市場(chǎng)調(diào)研與分析（第2版）課件：市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)分析

市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)目標(biāo)了解六種分析方法的涵義與原理理解六種分析方法的步驟學(xué)會(huì)運(yùn)用本章介紹的方法進(jìn)行簡(jiǎn)單的市場(chǎng)預(yù)測(cè)第1節(jié)列聯(lián)表分析一、2×2列聯(lián)表二、r×c列聯(lián)表三、多維列聯(lián)表四、列聯(lián)表分析中SPSS的應(yīng)用第1節(jié)列聯(lián)表分析一、2×2列聯(lián)表（一）2×2列聯(lián)表例如，從某總體中共抽樣了(譬如說(shuō))N個(gè)受試對(duì)象，且按照兩個(gè)二值變量對(duì)個(gè)體進(jìn)行分類，便能產(chǎn)生這樣的數(shù)據(jù)。又如研究產(chǎn)品價(jià)格與銷售量之間的關(guān)系，或第1節(jié)列聯(lián)表分析計(jì)抽查了100個(gè)地區(qū)，按價(jià)格(譬如說(shuō))高于和低于一百元，以及銷售量(譬如說(shuō))高于或低于一千件，進(jìn)行對(duì)分。

產(chǎn)品價(jià)格

高于一百元低于一百元銷售量低于一千件高于一千件501565102535

6040100第1節(jié)列聯(lián)表分析（二）2×2表的卡方檢驗(yàn)

變量A

類1類2變量B類1類2aba+bcdc+d

a+cb+dN=a+b+c+d第1節(jié)列聯(lián)表分析2×2表

的表達(dá)式：對(duì)上表的數(shù)據(jù)，可得到：第1節(jié)列聯(lián)表分析二、r×c列聯(lián)表（一）r×c列聯(lián)表（二）r×c表的卡方檢驗(yàn)第1節(jié)列聯(lián)表分析三、多維列聯(lián)表四、列聯(lián)表分析在SPSS中的應(yīng)用第1節(jié)列聯(lián)表分析第2節(jié)T檢驗(yàn)分析一、單一樣本T檢驗(yàn)的分析過(guò)程二、獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的分析過(guò)程三、配對(duì)樣本T檢驗(yàn)的分析過(guò)程第2節(jié)T檢驗(yàn)分析一、單一樣本T檢驗(yàn)的分析過(guò)程

單一樣本T檢驗(yàn)是檢驗(yàn)單個(gè)變量的均值是否與給定的常數(shù)之間存在差異。用統(tǒng)計(jì)學(xué)語(yǔ)言描述就是已知總體均值，對(duì)樣本均值和總體均值之間的差異進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。第2節(jié)T檢驗(yàn)分析第2節(jié)T檢驗(yàn)分析

（一）單一樣本T檢驗(yàn)（二）單一樣本T檢驗(yàn)實(shí)例

已知某地區(qū)12歲男孩平均身高為142.5cm，某人測(cè)量了該地區(qū)某城市120名12歲男孩的身高，通過(guò)單一樣本T檢驗(yàn)，可以檢驗(yàn)該市男孩身高與區(qū)域的平均身高是否有顯著不同。二、獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的分析過(guò)程（一）獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)

獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)是檢驗(yàn)兩個(gè)彼此獨(dú)立的樣本是否來(lái)自具有相同均值的總體。也就是在某個(gè)顯著水平下比較兩個(gè)樣本獲得的均值是否存在差異。（二）獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)實(shí)例

以某銀行調(diào)查雇員工資的數(shù)據(jù)為例，我們可以對(duì)男女工資是否存在差異進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)。

第2節(jié)T檢驗(yàn)分析三、配對(duì)樣本T檢驗(yàn)的分析過(guò)程（一）配對(duì)樣本T檢驗(yàn)

配對(duì)樣本T檢驗(yàn)就是檢驗(yàn)兩個(gè)有聯(lián)系的正態(tài)總體的均值是否有顯著差異。（二）配對(duì)樣本T檢驗(yàn)實(shí)例

繼續(xù)以某銀行調(diào)查雇員工資的數(shù)據(jù)為例，我們可以比較員工現(xiàn)在工資與期初工資是否相同在是否存在差異進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)。

第2節(jié)T檢驗(yàn)分析第3節(jié)方差分析第3節(jié)方差分析一、單因素方差分析二、多因素方差分析一、單因素方差分析（一）單因素方差分析概念1、單因素方差分析概念的理解步驟2、單因素方差分析的原理（二）單因素方差分析基本步驟第3節(jié)方差分析（三）單因素方差分析的進(jìn)一步分析1、方差齊性檢驗(yàn)2、多重比較檢驗(yàn)（四）單因素方差分析實(shí)例第3節(jié)方差分析二、多因素方差分析（一）多因素方差分析基本思想（二）多因素方差分析的均值檢驗(yàn)功能（三）多因素方差分析實(shí)例第3節(jié)方差分析第4節(jié)因子分析第4節(jié)因子分析一、因子分析的概念（一）因子分析的含義

