(四)聚类分析
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(指标的观测值)的分类被称为Q型聚类分析;对变量(指标)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。
具体来说,变量的类型有三种尺度:
(1)间隔尺度,即变量用连续的量来表示,如果存在绝对零点,又称比例尺度;例如,长度、重量、时间等。在调研中不常见。
(2)有序尺度,即变量用有序的等级来表示,有次序关系,但没有数量表示;例如将十家啤酒公司的产量按高低自1排至10。
(3)名义尺度,即变量用一些“类”来表示,这些类之间没有等级和数量关系,相似物体的集合称为类。例如“1”代表男性,“2”代表女性。
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。
例如,企业可以根据往年的年度宏观经济指标、企业生产销售情况、销售费用的指标把以往各年的市场情况区分为畅销、平销和滞销三种,那么怎么样根据现有资料判断(预测)下一年产品是畅销、平销,还是滞销,这就属于判别分析。
(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”。
因子分析的基本步骤是.(1)确定研究变量;(2)计算所有变量的相关矩阵;(3)构造因子变量;(4)因子旋转,(5)计算因子得分。
由于测试的语句实际上是一系列相关因素的陈述,很多语句之间存在一定的相关性,通过因子分析则可以将系列相关因素综合为一个因子。
(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,例如,电脑产品的属性为品牌、显示器、CPU、内存、硬盘等,而各属性又有一定的水平,如显示器有l4英寸、15英寸、l7英寸等,CPU可能有奔腾5、赛扬、K6等。
消费者的购买抉择过程是基于对这些属性的权衡与考虑做出的理性选择,因而,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。
在市场调研中,结合分析可用于如下几个方面.(1)决定各种属性在消费者选择品牌(产品)时的相对重要性;(2)估计不同属性水平的市场占有率;(3)确定最受欢迎品牌的属性水平组合,(4)根据消费者对属性水平喜好的相似性,进行消费者市场分类;(5)应用于新产品概念识别;(6)竞争分析,(7)定价研究;(8)广告研究;(9)销售分布等。
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