高级统计方法在市场研究中的应用手册
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案例演示
阅读提示：所演示的案例以上页的问题为基础
通过因子分析可以把原始变 量浓缩为5个因子
因子1：广告和促销的影响 因子2：周围人和朋友的影响 因子3：疾病自身 因子4：医生的影响 因子5：报销手段的影响
Ò ¬ ´ Ó 2 18% Ò ¬ ´ Ó 5 14% Ò ¬ ´ Ó 4 14%
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问卷设计形式

因子分析要求变量为等距变量
影响购买某种药品的因素
1 ² È ­ ¹ µ ­ Ä ¢ ­ ­ µ É Ë Ö × © £ È Ò ® µ ¬ Ô ¶ ´ ¤ Â Ò ¦ ± ° ³ ´ ´ ¼ Ò ¦ « À « ó Ó ½ 2 È Ò µ Ö ó «½ Ó Ò µ ® ³ Ä ³ ½ Ó ° ¾ ² È Ò ¦ © £ À ä Å ¹ ¾ ° À «À ¿ È Ò µ ­ µ ® ¶ ¹ ¼ Á ç 3  ´ ¶ 4 È Ò 5  ç 6  ç 7 È ² 8  ç 9 È Ò 10 È Ò 11  ç 12 È Ò ³ ñ ´ ³ ® µ ® ¾ ñ ³ ¹ ­ ñ ³ ´ ¼ µ Ò ñ ³ µ Ò ¾ ® ² ï Ê ¼ È ² Ò ¦ ´ « ¼ ó Ó ½ ¬ È Ë Ä Ö Û È §° ¾ Ö Ê ¼ ° ¾ È ² Ò ¦ Ê Ò Ó ¦ À «¿ Ã Å Ç µ Ä È ­ Ò Ç ¨® £ Ò Â È ¤ ¾ È ° ² Ò ¦ ± ¶ ¾ Û ã ©« ó Ó ½ Ò µ ³ ® ò Ô Õ Ù ¯ Ø É ¸ Ê ¼ ã ©­ µ Æ ¨ µ ®  ¤ ° ¾ ³ ã ² æ Õ ò Ô Ù ­ ¤ ¿ «£ © È Ò ° ¾ ­ ¡ Ö ¢ ñ «´ É Å ¹ ° ¾ Ä Ó ¥ Ö ¢ Ô ´ µ ® ¹ ¶ ¼ Á Ô ¬ ¿ µ ë À © £ ® µ Ó /Ç Ë © Ä ¼ µ ´ ¶ Ò Â Å ® Ô ¾ Ö È ² Ò ¦ ª  · É ´ É Ä §Ë Ê ² Å Ø £ © ± ð Á Ò ½ µ Ä ­ ½ ¯ ² ´ ¬ ¶Ó ½ £ © Ô ´ µ ® Ä Ô Ä Ô ¢ « ­ ñ ´ É È Ò ° ¾ ­ ¡ Ö ¢ £ © È Ò µ ® Ô Ä Ó ½ ¤ ¹  ¯ Ò · à ¸ £ © Ó Ã Ò · à ¸ ¹ § ¯ ¥ « · ¼ ´ Ò ¦ Û Ç ´ © Ò â 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 © Ò Ç â 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 ° ­ Å µ ´ ½ 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ­ Æ µ ¨ © Ò Ç â 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 «® Á £ ­ µ © Ò Ç â 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

聚类分析的关键点 名词解释 聚类分析应用的领域和解决的典型问题 问卷设计形式及案例演示


对应分析（Correspondence analysis） 联合分析（Conjoint analysis） 多元回归分析（ Multiple Linear regressions analysis ） 逻辑回归分析（Logistic analysis） 判别分析（Discriminate analysis）
F(4)
ª¸ ¦ É ´ à £
F(3)
因子1：广告和促销的影响 因子2：周围人和朋友的影响 因子3：疾病自身 因子4：医生的影响 因子5：报销手段的影响
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目录


因子分析（Factor analysis） 聚类分析（Cluster analysis）

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变量聚类
Q14 Q17 Q16 Q18 Q19 Q20 Q15 Q27 Q28 Q26 Q24 Q25 Q29 Q30 Q22 Q23 Q21 -----+-+ -----+ +---------+ -------+ +---+ ---------+-----+ I I ---------+ +-+ +---------------+ ---------------+ I I ---------------------+ I -----+-+ +---------------+ +-----------+ I -------+ +-----+ I -----------+-------+ I I -----------+ +-----------+ ---------+-----------+ I ---------+ +---+ ---------+---+ I ---------+ +-------+ -------------+
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样本聚类的应用领域
根据不同需要划分同类产品
案例 将威士忌酒进行分类的一种比较传统 的方式是按照威士忌酒的产地划分。但是知道 了酒的产地却并不能知道她的味道，同一产地 的酒往往有不同的味道 聚类分析解决了这个问题，它将不同 产地的威士忌酒按照不同的品味进行了分类： 如果你是个品酒的新手，聚类分析的结果可以 告诉你哪些酒的味道是相似的，如果你是威士 忌酒的收藏者，聚类分析的结果可以帮助你扩 大收集相同或不同味道的酒
总目录

因子分析（Factor analysis） 聚类分析（Cluster analysis） 对应分析（Correspondence analysis） 联合分析（Conjoint analysis） 多元回归分析（ Multiple Linear regressions analysis ）
ªÉ ¨ ¸ ³ Ó Ä ½ ¾ ° È ² Ò ¦ £ © ç  ³ ñ Ö § ° º Ê Ó À ä Å ¹ ¼ Ê ° ¾È ²Ò ¦ ¾ È ° ² Ò ¦ ¸ ­ À «£ © ± ð Ò Á « ñ ´ É È Ò ¾ ° ­ ¡ Ö ¢ © £ Ô ´ µ ® Ä Ô Ä Ô Ê §³ ñ ¯ Ò ¹ · à ¸ µ ´ ó «Ò ¦ £ © Ò ´ § È ­ µ Ä º ¯ ½ ° ¹ ²  ¤ ½ ° Ò ­ ¹ ²
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名词解释


聚类分析是根据事物彼此不同的属性进行辨认，将具有 相似性的事物聚为一类，使得同一类的事物具有高度的 相似性，不同类的事物之间具有很大的差异性 聚类分析根据分类对象的不同分为：样本聚类和变量聚 类

样本聚类：对Case进行聚类 变量聚类：对Variable进行聚类
case1 case2 case3 case4 case5 case6 case7
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应用领域和解决的典型问题
因子分析＋回归分析 究

满意度研



满意度研究需要设计变量数目众多、层次分明的满意度指标体系， 为了使满意度研究问卷设计的合理、更科学，必须在满意度研究 的预调查阶段对指标设置的合理性进行检验 进行因子分析可以发现哪些指标是可以从指标体系中剔除的，也 可以考察指标的设置是否满足了设计初衷（即指标的分类是否合 理） 根据因子分析的结果可以提取一些关键的指标进行竞争对手之间 的比较，做到有的放矢 通过对提取的因子进行多元回归分析能够在调查之初发现满意度 研究的哪个环节是需要关注的重点

聚类分析（Cluster analysis） 对应分析（Correspondence analysis） 联合分析（Conjoint analysis） 多元回归分析（ Multiple Linear regressions analysis ） 逻辑回归分析（Logistic analysis） 判别分析（Discriminate analysis）
变量聚类
variable1 variable2 variable3 variable4 variable5 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·
样本聚类
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应用领域和解决的典型问题
因子分析＋相关子分析可以从满意度研究的诸多因素中浓缩和提炼出几个互不 相关的综合指标，它们反映了满意度研究不同侧面的内容，同时 也涵盖了原有指标的大部分信息 把提取的因子和忠诚度的有关指标进行相关性的研究，我们可以 发现那些有助于提高用户忠诚度的关键所在，从而使客户的工作 更具有目标性 “继续使用、增加使用、推荐使用”是体现用户忠诚度的三个由 低到高的层次，不同层次的忠诚表现会给企业增加不同程度的收 益，因此忠诚度研究日益成为客户关注的问题之一；从而发现究 竟是哪些因素影响了用户对某种产品或服务的忠诚度，成了市场 研究领域的又一个目标
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聚类分析的关键点
物以类 聚
相似相 融
无论是在自然科学领域还是市场研究领域，聚类 分析的关键点通俗的讲就是“物以类聚”、“相似相融”。 聚类分析能够把性质相似的属性或事物凝聚在一起，而与 性质差异较大的属性或事物“保持距离”
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逻辑回归分析（Logistic analysis）
判别分析（Discriminate analysis）