市场调研与预测1

xiaoxiao 7天前 20

一、 市场调研概念: 
(1). 狭义概念:Market Research – 对顾客的调研        
范围:消费者类型、机构、消费需求、结构、水平、动机、行为、态度等。 (2). 广义概念:Marketing Research – 是营销的一个有机部分 
范围:消费者调研、市场结构、供求关系、竞争状态、价格体系,是一个体系 二、市场调研分类与流程: 
1.分类: (1).Problem Identification Research:①Market potential R ②Market share ③Market Characteristic④Forecasting⑤Business Trends  
(2).Problem Solving Research:①Segmentation Research ②Product R ③Pricing R ④Promotion R ⑤Distribution R 
2.营销调研类型: ①探索性调研  ②结论性调研: a因果性调研    b描述性调研:纵向设计、横向设计 三、市场调查的过程: 
1.调查准备阶段:确定调查课题   市场调查策划  (定性认识) 2.正式调查阶段:正式调查 搜集数据 (定量认识) 
3.结果处理阶段:调查资料整理  分析研究  编写调查报告(更高的定性认识) 
四、市场调研流程:1.发现营销问题:Decision making problems,Marketing research problems 
2.确定分析框架、模型、调研问题、假设   3.确定进行何种调研方法、变量、量表,如何收集数据 4.确定通过人工、电话、邮件、网络收集   5.录入、整理、检验、分析    6.撰写报告,进行发表 
定义问题:1. a broad statement of the general problem 2. identification of specific components of the MR problem 五、市场调研类型:1.根据调研的性质和目的分: 
(1).探测性调研:确定调研目标  确定调研方法  确定调研问卷 
(2).描述性调研:描述市场现状  描述问题特征  描述各相关现象之间的联系 (3).因果性调研:验证现象之间的关系  确定影响调研目标的关键因素 2.类型:(1).探测性调研(exploratory Research):①探索和确定营销面临的问题 ②找出与问题相关的变量及其关系         ③识别行动方案             ④为后续调研而进行的先行调研 
         特征:①始于初期 ②定性研究:小规模,弹性,灵活多样   ③多用二手资料,专家面谈等方法 
(2).描述性调研(descriptive research):回答‘what,when,, how’等类型的问题 
        ①市场分析研究 ②销售分析研究 ③产品分析研究 ④销售渠道研究  
⑤价格分析研究 ⑥形象分析研究 ⑦广告分析研究 
        描述什么: ①相关群体的特征 ②消费者反应和理解 ③特殊群体的比重 ④变量之间关系 
(3).因果分析(causal research):  
       ①回答why?的问题 ②研究谁是自变量,谁是因变量,因果如何结构 ③发掘事物发展的内在原因 (3).四种调研类型的选择原则:①如果对调研问题的情况几乎一无所知,那么就要从探测性研究开始。 ②在探测性研究的基础上,多数情况下还应继续进行描述性研究或因果关系研究。 
③探测性研究一般都是作为起始步骤的,但有时这类研究也需要跟随在描述性或因果关系研究之后进行。 ④预测性研究是以描述性研究和因果性研究为基础的,是描述性研究或因果性研究的进一步深化和拓展。 六、市场调查的原则与程序: 
原则:(1)客观性原则  (2)准确性原则  (3)时效性原则(4)全面性原则  (5)经济性原则  (6)科学性原则 
七、市场预测:1.概念:对市场发展的未来趋势进行预计、测算、判断、传播,是营销的一个有机组成部分 2.分类: (1)短期、中期、长期            (2)专题市场预测VS综合市场预测         (3)国际市场预测VS国内市场预测 (4)定性预测VS定量预测 八、调研与预测的关系:1.共同点:主体,客体,功能,作用,本质 
2.区别:(1)出发点:昨天 VS 今天    (2)结果:今天 VS 明天     (3)技术方法:①调研:设计、资料收集、整理、抽样、分析②预测:经验判断、意见集合与定量数学模型  
