(四)聚類分析

　　聚類分析也稱群分析或類分析，是對樣品或變量進行分類的一種多元統計方法，目的在于將相似的事物歸類。

　　對樣品(指標的觀測值)的分類被稱為Q型聚類分析;對變量(指標)的分類被稱為R型聚類分析。

　　變量如何選擇，取決于聚類的目的。

　　具體來說，變量的類型有三種尺度:

　　(1)間隔尺度，即變量用連續的量來表示，如果存在絕對零點，又稱比例尺度;例如，長度、重量、時間等。在調研中不常見。

　　(2)有序尺度，即變量用有序的等級來表示，有次序關系，但沒有數量表示;例如將十家啤酒公司的產量按高低自1排至10。

　　(3)名義尺度，即變量用一些“類”來表示，這些類之間沒有等級和數量關系，相似物體的集合稱為類。例如“1”代表男性，“2”代表女性。

　　不同類型的變量，在聚類分析中，處理方式各不一樣。聚類分析方法主要有系統聚類法、樣品聚類法、動態聚類法、模糊聚類法、圖論聚類法和聚類預報法等。

　　(五)判別分析

　　判別分析是根據表明事物特點的變量值和它們所屬的類求出判別函數，根據判別函數對未知所屬類別的事物進行分類的一種分析方法。

　　與聚類分析不同，它需要已知一系列反映事物特性的數值變量及其變量值。

　　例如，企業可以根據往年的年度宏觀經濟指標、企業生產銷售情況、銷售費用的指標把以往各年的市場情況區分為暢銷、平銷和滯銷三種，那么怎么樣根據現有資料判斷(預測)下一年產品是暢銷、平銷，還是滯銷，這就屬于判別分析。

　　(六)因子分析

　　因子分析是研究如何以最少的信息丟失將眾多原有變量濃縮成少數幾個代表變量間關系的因子，并使因子具有一定的命名解釋性。

　　其基本思想是，根據相關性大小把原始變量分組，使得同組內的變量之間相關性較高，不同組的變量間相關性較低，每組變量代表一個基本結構，并用一個不可觀測的綜合變量表示，這個基本結構稱之為“公共因子”。

　　因子分析的基本步驟是.(1)確定研究變量;(2)計算所有變量的相關矩陣;(3)構造因子變量;(4)因子旋轉，(5)計算因子得分。

　　由于測試的語句實際上是一系列相關因素的陳述，很多語句之間存在一定的相關性，通過因子分析則可以將系列相關因素綜合為一個因子。

　　(七)結合分析

　　結合分析，也稱交互分析，在歐美國家的市場調研中被廣泛應用。

　　結合分析的基本假設是，產品或研究對象是由一系列的屬性所構成的，例如，電腦產品的屬性為品牌、顯示器、CPU、內存、硬盤等，而各屬性又有一定的水平，如顯示器有l4英寸、15英寸、l7英寸等，CPU可能有奔騰5、賽揚、K6等。

　　消費者的購買抉擇過程是基于對這些屬性的權衡與考慮做出的理性選擇，因而，結合分析一般步驟為：

　　(1)確定產品或服務的屬性與屬性水平;

　　(2)將產品的所有屬性與屬性水平通盤考慮，并采用正交設計的方法將這些屬性與屬性水平進行組合，生成一系列虛擬產品;

　　(3)請消費者對虛擬產品進行評價，通過打分、排序等方法調查消費者對虛擬產品的喜好、購買的可能性等;

　　(4)計算屬性的效用、計算屬性的模型和方法主要包括最小二乘法回歸、多元方差分析;

　　(5)解釋結果;

　　(6)評估信度和效度，常用的有擬合優度和t檢驗等;

　　(7)市場預測與市場模擬。

　　在市場調研中，結合分析可用于如下幾個方面.(1)決定各種屬性在消費者選擇品牌(產品)時的相對重要性;(2)估計不同屬性水平的市場占有率;(3)確定最受歡迎品牌的屬性水平組合，(4)根據消費者對屬性水平喜好的相似性，進行消費者市場分類;(5)應用于新產品概念識別;(6)競爭分析，(7)定價研究;(8)廣告研究;(9)銷售分布等。

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