市场研究与spss数据分析.ppt

1、A，1，市场研究和spss数据分析，A，2，内容，SPSS在市场研究中的应用，市场研究概述，市场研究概述统计分析，A，3，市场研究概述，统计学是一门关于数据和市场研究的学科AMA是市场营销人员通过信息联系消费者、客户和公众的地方。这些信息用于识别和定义市场营销问题和机会，制定、改进和评估市场营销活动，监控市场营销绩效和提高对市场营销过程的理解。确定解决问题所需的信息，设计信息收集方法，管理和实施数据收集过程，分析结果，并传达研究结论及其意义。市场研究是基于统计、信息收集、处理和分析以及统计工具如SPSS的相关工作。一，四，市场研究的分类，研究内容的深度和广度，支持，调查方法和分析方法，定性研究

2、，深入访谈中口头表达的信息的动机，态度和决策过程，心理分析的座谈会，深入探索的经验/灵感，定量研究，统计分析和广度探索的事实，意见，行为数字，规模家庭访谈，街头采访，电话和信件，在各个方面和表面，SPSS在市场研究中的应用，市场研究概述， 市场研究的统计分析概述，A，6，市场研究数据分析的过程，问卷设计，数据输入和错误检查，探索性分析，证实性/结论性分析，高级分析，分析从这里开始！ 确保问卷涵盖了实现研究目的所需的所有内容。一个聪明的女人没有米饭就不会做饭！设计不精确、信息不完整的问卷是任何强大统计工具的毒药！大量跨表数据支持了研究结论。对关键/核心主题的数据进行简要分析，大致掌握研究结果，并

3、得出初步研究结论(可能只是假设)，并确保您已经获得了所有必需的数据和信息，并且这些数据和信息是准确的。一方面，结合先进的统计技术进行一些深入的数据挖掘和分析；一方面，将数据信息与营销理论相结合，形成研究结论并给出建议。A，7，数据分析方法，简单数据分析，多元统计分析，方法的适用性和优势，主要方法列举，集中趋势分析：模式，中位数和均值交叉表分析，简单分析变量之间的关系是比较广泛使用，容易掌握和使用，并有较低的数据和用户要求。相关分析、回归分析、因子分析、聚类分析、对应分析、因果关系和变量之间的相似性是预测的主要方法。对用户的要求：需要掌握基本的统计知识，对业务有一定的了解；A，8，目录，SPSS

4、在市场研究中的应用，市场研究概述，市场研究的统计分析概述，步骤A，9，SPSS进行市场研究和分析，并根据研究目的完成问卷设计在此过程中注意问卷形式的标准化。标准化的研究和实施过程，以确保所恢复的数据是标准化的和有效的。对调查问卷中的开放式问题的答案进行编码。在SPSS中输入调查数据。对数据进行机械检查和逻辑检查。分析和处理生成的SPSS格式数据文件。调查：数据收集，在SPSS上操作，a，10，频率描述性交叉绝对标准差均值比较相关，应用线性回归k均值聚类分析对应分析散点图是一个例子。SPSS通常使用分析和统计命令，A，11，Frequencies:一维频率分布表，来了解变量的频率分布，并对数值特

5、征和内部结构有一个大致的了解，从而便于在此基础上对数据进行进一步的分类和整理。频率的基本应用步骤如下：选择频率选项，打开相应的对话框；选择需要频率分析的变量；根据需要，在统计和图表中选择要输出的统计和图形；格式按钮可用于设置频率表的输出格式。单击确定按钮运行命令；检查输出窗口中的统计结果输出：从左到右，频率表中的五列数据输出是：变量值、对应于每个变量值的频率、基于总样本大小的百分比、基于本次计算的有效样本大小的有效百分比和累积百分比。典型应用：定价策略，A，12，描述性：描述性统计。描述性统计可以用来获得变量的描述性统计，以反映数据的集中趋势和离散趋势。中心趋势指数：模式：发生率最高的值；适用

6、于所有测量级别的中值：数字排序后位于中间位置的数字；它适用于有序、固定距离和固定比率数据的算术平均值或平均值的简单平均。它适用于固定距离数据和固定比率数据的离差指数的测量：全距离或范围：排序变量的最大值和最小值之间的差，下四分位数：方差：变量所有值之间的差的平方的平均标准差及其平均值：方差的平方根，典型应用：一般统计，A，13，交叉ABS :多维频率交叉分析，交叉ABS多维频率分布交叉表：交叉表分析过程生成二维和多维交叉表。行变量和列变量可以形成二维交叉表，然后指定一个控制变量来形成三维交叉表。如果可以指定多个行、列和控制变量，将形成一个复杂的多维交叉表。表中的数据可以是数字或字符变量。交叉表

7、分析过程可用于完成分类数据或等级数据的统计描述和各种“常规”统计测试。十字绣的基本应用步骤如下：选择十字绣选项，打开相应的对话框；从源变量中选择频率表的行变量，并将其放入行框中；选择列变量并将其放在列框中；在统计中选择卡方，检查行和列变量是否独立；在单元格交叉表中选择统计输出；单击确定按钮运行命令；检查输出窗口中的输出统计：交叉表是输出的二维频率表。皮尔逊卡方值表明行和列变量是相互独立的。如果该值小于0.05，则行和列变量相互独立的假设不成立，即行和列变量之间存在相关性。注意卡方检验表下面的注释。如果表中某些单元格的样本量分布过低，即使皮尔逊卡方系数显著(小于0.05)，行和列变量之间的相关性

