SPSS在市场调查统计分析中的应用（总的）

消费者分类研究初探 出处：上海简博市场研究公司 发布日期： 2009 年 09 月 02 日 14:22 通常认为：消费者的生活方式与他们对商品的选择是密切相关的，根据生活方式将消费者进行分类，可以为产品的市场细分以及市场定位提供技术指导。在现代消费者行为与心理研究中，评价消费者生活方式的方法有许多，比较广泛应用的细分系统如 值及生活方式）系统，最早由 系统根据他们对生活的观点以及通常行为方式，将美国的消费者分成 9 个方式的群体系统。但由于各地区文化背景的差异，不同地区的消费者生活模式也 存在较大的差异，消费者的分类也应考虑各地的具体情况。 毫无疑问，了解我国消费者的生活方式，建立符合我国实际情况的消费者分类系统是一项具有重要意义的事情。在香港中文大学 . 授与唐璎璋博士（ 主持下， 99 年我们首先对上海地区的消费者生活方式进行了探索性的研究，对于其中的基本研究方法，我们做一些简单介绍，以期对我国市场研究者有所裨益。 一、 研究的基本方法 抽样 由于缺乏基础性的资料可以参考，考虑到对消费者进行分类时样本量的充足性，本次研究 采取了较为充足的样本，样本总量 3000 个。样本的分布根据人口比例分布在上海市的 14 个城区。由于我们这次研究的另一目标是了解上海消费者的零售购物方式，因此我们选定的样本对象为： 15 岁以上具有独立购买能力的消费者。样本的抽取采用随机方法，采用 机表）决定家庭中的受访者，以保证样本的代表性。 测试 为研究消费者的生活方式，我们采用通常的心理描述测试法。即采用一系列关于对社会活动、价值观念等内容的陈述，请消费者根据自己的情况做出评价。调查中采用 7 分评价法， 1分表示非常同意， 7 分表示非常不同意。经事 先的小样本测试筛选，最终的测试语句为： A. 我喜欢购买新潮的东西 B. 在其他人眼中我是很时髦的 C. 我用穿着来表达个人性格 D. 我对自己的成就有很大期望 E. 生命的意义是接受挑战和冒险 F. 我会参加 /自学一些英语和电脑课程来接受未来的挑战 G. 我习惯依计划行事 H. 我喜欢品味独特的生活 I. 放假时我喜欢放纵自己，什么事都不作 J. 无所事事会使我感到不安 K. 我的生活节奏很紧凑 L. 优柔寡断不是我的处事方式 M. 经济上的保障对我来说是最重要的 N. 我选择 安定和有保障的工作 O. 我宁愿少休息多工作，以多挣些钱 P. 我很容易与陌生人结交 Q. 我活跃于社交活动 R. 我对朋友有很大影响力 S. 我很注意有规律的饮食习惯 T. 我定期检查存款余额，以免入不敷出 二、 消费者分类的分析方法 对于以上测试数据，我们采用了一系列的数理统计方法进行处理，主要思想是： 1、 1、通过因子分析，将测试语句进行分组。即：将这一系列的语句进行综合，根据消费者的回答情况，将这些语句分为几大类，根据实际情况，找出每一类型中的共同因子，对这些类型的含义进行合理 解释。 2、 2、利用因子分析的结果，对样本的回答按照新的类型进行重新评估打分，然后根据这些评价进行聚类分析，根据统计原则以及在现实中容易解释的原则，确定最终采用的分类个数。 3、 根据分类结果对每一样本判别其所属类别，对各类型消费者的背景进行交叉分析。 具体的做法如下： 因子分析 由于测试的语句实际上是一系列相关因素的陈述，很多语句之间存在一定的相关性，我们不能采用简单的回归方法进行分析。而通过因子分析则可以将系列相关因素综合为一个因子，因此，研究中我们首先采用因子分析来对 20 个陈述进行分析。 （因子分析的原理请参考有关数理统计书籍） 利用统计软件进行因子分析后我们发现：这些陈述可以大致可以综合为 5 个因子。为了进一步发现其中每一个因子的实际含义，我们对因子进行正交旋转，最终形成 5 个组合因子，这些因子其实是 20 个陈述的一个线性组合。对于每一组合因子，选取其中对因子呈现较强相关（相关系数大于 陈述，其余的陈述予以剔除，以便较一目了然地发现因子的实际意义。实际研究结果见下表。仔细考察这 5 个因子中所包含陈述的实际意义，我们对每一因子进行命名，以便实际分析时方便引用。同时发现，有两个陈述没有被包括 在 5 个组合因子中，可能是该陈述不符合国情。 表 1：因子分析的结果 组合因子 因子中包含的陈述（相关系数大于 因子含义 因子 1 A、 B、 C、 H 对时尚的观点 因子 2 D、 E、 F、 J、 K 个人的事业性与进取性 因子 3 M、 N、 O 对经济利益看法： 因子 4 P、 Q、 R 社交能力与影响力 因子 5 S、 G、 I 生活的计划性 聚类分析 因子分析后每一因子可以表示为一系列陈述语句的线性函数，因此我们首先利用这些因子函数，根据消费者对各陈述的评价，求出他们对每一因子的评价。