(diào)研類型調(diào)研方式：關(guān)鍵信息提供者的焦點(diǎn)訪談，二手?jǐn)?shù)據(jù)，案例分析，觀察法項(xiàng)目組成探索性調(diào)研結(jié)論性調(diào)研調(diào)研目的一般：為特定情境提供觀點(diǎn)—利潤下滑的原因特定：核實(shí)觀點(diǎn)并選定行動(dòng)路線數(shù)據(jù)需求模糊清晰數(shù)據(jù)采集方式開放式，粗糙通常為結(jié)構(gòu)式樣本量相對少，為獲得最大程度的遠(yuǎn)見而主觀選擇相對多，為獲得結(jié)果的演繹而客觀選擇數(shù)據(jù)收集靈活，五特定程序正式，典型為數(shù)量的推論建議更多為實(shí)驗(yàn)性而非最終的更多為最終而非實(shí)驗(yàn)的選擇市場調(diào)研方式的流程調(diào)研目的、數(shù)據(jù)清楚嗎？按照下列步驟開展探索性調(diào)研：關(guān)鍵信息技術(shù)提供者焦點(diǎn)人群二手?jǐn)?shù)據(jù)案例分析分析數(shù)據(jù)、解釋數(shù)據(jù)有繼續(xù)開展調(diào)研的必要嗎設(shè)計(jì)結(jié)論性調(diào)研需要測試變量間的關(guān)系嗎因果調(diào)研分析數(shù)據(jù)、解釋數(shù)據(jù)提出建議描述調(diào)研第一部分市場調(diào)研基礎(chǔ)第二部分?jǐn)?shù)據(jù)收集：類型和方法第三部分?jǐn)?shù)據(jù)收集：測量手段與抽樣第四部分?jǐn)?shù)據(jù)分析第五部分與調(diào)研用戶溝通二手?jǐn)?shù)據(jù)的優(yōu)缺點(diǎn)數(shù)據(jù)來源：內(nèi)部：保修卡、pos/訂單等銷售記錄、外部：政府、貿(mào)易協(xié)會、出版物數(shù)據(jù)優(yōu)缺點(diǎn)：二手?jǐn)?shù)據(jù)優(yōu)點(diǎn)二手?jǐn)?shù)據(jù)缺點(diǎn)成本時(shí)間相關(guān)性（不匹配）可獲得性準(zhǔn)確性專項(xiàng)調(diào)研&系統(tǒng)調(diào)研專項(xiàng)調(diào)研：獨(dú)立、基于情景的調(diào)研，基于決策者提出的某個(gè)特定問題或一組相關(guān)問題發(fā)起的系統(tǒng)調(diào)研：在定期和整合基礎(chǔ)上提供合適的市場信息。原因：決策者對市場發(fā)展的動(dòng)態(tài)持續(xù)監(jiān)控的需求不斷增長；利用信息技術(shù)來獲得競爭優(yōu)勢的機(jī)會；MKISS營銷信息系統(tǒng)：向營銷決策者提供相關(guān)、準(zhǔn)確信息所進(jìn)行的收集、整理、分析、評估和傳播信息的活動(dòng)中，對人員、設(shè)備、和流程進(jìn)行整合的持續(xù)互動(dòng)的結(jié)構(gòu)；數(shù)據(jù)倉庫（datawarehouse）是整合公司各個(gè)運(yùn)營系統(tǒng)數(shù)據(jù)的集中式數(shù)據(jù)庫，最簡單的包括信息儲存和檢索系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)：供應(yīng)商、成本、獲得訂單、運(yùn)輸細(xì)節(jié)、銷售、客服；外部數(shù)據(jù)：行業(yè)趨勢、市場份額、新產(chǎn)品、技術(shù)變革、客戶趨勢、經(jīng)濟(jì)趨勢、社會文化、地理政治專項(xiàng)市場調(diào)研

數(shù)據(jù)倉(dw)：數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)存儲和檢索關(guān)系數(shù)據(jù)庫網(wǎng)絡(luò)分析流程工具（olap）市場決策支持系統(tǒng)(mdss)：數(shù)據(jù)挖掘、技術(shù)系統(tǒng)推測模式、預(yù)測模式專家系統(tǒng)（es）：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能信息發(fā)布系統(tǒng)決策者市場信息系統(tǒng)mkis數(shù)據(jù)庫模式：訂單、產(chǎn)品、客戶、銷售、供應(yīng)商、時(shí)間范疇等采用地理信息系統(tǒng)開展調(diào)研概念：地理信息系統(tǒng)（gis）是儲存、演示、分析地理數(shù)據(jù)的支撐決策軟件。gis是調(diào)研中的絕好分析工具，可以整合多種數(shù)據(jù)來源、建立互動(dòng)地圖、運(yùn)行強(qiáng)大分析，企業(yè)運(yùn)用gis了解目前的市場和新市場、評估客戶基礎(chǔ)和競爭形勢、識別擴(kuò)張和合并機(jī)會。采用地理信息系統(tǒng)開展調(diào)研達(dá)美樂應(yīng)用：司機(jī)在訂貨中尋找公司和客戶的最短距離；管理者觀察哪個(gè)店是最成功的，以及成功的關(guān)鍵因素，并決定在哪里開新店！畫圖勝過千言萬語：采用gis可以在居住區(qū)地圖上增添信息并獲得該地區(qū)更加客觀的圖像，例如客戶位置、人口統(tǒng)計(jì)信息、犯罪記錄、交通流量、郵政編碼（zip）、電纜電話分布及其他細(xì)節(jié)。每個(gè)主題層（人口統(tǒng)計(jì)、道路、公交、購物中心、工業(yè)地區(qū)等）連接在一起，每個(gè)層都有自己的編碼、每個(gè)點(diǎn)的明確經(jīng)緯度坐標(biāo)。微觀營銷：可以分析當(dāng)?shù)厝说纳罘绞胶蜕唐焚徺I傾向，反應(yīng)當(dāng)?shù)乜蛻舻南埠茫尃I銷者調(diào)整營銷組合，量身定制的4ps。采用地理信息系統(tǒng)開展調(diào)研繪圖和瞄準(zhǔn)客戶

愛斯五金案例：gis幫助其對商店重新選址，為商店提供公告和商品陳列的建議，并決定是否開設(shè)新的零售機(jī)構(gòu)。操作流程：1、店內(nèi)調(diào)查獲取gis數(shù)據(jù)-家庭地址，錄入總部gis軟件。并進(jìn)行地理編碼（zip）顯示每個(gè)顧客的地址。85%的顧客來自3個(gè)zip-集中此區(qū)域廣告；2、外部購買家庭收入數(shù)據(jù)并添加到地圖中。針對高收入家庭的產(chǎn)品制定吸引力的促銷計(jì)劃---2個(gè)zip的直郵服務(wù)。在以上gis中揭示了客戶的居住區(qū)域和每區(qū)域的收入中指水平，量身打造廣告和促銷活動(dòng)，同時(shí)降低營銷費(fèi)用和提高銷售。采用地理信息系統(tǒng)開展調(diào)研新店選擇康妮咖啡案例：正確的產(chǎn)品和客戶可以提高利潤，位置也是成功的關(guān)鍵。Gis可以幫助確定進(jìn)那個(gè)市場，每個(gè)市場設(shè)多少商店，每個(gè)商店的地址如何確定？操作流程：1、眾多的新店地址建議，將地理編碼和該地區(qū)的市場數(shù)據(jù)（人口數(shù)據(jù)和銷售數(shù)據(jù)）錄入gis軟件；2、回歸分析方法衡量這些因素對咖啡銷售的影響，建立銷售預(yù)測模型。銷售額=常數(shù)-6000*競爭者數(shù)量+0.2*該區(qū)域銷售潛力；3、各位置預(yù)測排名、綜合決策。除了以上的模型外，與磁場商場的鄰近程度、街道便利性、城市功能分區(qū)等也是考慮的因素。采用地理信息系統(tǒng)開展調(diào)研廣告戰(zhàn)略林肯-水星案例：

