多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例課件

1、市場(chǎng)研究中的多元統(tǒng)計(jì)分析方法Multivariate Analysis - an introduction上海市中消研市場(chǎng)研究有限公司 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)部 制作磷靴賣都屏藩兒韓秦儲(chǔ)鴉構(gòu)硼搞陪賒瀝鬧投陽(yáng)綿攢羅伊撂桓驚砂矩餒頌務(wù)多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例1第1頁(yè)，共68頁(yè)。討論議題我們的研究工作是什么?什么是多元統(tǒng)計(jì)分析（MVA)?為什么我們需要它?通常的分析技術(shù)MVA詳細(xì)介紹及例子:相關(guān)分析（Correspondence analysis）回歸/多元回歸分析（Regression / Multiple regression因子分析（Factor analysis）聚類分析（Cluster

2、analysis/segmentation)結(jié)論桃色玲柯味虐矩向最酣濫渙苛腐潭涪鴛贈(zèng)拌早躇鉚莆需限身豐亮菇臺(tái)露梢多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例2第2頁(yè)，共68頁(yè)。市場(chǎng)研究的工作是什么?它只是 ？:問(wèn)卷設(shè)計(jì)?運(yùn)作質(zhì)量的控制?制作圖表?撰寫報(bào)告?我們的工作是 提供解決方案是解決市場(chǎng)問(wèn)題是為我們的客戶掙更多的 money 特征 或我們所傳送的意識(shí).The Benefits脹扛塘戈兇裴暗尿株蕊逾儉嘿懼卑聞?dòng)噷Ｅ芨寤稍Ｍ汤苎硳炷呙付奄嵶屯薅嘣y(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例3第3頁(yè)，共68頁(yè)。當(dāng)我們進(jìn)行分析時(shí)有簡(jiǎn)單性的一面.例如：基本的分析（變量關(guān)聯(lián)表）另外也有復(fù)雜性的一面 .大量附加的分

3、析 運(yùn)用許多的分析技術(shù) 然而我們需要看到“復(fù)雜性問(wèn)題背后的簡(jiǎn)單表述”使復(fù)雜問(wèn)題簡(jiǎn)單化為了達(dá)到這一目的，你不得不研究復(fù)雜問(wèn)題然后去提煉出使人容易明白的信息邪洛谷伎啟攀瀉俄朵羽愿以墟裕獅碗朔鋼走咳遇折搐留景趾若駝?chuàng)繇嵞绞隙嘣y(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例4第4頁(yè)，共68頁(yè)。什么是多元統(tǒng)計(jì)分析? 單一問(wèn)題分析(univariate analysis) 例如頻率分布通常作為數(shù)據(jù)的第一步的描述分析關(guān)聯(lián)表(bivariate analysis) 總是作為主要的分析手段而被市場(chǎng)研究者反復(fù) 使用把一個(gè)問(wèn)題或變量與另一個(gè)關(guān)聯(lián)交叉作表(例如對(duì)受訪者背景變量：性別、年齡等)如果同時(shí)分析的變量超過(guò)二個(gè)就被稱為多

4、元統(tǒng)計(jì)分析剁駝滄淹紀(jì)幀擠嶺唬氏堤縫倪害霄宰顧媚霍殃轎汁斟亥毛吠殺踞迄才奸巳多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例5第5頁(yè)，共68頁(yè)。為什么要做這種“附加值”的分析?我們不做MVA分析是因?yàn)?它使我們看起來(lái)很好我們喜歡它我們已經(jīng)聘請(qǐng)了統(tǒng)計(jì)師、購(gòu)買了統(tǒng)計(jì)軟件而且得到公司財(cái)務(wù)部門的批準(zhǔn)我們不做MVA分析是因?yàn)?它會(huì)使數(shù)據(jù)對(duì)客戶更有指導(dǎo)作用 它能使你得到單變量分析無(wú)法達(dá)到的結(jié)果因此，它可以使你更好的利用信息，賺取更多的鈔票頗勿桅鈉敷遁磨雨藍(lán)凄淌炸疇辛咽輪嫌竊智皇入洪頒堆埠專浮太玲吸汞歧多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例6第6頁(yè)，共68頁(yè)。我們通常使用的多元分析技術(shù).相關(guān)性分析（Brand Ma

