市场研究中的多元统计分析方法ppt68-质量工具(编辑修改稿)

市场研究中的多元统计分析方法ppt68-质量工具(编辑修改稿)内容摘要：

• 它对理解数据有什么附加的作用 ? • 它对我们所知道的市场 /顾客的思考方式是否适合 ? – 如果不是 错在什么地方 ? • 它是否帮助我更好地了解市场 ? Copyright CAE 31 当你看一张 map时 .. 问你自己 • 一张图表总是浓缩数据并使数据变的直观，但是它也有局限性，大量的数据本身蕴涵的信息将会丢失 (例如仅是重要的信息被保留）。 因此，相关性分析图应当小的心运用和解释（例如我们不能依赖表面的定位图，因为一些变量可能没有在 MAP上表现出来） Copyright CAE 32 概念 MAP（ Perceptual Mapping）的基本方法 • 通过因子分析程式来运行一组数据 – 减少大量的变量（如产品属性）到小规模的基础变量。 这些变量是高度自相关的变量，例如，受访者的回答模式都非常相似 – 通过因子提取来解释因子变量。 高的得分意味着更加重要的变量已经被因子所包含 Copyright CAE 33 回归分析 Regression Copyright CAE 34 回归分析是什么 ? • 线性回归（ Linear Regression） – 画出因变量 (dependent variable)和自变量(independent variable)之间的关系 – 因变量 = B* 自变量 + 常数项 + 残差 Copyright CAE 35 回归分析是什么 ? • 线性回归方程式： – Y = C + bx + e – Y = 产出 (dependent variable /response variable) – X = 输入变量 (independent variable / regressor) – c = 常量 (当 x=0时 ) – b = 斜率 – e = 误差 /残差（ error / residual） Copyright CAE 36 多元回归 象线性回归一样只不过有更多 的独立变量 Y = c + b1x1 + b2x2 + b3x3 + ... + e Copyright CAE 37 多元回归在市场研究中的运用 Copyright CAE 38 关键的驱动因素 在上升的咖啡市场 Stylish Friendliness Classy Quality of Ingredients Relaxing Ease of Drinking Comfortable Sophisticated Caffine Content Modern Pride Young/Old Bitterness Stage of Career Smoothness 5 . 05 . 44 . 74 . 85 . 96 . 05 . 04 . 25 . 66 . 56 . 46 . 44 . 56 . 45 . 9Key Drivers Mean Score r2 = Copyright CAE 39 Value 12% Buy again 30% Remend 30% Price 66% Customer Focused Overall Quality 14% Product Performance Retail Outlet Start up service Speed Add on Services Promotions Phone Cust Service Billing * * * % Top 2 box scores * Statistically significant * * * * Easy to use Technically advanced IMAGE * Model availability 计算机公司的客户满意关系 Beta score Copyright CAE 40 回归分析意味着什么 ? • 我们通常认为是独立变量在某些方面影响着非独立变量 – 例如过度的吸烟会导致肺癌的发生 • 在市场 /社会研究中，它通常表现出是“先有鸡还是先有蛋的关系 ” : – 你喜欢某件产品是因为它很时髦还是你认为因为你喜欢它才觉得它她时髦 ? – 你喜欢一个公司是因为它有好的服务。 或者你认为这个公司的服务很好只因为你喜欢这家公司 (或者公司其他方面的因素 ) Copyright CAE 41 回归分析意味着什么 ? • 考虑 Beta 得分将可能更有意义（通常是喜好的排序值） • Beta值越大，喜好的波动越大（影响也越大） • 这表示这些是非常重要的属性因为他们是和喜好一起变动的属性 • 在市场研究中，我们经常称它为可导出的重要性以此与规定的重要性相对比 Copyright CAE 42 但是我们不能说一件事情导致另一件事情的发生 Copyright CAE 43 回归分析假设 ... • X1, X2, X3 独立的 没有很强的相关性 • 如果它们强相关，我们称为多元共线性 • 市场研究数据通常都有很强的内部相关性 – 例如，如果你喜欢一个品牌，你也倾向于认为它时髦、耐用、所有场合都适用、对小孩和成年人都适合等等 – 背景资料通常也是相关的 例如，年龄和收入、收入。