体现事实和现象的感知，因此将第一公因子命名为深层特征，第二公因子命名为表层特征。

另外，相关性指标在两个公因子上的载荷均比较大，一般在考虑建构效度的时候，会把在不同公因子载荷都较大的指标删掉，但本例并不追求建构效度，而是希望尽可能保留指标体系中的指标，达到降维的目的作进一步分析，因此没有删除相关性指标。

计算品牌影响力综合得分
有了两个公因子得分，仍然不能做综合评估。

为了更加简化，最终使用一个数据体现品牌综合影响力，需要进一步计算。

因子分析的综合得分需要利用各因子的特征根与因子得分，本例的计算方程如下：
单个样本的综合得分=（特征根1）/（特征根1+特征根2）*公因子1得分+（特征根2）/（特征根1+特征根2）*公因子2得分
由于因子得分是标准化分数，计算得到的综合得分也是标准化分数，需要转化成0-100的数，以便直观体现品牌综合影响力。

需要作如下处理：
单个样本品牌综合影响力得分=（单个样本的综合得分—所有样本的综合得分最小值）/（所有样本综合得分的最大值—最小值）*100
如此，就能得到每个样本对聚划算的品牌综合影响力分数，进行不同群体间的对比分析。

对比群体间品牌影响力差异
首先，对男女群体做差异性检验。

经独立样本T检验分析可知，男女对聚划算的品牌影响力存在显著差异，男性对聚划算的综合评估更高；
其次，对不同城市级别的群体做差异性检验。

经卡方检验（两两比较）可知，不同城市级别用户对聚划算的品牌影响力存在非常显著差异，三线城市用户对聚划算的品牌影响力综合评估最高，而一线城市则综合评估偏低。

经过聚划算业务的调整以及品牌广告传播，相信品牌影响力得分会有较大幅度的提升，有待后续研究验证。

小结
品牌影响力的评估方法，基本操作流程如下：
1、确定评估的分项指标；
2、通过因子分析（或主成分分析），给分项指标降维，并计算公因子得分；
3、计算公因子的综合得分，并转化成0-100的直观分数；
4、对比不同群体的品牌影响力综合得分。

当对比不同品牌，或同一品牌不同阶段的影响力时，需要把数据整合在一起，进行上述计算过程。

只有这样，才能保持在同一水平下进行对比。

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