5、pping ）主成分分析因子分析多元回歸聚類分析/市場(chǎng)細(xì)分聯(lián)合性分析/ 平衡（Trade off） 分析判別分析etc. etc. etc.控腰呂玄宅饞侗裁冉恢屢眷型椿式柑掛救映變慢旦偵蘸繞均隱弧弗二掛捷多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例7第7頁(yè)，共68頁(yè)。多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)一個(gè)研究者可能不了解所有的分析技術(shù)細(xì)節(jié)但是他們應(yīng)該能夠正確地選擇適當(dāng)?shù)姆椒ㄊ褂枚嘣夹g(shù)，你不必知道詳細(xì)的數(shù)學(xué)公式-但是你應(yīng)當(dāng)明白它的原理多元分析并不是魔術(shù)棒，不需要我們開動(dòng)腦筋就能解決問(wèn)題 - 它不會(huì)輕易告訴你答案如果問(wèn)卷設(shè)計(jì)的很差，多元分析就很難發(fā)揮作用在宿休萌褐賜夯遙棚使展嵌孤鳳寶鳴上犢椿曼贈(zèng)嘶禹矽翻縷藥溯笆朗賃境

6、多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例8第8頁(yè)，共68頁(yè)。相關(guān)性分析Correspondence Analysis嘲宴叢愿踞健薔餃雀樹遷癡幸監(jiān)遙鷗莆峰住衍鉤北歪測(cè)逮巡八取郴兆茍坷多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例9第9頁(yè)，共68頁(yè)。結(jié)構(gòu)什么是相關(guān)性分析？ 嘗試通過(guò)練習(xí)了解它輸入的類型設(shè)計(jì)錄入的格式執(zhí)行分析解釋和表述分析的結(jié)果氮倆促霖愧似賓鞋綸企妨公映攝補(bǔ)俐秀拜裹切聘犧未直罵篡市鵝芽各皺暖多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例10第10頁(yè)，共68頁(yè)。什么是相關(guān)性分析?經(jīng)常也稱作 Brand Mapping 或 CORAN MappingBrand Mapping = Correspon

7、dence Analysis (usually)相關(guān)性分析圖一種非常有用的市場(chǎng)研究工具，可以表述一個(gè)市場(chǎng)的側(cè)面（市場(chǎng)細(xì)分，品牌定位等）可以在2維空間內(nèi)同時(shí)表達(dá)多維的屬性可以更好的理解品牌和屬性之間的關(guān)系 肉搶穎游抱踐槍距雇狗惦驕貧削蕪蓬疼咖邵患蟄秦反肛仔宋眉絆竟線窺搪多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例11第11頁(yè)，共68頁(yè)。幫助客戶/市場(chǎng)決策者為實(shí)施市場(chǎng)戰(zhàn)略而去發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)的空隙和優(yōu)化產(chǎn)品的定位（對(duì)于新品牌或新產(chǎn)品的開發(fā)/延伸）發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)上決定性的或顯著的屬性，例如對(duì)于選擇不同品牌的重要和有顯著區(qū)別的屬性兆摸愉設(shè)非產(chǎn)草包兌綢攫憋唬逼堿葫薩鐐瑪送械畦蒲汗籃慎還轉(zhuǎn)胚恬碩諒多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)

8、計(jì)分析經(jīng)典案例12第12頁(yè)，共68頁(yè)。什么是Brand Mapping?Wan LiMagic CleanMr. MuscleLookCleans well for heavyduty cleaning *Is effective inremoving oil/greaseCleans thoroughlyBlue MoonGold FishGFLWhite CatCloroxCleans and shines in one step *Has a good fragrance *Deodorizes Is easy to useCleans well for lightduty cleani

9、ng *Is a trustworthy brand *Is non-irritating/safe to useLeaves a long-lasting shine *Leaves a shine *南耕一糙氟幌風(fēng)盜按斬爪餃戎堂眼軋斬翅贅題莽揮耙榮凳時(shí)拔克鵝窘柒現(xiàn)多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例13第13頁(yè)，共68頁(yè)。一個(gè)例子- 原始數(shù)據(jù)以下這張表顯示不同家庭寵物的顏色奔汽適劇酶西想括齋古皺茲役挪憂店誨勉洲這出碎吞嗣炕臼屢強(qiáng)棘觸員穴多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例14第14頁(yè)，共68頁(yè)?？赡苤谱鞯姆治鰣D.貸喪箋唇酚譏貝膛寨羨冊(cè)減蛋匡朋削糙書衍冊(cè)鼎壺吃華冷寸慷比懾原薊謂多元統(tǒng)

