內容簡介
通過《市場研究中的統計分析方法·專題篇》,作者嚮有意鑽研統計分析的企業主管、市場營銷人員、業務分析師、市場研究從業者、在讀學生等群體,奉獻瞭一種極其實用的入門讀物。他們以既簡明又全麵的方式,在統計學與市場營銷之間,極為成功地架設瞭一座橋梁。《市場研究中的統計分析方法·專題篇》是我所見過的條理最清晰、行文最引人入勝的中文統計學原理入門讀物之一。我特彆把它推薦給已經在運用定量方法解決市場營銷和市場研究問題的所有人。從而,《市場研究中的統計分析方法·專題篇》值得被商學院廣泛采用,也值得緊跟潮流、抱負不凡的營銷實踐者們閱讀。
每一位希望甩開數字畏懼感的人,讀《市場研究中的統計分析方法·專題篇》時很快會發現:統計分析原來不僅實用,而且可以充滿樂趣。當然,《市場研究中的統計分析方法·專題篇》並非僅是為那些有業務背景、渴望體驗統計分析奧秘和熱衷於SPSS軟件的人們而寫的。由於書中示例眾多,既有從日常生活信手拈來的例子幫助讀者快速抓住要點,也有因需要而設置的復雜案例,這使得那些已有豐富經驗但希望快速更新一下統計分析知識的從業者們,也會同樣欣賞這套《市場研究中的統計分析方法》。
內頁插圖
目錄
專題一 認知圖的統計分析
第一章 對應分析
第一節 對應分析的基本原理
一、對應分析的一些基本概念
二、對應分析結果的圖示
三、補充點 四、對應分析的SPSS操作
五、運用對應分析的一些注意點
第二節 運用對應分析進行品牌形象研究
第二章 多元對應分析和類彆主成分分析
第一節基本原理
一、數值變量綫性主成分分析迴顧
二、類彆變量最優尺度法的基本原理
第二節 多元對應分析
一、基本概念
二、多元對應分析的SPSS操作
三、應用例子
第三節 類彆主成分分析
一、基本概念
二、類彆主成分分析的SPSS操作
三、運用類彆主成分分析進行品牌形象研究
第三章 多維尺度法
第一節 多維尺度法概述
一、什麼是多維尺度法
二、多維尺度法的分類
三、多維尺度法對數據的要求
第二節 輸入是相似程度的古典多維尺度法
一、基本原理
二、擬閤水平的測度
三、輸齣空間維數的確定
四、輸齣空間軸的解釋
五、輸齣圖形的一些問題說明
六、收集相似性數據的方法
七、古典多維尺度法的SPSS操作
八、古典多維尺度法在産品分類中的應用
第三節 輸入是屬性數據的古典多維尺度法
一、什麼是在輸入是屬性數據的古典多維尺度法
二、輸入是對象的距離矩陣,輸齣平麵僅包含對象
三、輸入是對象和屬性的矩陣,輸齣平麵包含對象和屬性
第四節 輸人是偏好數據的多維尺度法
一、偏好認知圖
二、建立偏好認知圖的方法
三、偏好認知圖的應用實例
四、輸入是偏好數據的多維尺度法的SPSS操作
專題二 市場細分中的統計分析方法
第四章 判彆分析
第一節 兩組判彆分析
一、基本原理
二、數學模型及基本概念
三、分類方法
四、分類效果的測量
第二節 多組判彆分析
一、模型的基本假設
二、基本概念
三、分類方法
四、分類效果的測量
……
第五章 典型相關分析
第六章 潛類聚類模型
第七章 決策樹
第八章 實驗設計中的統計分析方法
第九章 産品與價格優化的統計分析—聯閤分析
第十章 結構方程模型
術語中英文對照錶
參考文獻
精彩書摘
(二)類彆數量兩維圖
以每個變量的各類彆在第一、第二維上的數量作為坐標,可以在兩維圖上描點,每個點代錶一個變量的一個類彆,此圖稱變量的類彆數量兩維圖。在類彆數量兩維圖中,如果同一變量的兩個類彆距離很近,錶示這兩個類彆應該閤並。兩個變量的各類彆在圖上的點距離越近,則這些類彆之間關係越密切。此圖有三個作用:
(1)分析多個類彆變量中兩兩之間的關係。雖然它仍是分析兩個變量之間的關係,但和簡單對應分析不同,它在分析兩個變量之間的關係時,其他變量與它們的關係在起作用。
(2)分析每個變量的各類彆在每一維上的分散度。某變量各類彆在某維上的類彆數量點越分散,則該變量在該維的判彆度越高,因而判彆能力越強。雖然用每個變量在各維上的判彆度亦可以用於分析分散度,但如果兩個變量的類彆在某維上的判彆度相同,其中一個變量的各類彆分散得比較均勻,而另一個變量的各類彆中,許多類彆比較接近,而個彆類彆卻遠離大多數類彆,此時用判彆度就無法區彆它們。而用類彆數量的兩維圖就可以看齣它們的區彆。因此用類彆數量兩維圖比用判彆度可以更深入分析分度。
(3)分析變量的類彆是否需要閤並,所選擇的最優尺度是否恰當。圖1是例2的類彆數量兩維圖。從圖中可見每個變量各類彆的分散性,從而可以判斷各變量的判彆能力。所得到的結論和前麵所述的結果一緻。此外,從圖中可知:北京消費者更多食用品牌2。上海消費者更多食用品牌3,廣州消費者更多食用品牌。
……
前言/序言
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