第七章統(tǒng)計(jì)方法與spss應(yīng)用

第七章：統(tǒng)計(jì)分析方法與SPSS應(yīng)用——探討如何運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS對(duì)你的數(shù)據(jù)進(jìn)行描述分析.本部分主要內(nèi)容Spss簡(jiǎn)介問(wèn)卷編碼單變量描述性統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)雙變量統(tǒng)計(jì)分析-----相關(guān)與回歸分析第一講Spss概覽---SPSS是軟件英文名稱的首字母縮寫(xiě)，原意為StatisticalPackagefortheSocialSciences，即“社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包”。但是隨著SPSS產(chǎn)品服務(wù)領(lǐng)域的擴(kuò)大和服務(wù)深度的增加，SPSS公司已于2000年正式將英文全稱更改為StatisticalProductandServiceSolutions，意為“統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案”，標(biāo)志著SPSS的戰(zhàn)略方向正在做出重大調(diào)整。功能強(qiáng)大、實(shí)用與美觀統(tǒng)一的

視窗風(fēng)格——SPSS最突出的特點(diǎn)就是操作界面極為友好，它使用Windows的窗口方式展示各種管理和分析數(shù)據(jù)方法的功能，使用對(duì)話框展示出各種功能選擇項(xiàng)，只要掌握一定的Windows操作技能，粗通統(tǒng)計(jì)分析原理，就可以使用該軟件為特定的科研工作服務(wù)。非專業(yè)統(tǒng)計(jì)人員的首選統(tǒng)計(jì)軟件！

界面概覽菜單欄工具欄變量欄數(shù)據(jù)區(qū)數(shù)據(jù)變量切換變量工作區(qū)SPSSforWindows的界面一.SPSS的主窗口

啟動(dòng)SPSS后，彈出對(duì)話框選項(xiàng)如下：1.Runthetutorial-瀏覽操作指導(dǎo)2.Typeindata-顯示數(shù)據(jù)編輯窗口建立新數(shù)據(jù)文件3.Runanexistingquery-運(yùn)行一個(gè)已存在的文件4.CreatnewqueryusingDatabaseWizard-使用數(shù)據(jù)庫(kù)向?qū)Ы⒁粋€(gè)新的文件5.Openanexistingdatasource-打開(kāi)一個(gè)已存在的數(shù)據(jù)文件，可選擇“.sav”文件6.Openanothertypeoffile-打開(kāi)一個(gè)已存在的其它類型的文件7.Don’tshowthisdialoginthefuture-再運(yùn)行SPSS系統(tǒng)時(shí)不顯示該對(duì)話框，直接進(jìn)入數(shù)據(jù)編輯窗口數(shù)據(jù)編輯窗口（SPSSDataEditor）或稱數(shù)據(jù)編輯器的左下角包括“DataView”和“VariableView”兩個(gè)視區(qū)，分別定義變量的值（即數(shù)據(jù)）和變量（名稱、類型等）。二.數(shù)據(jù)編輯窗口的主菜單Edit：文件編輯。View：瀏覽編輯。File：文件操作。Data：數(shù)據(jù)管理。Transform：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。Analyze：統(tǒng)計(jì)分析。Graphs：統(tǒng)計(jì)圖表。Utilities：實(shí)用程序。Help：幫助。Windows：窗口控制。選擇“VariableView”項(xiàng)，定義變量（不要忘了保存）

Name：變量名。不能超過(guò)8個(gè)字符

Type：變量類型。共8種類型，分別為：

三、建立數(shù)據(jù)文件（一）定義變量數(shù)值型變量（Numeric）①Numeric為標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值型變量：默認(rèn)總長(zhǎng)度為8位，小數(shù)是2位。②Comma為逗號(hào)型變量：位數(shù)同上。整數(shù)部分，從右向左，每3位一個(gè)逗號(hào)。③Dot為句號(hào)型變量：位數(shù)同上。整數(shù)部分，從右向左，每3位一個(gè)圓點(diǎn)，但對(duì)小數(shù)位的分割，應(yīng)用逗號(hào)表示。字符串型變量（String）