10、計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例15第15頁(yè)，共68頁(yè)?？赡苤谱鞯姆治鰣D. 聞灼迄憑倡漫療兇踴理希棚嵌氮眺倔畸垛豈磐蛾屎韋錐岳氦寅膩旬芽興缺多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例16第16頁(yè)，共68頁(yè)?，F(xiàn)在我們用顏色和動(dòng)物名稱兩個(gè)變量來(lái)做2-維的圖表努力來(lái)顯示.- 那些動(dòng)物在顏色方面最相似，那些區(qū)別最大？- 那些顏色更傾向那類動(dòng)物- 那些動(dòng)物和那些顏色有更強(qiáng)的相關(guān)性，那些相關(guān)性很弱妥頌宮保旺漱競(jìng)艙貴紡士傲潦亞岸抒段牟揭半級(jí)檻灰咀郴廚憾娜橇標(biāo)黑孜多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例17第17頁(yè)，共68頁(yè)。BROWNBLACKWHITEMIXED基畜昔搞移彩暴讒澈芥典六轉(zhuǎn)三畝擬閨陜宋巡材豺

11、錠肯猾獺還局捏愚歡杠多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例18第18頁(yè)，共68頁(yè)。BROWNBLACKWHITEMIXED幽阜裸肛廉髓芍削太似難傈昆秧潛燥飛詛爺必蠅騙勤曾袋瞻彭疵侄星移贅多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例19第19頁(yè)，共68頁(yè)。BROWNBLACKWHITEMIXED桂塹渠艙唱悶占寬調(diào)疼規(guī)幻架衍桔拖導(dǎo)漁般精閱成間類瑤圾嗣斃諾贈(zèng)渡桿多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例20第20頁(yè)，共68頁(yè)。為了建立這種立體的圖表你不得 不.把那些與較多動(dòng)物相關(guān)聯(lián)的顏色放置在圖的中央位置把那些與較多動(dòng)物相關(guān)聯(lián)的顏色放置在圖的邊緣位置如果一種顏色同時(shí)與超過(guò)二種以上的動(dòng)物強(qiáng)相關(guān)，這些動(dòng)物將

12、會(huì)在圖中更接近盡恨擂先瀑恬黍藏腐欣屆需號(hào)縫星治盾步媽罕格京時(shí)亦毒獺審粗沸竣漫勸多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例21第21頁(yè)，共68頁(yè)。非常簡(jiǎn)單這就是相關(guān)性分析所做的事啥刷戌堤盂滴齡穿叛上所一南代扛痰勾寥嘛儀飯礎(chǔ)哇低考銘漿免救每殺恥多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例22第22頁(yè)，共68頁(yè)。以下這張表就是依據(jù)原始數(shù)據(jù)生成的.BlackBrownWhiteMixed/ otherCatsDogsBirdsBunnies33%65.4%憎茍會(huì)肉啥既瘍捧據(jù)屁午椰玩撥皆犧肺愁曠楓孰棘笑倚淤筑取野鉑撓芍驚多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例23第23頁(yè)，共68頁(yè)。以下這張表就是依據(jù)原始數(shù)據(jù)

13、生成的. BlackBrownWhiteMixed/ otherCatsDogsBirdsBunnies33%65.4%芹罵菠響禍摸陣姻合蕩淤罕才蹤晚藉掩咸筍儲(chǔ)更凳類餓剛瞄勃烴競(jìng)蕪悲餐多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例24第24頁(yè)，共68頁(yè)。相關(guān)性分析輸入數(shù)據(jù)的類性百分比或原始數(shù)據(jù)都可以品牌的相關(guān)聯(lián)的格子（通常形式）任何具有缺省/存在的分?jǐn)?shù)類型 切記得分?jǐn)?shù)是以樣本的總數(shù)而不是以單個(gè)樣本為基礎(chǔ)的戮沽香奶嗎傈羚殲以跺頃坎撒喂枯唱來(lái)氏巖捅誠(chéng)砰酋探敘獅寇泥榨萬(wàn)展躊多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例25第25頁(yè)，共68頁(yè)。設(shè)計(jì)輸入類型只研究數(shù)據(jù)并想到進(jìn)行分析并不是一個(gè)好主意分析應(yīng)該在問(wèn)卷設(shè)計(jì)

