市场中的多元统计方法2

市场研究中的多元统计分析方法MultivariateAnalysis-anintroduction上海市中消研市场研究有限公司数据统计部制作1讨论议题我们的研究工作是什么?什么是多元统计分析（MVA)?为什么我们需要它?通常的分析技术MVA详细介绍及例子:相关分析（Correspondenceanalysis）回归/多元回归分析（Regression/Multipleregression因子分析（Factoranalysis）聚类分析（Clusteranalysis/segmentation)结论2市场研究的工作是什么?它只是？:问卷设计?运作质量的控制?制作图表?撰写报告?我们的工作是提供解决方案是解决市场问题是为我们的客户挣更多的money特征

或我们所传送的意识...TheBenefits3当我们进行分析时有简单性的一面.....例如：基本的分析（变量关联表）另外也有复杂性的一面....大量附加的分析

运用许多的分析技术

然而我们需要看到“复杂性问题背后的简单表述”使复杂问题简单化为了达到这一目的，你不得不研究复杂问题然后去提炼出使人容易明白的信息4什么是多元统计分析?单一问题分析(univariateanalysis)例如频率分布通常作为数据的第一步的描述分析关联表(bivariateanalysis)总是作为主要的分析手段而被市场研究者反复使用把一个问题或变量与另一个关联交叉作表(例如对受访者背景变量：性别、年龄等)如果同时分析的变量超过二个就被称为多元统计分析5为什么要做这种“附加值”的分析?我们不做MVA分析是因为…它使我们看起来很好我们喜欢它

我们已经聘请了统计师、购买了统计软件而且得到公司财务部门的批准…我们不做MVA分析是因为…它会使数据对客户更有指导作用

它能使你得到单变量分析无法达到的结果因此，它可以使你更好的利用信息，赚取更多的钞票6我们通常使用的多元分析技术…...相关性分析（BrandMapping）主成分分析因子分析多元回归聚类分析/市场细分联合性分析/

平衡（Tradeoff）分析判别分析etc.etc.etc.7多元统计分析技术一个研究者可能不了解所有的分析技术细节但是他们应该能够正确地选择适当的方法使用多元技术，你不必知道详细的数学公式-但是你应当明白它的原理多元分析并不是魔术棒，不需要我们开动脑筋就能解决问题-它不会轻易告诉你答案如果问卷设计的很差，多元分析就很难发挥作用8相关性分析

