市場調查的概念:一般的定義：指以科學的方法收集市場資料，并運用統計分析的方法對所收集的資料進行分析研究，發現市場機會，為企業管理者提供科學決策所必要的信息依據的一系列過程。美國市場營銷學會的定義：一種借助于信息把消費者、顧客以及公共部門和市場聯系起來的特定活動，這些信息用以識別和界定市場營銷的機會和問題，產生、改進和評價營銷活動，監控營銷績效，增進對營銷過程的理解。狹義的市場調查指針對顧客行為所作的市場調查；廣義的市場調查除了顧客行為之外還包括市場營銷過程的每一階段。市場調查的特點1)調查目標的明確性2)調查方法的科學性3)資料收集的經濟性4)調查內容的保密性5)調查結果的不確定性6)市場調查是有局限性(數據蒙蔽了我們的眼睛)7）時效性市場調查的意義及作用：1)是企業營銷活動的開始，又貫穿全過程；2）是企業戰略決策的基礎；3）有利于企業滿足目標顧客的需求；4）有利于提高企業的競爭力市場調查的目的：通過調查系統地收集、分析關于構成社會交換行為的各因素及其相互關系狀態的情報信息，回答市場的運行現狀“是什么？”，“為什么”？和“將來會怎么樣？”等有關問題，從而為企業、政府或行業管理部門預測及決策提供依據，以減少決策問題的盲目性和不確定性。市場調查的對象：可以是廣泛的民眾，也可能是具有某些特征的民眾群體。市場調查的方案設計：（簡答）確定調查背景——確定調查目的——確定市場調查內容——確定市場調查對象——確定市場調查方法——確定調查日程安排——確定市場調查經費預算——形成市場調查方案市場調查發展的各個時期：市場調查的產生階段（20世紀初/30年代）；市場調查的成長階段（20世紀50年代初）；市場調查的發展與成熟期階段(50年代到現在)我國發展趨勢：1）投資增大2）管理體制向國際化靠攏3）人才需求旺盛、競爭加劇4）行業整體水平有待大提高目前市場調查與預測面臨的問題：1、技術工具欠缺2、內部管理混亂3、數據分析能力參差不齊4、無序競爭5、專業分工不明確、行業定位模糊6、觀念落后（包括企業及從業人員）7、信息不暢通（數據庫不健全，搜集數據困難）市場環境：指作用于企業生產與經營的一切外界力量的總和。宏觀環境調查：政治法律環境調查；經濟環境調查；社會文化環境調查；科學技術環境調查；地理氣候環境調查微觀環境調查：消費者調查；市場需求調查；競爭對手調查；產品調查（新產品測試）；價格調查；銷售渠道調查；宣傳與廣告調查市場需求調查的內容（1）社會購買力（需求總量）調查（2）市場商品需求結構（衣食住行）調查（3）消費人口結構（年齡結構：老中青小）調查（4）市場潛在需求調查價格調查:價格敏感度調查(如：房價)；消費者價值感受調查；競爭產品價格調查；成本調查調查量表：向調查者收集資料和信息的一種書面詢問表。問卷調查的作用:1）提供標準化、統一化的數據收集程序2）詢問相同的問題，使得數據具有可比性3）簡單易行4）成本低根據調查方法的不同：間接資料調查法\詢問法\觀察法\實驗法問詢法:問卷調查問卷、電話調查問卷、郵寄調查問卷、網上調查問卷、座談調查問卷根據問卷的填答方式：自填式問卷、訪問式問卷常用的量表:二分量表;類別量表;李克特量表問卷的基本結構：調查問卷的標題問卷說明：說明詞（卷首語、指導語、前言、引言）填寫要求問卷正文（調查主題內容）：若干問題和答案被調查者基本情況（可以放在前面，也可以放在后面）問卷結尾（必要的說明）問卷調查的題型：1、填空題；2、二項單選題；3、多項單選題；4、多項限選題；5、多項排序題；6、多項任選題；7、矩陣題（表格題）李克特量表五點量表；8、相倚問題（子題）過濾作用問卷設計應該遵循的原則:準確性原則；完備性原則(窮盡性)；互斥性原則；精簡性原則市場調查方法（從內容上）：直接資料調查法（一手資料）、簡介資料調查法（二手資料）市場調查的主要方法（從形式上看）：文案調查法；訪問法【面談調查、電話調查、郵寄調查、網絡調查、問卷調查（入戶調查、街頭攔截）】；觀察法；實驗法；德爾菲法文案調查法的優缺點：文案調查法主要是從各種文獻中搜集資料，也稱二手資料。