14、以前的表述/決定研究目標(biāo)階段就開始考慮如果你鄉(xiāng)做相關(guān)性分析表 - 你通常打算使用（二分制）不在/在的數(shù)據(jù)類型這些數(shù)據(jù)可以通過(guò)品牌與品牌或類別系列等形式收集. i.e.謂品愁牙旋嫂官傾誹掠幀剃她砰向癸梨盎轎庚襖呵濁晾攏釋杏諺辱偏害批多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例26第26頁(yè)，共68頁(yè)。設(shè)計(jì)輸入類型 通過(guò)系列的類別.請(qǐng)看這個(gè)品牌的列表，然后告訴我那一個(gè)符合下述的聲明.更便宜，更容易，更快品牌和品牌.Now thinking about Mr Muscle, which of these statements describe Mr MuscleNow thinking about Whi

15、te Cat, which of these statements describe White CatAnswers can be agree / disagree ratings Better for smaller brands, when more detailed responses are necessary晚市薔俱固跑圖細(xì)糯奸烽斌愿俗垣鐵薪時(shí)硒彤墅咐俺敖紙痞烷吸想鍬申襲多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例27第27頁(yè)，共68頁(yè)。復(fù)制定性研究的圖表有時(shí)，定性研究可以得到一個(gè)關(guān)于品牌、細(xì)分市場(chǎng)和需求定位的圖表.如果我們已經(jīng)有了這些結(jié)果，我們就能在定量研究階段嘗試重復(fù)這一研究它需要

16、我們仔細(xì)思考和再設(shè)計(jì) - 可能需要從定性研究人員那里得到幫助 最理想是同一公司內(nèi)部人員它會(huì)很有幫助（尤其對(duì)市場(chǎng)人員），如果map 有相同的定位 -但是，相同的定位并不意味著什么巫咽哨泌擄炊裴魚鼓融呸福裴奎腳聶訂僑咀寺喧親視聯(lián)賊垂恫仟快峪敢憨多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例28第28頁(yè)，共68頁(yè)。分析數(shù)據(jù)看下面的輸出結(jié)果.是否有任何品牌或語(yǔ)句使MAP傾斜?是否應(yīng)該刪除或增添品牌 - 或許需要?jiǎng)h除小的品牌這幅map是否有意義? 我們能解釋它嗎?品牌與語(yǔ)句回出現(xiàn)在不該出現(xiàn)的地方嗎? 檢查原始數(shù)據(jù)-什么原因?可以通過(guò)刪除或補(bǔ)充某些品牌和屬性來(lái)產(chǎn)生Maps直到它變的較為明顯，可以讓使用者更容易理

17、解 - 需要執(zhí)行者的判斷最少點(diǎn)的限 - 你需要至少3個(gè)點(diǎn)去做一張 map, 4 更好傻菜乘睫爍縣槽盡杭菜汗聽孟閉綏導(dǎo)誦賬命咨磐砌傀辮留索馬信莽眾離柞多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例29第29頁(yè)，共68頁(yè)。當(dāng)你看一張map時(shí) . 問(wèn)你自己它意味著什么？它對(duì)理解數(shù)據(jù)有什么附加的作用?它對(duì)我們所知道的市場(chǎng)/顧客的思考方式是否適合?如果不是 - 錯(cuò)在什么地方?它是否幫助我更好地了解市場(chǎng)?蔥災(zāi)瑣嘔毀噪隧認(rèn)祿搓駁序擻智芭辯泌象程慘酒沈裕酸綠淡什吁摔盈脂忽多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例30第30頁(yè)，共68頁(yè)。當(dāng)你看一張map時(shí) . 問(wèn)你自己一張圖表總是濃縮數(shù)據(jù)并使數(shù)據(jù)變的直觀，但是它也有局

18、限性，大量的數(shù)據(jù)本身蘊(yùn)涵的信息將會(huì)丟失 (例如僅是重要的信息被保留）。因此，相關(guān)性分析圖應(yīng)當(dāng)小的心運(yùn)用和解釋（例如我們不能依賴表面的定位圖，因?yàn)橐恍┳兞靠赡軟]有在MAP上表現(xiàn)出來(lái)）但疆贛吶眼碑夯洪伍抓防閃湛偵岔縣洗忍?hào)|癟胃?jìng)?cè)癸壓勵(lì)初古俄漫膚茹跡多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例31第31頁(yè)，共68頁(yè)。概念MAP（Perceptual Mapping）的基本方法通過(guò)因子分析程式來(lái)運(yùn)行一組數(shù)據(jù)減少大量的變量（如產(chǎn)品屬性）到小規(guī)模的基礎(chǔ)變量。這些變量是高度自相關(guān)的變量，例如，受訪者的回答模式都非常相似通過(guò)因子提取來(lái)解釋因子變量。高的得分意味著更加重要的變量已經(jīng)被因子所包含咽睛熟冗銅機(jī)蝴傳綿慨汪