變量的長(zhǎng)度是任意的。④Scientificnotation為科學(xué)計(jì)數(shù)型變量。如原始數(shù)據(jù)1231.3表示成科學(xué)計(jì)數(shù)型為12.313E2；⑤Dollar為美元型變量。在Comma型的基礎(chǔ)上，增加一個(gè)美圓符號(hào)。⑥CustomCurrency自定義型變量。機(jī)器自動(dòng)提示選擇方法。日期型變量（Date）dd-mm-yy（日-月-年）如06-05-04mm-dd-yy（月-日-年）如05-06-04dd-mmmm(英文)-yyyy

如06-May-2004

當(dāng)你選擇Data類型后，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)顯示日期類型，供你選擇。

Width：數(shù)據(jù)或字符串的寬度。默認(rèn)值為8個(gè)字符。Decimal：小數(shù)位數(shù)。

Label：變量標(biāo)簽。用來(lái)說(shuō)明變量所代表的意義。Value：對(duì)變量值的進(jìn)一步說(shuō)明。如：1=男，2=女Missing：定義缺失值類型。系統(tǒng)遺漏值：數(shù)值變項(xiàng)讀入了空白值或非數(shù)值數(shù)據(jù)，SPSS的數(shù)據(jù)表上顯示“.”。自定義遺漏值：特殊的數(shù)據(jù)，自己指定一個(gè)值，計(jì)算機(jī)會(huì)作為特殊值，計(jì)算時(shí)跳過(guò)。Columns：定義數(shù)據(jù)在屏幕上該變量對(duì)應(yīng)列的顯示列寬。默認(rèn)值為8個(gè)字符，范圍是1-255。Align：定義數(shù)據(jù)在單元中的對(duì)齊方式。Measure：定義度量變量類型?？捎蠸cale、Ordinal和Nominal。Scale：可以是數(shù)值型、日期型和貨幣型變量，但不能是字符串型變量

Ordinal：可以是數(shù)值型和字符串型變量，一般要求變量有較明顯的次序Nominal：與Ordinal一樣，只是不要求變量有次序關(guān)系，但要有較明顯的類別定義變量屬性，建立數(shù)據(jù)庫(kù)文件注意：變量名字母為首，后面可以跟字母和數(shù)字，不超過(guò)8位，不能跟其他字符，關(guān)鍵詞不能做變量名最好不用中文作變量名，兼容性不好注意寬度標(biāo)簽數(shù)值標(biāo)簽缺失值（二）輸入數(shù)據(jù)

選擇“DataView”項(xiàng)，輸入變量數(shù)據(jù)l

直接從數(shù)據(jù)編輯器中輸入。l

用“OpenFile”選擇已存在的數(shù)據(jù)文件讀入數(shù)據(jù)。l

用“OpenDatabase”讀入數(shù)據(jù)。

用“OpenFile”讀入數(shù)據(jù)操作步驟如下：①在SPSS數(shù)據(jù)編輯器中按照“File→Open→Data”可打開(kāi)“OpenFile”對(duì)話框；②在“OpenFile”對(duì)話框中打開(kāi)“文件類型”下拉列表框，選中所要讀入數(shù)據(jù)的類型，根據(jù)路徑找到要讀入的文件雙擊文件名即可。常用的是讀入Excel數(shù)據(jù)。例1請(qǐng)將下面表格內(nèi)容在SPSS數(shù)據(jù)編輯器中輸入。

表1藥品名產(chǎn)地生產(chǎn)時(shí)間價(jià)格規(guī)格滴眼液A中國(guó)2003/4/14日2.5元8毫升滴眼液A日本2002/12/2日2.7元8毫升滴眼液A美國(guó)2002/8/29日2.85元8毫升滴眼液B美國(guó)2003/2/18日3.2元5毫升（三）編輯數(shù)據(jù)1.修改數(shù)據(jù)找到所要修改的數(shù)據(jù)，激活（雙擊），修改即可。2.插入或刪除一行數(shù)據(jù)插入行：點(diǎn)擊所要插入的行號(hào)，點(diǎn)擊工具欄（或擊右鍵）的“插入行Insertcase”的圖標(biāo)（望遠(yuǎn)鏡圖標(biāo)的后面），就在此行增加一空行。刪除行：找到所要?jiǎng)h除的行，選中，按Delete鍵。3.插入或刪除一列（一個(gè)變量）插入列：點(diǎn)擊所要插入的列號(hào)，點(diǎn)擊工具欄的“插入列Insertcase”的圖標(biāo)（望遠(yuǎn)鏡圖標(biāo)的后面第2個(gè)），就在此列增加一空列。刪除列：找到所要?jiǎng)h除的列，選中，按Delete鍵。例2.在例1的數(shù)據(jù)文件中完成插入與刪除的功能.（四）保存分析結(jié)果保存結(jié)果文件