九、市场调查与市场预测的联系: 1、市场调查可以为市场预测提供研究方向:通过市场调查可以发现问题的症结所在为市场预测提供课题和研究方向    2、市场调查可以为市场预测提供信息:市场调查获得资料是市场预测的资料来源,为市场预测模型的建立与求解提供历史数据和现实数据。     3、市场预测的结论可用市场调查来验证和修订:市场预测的结论正确与否,最终要由市场发展的实践来检验。市场调查不仅能检验预测结果,还能分析、论证预测成功或失败的原因,并能对预测结果进行修正。    
十、市场调查与市场预测的区别: 1、侧重点不同:调查侧重于市场现状和历史的研究,是描述性研究,目的是了解市场客观实际的情况,获取市场信息。而预测侧重市场未来的研究,是预测性研究,目的是对未来的市场作出推断和估计。     2、结果不同:市场调查所获得的结果是反映市场的各种数据和资料,而市场预测所获得的结果是关于未来市场发展的预测报告。    3、过程和方法不同:市场调查是获取、处理和分析市场信息的过程,而市场预测是利用市场信息进行信息的深加工和作出预测结论的推断过程。  十一、市场调查的历史:1、萌芽期:记载最早的大规模的调查来源于美国一家报纸对总统当选的选票调查,真正用于为市场营销决策作的市场调研则是在1879年由一个广告代理商为农业设备制造商制定广告安排。有专门的学者进入、则是在1895年,美国一名教授用邮寄问卷调查法进行调查,当时问卷回收率仅10%。 2、成长期:进入20世纪后,随着生产力的发展,为了了解更多的消费者的购买习惯和对产品的需求,美国产生了第一家正式的调研机构既在1911年美国的柯蒂斯出版公司成立了一个商业调查部,而部门经理就是现在被称为“市场调研”先驱的佩林现在美国市场营销学会每年都要以纪念佩林的名义召开学术年会。 3、成熟期:由卖方市场向买方市场的转变,企业为了避免决策失误和规避风险,必须要获得更好的市场情报,通过市场来发现市场需求,以便做出正确的决策,二十世纪50年代在市场调研过程中就提出了市场细分的概念,并展开了消费者动机研究、消费者行为分析。随着计算机技术的发展,市场调查和分析也由原来的定性分析变化成定量分析,并产生了人工智能型的专家决策系统软件,为调研人员快速分析,储存和探索大量信息提供了有力的支持。 
十二、市场调研与预测的主体:主体: 市场调研与预测活动的时间组织者和实施者 (1).企业内部调研部门   (2).企业外部调研机构:完全服务VS有限服务 完全服务:syndicated service   standardized service   customized service    有限服务:field service        analytical service      data entry service 
十三、市场调研的行业结构:层次1:主要信息使用者(企业营销部)层次2:信息使用者(广告代理商) 层次3:调研设计者和提供者(辛迪加服务企业、定制或专项调研企业) 层次4:数据收集者和处理者(现场服务公司、专业服务公司和其他) 十四、零点调查项目流程: 
 
第五章 市场调研预测策划 
一、调研与预测过程: 
1.调研过程:(1)明确调研问题 (2)情况分析 (3)非正式调研(1.非正式调研阶段)--是否进一步进行调研-- (4)市场调研设计                                  (II.市场调研设计阶段) (5)资料收集                                      (III.资料收集阶段) 
(6)资料整理分析  (7)编写调研报告                  (IV.调研结果处理阶段) 2.预测过程: (1).准备过程:目标(对象、范围、内容、方法)、计划(时间、进度、经费、过程) (2).占有资料阶段:一、二手资料的整理、分析 (3).预测阶段:多种方法 (4).评价与检验阶段: 分析误差              (5).确定预测结果阶段 二、调研与预测的设计步骤: 
1.明确调研与预测问题,确定调研与预测目标   2.确定所需的信息资料 
3.确定资料来源     4.确定调研与预测对象   5.确定资料收集的方法         6.设计和预试调查表 7.确定测量程序和技术8.确定资料处理计划     9.调研与预测力量的组织和配备 10.时间规划和预算 三、调研与预测的主题设定:1. 主题:(1). Decision Making Problems   (2).Marketing Research Problems 2. 主题设定程序:(1)分析问题的背景 (2)确定调研问题中的调研作业:①决策者讨论 ②会见有关专家 