19、酒察裝轅亥榨譯瞄琴餃帆創(chuàng)叛瑩勵(lì)急基雛綁猩沃多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例32第32頁(yè)，共68頁(yè)?；貧w分析Regression漂嘩板俐肛吝軀州液趙滾辰王伐器品典肩唾舒帛淵蔚煎撤會(huì)蜂瘦楚精怕瀾多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例33第33頁(yè)，共68頁(yè)。回歸分析是什么?線性回歸（Linear Regression）畫出因變量(dependent variable)和自變量(independent variable)之間的關(guān)系 因變量 = B* 自變量+ 常數(shù)項(xiàng) + 殘差安尿蝕愿卻茅啊叛翹擲若比策舒拐封挖倉(cāng)聳攙漸除鋼騷琉抹咯誰(shuí)氮玄虐哎多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例34第34頁(yè)，

20、共68頁(yè)?；貧w分析是什么? 線性回歸方程式：Y = C + bx + eY = 產(chǎn)出(dependent variable /response variable)X = 輸入變量(independent variable / regressor)c = 常量 (當(dāng)x=0時(shí))b = 斜率 e = 誤差/殘差（error / residual）半九拯挾咯白笑趕百磺鮑架征霖掃槳保稚飯滴蹦司唱績(jī)泳佐屹蚌緬粒諾木多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例35第35頁(yè)，共68頁(yè)。多元回歸象線性回歸一樣只不過(guò)有更多的獨(dú)立變量Y = c + b1x1 + b2x2 + b3x3 + . + e宛抨抽昏廟窟例棚嚷

21、絲城皇哀仗歇偵夷聘樸撰暗婁嘎瞇汾斂牟咐譬危楊漳多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例36第36頁(yè)，共68頁(yè)。多元回歸在市場(chǎng)研究中的運(yùn)用又悉瀾戶咀惑址高粕懷疏穢抖頌嘻懷酣份鋪丑鉸喧恿烤耀慮噴態(tài)滑硬軟黃多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例37第37頁(yè)，共68頁(yè)。關(guān)鍵的驅(qū)動(dòng)因素 - 在上升的咖啡市場(chǎng)StylishFriendlinessClassyQuality of IngredientsRelaxingEase of Drinking ComfortableSophisticatedCaffine ContentModernPrideYoung/OldBitternessStage of

22、CareerSmoothnessKey DriversMean Scorer2 = 0.57華球倉(cāng)傳狡揖綻享涯沁尿室喀舊酋閡踩呻窩航襖伯優(yōu)符澗椒杠由璃摸膏潘多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例38第38頁(yè)，共68頁(yè)。Value12%Buy again30%Recommend30%Price66%Customer FocusedOverall Quality14%ProductPerformanceRetail OutletStart up serviceSpeedAdd on ServicesPromotionsPhone CustService Billing0.45*0.22*0.16

23、*0.100.020.020.02% - Top 2 box scores* Statistically significant 0.42*0.35*-0.21*0.17*Easy to useTechnically advancedIMAGE0.100.120.19*Modelavailability0.09計(jì)算機(jī)公司的客戶滿意關(guān)系Beta score盜掛塔怖醇時(shí)涎繩悠逞皮忌諾潔焙晨羨壩締渙啊帶奏聲老搭脾螢鱉資誓揀多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例39第39頁(yè)，共68頁(yè)?；貧w分析意味著什么?我們通常認(rèn)為是獨(dú)立變量在某些方面影響著非獨(dú)立變量例如過(guò)度的吸煙會(huì)導(dǎo)致肺癌的發(fā)生在市場(chǎng)/社會(huì)研究中

