定量数据分析方法.pdf

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1、定量数据分析方法定量数据分析方法定量数据分析方法定量数据分析方法Page 2本讲将讲述：本讲将讲述：?定量数据分析的基本程序?数据分析的准备工作?基本统计方法?数据的有效表达和释义?研究报告的基本原则与格式?口头报告的基本原则与技巧Page 3定量数据分析的三个步骤定量数据分析的三个步骤?数据分析的准备?数据的统计计算?数据的表达与释义Page 4数据分析的准备数据分析的准备?编码：对开放问题答案进行分类并赋值?数据编辑与清理：使数据干净起来?数据调整：使数据（更）适合统计与分析Page 5数据的编辑与清理数据的编辑与清理?数据的完整性?数据的合法性?数据的一致性?极端数值?缺失值处理Page

2、 6数据的调整数据的调整?数据加权：使样本数据有效代表研究的总体?变量的重新赋值：使数据含义更加明确或缩减数据?变量转换：使变量适合统计方法?变量组合：产生新的变量Page 7基本统计方法基本统计方法?理解数据的性质?描述统计基础?假设检验简介Page 8理解数据的性质：变量的理解数据的性质：变量的4个水平个水平?命名变量：数值无大小 性别，职业，商店类型?顺序变量：数值有大小但不等间距 偏好排序，社会阶层?等距变量：数值有大小且等间距但无绝对零点 态度量表?比率变量：数值有大小，等间距并有绝对零点 收入，年龄，销量Page 9描述统计描述统计?数据的分布次数分布（Frequency Dist

3、ribution)?集中趋势度量平均数中数众数?离中趋势度量全距四分差方差与标准差?变量之间关系的描述积差相关交叉表（列联表，Cross-Tabulation,Contingency Table)Page 10假设检验假设检验?为何需要假设检验?假设检验的基本步骤?市场研究中最常见的假设检验问题 2个独立样本均值差异检验 相关样本均值差异检验 与交叉表相关的假设检验 比率的差异检验 相关系数的检验?正确理解假设检验Page 11为何需要假设检验为何需要假设检验?广告运动是否达到了预定的效果？?观众更喜欢哪个电视广告？?新产品是否优于老产品？?某品牌在2个不同地区的市场占有率有差别吗？?洗衣机品

4、牌的选择与家庭月收入有关吗？?购买意向与产品独特性有关吗？Page 12假设检验的基本步骤假设检验的基本步骤1.设定零假设H0和备择假设H12.选择合适的检验方法和与之对应的检验统计量3.设定显著水平a，并查表找出对应统计量的数值（临界值）4.计算检验统计量5.比较计算所得的统计量与临界值：?若大于，则拒绝H0，?否则，不拒绝H0Page 13正确理解假设检验正确理解假设检验?差异不显著没有差异?差异显著差异有实际意义Page 14数据的有效表达与释义数据的有效表达与释义?减少数据中的“噪音”，清晰表达数据之间的关系 缩减小数位 去除冗余数据 合并数据 排序 对角排列数据?合理使用图形Page

5、 15去除冗余数据去除冗余数据80%20%80%20%70%30%70%30%50%50%50%50%ABCYESNOABCYESNO80%80%70%70%50%50%ABCABCPage 16合并数据合并数据喜欢程度1%21%20%21%19%7%5%5%4%987654321喜欢程度1%21%20%21%19%7%5%5%4%987654321?Page 17数据排序数据排序原始数据25121411193512129ABCDEFGHIJKL原始数据25121411193512129ABCDEFGHIJKL排序后数据25191412129532111AFCBKLHGJDEI排序后数据251

6、91412129532111AFCBKLHGJDEIPage 18数据对角排列数据对角排列原始数据原始数据对角化之后对角化之后10-14 15-19 20-24 25-29A动机0.20.30.1-0.2B动机-0.30.00.00.2C动机0.30.00.0-0.1D动机-0.10.20.1-0.1E动机-0.3-0.10.20.1F动机-0.30.0-0.10.210-14 15-19 20-24 25-29C动机0.30.00.0-0.1A动机0.20.30.1-0.2D动机-0.10.20.1-0.1E动机-0.3-0.10.20.1B动机-0.30.00.00.2F动机-0.30.0

7、-0.10.2Page 19合理使用图形合理使用图形40%55%50%30%10%15%ABC40%55%50%30%10%15%ABC40%50%10%BAC40%50%10%BAC30%55%15%BAC30%55%15%BACPage 20合理使用图形合理使用图形品牌知名度品牌知名度020406080100阿尔卑斯大白兔喔喔真味阿尔卑斯大白兔喔喔真味%第一提及率无提示提示Page 21多元统计方法简介多元统计方法简介典型的应用典型的应用常用方法常用方法?回归分析回归分析：表达因变量于自变量之间的关系?因子分析因子分析：以较少的潜在维度解释众多变量之间的相关关系?聚类分析聚类分析：将研究对

8、象分为同质的一些类?多维标度法多维标度法：以空间方式表达认知?对应分析对应分析：Perceptual Mapping 的另一种方法?预测，比较营销中的各因素对于销售量影响的重要性?理解消费动机和品牌选择的影响因素?市场细分?品牌形象与定位Page 22回归分析应用回归分析应用?问题：哪些因素影响产品使用？?因变量：产品使用 Y?自变量：X1送货速度X2价格X3价格弹性X4制造商形象X5服务X6销售人员形象X7产品质量?回归方程Y=-6.52+3.38X3+7.62X5+1.41X6?或变量标准化后Y=.52X3+.647X5+.12X6?R2=0.761Page 23因子分析应用因子分析应用?

9、问题：确定影响产品购买的潜在消费者利益?变量（测量指标）7分量表X1 防止蛀牙X2 牙齿洁白X3 坚固牙龈X4 清新口气X5 防止牙齿老化X6 使牙齿漂亮X7 使牙齿坚固?因子载荷阵因子1因子2X10.860.04X20.090.89X30.830.11X40.110.89X50.850.07X6 0.130.88X70.860.21?相关统计量特征值 累积贡献率因子1 3.38 48%因子2 1.96 76%Page 24聚类分析应用聚类分析应用?问题：根据购物态度细分消费者群体?变量（7分量表）X1 购物很好顽X2 购物使人经济拮据X3 我购物的同时会在外就餐X4 购物时我尽力拿到最好的价

10、钱X5 我不关心购物X6 货比三家可以使你省许多钱?类中心第一类第二类 第三类X1 5.75 1.67 3.50X2 3.62 3.00 5.83 X3 6.00 1.83 3.33X4 3.13 3.50 6.00X5 1.75 5.50 3.50X6 3.87 3.33 6.00Page 25研究报告的四项基本原则研究报告的四项基本原则?针对性?专业性?完整性?易读性Page 26研究报告的基本格式研究报告的基本格式?封面页?管理摘要?目录?引言?研究方法?研究发现?结论与建议?附录问卷其他刺激材料（卡片，照片，广告脚本，产品概念等）详细的技术说明数据表格有关研究方法，发现和结论等的限制Page 27口头报告的基本原则口头报告的基本原则?做好充分准备?KISS原则?保持您的风格?建立信任?保持自信?操练，操练，再操练Page 28口头报告的口头报告的7项技巧项技巧?预先了解听众?提前一刻钟到场?选择合适站位?注意身体语言?每段前告知会讲什么（以及为什么讲）?适当小结和过度?适当控制听众提问Page 29谢 谢！谢 谢！