多维偏好分析

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1、多维偏好分析案例介绍:1980年，美国的某汽车制造商希望了解在消费者心目中，其汽车品牌相对于竞争对手的品牌是如何定位的，在目前的汽车市场上是否还有市场空间可供挖掘。考虑采用多维偏好分析来解决这一问题。具体方式从自己和竞争对手中共挑选了17种新车，请25位消费者根据他们对这些汽车的偏好按0〜9分的量表评分，9分表示偏好程度最高。数据录入时每一种品牌为一行，每一个受访者的数据为一列。此外，为了使得研究结果更为明确，还按照这17种车型在节油(Mpg)、可靠性(Reliable)上的表现用5分量表进行了评价。数据见Carpref.savo实验步骤：1.预分析：选择“分析

2、”——“降维”——“因子分析”，将jl到j25变量都选入“变量”框中，选择“抽取”，勾选“输出”的碎石图，单击“确定”。得到的碎石图见下图，从中发现前两个主成分的信息量较高，合计约占70%左右的总信息量。虽然3、4、5个维度的特征根也大于1,但由于数据屮的变量代表消费者，消费者越多，特征根大于1的维度也越多，故只取两个主成分。多维偏好分析案例介绍:1980年，美国的某汽车制造商希望了解在消费者心目中，其汽车品牌相对于竞争对手的品牌是如何定位的，在目前的汽车市场上是否还有市场空间可供挖掘。考虑采用多维偏好分析来解决这一问题。具体方式从自己和竞争对手中共挑选了17种

3、新车，请25位消费者根据他们对这些汽车的偏好按0〜9分的量表评分，9分表示偏好程度最高。数据录入时每一种品牌为一行，每一个受访者的数据为一列。此外，为了使得研究结果更为明确，还按照这17种车型在节油(Mpg)、可靠性(Reliable)上的表现用5分量表进行了评价。数据见Carpref.savo实验步骤：1.预分析：选择“分析”——“降维”——“因子分析”，将jl到j25变量都选入“变量”框中，选择“抽取”，勾选“输出”的碎石图，单击“确定”。得到的碎石图见下图，从中发现前两个主成分的信息量较高，合计约占70%左右的总信息量。虽然3、4、5个维度的特征根也大于1

4、,但由于数据屮的变量代表消费者，消费者越多，特征根大于1的维度也越多，故只取两个主成分。碎石图1.多维偏好分析(1)选择“分析”——“降维”——“最优尺度”菜单项(2)选中“某些变量并非多重标称”单选按钮，单击“定义”按钮(3)将jl〜j25选入“分析变量”列表框，在“定义度量”对话框中将其度量水平全部修改为“数字”。(4)将Mpg、Reliable、ride选入“补充变量”列表框，在“定义度量”对话框中将其度量水平全部修改为“数字”。(5)将model选入“标记变量”列表框(6)在“离散化”对话框中，将所有变量的离散化方式均设为“秩”(7)在“选项”对话框中，

5、在“正态化方法”下拉列表框中选中“对称”(8)在“对象”对话框屮，选屮“对象和变量”复选框，将“标签对象”选项组中的标注方式更改为“变量”并将model选入“选定”列表框(9)单击“确定”按钮结果分析:下表为模型情况汇总，显示前两个维度共携带了65.874%的信息量，和主成分分析一致，两个维度的Alpha信度系数也都非常高，充分说明采用二维是比较合适的。维数Cronbach1sAlpha解释总计（特征值）方差的%1.94510.73742.9462.8605.73222.928总计.978；!16.46965.874模型汇总a.总Cronbach'sAlpha基

6、于总特征值。按model加注标签的对象点-1Continental%EldoradoFirebird0GianFury…...oMalibuv0DL0DasherOoAccordRabbitVolareO(pMuiHorizoFairmontCitooPintOQOChevette0tangCivic!。ation2-1-维数20-I-1.0-0.50.00.51.01.52.0维数4对称标准化.上图为各汽车品牌的定位散点图，可见所有车型大致可以被分为三大类：第一类以DL、Rabbit.Accord等车为主，占据了空间的右中下部；第二类以Continental>

7、Eldorado和Firebird为代表，占据了空间的左上角；第三类品牌为数众多，占据了偏好空间的左下角。而整个空间的右上部比较空，没有品牌定位在此处。双标图Omodel所檢主的对象一成分付戟(调整对象刻«>对称标准化。如上图，大致可将消费群体分为三类，第一类群体人数众多，偏好多指向空间的右屮下部，第二类群体人数次Z,偏好指向空间的右上部；第三类群体人数最少，指向空间的左上部。同吋对三个属性变量Relible、Mpg和ride进行了测量,可见在指向上，乘坐的舒适度(ride)和可靠性(Reliable)和第一群体消费者的偏好指向完全相同，显然该群体更加重视车型的

8、舒适和安全可靠；而省油能