然后根据消费者对因子的评价，对样 本进行聚类分析，从而对消费者的生活方式进行分类。实际研究中，在模型通过统计检验的情况下，我们根据聚类的实际含义，最后选择了有 6 个中心的聚类分析，也就是说将消费者的生活方式分为 6 个模式。这 6 个聚类中心（类别）如下：（表中数据的得分值越低，表示消费者对该指标的认同程度越高， 0 表示中性） 表二：聚类分析的中心 因子值因子 类别 1 2 3 4 5 6 1、追求时尚新潮 50717 07717 、积极的生活态度 10136 88757 、注重经济利益与保障 79861 03286 4、社交能力与影响力 01572 、生活有计划 别的实际意义 非常重视时尚 社交影响能力不强，注重经济保障 社交影响能力强，不大注重时尚 生活态度积极，不 注重经济利益 不注重经济利益，态度消极 生活没有计划，平庸 时尚型 自保型 领袖型 上进型 没有目标型 平庸型 根据每一类消费者的因子的特征，我们最终将消费者的生活方式分为 6 个类别，即：时尚型、自保型、领袖型、上进型、迷茫型（缺乏生活目标型）、平庸型。 三、 研究结果的应用分析 各类型消费者的特征 得到消费者生活方式分类后，我们对各类型的消费者背景进行分析，以判断这些分类是否符合我们的通常认识类。以下是我们的实际统计结果： 时尚型：这类消费者约占样本的约 21%，主要背景特征为：年龄相对较轻，平均年 龄在 35岁左右，最主要在 25之间，教育程度相对较高，一般具有高中以上的文化程度，虽然平均家庭收入较好，平均在 2200 元左右，但同时也是分散程度最高的，表明喜爱时尚并不是高收入者的专利。与其他类型相比，这一类型中的三资企业员工的比例最大，未婚的比例较大，约占 1/4，女性的比例为 55%，高于男性。 自保型：这类消费者占 16%，他们更多的是为自己的生计考虑，考虑自己能否有稳定的经济来源，维持家庭的经济保障是他们最关心的问题。而对于他人的影响力较弱。这些人的平均受教育程度较低，中年人的比例较高，平均年龄在 44 岁左右，家庭收入较低，平均在1600 元左右，国营企业员工以及离退休人员的比例较高。女性的比例高于男性。 领袖型：这类消费者占 13%。教育程度处于社会平均水平，也主要为中年人，有较多的生活阅历，多在 45之间，平均年龄 45 岁。家庭收入一般在 1800 元左右。在职业上没有显著特征。他们绝大多数已婚，已婚比例是各类消费者中最高的，这似乎表明有稳定的家庭也是成为领袖的一个条件。男性比例占 55%，高于女性。 上进型：这类消费者占消费者总人数的不到 13%。他们对生活的态度积极，大多为未婚青年，平均年龄在 28 岁左右， 25 岁以下的占 40%，单身未婚的比例占 1/2 以上。职业上的显著特征是： 1/3 为学生，三资企业员工的比例达 1/10，都显著高于其他类型。在性别上，男性的比例（ 56%）高于女性。同时，这类消费者是受教育程度最高的，由于年轻，他们不注重经济保障，但是他们的平均家庭收入却是最高的，月平均 2300 元左右。 迷茫（缺乏生活目标）型：约占 15%，他们既不注重经济保障，也不会去参加什么培训，学习新知识，生活节奏较缓慢。详细的数据表明，这类消费者主要为退休人员，约占该类型人员的 2/3，剩下的主要为国营企业员工。他们 的年龄是各类型消费者中最高的，平均年龄在 50 岁以上， 45 岁以下的比例很小。他们的教育程度是最低的，家庭收入也是最低的，平均不到 1600 元，在婚姻状态中，丧偶的比例最高，约占 15%，而其他消费者类型的比例均低于 7%。再性别分布上，女性的比例远远高于男性，占 62%。 平庸型：这类消费者约占 23%，他们最大的特点是生活没有计划，日常生活没有规律，而其他指标均则处于中间状态。这类消费者在年龄上比较分散，从 15 岁到 54 岁之间的各年龄段均有相当比例， 平均教育程度一般，家庭平均收入中等，平均收入在 1900 元左右。在职 业上没有显著特征，但待岗人员的比例稍高于其他各类型。在性别上，男性稍高于女性。 消费购物与生活方式 研究表明：消费者的生活方式与消费者的购物方式有着很高的相关程度。 购物半径：我们这里的购物是指购买食品与日杂用品，不包括衣着与耐用品。