gis可以提高廣告效率，可以協(xié)助瞄準(zhǔn)客戶，減少廣告整體支出—采用直郵和報(bào)紙插頁的廣告而非電視公告。廣告的挑戰(zhàn)是如何直接瞄準(zhǔn)最可能購買產(chǎn)品的人群，同時(shí)避免最不愿意購買的人群！Prizm系統(tǒng)幫助營銷者定位最可能購買產(chǎn)品的人群。該系統(tǒng)通過因子分析來區(qū)分美國居住區(qū)的特征，并根據(jù)6大類統(tǒng)計(jì)變量（社會階層、家庭結(jié)構(gòu)、流動(dòng)性、種族、城市化、房產(chǎn)）的指標(biāo)得分，將美國每個(gè)zip區(qū)域都聚類歸入62個(gè)Prizm集群區(qū)域，例如：貴族、艱難掙扎、新家庭、綠色家庭等。操作流程：1、電話或車輛登記調(diào)查預(yù)測每個(gè)Prizm人群對水星車輛的購買意愿?！y發(fā)族的傾向最高（人群描述）；2、將購買者數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為Prizm人群。將各個(gè)zip區(qū)的水星車銷售量/成年人口=購買傾向，因?yàn)檫^去的行為是未來行為的最好預(yù)測。計(jì)算所有zip區(qū)中62個(gè)Prizm區(qū)域的平均購買傾向，約等于電話調(diào)查每個(gè)Prizm的結(jié)果；3、建立購買傾向指數(shù)=各個(gè)zip區(qū)域傾向/所有zip區(qū)域平均值*100,大于100較好；4、根據(jù)計(jì)算的高指數(shù)地區(qū)開展報(bào)紙插頁促銷設(shè)計(jì)。同時(shí)也可收集對手的銷售數(shù)據(jù)，進(jìn)入潛在目標(biāo)市場；5、廣告接觸目標(biāo)客戶。方式有直郵和插頁——成本比較，報(bào)紙選擇—依據(jù)當(dāng)?shù)匕l(fā)行量！原始數(shù)據(jù)收集當(dāng)二手?jǐn)?shù)據(jù)無法獲得或不相關(guān)的時(shí)候，為特定項(xiàng)目收集數(shù)據(jù)就稱為原始數(shù)據(jù)。詢問法：個(gè)人訪問、電話調(diào)研、郵件調(diào)查、網(wǎng)絡(luò)調(diào)查；觀察法：人工觀察、錄像機(jī)觀察法的缺點(diǎn)是不能得出與非觀察變量的數(shù)據(jù)，而詢問法可以得出多種數(shù)據(jù)，觀察法的另外缺陷是不得不等待相關(guān)事件的發(fā)生，因?yàn)橛^察法的時(shí)間和費(fèi)用成本更高；觀察法的主要優(yōu)勢是提供更加精確的數(shù)據(jù)，因?yàn)閷κ鼙辉L者更加方便，不需要被訪者的直接參與，數(shù)據(jù)不受歪曲?？紤]的因素：多樣性、觀察數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、時(shí)間和費(fèi)用、受訪者的便利性19問卷的格式完全結(jié)構(gòu)問題：針對每個(gè)受訪者的逐字逐句的問題，以及固定的回答種類；完全非結(jié)構(gòu)問題：每個(gè)受訪者的問題不完全相同，也不需要固定的答案類型；偽裝問題：向受訪者提供的真實(shí)目的不明顯的間接問題。調(diào)研的結(jié)論性回答問題的意愿高低高一類：結(jié)構(gòu)性、非偽裝三類：結(jié)構(gòu)性、偽裝低二類：非結(jié)構(gòu)性、非偽裝四類：非結(jié)構(gòu)性、偽裝一類：應(yīng)用最廣，適用于樣本量大的結(jié)論性調(diào)研；二類：個(gè)人訪談/焦點(diǎn)訪談的探索性調(diào)研流行，也稱為深度調(diào)研；三類：揭示社會敏感話題—墮胎、污染等；采用大量的結(jié)構(gòu)性答案進(jìn)行真實(shí)選擇或排序；四類：激勵(lì)調(diào)研中應(yīng)用，回答“為什么”，以及人們的愿望、情感、及意向---心理學(xué)中的投射技術(shù)20問卷的管理方式個(gè)人訪問：入戶、購物中心攔截等電話：郵件：互聯(lián)網(wǎng)：影響要素：多樣性（樣本量、問題類型及數(shù)量、獎(jiǎng)勵(lì)措施）、時(shí)間、成本、準(zhǔn)確性、受訪者便利性等準(zhǔn)確性樣本控制：從充分代表相關(guān)興趣人群的樣本中收集數(shù)據(jù)的能力，非代表性抽樣得到的推論不具備普遍意義。取決于兩個(gè)因素，1、識別和到達(dá)受訪者合適樣本的能力，2、確保每個(gè)受訪者合作的能力。個(gè)人訪問具有多樣性，效果最佳，電話調(diào)研在達(dá)到家庭代表性樣本時(shí)候面臨障礙；郵件調(diào)研的回復(fù)率最低，雖然可用激勵(lì)方式獲得高回復(fù)，但是代表性并沒增強(qiáng)；非代表性樣本的發(fā)生率在網(wǎng)絡(luò)調(diào)研中最高，最大益處是到達(dá)大規(guī)模人群的能力；督導(dǎo)控制：減少訪問員錯(cuò)誤的能力。由于沒有訪問員，網(wǎng)絡(luò)和郵件比個(gè)人和電話訪問更占優(yōu)勢。個(gè)人最易出現(xiàn)訪問錯(cuò)誤，難以對各個(gè)訪問員進(jìn)行督導(dǎo)。闡明機(jī)會：在回答某些問題時(shí)，受訪者需要有發(fā)現(xiàn)和解決問題的能力，因?yàn)槿狈?dòng)，郵件調(diào)研最容易出問題，而個(gè)人訪問是最好的。21問卷開展方式的比較標(biāo)準(zhǔn)1234多樣性問題數(shù)量個(gè)人郵件網(wǎng)絡(luò)電話信息量/多樣性個(gè)人電話網(wǎng)絡(luò)郵件提供獎(jiǎng)勵(lì)個(gè)人網(wǎng)絡(luò)電話郵件時(shí)間時(shí)間網(wǎng)絡(luò)電話個(gè)人郵件成本成本網(wǎng)絡(luò)郵件電話個(gè)人準(zhǔn)確性樣本控制個(gè)人電話郵件網(wǎng)絡(luò)督導(dǎo)控制網(wǎng)絡(luò)郵件電話個(gè)人闡明機(jī)會個(gè)人電話網(wǎng)絡(luò)郵件受訪者便利性受訪者便利性網(wǎng)絡(luò)郵件電話個(gè)人22觀察的類型自然觀察和策劃觀察：尼爾森的模擬營銷（stm）,首先樣本客戶填寫人口統(tǒng)計(jì)和購買習(xí)慣資料，然后受訪者在真實(shí)的競爭情景下體驗(yàn)營銷。