 ③第二手资料 ④定性调查   (3)明确经营与管理决策问题   (4)明确市场调研与预测问题 3. 主题背景分析:(1).历史资料:销售额、MS、盈利、技术、demographics、lifestyle                (2).资源与制约因素:资金、时间、费用等  (3).决策者目标  四、样本设计:1. 普查与抽样的概念 
2. 样本的设计程序和内容: (1)确定目标调查对象总体: 要素,单位,范围,时间 
                        (2)确定抽样结构:frame   (3)确定抽样技术    (4)确定样本规模:size 五、策划报告: 
1.调研与预测项目的策划报告: 
 (1)概要:概述个部分要点          (2)背景   (3)问题及目标:要解决的问题及欲达到的目标  (4)方法:假设、模型、关联因素等  (5)设计:信息类别、抽样与与样本、收集数据  (6)资料收集:人员及管理          (7)资料分析:分析方法,结果表达  (8)报告:结果汇报形式            (9)费用与时间       (10)附录 2.市场调查误差 
调查总误差 (1)抽样代表性误差:抽样系统误差  随机抽样误差            (2)非抽样误差:①回答误差 ②不回答误差:a 调研者误差:代用信息误差  测量误差   总体定义误差  抽样框误差  数据处理误差 
b调查员误差:计数误差       记录误差     询问误差      欺骗误差 c被调查者误差:不能正确回答  不愿正确回答  填表误差 
3.市场调查误差的控制: 
(1)提高样本的代表性     (2)注重样本量的控制    (3)提高抽样设计的效率   (4)重视调查方案的评审 (5)努力降低调查员误差  (6)努力降低被调查者误差 (7)注意调查误差的事后控制 
第六章 抽样 
一、抽样概述: 1.抽样调查与抽样: 
(1).抽查:从调研总体中抽选出一部分要素作为样本,对样本进行调查,并根据抽样所得的结果推断总体的一种专门性调查活动  
(2).抽样:在调查总体中抽取一定数量的样本 
(3).特点:代表性、科学性、客观性  ①时间短,收效快 ②质量高,信赖度高 ③生费用、易推广 (4).不足:存在抽样误差,影响准确性 
     
2.随机抽样(概率抽样):总体单位具有等同的被抽取概率 (1)分类: 
①简单随机抽样(simple random sampling)②分层随机抽样(stratified random sampling) ③分群随机抽样(cluster sampling)       ④系统随机抽样(systematic random sampling) (2)随机抽样的优缺点: 
优点:①经济性 ②客观性 ③代表性可推算抽样误差 
缺点:①无重点 ②过于严格 ③有一定的操作难度 需要专业性操作 3.非随机抽样(非等概率抽样): (1).分类:①任意抽样(convenience sampling)  ②判断抽样(judgment sampling)  ③配额抽样(quota sampling) (2).优缺点:优点:①可以利用已知条件,更适用于特殊群体 ②缩小样本数,经济性好   
缺点:可靠性具有主观性 
4.抽样的一般程序: 
(1).确定调查总体 (2).个体编号:仅用与随机抽样    (3).选择样本:随机与否,具体方法,数量 (4).实施调查     (5).测算结果:通过统计量对参数(总体指标)进行预测 二、 随机抽样技术: 
1.简单随机抽样: (1).抽签法:先对总体单位编号,制定号码卡,均化,抽取                (2).乱数表法:总体单位编码,查乱数表,选择样本 
2.分层随机抽样:(1)各层之间应有明显差异 (2)要知道各层的单位数目个比例 
(3)分层不宜太多         (4)各层内应尽量同质 
比例分层:适用与分层差异小的情况   非比例分层: ni = n* NiSi/∑NiSi 
3.分群随机抽样: (1)分群 (2)随机抽取群  (3)对抽到的群体进行全面调查 (4)可以多段分群 
特征:(1)简单易行   (2)群体间差异大,则抽样误差较大 
4.系统随机抽样(等距抽样):    (1).对总体单位排序    (2).计算出抽样距离:d=N/n 
(3).按距离抽样    (4).适用与大规模抽样     (5).代表性比较好 
