作业三纸尿裤品牌偏好数据的回归分析

1、作业三：纸尿裤品牌偏好数据的回归分析提交人：金英一研究目的：本次研究的主要目的是找出对购买偏好影响最大的纸尿裤属性，建立 品牌偏好的回归模型，向宝洁公司管理层提出帮宝适品牌的产品设计和营 销建议。二调查方法：7级对 300 名有婴儿的妇女进行问卷调查，每个妇女对某个随机选中的品 牌的尿裤的 9 个属性打分，并给出对该品牌的总的偏好程度。评分由 Likert 量表获得。三数据分析：首先，我们确定品牌偏好为因变量，并画出各变量与因变量之间的散 点图。观察出散点图的形状大致符合线性关系，因而我们可以继续对数据 进行回归分析。为了初步了解各变量之间的相关关系，建立了各变量之间的相关系数 矩阵（参见表

2、1）。与因变量品牌偏好之间相关系数较大的变量有：每包片 数 , 不分性别 , 吸水性和防漏性。变量之间相关系数较大的有：每包片数 和价格，价格和价值，不分性别和样式，吸水性和防漏性，吸水性和舒适感/尺度，防漏性和舒适感 / 尺度，舒适感 / 尺度和胶带表1 .各变量之间的相关系数矩阵V1V2V3V4V5V6V7V8V9V10V1V2V3V4V5V6V7V8V9V10V1:品牌偏好；V2 :每包片数；V3 :价格； V4 :价值； V5 :不分性别；V6:样式；V7 :吸水性； V8 :防漏性；V9 :舒适感/尺度；V10 :胶带。采用逐步回归法对数据进行分析，最终进入模型的自变量有：V7（吸水

3、性）、V5（不分性别）、V3（每包片数）、V8（防漏性）。该结果和我们对各变 量之间的相关系数矩阵的观察相匹配。调整之后的R值为，说明模型与数据拟合得较好（参见表2）。另外对各自变量的回归系数进行t检验，p值均小于，说明对因变量的作用显着（参见表3）。表2 .多元回归分析结果及检验4吸水性不分性别每包片数防漏性对模型的残差进行分析显示，残差呈现正态分布，绝大部分观测量落在围绕垂直的+-2的范围内。所以回归方程满足线性与方差齐性的假设且拟合效果较好。（参见图1和图2）表3.多元回归系数显著性检验Coefficie ntsStd.B ErrorBetat Sig.(Co nsta nt)吸水性不分

4、性别 每包片数防漏性Normal P-P Plot of Regression Standardized ResidualDependent Variable: Brand preference1.0bQ p mudATCenx-0.80.6 一0.4 一0.2 -0.00.00.20.40.60.81.0Observed Cum Prob图1.标准化残差的P-P图ScatterplotaudseR deTTdr3dnakb nolssera6RDepe ndent Variable: Brand prefere nee-4-2024Regression Standardized Predic

5、ted Value4 一2 一0 =-2 -4 图2 残差散点图根据上述的分析结果，我们建立的回归方程如下：品牌偏好二+*吸水性+*不分性别+*每包片数+*防漏性四.营销建议：在回归分析中，对品牌偏好有显著影响的变量从大到小依次是：每包 片数、不分性别、吸水性、防漏性。因此建议厂商重点关注产品在这几个 方面的属性表现，争取消费者对本品牌的偏好。1 增加产品的每包片数，生产超大包装的尿裤产品。鉴于宝洁公司已经推出超大包装的产品，建议公司增加该产品线的生产量，并在营销推广上强调大包装的 产品特征。2研究显示消费者偏爱男女通用的尿裤，并且零售商欢迎此类产品。 因此建议公司坚持生产不分性别的尿裤，在宣传上强调尿裤低垫的超强吸 水性能所产生的尿裤式样的通用性。3.鉴于消费者对吸