36422当代市场调研imtb8e中文1520章

第十八章多变量数据分析18-1学习目标了解多变量数据分析的定义描述多元回归分析和多元判别分析了解聚类分析和因子分析理解知觉图理解联合分析当代市场调研多变量数据分析主要技术：这一术语是指同时对每个个体或研究对象的多重测量维度进行分析.18-2Key

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&Definitions多变量数据分析●多元回归分析能使调研者根据1个以上的自变量来预测因变量的值。●多元判别分析能使调研者根据2个或2个以上的自变量来预测不同组的特征。●聚类分析是用来识别组内同质而组间异质的过程。●因子分析允许分析人员通过识别数据的维度将一组变量转化成较少的因子或复合变量（composite

variable）。●知觉图适合于分析消费者对公司、产品、品牌等的认知。●联合分析为估计消费者将不同产品特性或属性联系起来的效用提供了基础。18-3Key

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&Definitions多元回归分析核心概念调查2个及2个以上自变量（计量数据）与1个因变量（计量数据）之间的关系时，调研者使用多元回归分析来进行分析。判定系数：总变差中由自变量解释的比例。回归系数:各个自变量对因变量的影响哑变量:在回归分析中二分类别的自变量.18-4Key

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&Definitions多元回归分析多元回归分析的一般方程如下：式中Y——为因变量；

a——常数项；——回归系数，其表示自变量X每改变1个单位将引起Y的变化量，其取值可通过回归分析来估计；——对因变量产生影响的自变量。例如，下面的回归方程（a、b1及b2的值已由回归分析模型估计出来了)：=

200

+

17X1+

22X2式中——销售额X1——广告费支出X2——推销人员的数量此方程表明，每增加1名推销人员，销售额相应增加22元；每增加1元广告费，销售额相应增加17元。18-5Key

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&Definitions多元回归分析的应用在市场调研中，多元回归分析的运用主要包括如下几方面：♣估计各种营销组合变量对销售额或市场份额的影响；♣预测各种人口统计因素或心理因素与消费者光顾各商场或其他服务场所的频率之间的关系；♣确定各个因素对总体满意度的影响；♣确定各种分类变量间的数量关系，如年龄、收入、对产品或服务的态度3个变量之间的关系；♣确定哪个变量是某一特定产品或服务销售额的预测性变量。18-6Key

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&Definitions判定系数:表明总变差中由自变量解释的比例。回归系数:各个自变量对因变量的影响。哑变量:在回归分析中,分析人员在多元回归分析中需要使用类别自变量，哑变量（dummy

variables）即是以此为目的而提出的，将1个值设定为“0”，将另一个值设定为“1”多元回归分析的测量18-7Key

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&Definitions应用和解释多元回归分析结果时存在的潜在问题共线性:自变量之间的相关性,可以使对回归系数的估计产生偏差因果关系:一个变量的变化会导致或者由于另一个变量的变化。系数尺度:只有在计量单位相同或数据标准化的情况下，与各自变量相联系的回归系数的大小才能直接进行比较。式中

——预计的销售额X1——广告费用（以1000美元为单位）X2——推销人员的数量18-8Key

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&Definitions标准化过程—式中Xi——数列中各自独立的数值—数列的平均值σ——数列的标准差样本容量：相对于样本容量，自变量的个数影响着R2的大小6。一些重要的规则指出，观察数至少等于自变量个数的10-15倍。如在前例中，销售额是广告费用和推销人员数的函数，其有2个自变量，这就至少需要20-30个观察值。18-9Key

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&Definitions多元回归分析实例美国无线通讯公司（

United

WirelessCommunications）认为有5个重要的变量决定着目标消费者愿意为无线服务支付的月消费额。（是消费者对以下5项服务特征的重要性的评价）它们分别是：覆盖面、移动性、音质、远距离接听和打出电话的能力、平均月租费。这个假设是根据公司组织的焦点小组访谈和其他研究做出的推断。所有6个变量(1个因变量和5个自变量)的数据都是通过调查获得的。5个自变量以9级评分制测量，“9”表示某“特性”很重要，而“1”表示该“特性”很不重要。本章附录部分（美国无线通讯数据组）的调查问题3就是关于这5个变量的。解答18-10Key

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&Definitions1-5重要性评分）要性评分）性评分3）式中Y——因变量（愿意为无线服务支付的月消费额）a——常数项或Y轴截距b ——估计的回归系数X

1——第1个自变量（覆盖范围的X

2

——第2个自变量（移动性的重X

——第3个自变量（音质的重要

X

4——第4个自变量（远距离接听和打出电话能力的重要性评分）X5

——第5个自变量（平均月租费的重要性评分）估计回归方程为：多元判别分析多元判别分析:预测两个或多个自变量（可测量的指标）对一个因变量（因变量在性质上属于类别变量）的影响。可测量指标:能够精确量化的一类数据.类别数据:一类不可以量化的指标，通常只能用数字来代表含义（如1代表女性，2代表男性）。大多数的数学及统计t程序不能运用于此类数据。18-11Key