例如收看新產(chǎn)品的電視節(jié)目，然后以小組的形式進(jìn)入商店，自由選擇產(chǎn)品，采用銷售數(shù)據(jù)并結(jié)合采購反饋進(jìn)行預(yù)測?！?jì)算機(jī)模擬營銷；偽裝觀察和非偽裝觀察:最流行的偽裝觀察—神秘購物，采用結(jié)構(gòu)化的提綱記錄購買體驗(yàn)。人工觀察和機(jī)械觀察：直接觀察和間接觀察：結(jié)構(gòu)觀察和非結(jié)構(gòu)觀察：23定性調(diào)研定義：收集、分析和解釋那些不能被數(shù)量化得數(shù)據(jù)或不能數(shù)字概括的數(shù)據(jù)。（非結(jié)構(gòu)性的調(diào)研和觀察調(diào)研）；主要為了獲得預(yù)感和假說，為正式調(diào)研進(jìn)行測試；定量調(diào)研的特點(diǎn)是更結(jié)構(gòu)性、大規(guī)模和代表性的受訪者群體。為收集數(shù)據(jù)、能夠提供最終路線的情景服務(wù)。如果調(diào)研的目的是為了了解問題或開發(fā)新產(chǎn)品概念，則用定性；如果是為了預(yù)測銷售、建立價(jià)格點(diǎn)、選擇最佳的目標(biāo)市場，則用定量；24焦點(diǎn)人群訪問定義：依賴主持者向受訪者介紹主題，指導(dǎo)他們在非結(jié)構(gòu)和自然的方式下討論該主題最佳規(guī)模：6—12人同質(zhì)性的重要性—人口特征相同；推到結(jié)論的危險(xiǎn)—不具備代表性；正確的篩選程序—第一題確保受訪者有相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)，第二、三題反應(yīng)客戶公司提出的限制性特征，第四、五題篩選非典型和專業(yè)的受訪者（調(diào)研從業(yè)、最近參加調(diào)研）主持人特征：友善但是堅(jiān)定、寬容、參與性、不完整的理解、鼓勵(lì)、靈活、敏感等開展實(shí)施：持續(xù)時(shí)間：1.5-2h如實(shí)記錄--設(shè)備干擾優(yōu)勢：數(shù)據(jù)豐富、多樣性、調(diào)研特定受訪者、對客戶的影響缺點(diǎn)：缺乏概括性、誤用的機(jī)會、成本應(yīng)用：了解消費(fèi)者的感受、產(chǎn)品計(jì)劃、廣告創(chuàng)意新技術(shù)：電子鍵盤、錄像會議、在線焦點(diǎn)訪談25其他定性調(diào)研深度訪問：焦點(diǎn)訪談的變形因素深度訪談焦點(diǎn)人群時(shí)間每個(gè)受訪者的訪問和分析都有大量時(shí)間訪問需1.5小時(shí)，分析的時(shí)間少很多人群動(dòng)力缺乏互動(dòng)、沒有同行的影響保持焦點(diǎn)群力度、允許交換意見，同行可能影響主題敏感度應(yīng)對更容易受訪者揭示感情時(shí)會尷尬，除非自己提出主題時(shí)間深度刺探每個(gè)人是可能的時(shí)間有限地理限制可以分散存在限制，只能在特定地區(qū)招募個(gè)人主導(dǎo)得到的時(shí)間相同某些人容易占主導(dǎo)后勤計(jì)劃訪問很容易多地點(diǎn)招募于一個(gè)地點(diǎn)實(shí)施很繁瑣26其他定性調(diào)研投射技術(shù)：向受訪者提供非常模糊的刺激、為回應(yīng)刺激，受訪者間接的揭示內(nèi)在情感；單詞關(guān)聯(lián)測試：幾個(gè)到100多不等的詞語（包含不相關(guān)的詞語和中性詞來偽裝），大聲朗讀給被訪者，詢問其頭腦中第一個(gè)詞語是什么？在新產(chǎn)品、品牌名、關(guān)鍵字的感受時(shí)有用；完成句子：要求被訪者完成一組不完整的句子（也包括不相關(guān)的詞語）；主題領(lǐng)悟：簡稱tat。展示系列的畫面，每次一張，要求對每個(gè)畫面寫一個(gè)故事（發(fā)生了什么、為什么發(fā)生、感情）—個(gè)性測試、廣告圖片、促銷畫冊、產(chǎn)品包裝卡通測試：對話框測試。在卡通圖片的2個(gè)人中，一個(gè)人的對話框有刺激語言，要求在另外一個(gè)人的空白框內(nèi)寫出對話！比主題測試要更加限制。27市場調(diào)研中的實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)調(diào)研指的是控制可能影響因變量的其他變量條件下，通過操縱獨(dú)立變量來收集他對因變量的影響。因果關(guān)系條件：變量發(fā)生的時(shí)間順序、聯(lián)系的證明、控制其他的因變量。實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)：a、b兩種廣告，100人分成2組到廣告公司看分別穿插ab的電視，然后填寫電視內(nèi)容和廣告（包括ab）的反應(yīng)！比較兩種方案的差異。實(shí)地實(shí)驗(yàn)：將以上的方式改為兩個(gè)城市分別播放，并調(diào)研！內(nèi)部有效性和外部有效性的高度一致，但是往往受到不可控制因素的影響-文化差異等選擇影響因素：時(shí)間、成本、暴露給競爭對手的程度和操縱的性質(zhì)；28第一部分市場調(diào)研基礎(chǔ)第二部分?jǐn)?shù)據(jù)收集：類型和方法第三部分?jǐn)?shù)據(jù)收集：測量手段與抽樣第四部分?jǐn)?shù)據(jù)分析第五部分與調(diào)研用戶溝通測量量表測量的典型定義是在一組指導(dǎo)方針的基礎(chǔ)上，將數(shù)字與回應(yīng)聯(lián)系起來。類表量表：數(shù)字只是標(biāo)簽，僅用來區(qū)分不同分類的回應(yīng)；統(tǒng)計(jì)用頻數(shù)、眾數(shù)。例如：1、男、2、女順序量表：數(shù)字擁有等級順序的特性，統(tǒng)計(jì)還可以用中位數(shù)，例如：1、小于5分鐘，2、5-10分鐘，3、大于10分鐘區(qū)間量表：在順序量表基礎(chǔ)上，表值之間的區(qū)別也能夠體現(xiàn)出來；統(tǒng)計(jì)可用算術(shù)平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等，例如：1、一定會買，2、可能買，3、不知道……比例量表：在區(qū)間量表上，表中數(shù)字的比率擁有豐富的解釋?？勺黾訙p乘除！前兩種是非度量數(shù)據(jù)，后面的是度量數(shù)據(jù)！