Mapping 的另一种方法
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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=0.761
定量数据分析方法
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
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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
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数据分析的准备
编码：对开放问题答案进行分类并赋值
差异不显著≠没有差异
差异显著≠差异有实际意义
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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
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去除冗余数据
80% 70%
20%
NO
30% 50%
50%
80% 70%
YES
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因子分析应用
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
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 因子1 0.86 0.09 0.83 0.11 0.85 0.13 0.86 因子2 0.04 0.89 0.11 0.89 0.07 0.88 0.21
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口头报告的7项技巧 口头报告的 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
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谢 谢！
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类中心
第一类 第二类 第三类 X1 X2 X3 X4 X5 X6 5.75 3.62 6.00 3.13 1.75 3.87 1.67 3.00 1.83 3.50 5.83 3.33
3.50 6.00 5.50 3.50 3.33 6.00
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研究报告的四项基本原则
针对性
ห้องสมุดไป่ตู้
专业性
完整性
易读性
0.3 0.2 -0.1
0.0 0.3 0.2
0.0 -0.1 0.1 -0.2 0.1 -0.1 0.2 0.0 0.1 0.2 0.2
0.0 -0.1 0.1 -0.1
-0.3 -0.1 -0.3 -0.3 0.0
B动机
-0.3 -0.1 -0.3
0.2
0.1
F动机 0.0 -0.1
0.0 -0.1
25
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数据对角排列
原始数据
10-14 15-19 20-24 25-29
对角化之后
10-14 15-19 20-24 25-29
A动机 B动机 C动机 D动机 E动机 F动机
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0.2 -0.3 0.3 -0.1
0.3 0.0 0.0 0.2
0.1 -0.2 0.0 0.2
C动机 A动机 D动机 E动机
• 收入，年龄，销量
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描述统计
数据的分布
• 次数分布 （Frequency Distribution)
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)
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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
• • • • •
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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
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
50%
A
B
C
A
B
C
Page 15
合并数据
喜欢程度 9 8 7 6 5 4 3 2 1 7% 5% 5% 4% 1% 21% 20% 21% 19%
?
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数据排序
原始数据
A B C D E F G H I J K L
排序后数据
25 12 14 1 1 19 3 5 1 2 12 9
A F C B K L H G J D E I 1 1 1 2 3 5 9 12 12 14 19
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假设检验的基本步骤
1. 设定零假设H0和备择假设H1 2. 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H0
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正确理解假设检验
相关统计量
因子1 因子2 特征值 累积贡献率 3.38 48% 1.96 76%
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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 的价钱 X5 我不关心购物 X6 货比三家可以使你省许 多钱
于自变量之间的关系
典型的应用
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
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
品牌形象与定位
对应分析： 对应分析 Perceptual
0.2
合理使用图形
C
C C
10% 15%
10%
15% 30%
B
30%
A
40%
50% B
B
50%
A55%
55%
55% 40% A
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合理使用图形
品牌知名度
100
%
80
60
40
20
0
阿尔卑斯
大白兔
第一提及率 无提示
喔喔
提示
真味
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多元统计方法简介
常用方法
回归分析： 回归分析 表达因变量
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
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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
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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
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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
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理解数据的性质：变量的 个水平 理解数据的性质：变量的4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
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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
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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？