《市場(chǎng)調(diào)查與分析-項(xiàng)目、任務(wù)與案例（第3版）》 課件 5任務(wù)二 描述性統(tǒng)計(jì)分析調(diào)查得到的問(wèn)卷數(shù)據(jù)

市場(chǎng)調(diào)查與分析MarketResearchandanalysis分析市場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)任務(wù)一定性分析調(diào)查得到的文字型數(shù)據(jù)任務(wù)二描述性統(tǒng)計(jì)分析調(diào)查

得到的問(wèn)卷數(shù)據(jù)任務(wù)三推斷性統(tǒng)計(jì)分析調(diào)查

得到的問(wèn)卷數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)導(dǎo)航列聯(lián)表分析方差分析數(shù)據(jù)分析技術(shù)聚類(lèi)分析（自學(xué)探索）判別分析（自學(xué)探索）數(shù)據(jù)描述因子分析（自學(xué)探索）★集中趨勢(shì)分析★頻數(shù)分析★離散趨勢(shì)分析★數(shù)據(jù)分布★定義問(wèn)題★構(gòu)造相關(guān)矩陣★提取因子★因子命名★判斷模型擬合情況★擬定分析方案★選擇距離指標(biāo)★確定族群數(shù)目★族群解釋和命名★定義問(wèn)題★選擇判別方法★估計(jì)判別函數(shù)系數(shù)及其顯著性★運(yùn)用判別函數(shù)進(jìn)行判別★估算判別的有效性