30變量的類別屬性：人口或統(tǒng)計(jì)學(xué)上的特征，教育程度、年齡、家庭等行為：去商場的次數(shù)、活動(dòng)的參與程度信念:被訪者認(rèn)為什么是正確的？例如：吸煙會導(dǎo)致癌癥嗎？態(tài)度：在信念基礎(chǔ)上，還反映受訪者的個(gè)人評判。例如是否應(yīng)該禁煙？31圖形量表與列舉量表圖形量表表現(xiàn)為一個(gè)連續(xù)體，以一條直線的形式，表示理論上可以是無限的數(shù)字排列。列舉量表設(shè)置了一系列不同的選項(xiàng)，任何對選項(xiàng)的不同態(tài)度的建議都是暗示的，最基本的表現(xiàn)形式是多項(xiàng)式問題。舉例：請?jiān)谝韵碌倪x項(xiàng)中選擇一項(xiàng)來表明您對ebay的總體看法？非常糟糕非常好非常糟糕非常好1、非常糟糕2、差3、一般4、好5、非常好12345對比式評價(jià)與非對比式評價(jià)對比式評價(jià)為受訪者提供一個(gè)通用的參考框架非對比式允許受訪者使用任何參考框架。舉例：與其他網(wǎng)站相比，您對ebay的總體看法？請對以下的網(wǎng)站進(jìn)行排序，在您認(rèn)為最好的網(wǎng)站后寫1，依次類推。雅虎——ebay——阿里巴巴——亞馬遜——當(dāng)當(dāng)——1、非常糟糕2、差3、一般4、好5、非常好迫選與非迫選式迫選式?jīng)]有為回答者提供表達(dá)中立態(tài)度的選項(xiàng)；非迫選式則可以表達(dá)中立態(tài)度；舉例：請?jiān)谝韵碌倪x項(xiàng)中選擇一項(xiàng)來表明您對ebay的總體看法？1、非常糟糕2、差3、好4、非常好1、非常糟糕2、差3、一般4、好5、非常好平衡與非平衡選項(xiàng)平衡選項(xiàng)中，積極、贊成的選項(xiàng)與消極、不贊成的選項(xiàng)一樣多；舉例：請?jiān)谝韵碌倪x項(xiàng)中選擇一項(xiàng)來表明您對ebay的總體看法？6、棒極了1、非常糟糕2、差3、一般4、好5、非常好1、非常糟糕2、差3、一般4、好5、非常好標(biāo)記選項(xiàng)與非標(biāo)記選項(xiàng)量表通常有錨點(diǎn)標(biāo)簽來界定兩個(gè)端點(diǎn)，但是調(diào)研人員有許多選擇，例如采用一個(gè)還是多個(gè)中間標(biāo)簽，標(biāo)簽應(yīng)該采用詞語、數(shù)字還是兩者都用。舉例：請?jiān)谝韵碌倪x項(xiàng)中選擇一項(xiàng)來表明您對ebay的總體看法？非常糟糕差一般好非常好1、非常糟糕2、差3、一般4、好5、非常好非常糟糕非常好12345里克特量表里克特量表是里克特原創(chuàng)的格式，由一系列對態(tài)度目標(biāo)的評價(jià)敘述項(xiàng)構(gòu)成，每項(xiàng)敘述有5項(xiàng)認(rèn)同或不認(rèn)同的表。典型的量表大約有20-30項(xiàng)敘述構(gòu)成。特征：1、回答只有文字抽簽，沒有數(shù)字標(biāo)簽，但可以分配數(shù)字（1-5或-2-+2）以獲得數(shù)量的態(tài)度測量；2、敘述項(xiàng)本身有認(rèn)同的也有不認(rèn)同的，因此在分配數(shù)字時(shí)候應(yīng)該按照“對每項(xiàng)敘述高或者低的數(shù)字評價(jià)應(yīng)代表相同的態(tài)度方向”，即是“認(rèn)同敘述的強(qiáng)烈認(rèn)同（5）與不認(rèn)同敘述的強(qiáng)烈不認(rèn)同（5）應(yīng)該一致”敘述項(xiàng)強(qiáng)烈不認(rèn)同不認(rèn)同不同意不反對認(rèn)同強(qiáng)烈認(rèn)同1、網(wǎng)站內(nèi)容豐富2、注冊程序復(fù)雜3、傭金合理4、不注意隱私保護(hù)敘述項(xiàng)要求：量表的有效性取決于敘述項(xiàng)。1、敘述項(xiàng)的變化必須多；2、敘述項(xiàng)必須清晰明了；3、敘述項(xiàng)必須敏感，能夠有效區(qū)分回答者的不同態(tài)度；37語義差別表起源于調(diào)查詞語概念和直接感知意義所作的工作。與里克特量表一樣包含由受訪者評價(jià)的選項(xiàng)。特征：1、包含態(tài)度目標(biāo)的兩極形容詞，而非完整句子；每對形容詞由7個(gè)標(biāo)度的量表隔開，沒有數(shù)字、文字及錨點(diǎn)標(biāo)簽；2、與里特克一樣，在表的左邊可能是認(rèn)同的形容詞，也可能是不認(rèn)同的詞語；但在最后統(tǒng)計(jì)均值的時(shí)候，應(yīng)該將認(rèn)同的統(tǒng)一放在同一邊。內(nèi)容豐富極少內(nèi)容注冊復(fù)雜注冊簡單很少投訴很多投訴隱私保護(hù)少隱私保護(hù)好38U型量表U型量表是語義差別表的衍生。特征：1、每項(xiàng)僅有一個(gè)詞語表示特征，2、每項(xiàng)有10個(gè)回答，3、每項(xiàng)都是迫選回答，4、回答有數(shù)字標(biāo)簽，但是沒有文字。豐富的內(nèi)容復(fù)雜的用戶注冊低傭金極好的隱私保護(hù)投訴處理極差+5+5+5+5+5+4+4+4+4+4+3+3+3+3+3+2+2+2+2+2+1+1+1+1+1-1-1-1-1-1-2-2-2-2-2-3-3-3-3-3-4-4-4-4-4-5-5-5-5-539問卷設(shè)計(jì)問卷是為達(dá)到調(diào)研目的和收集數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)好的一系列問題。問卷設(shè)計(jì)流程：問卷設(shè)計(jì)前最重要的前提是確定所要收集數(shù)據(jù)的合適類型和對調(diào)研問題、目標(biāo)或假設(shè)的正確定義。將數(shù)據(jù)要求轉(zhuǎn)為問卷草稿檢查問題形式檢查問題實(shí)用性及措辭檢查問題先后順序檢查排版和外觀預(yù)先測試草稿問卷定稿40問題格式分為結(jié)構(gòu)性和非結(jié)構(gòu)性問題非結(jié)構(gòu)性-開放式問題：允許用戶自由作答。例如：您的年齡是？結(jié)構(gòu)性-封閉式問題：限制性答案。例如：您的年齡是？