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&Definitions多元判别分析判别分:通常表示为Z分，它是根据公式为各个个体或客体计算得来的。这个分值是预测特定客体或个体属于哪个组的基础。判别系数:衡量自变量在各组之间的差异性，也称为判别权数。18-12Key

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&Definitions多元判别分析实例美国无线通讯的市场营销经理还想知道依据在回归分析中使用的5项重要性评分，能否预测最近某个人是否会拥有移动电

话。调查中的问题已涉及移动电话拥有

情况，那些最近购买移动电话的人将标

上“1”，而没购买移动电话的标“0”。爱华以往的调查表明，根据5个自变量(覆盖范围、移动性、音质、平均月租费、

远距离收发信息能力)对移动电话的拥有情况可做出有效的预测。分类矩阵:判别模型对人或事物进行分类时，显示分类正确比例与错误比例的矩阵。Z=

b1

X1

+

b

2X2

+

b3

X3

+

b4

X4+

b5

X5Z为判别分；b1-5为判别系数或权数；X1为第一个自变量——覆盖范围的重要性评分；X2为第二个自变量——移动性的重要性评分；X3为第三个自变量——音质的重要性评分；X4为第四个自变量——远距离收发信息能力的重要性评分；X5为第五个自变量——平均月租费的重要性评分；结果:18-13Key

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&Definitions聚类分析一般指的是指根据两个或多个分类变量将具有某种相似特征的物体或个人归为一类的方法和技巧，目的是把物体或人分成很多相对独立且较为固定的组。经常外出就餐并且常在快餐店里就餐的顾客。.经常外出就餐但基本不在快餐店的顾客。.不经常外出就餐或经常在快餐店就餐的顾客18-14Key

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&Definitions聚类分析实例变量类别1类别2类别3(n=62)(n=55)(n=83)范围6.88.18.2移动性4.58.18.2音质8.18.58.5地点6.78.38.7效果6.88.58.6平均月租费8.68.48.8话机设备8.16.38.7安装费7.25.18.5K-均值聚类分析:根据一些变量来分析人或分析对象的相似性，把分析对象分到不同组的多元分析过程。表聚类分析结果（各小组的规模和各重要特性的平均水平）18-15Key

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&Definitions因子分析从大量的测量数据（如等级评分）中总结出相对少数的简明信息，以此确定数据的维度组成。因子:

一个相互联系的变量的线性组合。.受访者乘车平稳安静驾驶加速性能操作性能鲍勃5421罗伊4321汉克4332珍妮特5522珍妮4321安5532平均值4.503.832.331.5018-16Key

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&Definitions表 消费者对豪华汽车的评定值因子分析受访者豪华性能鲍勃4.51.5罗伊3.51.5汉克3.52.5珍妮特5.02.0珍妮3.51.5安5.02.5平均值4.251.9218-17Key

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&Definitions表 两综合指标的平均得分在因子分析中，一个因子的得分即是根据数据表一系列有关变量的加权汇总例如，在有两个因子的因子分析中下面的方程式即可以用来计算因子得分:F1=0.40A1+030A2+0.02A3+0.05A4F2=0.01A1+0.04A2+0.45A3+0.37A4F1-n=因子得分A1-n=“特性等级”评分因子荷载因子荷载:因子得分与原始变量之间的关系。其他关键问题:因子命名保留的因子数量变量与因子1的相关系数与因子2的相关系数A10.850.10A20.760.06A30.060.89A40.040.7918-18Key

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&Definitions知觉图对消费者对某种产品、品牌、公司或其它任何事物在2个或以上维度内的认知的形象描绘。ExpensivePoorly

DesignedInexpensiveWell

DesignedMenWomenSetting

Markers18-19Key

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&Definitions知觉图特性卡迪拉克林肯宝马克莱斯勒平稳性4.504.172.001.67安静性3.833.501.831.83加速性能2.334.004.172.17操作性能1.503.834.001.83得分13.072.871.531.22得分21.713.173.571.6618-20Key

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&Definitions联合分析球的寿命击球距离54洞36洞18洞275码124250码357225码68918-21Key

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&Definitions球的寿命击球距离54洞36洞18洞275码136250码358225码479一种用于衡量潜在消费者如何根据每种产品或服务的不同特性对不同产品和服务进行权衡的技术。表18- 1号高尔夫球爱好者对球距和球寿命的联合排序表18-2号高尔夫球爱好者对球距和球寿命的联合排序联合分析–效用评估效用:通过联合分析而得出的属性的相关值。18-22Key

Ters

&

Definitions球的寿命击球距离54洞5036洞2518洞0275码（1）150（2）125（4）100250码（3）110（5）85（7）60225码（6）50（8）25（9）0球的寿命价格/美元54洞36洞18洞2.001242.503573.00689球的距离球的价格属性水平效用水平效用击球距离27510025060球的寿命1805450球的价格/美元2.5053.000总效用m105110球的寿命价格/美元54洞5036洞2518洞02.00（1）70（2）45（4）202.5