SPSS數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)必須經(jīng)過(guò)精心設(shè)計(jì)分析過(guò)程，并仔細(xì)挖掘數(shù)據(jù)背后的信息，才能為解決營(yíng)銷(xiāo)決策問(wèn)題提供參考。相關(guān)與回歸分析參數(shù)估計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)從需要測(cè)量的變量問(wèn)卷中問(wèn)題設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)類(lèi)型數(shù)據(jù)分析方法的選擇離散變量等比尺度名義尺度等距尺度順序尺度連續(xù)變量測(cè)量尺度多選題單選題問(wèn)卷中的問(wèn)題排序題（等級(jí)順序量表）分項(xiàng)評(píng)分量表（語(yǔ)義差別量表、李克特量表）連續(xù)評(píng)分量表開(kāi)放式數(shù)值題數(shù)值型數(shù)據(jù)定類(lèi)數(shù)據(jù)定序數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)類(lèi)型數(shù)據(jù)分析方法頻數(shù)分布眾數(shù)多變量交叉表/圖單變量頻數(shù)分布表/圖變量類(lèi)型頻數(shù)分布表/圖累積頻數(shù)分布表/圖頻數(shù)分布表/圖標(biāo)準(zhǔn)差、全距算術(shù)平均數(shù)、中位數(shù)頻數(shù)分布表一、單變量描述統(tǒng)計(jì)分析頻數(shù)分析：利于研究者初步觀察一些統(tǒng)計(jì)規(guī)律。集中趨勢(shì)：用來(lái)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(lái)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。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(lái)檢查樣本是否符合正態(tài)分布。問(wèn)卷數(shù)據(jù)常用的描述性統(tǒng)計(jì)分析方法（一）頻數(shù)（或頻率）分析詳見(jiàn)下頁(yè)7SPSS分析菜單描述統(tǒng)計(jì)頻率把待分析變量放到分析框顯示頻率表格統(tǒng)計(jì)量：眾數(shù)輸出結(jié)果：有性別、年齡、婚姻狀況、學(xué)歷、行業(yè)、月收入五張頻率表?，F(xiàn)僅展示婚姻狀況頻率表。從表中可以看到數(shù)據(jù)“其他”為無(wú)效數(shù)據(jù)。案例1：住房問(wèn)卷描述分析（定類(lèi)：?jiǎn)芜x題）無(wú)效數(shù)據(jù)的查找與處理有效百分比是指有可能會(huì)出現(xiàn)無(wú)效的數(shù)字。如手工錄入時(shí)有可能會(huì)出錯(cuò)。Var00003中數(shù)據(jù)“其他”顯然是不應(yīng)該出現(xiàn)在表格中打開(kāi)數(shù)據(jù)視圖，找到該變量，并降序排列，可以看到前5個(gè)數(shù)值是3,此變量的編碼只有1和2，顯然是無(wú)效數(shù)據(jù)。這里可以定義一個(gè)缺失值，然后在數(shù)據(jù)視圖頁(yè)面將5個(gè)無(wú)效數(shù)據(jù)改錄為9，再做頻率表。9編輯選項(xiàng)：樞軸表Academic是學(xué)術(shù)表格Compact是緊湊型表格表格輸出形式的編輯選項(xiàng)：常規(guī)可以設(shè)置輸出語(yǔ)言表格輸出形式：學(xué)術(shù)表格-三線(xiàn)表10SPSS分析菜單多重響應(yīng)：定義變量集把5個(gè)次級(jí)變量放到集合中的變量框計(jì)數(shù)值設(shè)為1，輸入變量名和標(biāo)簽添加多重響應(yīng)：頻率多重響應(yīng)集被激活了多重響應(yīng)頻率表的制作見(jiàn)下頁(yè)多選題變量集定義住房調(diào)查問(wèn)卷的第7題是多選題，在數(shù)據(jù)錄入時(shí)，是拆分成了5個(gè)次級(jí)變量，因?yàn)?個(gè)選項(xiàng)之間是相互關(guān)聯(lián)的，必須聯(lián)合起來(lái)進(jìn)行分析。案例1：住房問(wèn)卷描述分析（定類(lèi)：多選題）SPSS分析菜單多重響應(yīng)：頻率把變量集放到表格框點(diǎn)擊確定應(yīng)答人數(shù)與應(yīng)答人次的區(qū)別：樣本容量是599，有591人至少回答了1次，即應(yīng)答人數(shù)是591。而應(yīng)答人次是919。百分比是以應(yīng)答人次919為基數(shù)計(jì)算的，個(gè)案百分比是以應(yīng)答人數(shù)591為基數(shù)計(jì)算的。實(shí)際中，我們往往需要以樣本容量為基數(shù)計(jì)算百分比來(lái)說(shuō)明問(wèn)題。多選題頻率表制作輸出結(jié)果案例1：住房問(wèn)卷描述分析（定類(lèi)：多選題）SPSS分析菜單多重響應(yīng)：交叉表把變量集放到列變量框把您的學(xué)歷放入行變量框定義行變量取值范圍選項(xiàng)：個(gè)案輸出結(jié)果中合計(jì)欄是個(gè)案數(shù)多選題交叉表制作案例1：住房問(wèn)卷描述分析（定類(lèi)：多選題）繼續(xù)和確定快捷鍵：檢索最近使用的對(duì)話(huà)框多響應(yīng)交叉表選項(xiàng)：行百分比選項(xiàng)：響應(yīng)多選題的交叉表中快速增加百分比案例1：住房問(wèn)卷描述分析（定類(lèi)：多選題）繼續(xù)和確定14SPSS轉(zhuǎn)換菜單重新編碼為相同變量把排序變量放到變量框舊值和新值繼續(xù)和確定根據(jù)各選項(xiàng)的重要性對(duì)排序題數(shù)據(jù)進(jìn)行二次編碼舊值：重要性次序新值：重要性權(quán)重案例2：信息產(chǎn)業(yè)人才激勵(lì)描述分析（定序：排序題）15SPSS數(shù)據(jù)菜單轉(zhuǎn)置把轉(zhuǎn)置變量放到變量框確定轉(zhuǎn)換→計(jì)算變量二次編碼后數(shù)據(jù)的行列轉(zhuǎn)換和加總計(jì)算15目標(biāo)變量：總分統(tǒng)計(jì)量：雙擊sum雙擊“var001tovar114”15定義總分=sum(Var001toVar114)根據(jù)匯總結(jié)果，確定各選項(xiàng)的重要性排序。1.注意：排序結(jié)果在數(shù)據(jù)視圖中2.頻數(shù)分布圖制作：可將表格復(fù)制到EXCEL工作表中制作頻數(shù)分布圖。分析：

信息企業(yè)通常采用的激勵(lì)措施由前到后依次為：其他、文化激勵(lì)、加薪、一次性貨幣激勵(lì)、升職、授予榮譽(yù)稱(chēng)號(hào)、福利、提供培訓(xùn)機(jī)會(huì)。相對(duì)于文化激勵(lì)、授予榮譽(yù)稱(chēng)號(hào)等精神激勵(lì)，被調(diào)查者獲得的加薪、一次性貨幣激勵(lì)、升職、福利、提供培訓(xùn)機(jī)會(huì)等物質(zhì)激勵(lì)排序比較靠后，在所有的激勵(lì)措施中，排在物質(zhì)激勵(lì)措施最前面的加薪也僅排在第三位?？梢?jiàn)，目前寧波信息企業(yè)采用的激勵(lì)措施更多的采用精神激勵(lì)，對(duì)信息人才的激勵(lì)力度不夠。案例2：信息產(chǎn)業(yè)人才激勵(lì)描述分析（定序：排序題）

