户外广告效果问卷调查分析.docx

户外广告效果问卷调查分析摘 要（Abstract）户外广告在公共醒目位置免费供所有经过的人持续观赏，一目了然地闯入大众的脑海，以图形演示品牌，用轻松传递理念，沟通男女老少。户外广告是最经济的媒介形式，有持续的购买力。户外广告千人成本较低，固定发布时间较长，性价比高，传播受众广，是商家必争、品牌竞选的公共沟通管道。户外广告是最丰富的媒介形式，有强大的适应力。从固定的大型看板，到移动的交通载体，从街区的街道网络，到终端的卖场售点，从静态的灯箱到动态的液晶，户外广告形式多样，创意无限，总能因地制宜，推陈出新。通过网上问卷调查，运用spss来分析其广告效果，并提出相应的改善方法.关键词：户外广告 调查问卷 spss目录一.引言4二.调查方案设计42.1调查背景42.2调查目的及意义42.3调查内容42.4资料整理及分析52.4.1.资料整理52.4.2.数据分析52.5调查方法5三数据处理：63.1缺失值的检验：63.2.数据处理：6四问卷的信度效度分析：74.1问卷的信度：74.2问卷的效度分析：9五问卷分析135.1户外广告对不同年龄的影响：135.2满意度分析：17六小结18七参考文献18一.引言从各个方面的经济调查显示，户外媒体是最为火爆的媒体形式之一。户外广告是最古老的媒介形式，有旺盛的生命力。自有城市和贸易起，就有户外广告。从最初的木雕牌匾、灯笼旗帜，到今天的电脑喷绘、霓虹灯大牌、液晶电子显示屏，户外广告历久弥新。随着现在社会的发展，各种各样的商品正改变着我们的生活方式，在此同时商家也正考虑着他们的商品销售问题，于是各种各样的广告便涌入了我们的生活，现在市场上广告上的商品也是参差不齐，对于此我们小组做了关于户外广告效果的市场调查，我们对各种户外广告的效果做了调查通过此次调查二.调查方案设计2.1调查背景现实生活中，广告作为一种重要的促销手段及其作用已经被绝大多数的企业所认同，因此很多企业都不惜花费巨资为产品或公司品牌形象做广告。统计资料显示，1998年我国的广告费支出为537.83亿元，排在世界的第十一位，到2004年已突破1000亿元，排在世界的第四位，而2008年仅上半年就已达到1695亿元。一般来说，火车站，飞机场的广告费用已成天价，但仍是企业投放广告的热点，究其原因是企业希望通过这些地点的广告增加产品的知名度，增加产品的销售份额。举个例子来说，某企业生产一种产品，基于这个企业的角度，商品的消费者有如下划分：第一类是完全不知道这个产品的人；第二类是知道这个产品名称，但是不甚了解的人，第三类对这个产品有着良好印象的人；第四类是打算购买该产品的人，最后一类是完全忠实这个产品并且经常购买，这是典型的品牌忠诚度的阶梯图2.2调查目的及意义广告的投资不一定能得到市场的回报，因此进行广告投资一定要做好市场调查工作，广告除了选择合适的投放地点和投放时间外，还要在投放中实时了解广告的效果，然后调整对广告的追入计划。我们此次调查就是对户外广告效果进行市场调查，以此来观察户外广告的效果，增加利用户外广告销售商品的收益额。2.3调查内容（1）被调查者的基本信息（性别，年龄，学历等）（2）被调查者观看户外广告的原因 （3）被调查者观看广告的渠道 （4）被调查者通过广告的消费情况 （5）户外广告对被调查者的影响 （6）被调查者对户外广告的评价 （7）被调查者希望户外广告做哪些方面的调整（8）调查问卷附后2.4资料整理及分析2.4.1.资料整理我们的团队对回收问卷的完整性和访问质量的审核，通过审核确定哪些问卷可以接受，那些问卷需要补做或作废。将有效的数据录入汇总制表，通过编码、录入、再次审核、插补、权数的调整、创建数据库等过程对调查数据经过周密的处理。初步审核录入spss编码资料整理的步骤：再次审核插补权数调整创建数据库2.4.2.数据分析当对数据整理完毕后，我们团队运用统计分析的技术采集到的数据进行运算处理，对研究总体进行定量的描述与推断，以揭示事物内部的数量关系与变化规律。我们的数据分析人员熟练掌握统计分析软件，通过收集到数据对数据进行整理后将其录入spss软件，通过对spss软件的操作对数据进行分析。数据的分析统计方法如下：2.5调查方法调查方法我们采用了问卷调查的方法，问卷调查法也称书面调查法，或称填表法。用书面形式间接搜集研究材料的一种调查手段。通过向调查者发出简明扼要的征询单(表)，请示填写对有关问题的意见和建议来间接获得材料和信息的一种方法，同时我们还通过QQ，微信等网络媒介进行问卷的发放。三数据处理：3.1缺失值的检验：通过spss选择分析描述统计频率，将数据选入变量框，勾选显示频率表格，点击统计量，选取均值，得到下表：案例处理汇总N%案例有效448100.0已排除a0.0总计448100.0a. 