超市中商品销售与摆放位置和超市规模的关系.docx

超市中商品销售与摆放位置和超市规模的关系 1问题提出 市场研究/企业数据分析规定了解决这些问题所需要的，设计收集方法，对收集过程进行管理和实施，对结果进行分析，最后对研究结果及其含义进行沟通。 市场研究/企业数据分析有三种功能描述：收集并陈述实事、诊断，或对活动进行解释、预测，分析市场随时间的变化。为了研究超市中某种商品的销售与摆放位置和超市规模的关系，按照超市规模（大型、中型、小型三种水平）和摆放位置（A、B、C、D四点）各随机选取了两个点，纪录其同一周期内同种商品的销售量，试对其做单变量对多因素方差分析。在本例中所关心的变量是销售量，可能对其有影响的因素有两个：超市规模和货物摆放位置，因此本例问题可以使用SPSS方差分析模块中的单变量多因素方差分析来解决。根据前面分析。本例问题需要用方差分析进行解决，因此，应该选择一般线性模型中的单变量多因素方差分析。在SPSS中进行单变量方差分析，可以利用分析一般线性模型单变量命令实现。 2建立数据文件 将数据文件导入到SPSS中。选入变量及参数设置。依次单击菜单分析一般线性模型单变量命令，打开单变量方差分析对话框。单击模型按钮，打开单变量：模型对话框。该对话框用于设定计算的模型等参数。如果在指定模型选项组选择了设定选项，在因子与协方差变量列表框中自动列出可以作为因素变量的变量名，名称后用括号内的字母F标识；也列出可以作为协变量的变量名，名称后用括号内的字母C标识。单击构建项中的下拉箭头，在弹出的下拉菜单中选择要构建条件的选项。该对话框平方和下拉列表用于选择平方和的分解方法，单击下拉按钮，出现下拉菜单。本例中指定模型选项组选择设定；将因子与协变量列表框中的变量选入到模型列表框中；平方和选项组选择类型3；构建项类型选择主效应。可以在更改对比选项区域改变对比方法。方法是因子列表框中选择需要改变对比方法的因子，然后单击对比下拉菜单按钮，在弹出的下拉菜单中选择如下对比方法。改变对比的设置完成后，单击更改按钮，改变了对照方法显示是在因子列表框中。设置完毕后，单击继续按钮，返回到主对话框。单变量：轮廓图对话框。单变量：轮廓图对话框，在该对话框中可以绘制一个或多个因素变量为参考的因变量均值分布图。在只有一个因素水平时，为因变量估计边缘均值的轮廓图；在两个以上因素水平时，绘制分离线。因子列表框显示因素的变量名，将该列表框中的因素变量移动到右侧的不同列表框中，可选列表框主要有：水平轴、单图和多图。 本例中，将因子列表框的两个变量名分别移动到水平轴窗口后，单击添加按钮，将其选入到图列表框。单变量：两两比较对话框单击两两比较按钮，打开单变量：观测均值的两两比较对话框。 假定方差齐性选项组给出当方差相等时的确定多重比较方法，包括14种可选方法。未假定方法起性选项组中给出当方差不齐时的多重比较方法选项。本例中将因子列表框中的变量选入到两两比较检验列表框：假定方差齐性选项组选择S-N-K。 3方差分析 估计边际均值选项组用于选择显示结果的因素变量，方法是在左侧的因子和因子交换列表框中选择因素和交互相，单击右向箭头按钮，将其移动到显示均值列表框中。 如果在显示均值栏中主效应变量被选中，则可以选择比较主效应选项，对主效应因变量进行估计边际均值，并可在置信区间调节下了菜单中选择LSDBONFERRONSIDAR方法输出选项组中指定要求输出的统计量。在显着性水平文本框中输入显着性水平，用于检验后多重比较的置信水平和计算检验的观察效能。本例输出选项组选择方差齐性检验。单击粘贴按钮，得到的Syntax命令语句程序如下： 结果输出。设置完毕后，单击确定按钮，执行单变量方差分析。主体间因子，变量超市规模有3个水平，即大型，中兴和小型，每个水平有8个个案：变量摆放位置有4个水平，即A,B,C和D，每个水平有6个个案。误差方案等同性的Levene检验，方差齐性检验的输出，可见无法得出分析结果。这是因为两个因素的各水平较差，一共会形成12个单元格，这里检验的就是这12个单元格的方差是否齐性。 但如果要在考虑交互作用的模型中进行方差齐性检验，每个单元格内至少要有3个单元素（数据点）才可以，因此这里无法得到分析结果。可见多因素时方差齐性检验往往价值不大。体检效应的检验，即去除了教互相的方差分析表。第一行的矫正模型是对所用方差分析模型的检验，齐原假设对模型中所有影响因素均无作用，即超市模型，摆放位置，两者之间的交互作用均对销售量无影响：第二行是对模型中常数项是否等于0进行的检验，显然它在分析中没有实际意义，忽略即可，第三，四行分别是对超市规模，摆放位置的效应进行的检验，第五行是误差分析。从表中可以看出，同种商品不同规模超市和不同摆放位置的销售量的检验统计量的观测值为30.409，可以认为同种商品在不同规模超市和不同摆放位置的情况下，销售量存在显着差异。对超市规模和摆放位置水平间差异的检验，可见超市规模越大，响应的销售量就越大：而4种.摆放位置也对销售量有影响，C位置的销售量最大，B位置其次，A位置和D位置的销售量最小，同时，以上差异不受另一个因素水平取值的影响，即两者间无交互作用。轮廓图用于比较各种水平组合下均值的变动规律，发现可能存在的交互作用非常有用。如果两个因素间无交互作用，则第一因素个各水平间均值的差异不会随着第二个因素水平取值的变化而变化，表现为绘制的各条曲线基本平行：反之，如果各条曲线明显不平行，之间有剧烈的交叉，则这两个因素的相应水平间可能存在着交互作用。 加入交互作用的轮廓图，轮廓图对话框中，将一个变量选入水平轴，令一个变量选入单图，单击添加按钮，将其选入图列表框。得到加入交互作用的轮廓图。由图可知，当模型中有交互项时，各边际均值实际上和样本单元格均值相同，且加入交互作用的条线大致平行，并未出现明显的交叉，这说明量变量间的交互作用不明显。单变量：选项对话框中，选中输出选项组的残差图选项，得到执行结果。散点图矩阵，观测，已观测和标准残差构成，如果模型拟合效果很好，则已预测值和已观测值应当有明显的相关，呈现出较好的直线趋势，而标准残差则应当完全随机地分布在0周围，不随已预测值的上升而出现变