5.样本大小的确定: (1).标志变异度大,则样本数要大 
(2).允许误差:允许误差大,则样本数可小 (3).与抽样方法有关:随机抽样、不重复抽样可小 三、非随机抽样技术: 
1.任意抽样(convinced sampling): (1).任意不是随机! (2).适用于探测性调研 
2.判断抽样:(1).专家判断抽样  (2). 统计判断: ①简便易行、回收率高②主观性强、抽样误差不能控制 3.配额抽样技术: (1).特征:①与分层抽样类似可对性别、年龄、收入、职业、教育等进行配额 
②独立控制配额抽样,按单一控制变量分配定额,简便易行,配额互不牵制 
(2).非独立控制配额抽样:具有2个或以上的控制变量 
4.固定样本连续调查法: 
(1).按调查目标选定固定样本  (2).对样本的培训,登记    (3).记录 (4).收集数据                (5).定期访问,指导        (6).定期座谈 四、抽样调查误差的控制: 1.抽样调查误差 
(1).抽样误差:随机抽样中产生的误差 
   ①可以控制和计算 ②总体单位的标志变异度 ③样本数量 ④抽样方法 
(2).非抽样误差: ①抽样设计不当 ②调查实施不当  ③应答不当             ?2?x?2.抽样误差的确定: 
nμ :抽样变量的评价误差     σ2  :总体方差n    : 样本单位数 3.抽样调查误差的控制:  (1).准确选定抽样方法 (2).正确确定样本数量 (3).加强管理 
 
 
第七章、问卷设计 
一、问卷设计程序: 
1.涵义与内容:(1)涵义:也叫调查表格或询问工具,它由一组从被调查者处获取信息的格式化的问题构成 (2)问卷内容:①标题 ②说明 ③调查内容 ④被调查者基本材料与编码 基本格式, 设计原则,规范程序 
(3).问卷基本格式(问卷构成):①开头:包括问卷标题、问候语、身份、目的等易答的、一般性问题实质的、细节性的主要问题          ②正文:敏感的、复杂的问题、被访问者基本情况、开放式问题(可以缺省) 
③结尾:包括感谢语、访问员、填表时间等                           
(4).问卷设计原则:①目的性原则 ②可接受性原则 ③顺序性原则 ④简明性原则 ⑤匹配性原则 (5).问卷规范程序: 
准备阶段:①了解调查的目的要求 ②界定调查项目与内容:基础项目、主体"、相关" 
 ③决定文件设计形式:封闭式问题、开放式"、半封闭式" 
初步设计:①拟定问卷标题及说明词 ②问卷主体设计:考虑提问顺序、选择测量技术、列出询问题型、 
拟定被选答案          ③问卷附注设计 
定稿印刷:修改定稿:修改问题及答案、专家评审、试探性调查、定稿印刷 二、单个问题设计: 
1.问题类型:(1).按询问方式:直接性、间接性、假设性问题 
 (2).按资料性质:事实性问题、动机性问题、态度性问题   (3).按答案形式:开放性 vs 封闭性问题 2.问题答案的设计: 
(1).二项选择法:yes-no, have-no  (2).多项选择法: 穷尽、排序、限量  (3).量表法  (4).排序法:意见、动机、感觉   (5).比较法:两两对比 
3.问题措辞选择: (1).表述清晰明确  (2).词汇通俗易懂,明确,无歧义  (3).避免诱导性、倾向性 
(4).避免双重问题  (5).避免答案可能交叉            (6).避免推理、估计 
4.问卷设计应注意的问题: 
(1).问卷中拟定的问题要反映调查的目的,不能遗漏(2).问题必须定义清楚,切忌含糊不清、模棱两可 (3).询问要避免抽象概括,应尽量具体    (4).询问的语气、用词及方式要符合其社会身份 (5).要避免诱导性的询问        (6).要充分考虑被调查者的答题能力,把握好询问的深度 
(7).采用封闭性询问时应注意参考答案的顺序  (8).要注意询问题目的排列次序,应体现问卷设计的原则 (9).避免使用套桶式问题和合计式问题 
5.调查询问的方法:  (1).二项选择法 (2).多项选择法  (3).顺序选择法 (4).程度评比法  (5).语意差别法           (6).配对比较法 (7).自由回答法  (8).填充法     (9).事实性问题  (10).假设性问题 三、问卷整体设计: 
1.问卷开头的设计: (1). 引言:调查目的,组织单位,保密承诺,致谢 
                 (2). 填写说明:填写方法要求,注意事项等   (3). 作业记录: 