案例3：對(duì)保險(xiǎn)公司銷(xiāo)售數(shù)據(jù)的描述分析（定比）某保險(xiǎn)公司有20個(gè)保險(xiǎn)銷(xiāo)售分公司，各公司2022年取得的銷(xiāo)售業(yè)績(jī)（單位：萬(wàn)元）如下，對(duì)銷(xiāo)售業(yè)績(jī)進(jìn)行描述分析。公司編號(hào)銷(xiāo)售業(yè)績(jī)公司編號(hào)銷(xiāo)售業(yè)績(jī)公司編號(hào)銷(xiāo)售業(yè)績(jī)公司編號(hào)銷(xiāo)售業(yè)績(jī)1265.36315.311403.616318.52286.17570.112265.517326.03340.48512.013356.618373.24410.89422.114632.619350.45418.210305.015521.420421.8（二）集中和離散趨勢(shì)分析

銷(xiāo)售業(yè)績(jī)的描述性分析（定比）變量全距最小值最大值銷(xiāo)售業(yè)績(jī)367.3265.3632.6樣本量均值標(biāo)準(zhǔn)差方差20390.745101.610510324.691描述統(tǒng)計(jì)描述把待分析變量放到分析框選項(xiàng)：均值、標(biāo)準(zhǔn)差、方差、

全距、最小值、最大值繼續(xù)和確定結(jié)果顯示，各分公司的2022年平均銷(xiāo)售額為390.7450萬(wàn)元，銷(xiāo)售業(yè)績(jī)差異很大，銷(xiāo)售額全距為367.30萬(wàn)元，標(biāo)準(zhǔn)差101.61049萬(wàn)元，變異系數(shù)26％，大于15％的界限值，說(shuō)明平均銷(xiāo)售額的代表性較小。李克特量表是典型的總和量表，在這個(gè)量表中所有的分項(xiàng)在最后組成這個(gè)變量時(shí)，其權(quán)重是一致的。例如，研究員工忠誠(chéng)度，用的是李克特5級(jí)量表，用了21個(gè)問(wèn)項(xiàng)，在忠誠(chéng)度這個(gè)變量的構(gòu)成中，21個(gè)分項(xiàng)所占的權(quán)重是約4.76%。我們想知道員工忠誠(chéng)度到底是多少？19SPSS轉(zhuǎn)換菜單計(jì)算變量目標(biāo)變量：?jiǎn)T工忠誠(chéng)度數(shù)字表達(dá)式：手動(dòng)錄入算式或函數(shù)組：統(tǒng)計(jì)量→Mean21個(gè)分項(xiàng)的算術(shù)平均值操作方法見(jiàn)下頁(yè)案例4：?jiǎn)T工滿(mǎn)意度描述分析（定距：李克特量表）繼續(xù)和確定20SPSS分析轉(zhuǎn)換菜單計(jì)算變量目標(biāo)變量：?jiǎn)T工忠誠(chéng)度數(shù)字表達(dá)式：手動(dòng)錄入算式或函數(shù)組：統(tǒng)計(jì)量→Mean案例4：?jiǎn)T工滿(mǎn)意度描述分析（定距：李克特量表）繼續(xù)和確定下表是每位員工忠誠(chéng)度的平均值計(jì)算結(jié)果

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(lái)檢驗(yàn)變量的關(guān)系。二、多變量關(guān)聯(lián)統(tǒng)計(jì)分析（一）列聯(lián)分析列聯(lián)表分析實(shí)例例：顧客對(duì)產(chǎn)品品牌重要性評(píng)價(jià)的最終答案見(jiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)（略），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

列聯(lián)表分析在SPSS中的實(shí)現(xiàn)：點(diǎn)擊分析→描述統(tǒng)計(jì)→交叉表（即列聯(lián)表），選中“彩電品牌”到行變量框，“年齡”到列變量框，點(diǎn)擊【統(tǒng)計(jì)量(s)】,選中“卡方”，依次點(diǎn)擊【繼續(xù)】【確定】，結(jié)果如下：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(xiàn)性相關(guān)的卡方（Linear-by-LinearAssociation）8.1751.004有效樣本量247注意：還可進(jìn)行三個(gè)變量的列聯(lián)分析：這時(shí)需將第三個(gè)變量放入層變量框在卡方檢驗(yàn)結(jié)果輸出表中（如上表），若P值[表中顯示為漸進(jìn)Sig.（雙側(cè)）]接近于0或小于0.05，則說(shuō)明變量之間關(guān)系密切，例如本例中彩電品牌的重要性與年齡之間關(guān)系密切。顯著性水平