1、18歲以下，2、18-30歲，3、30歲以上非結(jié)構(gòu)性問題得到的數(shù)據(jù)更加精確，調(diào)研員建議以開放性問題開始面對面的訪談、電話訪談，可以激發(fā)受訪者的興趣；結(jié)構(gòu)問題包含兩類：兩分式（只有2個(gè)答案選項(xiàng)）和多分式；在應(yīng)答項(xiàng)中，各個(gè)答案為數(shù)字時(shí)候，應(yīng)該遵循自然的順序，總體的原則是全面覆蓋（添加不知道選項(xiàng)）、相互獨(dú)立、不能重復(fù)！41問題關(guān)聯(lián)性與措辭關(guān)聯(lián)性是指每個(gè)問題收集到得數(shù)據(jù)都符合調(diào)研目標(biāo)；但是即使問題關(guān)聯(lián)，但是受訪者無法準(zhǔn)備回答也是個(gè)嚴(yán)重的問題；1、避免雙重問題：您認(rèn)為公司是否關(guān)注員工及客戶？----拆分2、誘導(dǎo)性問題：您不認(rèn)為中石油的鉆井開采對環(huán)境有害嗎？---怎樣看到？3、避免單邊式問題及不平衡式問題：您認(rèn)為公司關(guān)心員工嗎？----關(guān)心還是不關(guān)心？4、避免含蓄假定問題：您在看足球、籃球時(shí)候喝咖啡嗎？----請問您在以下哪些情況喝咖啡？常用過濾問題來消除，1、您吃雞蛋嗎？2、您每周有幾天吃雞蛋？5、避免復(fù)雜的問題：專業(yè)術(shù)語！42問題排序1、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)和敏感性問題放在最后面；2、聚焦問題，相關(guān)的問題放在一起；3、漏斗型問題與逆漏斗：漏斗型適合于大多數(shù)問題，即是先從一般問題到到具體問題，而關(guān)于滿意度的時(shí)候，則采用相反的方式；4、跳過模式：邏輯跳轉(zhuǎn)43問卷排序好標(biāo)準(zhǔn)：清晰說明、問題間有間隔、預(yù)留合適的答空間豎立排版1、非常糟糕2、差3、一般4、好5、非常好1、非常糟糕2、差3、一般4、好5、非常好44調(diào)查設(shè)計(jì)介紹信問卷介紹信要點(diǎn)：1、個(gè)人溝通；2、請求幫助；3、調(diào)研重要性；4、訪問對象如何從調(diào)研中受益；5、回答問題的時(shí)間短暫；6、問卷內(nèi)容很簡單，可輕松作答；7、訪問對象的科學(xué)篩選；8、匿名保密；9、感謝語；10、激勵(lì)措施；11、聯(lián)系人地址45抽樣與普查抽樣是從決策制定者的研究全體挑選一部分，最終是是為了研究全體得出的概括性結(jié)論。決策者制定的研究總體稱為總體，可以從中抽取的總體單位列表稱為樣本框架。普查是對全體研究得出推論。在可行、必要的時(shí)候才使用；抽樣的優(yōu)勢：成本低、時(shí)間短抽樣誤差：在抽樣過程中生成的統(tǒng)計(jì)值和只有通過精確的普查才得到的總體參數(shù)之間的差異;----增加樣本規(guī)模、更好的抽樣規(guī)劃，樣本盡可能代表總體非抽樣誤差：樣本框誤差：不能代表理想總體的樣本框架；----增大使其更代表總體不應(yīng)答誤差：最終的樣本不代表規(guī)劃的樣本；----激勵(lì)措施、復(fù)查、延長時(shí)間數(shù)據(jù)誤差：收集的數(shù)據(jù)失真、數(shù)據(jù)編碼分析和闡述中的誤差；----激勵(lì)、督導(dǎo)、科學(xué)編碼、考慮實(shí)際情況解讀；概率抽樣：事先已知每一總體單位抽取概率的客觀程序，研究員不決定某一具體的總體單位是否被包含在樣本中；非概率抽樣：……未知……主管決定……46概率抽樣抽樣方法概念統(tǒng)計(jì)效率關(guān)于總體所需要的信息樣本單位的選取簡單隨機(jī)抽樣總體中，每部分的任一樣本都是已知和同樣的概率被抽取的程序比分層效率低總體樣本清單隨機(jī)挑選分層隨機(jī)抽樣總體中必須包含各層面、各細(xì)分單位個(gè)體樣本的抽樣程序成比例分成樣本是從各層面中按照占總體的比例抽取的樣本比簡單隨機(jī)效率高總體樣本清單，按某特征分層的數(shù)據(jù)隨機(jī)挑選不成比例分成樣本是從各層面中根據(jù)其所占總體的不同比例抽取的樣本據(jù)簡單和成比例的效率更高總體樣本清單，按某特征分層的數(shù)據(jù)，各層中樣本多樣化程度認(rèn)識隨機(jī)挑選整群抽樣隨機(jī)抽取多群樣本單位的概率抽樣，然后所有或者部分被選中的群體被用作研究簡單整群適用于個(gè)體總體單位的樣本框在不能獲取的時(shí)候，或者總體可以方便劃分為一系列代表性的群體除非各群都充分體現(xiàn)總體，否則必簡單隨機(jī)低總體單位子群的清單只有選中的層面（從各個(gè)選中層面進(jìn)行隨機(jī)）系統(tǒng)抽樣隨機(jī)抽取一個(gè)樣本，然后系統(tǒng)的抽取其他樣本。1、抽樣間距k2、從1-k中隨機(jī)抽取第一個(gè)樣本3、系統(tǒng)抽樣n,n+k……當(dāng)總體為隨機(jī)順序時(shí)，與隨機(jī)相同，當(dāng)總體按照某個(gè)特征安排時(shí)與成比例同，當(dāng)樣本呈周期性出現(xiàn)時(shí)，比隨機(jī)低總體樣本清單只有首單位被隨機(jī)，其余按照抽樣間距挑選47非概率抽樣便利抽樣：調(diào)研人員的便利性構(gòu)成了抽樣的基礎(chǔ)，不需要獲取代表性的樣本。電視中新聞中的調(diào)查、在線彈出調(diào)查；判斷抽樣：也稱目標(biāo)抽樣。調(diào)研人員努力按照自己的判斷選取適合研究目的樣本的程序；定額抽樣：根據(jù)決策者的判斷，從各總體單元中抽樣的定額單位；非概率中最精致的方式，與分層抽樣類似。1、依據(jù)某些支配性特點(diǎn)（兩個(gè)或多個(gè)）將總體分成幾段（cell），2、決定各單元的樣本定額；3、指導(dǎo)面試員完成各個(gè)單元分配到的定額；48抽樣誤差參數(shù)：對于任何變量，實(shí)際的或者真實(shí)的總體平均值或總體比例；統(tǒng)計(jì)量：對于樣本數(shù)據(jù)的參數(shù)評估；抽樣誤差：以上兩個(gè)數(shù)據(jù)之間的差異抽樣分布：由抽樣程序選取的確定規(guī)模的各可能樣本中獲取的樣本統(tǒng)計(jì)值及出現(xiàn)的頻率；所謂置信度,也叫置信水平。置信水平表示區(qū)間估計(jì)的把握程度，指總體參數(shù)值落在樣本統(tǒng)計(jì)值某一區(qū)內(nèi)的概率；置信區(qū)間是指在某一置信水平下，樣本統(tǒng)計(jì)值與總體參數(shù)值間誤差范圍。置信區(qū)間的跨度是置信水平的正函數(shù)；置信區(qū)間具有附加的不確定性:估計(jì)值