8、也仅限于此分析的样本总体。典型应用：市场细分趋势预测，a，14，crossabs:多维频率交叉分析，该年龄段高收入市场的栏目百分比，某一年龄段高收入市场的栏目指数=100%整体市场，该年龄段栏目百分比，指数=100%等于整体市场指数=120%或以上，则被认为明显高于整体水平指数=80%或以下，则意味着18-24岁高收入人群在整体中的比例较高18-24岁高收入人群的比例：31.2%；18-24岁高收入人群在18-24岁人口中的比例为31.2%。18-24岁高收入人群的概况指数为104；A，15，均值：指定变量的综合描述性统计可以通过对分类变量进行分组来计算。方法的应用步骤如下：选择方法选项并打开

9、相应的对话框；从源变量中选择分组变量，并将其放入独立框中；选择目标分析变量，并将其放入“相关”框中；在选项中选择要输出的统计信息，同时选择方差分析来检验变量组之间是否存在差异；单击确定按钮运行命令；检查输出窗口中的统计结果输出：报告表在调查变量按分类变量分组后输出相应的描述性统计数据；Sig。方差分析表显示了变量组间差异的显著性系数。如果小于0.05，则表明根据分类变量对变量进行分组后，各组之间存在显著差异。典型应用：市场细分，a，16，比较相关性：相关性分析，相关性分析用于计算两个变量的相关系数，判断两个变量之间的相关性。二元相关性的应用步骤如下：选择二元相关性选项，打开相应的对话框；从源变

10、量中选择需要相关系数的变量，并将它们放在变量框中；单击确定按钮运行命令；检查输出窗口中的统计结果输出：观察输出结果中变量A和变量B的交叉单元格中的皮尔逊相关系数。该值的绝对值越接近1，两个变量之间的相关性就越强。典型应用：定价策略，A，17，线性回归：检验因变量与一组自变量之间的关系，研究某一变量的影响因素，建立线性回归方程。线性回归的应用步骤如下：选择线性回归选项，打开相应的对话框；从源变量中选择自变量和因变量，并将其放入相应的框中；除默认值外，在统计中选择共线性统计；单击确定按钮运行命令；检查输出窗口中的统计结果输出：观察信号。系数表中的值。值小于0.05的自变量对因变量变化有显著影响，并

11、相应地观察这些自变量的非标准系数B值(回归系数)。这个系数的正负显示了自变量和因变量之间关系的方向。该系数的绝对值越大，意味着自变量和因变量之间的相关性越强。典型应用：定价策略趋势分析，A，18，线性回归：案例：下表显示了一个城市1999年至2007年的相关经济数据。如果2008年人均可支配收入达到27，743.55元，城市人口密度达到3，222.00人/km2，房地产开发投资达到1500.33亿元，请用A，19，K-均值聚类分析法：快速聚类法，根据几个变量的表现特征对研究对象进行分类。均值聚类分析的应用步骤如下：选择均值聚类分析选项，打开相应的对话框；从源变量中，将参与聚类的变量放入变量框中

12、；将样本标记变量放入视图输出窗口中的输出标签案例框中；在数量中定义划分类别的数量；在保存中选择集群编号(记录每个案例的类别号并将其存储在数据窗口的qcl-n变量中)和离集群中心的距离(记录每个案例与类别中心之间的距离)；除了默认设置之外，为每个选择Anova表和聚类信息；在选项中；单击确定按钮运行命令。典型应用：市场细分竞争分析，A，20， 啤酒名称卡路里钠含量酒精价格百威啤酒144.00 19.00 4.70.43施利茨181.00 19.00 4.90.43艾农堡157.00 15.00 4.90.48克朗苏尔克170.00 7.00 5.20.73喜力152.00 11.00 5.00

13、.77老米尔瑙基145.00 23 帕布斯特68.00 15.00 2.30 .36哈姆136.00 19.00 4.40 .43海尔曼144.00 24.00 4.90 .43奥林匹亚72.00 6.00 2.9 0 .46施立特97.00 7.00 4.20 .47，以啤酒的竞争品牌分类为例，K-Means聚类分析：快速聚类，A，21，对应分析：快速聚类，显示品牌形象认知(提及率%)，以下列数据为例：典型应用：品牌定位，A，22，对应分析：对应分析，根据以上数据，构建Spss数据文件；它包含三个变量：变量A中的数据依次是品牌A与品牌C在每个特征中的提及率，变量B是品牌特征的序号。这里，对应于变量A的数据排列，变量B中的数据是三段1到9的排列，变量C是品牌的序列号，是九个一、九个二和九个三的排列。根据变量a对数据进行加权；选择响应分析选项，打开相应的对话框；将变量a和b分别移动到行和列框中；在定义范围中定义变量A和B的范围，分别为1到9和1到3；单击确定按钮运行命令。对应分析：对应分析，生成下图；红点代表每个品牌的特征，绿点