2.问题的顺序:  (1).甄别 (2).先以后难 (3).]注意逻辑顺序 (4).先宽泛后具体 (5).敏感问题放在后 3.问卷格式: (1).按信息分为几部分  (2).问题序号要简明易读  (3).答案编号考虑回答与录入的方便 
(4).避免过密排版      (5).统一问题部分页      (6).整体要精简 
第九章、测量与量表 
一、测量与量表概述: 
1.测量(measurement):按事先确定的法则,对被测事物的特征赋予数据或符号的过程。被测的不是事物本身,而是其特征,如消费者的感受、态度、喜好、行为等等。是个标准化的过程:主体,时间,地点的变化不会影响测量结果 
2.量表(scale and scaling): (1).scale:a continuum for the measured number being assigned in 
(2).scaling: the process of measure with a kind of scale 

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3.量表分类:  
(1).类别量表(nominal scales):学号、受访者、品牌、商店、商品特征等,频率、百分比、众数、卡方 (2).顺序量表(ordinal scales):相对顺序、名次、质量等级、偏好度、社会阶层,频度、百分位数、四分位数、中位数、秩次数 
(3).等距量表(interval scales):态度数据 华氏温度 极差、算术平均数、标准差、Z检验、T检验、因子分析 (4).等比量表(Ratio scales): 销售额、成本、市场份额、消费者数量、收入、价格 
四类量表特征: 特征     基本证实操作     范例       集中趋势    离散趋势     统计分析 1.类别量表:只能分类     相等的判定     性别:男女  众数                     卡方检验 
2.顺序量表:分类和排序  较大或较小的判定偏好 排名   众数中位数  四分位     序数相关、方差分析3.等距量表:分类排序有  区间或间距相等   指数 态度  众数中位数  四分位数 标  相关、方差、回 
固定的间隔      的判定                  算数平均数  全距准差和    归、因子分析 
4.等比量表:分类排序有固定  比率相等    年龄 身高   众数中位数  四分位数 标   使用所有的 
的间隔和绝对零点   的判定           算数几何调和平均数 全距准差和     统计分析 
4.量表技术分类: 
量表技术:(1).比较量表(顺序量表):  ①成对比较     ②等级比较    ③常量和列表   ④Q分类           (2).非比较量表:   ①连续评分量表 ②分项评分量表:   李克特 瑟斯通 斯塔波 语义差别 二、比较量表技术: 
1.等级顺序量表(rank order scale): 要求被调查者按照某个共同标准对物体进行排序的量表 
2.配对比较量表(paired comparison scale): 要求被调查者按照一定的要求和标准,在对象中选出一个量表 3.固定总数量表(常量求和量表constant sum scales):要求被调查者把一个固定的评分点数非配给几个对象,
反映出他对每个对象的相对偏好 
三、非比较量表技术: 
1.连续评分量表:被调查者在一条线段上标出合适的位置,线段表示打分标准标量,线段两端是两个极端 2.分项量表: (1). 李克特量表:被调查者多大程度上同意或不同意对态度或对象的一些陈述 
特征: ①优点:a易于构建和执行,是使用最多的一种形式b应答者容易理解和应答   c适合于电话、邮件和人员访问形式的调查    ②缺点:读起来需要认真,花费时间较长 注意事项:对不同的问题,应答者不要变换标准.。分析时,要注意肯定和否定的分值处理:N 1-x 
(2). 语义差异量表:被调查者用五分或七分制的尺度给轮流打分,尺度两端都是一些极端形容词或短语 
特征: ①7点量表②语义量表两端是反义形容词③也可以是-3 到 3 ④开发比较费事(反义形容词) 
         ⑤常常用于profile analysis(calculated, plotted) ⑥营销上常用于品牌,产品、公司形象等比较 (3). 斯坦普尔量表:被调查者要选择出一个数值型答复类别,作为他对该对象的评价,证书得分越高,描述
该对象所用的形容词就越好 