24、，它通常表現(xiàn)出是“先有雞還是先有蛋的關(guān)系”:你喜歡某件產(chǎn)品是因?yàn)樗軙r(shí)髦還是你認(rèn)為因?yàn)槟阆矚g它才覺得它她時(shí)髦?你喜歡一個(gè)公司是因?yàn)樗泻玫姆?wù)？或者你認(rèn)為這個(gè)公司的服務(wù)很好只因?yàn)槟阆矚g這家公司 (或者公司其他方面的因素) 咐勘毛葉寸腦閱另破河豆侮枉鎂薯塑毯梯酵輛嬸添牧哆勘癰撮所琴磷扔平多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例40第40頁(yè)，共68頁(yè)。回歸分析意味著什么? 考慮 Beta 得分將可能更有意義（通常是喜好的排序值）Beta值越大，喜好的波動(dòng)越大（影響也越大）這表示這些是非常重要的屬性因?yàn)樗麄兪呛拖埠靡黄鹱儎?dòng)的屬性在市場(chǎng)研究中，我們經(jīng)常稱它為可導(dǎo)出的重要性以此與規(guī)定的重要性相對(duì)比恭毖網(wǎng)

25、佬痕掛怯鹽膀娜彈蝴闡蝕高擺崇藐檀琴原概鈔稅猖仙覺拴惜麻撼假多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例41第41頁(yè)，共68頁(yè)。但是我們不能說(shuō)一件事情導(dǎo)致另一件事情的發(fā)生氰犢城溉凱昨馬紋龔臉頰隋與橙此枝贓逸念須建虧挫旁穆嚨萬(wàn)盯呈良檢鑒多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例42第42頁(yè)，共68頁(yè)。回歸分析假設(shè).X1, X2, X3 獨(dú)立的 - 沒有很強(qiáng)的相關(guān)性如果它們強(qiáng)相關(guān)，我們稱為多元共線性市場(chǎng)研究數(shù)據(jù)通常都有很強(qiáng)的內(nèi)部相關(guān)性例如，如果你喜歡一個(gè)品牌，你也傾向于認(rèn)為它時(shí)髦、耐用、所有場(chǎng)合都適用、對(duì)小孩和成年人都適合等等 背景資料通常也是相關(guān)的 -例如，年齡和收入、收入和教育程度等.Multicol

26、linearity 對(duì)我們來(lái)說(shuō)是一個(gè)大問(wèn)題攙逸熟錨助雍氣號(hào)惋瘴隕鎳頃插膀霜計(jì)誣靡白穗槐胰枯濺殃簽寇訣攙頑唱多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例43第43頁(yè)，共68頁(yè)。最后的想法仔細(xì)觀察數(shù)據(jù) - 作出一些散布圖去看一看相關(guān)的形狀執(zhí)行相關(guān)分析去尋找Multicollinearity 來(lái)幫助你解釋數(shù)據(jù)記住，我們假設(shè)顯著的Betas 是重要的 - 但是他們只能與另一個(gè)我們無(wú)法測(cè)量的因子聯(lián)系在一起例如：紅織份擁衙犀道帛可利賓畝矮鶴顱樣壇鴛路籮囤侄還盲姻眉將擦誨撣烤外多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例44第44頁(yè)，共68頁(yè)。散布圖 - 會(huì)議與“少女吧”的關(guān)系 Nightclubs/ Girlie

27、 BarsConferences鳥礫俐睡奏腥趾甄鵲駝稍琴底捂茨揀夜趟顏銳咐架駕浚信擄遣丙喉酗根辟多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例45第45頁(yè)，共68頁(yè)。得出的結(jié)論.我們可以回歸出在不同城市舉辦會(huì)議的次數(shù)通過(guò)“少女吧”的數(shù)量，然后得出在世界不同城市舉辦眾多會(huì)議的原因但是，我們可能忽略了其他顯著的因素，如：旅館的方便性、承受能力、中心位置、娛樂設(shè)施的便利性等潛在的因素 這些也可能與“少女吧”的收益有關(guān)系歷柒莆馭球驕國(guó)晃鋒珍債亨哥筏完珊諱嘎翅驢悶其彥途趴晌翱使梭渺或柬多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例46第46頁(yè)，共68頁(yè)。因子分析Factor analysis傭暗純射疇薪談伙和伙慰丸

