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

市場調(diào)研數(shù)據(jù)分析學習目標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會運用本章介紹的方法進行簡單的市場預測第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)N個受試對象，且按照兩個二值變量對個體進行分類，便能產(chǎn)生這樣的數(shù)據(jù)。又如研究產(chǎn)品價格與銷售量之間的關系，或第1節(jié)列聯(lián)表分析計抽查了100個地區(qū)，按價格(譬如說)高于和低于一百元，以及銷售量(譬如說)高于或低于一千件，進行對分。

產(chǎn)品價格

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

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

的表達式：對上表的數(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中的應用第1節(jié)列聯(lián)表分析第2節(jié)T檢驗分析一、單一樣本T檢驗的分析過程二、獨立樣本T檢驗的分析過程三、配對樣本T檢驗的分析過程第2節(jié)T檢驗分析一、單一樣本T檢驗的分析過程

單一樣本T檢驗是檢驗單個變量的均值是否與給定的常數(shù)之間存在差異。用統(tǒng)計學語言描述就是已知總體均值，對樣本均值和總體均值之間的差異進行顯著性檢驗。第2節(jié)T檢驗分析第2節(jié)T檢驗分析

（一）單一樣本T檢驗（二）單一樣本T檢驗實例

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

獨立樣本T檢驗是檢驗兩個彼此獨立的樣本是否來自具有相同均值的總體。也就是在某個顯著水平下比較兩個樣本獲得的均值是否存在差異。（二）獨立樣本T檢驗實例

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

第2節(jié)T檢驗分析三、配對樣本T檢驗的分析過程（一）配對樣本T檢驗

配對樣本T檢驗就是檢驗兩個有聯(lián)系的正態(tài)總體的均值是否有顯著差異。（二）配對樣本T檢驗實例

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行獨立樣本T檢驗。

第2節(jié)T檢驗分析第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一步分析1、方差齊性檢驗2、多重比較檢驗（四）單因素方差分析實例第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功能（三）多因素方差分析實例第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

在市場調(diào)研過程中，變量之間往往會有一定的相關性，所以就存在著能控制所有變量的少數(shù)幾個隨機變量。這幾個變量是起支配作用的變量，能夠描述多個變量之間的相關關系。由此可以看出，因子分析的作用是簡化研究問題，抓住主要矛盾，將事物的共同性萃取出來，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對數(shù)據(jù)進行標準化處理標準化處理將數(shù)據(jù)的單位消除，從而得到無量綱數(shù)據(jù)，才能進行準確的因子分析。02計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，確定公共因子的個數(shù)和求因子的方法。03因子旋轉找出公共因子對變量進行分組之后，還要通過因子旋轉研究每個公共因子的意義，以便對實際問題進行科學分析。第4節(jié)因子分析三、因子分析實例某調(diào)研公司收集了當年中國A股市場14家商業(yè)銀行的8項財務指標和股價數(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)績的主要因素。圖9—48

14家銀行的8項業(yè)績指標第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、一元線性回歸關系的形式2、回歸模型的建立y=a+bx3、最小二乘法估計參數(shù)a、b第5節(jié)回歸分析（二）回歸模型的檢驗1、檢驗2、F檢驗第5節(jié)回歸分析（三）一元線性回歸在SPSS中的應用某超市注意到空啤酒瓶的回收價與回收率是有一定關系的，但只是定性的了解，要研究它們的定量關系，需要對空啤酒瓶的回收價與回收率做回歸分析。實驗得空啤酒瓶的回收價與回收率數(shù)據(jù)如下表所示。預測X=25時，Y的值?；厥諆rX（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、復相關系數(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1）整個回歸方程的顯著性檢驗2）方差齊性檢驗3）殘差的正態(tài)性檢驗4）回歸系數(shù)和常數(shù)項顯著性的T檢驗5）共線性檢驗第5節(jié)回歸分析（二）多元線性回歸在SPSS中的應用已知某市共有23個電子企業(yè)，某年的統(tǒng)計報表資料如下表所示，Y為凈產(chǎn)值，x1為全部職工人數(shù)，x2為全年工資總額(萬元)，x3為流動資金平均余額(萬元)，x4為全年利潤總額(萬元)，試分析Y與x1、x2、x3、x4的關系(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、聚類分析的應用（一）最短距離法——系統(tǒng)分類法舉例（二）修訂分類法——逐項分類法舉例三、聚類分析的具體應用（一）兩步聚類（二）快速聚類（三）分層聚類

本章要點回顧基本概念列聯(lián)表分析