在結(jié)果瀏覽窗口中選擇菜單File==>Save，在文件名框中鍵入“文件名”并回車(chē)即可.Export:選擇輸出的內(nèi)容ExprotFile:填入輸出的目標(biāo)文件名ExportWhat:選擇輸出結(jié)果的哪些部分File:選擇網(wǎng)頁(yè)格式和純文本格式例5.將例1中保存的數(shù)據(jù)文件導(dǎo)出為文本文件.第二講問(wèn)卷和編碼對(duì)單選：順序編碼，1，2，3，4。對(duì)多選：01編碼，幾個(gè)選項(xiàng)幾個(gè)變量有限制數(shù)而多選了的，任意處理一、問(wèn)卷調(diào)查表的編碼(一）單選題問(wèn)卷調(diào)查表的編碼1.題號(hào)代號(hào)不能重復(fù)，變量名稱最好以英文字母為開(kāi)頭，字母大小寫(xiě)均可。如A1,A2…;B1,B2…。2.同一量表的題號(hào)最好有相同的識(shí)別碼。如表1都用a1,a2…;表2都用b1,b2…。3.名義或類別變量的變量代碼最好與其意義內(nèi)涵有關(guān)。如年齡為AGE，年級(jí)為YEAR，工作類別為JOB等。4.變量代碼不要用中文字，如要加注部分變量的中文說(shuō)明，可于SPSS操作中修改。（二）復(fù)選題問(wèn)卷調(diào)查表的編碼

問(wèn)卷調(diào)查表您的性別：1男生2女生您的職務(wù)：1主任2組長(zhǎng)3教師一.您認(rèn)為目前教改阻力來(lái)自哪些單位？（可復(fù)選）1教育行政單位2學(xué)校行政人員3家長(zhǎng)團(tuán)體4教師本身5其他團(tuán)體二.您認(rèn)為目前教改對(duì)哪些人會(huì)有影響？（可復(fù)選）1教師2行政人員3學(xué)生4其他NUMsexjobA11A12A13A14A15A21A22A23A240011110110110100212001111000