特征:①通常是竖向排列         ②没有中间点(0),上正,下负   ③与语义差异量表基本一样 
④但不是两个反义形容词   ⑤相对少用 
第十二章、回归分析 
一、回归分析原理: 1.函数关系和相关关系 
(1).函数关系:确定关系   变量间的变化有一具体的函数表达,关系是确定的,非随机的   y=f(x) 
(2).相关关系:非确定关系 变量间不存在确定的数值对应关系,关系是随机的,没有确定的函数对应表达 
①类型:a正相关 VS 负相关:关系性质        b单相关 VS 复相关:变量个数 
            c线性相关 VS 非线性相关:关系形式  d完全、不完全 VS 不相关:关系程度       ②功能: a确定事务(变量)间有无相关       b分析相关程度 二、回归分析预测的一般步骤: 
1.确定相关关系:(1).确定因变量与自变量 ①因变量(Y): 根据预测的目的确定 在一个回归关系中,因有一个 
②自变量(Xi):可能影响因变量的所有因素   一般多于一个 
(2).确定相关类型: ①利用散点图 ②直观判断方向、线性、有无相关 
(3).确定相关程度(相关系数):①通过计算相关系数计算其关系程度 ②看看是否显著(significant)              不显著是说即便是相关系数高,但可能是偶然性 
2.建立回归方程:回归方程的一般形式: y????1x1??2x2?......??nxn3.求解方程,确定预测值: (1).求参数:α、β    (2).把参数代人回归方程式 
(3).利用回归方程,对指定的X计算相应的Y值   (4).利用点估算值进行区间估算 
4.评价预测结果:方差、相关、正态等分析 
第十六章 聚类分析 
一、聚类分析的涵义: 
1..聚类分析(cluster analysis):(1)把具有相似特征的对象归为同类 (2)属于探索性工具 (3)无需假设分布         (4)不做显著性检验和推断 (5)既可对个体聚类(Q),也可对变量聚类(R)         (6)原则:homogeneous within group  heterogeneous between groups 2.类型: 
  (1)分层聚类法: ①凝聚聚类 ②分离聚类    (2)非分层聚类法    (3)快速聚类法 
k二、聚类分析的原理: 
SSE=(x?ci)21.计算距离或相似性 i=1x?gi   K:组数, gi:第i个组,ci:i组重心 
   要求SSE最小   距离:欧氏距离用得最多(Euclidean distance)   可以对数据进行标准化之后计算 2.聚类方法: 
(1).分层聚类:①average linkage method: SPSS默认-从间距为:所有配对距离的均值 
②最短距离     ③最长距离    ④中位值距离    ⑤重心     ⑥离差平方和 
(2).非分类聚类法: ①无须计算所有个体距离 ②可以自行确定组数 ③个体可以重新聚类 
(3).快速聚类法: ①可以混用连续变量和分类变量 ②程序只跑一次,快速 ③可给出不同组数的聚类结果 
决定组数:BIC小,且其变化也小 
第十七章 线性判别函数分析 
一、判别函数的概念和特点: 
1.概念:(1).利用分类性因变量   (2).对组合判别变量进行筛选   (3).从而建立有效的判别函数 
(4).进而利用这一函数,对新的群体进行判别预测  (5).属于描述性分析工具,需要进行显著性检验 
2.特点:(1)探索那些自变量适合作为判别函数 
      (2)因变量:分类型变量,可为是否型,也可多项型 (合格与否,性别,好坏等) 
      (3)自变量:连续变量,虚拟变量,顺序变量 (人口统计学变量,心里变量,态度等) 
3.类型:(1)按功能:①判别分类分析: 选择判别函数   ②判别预测分析:利用函数对个体进行分类       (2)按判别类数:①二元判别 (判别分析):因变量数=2   ②多元判别:因变量数>2,判别函数>2 4.步骤:(1)找到最佳判别变量组合,建立判别模型  (2)分类 
样本1:分析(学习)样本--用于建模   样本2:验证样本--用于检验模型的效率   比例要控制 二、判别分析的统计原理:利用组合自变量,最大程度地解释组间差异 
1.函数模型:λ = β0   βpXp    λ= SSB/SSW     SSB:组间票房和, SSW:组内平方和 
先检验全模型的有效性,再检验各个自变量的显著性 
2.个体分类:χ2: 一个组内判别函数值向量对组重心向量的卡方距离 
