1市场调研概论.ppt

SPSS在市场研究中的应用 描述统计 假设检验 量表分析 如何建立一个SPSS文档 启动SPSS 变量的命名 在变量视图中定义变量 输入变量的名称（必要的，中英文皆可） 设定变量的形态及储存长度 设定变量的批注及观察值的批注 命名第二个变量 输入观察值于储存格中 SPSS演示 在SPSS中输入以下资料: 性别：0?女 1?男 学院：1?管理 2?经济 3 ?师范 问卷代码 身高 性别 学院 1 165 1 1 2 170 1 2 3 156 0 3 4 166 0 1 5 170 0 2 6 180 1 2 描述性统计 常用“描述性统计”方法 1.集中趋势指标 算术平均数(mean), 中位数(median), 众数(mode) 2.差异性指标 标准差(std), 全距(range) 3.分布形状指标 偏度（skewness）、峰度（kurtosis） 4.频数分布(frequency及descriptive) 对一个变量选择不同取值的调查对象数量。 5.列联表分析(crosstabs) 以表格描述两组定类(nominal)尺度之总体 频数分布 功能 提供原始数据的基本信息 作为数据检查的判读工具 传统做法 将原始数据进行初步分类 以人工方式编码，具有类别、次数、累积次数、百分比等信息的频数分布表 基本栏 变量数值（value）：位置于左侧 数值频数（frequencies）：位置于右侧 分组频数分布表 组数以10至20组之间为宜，组距则以2、5、10三个可将10整除的因数为宜。 组数越多表格越大，但是信息较丰富，组数越少表格越精简，但遗失的信息较多。 列联表 频数分布每次只能描述一个变量的情况，而列联表可同时描述两个或以上变量的情况。 将几个频数分布合并到一张表中 有助于了解一个变量与另一个变量的关系 列联表在市场营销研究中被广泛使用 分析易于进行，结果易于理解 双变量列联表 表 性别对因特网使用的影响 表 因特网使用对性别的影响 列联表和频数分布是数据分析的基础性步骤，能简单迅速地了解数据。但这种简便性是优点同时也是问题。它们是很多复杂分析的良好出发点，但在多数情况下对于一个完整的分析来说仍然是不充分的。 ——Burke公司客户管理副总裁 Betty Fraley 【市场调研·假设检验】 贺和平 内容提要 认识统计显著性的实质 理解假设建立的概念及如何检验假设 关于联系的假设检验 关于差异的假设检验 市场调查中经常面临的问题 公司的整体顾客满意度得分从3个月前的92%上升到现在的93.5%，顾客满意度真的提高了吗？我们是否应该庆祝一番？ 在最近的一次产品创意调查中，19.8%的被调查者说他们非常可能购买他们评估的新产品。这是否是好事？是否比我们去年对类似产品所做的调查结果要好？这种结果对我们是否推出新产品的决策有何意义？ 在一项市场细分调查中，我们发现年收入30000元以上的人去快餐店的次数平均每月为6.2次，而年收入为30000元或以下的人去的次数为6.7次。这种差别是否真实？是否有意义？ 在一项认知度调查中，28.3%的被调查者在无提示的情况下说知道我们的产品。这是一个好的结果么？ ··· ··· ··· ··· 统计显著性 统计推断最根本的目的 在数学意义上不同的数字在统计学意义上可能并没有显著的不同 实例 差分的三种概念 数学差分 统计显著性 管理意义上的重要差分 假设检验 假设：管理者对被调查者总体特征所做的一种假定或猜想 营销人员常常要面临这样的问题： 一项跟踪调查的结果表明：顾客对产品的了解程度比6个月前所做的类似调查中显示的要低。结果是否明显降低？是否低到需要改变广告策略的程度？ 一位经理认为其产品购买者平均年龄为35岁。为检验其假设，他进行了一项调查。调查表明购买者平均年龄为36.5岁。调查结果与其观点的差别是否足以说明此经理的观点是不正确的？ 一家快餐店的营销部长认为其顾客中60%为女性，40%为男性。通过调查，她发现顾客55%为女性，45%为男性。调查结果与她原来假设的差别是否足以让她得出她原来的假设是错误的这一结论？ 两种解释 假设检验的步骤 陈述假设 原假设H0，又称虚无假设、零假设； 备择假设H1，又称研究假设，调研兴趣假设； 假设检验的基本原则是直接检验H0 ，因而间接地检验H1 ，目的是排除抽样误差的可能性。 选择适当的统计量 明确判断标准 计算检验统计值并进行检验 从初始问题或调查问题的角度陈述结论 假设检验中的两类错误 第一类错误：调查者拒绝了原假设，而实际上它是正确的。 研究者必