變量編碼表NUM-編碼（問(wèn)卷編號(hào)）Sex-性別job-職務(wù)（單選）A11-A15代表第一題5個(gè)選項(xiàng)，選中者輸入1，未選中者輸入0注意：1、排序題：如：您一般在什么情況下送禮（選擇最經(jīng)常送禮的兩個(gè)場(chǎng)合）？（1）婚嫁（2）生日（3）搬遷新居（4）探親（5）探病（6）生子（7）中國(guó)傳統(tǒng)節(jié)日（7）西方傳統(tǒng)節(jié)日（8）其他第一經(jīng)常場(chǎng)合______第二經(jīng)常場(chǎng)合________對(duì)這樣的排序題，可以按照要求，設(shè)計(jì)2個(gè)變量，“第一經(jīng)常場(chǎng)合”和“第二經(jīng)常場(chǎng)合”2、選多了單選選了多項(xiàng)，或者限制多選超額兩種處理辦法：無(wú)效處理隨機(jī)處理，如：您的經(jīng)濟(jì)狀況在學(xué)校屬于（1）□上層（2）□中上層（3）□中層（4）□中下層（5）□下層同事選中1和2，那么，第一次遇到這種情況，我就取第一個(gè)被選項(xiàng)，第二次遇到則取后一個(gè)被選中項(xiàng)，減少數(shù)據(jù)的缺失和誤差3、沒(méi)選（缺失值）用戶缺失值（非系統(tǒng)缺失值），用0或者9編碼比如：您的年齡是____歲?！酢鯖](méi)填則為99您的性別：□男□女沒(méi)填則為0注意與欄位有關(guān)4、不適用情況當(dāng)碰到被調(diào)查者不適用的情況時(shí)，被調(diào)查者不需要對(duì)這些問(wèn)題進(jìn)行作答，研究者可以用8，98等來(lái)賦值，如果答案有8，可以用0代替。5、最好有一個(gè)問(wèn)卷編號(hào)，便于出錯(cuò)之后的修正請(qǐng)大家來(lái)看一份問(wèn)卷，并試圖進(jìn)行編碼……編碼二、調(diào)查數(shù)據(jù)錄入在spss中直接錄入數(shù)據(jù)窗口輸入命令行輸入從foxpro數(shù)據(jù)庫(kù)dbf文件中讀取*****注意降低版本從excel文檔中讀取30名被訪者的資料：（續(xù)）30名被訪者的資料：（續(xù)）30名被訪者的資料：數(shù)據(jù)錄入之后的校驗(yàn)先用頻數(shù)統(tǒng)計(jì)命令進(jìn)行簡(jiǎn)單頻數(shù)分布統(tǒng)計(jì)其他方法：if命令第三講用SPSS進(jìn)行基本統(tǒng)計(jì)分析例如：數(shù)據(jù)排序選擇采單Data→SortCases將主排序變量從左面的列表框中選到Sortby框中，并在Sortby框中選擇按該變量的升序還是降序排序．Ascending-升序，Descending-降序．例１：某班級(jí)男生的身高數(shù)據(jù)（單位：厘米）171182175177178181185168170175177180176172165160178186190176163183SPSS輸出的頻數(shù)分布表分類數(shù)據(jù)的眾數(shù)（算例）某城市居民關(guān)注廣告類型的頻數(shù)分布廣告類型人數(shù)比例頻率(%)商品廣告服務(wù)廣告金融廣告房地產(chǎn)廣告招生招聘廣告其它廣告112519161020.5600.2550.0450.0800.0500.01056.025.54.58.05.01.0合計(jì)2001100數(shù)據(jù)：分類數(shù)據(jù)Ｍ0＝商品廣告順序數(shù)據(jù)的眾數(shù)（算例）甲城市家庭對(duì)住房狀況評(píng)價(jià)的頻數(shù)分布回答類別甲城市戶數(shù)（戶）百分比（％）非常不滿意不滿意一般滿意非常滿意24108934530836311510合計(jì)300100數(shù)據(jù)：順序數(shù)據(jù)Ｍ0＝不滿意SPSS的單變量描述統(tǒng)計(jì)命令

一、Frequencies:頻數(shù)分析Analyze→DescriptiveStatistics→Frequencies示例：美國(guó)汽車(chē)家庭保有量變量值頻數(shù)百分比有效百分比累計(jì)百分比二、平均數(shù)分析Analyze→CompareMeans→Means示例：美國(guó)汽車(chē)家庭保有量第四講假設(shè)檢驗(yàn)(Hypothesistesting)統(tǒng)計(jì)假設(shè)和檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量

所謂統(tǒng)計(jì)假設(shè)，就是關(guān)于總體分布特征的某種論斷。記總體參數(shù)為θ，若要判斷θ是否等于某已知數(shù)值θ0，則該參數(shù)假設(shè)可表示為：H0:θ=θ0，H1:θ≠θ0