±

誤差幅度49樣本大小影響樣本大小的因素：1、期望的精確度，2、置信水平，3、樣本標(biāo)準(zhǔn)差4、資源（人財(cái)物）

樣本容量公式

Z2S2

n

=

—————

d2

其中：N：代表所需要樣本量Z：置信水平的Z統(tǒng)計(jì)量，如95%置信水平的Z統(tǒng)計(jì)量為1.96，99%的Z為2.68；S：總體的標(biāo)準(zhǔn)差;d：置信區(qū)間的1/2，在實(shí)際應(yīng)用中就是容許誤差，或者調(diào)查誤差。50第一部分市場調(diào)研基礎(chǔ)第二部分?jǐn)?shù)據(jù)收集：類型和方法第三部分?jǐn)?shù)據(jù)收集：測量手段與抽樣第四部分?jǐn)?shù)據(jù)分析第五部分與調(diào)研用戶溝通數(shù)據(jù)質(zhì)量控制編輯：為了提高問卷的準(zhǔn)確性和精確性而對數(shù)據(jù)收集表格進(jìn)行檢查，篩選出問卷中的不清楚、不完整、不一致、模棱兩可的答案。編碼：為每個(gè)問題的每種可能的答案分配一個(gè)代碼，通常是一個(gè)數(shù)字。1、對每個(gè)問題的答案進(jìn)行有意義的分類；2、建立互相排斥和完全窮盡的編碼分類；3、建立一個(gè)適合于電腦分析的數(shù)據(jù)集；電子表格欄編碼描述問題編號變量名稱編碼測量水平1-10滿意度問題1-101-5（1=最不滿，5=最滿）區(qū)間量表11服務(wù)年限問題11服務(wù)推薦(rec)1-2（1=是，2=否）類別量表12質(zhì)量評價(jià)問題12質(zhì)量評價(jià)(quality)0-100分比例量表13年齡問題13年齡（age）1-4（1=18歲以下，2=19-35歲……4=60歲以上）順序量表52初步數(shù)據(jù)分析：描述性分析集中趨勢的測量：眾數(shù)、中位數(shù)、均值；頻數(shù)分析：描述單一變量在不同取值間的分布情況；變量類型集中趨勢指標(biāo)離散趨勢指標(biāo)類別數(shù)據(jù)眾數(shù)：次數(shù)最多嚴(yán)格說沒有意義，可通過頻數(shù)獲取順序數(shù)據(jù)中位數(shù)：升序/降序后處于50%位置極差（最大減去最?。┗蚓又械臄?shù)值四分位距區(qū)間數(shù)據(jù)均值：算術(shù)平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差比例數(shù)據(jù)均值：算術(shù)平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差樣本方差：樣本中各數(shù)據(jù)與樣本平均數(shù)的差的平方和的平均數(shù)；樣本方差的算術(shù)平方根就是標(biāo)準(zhǔn)差。53假設(shè)檢驗(yàn)推斷分析：超越描述性分析，測試某一假設(shè)為目的的數(shù)據(jù)分析被擇假設(shè)：研究者想要收集證據(jù)予以支持的假設(shè)；Ha原假設(shè)：也稱0假設(shè)。研究者想要收集證據(jù)予以反對的假設(shè)；H0如何判斷假設(shè)：原假設(shè)是表述更為保守的一個(gè)，即是樣本量不不能拒絕h0，就應(yīng)該保持現(xiàn)狀；而想要證明的假設(shè)為ha;顯著性水平：犯一類錯(cuò)誤的最大概率α（0.01，0.05，0.1等）---通常是人為設(shè)置，需考慮公司成本、風(fēng)險(xiǎn)等實(shí)際；置信水平：顯著性水平的補(bǔ)數(shù)1-α；臨界值：根據(jù)給定的顯著性水平確定的拒絕域的邊界值；檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：標(biāo)準(zhǔn)變量，由樣本數(shù)據(jù)計(jì)算而來，通過與臨界值（可查概率表）比較決定是否拒絕原假設(shè)。Z、X2、F、T等（一般來說，30個(gè)即為大樣本，才能適用于z檢驗(yàn)）假設(shè)雙側(cè)檢驗(yàn)左側(cè)檢驗(yàn)右側(cè)檢驗(yàn)H0m=m0mm0mm0H1m≠m0m<m0m>m054假設(shè)檢驗(yàn)步驟步驟：1、確定原假設(shè)h0和被擇假設(shè)ha;2、確定抽樣分布曲線的性質(zhì)，選擇合適的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量；（正態(tài)曲線為z值）3、確定假設(shè)檢驗(yàn)師單尾還是雙尾；4、確定合適的顯著性水平，依據(jù)統(tǒng)計(jì)表確定檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的臨界值（雙尾有2個(gè)）5、確定拒絕原假設(shè)的決策標(biāo)準(zhǔn)；6、依據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算出檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量；7、運(yùn)用第五步的決策標(biāo)準(zhǔn)，拒絕原假設(shè)或被擇假設(shè)；樣本推斷真實(shí)情況H0為真H0為假H0為真正確決策，置信水平1-α第二類錯(cuò)誤概率p=βH0為假第一類錯(cuò)誤，顯著性水平α正確決策，功效=1-β單變量假設(shè)檢驗(yàn)檢驗(yàn)類型檢驗(yàn)的主要目的舉例卡方列聯(lián)檢驗(yàn)考察兩個(gè)變量是否相關(guān)-類別和順序受教育水平和是否推薦產(chǎn)品給好友之間有無顯著相關(guān)單均值檢驗(yàn)總體均值是否與指定的簡言之存在顯著關(guān)系消費(fèi)者在超市的等待時(shí)間是否明顯多于10分鐘單比例檢驗(yàn)檢驗(yàn)假定：將一變量的總體比例與一個(gè)事先給定值比較重慶使用寬帶的家庭比例是否大于0.3雙均值檢驗(yàn)利用兩個(gè)總體的獨(dú)立樣本推斷兩個(gè)總體的均值是否顯著差異重慶的家庭在外就餐花費(fèi)是否高于成都非獨(dú)立樣本情況下的雙值檢驗(yàn)利用兩個(gè)總體的配對樣本推斷兩個(gè)總體的均值是否顯著差異根據(jù)特定家庭的數(shù)據(jù)，在廣告前后，洗衣粉的購買量是否有差異雙比例檢驗(yàn)檢驗(yàn)假定：比較兩個(gè)獨(dú)立總體中同一變量的總體均值中西部的雙收入家庭比例是否高于東部地區(qū)56總體均值的檢驗(yàn)案例：某產(chǎn)品經(jīng)理決定是否進(jìn)入新市場，一項(xiàng)針對400個(gè)家庭的隨機(jī)調(diào)研，家庭收入的標(biāo)準(zhǔn)差為8000，平均收入為3萬，基于過去的經(jīng)驗(yàn)是大于2.9萬才會盈利，那么是否應(yīng)該進(jìn)入新市場呢？1、h0:μ≤2900,ha:μ>2900;2、曲線落在均值附近，并圍繞其分布；x檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量3、單尾；4、顯著性水平α=0.05，臨界值Zc=1.645（單尾）5、如果樣本均值超過Xc,就拒絕原假設(shè)；6、在正態(tài)檢驗(yàn)的抽樣分布中，隨機(jī)變量的取值是每個(gè)x，均值是μ，標(biāo)準(zhǔn)差是＝因此，樣本足夠大，Z作為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，即：2

已知：2

未知：Sx=8000/√400=400Xc=2900+1.645*400=29658Z=（3000-2900）/400=2.57、因?yàn)椋?0000>29658;2.5>1.645，所以拒絕原假設(shè)，應(yīng)該投入到新市場去?？傮w均值的檢驗(yàn)U=29000Z=0Xc=29658Zc=1.645X=30000Z=2.5a=0.05拒絕h0不拒絕h058卡方列聯(lián)檢驗(yàn)案例：電信行業(yè)手機(jī)潛在用戶測試，共200個(gè)樣本，通過列聯(lián)表分析藍(lán)牙技術(shù)與購買手機(jī)意愿是否才存在顯著相關(guān)？1、h0:藍(lán)牙與手機(jī)購買沒有關(guān)系,ha:存在關(guān)系;2、計(jì)算第i行、第j列的單元期望頻率:Tij=Eij=ni*nj/n,即T11=E11=100*100/200=503、計(jì)算卡方檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：=724、查臨界卡方值表（a=0.05,自由度為1）為3.84;5、因?yàn)?2>3.83,我們可以拒絕原假設(shè)，即藍(lán)牙技術(shù)與會否購買手機(jī)之間的相關(guān)性不顯著。當(dāng)卡方為72時(shí)，真實(shí)顯著性水平P小于0.001。購買手機(jī)意愿（A）藍(lán)牙特性會不會總計(jì)是80-80%20-20%100否20-20%80-80%100總計(jì)100-100%100-100%200購買手機(jī)意愿(T)藍(lán)牙特性會不會總計(jì)是80-5020-50100否20-5080-50100總計(jì)10010020059卡方列聯(lián)檢驗(yàn)檢驗(yàn)時(shí)，要根據(jù)自由度ν查

界值表：當(dāng)時(shí)，，拒絕H0，接受H1；當(dāng)時(shí)，，尚無理由拒絕H0。自由度d.f：以樣本的統(tǒng)計(jì)量來估計(jì)總體參數(shù)時(shí)候，樣本中獨(dú)立或能自由變化的數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)稱為統(tǒng)計(jì)量的自由度。d.f=(行-1)*(列-1)在列聯(lián)表中，那個(gè)方向（行/列）計(jì)算的單元頻率更有意義呢？通常沿著自變量的方向計(jì)算百分比，然后與因變量交叉。因?yàn)閮蓚€(gè)變量的關(guān)系依賴其他變量，列聯(lián)表也會隱藏潛在的變量關(guān)系：促銷費(fèi)用價(jià)格銷售額所有公司中值以上中值以下中值以上中值以上40-33%80-67%120-100%中值以下60-75%20-25%80-100%中值以下中值以上20-25%60-75%80-100%中值以下80-67%40-33%120-100%60單均值檢驗(yàn)案例：某產(chǎn)品經(jīng)理決定是否進(jìn)入新市場，一項(xiàng)針對25個(gè)家庭的隨機(jī)調(diào)研，家庭收入的標(biāo)準(zhǔn)差為8000，平均收入為3萬，基于過去的經(jīng)驗(yàn)是大于2.9萬才會盈利，那么是否應(yīng)該進(jìn)入新市場呢？1、h0:μ≤2900,ha:μ>2900;2、由于25<30,不能用z檢驗(yàn)，只能用t檢驗(yàn)；=0.6253、查t值表（a=0.05,d.f=24），Tc為1.71；4、因?yàn)?.625<1.71，所以不能拒絕原假設(shè)！不能把新產(chǎn)品引入新市場（與前結(jié)論相反）61單比例檢驗(yàn)案例：某電腦公司營銷部白先生調(diào)查100個(gè)電腦用戶，只有20個(gè)人聽說過該品牌，認(rèn)為0.2的認(rèn)知率非常低，需要增加廣告支出，但是黃女士認(rèn)為沒有那么糟糕，因?yàn)樵撈放苿倓傔M(jìn)入市場，不同意更多廣告支出，除非白先生可以證明（0.5的誤差）：所有電腦用戶的該品牌的真實(shí)認(rèn)知率小于0.3。分析：主要是驗(yàn)證聽說過該品牌的電腦用戶的人口比例假設(shè)1、h0:π≥0.03,ha:π<0.3;2、理論上樣本比例為二項(xiàng)式分布，對于大樣本，二項(xiàng)式分布為近似正態(tài)分布。而大樣本在經(jīng)驗(yàn)上為nπ和n(1-π)都必須≥10，所以可以用z-檢驗(yàn)；3、據(jù)公式：=-2.1744、由于-2.174<-1.645（單尾），所以拒絕原假設(shè)！應(yīng)該增加廣告預(yù)算。62雙均值檢驗(yàn)案例：某

