营销调研基础全套配套课件田志龙韩睿 教师手册 第十章.doc

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1、第十章多变量分析方法及其作用要点1．多变量分析方法及其应用2．因子分析方法及其应用3．聚类分析方法及其应用4．判别分析方法及其应用5．回归分析方法及其应用学习目标通过本章学习，你应该能够1．灵活运用多变量分析方法2．灵活运用因子分析方法3．灵活运用聚类分析方法4．灵活运用判别分析方法5．灵活运用回归分析本章结构和主要内容第一节多变量分析方法在市场研究中的应用一、简化数据结构，选择变量子集合在市场研究中常要从多方面了解研究对象（产品、消费者、企业等）的信息，所涉及到的变量或指数相当多。对多变量进行简化处理分析对于在研究中抓住主要矛盾，简化研究过程有很大

2、帮助。采用主成分分析方法、因子分析方法、聚类分析方法都可以达到简化数据结构、选择变量子集合的目的。二、对数据进行分类处理、分类研究、构造分类模式制定营销策略的第一步是对市场进行细分化，如把潜在的顾客分成不同类型以便有针对性地制定有效的营销策略，要进行这样的工作需要对样本的多变量数据进行处理、分类研究。因子分析、聚类分析以及判别分析等都可以帮助解决这样的问题。三、构造模型多变量分析中模型有两类：一类是预测模型，可用回归分析方法解决；另一类是描述性模型，可用聚类分析、因子分析等方法处理。第二节因子分析方法及其应用一、因子分析方法及其作用因子分析在数据分析

3、方面有两个主要作用。其一是发现隐含于数据内部的结构，找出存在于原有各变量之间的内在联系并简化观察变量，使得对调查结果的解释更简单直观。因子分析的第二个作用是对变量或样本进行分类，根据因子得分值在因子轴空间进行分类。二、因子分析的基本方法原理设原有n个被调查者、m个原始调查变量，则原始调查结果矩阵如下：（1）式中，xij——第i个被调查者在第j个变量上的观察值或调查结果。另设m个原始调查变量为（x1,x2,…，xm）。因子分析是假设有p个因子（p£m）F=(F1,…，Fp)，它们是原始变量的线性组合（与回归分析的不同之处是在这里所有原始变量都是自变量）

4、：（2）这样就把原有的m个变量简化为p个综合因子。在因子分析中可依据每个样本的原始数据（2）式计算每个样本的因子得分，并可由因子得分对样本进行分类。而在因子分析的运算过程中则主要是将各原始变量作为p个新因子的线性组合：（3）(3)式称为因子模型，其中各个因子的系数（或权数）bij称为因子载荷系数。因子载荷表示各因子与原始变量之间的相关性的大小，是两者之间的相关系数。案例10-1：如何评估教师的教学质量？第三节聚类分析方法及其应用一、聚类分析及其作用在市场研究中常需要找出类似的顾客，以形成不同的市场片，从而有针对性地制定市场营销策略，因此对顾客进行分类

5、组合是必要的。除了对顾客进行分类组合外，有时还需要将市场上同类型企业及产品进行分类组合以发现产品之间的相似性或直接竞争性。而聚类分析的作用就是将一些变量、目标、顾客、公司等进行分类组合。二、聚类分析的基本方法原理聚类分析最基本的原理是测量研究目标之间的相似性，根据相似的程度将研究目标进行分类。测量研究目标之间相似性的方法通常有两种：一是两目标之间的距离，二是两目标的关联系数。在聚类分析中对样本进行分类有两种方法。一是逐项分类法又称由上向下分类法。该方法首先将所有的研究样本作为一个或几个大类，然后逐渐分解成多类直至单个样本。二是系统分类方法又称由下向上

6、分类法。该方法从各单个样本开始，然后逐渐地按最小距离或最大关联度进行归类。案例10-2：如何利用调查数据对顾客进行分类？第四节判别分析方法及其应用一、判别分别及其作用判别分析是用于判别样本所属类型的一种多变量统计分析方法。所解决的问题是在已知被研究对象已分为若干类的情况下，确定新的被研究者属于已知类型中的哪一类，如判断某个顾客是可能购买者还是可能非购买者；是某产品的可能使用者还是可能非使用者等。判别分析与因子分析和聚类分析的差别在于后两者是将样本进行分类，而前者是判断新样本所属的已知类型。二、判别分析的基本方法原理以两组判别分析方法为例：判别分析是根

7、据样本数据，确定判别函数式中，y1——第i个研究对象的判别值；xji——第i个研究对象在第j个因素（j=1,2,…,n）上的观察值；bj——第j个因素的比重或判别系数。然后根据所收集到的资料计算出判别临界值yc作为判别研究对象属于两组之中的哪一组的标准。yi>yc则第i个研究对象为1组（如购买组）yi

8、归分析是处理自变量x1、x2,…,xa与因变量y之间相关关系的方法，它从定量的角度寻找变量之间的因果关系，从