定量数据统计分析方法

《定量数据统计分析方法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、定量数据分析方法本讲将讲述：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2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3数据分析的准备编码：对开放问题答案进行分类并赋值数据编辑与清理：使数据干净起来数据调整：使数据（更）适合统计与分析4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5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6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

2、7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收入，年龄，销量8描述统计数据的分布次数分布（FrequencyDistribution)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,ContingencyTable)9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

3、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10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？11假设检验的基本步骤设定零假设H0和备择假设H1选择合适的检验方法和与之对应的检验统计量设定显著水平a，并查表找出对应统计量的数值（临界值）计算检验统计量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H012正确理解假设检验差异不显著≠没有差异差异显著≠差异有实际意义13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

4、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14去除冗余数据15合并数据?16数据排序17数据对角排列原始数据对角化之后18合理使用图形19合理使用图形20多元统计方法简介回归分析：表达因变量于自变量之间的关系因子分析：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：将研究对象分为同质的一些类多维标度法：以空间方式表达认知对应分析：PerceptualMapping的另一种方法预测，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品牌形象与定位常用方法典型的应用21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

5、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+.12X6R2=0.76122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因子1因子2X10.860.04X20.090.89X30.830.11X40.110.89X50.850.07X60.130.88X70.860.21相关统计量特征值累积贡献率因子13.3848%因子21.9

6、676%23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类中心第一类第二类第三类X15.751.673.50X23.623.005.83X36.001.833.33X43.133.506.00X51.755.503.50X63.873.336.0024研究报告的四项基本原则针对性专业性完整性易读性25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

7、研究方法，发现和结论等的限制26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27口头报告的7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28谢谢！29