调查数据的深入

第九章调查数据的深入分析市场调查的数据基本分析市场调查的数据基本分析市场调查数据分析的基本方法假设检验法方差分析法聚类分析法判别分析法5.1市场调查数据分析的基本方法频数、频率分析数据集中趋势分析

算术平均数

中位数

众数数据分散趋势分析

全距（极差）

四分位差

标准差5.1.1频数、频率分析（1）例1：假设有样本数据ABCDEFGHIJ112214653322611223254334413314335413456424635352112114662634551322763662365118415336463495132522262103252341445

5.1.1频数、频率分析（2）

5.1.1频数、频率分析（3）5.1.2算术平均数未分组数据的平均数计算分组数据的平均数计算上例的计算结果5.1.3中位数的计算（1）未分组数据的中位数计算对所有数据进行排序，当数据量为奇数时，取中间数为中位数，当数据量为偶数时，取最中间两位数的平均数为中位数。上例中数据量为100，是偶数，所以应取排序后第50位数和第51位数的平均值作为中位数。第50位数是3，第51位数也是3，所以中位数为3。5.1.3中位数的计算（2）分组数据的中位数计算下式中L为中位数所在组的下限值，fm为中位数所在组的组频数，Sm-1为至中位数组时累计总频数，h为组距。5.1.3中位数的计算（3）例2：假设有分组数据如下（销售额单位为万元）年销售额组中值商店数目累计频数80-90853390-10095710100-1101051323110-120115528120-130125230合计30中位数的计计算（4）依据公式例2的中位数为为众数的计算算未分组数据据的众数为出出现次数最多的数。分组数据的众数依据据下式计算算获得。表达式中△△1表示众数所所在组与前前一组的频频数差，△△2表示众数所所在组与后后一组的频频数差。依依据公式，，例2分组数据的的众数为104.29万元。全距（极差差）的计算算全距指的是是样本数据据中最大值值与最小值值之间的距距离，因而而也叫极差差。例1中最小值为为1，最大值为为6，因而全距距为6-1=5。四分位差的的计算四分分位位差差是是一一种种按按照照位位置置来来测测定定数数据据离离散散趋趋势势的的计计量量方方法法，，它它只只取取决决于于位位于于样样本本排排序序后后中中间间50%位置置内内数数据据的的差差异异程程度度。。即即第第一一个个四四分分位位与与第第三三个个四四分分位位数数据据之之间间的的差差异异。。例例2的四四分分位位差差计计算算过过程程如如下下标准准差差的的计计算算（（1）未分分组组数数据据的的标标准准差差计计算算标准准差差的的计计算算（（2）分组组数数据据的的标标准准差差的的计计算算5.2市场场调调查查数数据据的的假假设设检检验验参数数假假设设检检验验U检验验t检验验非参参数数检检验验检验验当样样本本容容量量大大于于30时，，可可以以采采用用U检验验。。均值值检检验验百分分比比检检验验双样样本本平平均均数数差差异异的的检检验验双样样本本百百分分比比差差异异的的检检验验均值值检检验验（（U）假设设有有选取取统统计计量量设定定显显著著性性水水平平查查表表得得到到根据据U的计计算算结结果果，，比比较较U的绝绝对对值值与与的的大大小小。。若若有有则则接接受H0，否否则则拒拒绝绝H0。百分分比比检检验验（（U）假设设有有选取取统统计计量量设定定显显著著性性水水平平查查表表得得到到根据据U的计计算算结结果果，，比比较较U的绝绝对对值值与与的的大大小小。。若若有有则则接接受H0，否否则则拒拒绝绝H0。双样样本本平平均均数数差差异异的的检检验验（（U）假设设有有选取取统统计计量量设定定显显著著性性水水平平查查表表得得到到根据据U的计计算算结结果果，，比比较较U的绝绝对对值值与与的的大大小小。。若若有有则则接接受H0，否否则则拒拒绝绝H0。双样样本本百百分分比比差差异异的的检检验验（（U）假设设有有选取取统统计计量量设定定显显著著性性水水平平查查表表得得到到根据据U的计计算算结结果果，，比比较较U的绝绝对对值值与与的的大大小小。。若若有有则则接接受H0，否否则则拒拒绝绝H0。检验验当样样本本容容量量小小于于30时，不可以使使用U检验，而需要要使用t检验。均值检验均值差异的检检验百分比差异的的检验均值检验验（t）假设有选取统计量设定显著性水水平查查表得到到根据t的计算结果，，比较t的绝对值与的的大小。。若有则接受H0，否则拒绝H0。均值差异的检检验（t）假设有选取统计量设定显著性水水平查查表得到到根据t的计算结果，，比较t的绝对值与的的大小。若有有则接受H0，否则拒绝H0。百分比差异的的检验（t）假设有选取统计量设定显著性水水平查查表得到到根据t的计算结果，，比较t的绝对值与的的大小。