CorrespondenceAnalysis9结构什么是相关性分析？尝试通过练习了解它输入的类型设计录入的格式执行分析解释和表述分析的结果10什么么是是相相关关性性分分析析?经常常也也称称作作BrandMapping或CORANMappingBrandMapping=CorrespondenceAnalysis(usually)相关关性性分分析析图图一种种非非常常有有用用的的市市场场研研究究工工具具，，可可以以表表述述一一个个市市场场的的侧侧面面（（市市场场细细分分，，品品牌牌定定位位等等））可以以在在2维维空空间间内内同同时时表表达达多多维维的的属属性性可以以更更好好的的理理解解品品牌牌和和属属性性之之间间的的关关系系11帮助助客客户户/市市场场决决策策者者为实实施施市市场场战战略略而而去去发发现现市市场场的的空空隙隙和和优优化化产产品品的的定定位位（（对对于于新新品品牌牌或或新新产产品品的的开开发发/延延伸伸））发现现市市场场上上决决定定性性的的或或显显著著的的属属性性，，例例如如对对于于选选择择不不同同品品牌牌的的重重要要和和有有显显著著区区别别的的属属性性12什么么是是BrandMapping?WanLiMagicCleanMr.MuscleLookCleanswellforheavydutycleaning*Iseffectiveinremovingoil/greaseCleansthoroughlyBlueMoonGoldFishGFLWhiteCatCloroxCleansandshinesinonestep*Hasagoodfragrance*DeodorizesIseasytouseCleanswellforlightdutycleaning*Isatrustworthybrand*Isnon-irritating/safetouseLeavesalong-lastingshine*Leavesashine*13一个个例例子子-原原始始数数据据以下下这这张张表表显显示示不不同同家家庭庭宠宠物物的的颜颜色色14可能能制制作作的的分分析析图图...15可能能制制作作的的分分析析图图...16现在在我我们们用用颜颜色色和和动动物物名名称称两两个个变变量量来来做做2-维维的的图图表表努力力来来显显示示..-那些些动动物物在在颜颜色色方方面面最最相相似似，，那那些些区区别别最最大大？？-那些些颜颜色色更更倾倾向向那那类类动动物物-那些些动动物物和和那那些些颜颜色色有有更更强强的的相相关关性性，，那那些些相相关关性性很很弱弱17BROWNBLACKWHITEMIXED18BROWNBLACKWHITEMIXED19BROWNBLACKWHITEMIXED20为了建立立这种立立体的图图表你不不得不不...把那些与与较多动动物相关关联的颜颜色放置置在图的的中央位位置把那些与与较多动动物相关关联的颜颜色放置置在图的的边缘位位置如果一种种颜色同同时与超超过二种种以上的的动物强强相关，，这些动动物将会会在图中中更接近近21非常简单单——这这就是相相关性分分析所所做的事事22以下这张张表就是是依据原原始数据据生成的的...BlackBrownWhiteMixed/otherCatsDogsBirdsBunnies33%65.4%23以下这张张表就是是依据原原始数据据生成的的...BlackBrownWhiteMixed/otherCatsDogsBirdsBunnies33%65.4%24相关性分分析输入入数据的的类性百分比或或原始数数据都可可以品牌的相相关联的的格子（（通常形形式）任何具有有缺省/存在的的分数类类型切记得分分数是以以样本的的总数而而不是以以单个样样本为基基础的25设计输入入类型只研究数数据并想想到进行行分析并并不是一一个好主主意分析应该该在问卷卷设计以以前的表表述/决决定研究究目标阶阶段就开开始考虑虑如果你乡乡做相关关性分析析表-你通通常打算算使用（（二分制制）不在在/在的的数据类类型这些数据据可以通通过品牌牌与品牌牌或类别别系列等等形式收收集...i.e.26设计输入入类型通过系列列的类别别...请看这个个品牌的的列表，，然后告告诉我那那一个符符合下述述的声明明...更便宜，，更容易易，更快快品牌和品品牌...NowthinkingaboutMrMuscle,whichofthesestatementsdescribeMrMuscleNowthinkingaboutWhiteCat,whichofthesestatementsdescribeWhiteCatAnswerscanbeagree/disagreeratingsBetterforsmallerbrands,whenmoredetailedresponsesarenecessary27复制定性性研究的的图表有时，定定性研究究可以得得到一个个关于品品牌、细细分市场场和需求求定位的的图表.如果我们们已经有有了这些些结果，，我们就就能在定定量研究究阶段尝尝试重复复这一研研究它需要我我们仔细细思考和和再设计计-可可能需需要从定定性研究究人员那那里得到到帮助最理想是是同一公公司内部部人员它会很有有帮助（（尤其对对市场人人员），，如果map有相同的的定位-但是是，相同同的定位位并不意意味着什什么28分析数据据看下面的的输出结结果….是否有任任何品牌牌或语句句使MAP倾斜?是否应该该删除或或增添品品牌-或许许需要删删除小的的品牌这幅map是否有意意义?我们能解解释它吗吗?品牌与语语句回出出现在不不该出现现的地方方吗?检查原始始数据-什么原原因?可以通过删删除或补充充某些品牌牌和属性来来产生Maps直到它变的的较为明显显，可以让让使用者更更容易理解解->需要执行者者的判断最少点的限限-你需要至少少3个点去去做一张map,4更好29当你看一张张map时时..问问你自自己它意味着什什么？它对理解数数据有什么么附加的作作用?它对我们所所知道的市市场/顾客客的思考方方式是否适适合?如果不是-错在什么地地方?它是否帮助助我更好地地了解市场场?30当你看一张张map时时..问问你自自己一张图表总总是浓缩数数据并使数数据变的直直观，但是是它也有局局限性，大大量的数据据本身蕴涵涵的信息将将会丢失(例如仅仅是重要的的信息被保保留）。因因此，相关关性分析图图应当小的的心运用和和解释（例例如我们不不能依赖表表面的定位位图，因为为一些变量量可能没有有在MAP上表现出出来）31概念MAP（PerceptualMapping））的基本方方法通过因子分分析程式来来运行一组组数据减少大量的的变量（如如产品属性性）到小规规模的基础础变量。这这些变量是是高度自相相关的变量量，例如，，受访者的的回答模式式都非常相相似通过因子提提取来解释释因子变量量。高的得得分意味着着更加重要要的变量已已经被因子子所包含32回归分析Regression33回归分析是是什么?线性回归（（LinearRegression）画出因变量量(dependentvariable)和自变量(independentvariable)之间的关系系因变量=B*自变量+常数项+残差34回归分析是是什么?线性回归方方程式：Y=C+bx+eY=产出(dependentvariable/responsevariable)X=输入变量(independentvariable/regressor)c=常量(当x=0时)b=斜率e=误差/残差差（error/residual））35多元回归象象线性回回归一样只只不过有更更多

