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　　第三節(jié) 數(shù)據(jù)分析

　　一、 基礎(chǔ)統(tǒng)計分析

　　(一) 描述統(tǒng)計分析

　　1集中趨勢的測度

　　集中趨勢是指一組數(shù)據(jù)向其中心值靠攏的傾向，測度集中趨勢就是確定數(shù)據(jù)一般水平的代表值或中心值。常用三個指標(biāo)：

　　(1) 眾數(shù) 數(shù)據(jù)出現(xiàn)次數(shù)最多的變量值

　　(2) 中位數(shù) 處于中間位置的變量值，是一組數(shù)據(jù)的中點，即高于和低于它的數(shù)據(jù)各占一半。

　　(3) 均值 用于反映一組數(shù)據(jù)的一般水平。

　　2離散程度的測度

　　數(shù)據(jù)的離散程度是數(shù)據(jù)分布的另一重要特征，它是指各變量遠(yuǎn)離其中心值的程度，所以也叫離中趨勢。

　　(1) 極差

　　(2) 平均差

　　(3) 方差和標(biāo)準(zhǔn)差

　　3相關(guān)分析

　　是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度。變量之間的相關(guān)關(guān)系主要有線性相關(guān)和非線性相關(guān)、正相關(guān)和負(fù)相關(guān)。

　　(二) 推論統(tǒng)計分析

　　1單個樣本的參數(shù)估計

　　參數(shù)是指總體的某一特征值，如均值、方差等，往往是未知數(shù);而根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算出來的均值、樣本標(biāo)準(zhǔn)差、樣本比例一般稱為樣本“統(tǒng)計量”。

　　(1) 點估計。

　　(2) 區(qū)間估計

　　當(dāng)總體方差已知時，總體均值的區(qū)間估計

　　當(dāng)總體方差未知時，總體均值的區(qū)間估計

　　2單個樣本的假設(shè)檢驗

　　先對總體參數(shù)的值提出一個假設(shè)，然后利用樣本信息，根據(jù)抽樣分布的原理去檢驗原先提出的假設(shè)是否成立。步驟如下：

　　(1) 提出原假設(shè)和替換假設(shè)

　　(2) 確定并計算檢驗統(tǒng)計量。

　　(3) 規(guī)定顯著性水平α，并確定接受域或拒絕域的臨界值。

　　(4) 作出統(tǒng)計決策

　　一般來說，總體方差已知，用Z統(tǒng)計量檢驗;總體方差未知，用t統(tǒng)計量檢驗。

　　二、 多元統(tǒng)計分析

　　(一) 多元回歸分析

　　(二) 方差分析 適用于實驗數(shù)據(jù)、調(diào)查數(shù)據(jù)和觀察數(shù)據(jù)的分析

　　步驟：(1)明確因變量與自變量，建立原假設(shè);(2)計算總方差(3)顯著性檢驗(4)分析結(jié)果

　　(三) 列聯(lián)表分析

　　(四) 聚類分析 可用于研究消費者行為、尋找新的潛在市場、選擇實驗的市場，并作為多元分析的預(yù)處理。也稱群分析或類分析，是對樣品或變量進行分類的一種多元統(tǒng)計方法，目的在于將相似的事物歸類。

　　變量的類型有三種尺度：間隔尺度，有序尺度，名義尺度

　　聚類分析方法;系統(tǒng)聚類法、樣品聚類法、動態(tài)聚類法、模糊聚類法、圖論聚類法和聚類預(yù)報法等

　　(五) 判別分析

　　根據(jù)判別的組數(shù)：兩組判別分析和多組判別分析

　　根據(jù)判別函數(shù)的形式：線性判別和非線性判別

　　根據(jù)判別時處理變量的方法不同，逐步判別、序貫判別

　　根據(jù)判別標(biāo)準(zhǔn)的不同：距離判別、Fisher判別、Bayes判別等

　　(六) 因子分析

　　基本步驟：(1)確定研究變量(2)計算所有變量的相關(guān)矩陣(3)構(gòu)造因子變量(4)因子旋轉(zhuǎn)(5)計算因子得分

　　應(yīng)用于：消費者使用習(xí)慣和態(tài)度研究，品牌形象和特性研究，服務(wù)質(zhì)量調(diào)查，個性測試，形象調(diào)查，市場劃分識別，顧客、產(chǎn)品及行為分類

　　(七) 結(jié)合分析

　　基本步驟：(1)確定產(chǎn)品或服務(wù)的屬性與屬性水平;(2)將產(chǎn)品的所有屬性與屬性水平通盤考慮，并采用正交設(shè)計的方法將這些屬性與屬性水平進行組合，生成一些列虛擬產(chǎn)品(3)請消費者對虛擬產(chǎn)品進行評價，通過打分、排序等方法調(diào)查消費者對虛擬產(chǎn)品的喜好、購買的可能性等(4)計算屬性的效用、計算屬性的模型和方法主要包括最小二乘法回歸、多元方差分析;(5)解釋結(jié)果(6)評估信度和效度，常用的有擬合優(yōu)度和t檢驗等;(7)市場預(yù)測與市場模擬。

　　應(yīng)用于如下幾個方面：(1)決定各種屬性在消費者選擇品牌時的相對重要性;(2)估計不同屬性水平的市場占有率;(3)確定最受歡迎品牌的屬性水平組合;(4)根據(jù)消費者對屬性水平喜好的相似性，進行消費者市場分類;(5)應(yīng)用于新產(chǎn)品概念識別;(6)競爭分析;(7)定價研究;(8)廣告研究(9)銷售分布等。