若有有则接受H0，否则拒绝H0。非参数检验（（X2）在市场调查中中常获得一些些量表数据，，对量表数据据求取平均数数与方差都是是毫无意义的的。对量表数数据的处理更更适宜于采用用非参数检验验方法。非参参数检验中常常用的方法是是X2检验。X2检验的统计量量是上述统计量中中，表示示第类别别在样本中实实际出现的次次数，表示期期望出现的次次数，为类类别数。5.3市场调查的方方差分析单因素方差分分析双因素方差分分析单因素方差分分析（1）单因素方差分分析研究一个个因素在不同同水平下对研研究对象影响响的显著性。。单因素方差差分析的数据据表如下：试验数试验水平A1A2…An1…2……………M…平均值…单因素方差分分析（2）单因素方差分分析的一般形形式方差来源平方和自由度方差F组间方差组内方差方差总和单因素方差分分析（3）单因素方差分分析的数学计计算表达式单因素方差分分析（4）例试验点月销售量（吨）包装1包装2包装3115151921010123912164511165161217合计556080单因素方差分分析（5）单因素方差分分析（6）查表求得的的值。比较与与的的大小小。若有，，则认认为因素无显显著性影响。。反之则认为为影响较显著著。本例中n=3,m=5。双因素方差分分析（1）双因素方差分分析分析两个个同时存在的的因素在不同同水平状态下下独立作用对对分析对象的的影响的显著著性。双因素素分析的常用用数据表因素A行总计观察值A1A2…As因素BB1…B2…………………Br…列总计…双因素方差分分析（2）双因素方差分分析表方差来源平方和自由度方差F因素A因素B误差总计双因素方差分分析（3）双因素方差分分析的数学表表达式双因素方差分分析（4）例销地销量行总计包装A1包装A2包装A3B120192160B216151445B39101130B487621列总计535152156（总）双因素方差分分析（5）双因素方差分分析（6）双因素方差分分析（7）查表求得的的值。。比较与与、、的的大大小。若有，，则认为为因素A无显著性影响响；反之则认认为影响较显显著。若有，，则认为为因素B无显著性影响响；反之则认认为影响较显显著。5.4因子聚类分析析距离聚类法最短距离法最长距离法相关系数聚类类法最短距离聚类类法（1）计算样本间距距离，并列出出初始距离矩矩阵。选取初始距离离矩阵中的最最小值，并对对该值对应的的样本进行类类合并。根据最小值原原则计算新合合并样本与其其他样本之间间的距离，列列出新的距离离矩阵。重复上述步骤骤，直至所有有样本被全部部合并为一类类。最短距离聚类类法（2）例假设有样本数数据如下，请请对样本进行行分类。样本序号样本式样样本包装样本性能14442366363342455122最短距离聚类类法（3）初始距离矩阵阵最短距离聚类类法（4）最长距离聚类类法（1）计算样本间距距离，并列出出初始距离矩矩阵。选取初始距离离矩阵中的最最小值，并对对该值对应的的样本进行类类合并。根据最大值原原则计算新合合并样本与其其他样本之间间的距离，列列出新的距离离矩阵。重复上述步骤骤，直至所有有样本被全部部合并为一类类。最长距离聚类类法（2）同上例初始距离矩阵阵最长距离聚类类法（3）相关系数聚类类法（1）被聚类的对象象、、的的相关系数数可以由下式式计算获得相关系数聚类类法（2）样本相关系数数表X1X2X3X4X5X6X7X1--0.530.470.380.680.530.64X20.53--0.600.480.650.700.42X30.470.60--0.670.570.440.52X40.380.480.67--0.360.780.50X50.680.650.570.36--0.590.62X60.520.700.440.780.59--0.52X70.640.420.520.500.620.52--相关系数聚类类法（3）找出每列中最最大的相关系系数X1X2X3X4X5X6X7X1--0.530.470.380.680.530.64X20.53--0.600.480.650.700.42X30.470.60--0.670.570.440.52X40.380.480.67--0.360.780.50X50.680.650.570.36--0.590.62X60.520.700.440.780.59--0.52X70.640.420.520.500.620.52--相关系数聚类类法（4）找出各列最大大相关系数中中的最大值X1X2X3X4X5X6X7X1--0.680.64X2--X3--X40.67--0.78X50.68--X60.700.78--X7--相关系数聚类类法（5）合并X2、X3、X4、X6。重复上述步骤骤，合并X1、X5、X7。X1X5X7X1--0.680.64X50.68--0.62X70.640.62--5.5因子判别分析析判别分析法的的目的是判别别给定样本是是否属于假定定的类型。