的独独立变量Y=c+b1x1+b2x2+b3x3+...+e36多元回归在在市场研究究中的运用用37关键的驱动动因素-在上升升的咖啡市市场StylishFriendlinessClassyQualityofIngredientsRelaxingEaseofDrinkingComfortableSophisticatedCaffineContentModernPrideYoung/OldBitternessStageofCareerSmoothnessKeyDriversMeanScorer2=0.5738Value12%Buyagain30%Recommend30%Price66%CustomerFocusedOverallQuality14%ProductPerformanceRetailOutletStartupserviceSpeedAddonServicesPromotionsPhoneCustServiceBilling0.45*0.22*0.16*0.100.020.020.02%-Top2boxscores*Statisticallysignificant0.42*0.35*-0.21*0.17*EasytouseTechnicallyadvancedIMAGE0.100.120.19*Modelavailability0.09计算机公司司的客户满满意关系Betascore39回归分析意意味着什么么?我们通常认认为是独立立变量在某某些方面影影响着非独独立变量例如过度的的吸烟会导导致肺癌的的发生在市场/社社会研究中中，它通常常表现出是是“先有鸡鸡还是先有有蛋的关系系”:你喜欢某件件产品是因因为它很时时髦还是你你认为因为为你喜欢它它才觉得它它她时髦?你喜欢一个个公司是因因为它有好好的服务？？或者你认认为这个公公司的服务务很好只因因为你喜欢欢这家公司司(或者公司其其他方面的的因素)40回归分析意意味着什么么?考虑Beta得得分将可能能更有意义义（通常是是喜好的排排序值）Beta值值越大，喜喜好的波动动越大（影影响也越大大）这表示这些些是非常重重要的属性性因为他们们是和喜好好一起变动动的属性在市场研究究中，我们们经常称它它为可导出出的重要性性以此与规规定的重要要性相对比比41但是我们不不能说一件件事情导致致另一件事事情的发生生42回归分析假假设...X1,X2,X3独立的-没有很强的的相关性如果它们强强相关，我我们称为多多元共线性性市场研究数数据通常都都有很强的的内部相关关性例如，如果果你喜欢一一个品牌，，你也倾向向于认为它它时髦、耐耐用、所有有场合都适适用、对小小孩和成年年人都适合合等等背景资料通通常也是相相关的-例如，年年龄和收入入、收入和和教育程度度等.Multicollinearity对我们来说说是一个大大问题43最后的想法法仔细观察数数据-作作出一些些散布图去去看一看相相关的形状状执行相关分分析去寻找找Multicollinearity来帮帮助你解释释数据记住，我们们假设显著著的Betas是是重要的-但是是他们只能能与另一个个我们无法法测量的因因子联系在在一起例如：44散布图-会议与“少少女吧”的的关系Nightclubs/GirlieBarsConferences45得出的结论论....我们可以回回归出在不不同城市举举办会议的的次数通过过“少女吧吧”的数量量，然后得得出在世界界不同城市市举办众多多会议的原原因但是，我们们可能忽略略了其他显显著的因素素，如：旅旅馆的方便便性、承受受能力、中中心位置、、娱乐设施施的便利性性等潜在的的因素这些也可能能与“少女女吧”的收收益有关系系46因子分析Factoranalysis47因子分析是是什么?一种用来在在众多变量量中辨别、、分析和归归结出变量量间的相互互关系并并用简单的的变量（因因子）来描描述这种关关系的数据据分析方法法48因子分析……一个例子:YIQ=0.9Xmaths+E1YIQ=0.8Xscience+E2YIQ=0.2Xart+E3Xmaths与Xscience高度相关.一个基本的的因子“科科学能力””正是通过过因子分析析所得到的的能够更好好地表达这这两个变量量.49因子分析做做什么?识别一组观观察不到的的尺度（因因子），这这些因子已已经概括了了原始的变变量的大多多数的信息息估计这种关关系并且通通过变量与与因子之间间的变形等等式来获得得因子降低原始变变量的维数数，为进一一步的分析析作准备50为什么使用用它?去产生新的的、更少的的变量以便便为后续的的回归和其其他分析做做基础.去识别概念念或产品的的基本感知知和特性去制作perceptualmap去改善市场场研究领域域多元测量量的结构与与方法.51ATTRIBUTESCONTRIBUTINGTOPRODUCT/ATTITUDINALFACTORS-IFactor1:FactorloadingFactor2:FactorloadingTotal(R07)Cleanswellforheavydutycleaning(R06)Iseffectiveinremovingtoughstains(R04)Iseffectiveinremovingoil/grease(R05)Keepssoilsandstainsfrombuildingup(R08)Keepsgerms/bacteriaaway(R22)Disinfects/killsgerms(R21)Longlastingcleaning(R17)CleansthoroughlyTotal(R13)Isnon-irritating/safetouse(R15)Issafeforenvironment(R11)Iseasytouse(R16)Deodorizes(R14)DoesnotleaveresidueCleansandkillsgermsSafeandeasytouse47%0.760.720.690.670.580.560.540.497%0.800.750.700.630.5452ATTRIBUTESCONTRIBUTINGTOPRODUCT/ATTITUDINALFACTORS-IIFactor3:FactorloadingFactor4:FactorloadingProtectsandgivesshinysurfaceBasicallyreliableandaffordableTotal(R03)Isatrustworthybrand(R02)Cleanswellforlightdutycleaning(R01)Goodvalueformoney4%0.690.650.64Total(R25)Leavesaprotectivefinish(R23)Leavesashine(R24)Safetosurface(R20)Cleansandshineinonestep5%0.830.740.690.6153ATTRIBUTESCONTRIBUTINGTOPRODUCT/ATTITUDINALFACTORS-IIIFactor5:FactorloadingFactor6:FactorloadingWideusageNorinseTotal(R09)Doesnotrequirerinsing(R10)Leaveslong-lastingshine3%0.830.56Total(R18)Iseffectiveonavarietyofsurfaces(R12)Cleansingroovesandcorners3%0.790.4354ATTRIBUTESCONTRIBUTINGTOPRODUCT/ATTITUDINALFACTORS-IVFactor7:FactorloadingFavorablefragranceTotal(R19)Hasagoodfragrance3%155得出结论....我们能减少变变量的数量:大批量的变量量少量的基本特特性我们可能会忽忽略了显著的的因子，尽管管它们也是因因子分析的结结果数据的基础结结构将会抽象象出来56但是…针对对购买的的影响因素，，我们不能说说一个因子比比另一个因子子更重要我们甚至更不不能说那个因因子直接导致致购买行为57并且…我们可以利用用因子分析得得出的结果进进行其他的统统计分析回归分析:寻找出关键的的驱动因素聚类分析:把目标分类为为某些特征更更加相似的细细分群体58聚类分析ClusterAnalysis59结构什么是聚类分分析?聚类分析做什什么?聚类分析怎样样使用?市场细分和定定位计划?60聚类的的概念念把研究究目标标分割割成为为具有有相同同属性性的小小的群群体VariableBVariableACorrespondencematrix...................................................61聚类分分析做做什么么?把研究究对象象（人人，城城市，，品牌牌等））分割割成为为更加加同质质的细细分群群体描述对对象的的整体体结构构或者者各个个簇之之间的的组织织关系系根据每每个簇簇的描描述资资料进进行该该簇特特征的的定位位决定判判别群群体之之间区区别的的显著著性水水平（（例如如：总总体的的%））评价一一种判判别簇簇类之之间定定性区区别的的方法法(例如：：根据据背景景、品品牌使使用、、心理理因素素)62聚类分分析怎怎样使使用?去识别别细分分市场场——了解解购买买行为为为市场场测试试确定定相匹匹配的的城市市在市场场结构构分析析中去去识别别竞争争者减少数数据以以便进进一步步的分分析633个个市场场方面面的概概念大规模模市场场（Massmarketing））:一种产产品==>所有的的受访访者产品类类别市市场（（Productvarietymarketing）:2个或更更多的的种类类==>所有手手访者者*不知道道谁、、为什什么、、怎样样*市场的的努力力分散散目标市市场（（Targetmarketing））:产品和和营销销的组组合==>不同的的细分分64市场细细分的的种类类Base:Descriptor:Approach:PredefinedDerivedQuantityconsumed(heavyvs.light)PricesensitivityBrandloyaltyetc.BenefitssoughtNeedsAttitudesetc.Demographics/classificationGeographicMediausageetcDemographics/classificationGeographicMediausagePsychographicetcCross-tabClusteranalysis65市场细细分、、目标标市场场和市市场定定位1.Identifybasesforsegmentingthemarket2.Developprofileofresultingsegment(demographic,behavior,personality,etc.)什么是是市场场细分分?3.Developmeasureofsegmentsattractiveness(size,growing,etc)4.Selectthetargetsegments选择哪哪个目目标市市场5.Developpositioningforeachsegment6.Developmarketmixforeachtargetsegment(product,price,distribution,promotion,etc.)怎样选选择?66最后的的总结结Finalthoughts……..67多元统统计分分析不不能替替代……..好的简简报好的研研究方方案设设计好的运运作执执行和和质量量控制制你和你你的研研究小小组清清晰的的思路路你更好好的理理解正正常人人（非非市场场研究究人员员）如如何思思考和和认识识你所所研究究的市市场但是多多元统统计分分析是是一种种非常常重要要的研研究方方法，，你将将回在在工作作中接接触和和使用用它689、静夜四四无邻，，荒居旧旧业贫。。。12月-2212月-22Saturday,December31,202210、雨中黄叶树树，灯下白头头人。。07:27:2607:27:2607:2712/31/20227:27:26AM11、以以我我独独沈沈久久，，愧愧君君相相见见频频。。。。12月月-2207:27:2607:27Dec-2231-Dec-2212、故人江海别别，几度隔山山川。。07:27:2607:27:2607:27Saturday,December31,202213、乍见见翻疑疑梦，，相悲悲各问问年。。。12月月-2212月月-2207:27:2607:27:26December31,202214、他乡生生白发，，旧国见见青山。。。31十十二月20227:27:26上午午07:27:2612月-2215、比不了得就就不比，得不不到的就不要要。。。十二月227:27上上午12月-2207:27December31,202216、行动出成果果，工作出财财富。。2022/12/317:27:2607:27:2631December202217、做前前，能能够环环视四四周；；做时时，你你只能能或者者最好好沿着着以脚脚为起起点的的射线线向前前。。。7:27:26上上午7:27上上午午07:27:2612月月-229、没没有有失失败败，，只只有有暂暂时时停停止止成成功功！！。。12月-2212月-22Saturday,December31,202210、很多事事情努力力了未必必有结果果，但是是不努力力却什么么改变也也没有。。。07:27:2607:27:2607:2712/31/20227:27:26AM11、成功功就是是日复复一日日那一一点点点小小小努力力的积积累。。。12月月-2207:27:2607:27Dec-2231-Dec-2212