優點：（1）收集容易，成本低（2）不受時空條件的限制（3）受各種因素影響小缺點：(1)加工、審核工作較難(2)滯后性和殘缺性(3)對調查者的專業知識、實踐經驗和技巧要求較高。（一）觀察法類型1、自然觀察與模擬觀察2、直接觀察與間接觀察3、公開觀察與非公開觀察4、結構觀察與非結構觀察5、人員觀察與儀器觀察觀察法的優缺點：優點：直觀可靠、誤差小、簡單容易；缺點：直觀表面、時間長、成本高、調查人員素質要求高實驗調查法：概念：實驗調查法起源于自然科學的實證法，它是指在實驗條件下，在一定范圍內觀察經濟現象中自變量與因變量之間的變動關系，并做出相應的分析判斷，為預測和決策提供依據。實驗調查法的應用形式（1）無控制組的事前事后對比實驗（2）有控制組的事后實驗優缺點（3）有控制組的事前事后對比實驗實驗調查法優點：能揭示市場變量之間的因果關系；能控制環境和調查過程；能夠提高調查的精確度缺點：市場中的可變因素不好掌握；調查時間較長；風險較大，費用較高實驗法的應用情況（1）市場反應實驗（對細分市場調研）（2）新產品投放實驗（3）市場飽和度實驗（4）廣告效果試驗（5）市場營銷組合實驗德爾菲法概念：書面的、背靠背的、信息反饋。特點：匿名性、反饋性、收斂性步驟：選擇專家、設計調查意見表、發送調查表、處理意見（處理方法：算術平均法（求中位數、求算術平均）、加權平均法）、做出調查報告缺點：個人判斷的局限性、以偏概全、費時市場調查的內容流程：一、調查對象；二、調查內容；三、調查時間和地點；四、調查方法；五、經費預算；六、調查組織工作；七調查數據分析方法；八、調查結果；九、結論與建議研究目的：探索性調查；描述性調查；因果性調查探索性調查概念：探索新領域。方法：文獻調查、專家調查、案例分析描述性調查概念：為了確定或描述某種情況下感興趣變量的特性。主要內容：了解相關群體特征；確定顧客對產品或服務特征的理解和反應；估計各個特殊群體在某種行為中的比重；判斷各個變量對營銷問題的關聯程度（6W）方法：訪問法、觀察法、座談法常見的描述性調研1)市場分析研究2)銷售分析研究3)產品分析研究4)銷售渠道研究5)價格分析研究6)形象分析研究7)廣告分析研究因果性調查概念：調查一個因素的改變是否引起另一個因素改變的研究活動，目的是識別變量之間的因果關系。如預期價格、包括及廣告費用等對銷售額有影響。目的：找出關聯現象或變量之間的因果關系。調查對象：根據調查的目的確定調查范圍和所要調查的總體。調查范圍：調查空間。方式：（1）全面調查（2）重點調查（3）典型調查（4）抽樣調查抽樣調查：是按照一定的規則從總體中抽取一部分個體單位作為樣本，通過對樣本的調查研究所獲得的信息資料，來推斷總體的信息資料的方法，因而抽樣調查也稱作抽樣推斷。優點：費用低；速度快；應用范圍廣；準確度高市場普查：市場普查是指對與市場有關總體的每一個單位進行逐一的、普遍的、全面的調查。適用：市場普查可以獲得全面的、準確的信息資料。適用于不經常進行調查領域的信息資料收集。局限性：耗費時間長，資料的時效性差，費用昂貴，耗費大量人、財、物隨機抽樣調查：簡單隨機抽樣、分群隨機抽樣、分層隨機抽樣、系統抽樣簡單隨機抽樣：又稱單純隨機抽樣，是所有隨機抽樣方法中最簡單的一種方法。它按照隨機的原則從調查總體中不加任何分類、排序、分組等先行工作，直接地抽取調查樣本單位。各單位被抽到的機會完全均等，相互獨立，排除了抽樣過程中各種主觀因素的干擾。方法：抽簽法；隨機數字表法（利用隨機數字表進行隨機抽樣）簡單隨機抽樣的估計：總體平均數的估計、總體百分比的估計分群抽樣：分群抽樣是先將市場調查的總體劃分為若干個群體，然后以簡單隨機抽樣的方法選取部分群體作為調查樣本，對群體內各個單位進行調查的一種隨機抽樣方法。