判判别分析法的的核心是建立立判别函数。。常用的判别别函数为多元元线性判别函函数。其形式式如下判别函数的建建立（1）例假设有下列原原始数据，请请建立判别函函数，判别假假定的分组是是否正确。产品各指标表相应评价值产品款式X1产品包装X2产品性能X3预定销售组A1987210743763464558666855预定销售组B75368243914510452判别函数的建建立（2）第一步：计算算A、B两组相应指标标数据平均值值判别函数的建建立（3）第二步：计算算组间平均值值的差。即有判别函数的建建立（4）第三步：计算算A、B两组资料的离离差矩阵。判别函数的建建立（5）第四步：计算算离差矩阵CA、CB的共变异矩阵阵。判别函数的建建立（6）第五步步：计计算A、B两组资资料的的联合合共变变异矩矩阵。。判别函函数的的建立立（7）第六步步：求求联合合共变变异矩矩阵U的逆矩矩阵U-1。判别函函数的的建立立（8）第七步步：求求判别别方程程的系系数b。判别函函数的的建立立（9）第八步步：根根据上上述系系数矩矩阵建建立判判别函函数。。根据判判别表表达式式可知知：产品款款式对对分组组判别别的影影响最最为显显著，，产品品包装装其次次，而而产品品的性性能对对判别别的影影响不不显著著。判别函函数的的建立立（10）第九步步：求求判别别函数数Yc临界值值。判别函函数的的建立立（11）第十步步：判判别分分组的的正确确性。。预分组别判别值实际组别预估准确性A2.4800A正确A2.6416A正确A1.8846A正确A1.6199A正确A2.1690A正确A2.1239A正确B1.3687B正确B0.6393B正确B0.4334B正确B1.1276B正确判别函函数的的建立立（12）第十一一步：：判别别检验验。故接受受原假假设。。谢谢谢12月月-2215:01:5015:0115:0112月月-2212月月-2215:0115:0115:01:5012月-2212月-2215:01:502022/12/3115:01:509、静夜四四无邻，，荒居旧旧业贫。。。12月-2212月-22Saturday,December31,202210、雨中中黄叶叶树，，灯下下白头头人。。。15:01:5015:01:5015:0112/31/20223:01:51PM11、以我独沈久久，愧君相见见频。。12月-2215:01:5115:01Dec-2231-Dec-2212、故人人江海海别，，几度度隔山山川。。。15:01:5115:01:5115:01Saturday,December31,202213、乍见翻疑疑梦，相悲悲各问年。。。12月-2212月-2215:01:5115:01:51December31,202214、他乡乡生白白发，，旧国国见青青山。。。31十十二二月20223:01:51下下午15:01:5112月月-2215、比不了得就就不比，得不不到的就不要要。。。十二月223:01下下午12月-2215:01December31,202216、行动出成果果，工作出财财富。。2022/12/3115:01:5115:01:5131December202217、做前前，能能够环环视四四周；；做时时，你你只能能或者者最好好沿着着以脚脚为起起点的的射线线向前前。。。3:01:51下下午3:01下下午午15:01:5112月月-229、没有失败，，只有暂时停停止成功！。。12月-2212月-22Saturday,December31,202210、很很多多事事情情努努力力了了未未必必有有结结果果，，但但是是不不努努力力却却什什么么改改变变也也没没有有。。。。15:01:5115:01:5115:0112/31/20223:01:51PM11、成成功功就就是是日日复复一一日日那那一一点点点点小小小小努努力力的的积积累累。。。。12月月-2215:01:5115:01Dec-2231-Dec-2212、世间间成事事，不不求其其绝对对圆满满，留留一份份不足足，可可得无无限完完美。。。15:01:5115:01:5115:01Saturday,December31,202213、不知香积寺寺，数里入云云峰。。12月-2212月-2215:01:5115:01:51December31,202214、意志志坚强强的人人能把把世界界放在在手中中像泥泥块一一样任任意揉揉捏。。31十十二二月20223:01:51下下午15:01:5112月月-2215、楚楚塞塞三三湘湘接接，，荆荆门门九九派派通通。。。。。十二二月月223:01下下午午12月月-2215:01December31,202216、少年年十五五二十十时，，步行行夺得得胡马马骑。。。2022/12/3115:01:5115: