• 有简单性的一面.....
– 例如：基本的分析（变量关联表）
• 另外也有复杂性的一面 ....
– 大量附加的分析 – 运用许多的分析技术
• 然而我们需要看到“复杂性问题背后的简单表述 ”
– 使复杂问题简单化
• 为了达到这一目的，你不得不研究复杂问题然后 去提炼出使人容易明白的信息
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• 一张图表总是浓缩数据并使数据变的直观，但是它 也有局限性，大量的数据本身蕴涵的信息将会丢失 (例如仅是重要的信息被保留）。因此，相关性分析 图应当小的心运用和解释（例如我们不能依赖表面 的定位图，因为一些变量可能没有在MAP上表现出 来）
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概念MAP（Perceptual Mapping） 的基本方法
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多元回归 象线性回归一样只不过有更多 的独立变量
Y = c + b1x1 + b2x2 + b3x3 + ... + e
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当你看一张map时 .. 问你自己
• 它意味着什么？ • 它对理解数据有什么附加的作用? • 它对我们所知道的市场/顾客的思考方式是否适 合?
– 如果不是 - 错在什么地方?
• 它是否帮助我更好地了解市场?
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当你看一张map时 .. 问你自己
Mixed/ other Brown Cats White
Dogs Birds 33% Black
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65.4%
相关性分析输入数据的类性
• • • • 百分比或原始数据都可以 品牌的相关联的格子（通常形式） 任何具有缺省/存在的分数类型 切记得分数是以样本的总数而不是以单个样本 为基础的
回归分析是什么?
• 线性回归（Linear Regression）
– 画出因变量(dependent variable)和自变量 (independent variable)之间的关系 – 因变量 = B* 自变量+ 常数项 + 残差
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回归分析是什么?
• 线性回归方程式：
• 帮助客户/市场决策者
– 为实施市场战略而去发现市场的空隙和优化产品的 定位（对于新品牌或新产品的开发/延伸） – 发现市场上决定性的或显著的属性，例如对于选择 不同品牌的重要和有显著区别的属性
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什么是Brand Mapping?
Magic Clean
Cleans well for heavy duty cleaning *
多元统计分析技术
• 一个研究者可能不了解所有的分析技术细节 • 但是他们应该能够正确地选择适当的方法 • 使用多元技术，你不必知道详细的数学公式-但是你应当明白 它的原理 • 多元分析并不是魔术棒，不需要我们开动脑筋就能解决问题 它不会轻易告诉你答案
• 如果问卷设计的很差，多元分析就很难发挥作用
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设计输入类型
• 通过系列的类别...
– 请看这个品牌的列表，然后告诉我那一个符合下述的声明 ... – 更便宜，更容易，更快
• 品牌和品牌...
– Now thinking about Mr Muscle, which of these statements describe Mr Muscle – Now thinking about White Cat, which of these statements describe White Cat – Answers can be agree / disagree ratings – Better for smaller brands, when more detailed responses are necessary
Mr. Muscle Is effective in Look removing oil/grease
Blue Moon Leaves a long-lasting shine * Clorox Leaves a shine * Wan Li Cleans and shines in one step * Cleans well for light duty cleaning * GFL
MIXED WHITE
BLACK BROWN
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MIXED WHITE BLACK BROWN
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为了建立这种立体的图表你不得 不...
• 把那些与较多动物相关联的颜色放置在图的中央 位置 • 把那些与较多动物相关联的颜色放置在图的边缘 位置 • 如果一种颜色同时与超过二种以上的动物强相关 ，这些动物将会在图中更接近
什么是多元统计分析?
• 单一问题分析(univariate analysis) 例如频率 分布通常作为数据的第一步的描述分析 • 关联表(bivariate analysis) 总是作为主要的分 析手段而被市场研究者反复 使用
– 把一个问题或变量与另一个关联交叉作表(例如对受 访者背景变量：性别、年龄等)
– Brand Mapping = Correspondence Analysis (usually)
• 相关性分析图
– 一种非常有用的市场研究工具，可以表述一个市场的侧面 （市场细分，品牌定位等） 可以在2维空间内同时表达多维的属性 可以更好的理解品牌和属性之间的关系

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相关性分析 Correspondence Analysis
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结构
• • • • • • 什么是相关性分析？ 尝试通过练习了解它 输入的类型 设计录入的格式 执行分析 解释和表述分析的结果
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什么是相关性分析?
• 经常也称作 Brand Mapping 或 CORAN Mapping
可能制作的分析图...
Bunnies 5% 80% 15%
Birds
50%
40%
2% 8%
Dogs
40%
40%
10% 10%
Black Brown White Mixed/ other
Cats
20%
10%
20%
50%
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可能制作的分析图...
15% Bunnies 5% 2% 8% 40% 10% 10% 50% Mixed/ other White Brown Black 80%
一个例子- 原始数据
• 以下这张表显示不同家庭宠物的颜色
Cats Black Brown White Mixed/ other
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Dogs 40% 40% 10% 10%
Birds Bunnies 50% 40% 2% 8% 5% 80% 0% 15%
20% 10% 30% 50%
• 通过因子分析程式来运行一组数据
– 减少大量的变量（如产品属性）到小规模的基础变 量。这些变量是高度自相关的变量，例如，受访者 的回答模式都非常相似 – 通过因子提取来解释因子变量。高的得分意味着更 加重要的变量已经被因子所包含
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回归分析 Regression
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– 相关分析（Correspondence analysis） – 回归/多元回归分析（Regression / Multiple regression – 因子分析（Factor analysis） – 聚类分析（Cluster analysis/segmentation)
• 结论
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市场研究中的多元统计分析方法
Multivariate Analysis - an introduction
上海市中消研市场研究有限公司 数据统计部 制作
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讨论议题
• • • • • 我们的研究工作是什么? 什么是多元统计分析（MVA)? 为什么我们需要它? 通常的分析技术 MVA详细介绍及例子:
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我们通常使用的多元分析技术…...
• • • • • • • • 相关性分析（Brand Mapping ） 主成分分析 因子分析 多元回归 聚类分析/市场细分 联合性分析/ 平衡（Trade off） 分析 判别分析 etc. etc. etc.
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– – – – – – Y = C + bx + e Y = 产出(dependent variable /response variable) X = 输入变量(independent variable / regressor) c = 常量 (当x=0时) b = 斜率 e = 误差/残差（error / residual）
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设计输入类型
• 只研究数据并想到进行分析并不是一个好主意 • 分析应该在问卷设计以前的表述/决定研究目标阶 段就开始考虑 • 如果你乡做相关性分析表 - 你通常打算使用（二分 制）不在/在的数据类型 • 这些数据可以通过品牌与品牌或类别系列等形式收 集... i.e.
• 如果同时分析的变量超过二个就被称为多元统 计分析
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为什么要做这种“附加值”的分析?