市场调查11-统计分析

活力工商·财富营销统计分析工商管理系黄春艾活力工商·财富营销•统计分析——对调查所得数据进行定量分析，以揭示事物内在的数量关系、规律和发展趋势的一种资料分析方法。活力工商·财富营销统计分析在商业竞争中的作用？活力工商·财富营销统计分析在商业竞争中的作用•提供清晰准确的数据，对市场进行简化和精确描述•科学预测市场趋势的重要方法•探析变量间因果关系，为市场决策提供准确依据•充分了解竞争环境，判断竞争对手策略活力工商·财富营销特别提示：勿陷入统计陷阱！应对方法：多因素分析——大数据！活力工商·财富营销第一节描述分析活力工商·财富营销（一）频数分布[frequencydistribution]频数：变量的某类情况出现的次数。关键指标：集中趋势指标和离散趋势指标。活力工商·财富营销（二）集中趋势指标•1、集中趋势指标——用来代表一组数据的一个典型值。•2、包括：众数中位值平均数活力工商·财富营销（1）众数众数:在众多数值中出现次数最多的一个数值。（2）中位值•中位值(Median)Md：按大小顺序排列，处于一组数据中央位置的数值。（3）平均数NXXi活力工商·财富营销小结：集中趋势指标的比较统计概念主要适用局限性众数类别变量可能出现双众数中位值顺序变量忽略极端均值等距变量、定比变量易受极端的影响活力工商·财富营销案例：“众数”营销•电影营销：最广大的受众•网络营销：最屌丝的用户•电视营销：最草根的观众活力工商·财富营销数据统计分析成为精准营销利器！活力工商·财富营销（三）离散程度指标•1、离散程度指标——反应数据对集中趋势的偏离程度的统计量。•2、包括：异众比率级差四分位差标准差活力工商·财富营销•1、异众比率：非众值次数与全部个案总数的比率13QQQ•2、级差（全距）：一组数据中最大值与最小值之差。R=Xmax—Xmin•3、四分位差：对于一组按顺序大小排列的数据，处于3/4位置的数据与处于1/4位置的数据之间的差值。4、标准差13QQQQ1的位置=（n+1）/4Q3的位置=3（n+1）/4nfnvmoR1)(1nxxσnii活力工商·财富营销小结变量类别集中趋势测量离散程度测量类别变量众数异众比率顺序变量中位值极差、四分位差等距变量定比变量均值标准差活力工商·财富营销（四）SPSS应用•1、单选题的频数分析•主程序【Analyze-DescriptiveStatistics-Frequencies】•活力工商·财富营销（四）SPSS应用•2、多选题的频数分析•多选项统计主程序：【Analyze-MultipleResponse】•活力工商·财富营销第二节参数估计活力工商·财富营销一、参数估计的概念（一）参数估计——根据一个随机样本的统计值来代表总体的参数值。（二）参数估计的方法：点值估计：以一个最适当的样本统计值来代表总体的参数值。间距估计：以两个数值之间的间距来估计参数值。活力工商·财富营销)](),([nskxnskx95%2.5%-AA2.5%置信区间示意图可信度：95％k=1.96可信度：99%k=2.581、用均值进行间距估计活力工商·财富营销2、用百分比的间距估计])1(,)1([nppkpnppkp活力工商·财富营销第三节假设检验活力工商·财富营销一、假设检验定义•假设检验——首先假设总体的情况，然后用一个随机样本的统计值来检验假设是否正确。•思路：提出假设抽样调查统计检验得出结论活力工商·财富营销二、假设检验的基本步骤1、建立假设2、选择显著性水平3、统计检验4、比较概率/临界值5、得出结论零假设（H0）：是根据对某一总体特征初步了解而作出的假设。备择假设(H1)：与零假设相对立的假设。第一类错误（弃真错误）：样本结果拒绝了实际上正确的零假设。其发生概率为α。第二类错误（取伪错误）：样本结果接受了实际上错误的零假设。其发生概率为β。活力工商·财富营销三、假设检验的分类•分类：•1、相关性检验•2、差异性检验–参数检验（定量数据）–非参数检验（非定量数据）活力工商·财富营销四、单样本的参数检验（一）大样本的Z检验nsxz0：样本均值；：假设的总体均值；n：样本大小；：标准误差xxx00nS判断法则：ZZα，否定零假设；ZZα，接受零假设活力工商·财富营销（二）小样本的t检验1nSuXt判断法则：ttα，否定零假设；ttα，接受零假设活力工商·财富营销（三）比例的假设检验NPPPPZ)1(000判断法则：ZZα，否定零假设；ZZα，接受零假设活力工商·财富营销（四）SPSS应用•主程序为【Analyze-comparemeansone-sampleTtest】活力工商·财富营销第四节卡方检验活力工商·财富营销检验法则：•临界值，否定零假设，不适合某分布，差异显著；•临界值，接受零假设，适合某分布，差异不显著。