在此程序中基于所有变量的列表方式删除。从上表中可以看出数据无缺失值。3.2.数据处理：我们在网上共发放问卷500份，有效回收448份，通过我们测试，答一份卷至少需要150s，我们将答问卷所花时间少于150s的数据排除，保证问卷的有效性。通过spss选择数据选择个案，选择如果，将所花时间150的数据选择出来，将不符合条件的数据删除.输出结果：GET FILE=C:UsersAdministratorDesktop448_448.sav. GET FILE=C:UsersAdministratorDesktop市场调查448_448.sav. FILTER OFF. USE ALL. SELECT IF (totalseconds 150). EXECUTE.我们排除掉77个不合理数据，剩下371个数据。四问卷的信度效度分析：4.1问卷的信度：调查问卷的评价体系是以量表形式来体现的，编制的合理性决定着评价结果的可用性和可信性。问卷的信度分析包括内在信度分析和外在信度分析。内在信度重在考察一组评价项目是否测量同一个概念，这些项目之间是否具有较高的内在一致性。一致性程度越高，评价项目就越有意义，其评价结果的可信度就越强。外在信度是指在不同时间对同批被调查者实施重复调查时，评价结果是否具有一致性。如果两次评价结果相关性较强，说明项目的概念和内容是清晰的，因而评价的结果是可信的。信度分析的方法有多种，有Alpha信度和分半信度等，都是通过不同的方法来计算信度系数，再对信度系数进行分析。目前最常用的是Alpha信度系数法，一般情况下我们主要考虑量表的内在信度项目之间是否具有较高的内在一致性。通常认为，信度系数应该在01之间，如果量表的信度系数在0.9以上，表示量表的信度很好；如果量表的信度系数在0.80.9之间，表示量表的信度可以接受；如果量表的信度系数在0.70.8之间，表示量表有些项目需要修订；如果量表的信度系数在0.7以下，表示量表有些项目需要抛弃。我们可以通过目前比较流行的SPSS软件对调查问卷进行信度分析，这样我们就可以判断一个调查问卷是否具有稳定性和可靠性。通过spss选择分析度量可靠性，将数据放入项目中如图得到表案例处理汇总N%案例有效371100.0已排除a0.0总计371100.0a. 在此程序中基于所有变量的列表方式删除。可靠性统计量Cronbachs Alpha基于标准化项的Cronbachs Alpha项数.857.84242由于量表的信度系数在0.80.9之间，表示量表的信度可以接受，那么我们的问卷可接受。4.2问卷的效度分析：内容效度内容效度是指问卷的内容设置是否合理，数据无法直接反映，需要通过向有经验者请教等方式来保障内容效度。通过spss，选择分析降维因子分析，将变量选入变量中，点击描述，勾选“原始分析结果”和“KMO与Bartlett球形度检验”，点击抽取，选择“碎石图”，如图得到KMO 和 Bartlett 的检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin度量。.690Bartlett 的球形度检验近似卡方2662.985df861Sig.000从表中给出了KMO和Bartlett的检验结果，其中KMO值越接近1表示越适合做因子分析，从表中得到的KMO的值为0.690，表示比较适合做因子分析。Bartlett球形检验的原假设为相关关系矩阵为单位阵，sig值为0.000小于显著水平0.05，因此拒绝原假设，说明变量之间存在相关关系，适合做因子分析。上表给出了每个共同变量的共同度结果。表格数据左侧表示每个变量可以被所有因素所能解释的方差，右侧表示变量的共同度，从该表可以得到，因子分析的变量共同度都非常高，表明变量中的大部分信息均能被因子所提取，说明因子分析的结果有效。解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %14.1649.9159.9154.1649.9159.91522.6216.23916.1552.6216.23916.15532.1475.11121.2662.1475.11121.26641.8514.40725.6741.8514.40725.67451.6513.93029.6031.6513.93029.60361.5033.57933.1821.5033.57933.18271.4573.47036.6521.4573.47036.65281.3933.31739.9691.3933.31739.96991.3373.18443.1521.3373.18443.152101.2713.02646.1781.2713.02646.178111.1842