在市場(chǎng)調(diào)研過(guò)程中，變量之間往往會(huì)有一定的相關(guān)性，所以就存在著能控制所有變量的少數(shù)幾個(gè)隨機(jī)變量。這幾個(gè)變量是起支配作用的變量，能夠描述多個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系。由此可以看出，因子分析的作用是簡(jiǎn)化研究問(wèn)題，抓住主要矛盾，將事物的共同性萃取出來(lái)，提高分析效率。第4節(jié)因子分析

第4節(jié)因子分析

第4節(jié)因子分析

第4節(jié)因子分析二、因子分析的基本步驟01對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理標(biāo)準(zhǔn)化處理將數(shù)據(jù)的單位消除，從而得到無(wú)量綱數(shù)據(jù)，才能進(jìn)行準(zhǔn)確的因子分析。02計(jì)算載荷矩陣求解初始公共因子以及因子在和矩陣，提取公共因子，確定公共因子的個(gè)數(shù)和求因子的方法。03因子旋轉(zhuǎn)找出公共因子對(duì)變量進(jìn)行分組之后，還要通過(guò)因子旋轉(zhuǎn)研究每個(gè)公共因子的意義，以便對(duì)實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行科學(xué)分析。第4節(jié)因子分析三、因子分析實(shí)例某調(diào)研公司收集了當(dāng)年中國(guó)A股市場(chǎng)14家商業(yè)銀行的8項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)和股價(jià)數(shù)據(jù)。如下圖所示，希望利用因子分析尋找商業(yè)銀行業(yè)績(jī)的主要因素。圖9—48

14家銀行的8項(xiàng)業(yè)績(jī)指標(biāo)第5節(jié)回歸分析第5節(jié)回歸分析一、一元線性回歸分析二、多元線性回歸分析一、一元線性回歸分析（一）一元線性回歸分析1、一元線性回歸關(guān)系的形式2、回歸模型的建立y=a+bx3、最小二乘法估計(jì)參數(shù)a、b第5節(jié)回歸分析（二）回歸模型的檢驗(yàn)1、檢驗(yàn)2、F檢驗(yàn)第5節(jié)回歸分析（三）一元線性回歸在SPSS中的應(yīng)用某超市注意到空啤酒瓶的回收價(jià)與回收率是有一定關(guān)系的，但只是定性的了解，要研究它們的定量關(guān)系，需要對(duì)空啤酒瓶的回收價(jià)與回收率做回歸分析。實(shí)驗(yàn)得空啤酒瓶的回收價(jià)與回收率數(shù)據(jù)如下表所示。預(yù)測(cè)X=25時(shí)，Y的值?；厥諆r(jià)X（元/百只）182124273033回收率Y（%）30.434.735.535.637.539.4第5節(jié)回歸分析二、多元線性回歸分析多元線性回歸分析的一般模型：第5節(jié)回歸分析（一）多元線性回歸分析1、最小二乘法估計(jì)參數(shù)a、（i=1，2，…，k）多元線性回歸模型：第5節(jié)回歸分析2、啞變量3、復(fù)相關(guān)系數(shù)常用的調(diào)整公式：第5節(jié)回歸分析4、多元線性回歸分析檢驗(yàn)1）整個(gè)回歸方程的顯著性檢驗(yàn)2）方差齊性檢驗(yàn)3）殘差的正態(tài)性檢驗(yàn)4）回歸系數(shù)和常數(shù)項(xiàng)顯著性的T檢驗(yàn)5）共線性檢驗(yàn)第5節(jié)回歸分析（二）多元線性回歸在SPSS中的應(yīng)用已知某市共有23個(gè)電子企業(yè)，某年的統(tǒng)計(jì)報(bào)表資料如下表所示，Y為凈產(chǎn)值，x1為全部職工人數(shù)，x2為全年工資總額(萬(wàn)元)，x3為流動(dòng)資金平均余額(萬(wàn)元)，x4為全年利潤(rùn)總額(萬(wàn)元)，試分析Y與x1、x2、x3、x4的關(guān)系(做回歸式)。第5節(jié)回歸分析x1x2x3x4Yx1x2x3x4Y1912141.5528.1372.6678.9101611.80.33.62278181570.3180.2572.127815.229.72662.9102460.6275.0113.49203.51968.9260.315.5137097.1165.947.5246.320211.3624.968.2429.8743929.142.9673.91367.417.70.213.772955.5162.444.5202.922613.7425.0313.5841.2125010.023033.561.846225.16108.450.4353.16108961.9353130.1326.335522.527.34.961.329020.26115.948.953738.464.225.8106.633826.11085.475.81637.594.590.0810.5456127.650.812.4482894.410.60.58.931422.7745.655.149

第5節(jié)回歸分析第6節(jié)聚類分析第6節(jié)聚類分析一、聚類分析概念二、聚類分析的應(yīng)用（一）最短距離法——系統(tǒng)分類法舉例（二）修訂分類法——逐項(xiàng)分類法舉例三、聚類分析的具體應(yīng)用（一）兩步聚類（二）快速聚類（三）分層聚類

本章要點(diǎn)回顧基本概念列聯(lián)表分析