28、亡萄武硝授貴房空玲蜒峻癸拾壤調(diào)姓霉魯全置多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例47第47頁(yè)，共68頁(yè)。因子分析是什么? 一種用來(lái)在眾多變量中辨別、分析和歸結(jié)出變量間的相互 關(guān)系并用簡(jiǎn)單的變量（因子）來(lái)描述這種關(guān)系的數(shù)據(jù)分析方法鎊瑟叭滲沖咖露犁梭邑乘午相盔殉摯臀氖粳蟹尼呵沛徹憶逆好赫遏劑變丑多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例48第48頁(yè)，共68頁(yè)。因子分析 一個(gè)例子:YIQ=0.9 Xmaths+E1YIQ=0.8 Xscience+E2 YIQ=0.2 Xart+E3Xmaths 與 Xscience 高度相關(guān). 一個(gè)基本的因子“科學(xué)能力”正是通過(guò)因子分析所得到的能夠更好地表達(dá)這兩個(gè)變

29、量.夕浸帖空糙睬仿甫乾超說(shuō)裁跟惶型疙悄賞咯鵬見溯獲卷矢枉甥分作翔鎖妥多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例49第49頁(yè)，共68頁(yè)。因子分析做什么? 識(shí)別一組觀察不到的尺度（因子），這些因子已經(jīng)概括了原始的變量的大多數(shù)的信息估計(jì)這種關(guān)系并且通過(guò)變量與因子之間的變形等式來(lái)獲得因子降低原始變量的維數(shù)，為進(jìn)一步的分析作準(zhǔn)備攔許替市遣袖湃陳翹現(xiàn)圖盾乏萌緘鈣釜工痹廚欠剿鍛敝尤抖蛋耀巢蛇悍鴿多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例50第50頁(yè)，共68頁(yè)。為什么使用它 ? 去產(chǎn)生新的、更少的變量以便為后續(xù)的回歸和其他分析做基礎(chǔ).去識(shí)別概念或產(chǎn)品的基本感知和特性去制作perceptual map去改善市場(chǎng)研究

30、領(lǐng)域多元測(cè)量的結(jié)構(gòu)與方法.著納伐激狂滋咒裸擯朋賽亥宮振勻肆庇?jì)屪挚翊f訪賭眺衫炭貳端閥刺貸多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例51第51頁(yè)，共68頁(yè)。ATTRIBUTES CONTRIBUTING TO PRODUCT/ATTITUDINAL FACTORS - IFactor 1:FactorloadingFactor 2:FactorloadingTotal(R07) Cleans well for heavy duty cleaning(R06) Is effective in removing tough stains (R04) Is effective in removing

31、oil/grease(R05) Keeps soils and stains from building up(R08) Keeps germs/bacteria away(R22) Disinfects/kills germs(R21) Long lasting cleaning (R17) Cleans thoroughlyTotal(R13) Is non-irritating/safe to use(R15) Is safe for environment (R11) Is easy to use(R16) Deodorizes(R14) Does not leave residueC

32、leans and kills germsSafe and easy to use47%0.760.720.690.670.580.560.540.497%0.800.750.700.630.54份慮逛蛻培賢迭殷種怠狹攝咎紉讕誣棒秤早怠反希陪穎薔從將訛扮查創(chuàng)胺多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例52第52頁(yè)，共68頁(yè)。ATTRIBUTES CONTRIBUTING TO PRODUCT/ATTITUDINAL FACTORS - IIFactor 3:FactorloadingFactor 4:FactorloadingProtects and gives shiny surfaceBas

33、ically reliable and affordableTotal(R03) Is a trustworthy brand(R02) Cleans well for light duty cleaning(R01) Good value for money4%0.690.650.64Total(R25) Leaves a protective finish(R23) Leaves a shine(R24) Safe to surface(R20) Cleans and shine in one step5%0.830.740.690.61債路永壯鐮兇瀑遁巧詐返減坦女寺譽(yù)吩辭很桓僅闖假浩僑糞

34、壺便顏炮酗魔多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例53第53頁(yè)，共68頁(yè)。ATTRIBUTES CONTRIBUTING TO PRODUCT/ATTITUDINAL FACTORS - IIIFactor 5:FactorloadingFactor 6:FactorloadingWide usageNo rinseTotal(R09) Does not require rinsing(R10) Leaves long-lasting shine3%0.830.56Total(R18) Is effective on a variety of surfaces(R12) Cleans in

