市场调研-调研数据深入分析PPT(共 37张)
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
z
x1 x2
2 1
2 2
n1 n2
它服从正态分布，n1和n2为两个独立样 本的样本容量，在显著性水平α下， H0的 拒绝域为|ｚ|>ｚα/2。
2、t检验 t检验分为单变量t检验和双变量t检验
（1）单变量t检验
变量X服从均值为μ0、方差为σ2的正态 分布，总体方差未知。
H0：μ= μ0 ，H1： μ ≠ μ0
正态分布：Z检验
t分布：t统计量检验
F分布：F-检验
（3）在显著性水平α下，从统计学角度判定 是否拒绝原假设。将样本数值带入到拒绝 域，检验是否满足拒绝域，并依据数理统 计学理论判定是否拒绝原假设。
（4）做出市场调研结论，即由假设检验得出 的结论转换为市场调研课题结论的表达。
假设检验的结论：接受或拒绝原假设，拒绝 或接受备择假设
形式表示 一个变量的频数分布是关于这个变量的频
数统计表，包括与变量相关的频数百分比及 累计百分比。
频数分布有助于发现那些不相关或不合理 项。
频率（频数占综频数百分比）在对数据进 行解释和判断方面更为直观。
二、频数分布中常用的统计量
（1）位置度量：平均数、众数、中位数
从不同角度描述了变量取值的中心趋势， 对定类变量选择众数，对定序变量选择中 位数，对定距和定比变量选择平均值。
市场调研结论：是否该实施某方案
二、参数检验与统计量的分布
1、ｚ检验 ｚ检验分为单变量的ｚ检验和双变量的ｚ 检验，是关于总体均值的假设检验。
（1）单变量情形。变量X服从均值为μ0、方 差为σ2的正态分布，均值和方差已知。
H0：μ= μ0 ，H1： μ ≠ μ0
检验的样本统计量为
z X n
在H0不被拒绝，在没有特殊情况的前提 下，暂不做出行动。
（2）选择统计方法和对应的统计量，并针对选定的 显著性水平α，计算统计量值，确定拒绝域
• 选定显著性水平α是指由于样本结论导致错误的 拒绝了原本正确的原假设的概率。对显著性水平 α的选取受调研预算的限制，一般α=0.01或 0.05
• 某种统计方法下对应的样本统计量的分布决定拒 绝域，而选择什么样的样本统计量与已知条件和 代估参数有关
1 2 2 3 4 5 2 5 3 2 6 7 众数：2 • 中位数：当样本对变量的取值按递增或递
减排序时，若取值是基数，则中间位置的 数值为中位数；若取值是偶数，中间位置 两个数值的平均数为中位数。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 中位数：5
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 中位数：5.5
t
X1 X2
(n1
1)S2 1
(n2
1)S22
n1n22
它服从正态分布，n1和n2为两个独立样本的样 本容量，在显著性水平α下， H0的拒绝域为 |t|>tα/2(n1+n2-1)。
服从正态分布，在显著性水平α下， H0的拒绝域为|ｚ|>ｚα/2。ｚα/2为查正态分 布概率表得到的临界值
（2）双变量情况
变量X1服从均值为μ1，方差为σ12的正 态分布；变量X2服从均值为μ2，方差为 σ22的正态分布，且均值和方差已知。
H0： μ1 = μ2 ，H1： μ1 ≠ μ2 0
检验统计量为：
性水水平α ， 计算统计量， 确定拒绝域
做出统计 判断，即 拒绝或接受
原假设
针对调研 问题做出
结论
（1）提出原假设H0和备选假设H1
• 原假设是有关变量等价、相同或没有差异 的判断性描述；被择假设是原假设的对立 假设。
• 市场调研中，如果原假设被拒绝，则认为 与备择假设一致的期望结论有统计意义。
• 假设检验分为单侧和双侧检验，当备择建 设的数学表达式是单向严格不等式时，选 择单侧检验；当备择假设的数学表达式是 等式形式时为双侧检验
第九章 调研数据深入分析
基本数据分析与SPSS软件
本章内容
（1）频数分布 （2）假设检验 （3）交叉表
本章重点
1 利用频数分布进行初步数据分析的方法 2 交叉表数据分析方法 3 针对交叉表的假设检验方法 4 SPSS软件在基本数据分析中的应用
