(1)自变量与因变量之间存在线性关系;

　　(2)随机误差项具有0均值和等方差;

　　(4)无自相关;

　　(5)残差与自变量之间相互独立;

　　(6)无共线性。

　　在计算过程中应注意的问题

　　(1)样本量不得少于30条记录;

　　(2)自变量与因变量都应该是连续性数字型变量;

　　(3)分类/等级变量可以采取哑变量(通常取值为0或1)。

　　计算出结果之后，要进行检验。常用的检验方法有R(复相关系数)检验、F检验、t检验、DW检验等。

　　(二)方差分析

　　方差分析，又称“变异数分析”或“F检验”，用于两个或两个以上样本均数差别的显著性检验。

　　在方差分析中，若涉及的因素只有一个，称为单因素方差分析，若涉及的因素为两个或两个以上，称为多因素方差分析。

　　无论是单因素方差分析还是多因素方差分析，其步骤一般为

　　(1)明确因变量与自变量，建立原假设;

　　(2)计算总方差、组间方差、组内方差，建立方差表

　　(3)显著性检验，即用F检验;

　　(4)分析结果。

　　(三)列联表分析

　　列联表分析属于多元描述统计分析方法。

　　列联表是观测数据按两个或更多属性(定性变量)分类时所列出的频数表。

　　列联表只是检验变量之间是否相关，而非检验变量之间的因果关系。一般使用χ2分布来进行独立性检验。

　　(四)聚类分析

　　聚类分析是细分市场的有效工具，同时也可用于研究消费者行为、寻找新的潜在市场、选择实验的市场，并作为多元分析的预处理。

　　聚类分析也称群分析或类分析，是对样品或变量进行分类的一种多元统计方法，目的在于将相似的事物归类。对样品的分类被称为Q型聚类分析;对变量的分类被称为R型聚类分析。变量如何选择，取决于聚类的目的。实际上，调查取得的变量，有定量的，也有定性的。不同类型的变量，在聚类分析中，处理方式各不一样。聚类分析方法主要有系统聚类法、样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法和聚类预报法等。

　　(五)判别分析

　　判别分析是根据表明事物特点的变量值和它们所属的类求出判别函数，根据判别函数对未知所属类别的事物进行分类的一种分析方法。与聚类分析不同，它需要已知一系列反映事物特性的数值变量及其变量值。

　　在市场调研中，一般根据事先确定的因变量(例如产品的主要用户、普通用户或是非用户、自有房屋或租赁、电视观众或非电视观众)找出相应处理的区别性特性。在判别分析中，因变量为类别数据，有多少类别就有多少类别处理组。

　　(六)因子分析

　　因子分析是研究如何以最少的信息丢失将众多原有变量浓缩成少数几个代表变量间关系的因子，并使因子具有一定的命名解释性。其基本思想是，根据相关性大小把原始变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，不同组的变量间相关性较低，每组变量代表一个基本结构，并用一个不可观测的综合变量表示，这个基本结构称之为“公共因子”。

　　(七)结合分析

　　结合分析，也称交互分析，在欧美国家的市场调研中被广泛应用。结合分析的基本假设是，产品或研究对象是由一系列的属性所构成的。结合分析一般步骤为：

　　(1)确定产品或服务的属性与属性水平;

　　(2)将产品的所有属性与属性水平通盘考虑，并采用正交设计的方法将这些属性与属性水平进行组合，生成一系列虚拟产品;

　　(3)请消费者对虚拟产品进行评价，通过打分、排序等方法调查消费者对虚拟产品的喜好、购买的可能性等;

　　(4)计算属性的效用、计算属性的模型和方法主要包括最小二乘法回归、多元方差分析;

　　(5)解释结果;

　　(6)评估信度和效度，常用的有拟合优度和t检验等;

　　(7)市场预测与市场模拟。

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