35、grooves and corners3%0.790.43鬼俊苗葵碘渭傳乾賺蘋兜凸吶輕脆列潰窒負(fù)燥倍胖剁蠕智揉憾預(yù)抄毛封姨多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例54第54頁(yè)，共68頁(yè)。ATTRIBUTES CONTRIBUTING TO PRODUCT/ATTITUDINAL FACTORS - IVFactor 7:FactorloadingFavorable fragranceTotal(R19) Has a good fragrance3%1汗瑩訂藻鎬葫拾抽像提查拱調(diào)括想士鯨減已企孽掄做決卞季裝牢變址暑丈多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例55第55頁(yè)，共68頁(yè)。得出結(jié)論.我們能減

36、少變量的數(shù)量:大批量的變量少量的基本特性我們可能會(huì)忽略了顯著的因子，盡管它們也是因子分析的結(jié)果 數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)將會(huì)抽象出來(lái) 讒琴頁(yè)院火礬監(jiān)釩菩飽昧境曙耶憑膏鄭摩胯詫肖艾追睹抨稅硝浙婆眨介廳多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例56第56頁(yè)，共68頁(yè)。但是 針對(duì)對(duì)購(gòu)買的影響因素，我們不能說(shuō)一個(gè)因子比另一個(gè)因子更重要 我們甚至更不能說(shuō)那個(gè)因子直接導(dǎo)致購(gòu)買行為尚訃董響麓故級(jí)溉氏汝嗓鷹疇摸眩磨漸夢(mèng)斌菲罪討市坷沸撅而節(jié)券改呻稚多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例57第57頁(yè)，共68頁(yè)。并且 我們可以利用因子分析得出的結(jié)果進(jìn)行其他的統(tǒng)計(jì)分析回歸分析: 尋找出關(guān)鍵的驅(qū)動(dòng)因素聚類分析: 把目標(biāo)分類為某些

37、特征更加相似的細(xì)分群體癱椿彎娟即翔嬌恐蠟鋅樞憂舔郁薯未曰蟻闊翹抵批地?fù)Q屋治宗危燴求鹽次多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例58第58頁(yè)，共68頁(yè)。聚類分析Cluster Analysis而阻窄憂很曳風(fēng)醛涸棗剝漸滅僻懇靡嗡偽墟悄芒泰鎊牙辛辮幼轅鰓吉瓊板多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例59第59頁(yè)，共68頁(yè)。結(jié)構(gòu)什么是聚類分析?聚類分析做什么?聚類分析怎樣使用?市場(chǎng)細(xì)分和定位計(jì)劃?盜緬茲謊鐘骸環(huán)弊暗氦緬剎炮豈料線坐者蓮灸燦新檻衣藻陳訖谷碳紡胰菜多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例60第60頁(yè)，共68頁(yè)。聚類的概念把研究目標(biāo)分割成為具有相同屬性的小的群體Variable BVaria

38、ble ACorrespondence matrix . . . . . . . . . .唾敖寄掉殷柞蘸盂痛咒朗場(chǎng)脫寨拯妮鋁茹災(zāi)慘淺擬凹檬樂賒侶苯摹臍籠拄多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例61第61頁(yè)，共68頁(yè)。聚類分析做什么?把研究對(duì)象（人，城市，品牌等）分割成為更加同質(zhì)的細(xì)分群體描述對(duì)象的整體結(jié)構(gòu)或者各個(gè)簇之間的組織關(guān)系根據(jù)每個(gè)簇的描述資料進(jìn)行該簇特征的定位決定判別群體之間區(qū)別的顯著性水平（例如：總體的%）評(píng)價(jià)一種判別簇類之間定性區(qū)別的方法 (例如：根據(jù)背景、品牌使用、心理因素)糾米時(shí)貪度創(chuàng)漲八毖吐金東冀扶盎弛觀潔婿胃椅磨桂驚轉(zhuǎn)西冠蒲賭幻朱扼多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例62第62頁(yè)，共68頁(yè)。聚類分析怎樣使用?去識(shí)別細(xì)分市場(chǎng) 了解購(gòu)買行為為市場(chǎng)測(cè)試確定相匹配的城市在市場(chǎng)結(jié)構(gòu)分析中去識(shí)別競(jìng)爭(zhēng)者減少數(shù)據(jù)以便進(jìn)一步的分析窖志晨色臀民漿鈾詐怎瘧聚岔娜汕亥杰啼姚班蘿瘋粹釘妙餾愿疆讀漢卸美多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例多元統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)典案例63第63頁(yè)，共68頁(yè)。3 個(gè)市場(chǎng)方面的概