在線課程2024《MarketResearchandAnalysis

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定量分析

市場調查與分析01單變量數據分析單變量數據分析是市場調查資料分析中最常用的定量分析，主要用于描述和評價調研現象的單變量或單指標的數量特征和規律。1.結構性分析結構性分析又稱數列分布分析，主要通過數列的頻數分布或頻率分布來顯示總體或樣本分布的類型和特征，反映總體或樣本的結構與特點。2.集中度分析集中度分析又稱集中程度或集中趨勢分析，其目的在于通過測定變量值的一般水平，來評價數據分布的中心值或一般水平，衡量事物變動的集中趨勢。（1）品質數列集中度測定：“選項眾數”、平均等級。（2）變量數列集中度測定：平均數、中位數和眾數。差異性分析又稱離散程度分析，其目的在于測定變量值之間的離散程度或差異程度，評價平均數代表性的大小，衡量事物變動的均衡性或穩定性。1．品質數列離散程度測定：等級標準差、等級標準差系數。2．變量數列離散程度測定：全距、標準差、標準差系數或集中程度。01單變量數據分析3.差異性分析4.增長性分析增長性分析是分析現象在一定時期內增長變化的程度和快慢，主要分析指標有增長量和平均增長量、發展速度和增長速度、平均發展速度和平均增長速度。應注重增長過程和階段性分析。趨勢性分析在于認識和掌握現象在較長時期內發展變化的總趨勢和規律，以便解釋和描述現象的長期發展，預測未來的變化。長期趨勢分析的方法有以下兩類：1．圖示分析法：常用動態曲線圖識別長期趨勢的類型2．趨勢方程法：用趨勢方程描述現象長期發展變化的趨勢，并據此進行外推預測。常用的有常數均值方程、直線方程、指數曲線方程、二次曲線方程等。01單變量數據分析5.趨勢性分析6.季節性分析反映季節變動的淡旺季規律，可用于預測和計劃分解。反映和測定季節變動方法平均季節比重、季節指數、趨勢與季節模型、自回歸分析。單變量數據波動分析又稱周期性分析或循環變動分析,其目的在于揭示單變量動態數據波動是否存在從低到高、再從高到低的循環往復的變動規律，揭示不同時期經濟變量波動的的過程、形態和周期長度，以及當前的波動走向。01單變量數據分析7.循環波動性分析8.顯著性分析顯著性分析又稱假設檢驗，是指以樣本統計量來驗證假設的總體參數是否成立，借以決定采取適當行動的統計方法。假設是指對總體參數作出的假設，這種假設可能正確，也可能是錯誤的，假設檢驗就是要對假設的正確與否作出判斷。在市場調查中，許多問題往往需要經過檢驗，才能得出正確的結論。02雙變量數據分析1.雙變量比率分析雙變量比率分析是通過計算兩個有聯系現象的變量值的比值（y/x），來分析現象間的相互聯系的數量關系、變化過程和趨勢。用以揭示現象的強度、密度、普遍程度、依存關系及其變化。雙變量數據分析是通過對兩個變量之間的數量關系的分析研究，揭示兩個變量之間的依存性、相關性、差異性，挖掘數據中隱含的本質和規律性。2.邊際效應分析邊際效應分析通過計算兩個變量的增減量的比值，考察兩個有聯系現象間的數量關系、變化特征和規律。邊際效應又稱邊際水平、邊際傾向、增量系數等，它是因變量y的增減量△y與自變量x的增減量△x的比例值，用以說明自變量每增加一個單位能引起因變量y能增加多少個單位。彈性系數分析法是通過計算兩個變量的增減率的比值，考察兩個有聯系現象間的數量關系、變化特征和規律。02單變量數據分析3.彈性系數分析4.雙變量動態分析雙變量動態分析是將兩個有聯系的變量的動態數據聯系起來,考察二者之間的增長是否具有同步性;或者考察兩變量發展變化的長期趨勢是否具有一致性,發展變化的動態過程是否具有協調性;亦可考察兩變量的動態數據的波動是否具有某種循環變動的規律性。5.雙變量關聯分析雙變量關聯分析是采用簡單相關分析、簡單回歸分析或自變量滯后分布模型來衡量兩個變量之間聯系的緊密程度和數量關系。在市場調查分析研究中，往往有許多兩變量交叉分類的數據列表，那么這兩個變量或兩種分類標準之間是否有聯系，如果沒有聯系，則稱兩變量間是獨立的。02單變量數據分析6.兩變量的獨立性檢驗7.兩樣本的一致性檢驗兩樣本的一致性檢驗,通常用來判斷兩個或兩個以上的樣本的比率是否具有顯著的差別，或者說檢驗兩個或兩個以上的獨立隨機樣本是否來自一致的總體。03多變量數據分析1.多變量比較分析多變量比較分析是將有聯系的多個變量或指標聯系起來，通過計算有關的比例、彈性系數、邊際效應等分析指標，揭示現象之間的依存性、差異性和協調性。多變量數據分析是通過對三個或三個以上變量之間的數量關系的分析研究，揭示多個變量之間的依存性、相關性、差異性、挖掘數據中隱含的本質和規律性。2.多變量平衡性分析多變量平衡性或協調性分析有不同的方法,最常見的是利用收支平衡關系編制的平衡表進行平衡狀態分析、平衡結構分析、平衡比例關系分析等，用以揭示現象之間的相互聯系的數量關系，及其發展變化的協調性和均衡性。統計綜合評價,是運用反映測評對象總體特征的多個變量或指標體系，借助一定的綜合評價方法，通過數量對比，求得綜合評價值，對測評對象做出明確的評定和排序的一種綜合分析方法。3.多變量綜合評價4.多變量方差分析方差分析是利用方差來判斷多個正態總體均值是否相等，或者檢驗多個樣本均值之間的差異是否具有顯著性的一種統計分析方法。5.多變量相關分析多變量相關分析是利用簡單相關系數的計算方法，對多變量數據中的每兩個變量的相關程度分別進行測度，從而可得到多變量的相關距陣，根據此相關距陣可考察任何一個變量與其他變量之間相關程度的高低，說明哪些變量影響大，哪些變量影響小。03多變量數據分析多元回歸分析是在相關分析的基礎上，利用數學模型（方程）來描述因變量與多個自變量之間的數量關系，模型通過各種統計檢驗后，即可利用這一模型來解釋問題、分析問題，亦可進行預測和控制，多元回歸分析有多元線性回歸、多元非線性回歸、時間數列多元自回歸等多種形式。6.多變量回歸分析7.多變量聚類分析多變量聚類分析是研究如何將