超市中商品销售与摆放位置和超市规模的关系

1、超市中商品销售与摆放位置和超市规模的 关系1问题提由市场研究/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。为了研究超市中莫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，可能对具有影响 的因素有两个：超市规模和货物

2、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，可以利用分析一一般线性模型一单变量”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 分析一一般线性模型一单变量”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 中自动列由可以作为因素变量的

3、变量名，名称后用括号内的 字母F标识；也列由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，在弹由的 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，由现下拉 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 ？ 构建项”类型选择 生效应”。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，在弹由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”

4、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

5、比较”对话框。僻定方差齐性”选项组给由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 由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“-N-K”。3方差分析怙计边际均值”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 “LSD" '&#

6、39; BONFERRONSIDA昉法输由选项组中指定要求 输生的统计量。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 输由 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：结果输生。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，方差齐性检验的输由， 可见无法得由 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

7、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。从表中可以看由，同 种商品不同规模超市和

8、不同摆放位置的销售量的检验统计 量的观测值为，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

9、，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 水平轴工令一个变量选入 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，并未由现明显 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 输由”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， 呈现由较好的直线趋势，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由