H0:距离为0,不显著时,不能拒绝元假设,个体属于该组 先计算卡方距离,然后将个体判入后验概率 最大的组 
看各个变量在两组间有显著的不同  Lambda越小,Xi对判别函数贡献越大 
第十八章 因子分析和主成分分析 
一、因子与主成分分析的涵义: 
 
??1.概念: 
(1)因子分析(factor analysis):把若干相关变量聚焦成为少数的因子(非直接观测的潜在结构-latent structures),而少量的相关性少的部分作为各个变量各自的特征因素而不予以考虑 
(2)主成分(principle component analysis):通过变量变换,找出变异大的主成分,舍弃小的次要成分 2.差别: (1)因子分析:聚焦于变量的相关 找出相关性比较大 而又相互独立的变量群-因子 
(2)主成分分析:聚焦于方差大者 
相同点:(1)出发点都是变量的相关系数矩阵   (2)用少数的潜在结构解释整体特征 3.两种分析法异同点:  
(1)相同点: ①变量相关 ②因子(主成分)正交 ③降维功能 ④样本容量:>200,    n>5p (2)不同点:因子分析:①关心共同变异  ②发掘潜在变量  ③解释变量间的协方差假设 
④共同因子正交  ⑤独特因子独立  ⑥共同与独特因子独立 
           主成分分析:①所有变异进入主成分 ②用于数据的简约 ③解释各个变量的总方差 ④无假设 三、分析实例:1.变量选择 2.相关系数矩阵 3.因子提取 4.因子数确定 5.重新按确定因子数分析               6.因子回转7.结果分析 8.因子分数计算 KMO>0.6:数据适合因子分析Anti-image matrices  
Communalities:每个变量由共同因子解释的程度 ∑aij2  
Eigenvalues: 特征值,各个因子 对所有变量的方差的解释程度平   
第十九章 调研报告的撰写和沟通 
一、调研报告的撰写: 
1.调研报告:以一定类型的载体和荷载,反映市场有关信息和预测结论和建议的形式(书面和口头) (1)调研的最终成果           (2)调研主体进行调研的目的  (3)映调研质量的标志 (4)调研过程中最重要的一环   (5)调研活动的产品和证据 2.调研报告的格式和结构: (1)Prefatory part(前文): 1.扉页 2.递交信3.委托信 4.目录 5. 表格目录 6.图表目录 7.附录目录 8.证据目录  9. 经理概要(主要问题,结论,建议) 
(2)Main  body(主体): 1.问题界定 2.解决问题方法 3.调研设计4.数据分析(方法,分析计划)                        5.分析结果 6.局限和缺陷   7.结论和建议 (3)Appended part(附件): 问卷,统计数据,名称解释,清单 
前文:①标题扉页 ②标题页(标题、客户名、调研公司、日期)   ③授权信   ④提交信 
⑤目录(章节标题、表格、图形、附录) ⑥摘要(目标、调研方法、调研结果、结论和建议) 正文:①引言(调研背景、目的、参与人员、致谢) 
②调研方法:a调研设计(调研类型、目的、总体界定)b资料收集方法(文案、询问、观察法、实验法)            c抽样方法(方法、样本容量、抽样框)  d实地工作(人员培训、管理) e分析方法 ③结果和局限性(借助图表)④结论和建议 
二、调研结果的沟通: 1.头报告的意义:①可以辅助书面报告②可以影响决策 
2.要求:(1)分析和了解报告对象的特征 (2)PT内容形式 (3)视听材料:图表 (4)口头发表大纲 (5)演习 
第二十二章 消费者调研 
一、消费者主体调研 
1.消费者个体调研分类: (1)按性别 (2)收入 (3)教育程度 (4)年龄 (5)心里个性特征,价值观 
调查:需要,动机,行为,消费习惯等 
2. 消费者群体调研: 家庭,社会团体, 国家等 
家庭结构:(1)构成特征:核心家庭,单身家庭,单亲家庭,双老家庭 
          (2)家庭生命周期:单身,新婚,养儿育女,老夫老妻,鳏寡等几个阶段           (3)家庭规模:人员数 小家庭,中等家庭,大家庭等 
二、消费结构调研: 
1.涵义:总消费中各类消费内容的构成、比例和互相关系及其动态变化状况 
2.按消费对象的属性区分: 有形产品:吃穿用住行等  无形服务:服务和精神享受 3.按消费对象的项目区分:商品、非商品 三、消费者使用和态度调研(U
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