市场调查与分析（第二版）课件 6.2定量分析

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定量分析

市场调查与分析01单变量数据分析单变量数据分析是市场调查资料分析中最常用的定量分析，主要用于描述和评价调研现象的单变量或单指标的数量特征和规律。1.结构性分析结构性分析又称数列分布分析，主要通过数列的频数分布或频率分布来显示总体或样本分布的类型和特征，反映总体或样本的结构与特点。2.集中度分析集中度分析又称集中程度或集中趋势分析，其目的在于通过测定变量值的一般水平，来评价数据分布的中心值或一般水平，衡量事物变动的集中趋势。（1）品质数列集中度测定：“选项众数”、平均等级。（2）变量数列集中度测定：平均数、中位数和众数。差异性分析又称离散程度分析，其目的在于测定变量值之间的离散程度或差异程度，评价平均数代表性的大小，衡量事物变动的均衡性或稳定性。1．品质数列离散程度测定：等级标准差、等级标准差系数。2．变量数列离散程度测定：全距、标准差、标准差系数或集中程度。01单变量数据分析3.差异性分析4.增长性分析增长性分析是分析现象在一定时期内增长变化的程度和快慢，主要分析指标有增长量和平均增长量、发展速度和增长速度、平均发展速度和平均增长速度。应注重增长过程和阶段性分析。趋势性分析在于认识和掌握现象在较长时期内发展变化的总趋势和规律，以便解释和描述现象的长期发展，预测未来的变化。长期趋势分析的方法有以下两类：1．图示分析法：常用动态曲线图识别长期趋势的类型2．趋势方程法：用趋势方程描述现象长期发展变化的趋势，并据此进行外推预测。常用的有常数均值方程、直线方程、指数曲线方程、二次曲线方程等。01单变量数据分析5.趋势性分析6.季节性分析反映季节变动的淡旺季规律，可用于预测和计划分解。反映和测定季节变动方法平均季节比重、季节指数、趋势与季节模型、自回归分析。单变量数据波动分析又称周期性分析或循环变动分析,其目的在于揭示单变量动态数据波动是否存在从低到高、再从高到低的循环往复的变动规律，揭示不同时期经济变量波动的的过程、形态和周期长度，以及当前的波动走向。01单变量数据分析7.循环波动性分析8.显著性分析显著性分析又称假设检验，是指以样本统计量来验证假设的总体参数是否成立，借以决定采取适当行动的统计方法。假设是指对总体参数作出的假设，这种假设可能正确，也可能是错误的，假设检验就是要对假设的正确与否作出判断。在市场调查中，许多问题往往需要经过检验，才能得出正确的结论。02双变量数据分析1.双变量比率分析双变量比率分析是通过计算两个有联系现象的变量值的比值（y/x），来分析现象间的相互联系的数量关系、变化过程和趋势。用以揭示现象的强度、密度、普遍程度、依存关系及其变化。双变量数据分析是通过对两个变量之间的数量关系的分析研究，揭示两个变量之间的依存性、相关性、差异性，挖掘数据中隐含的本质和规律性。2.边际效应分析边际效应分析通过计算两个变量的增减量的比值，考察两个有联系现象间的数量关系、变化特征和规律。边际效应又称边际水平、边际倾向、增量系数等，它是因变量y的增减量△y与自变量x的增减量△x的比例值，用以说明自变量每增加一个单位能引起因变量y能增加多少个单位。弹性系数分析法是通过计算两个变量的增减率的比值，考察两个有联系现象间的数量关系、变化特征和规律。02单变量数据分析3.弹性系数分析4.双变量动态分析双变量动态分析是将两个有联系的变量的动态数据联系起来,考察二者之间的增长是否具有同步性;或者考察两变量发展变化的长期趋势是否具有一致性,发展变化的动态过程是否具有协调性;亦可考察两变量的动态数据的波动是否具有某种循环变动的规律性。5.双变量关联分析双变量关联分析是采用简单相关分析、简单回归分析或自变量滞后分布模型来衡量两个变量之间联系的紧密程度和数量关系。在市场调查分析研究中，往往有许多两变量交叉分类的数据列表，那么这两个变量或两种分类标准之间是否有联系，如果没有联系，则称两变量间是独立的。02单变量数据分析6.两变量的独立性检验7.两样本的一致性检验两样本的一致性检验,通常用来判断两个或两个以上的样本的比率是否具有显著的差别，或者说检验两个或两个以上的独立随机样本是否来自一致的总体。03多变量数据分析1.多变量比较分析多变量比较分析是将有联系的多个变量或指标联系起来，通过计算有关的比例、弹性系数、边际效应等分析指标，揭示现象之间的依存性、差异性和协调性。多变量数据分析是通过对三个或三个以上变量之间的数量关系的分析研究，揭示多个变量之间的依存性、相关性、差异性、挖掘数据中隐含的本质和规律性。2.多变量平衡性分析多变量平衡性或协调性分析有不同的方法,最常见的是利用收支平衡关系编制的平衡表进行平衡状态分析、平衡结构分析、平衡比例关系分析等，用以揭示现象之间的相互联系的数量关系，及其发展变化的协调性和均衡性。统计综合评价,是运用反映测评对象总体特征的多个变量或指标体系，借助一定的综合评价方法，通过数量对比，求得综合评价值，对测评对象做出明确的评定和排序的一种综合分析方法。3.多变量综合评价4.多变量方差分析方差分析是利用方差来判断多个正态总体均值是否相等，或者检验多个样本均值之间的差异是否具有显著性的一种统计分析方法。5.多变量相关分析多变量相关分析是利用简单相关系数的计算方法，对多变量数据中的每两个变量的相关程度分别进行测度，从而可得到多变量的相关距阵，根据此相关距阵可考察任何一个变量与其他变量之间相关程度的高低，说明哪些变量影响大，哪些变量影响小。03多变量数据分析多元回归分析是在相关分析的基础上，利用数学模型（方程）来描述因变量与多个自变量之间的数量关系，模型通过各种统计检验后，即可利用这一模型来解释问题、分析问题，亦可进行预测和控制，多元回归分析有多元线性回归、多元非线性回归、时间数列多元自回归等多种形式。6.多变量回归分析7.多变量聚类分析多变量聚类分析是研究如何将