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1、TJY知识丛林JCZHISHICONGLIN2007年第8期(总第243期)市场调查数据分析方法发展评述■朱兵贺昌政郑明翠统计分析方法一直是市场调查数据软件帮助分析。但是它对数据的质量要调查数据的分析,因而Michigan大学分析的主要方法,为了弥补它的不足,近求很高,例如独立变量不能多重共线性、Fornell教授称它为第二代回归分析方年来兴起了许多新的数据分析方法。非独立变量和余项没有联系等,市场调查法。但是偏最小二乘回归给出的解释变参数GMDH方法是近年来发展起来的数据很难满足这些苛刻的要求。量与反应变量之间的结构关系过于抽一种适用于小样本、大噪声数据的建模主成分分析
2、和因子分析把一些具有象,难以理解,只能作定性分析,无法确分析方法,它用于市场调查数据分析已错综复杂关系的变量归结为少数几个综定它们之间准确的数量关系,并且它要展现出诱人的前景。市场调查的数据常合因子,来刻画细分市场特征。与回归分求有较多的解释变量,资料难以收集。呈现小样本、噪声大的特点,近年来发析相比,它们不要求样本数据来自正态3.非参数统计展起来的非参数GMDH方法在处理小总体,使用范围更加广泛。主成分分析和参数检验、回归分析和多元统计中样本、有噪声的数据方面显示了它的潜因子分析适用于变量之间存在较强相关很多具体的方法需要假定数据的总体符力,目前在经济、金融等领域得到了
3、广性的数据,但问卷调查数据的变量相关合一定的分布,一般把这些统计方法统泛应用,将其引入到市场调查数据分析性通常较小,这限制了主成分分析和因称为参数统计方法。然而,市场调查数据之中可望找到一条解决问题的新途径。子分析的使用。另外这两种方法还要求经常难于对总体的分布形式做出明确的一、方法评述较大的样本量,一般要在100个以上,不假定,因而参数统计的方法就不一定适(一)统计分析方法适合小样本调查数据的分析。用。非参数统计提供了在这种条件下分1.经典统计分析方法聚类分析依据某种准则对样本进行析数据的方法,它不需要假定调查数据市场调查数据分析中常用的统计分分类,在市场调查中主要用来
4、进行市场总体分布的具体形式而是通过使用与分析方法包括描述性统计、参数假设检验、细分。聚类分析方法很多包括层次的方布无关的统计量(秩统计量等)从数据本回归分析、因子分析、主成分分析和聚类法、划分方法、基于密度和网格的方法身获得所需要的信息,建立对调查数据分析等,这些方法各有特色。等。绝大多数聚类方法在聚类类数的确的数学描述和统计模型。非参数统计与描述性统计分析是对变量的数据特定上依赖于建模者的主观判断,难以保参数统计方法相比:(1)它对总体的假定征和观测量分布状况的基本分析,通常证聚类结果的客观性。相对较少,适用面广;(2)具有稳健性,不使用百分比数据,计算简单,它通过普遍
5、经典的统计方法对数据质量要求较会由于真实的分布与模型假定的偏离而性的计算分析比较以发现市场特征。由高,实际的调查数据很难满足要求,为此导致结论的错误。(3)参数统计主要是针于得到的结果要借助于分析人员的相关人们对这些方法进行了很多改进,并提对定量数据,而用非参数统计分析定量专业理论知识才能翻译成有信息价值的出了一些新方法,偏最小二乘回归和非数据和定性数据都有比较好的效果。(4)语言,该方法含有较多的主观因素。参数回归是其中比较有代表性的两种方可用于小样本数据分析。参数检验对调查对象总体的特征、法。在市场调查数据分析常用的非参数差异和变化的推断进行检验,它使分析2.偏最小二
6、乘回归分析统计方法包括非参数检验、列联表分析。人员或决策者的主观知识、经验和科学偏最小二乘回归采取循环式信息分非参数检验在调查数据分析中和参数检的方法得到了很好的结合。参数检验需解与提取的方法,从解释变量与反应变验一样,也是用来对调查对象总体的特要样本数据满足某一分布,但是市场调量中提取潜变量建立回归模型,实现多征、差异和变化的推断加以检验,但是它查数据一般难于对总体的分布形式做出因变量对多自变量的回归建模,有效地不需要对样本的分布进行任何假设。调明确的假定,使该方法的使用受到限制。解决了多重共线性给回归分析带来的限查数据分析中常用的非参数检验包括单回归分析在市场调查数据
7、分析中通制,并且可用于样本较少(少于变量数)样本的χ2检验、K-S检验和Wilcoxon符过建立回归模型从众多的因素中找出影时的建模。与传统回归方法相比它更易号检验等。列联表分析是市场调查数据响市场或消费者某一特征的主要因素及于辨识系统信息与噪声,一个算法下可分析中另一种常用非参数统计方法,它因素之间的相互关系。常用的回归模型以同时完成回归建模、数据结构简化和将调查数据按两个或更多的属性分类,有线性回归模型、logistic回归模型。回归两组变量间的相关分析,因此比传统回列出频数表,然后选择相应的手段来判分析理论发展成熟,并且