其中，假設(shè)H0:θ=θ0就是所要檢驗(yàn)的假設(shè)，稱為原假設(shè)或零假設(shè)；而假設(shè)H1:θ≠θ0則稱為對(duì)立假設(shè)或備擇假設(shè)。要檢驗(yàn)?zāi)硞€(gè)假設(shè)是否正確，需根據(jù)樣本所提供的信息來(lái)進(jìn)行。假設(shè)檢驗(yàn)：先假定總體參數(shù)為μ，用一個(gè)隨機(jī)樣本的統(tǒng)計(jì)量來(lái)檢驗(yàn)總體參數(shù)為μ的假設(shè)是否成立。總體μ=38%樣本32%?（或者說(shuō)）假設(shè)檢驗(yàn)：是建立在樣本信息基礎(chǔ)上，“接受”或“拒絕”假設(shè)的統(tǒng)計(jì)過(guò)程。（又稱“顯著性檢驗(yàn)”）所有這些聽(tīng)起來(lái)非常專業(yè)的技術(shù)，都是我們每天在做的推理形式，只不過(guò)沒(méi)有用“假設(shè)”或“參數(shù)”這些術(shù)語(yǔ)罷了。例如：比爾為什么開(kāi)始系安全帶了？——直覺(jué)假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)的五個(gè)基本步驟1、開(kāi)始陳述你相信存在于總體的事實(shí)，即總體均值和百分率。（如，比爾相信只有10%的司機(jī)系安全帶。）2、抽取一個(gè)隨機(jī)樣本，然后測(cè)定樣本統(tǒng)計(jì)量。（比爾發(fā)現(xiàn)他的朋友中有80%的人系安全帶。）3將統(tǒng)計(jì)量與假設(shè)的參數(shù)進(jìn)行比較。（比爾注意到80%和10%有很大區(qū)別。）4、決定樣本是否支持最初的假設(shè)。（觀察到80%的司機(jī)系安全帶的事實(shí)并不支持只有10%的人系安全帶的假設(shè)。）5、如果樣本不支持假設(shè)，修正假設(shè)使得他與樣本統(tǒng)計(jì)量一致。（駕駛員系安全帶的事實(shí)事件發(fā)生率約為80%。）CompareMeans過(guò)程可計(jì)算對(duì)已知原始數(shù)據(jù)資料情況下的單樣本T檢驗(yàn)（One-SampleTTest）、獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)（Independent-SamplesTTest）和配對(duì)樣本T檢驗(yàn)（Paired-SamplesTTest）獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)：即用兩個(gè)獨(dú)立樣本的原始資料對(duì)兩個(gè)總體均值之差進(jìn)行比較獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)舉例：例1：由以往資料知道，甲、乙兩個(gè)煤礦蘊(yùn)藏的煤含灰量都服從正態(tài)分布并且有公共方差?，F(xiàn)從兩礦各抽幾個(gè)試樣，分析其含灰率得（%）：甲礦：24.5、21.3、23.5、22.4、27.1、18.6、19.8、20.7、21.2、16.9乙礦：15.7、24.9、25.1、23.2、18.8、19.0、19.9、26.1、16.8、17.5、22.4、20.6問(wèn)兩礦所采煤的平均含灰率有無(wú)顯著差異（ａ=0.05）？解：依題意，設(shè)H0:u=u1，H1:u≠u(mài)1（1）定義變量X(含灰量）和分類變量g（1，甲礦；2，乙礦）（2）Analyze→CompareMeans→Independent-SamplesTTest非參數(shù)檢驗(yàn)

（Anayze→

NonparametricTests）參數(shù)檢驗(yàn)（如上例，利用樣本統(tǒng)計(jì)量去測(cè)試總體參數(shù)所做的假設(shè)）通常適用于一些特定的、嚴(yán)格的條件環(huán)境之下，其中一個(gè)典型的條件就是樣本資料必須來(lái)自于正態(tài)分布的總體；當(dāng)必要條件無(wú)法滿足時(shí)，我們可以采用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法。其中的樣本一致性檢驗(yàn)和獨(dú)立性檢驗(yàn)則是使用DescriptiveStatistics中的Crosstabs

過(guò)程完成的。（舉例：）例2：兩種產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)者所喜歡收看的電視節(jié)目有無(wú)差異？某市場(chǎng)研究進(jìn)行了一次調(diào)查，藉以找出兩產(chǎn)品的購(gòu)買(mǎi)者所喜愛(ài)收看的電視節(jié)目，從而為有關(guān)產(chǎn)品公司作廣告提供參考資料。兩產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)者最喜歡收看電視節(jié)目的人數(shù)調(diào)查結(jié)果如下：根據(jù)以上資料判斷兩種產(chǎn)品的購(gòu)買(mǎi)者所喜歡收看的電視節(jié)目有無(wú)差異（ａ=0.05）？電視節(jié)目甲產(chǎn)品乙產(chǎn)品總計(jì)新聞電視劇場(chǎng)體育實(shí)事論壇音樂(lè)欣賞娛樂(lè)游戲戲劇園地1501201001401001509011017080100130130110260290180240230280200總計(jì)8508301680

解：列聯(lián)表，需要判斷A產(chǎn)品和B產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)者所喜歡收看的電視節(jié)目是否一致，可采用Chi-Square一致性檢驗(yàn)方法。

