市场研究的数据分析方法介绍6481.docx
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1、市场研究究的数据据分析方方法通过本章章学习,掌掌握市场场营销研研究的基基本数据据分析方方法。掌掌握线性性回归分分析方法法及其应应用;掌掌握判别别分析法法及其应应用;了了解聚类类分析及及其具体体方法和和步骤;了解因因子分析析方法的的数学模模型和相相关统计计量以及及基本步步骤;了了解对应应分析方方法及其其基本步步骤;、了了解多维维偏好分分析法的的主成分分分析模模型;了了解多维维尺度法法及其分分析步骤骤;了解解联合分分析方法法的基本本模型及及其基本本步骤。 第一节节 线性回回归分析析一、线性性回归方方程的基基本模型型线性回归归分析是是考察变变量之间间的数量量关系变变化规律律,它通通过一定定的数学学表
2、达式式回归归方程,来来描述这这种关系系,以确确定一个个或几个个变量的的变化对对另一个个变量的的影响程程度,为为预测提提供数学学依据。线性回归归方程从从样本资资料出发发,一般般利用最最小二乘乘法,根根据回归归只限于于向本资资料点在在垂直方方向上的的偏离程程度最低低的原则则,进行行回归方方程的参参数的求求解。根根据线性性回归方方程总之之变量的的个数,回回归方程程可分为为一元线线性回归归方程和和多元线线性回归归方程。(一)一一元线性性回归模模型一元线性性回归模模型是两两个变量量之间的的关系可可以通过过有关的的参数直直接用直直线关系系来表示示。 (二二)多元元回归模模型多元线性性回归模模型中自自变量的
3、的个数在在2个以以上。二、线性性回归方方程的统统计检验验1、回归归方程拟拟合优度度检验2、回归归方程的的显着性性检验3、回归归系数显显着性检检验三、回归归分析假假设条件件的检验验1、残差差分析2、多重重共线性性3、误差差项的序序列相关关四、线性性回归分分析的基基本步骤骤1、确定定回归中中的自变变量和因因变量。2、从收收集到样样本资料料出发确确定自变变量和因因变量之之间的数数学关系系,即建建立回归归方程。3、对回回归方程程进行各各种统计计检验。4、利用用回归方方程进行行预测。在利用统统计软件件进行回回归分析析时,只只有第一一步由用用户给定定,其它它均可由由计算机机完成。第二节 判判别分析析 一、
4、判别别分析法法的基本本思想 判别分析析是一种种进行统统计鉴别别和分组组的技术术,最早早由费雪雪(Fiisheer)于于19336年提提出。它它是根据据观察或或测量到到若干变变量值,判判断研究究对象如如何分类类的方法法。在进进行判别别分析时时,首先先必须已已知观察察对象的的分类和和若干表表明观察察对象特特征的变变量值。然然后再从从中筛选选出能提提供较多多信息的的变量并并建立判判别函数数,然后后利用其其结果对对待判对对象进行行判断其其类别。在在判别分分析中,称称分类变变量为因因变量,而而用以分分类的其其它特征征变量称称为判别别变量或或自变量量。简而而言之,判判别分析析包括以以下两步步:1、分析析和
5、解释释各类指指标之间间存在的的差异,并并建立判判别函数数。2、以第第一步的的分析结结果为依依据,将将对那些些未知分分类属性性的案例例进行判判别分类类。 二、判判别分析析基本模模型与统统计术语语(一)假假设条件件 11、每一一个类别别都取自自一个多多元正态态总体的的样本 22、所有有正态总总体的协协方差矩矩阵或相相关矩阵阵都相等等(二)基基本模型型判别分析析的基本本模型是是判别函函数,它它表示为为分组变变量与满满足假设设条件的的判别变变量之间间的线性性关系。(三)统统计术语语1、 先先验概率率2、 后后验概率率3、 判判别系数数4、 结结构系数数5、 分分组的矩矩心6、 判判别力指指数7、 残残
6、余判别别力三、分析析的基本本步骤 1、 确确定研究究的问题题2、 获获取判别别分析的的数据3、 进进行判别别分析4、 评评价和解解释分析析结果第三节 聚聚类分析析 一、聚聚类分析析的基本本思想聚类分析析(又称称数字分分类学)是新近近发展起起来的一一种研究究分类问问题的多多元统计计分析方方法。它它是根据据事物本本身的特特性研究究个体分分类的方方法,其其基本原原则是同同类的个个体有较较大的相相似性,而而不同类类的个体体的差异异很大。在在聚类分分析中,根根据分类类对象的的不同可可分为样样品聚类类(Q型型聚类)和变量量聚类(RR型聚类类)两种种。样品品聚类是是对事件件进行聚聚类,或或是说对对观测量量进
7、行聚聚类,使使对反映映被观测测对象的的特征的的变量值值进行分分类。变变量聚类类则是当当反映事事物特点点的变量量很多是是,我们们根据所所研究的的问题选选择部分分变量对对事物的的某一方方面进行行研究的的聚类方方法。二、距离离与相似似系数(一)定定距或定定比率数数据的距距离和相相似系数数1. 常常用的距距离指标标有:欧欧式距离离、欧式式距离的的平方、曼曼哈顿距距离、切切比雪夫夫距离幂幂距离2. 常常用的相相似系数数指标主主要有:余弦系系数、皮皮尔逊相相关系数数(二)定定类数据据的距离离1.卡方方距离2.法方方距离三、聚类类方法 (一)层层次聚类类法 (二)迭迭代聚类类法四、聚类类分析的的主要步步骤
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