第一节 频数分布
一、频数分布的概念 记数某变量所有取值的个数，以百分数的
检验的样本统计量为
t X1 0 Sx n
它服从自由度为n-1的t分布，在显著性 水平α下， H0的拒绝域为|t|>tα/2(n-1)。 tα/2(n-1)为查t分布概率表得到的临界值。
（2）双变量情景
两个总体方差未知但相等，σ12=σ22， H0： μ1 = μ2 ，H1： μ1 ≠ μ2 0 检验统计量为：
Sx2
1 n
n i1
(Xi
X)2
（4）标准差：意义同于方差，比方差更常用。
Sx
n (Xi X)2 i1 n-1
Sx ห้องสมุดไป่ตู้nn1Sx2
三、频数分布的SPSS应用 p.169
第二节 假设检验
一、假设检验过程 1. 假设检验的基本步骤
提出原假设 H0
和被择假设 H1
选择统计 方法和对应 的统计量， 并针对选 定的显著
2、差异度量
（1）极差：变量取值中最大值和最小值的差， 极差受极端值的影响。
1 2 3 4 5 6 7 极差 7-1=6
（2）四分卫极差：变量取值按照由大至小排 列时，去掉前1/4和后1/4的取值，所剩下 50%变量取值的极差。
1 2 3 4 5 6 7 8 极差 6-3=3
（3）方差：样本方差是样本观察值与平均值 之差的平方和的均值，描述样本取值与平 均值的离散程度，摆动较小，方差较小， 摆动较大，方差较大。
例：某新产品的潜在市场需求预计超过原估 测规模的20%，该需求量是企业决定是否 进行新产品扩散的重要指标。
如何进行假设检验？
提出原假设H0:μ=2.0，潜在市场需求 等于估计规模的20%。
H1:μ>2.0，潜在市场需求 超过估计规模的20%。
• 如果原假设被拒绝，则接受被择假设， 即可以实施新产品扩散；
（2）差异度量：极差、四分位极差、方差、 标准差
差异度量用于定距变量或定比变量的变 化性度量。
1、位置度量 • 平均数：最常用的中心趋势度量指标，平
均数是一个平稳值，少量增加或删减样本， 数值不会有明显的改变。
∑x
x= n
1,2,3,4,5,6,7,8,9 均值=5
• 众数：样本众数是样本对应变量取值中出 现次数最多的值，又叫峰值。
x1 x2
2 1
2 2
n1 n2
它服从正态分布，n1和n2为两个独立样 本的样本容量，在显著性水平α下， H0的 拒绝域为|ｚ|>ｚα/2。
2、t检验 t检验分为单变量t检验和双变量t检验
（1）单变量t检验
变量X服从均值为μ0、方差为σ2的正态 分布，总体方差未知。
H0：μ= μ0 ，H1： μ ≠ μ0
正态分布：Z检验
t分布：t统计量检验
F分布：F-检验
（3）在显著性水平α下，从统计学角度判定 是否拒绝原假设。将样本数值带入到拒绝 域，检验是否满足拒绝域，并依据数理统 计学理论判定是否拒绝原假设。
（4）做出市场调研结论，即由假设检验得出 的结论转换为市场调研课题结论的表达。
假设检验的结论：接受或拒绝原假设，拒绝 或接受备择假设
形式表示 一个变量的频数分布是关于这个变量的频
数统计表，包括与变量相关的频数百分比及 累计百分比。
频数分布有助于发现那些不相关或不合理 项。
频率（频数占综频数百分比）在对数据进 行解释和判断方面更为直观。
二、频数分布中常用的统计量
（1）位置度量：平均数、众数、中位数
从不同角度描述了变量取值的中心趋势， 对定类变量选择众数，对定序变量选择中 位数，对定距和定比变量选择平均值。
市场调研结论：是否该实施某方案
二、参数检验与统计量的分布
1、ｚ检验 ｚ检验分为单变量的ｚ检验和双变量的ｚ 检验，是关于总体均值的假设检验。
（1）单变量情形。变量X服从均值为μ0、方 差为σ2的正态分布，均值和方差已知。
H0：μ= μ0 ，H1： μ ≠ μ0
检验的样本统计量为
z X n
在H0不被拒绝，在没有特殊情况的前提 下，暂不做出行动。
（2）选择统计方法和对应的统计量，并针对选定的 显著性水平α，计算统计量值，确定拒绝域
• 选定显著性水平α是指由于样本结论导致错误的 拒绝了原本正确的原假设的概率。对显著性水平 α的选取受调研预算的限制，一般α=0.01或 0.05
• 某种统计方法下对应的样本统计量的分布决定拒 绝域，而选择什么样的样本统计量与已知条件和 代估参数有关