（1）依題意，設(shè)H0:兩種產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)者所喜歡的電視節(jié)目無(wú)差異。H1:兩種產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)者所喜歡的電視節(jié)目有顯著差異。（2）Spss過(guò)程:Data→weightcases,對(duì)f進(jìn)行加權(quán):（選擇weightcasesby-----將f放入frequency）analyze→descriptivestatistics→crosstabs將y鍵入row(s)欄，將x鍵入column(s)欄選擇統(tǒng)計(jì)量，chi-square單擊cells鍵，選擇observed何expected兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量ok結(jié)果說(shuō)明：表1：數(shù)據(jù)綜述表。表明有效數(shù)據(jù)N=1680>40，所占百分比為100%，沒(méi)有缺失值。表2：列聯(lián)表。詳細(xì)列出了兩種產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)者對(duì)7個(gè)電視節(jié)目喜歡人數(shù)的實(shí)際頻數(shù)和理論頻數(shù)，即期望值。表3：卡方檢驗(yàn)。用卡方分布進(jìn)行一致性或獨(dú)立性檢驗(yàn)時(shí)，當(dāng)最小期望頻數(shù)>1，少于1/5格子的期望頻數(shù)<5，且N>40時(shí)，一般較多使用皮爾遜卡方值。

由表3可看出，最小期望頻數(shù)=88.9>1，少于1/5格子的期望頻數(shù)<5，且N=1680>40，表中看出皮爾遜卡方值x2=30.771,自由度df=6，漸進(jìn)雙側(cè)概率p=0<0.05,故拒絕H0，接受H1，即兩種產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)者所喜歡收看的電視節(jié)目不一致，有顯著差異。注意：Chi-square：卡方值。用于行和列變量是否獨(dú)立的卡方檢驗(yàn)，如果列聯(lián)表中某一單元格中的期望值小于1或者20%以上的單元格期望值小于5，那么就不能選擇此項(xiàng)。運(yùn)用剖面變量分析評(píng)估細(xì)分市場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)價(jià)值所謂剖面分析（profilinganalysis）就是選擇剖面變量，對(duì)已經(jīng)劃分好的細(xì)分市場(chǎng)進(jìn)行交叉表分析，以發(fā)現(xiàn)細(xì)分市場(chǎng)在哪些剖面變量上有差異。常用的剖面變量有下面幾類：人口統(tǒng)計(jì)變量：包括U&A研究問(wèn)卷中所有背景資料的問(wèn)題，例如：年齡：小于25歲，25-39歲，40-49歲，50歲以上性別：男，女收入：高，中，低家庭人數(shù)：1人、2人、3人、4人及以上U&A變量：包括研究問(wèn)卷中所有關(guān)于產(chǎn)品使用和購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣中的問(wèn)題，例如：

是否使用產(chǎn)品：用，不用

使用的包裝規(guī)格：75ml瓶裝、125ml瓶裝、200-300ml瓶裝

使用的品牌：A、B、C及其他，或本國(guó)品牌、外國(guó)、合資品牌

購(gòu)買(mǎi)場(chǎng)所：超市、糖煙酒商店、雜貨店、鄰近的士多媒體習(xí)慣變量：包括研究問(wèn)卷中所有關(guān)于媒體使用習(xí)慣中的問(wèn)題，例如：