.81948.9971.1842.81948.997121.1692.78351.7801.1692.78351.780131.1042.63054.4101.1042.63054.410141.0602.52356.9331.0602.52356.933151.0122.41059.3431.0122.41061.34316.9932.36361.70617.9342.22363.92918.9062.15666.08519.8882.11568.20120.8722.07770.27721.8492.02172.29922.7971.89874.19723.7591.80776.00424.7401.76377.76725.7291.73679.50226.6891.64281.14427.6841.62882.77228.6611.57384.34429.6311.50385.84830.6141.46187.30931.6021.43288.74132.5551.32190.06233.5321.26791.33034.4931.17392.50335.4801.14293.64536.4561.08594.73037.4481.06695.79638.4211.00296.79739.394.93997.73640.380.90498.64041.348.82999.46942.223.531100.000提取方法：主成份分析。上图给出了因子贡献率的结果。表中左侧部分为初始特征值，中间为提取因子结果，右侧为旋转后的主因子结果，合计指因子的特征值，方差表示该因子的特征值占总特征值得百分比，累计表示累计的百分比，其中只有前15个因子的特征值大于1，并且特征值之和占特征值的61.343%，从上图中的碎石图也可以看出前15个因子为主因子，主因子解释总变异的百分比和个因子的因子载荷，主因子解释总变异一般若大于60%的和因子载荷大于0.6的话说明问卷结构效度很好。五问卷分析5.1户外广告对不同年龄的影响：第2题您的年龄段：单选题选项小计比例18岁以下276.03%182536080.36%2630112.46%3145306.7%45以上204.46%本题有效填写人次448第5题您平时都通过哪些种渠道获取广告信息的？多选题选项小计比例互联网33775.22%户外广告20144.87%电视广播29164.96%报纸杂志15434.38%朋友介绍15735.04%其他7616.96%本题有效填写人次448将年龄段和通过哪种渠道获得广告进行交叉分析模型检验：运行spss，点击分析回归线性，在统计量中选择估计、模型拟合度、r方变化，如下图：得到下表：Anovab模型平方和df均方FSig.1回归9.75161.6252.411.027a残差245.408364.674总计255.159370a. 预测变量: (常量), 您平时都通过哪些种渠道获取广告信息的？(其他), 您平时都通过哪些种渠道获取广告信息的？(户外广告), 您平时都通过哪些种渠道获取广告信息的？(互联网), 您平时都通过哪些种渠道获取广告信息的？(朋友介绍), 您平时都通过哪些种渠道获取广告信息的？(电视广播), 您平时都通过哪些种渠道获取广告信息的？(报纸杂志)。b. 因变量: 您的年龄段：由回归方程显著性检验的概率为0.027，小于显著性水平0.05，则认为系数不同时为0，被解释变量与解释变量全体的线性关系是显著的，可建立线性方程。模型汇总模型RR 方调整 R 方标准估计的误差更改统计量R 方更改F 更改df1df2Sig. F 更改1.895a.838.822.821.8382.4116364.027a. 预测变量: (常量), 您平时都通过哪些种渠道获取广告信息的？(其他), 您平时都通过哪些种渠道获取广告信息的？(户外广告), 您平时都通过哪些种渠道获取广告信息的？(互联网), 您平时都通过哪些种渠道获取广告信息的？(朋友介绍), 您平时都通过哪些种渠道获取广告信息的？(电视广播), 您平时都通过哪些种渠道获取广告信息的？(报纸杂志)。通过观察调整后的判定系数0.895，拟合优度较高，不被解释的变量较少。系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)2.305.11819.454.000您平时都通过哪些种渠道获取广告信息的？(互联网)-.269.108-.133-2.495.013您平时都通过哪些种渠道获取广告信息的？(户外广告).202.091.1212.223.027您平时都通过哪些种渠道获取广告信息的？(电视广播).124.099.0691.252.211您平时都通过哪些种渠道获取广告信息的？