调查显示：时尚型的消费者购物半径最大，平均购物半径 里，其次是领袖型， 里，缺乏目标型的购物半径最小，仅为 里。 愿意花费在购物上的最长时间：不出所料，时尚型的消费者是愿意在购物上花费时间最长的，平均为 74 分钟，而缺乏目标型的消费者时间最短，为 56 分钟 ，其他类型的均在 65 分钟左右。 购物交通费：时尚型的消费者愿意为购物花费最多的交通费，平均为 ，缺乏目标型为 ，其他类型再 间 结束语 从以上结果可以看出：研究消费者生活方式，对消费者进行合理的分类，将有助于我们进一步了解人们的消费行为，提高我们准确把握市场规律的能力。本文的结果旨在抛砖引玉，对于其中的错误不当之处，欢迎大家指出或共同探讨。（上海简博市场研究公司：向采发） 主成分分析与因子分析之比较及实证分析 出处：南京财经大学 发布日期： 2007 年 06 月 22 日 14:44 一、问题的提出 在科学研究或日常生活中，常常需要判断某一事物在同类事物中的好坏、优劣程度及其发展规律等问题。而影响事物的特征及其发展规律的因素（指标）是多方面的，因此，在对该事物进行研究时，为了能更全面、准确地反映出它的特征及其发展规律，就不应仅从单个指标或单方面去评价它，而应考虑到与其有关的多方面的因素，即研究中需要引入更多的与该事物有关系的变量，来对其进行综合分析和评价。多变量大样本资料无疑能给研究人员或决策者提供很多有价值的信息，但在分析处理多变量问题时，由于众变量之间往往存在一定的 相关性，使得观测数据所反映的信息存在重叠现象。因此为了尽量避免信息重叠和减轻工作量，人们就往往希望能找出少数几个互不相关的综合变量来尽可能地反映原来数据所含有的绝大部分信息。而主成分分析和因子分析正是为解决此类问题而产生的多元统计分析方法。 近年来，这两种方法在社会经济问题研究中的应用越来越多，其应用范围也愈加广泛。因子分析是主成分分析的推广和发展，二者之间就势必有着许多共同之处，而 件不能直接进行主成分分析，致使一些应用者在使用 行这两种方法的分析时，常常会出现一些混淆性的错误，这 难免会使人们对分析结果产生质疑。因此，有必要在运用 这两种方法加以严格区分，并针对实际问题选择正确的方法。 二、主成分分析与因子分析的联系与区别 两种方法的出发点都是变量的相关系数矩阵，在损失较少信息的前提下，把多个变量（这些变量之间要求存在较强的相关性，以保证能从原始变量中提取主成分）综合成少数几个综合变量来研究总体各方面信息的多元统计方法，且这少数几个综合变量所代表的信息不能重叠，即变量间不相关。 主要区别： 1. 主成分分析是通过变量变换把注意力集中在具有较大变 差的那些主成分上，而舍弃那些变差小的主成分；因子分析是因子模型把注意力集中在少数不可观测的潜在变量（即公共因子）上，而舍弃特殊因子。 2. 主成分分析是将主成分表示为原观测变量的线性组合， （ 1） 主成分的个数 i=原变量的个数 p，其中 j=1,2,p， 是相关矩阵的特征值所对应的特征向量矩阵中的元素， 是原始变量的标准化数据，均值为 0，方差为 1。其实质是 改变原始数据的结构。 而因子分析则是对原观测变量分解成公共因子和特殊因子两部分。因子模型如式（ 2）， （ 2） 其中 i=1,2,p, )， U(U(Y)， U(因此很明显， 脑的产品要战胜联想与华东，必须采用 品： 时硬盘 配置。 通过这个简单的例子，可以很容易地推广到更多的特征、更多的特征水平。而对于更多的受访者，在计算出消费者个人的效用函数后 ，通过聚类分析，可以将消费者划分为不同的消费群体，然后将这些群体作为同质个体处理。 三、联合分析的应用与前景 联合分析采用了一系列的现代数理统计方法，如正交设计、回归分析等，这些方法的计算量巨大，只有通过电脑才能实现。因此实际的市场研究中，必须有专门的软件来实现从虚拟产品设计到估计效用模型、预测等一系列过程。一些常用的统计软件如 包含有联合分析的基本模型，但是在实际应用中我们更多地采用联合分析专业软件。 司是专门从事市场研究软件开发的专业公司，其开发的联合分析软件包是目前较 有代表性的软件。她包含有 型 (要用于多个特征与特征水平的情况，必须使用电脑在现场产生问卷进行采访 )， 型 (以采用现成问卷手工采访，主要用于定价研究 ), 型 ( 以使用现成问卷手工采访 )等数个联合分析模型。同时 年都举行全世界范围内的研讨会，专门探讨联合分析的理论与应用方法，并在因特网上公布()。 联合分析是对人们购买决策的一种现实模拟。因为在实际的抉择过程中，由于价格等原因，人们要对产品的多个特征进行