市场调查11-统计分析

1、统计分析工商管理系 黄春艾 统计分析对调查所得数据进展定量分析，以提示事物内在的数量关系、规律和开展趋势的一种资料分析方法。统计分析在商业竞争中的作用？统计分析在商业竞争中的作用提供明晰准确的数据，对市场进展简化和准确描画科学预测市场趋势的重要方法探析变量间因果关系，为市场决策提供准确根据充分了解竞争环境，判别竞争对手战略特别提示：勿堕入统计圈套！应对方法：多要素分析大数据！第一节 描画分析一频数分布frequency distribution 频数：变量的某类情况出现的次数。关键目的：集中趋势目的和离散趋势目的。二集中趋势目的1、集中趋势目的用来代表一组数据的一个典型值。2、包括：众数中位值

2、平均数1众数 众数: 在众多数值中出现次数最多的一个数值。 2中位值 中位值(Median) Md ：按大小顺序陈列，处于一组数据中央位置的数值。3平均数小结：集中趋势目的的比较统计概念主要适用局限性众数类别变量可能出现双众数中位值顺序变量忽略极端均值 等距变量、定比变量易受极端的影响案例：“众数营销电影营销：最宽广的受众网络营销：最屌丝的用户电视营销：最草根的观众数据统计分析成为精准营销利器！三离散程度目的1、离散程度目的反响数据对集中趋势的偏离程度的统计量。2、包括： 异众比率 级差 四分位差 规范差 1、异众比率：非众值次数与全部个案总数的比率 2、级差全距：一组数据中最大值与最小值之差

3、。R=Xmax Xmin 3、四分位差：对于一组按顺序大小陈列的数据，处于3/4位置的数据与处于1/4位置的数据之间的差值。 4、规范差Q1的位置=n+1/4 Q3的位置= 3n+1/4 小结变量类别集中趋势测量离散程度测量类别变量众数异众比率顺序变量中位值极差、四分位差等距变量定比变量均值标准差四SPSS运用1、单项选择题的频数分析主程序【Analyze-Descriptive Statistics-Frequencies】 四SPSS运用2、多项选择题的频数分析 多项选择项统计主程序：【Analyze-Multiple Response】 第二节 参数估计一、参数估计的概念一参数估计根据一

4、个随机样本的统计值来代表总体的参数值。二参数估计的方法：点值估计：以一个最适当的样本统计值来代表总体的参数值。间距估计：以两个数值之间的间距来估计参数值。95%2.5% -AA 2.5%置信区间表示图可信度：95 k=1.96可信度：99% k=2.581、用均值进展间距估计2、用百分比的间距估计第三节 假设检验一、假设检验定义 假设检验首先假设总体的情况，然后用一个随机样本的统计值来检验假设能否正确。 思绪：提出假设抽样调查统计检验得出结论二、假设检验的根本步骤1、建立假设2、选择显著性程度3、统计检验4、比较概率/临界值5、得出结论零假设H0：是根据对某一总体特征初步了解而作出的假设。备择

5、假设(H1)：与零假设相对立的假设。 第一类错误弃真错误：样本结果回绝了实践上正确的零假设。其发生概率为。 第二类错误取伪错误：样本结果接受了实践上错误的零假设。其发生概率为 。三、假设检验的分类分类： 1、相关性检验 2、差别性检验 参数检验定量数据 非参数检验非定量数据 四、单样本的参数检验一大样本的Z 检验 ：样本均值； ：假设的总体均值；n ：样本大小； ：规范误差判别法那么：ZZ，否认零假设； Zt，否认零假设； tZ，否认零假设； Zcompare meansone-sample T test】第四节 卡方检验检验法那么： 临界值，否认零假设，不适宜某分布，差别显著； 5。 一、单

6、个样本的卡方检验 一总体分布的卡方检验二SPSS运用主程序：【Analyze-Nonparametric Tests-Chi-Square】二、多个样本的卡方检验 一列联表概述列联表可同时描画两个或两个以上的变量的情况。SPSS主程序【Analyze-Descriptive Statistics-Crosstabs】 二关键统计目的 卡方： 用于检验列联表中的相关关系能否具有统计显著性 公式： O为实践单元频数， E为预期单元频数。 nr行总数；nc列总数；n总样本规模。卡方统计的自在度df=(r-1)x(c-1) 检验法那么： 临界值，否认零假设，不适宜某分布，差别显著； 临界值，接受零假设

7、，适宜某分布，差别不显著。 二关键统计目的续适用条件： 1单元格的数据必需为绝对数。 2单元格中的预期频数小于5时，无法进展卡方检验。 3假设单元中观测值Descriptive StatisticsCrosstabs】 第五节 方差分析方差分析 方差分析：两组以上均值差别的检验 构成： 1、一个以上的定类自变量，也称为因子。 2、定量的因变量 一、单因子方差分析 一根本分析思绪：1、将全部数据的总变差分解为两大部分：TV=VB + VW。1总离差平方和TV：实验数据的总误差。 2组间变差VB：为Y的变差中与X的组均值变差有关的部分，代表X类别之间的变差，即X因子所导致的变差。3组内变差VW：为Y的变差中与X的组内变差有关的部分，代表随机要素导致的变差。2、用方差确定统计显著性。零假设：不同组的总体均值不存在差别。 判别法那么： F值大于临界值，存在差别。反之，没有差别 F检验概率,一定原假设，因子影响不显著； F检验概率Compare means-One-way ANOVA】二、N因子方差分析一根本分析思绪1、将总变差分解为：TV=归因于X1的变差+归因于X2的变差+归因于X1和X2交互效应的变差+VW2、检验总效应的显著性。3、检验交互效应的显著性 判别法那么：F概率0.05,接受原假设，无交互效应。4、检验主效应的显著性。 判别法那么：F概率Co