機(jī)構(gòu)推出公共服務(wù)運(yùn)動(dòng)來促進(jìn)健身。為了對廣告效果進(jìn)行受控測試，選了2個(gè)類似的城市。城市1是接受檢驗(yàn)的，城市2是受控對象，即是用于比較的。城市1中300名，平均每天30分鐘，標(biāo)準(zhǔn)差為22分鐘，城市2中200名，平均每天35分鐘，標(biāo)準(zhǔn)差為25分鐘，這兩個(gè)城市在時(shí)間上有差別嗎？1、h0:u1=u2

ha:

u1≠u2;2、樣本量都>30時(shí)，服從正態(tài)分布，可用z統(tǒng)計(jì)量；=-2.293、由于-2.29<-1.96（雙尾），所以拒絕原假設(shè)！不能肯定兩個(gè)城市的水平相同。備注：如果兩個(gè)樣本量很小時(shí)候，不符合正態(tài)時(shí)應(yīng)該用t檢驗(yàn),自由度=n1+n2-2

且：

樣本不獨(dú)立情況下的雙值檢驗(yàn)案例：某零售公司抽取了10家連鎖店開展促銷以擴(kuò)大銷售額，下表是實(shí)施前后商店的周銷售額，問題：表的樣本數(shù)據(jù)是否充分滿足管理者對促銷導(dǎo)致銷售額顯著提高的預(yù)期？商店數(shù)目（i）每家商店的銷售額（千美元）銷售額改變（xdi=xai-xbi）銷售前（xbi）促銷后（xai）12502601022352405315015114145140-551201244698100277570-58859510918020020102122208總計(jì)5064樣本不獨(dú)立情況下的雙值檢驗(yàn)因?yàn)閬碜韵嗤唐返臄?shù)據(jù)，所以活動(dòng)前后的數(shù)據(jù)不是獨(dú)立的；把兩個(gè)樣本的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成一個(gè)單樣本的差異數(shù)據(jù)組，與單均值檢驗(yàn)過程相似；1、h0:μd

≤0,ha:μd>02、對樣本μd

的估值為：=53、對xd的重復(fù)抽樣分布屬于t分布，其中，自由度=n-1,=7.53,那么檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量是：=2.14、查t值表（a=0.05,d.f=9,單尾）的臨界值為1.83；5、因?yàn)?.1>1.83，所以拒絕原假設(shè)。該活動(dòng)有很好的效果。65雙比例檢驗(yàn)案例：寶馬公司廣告部經(jīng)理，考慮使用短片x、y吸引年輕的消費(fèi)者，目標(biāo)市場為18-30歲，隨機(jī)抽取400個(gè)樣本，隨機(jī)分配200個(gè)分別給x和y；看過x片子的有40人喜歡-20%，看過y片的有50人喜歡-25%?？膳袛郰片(π1)更加能夠吸引目標(biāo)消費(fèi)嗎？1、h0:π1≤π2,ha:π1>π22、對于大樣本，樣本比例間的差異近似正態(tài)分布。而大樣本在經(jīng)驗(yàn)上為n

ipi和ni(1-

pi)都必須≥10，所以可以用z-檢驗(yàn)；其中，

，Q=1-P3、因?yàn)閦=1.019<1.645（單尾），所以不能拒絕原假設(shè)ho，不能證明y比x更好.相關(guān)分析方法概覽方法適用范圍舉例斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)順序變量的線性相關(guān)銷售員的積極性與業(yè)績皮爾森相關(guān)系數(shù)區(qū)間變量的線性相關(guān)消費(fèi)者年齡與對本企業(yè)認(rèn)識一元回歸分析一個(gè)定量變量（區(qū)間、比例）與另一定量變量的函數(shù)廣告支出與銷售收入，廣告變化占整個(gè)銷售變化的百分比，銷售收入對廣告支出的敏感度多元回歸分析定量因變量（區(qū)間、比例）與多個(gè)自變量之間的函數(shù)廣告和價(jià)格是否對銷售產(chǎn)生重要影響，廣告和價(jià)格變化影響的銷售變化占銷售收入變化的百分比，銷售收入對廣告和價(jià)格變化的敏感度67斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)討論兩個(gè)定序變量間的相關(guān)的程度與方向。又稱等級相關(guān)。計(jì)算等級相關(guān)系數(shù)可以將數(shù)據(jù)變換成等級以后用原有的相關(guān)系數(shù)公式計(jì)算，也可以將算出每一對樣本的等級之差di，然后用下列公式計(jì)算：t檢驗(yàn)法：將r和n代入公式，算出統(tǒng)計(jì)量tr，按α＝0.05，自由度d.f＝n－2查附表的t界值表。若tr＞t界值，則P＜0.05，反之，tr＜t界值，則P＞0.05。68皮爾森相關(guān)系數(shù)簡單相關(guān)系數(shù)又稱皮爾遜相關(guān)系數(shù)，它描述了兩個(gè)定距變量間聯(lián)系的緊密程度。