分群抽樣適用于調查總體單位分布較分散并且無法確定分層標準的大總體。當調查總體相當大時，可以進行逐級分群，一直進行到單個群體的數目足夠小時為止，然后從所有的群中隨機抽取一定的群作為調查對象實施調查。分群抽樣對總體推斷的準確性較差。因而往往與其它方法相結合使用。分層隨機抽樣：分層比例抽樣：先將總體按照相似性原則分為若干層，然后根據各層在總體中所占的比重從層中抽取相應的樣本組成研究樣本。分層抽樣可以避免樣本差異過大導致的抽樣分布不準確分層最佳抽樣：分層最佳抽樣又稱做非比例抽樣。它是根據各層的樣本標準差的大小，又考慮到各層在總體中所占比例的差異，而調整各層樣本數目的抽樣方法。分層最佳抽樣可以降低樣本分布的不準確性。分層最低成本抽樣：分層最低成本抽樣既考慮到抽樣的統計效果，又考慮到抽樣的經濟性。系統抽樣：系統抽樣又稱機械抽樣或等距抽樣。它是先將總體各單位按照某一標志排列，然后根據一定的抽樣距離從總體中抽取樣本；或者將總體劃分為若干類型，然后在各類型中根據一定的抽樣距離抽取樣本的一種抽樣方法。系統抽樣既可以屬于隨機抽樣，也可以屬于非隨機抽樣，其關鍵在于第一個樣本的抽取方式。非隨機抽樣調查:任意抽樣法；判斷抽樣法；配額抽樣法配額抽樣法：是在分層基礎上進行的。根據其抽樣方法可以分為獨立控制配額抽樣（分別按照收入水平、年齡與性別進行的獨立控制配額抽樣的樣本分布）和交叉控制配額抽樣（以年齡、性別與收入水平作為交叉控制因素進行配額抽樣的樣本配額分布）。基本步驟：選擇控制特性作為分層標準、分層、確定各層樣本額、配額指派抽樣誤差：指總體的位置特性與從樣本收集到的數據之間的差異，這是由于樣本不能完全代表總體所帶來的，抽樣誤差是抽樣調查所固有的；抽樣誤差可以進行計算與控制，因而也稱做可控誤差。非抽樣誤差：指在選擇樣本和調查過程中所產生的誤差抽樣調查的基本要求1.正確確定抽樣方法，是抽出來的樣本具有充分的代表性。2.恰當地確定樣本的單位數目；樣本單位數的大小取決于調查的精確度要求、抽樣調查方法、調查費用預算以及調查時間等因素的綜合作用；一般而言，樣本容量越大抽樣誤差越小，但費用也越多，時間也越長。3.加強抽樣調查組織，提高工作質量。個體:搜集數據的實體。變量:統計學中因觀測所得數據具有變異性的特點而稱為變量。簡言之，變量是具有變異性的數據。意義和作用：變量是形成理論框架的基礎。舉例：年齡、收入、家庭人口、學歷等變量的的數學類型：因變量、自變量、中介變量、插入變量世界上任何事物都是可以測量的，只要你能找到合適的量尺。觀測值:對某一特定個體得到的測量值集合為一個觀測值。變量的測量尺度：定類尺度（性別國別血型專業等。適用運算類型：頻數、百分比、眾數）定序尺度（學歷等可以劃分等級的、排序。適用運算類型：頻數、百分比、眾數、排序、中位數）定距尺度（非常滿意滿意一般不滿意非常不滿意、溫度等。適用運算類型：頻數、百分比、眾數、排序、中位數、加減、平均數、標準差、相關系數、參數統計）定比尺度（如年齡收入體重身高等。適用運算類型：頻數、百分比、眾數、排序、中位數、加減、乘除、平均數、標準差、相關系數、參數統計）數據：是為描述和解釋搜集、分析和匯總的事實和數字。數據是變量的表達方式。用于特定研究而搜集的所有數據成為研究的數據集。數據類型：定性數據（用名義尺度度量的）定序數據（用定序尺度度量的，不適合加減乘除，但可以求百分比）定量數據（適合定矩尺度度量的、比率尺度度量的，適合加減乘除）定量型數（據既可以是離散的也可以是連續的。如銀行柜臺的每分鐘的接待數？體重呢？時間呢？）數據分布特征從三個方面進行測度和描述：分布的集中趨勢，反映各數據向中心靠攏或聚集的程度（眾數、中位數、分位數、均數、幾何平均數）；分布的離散程度（極差、全距、四分位差、方差、標準差、離散系數），反應各數據遠離其中心值的趨勢；分布形狀，反應數據的偏態和峰態。