市场研究——数据技术与情境案例 课件 第十二章 关联分析.pptx

第十二章关联分析

单击此处添加文本具体内容变量间的关系列联表分析单击此处添加文本具体内容皮尔逊相关分析单击此处添加文本具体内容回归分析单击此处添加文本具体内容目录

变量间的关系单击此处添加文本具体内容/01

变量间的关系特征关系方向单调关系（正向和负向）曲线关系

关系模式相关关系和因果关系都描述了一个变量与另一个变量的变化之间存在着系统的相关，并且仅从数据的分布形态来看是很难区分的，然而表示的关系意义却有很大的差异。

关系强度当我们确定两个变量之间存在稳固而系统的关系时，调研人员就需要确定关系的强弱，我们可以应用关系强度来进行描述。通常我们可以描述两个变量具有强关系、中等关系或者弱关系。

变量间关系的统计分析（1）选择要分析的变量，即通过理论推导或者经验研究找出你认为重要的两个变量。（2）确定所选变量的测量量表，变量可以是数值型（等距或等比）或定类型的。（3）根据变量类型确定正确的关系分析方法。（4）通过分析方法确定关系是否存在，即分析显示关系在统计意义上是否显著，如果显著说明关系存在。（5）如果关系存在，确定关系的方向。如果是单一方向的关系可以是递增或者递减两个方向；对于无方向的关系，需要寻找关系模式。（6）如果关系存在，通过具体指标或者方程估计关系的强度和具体模式。

变量类型分析方法问题举例两个变量均为定类数据列联表（卡方分析、f系数、列联系数C）对我们产品的兴趣（是或否）与性别（男或女）是否有相关性？一个变量是定类变量，另一个变量是定量变量方差分析在我们产品上的消费（连续变量）与性别（男或女）有相关性吗？两个变量均为定量数据（包括定比和定距类型的数据）相关分析回归分析在我们产品上的消费（连续变量）与收入（连续变量）有相关性吗？消费和收入水平之间的精确关系是什么样的？定序卡方分析斯皮尔曼等级相关肯德尔等级相关购物中心的等级偏好与其所处位置的李克特量表值有关联性吗？

列联表分析单击此处添加文本具体内容/02

列联表列联表（Crosstabulations，又名交叉表）是用来描述两个或两个以上变量的联合分布的统计表，常用于描述一个变量与另一个变量之间的关系。列联表直观地列出两个变量之间的联合分布，我们无法准确地了解所观察到的列联关系在统计学意义上是否显著，以及这种关系的强度。一般通过卡方（χ2）来进行检验的。

（1）Φ系数（2）列联系数C（ContingencycoefficientC）

情景12-2：SPSS分析实例----经济衰退下消费者预期分析2008-2009年全球经济不景气，由于经济大背景的影响，消费者对未来经济的心理预期会发生很大的变化，心理预期的差异会导致不同的经济行为。那么如何了解消费者心理预期现状，是否存在着人群上的差异。性别、婚姻、工作单位性质、教育程度以及短期预期（我预期明年我的家庭收入）和长期预期（我预期未来三年我的家庭收入）等变量，其中预期水平分为增长、减少、持平和难预测。

皮尔逊相关分析单击此处添加文本具体内容/03

关系判断

散点图（Scatterdiagram）是一种直观且便捷的判断方法。散点图通过在坐标轴上标绘出每对x和y变量的点，能够很好的描述两个变量之间原始数据关系，从而辅助调研人员识别变量的关系。

皮尔逊相关系数及其显著性皮尔逊相关系数

相关系数的结果解读皮尔逊相关系数大小皮尔逊相关系数的显著性

情景12-3：SPSS分析实例----销售额的相关分析某公司在年底要制定各地区的销售计划，销售经理想知道销售额和哪些因素相关。为了解决这个问题，他让助理统计汇总了公司各个地区的销售额、广告支出、竞争对手数量、产品价格、服务政策、人口等其他相关的数据，开始着手研究。

回归分析单击此处添加文本具体内容/04

回归分析回归分析（regressionanalysis）描述了一个或多个自变量（independentvariable）和一个因变量（dependentvariable）之间的数学关系，反映了因变量变化对自变量的依赖程度。

一元线性回归分析1．确定回归模型2．估计模型参数3．评价回归方程

多元回归分析1．回归模型2．多重共线性3．变量取舍

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