讀報(bào)時(shí)間通常看電視的時(shí)間聽(tīng)收音機(jī)的頻道

通常收看的電視節(jié)目看雜志的種類看電影的類別：本地、外國(guó)、港澳臺(tái)案例：沐浴露U&A研究中的剖面分析（部分）剖面變量收入類別高（%）中（%）低（%）（1）使用者998368（2）現(xiàn)在使用的包裝規(guī)格400ml以下122038400-599ml424035600mi以上464027（5）購(gòu)買(mǎi)地點(diǎn)超市817772百貨商店121417士多7911（9）年齡18-2426242525-3444282135-4922282550-6582029其中：第(1)、（9）的列百分比以全部被訪者分別在三個(gè)細(xì)分市場(chǎng)上的人數(shù)為基數(shù)；第（2）項(xiàng)以三個(gè)細(xì)分市場(chǎng)中過(guò)去六個(gè)月使用過(guò)產(chǎn)品的人數(shù)為基數(shù)；第（5）項(xiàng)以三個(gè)細(xì)分市場(chǎng)中過(guò)去六個(gè)月購(gòu)買(mǎi)過(guò)產(chǎn)品的人數(shù)為基數(shù)。從上表可以看出，在高、中、低三個(gè)細(xì)分市場(chǎng)上許多剖面變量有顯著差異。但比較列百分比時(shí)，除了直觀看外，通常要進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)或用剖面指數(shù)來(lái)說(shuō)明。那么什么是剖面指數(shù)呢？在判別細(xì)分市場(chǎng)在剖面變量上的差異時(shí)，除直觀或用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)外，一個(gè)很有用的工具就是所謂的剖面指數(shù)。例如：高收入細(xì)分市場(chǎng)某年齡段的剖面指數(shù)=高收入細(xì)分市場(chǎng)該年齡段的列百分比/總體市場(chǎng)該年齡段的列百分比年齡段樣本數(shù)收入類別高中低18-65歲50015015020018-24歲125（25%）393650（25%）（26%）（24%）25-34歲150（30%）644242（21%）（44%）（28%）35-49歲125（25%）334250（25%）（22%）（28%）50-65歲100（20%）123058（29%）（8%）（20%）高收入細(xì)分市場(chǎng)在某年齡段的剖面指數(shù)，反映了高收入細(xì)分市場(chǎng)在某年齡段的人數(shù)比例是高于還是低于總體市場(chǎng)在相應(yīng)年齡段的比例。通常的標(biāo)準(zhǔn)是：指數(shù)=100%是等于總體市場(chǎng)；指數(shù)=120%，則認(rèn)為顯著高于總體市場(chǎng)；指數(shù)=80%，則認(rèn)為顯著低于總體市場(chǎng)。在本例中，18-24歲的剖面指數(shù)=26/25*100%=104%25-34歲的剖面指數(shù)=44/30*100%=147%35-49歲的剖面指數(shù)=22/25*100%=88%50-65歲的剖面指數(shù)=8/20*100%=40%

因此，對(duì)于高收入細(xì)分市場(chǎng)，年齡段25-34歲的人數(shù)比例顯著高于總體水平，而年齡段50-65歲的人數(shù)比例，則顯著低于總體水平，（其他年齡段的剖面指數(shù)可以同樣計(jì)算）。有了這方面的信息，管理部門(mén)就可以有針對(duì)性地制定營(yíng)銷組和策略。第五講雙變量關(guān)系描述統(tǒng)計(jì)（一）相關(guān)分析1定距—定距尺度（PearsonCor.）1）相關(guān)的含義:相關(guān)(Correlation)是用來(lái)作兩個(gè)定距變量關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析，考察兩變量是否存在共同變化的趨勢(shì)。如年齡與收入。當(dāng)兩變量在同一方向上變化，稱為有正相關(guān)；相反方向變化，稱為負(fù)相關(guān)；無(wú)變化即無(wú)相關(guān)。相關(guān)系數(shù)即用來(lái)表示相關(guān)的程度。如：2）相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式：由此公式可看出：1相關(guān)就是共變異數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化。2相關(guān)系數(shù)r的取值范圍在（-1，+1）之間。

+1代表完全正相關(guān)；-1表示完全負(fù)相關(guān)；0表示無(wú)相關(guān)。示例：通過(guò)此題來(lái)演算相關(guān)系數(shù)。2定序—定序尺度（SpearmanCor.）積差相關(guān)的公式：積差相關(guān)又稱等級(jí)相關(guān)，用來(lái)考察兩個(gè)定序變量間的相關(guān)關(guān)系。它的公式是由積矩相關(guān)轉(zhuǎn)變而來(lái)，其中，D是每一對(duì)因變量和自變量的序數(shù)的差值；N是總的排序的序數(shù)。3.SPSS中的相關(guān)統(tǒng)計(jì)命令Statistics--Correlate—Bivariate（雙變量相關(guān)分析）4相關(guān)統(tǒng)計(jì)的輸出格式相關(guān)系數(shù)人數(shù)1、回歸的含義：回歸（Regression，或LinearRegression）和相關(guān)同樣都用來(lái)分析兩個(gè)定距變量間的