眾數：主要用于測度分類數據，有時也會用來測度有序數值型數據中位數：適宜于測量有序數據和數值型數據，但不適合測量分類數據。四份位數:也稱四分位點，它是一組數據排序后處于25%和75%位置上的點。位置：QL位置=n/4QU位置=3n/4如果位置是整數，就是該位置對應的值；如果是在0.5的位置，則取該位置兩側數的平均數。(此處可能出計算)均值：是集中趨勢的最重要的測度值，主要適宜數值型數據。不適用于定類數據和有序數據。均數包括：簡單平均數、加權平均數、幾何平均數均值:是利用了全部數據信息,它具有優良的數學性質，是實際中應用最廣泛的集中趨勢測度值.缺點是受極端值的影響，對于偏態分布的數據，均值得代表性極差。只適合于數值型數據眾、中、均對比：對于分類數據，只適合計算眾數，不適合中位數和均值；而順序數據，只適合計算眾數和中位數，不能計算均值；而數值型數據適合用均值，也可用眾數、中位數。極差：極差是描述數據離散程度的最簡單的測度值，因為只用了一組數據，不能準確地描述出數據的分散程度四分位差：也稱內距,它是上四分位數與下四分位數之差,用Qd表示。計算公式：Qd=QU-QL四分位差反映了其中50%的數據的離散程度，其數值越小說明數據越集中，反之越分散。主要用于順序數據的離散程度，不適合分類數據，可以計算數值型數據方差:是各變量值與其均值離差平方的平均數，它是測度數值型數據離散程度的最主要方法。標準差:又叫均方差，是總體各單位標志值對平均數離差的算術平均的平方根，標準差是進行離散趨勢分析時用的最多、最重要的指標，它對現象的穩定程度有敏感的反應力。【極差、方差、標準差因為變量水平高低與計量單位不同，對離散程度測度值有影響需要計算離散系數(變異系數)，是一組數據的標準差與其相應的均值之比，是測度數據離散程度的相對指標。公式：離散系數=標準差/平均值。離散系數值與離散程度成正比。】偏態及測度：測量數據分布的形狀是否對稱、偏斜程度及分布的扁平程度等。當SK=0時，分布對稱；當SK>0，正偏或右偏；當SK<0，負偏或左偏峰態及測度：測度峰態的統計量叫峰態系數，計作K。當K=0時，是標準的正態分布，峰態系數（K<0）為扁平分布、峰態系數（K>0）為尖峰分布。【相關分析著重說明變量之間的密切程度。回歸分析著重說明變量之間的依存關系。】回歸分析的目的：在對市場數據的分析中往往會看到變量與變量之間存在一定的相關關系。回歸分析就是研究變量之間相互關系，把其中一些因素作為獨立變量（自變量），而另一些隨機變量作為它們的依賴變量（因變量），用自變量的變化解釋和預測因變量的變化。包括一元線性回歸，多元線性回歸，曲線擬合與非線性回歸等。回歸分析常應用于滿意度研究、市場預測等方面。回歸分析基本步驟：判斷變量之間是否存在有相關關系、確定因變量與自變量、建立回歸預測模型、對回歸預測模型進行評價、利用回歸模型進行預測，分析評價預測值一元線性回歸的基本步驟如下：繪制散點圖，觀察自變量與因變量之間的相互關系；估計參數，建立一元線性回歸預測模型；對預測模型進行檢驗；計算與確定置信區間。顯著性檢驗(F檢驗)；t檢驗：t檢驗是利用t統計量來檢驗回歸參數a和b是否具有統計意義。置信區間:由于預測值與實際值之間存在有不確定的偏差，因而需要確定預測值的有效區間.回歸分析主要解決的問題：從一組數據出發，確定變量之間的數學關系式；對這些關系式的可信度進行各匯總統計檢驗，并從影響某一特定程度的諸多變量中找出哪些變量的影響是顯著的，哪些不顯著；利用所求關系，根據取值來預測擬合優度：回歸直線與各觀測點的接近程度稱為回歸直線對數據的擬合優度。指標：判定系數，用R2表示。判定系數是對估計的回歸方程擬合優度的度量。判定系數的解釋：R2=1時完