其中，查表法檢驗(yàn)法1、H0:p=0（變量間不存在線性相關(guān)關(guān)系）；H1:p≠0（變量間有線性相關(guān)關(guān)系）；p是總體相關(guān)系數(shù)，d.f=n-1，a=0.05;2、比較r與臨界值（雙尾），r>+臨界值，或者r<-臨界值，就做出拒絕原假設(shè)的決定。69一元線性回歸自變量：也稱預(yù)測變量，引起其他變量變動(dòng)的原因，在散點(diǎn)圖中用x描述；因變量：也稱解釋變量，自變量影響的那個(gè)變量，散點(diǎn)圖中y.一般表達(dá)式：y=a+bx,a、b都是常數(shù)，a是截距，b是斜率；回歸方程評價(jià)：擬合優(yōu)度是回歸方程中自變量對因變量預(yù)測程度的一個(gè)整體測量。R2的取值與相關(guān)系數(shù)r一樣，取值在0-1之間，如果散點(diǎn)圖中是一條水平線，那么R2=0，如果沒有明顯的上揚(yáng)或下降趨勢，那么接近于0，如果具有完全的上揚(yáng)和下降趨勢，那么接近1。R2值越大，說明回歸方程的可信度越高！R2=回歸方程解釋的平方和/總平方和=SSr/SSt檢驗(yàn)R2的顯著性：1、p是方程中自變量的個(gè)數(shù)，n是樣本規(guī)模，分子自由度p，分母自由度n-p-1，通過f值表查找臨界值。2、如果f大于臨界值，我們拒絕認(rèn)為R2的值并非顯著不為0的原假設(shè)?；貧w系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)：H0：bi=0；H1：bi≠0；構(gòu)造并計(jì)算統(tǒng)計(jì)量T統(tǒng)計(jì)量的自由度為n-p-1,因此,比較t與臨界值（雙尾），t>+臨界值，或者t<-臨界值，就做出拒絕原假設(shè)的決定。70運(yùn)用回歸分析時(shí)需要注意的問題1、與線性分析得情形類似，回歸分析只適用于分析自變量和因變量之間的線性關(guān)系；2、一個(gè)具有顯著R2值的回歸方程并不能表明自變量和因變量之間具有的因果關(guān)系；3、當(dāng)預(yù)測所需要的自變量的值超過了構(gòu)建方程時(shí)所適用的取值范圍時(shí)，回歸方程不太可能得到令人信服的因變量預(yù)測值；4、建立一個(gè)數(shù)據(jù)相對較少的樣本上的回歸方程也可能是不精確的；5、自變量和因變量數(shù)據(jù)的取值范圍將會影響回歸方程的有效性；71多元回歸方程在許多實(shí)際問題中，還會遇到一個(gè)隨機(jī)變量與多個(gè)變量的相關(guān)關(guān)系問題，需要用多元回歸分析的方法來解決72相依分析：一個(gè)變量作為因變量，其他變量作為自變量；--前三種互依分析：不指定因變量和自變量，只研究變量之間的關(guān)系模式—后四種多變量分析方法分析方法類型輸入數(shù)據(jù)格式主要目的回歸分析自變量、因變量都可度量自變量多大程度解釋了因變量的變動(dòng)，同時(shí)在給定自變量值時(shí)預(yù)測因變量值方差分析自變量、因變量都可度量驗(yàn)證不同的自變量水平是否會影響因變量產(chǎn)生的顯著影響判別分析因變量可度量，自變量不可度量自變量組間差異是否顯著，判斷哪些自變量對組間差異貢獻(xiàn)大，評估分類的準(zhǔn)確度，根據(jù)自變量值將樣本歸類因子分析可度量以最少的信息丟失將眾多原有變量濃縮減成少數(shù)幾個(gè)因子，將使因子具有一定的命名解釋性聚類分析可度量將數(shù)據(jù)依據(jù)諸多特征，按照性質(zhì)親疏程度在沒有先驗(yàn)知識下自動(dòng)分類，產(chǎn)生多個(gè)分類結(jié)果，分類的內(nèi)部個(gè)體具有相似性，不能分類的差異大多維標(biāo)度分析不可度量-相似性排序研究對象感知和偏好，確認(rèn)消費(fèi)者對不同品牌感知維度的數(shù)目與性質(zhì)，現(xiàn)有品牌在這些維度的定位，消費(fèi)者的理想品牌在這些維度的定位聯(lián)合分析不可度量-偏好排序?qū)傩运酱_認(rèn)消費(fèi)者選擇不同屬性的相對重要性，估計(jì)不同屬性品牌的市場份額，確定最受歡迎的屬性構(gòu)成，根據(jù)不同屬性水平偏好的相似性進(jìn)行市場細(xì)分73方差分析方差分析（ANOVA,analysisofvariance）和回歸分析有著密切的聯(lián)系，因?yàn)榉讲罘治鲆彩菣z驗(yàn)因變量和自變量的關(guān)系。然而，方差分析和回歸分析存在一個(gè)基本的不同：回歸分析中，因變量和自變量都是可以度量的（區(qū)間或比例），而在方差分析中只有因變量是可以度量的，自變量是類別變量和順序變量；因子方差分析是用于分析一個(gè)以上類別數(shù)據(jù)的自變量對可度量因變量的影響；74辨別分析辨別分析（discriminalanalysis）是根據(jù)事先確定的因變量類別（例如產(chǎn)品的主要用戶、普通用戶或是非用戶，自有房屋或租賃電視觀眾或非電視觀眾找出相應(yīng)處理組的區(qū)別性特性。在辨別分析中，因變量為類別數(shù)據(jù)，有多少類別就有多少類別處理組；自變量通常為可度量數(shù)據(jù)。辨別分析的目的如下：建立能夠最大限度地區(qū)分因變量類別的判別函數(shù)；考察自變量的組間差異是否顯著；判斷哪些自變量對組間差異貢獻(xiàn)最大；評估分類的準(zhǔn)確程度；根據(jù)自變量的值將樣本歸類。因子分析因子分析是研究如何以最少的信息丟失將眾多原有變量濃縮成少數(shù)幾個(gè)代表變量間關(guān)系的因子，并使因子具有一定的命名解釋性。通常是從考察原始變量中矩陣配對的相關(guān)關(guān)系入手，然后再將這些變量組合為少數(shù)幾個(gè)能夠最大限度代表相關(guān)變量的因子。應(yīng)用：首先，我們可以用它來開發(fā)簡單但全面的多項(xiàng)目量表。第二，是在在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上解釋截然不同的維度的性質(zhì)，從而提供管理建議——為細(xì)分市場和營銷組合策略提供參考。第三，因子分析把大量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成有限數(shù)量的不相關(guān)因素的一組因子得分，這種功能使該項(xiàng)技術(shù)可以與其他分析過程了聯(lián)合使用，比如多元回歸分析和判別分析。聚類分析聚類分析是將對象（消費(fèi)者、市場區(qū)域或產(chǎn)品）劃分為不同的群體，群體內(nèi)成員間在諸多方面表現(xiàn)出相似性。聚類分析對于旨在區(qū)分出不同的消費(fèi)群體的市場細(xì)分非常有用。這一技術(shù)可以根據(jù)對一系列變量的賦值找出對象的自然群體，而不必將其中的任何一個(gè)設(shè)定為因變量。企業(yè)進(jìn)行市場細(xì)分的一種方法是對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。盡管聚類分析和判別分析都是將很多研究對象分割成不同的群體，使各組包含的研究對象彼此相似，但這兩種方法是不同的。在判別分析中，研究者研究各個(gè)組是基于一個(gè)獨(dú)立的因變量，然后根據(jù)一組自變量的作用來有效地區(qū)分不同的組群。在聚合分析中，各個(gè)組沒有作事前的詳盡分析，相反，這種技術(shù)生成出各個(gè)組是基于研究對熊在很多變量上的相似性。多維標(biāo)度分析聚類分析是根據(jù)預(yù)設(shè)的維度上數(shù)據(jù)間的相似性進(jìn)行對象分組，多維標(biāo)度分析則在一定程度上是相反的過程，它是找出消費(fèi)者評估中所表現(xiàn)出的關(guān)鍵維度，根據(jù)給定數(shù)據(jù)集中的消費(fèi)者對產(chǎn)品或品牌的偏好得出相似和偏好的判斷。這種方法在營銷中最常用于找出競爭性品牌、商店等在消費(fèi)者心目中的相對定位。描述感受相似性或偏好的數(shù)據(jù)不一定是可度量的（例如可以是排名），也可以是度量的（例如更確切的排名）聯(lián)合分析聯(lián)合分析用于估計(jì)不同特性對消費(fèi)者的相對重要性，以及不同特性水平給消費(fèi)者帶來的效用。聯(lián)合分析的第一步是通過結(jié)合選擇特征的不同水平構(gòu)造幾個(gè)描述性的形式或者假定的促進(jìn)因素。聯(lián)合分析的結(jié)果是相對于每個(gè)特征的一組效用值，對任一特性的某一水平，，效用值越高，消費(fèi)者對包含那一水平的描述性形式的偏好越大。市場籃分析數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)分析過程，用于收集數(shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)一個(gè)固定的模式或變量間的系統(tǒng)關(guān)系。常用的軟件有statistica數(shù)據(jù)挖掘者、spssclementine、sas、insightfulminer;常用的分析方法有：市場籃分析、分類模型、評分模