1 2 2 3 4 5 2 5 3 2 6 7 众数：2 • 中位数：当样本对变量的取值按递增或递
减排序时，若取值是基数，则中间位置的 数值为中位数；若取值是偶数，中间位置 两个数值的平均数为中位数。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 中位数：5
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 中位数：5.5
t
X1 X2
(n1
1)S2 1
(n2
1)S22
n1n22
它服从正态分布，n1和n2为两个独立样本的样 本容量，在显著性水平α下， H0的拒绝域为 |t|>tα/2(n1+n2-1)。
服从正态分布，在显著性水平α下， H0的拒绝域为|ｚ|>ｚα/2。ｚα/2为查正态分 布概率表得到的临界值
（2）双变量情况
变量X1服从均值为μ1，方差为σ12的正 态分布；变量X2服从均值为μ2，方差为 σ22的正态分布，且均值和方差已知。
H0： μ1 = μ2 ，H1： μ1 ≠ μ2 0
检验统计量为：
性水水平α ， 计算统计量， 确定拒绝域
做出统计 判断，即 拒绝或接受
原假设
针对调研 问题做出
结论
（1）提出原假设H0和备选假设H1
• 原假设是有关变量等价、相同或没有差异 的判断性描述；被择假设是原假设的对立 假设。
• 市场调研中，如果原假设被拒绝，则认为 与备择假设一致的期望结论有统计意义。
• 假设检验分为单侧和双侧检验，当备择建 设的数学表达式是单向严格不等式时，选 择单侧检验；当备择假设的数学表达式是 等式形式时为双侧检验
第九章 调研数据深入分析
基本数据分析与SPSS软件
本章内容
（1）频数分布 （2）假设检验 （3）交叉表
本章重点
1 利用频数分布进行初步数据分析的方法 2 交叉表数据分析方法 3 针对交叉表的假设检验方法 4 SPSS软件在基本数据分析中的应用
第一节 频数分布
一、频数分布的概念 记数某变量所有取值的个数，以百分数的
检验的样本统计量为
t X1 0 Sx n
它服从自由度为n-1的t分布，在显著性 水平α下， H0的拒绝域为|t|>tα/2(n-1)。 tα/2(n-1)为查t分布概率表得到的临界值。
（2）双变量情景
两个总体方差未知但相等，σ12=σ22， H0： μ1 = μ2 ，H1： μ1 ≠ μ2 0 检验统计量为：
Sx2
1 n
n i1
(Xi
X)2
（4）标准差：意义同于方差，比方差更常用。
Sx
n (Xi X)2 i1 n-1
Sx ห้องสมุดไป่ตู้nn1Sx2
三、频数分布的SPSS应用 p.169
第二节 假设检验
一、假设检验过程 1. 假设检验的基本步骤
提出原假设 H0
和被择假设 H1
选择统计 方法和对应 的统计量， 并针对选 定的显著
2、差异度量
（1）极差：变量取值中最大值和最小值的差， 极差受极端值的影响。
1 2 3 4 5 6 7 极差 7-1=6
（2）四分卫极差：变量取值按照由大至小排 列时，去掉前1/4和后1/4的取值，所剩下 50%变量取值的极差。
1 2 3 4 5 6 7 8 极差 6-3=3
（3）方差：样本方差是样本观察值与平均值 之差的平方和的均值，描述样本取值与平 均值的离散程度，摆动较小，方差较小， 摆动较大，方差较大。
例：某新产品的潜在市场需求预计超过原估 测规模的20%，该需求量是企业决定是否 进行新产品扩散的重要指标。
如何进行假设检验？
提出原假设H0:μ=2.0，潜在市场需求 等于估计规模的20%。
H1:μ>2.0，潜在市场需求 超过估计规模的20%。
• 如果原假设被拒绝，则接受被择假设， 即可以实施新产品扩散；
（2）差异度量：极差、四分位极差、方差、 标准差
差异度量用于定距变量或定比变量的变 化性度量。
1、位置度量 • 平均数：最常用的中心趋势度量指标，平
均数是一个平稳值，少量增加或删减样本， 数值不会有明显的改变。
∑x
x= n
1,2,3,4,5,6,7,8,9 均值=5
• 众数：样本众数是样本对应变量取值中出 现次数最多的值，又叫峰值。