相關(guān)和回歸分析是研究事物的相互關(guān)系、測(cè)定它們聯(lián)系的緊密程度、揭示其變化的具體形式和規(guī)律性的統(tǒng)計(jì)分析方法，是經(jīng)濟(jì)分析、預(yù)測(cè)和控制的重要工具。在研究變量關(guān)系的過(guò)程中，通常對(duì)于被研究的變量，稱(chēng)為因變量，也稱(chēng)為被解釋變量，一般用Y表示。其它用來(lái)說(shuō)明或解釋因變量變化的變量稱(chēng)為自變量，也稱(chēng)為解釋變量，用X表示。自變量可以有一個(gè)，也可以有多個(gè)。本課程僅學(xué)習(xí)兩個(gè)連續(xù)變量的相關(guān)與回歸分析。（二）相關(guān)分析與回歸分析二、多變量關(guān)聯(lián)統(tǒng)計(jì)分析相關(guān)與回歸分析在市場(chǎng)調(diào)查中的應(yīng)用舉例1、如果我們想預(yù)測(cè)銷(xiāo)售收入，則銷(xiāo)售收入就是我們這次研究的因變量，如果我們是通過(guò)廣告費(fèi)的支出來(lái)預(yù)測(cè)銷(xiāo)售收入，則廣告費(fèi)支出就是自變量。2、如果預(yù)測(cè)銷(xiāo)售收入時(shí)，還要考慮銷(xiāo)售價(jià)格或銷(xiāo)售人員的數(shù)量的影響，那么，銷(xiāo)售價(jià)格或銷(xiāo)售人員的數(shù)量這兩個(gè)因素也都稱(chēng)為自變量，即有兩個(gè)自變量。26SPSS分析菜單相關(guān)雙變量顯著性檢驗(yàn)：雙側(cè)檢驗(yàn)選項(xiàng)：均值和標(biāo)準(zhǔn)差繼續(xù)、確定相關(guān)系數(shù)：Pearson相關(guān)分析結(jié)果顯著性水平>0.05，接受H0的小概率事件發(fā)生，接受原假設(shè)H0，拒絕H1。員工工作期望與工作滿(mǎn)意度之間不存在顯著相關(guān)關(guān)系。接案例4：?jiǎn)T工工作期望與工作滿(mǎn)意度線(xiàn)性相關(guān)分析（一）27SPSS分析菜單相關(guān)雙變量顯著性檢驗(yàn)：雙側(cè)檢驗(yàn)選項(xiàng)：均值和標(biāo)準(zhǔn)差繼續(xù)、確定相關(guān)系數(shù)：Pearson顯著性水平<0.05，拒絕H0的小概率事件發(fā)生，拒絕原假設(shè)H0，接受H1。員工工作滿(mǎn)意度與忠誠(chéng)度之間存在顯著相關(guān)關(guān)系。相關(guān)系數(shù)0.381，為中度相關(guān)。二者之間存在相關(guān)關(guān)系，就必然存在影響關(guān)系，因此還需要進(jìn)行回歸分析。線(xiàn)性相關(guān)分析結(jié)果：接案例4：工作滿(mǎn)意度與員工忠誠(chéng)度線(xiàn)性相關(guān)分析（二）28SPSS分析菜單回歸線(xiàn)性因變量：?jiǎn)T工忠誠(chéng)度統(tǒng)計(jì)量：DW繪制：見(jiàn)右下角繼續(xù)、確定自變量：工作滿(mǎn)意度接案例4：工作滿(mǎn)意度與員工忠誠(chéng)度一元線(xiàn)性回歸分析29SPSS分析菜單回歸線(xiàn)性因變量：?jiǎn)T工忠誠(chéng)度統(tǒng)計(jì)量：DW繪制：見(jiàn)右下角繼續(xù)、確定自變量：工作滿(mǎn)意度1、R2=0.139，模型的擬合優(yōu)度只有13.9%，不算太高。2、方差分析表中顯著性水平<0.05，說(shuō)明工作滿(mǎn)意度對(duì)員工忠誠(chéng)度是有顯著影響的。3、系數(shù)中工作滿(mǎn)意度和常數(shù)都通過(guò)了顯著性t檢驗(yàn)，表示工作滿(mǎn)意度對(duì)員工忠誠(chéng)度有顯著影響，且常量也是顯著的，說(shuō)明回歸方程是包含常量的。線(xiàn)性回歸方程員工忠誠(chéng)度得分=0.997+0.633工作滿(mǎn)意度線(xiàn)性回歸分析結(jié)果：接案例4：工作滿(mǎn)意度與員工忠誠(chéng)度一元線(xiàn)性回歸分析殘差是擬合值和真實(shí)值之間的偏差。