kiiiiiEEO22)(2•Oi：第i类的观察值；•Ei：第i类的期望值；•k为类别；•自由度为k-1。2适应条件:自变量为定类、定序数据。数据为频数，且所有观测值的频数5。一、单个样本的卡方检验（一）总体分布的卡方检验活力工商·财富营销（二）SPSS应用主程序：【Analyze-NonparametricTests-Chi-Square】活力工商·财富营销二、多个样本的卡方检验（一）列联表概述•列联表可同时描述两个或两个以上的变量的情况。•SPSS主程序【Analyze-DescriptiveStatistics-Crosstabs】活力工商·财富营销（二）关键统计指标卡方：用于检验列联表中的相关关系是否具有统计显著性•公式：2ijijijEEO22)(O为实际单元频数，E为预期单元频数。nr—行总数；nc—列总数；n—总样本规模。卡方统计的自由度df=(r-1)x(c-1)nnnEcrij•检验法则：临界值，否定零假设，不适合某分布，差异显著；临界值，接受零假设，适合某分布，差异不显著。22活力工商·财富营销（二）关键统计指标（续）•适用条件：（1）单元格的数据必须为绝对数。（2）单元格中的预期频数小于5时，无法进行卡方检验。（3）如果单元中观测值10,或者表格为2x2表格时，应采用矫正值（correction）。活力工商·财富营销（三）SPSS应用主程序：【Analyze—DescriptiveStatistics—Crosstabs】活力工商·财富营销第五节方差分析活力工商·财富营销方差分析•方差分析：两组以上均值差异的检验•构成：1、一个以上的定类自变量，也称为因子。2、定量的因变量活力工商·财富营销一、单因子方差分析（一）基本分析思路：1、将全部数据的总变差分解为两大部分：TV=VB+VW。（1）总离差平方和TV：实验数据的总误差。（2）组间变差VB：为Y的变差中与X的组均值变差有关的部分，代表X类别之间的变差，即X因子所导致的变差。（3）组内变差VW：为Y的变差中与X的组内变差有关的部分，代表随机因素导致的变差。minjijYYTV112)(miiYYnVB12)(minjiijYYVW112)(活力工商·财富营销2、用方差确定统计显著性。•零假设：不同组的总体均值不存在差异。)/()1/(mnVWmVBF•判断法则：F值大于临界值，存在差异。反之，没有差异F检验概率α,肯定原假设，因子影响不显著；F检验概率α，则否定原假设，因子影响显著。活力工商·财富营销（二）SPSS应用-单因子方差分析主程序：【Analyze-Comparemeans-One-wayANOVA】活力工商·财富营销二、N因子方差分析（一）基本分析思路1、将总变差分解为：TV=归因于X1的变差+归因于X2的变差+归因于X1和X2交互效应的变差+VW2、检验总效应的显著性。3、检验交互效应的显著性判断法则：F概率0.05,接受原假设，无交互效应。4、检验主效应的显著性。判断法则：F概率0.05,否定原假设，因子的不同水平对因变量有显著影响。活力工商·财富营销第六节相关分析活力工商·财富营销一、变量之间关联的类型关联——两个变量之间的一种稳固、系统的联系。包括：1.非单调关联：一个变量是否存在和另一个变量是否存在的关联。2.单调关联：一个变量随另一个变量的增减而变化3.线性相关：两个变量之间存在直线关系4.曲线相关：两个变量之间存在曲线关系活力工商·财富营销二、双变量相关分析（一）Pearson简单相关系数关于r取值：r为正表示两个变量正相关，为负表示两个变量负相关。r绝对值越大，相关强度越大。r=0，则只能说明XY之间不存在线性相关，而不能说明两者不相关。niniiiniiiniiniiniiiyxxyyyxxyyxxnyynxxnyyxxssr1122112121)()())((1)(1)(1))((cov活力工商·财富营销（二）SPSS应用-双变量相关分析主程序【Analysis-Correlate-Bivariate】活力工商·财富营销三、偏相关分析（一）相关概念偏相关分析——用于测量在控制了一个或多个其他变量的基础上，XY两个变量之间的关系。22,11YZXZYZXZXYZXYrrrrrr活力工商·财富营销（二）SPSS应用-偏相关分析主程序【Analysis-Correlate-Partial】活力工商·财富营销活力工商·财富营销