(报纸杂志)-.083.099-.047-.840.401您平时都通过哪些种渠道获取广告信息的？(朋友介绍).080.093.047.867.387您平时都通过哪些种渠道获取广告信息的？(其他)-.059.115-.027-.508.612a. 因变量: 您的年龄段：运用spss做出logistic 回归模型：分析回归多元logistic模型，将年龄定义为1 = 18岁以下 ，2 = 1825，3 = 2630，4 = 3145，5 = 45以上，性别定义为1 = 男，2 = 女。您平时都通过哪些种渠道获取广告信息的？0 = 未选中，1 = 选中。通过上表做出显著性检验只有互联网和户外广告sig0.05，因此排除电视广播，报纸杂志，朋友介绍，其他。在spss中将您平时都通过哪些种渠道获取广告信息的？（互联网）选入因变量，将性别和年龄段选入因子，点击确定。得到下表：似然比检验效应模型拟合标准似然比检验简化后的模型的 -2 倍对数似然值卡方df显著水平截距36.135a.0000.性别37.85010.7151.019年龄段49.29013.1554.011卡方统计量是最终模型与简化后模型之间在 -2 倍对数似然值中的差值。通过从最终模型中省略效应而形成简化后的模型。零假设就是该效应的所有参数均为 0。a. 因为省略效应不会增加自由度，所以此简化后的模型等同于最终模型。由于其中性别与,年龄段显著水平小于0.05，可见获得在互联网商品信息与性别（P=0.019）与年龄段（P=0.011）有关系上表中共有一套logistic回归系数，针对未选中互联网作为了解广告的渠道，另一组选中作为因变量的中的参考类别，其所有系数都是0.性别2（女）和年龄段5（45以上）分别所谓其相应自变量中的参考类别，因而其系数也均为0.对于未选中，性别为1年龄段为1：g1=-1.463+0.353+0.152=-0.958年龄段为2：g2=-1.463+0.353-0.181=-1.11-0.181=-1.291 年龄段为3：g3=-1.463+0.353+1.419=0.309 年龄段为4：g4=-1.463+0.353+1.099=-0.011由于选中是因变量的参考组，其所有系数均为0，所以g其余=0跟据公式可得：P（未选中，年龄段1）=0.0957P（未选中，年龄段2）=0.0685P（未选中，年龄段3）=0.3396P（未选中，年龄段4）=0.2469P（未选中）=0.7507P（选中）=0.249其中上表中exp（B）表示某因素（自变量）内该类别是其相应参考类别具有某种倾向性的倍数，如exp（B）=1.424指对于未选择关注互联网广告这件事，男性是女性的1.424倍。因此女性比男性更关注互联网广告。exp（B）=1.164表示对于年龄段是1的比年龄段是5的不关注广告的程度是1.164倍。从上可以看出年龄段是2的比较关注互联网广告，可以看出1825年龄短的人比较接受互联网广告，而年龄段2631不喜欢互联网的广告模式，因此可以得出结论更应注重1825商品广告在互联网上的应用。在spss中将您平时都通过哪些种渠道获取广告信息的？（户外广告）选入因变量，将性别和年龄段选入因子，点击确定。得到下表：似然比检验效应模型拟合标准似然比检验简化后的模型的 -2 倍对数似然值卡方df显著水平截距38.232a.0000.性别38.370.1391.709年龄段43.6205.3894.025卡方统计量是最终模型与简化后模型之间在 -2 倍对数似然值中的差值。通过从最终模型中省略效应而形成简化后的模型。零假设就是该效应的所有参数均为 0。a. 因为省略效应不会增加自由度，所以此简化后的模型等同于最终模型。由于其中性别显著性水平大于0.05,年龄段显著水平小于0.05，可见主要获取广告渠道是户外广告与性别（P=0.709）无关，与年龄段（P=0.025）有关系.同上做出性别为1， 年龄段为1：g1=-0.389-0.082+1.294=0.832 年龄段为2:g2=-0.389-0.082+0.709=0.238 年龄段为3:g3=-0.389-0.082+0.399=-0.072 年龄段为4:g4=-0.389-0.082+0.143=-0.328可得：P（未选中，年龄段1）=0.3696P（未选中，年龄段2）=0.2041P（未选中，年龄段3）=0.1497P（未选中，年龄段4）=0.1158P（未选中）=0.8384P（选中）=0.1608从上表中可以看出exp（B）最小的为年龄段为5的，因此年龄段在45以上的人比较认同户外广告，因此户外广告应以45以上年龄人使用商品为主。5.2满意度分析：通过第19题您通过户外广告购买的产品的满意程度1>5 非常不满意>非常满意