培训材料5定量数据分析方法.pptx
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定量分析方法PPT课件
通过变量替换把问题转化为一元或多元线性回归问题 后，用线性回归分析的方法建立回归模型，并进行预 测(即化非线性回归为线性回归)
20世纪40年代以后，开始引入运筹学，控制论 ，系统工程、系统分析、损益分析，计算机模 拟等定量分析方法。
定量分析的定义：借助于经济学，数学，计算 机科学、统计学，概率论以及帮助决策的决策 理论来进行逻辑分析和推论。
1.2 定量分析方法的分类
回归分析法 时间序列分析法 层次分析法 决策法 优化方法 投入产出分析法
数据整理与鉴别
经过数据搜集得到的数据通常是杂乱无章的，同时由于数据来源的广泛性、渠道的多样性， 使得其真实性和可靠性很难保证。这些数据还远远不能达到使用的要求，必须对其进行鉴别 和整理之后，才能在此基础上进行更深入的研究。
数据整理是属于数据的初加工，一般流程可用下图表示：
形式整理：将众多数据进行形式上的排序，不涉及数据具体内容，而是凭借某一外在依据进 行分门别类的处理。（外在依据：学科，使用方向，内容要点。）
多元线性回归预测步骤
第一步，获得候选自变量和因变量的观测值。 第二步，从候选自变量中选择合适的自变量。有几种常用的方法 ：
最优子集法（ R2最接近1） 向前增选法等
第三步，确定回归系数，判断回归方程的拟合优度。 第四步，根据回归方程进行预测。
2.1.4 一元非线性回归
用一条曲线来拟合因变量对于自变量的依赖关系
2.1.2 一元线性回归
【例5-1】 “阿曼德匹萨”是一个制作和外卖意大利匹 萨的餐饮连锁店，其主要客户群是在校大学生。为了 研究各店铺销售额与店铺附近地区大学生人数之间的 关系，随机抽取了十个分店的样本，得到的数据如下 ：
试根据这些数据建立回归模型。然后再进一步根据回归方程预测一个区 内大学生人数为1.6万的店铺的季度销售额。
20世纪40年代以后，开始引入运筹学，控制论 ，系统工程、系统分析、损益分析，计算机模 拟等定量分析方法。
定量分析的定义：借助于经济学，数学，计算 机科学、统计学，概率论以及帮助决策的决策 理论来进行逻辑分析和推论。
1.2 定量分析方法的分类
回归分析法 时间序列分析法 层次分析法 决策法 优化方法 投入产出分析法
数据整理与鉴别
经过数据搜集得到的数据通常是杂乱无章的，同时由于数据来源的广泛性、渠道的多样性， 使得其真实性和可靠性很难保证。这些数据还远远不能达到使用的要求，必须对其进行鉴别 和整理之后，才能在此基础上进行更深入的研究。
数据整理是属于数据的初加工，一般流程可用下图表示：
形式整理：将众多数据进行形式上的排序，不涉及数据具体内容，而是凭借某一外在依据进 行分门别类的处理。（外在依据：学科，使用方向，内容要点。）
多元线性回归预测步骤
第一步，获得候选自变量和因变量的观测值。 第二步，从候选自变量中选择合适的自变量。有几种常用的方法 ：
最优子集法（ R2最接近1） 向前增选法等
第三步，确定回归系数，判断回归方程的拟合优度。 第四步，根据回归方程进行预测。
2.1.4 一元非线性回归
用一条曲线来拟合因变量对于自变量的依赖关系
2.1.2 一元线性回归
【例5-1】 “阿曼德匹萨”是一个制作和外卖意大利匹 萨的餐饮连锁店，其主要客户群是在校大学生。为了 研究各店铺销售额与店铺附近地区大学生人数之间的 关系，随机抽取了十个分店的样本，得到的数据如下 ：
试根据这些数据建立回归模型。然后再进一步根据回归方程预测一个区 内大学生人数为1.6万的店铺的季度销售额。
数据分析培训ppt课件
现场练习题
各组选择一项进展数据分析：目的、框架〔模型〕、 搜集数据、数据分析、总结与建议意见
➢ 库区拣选位/储存位分析
➢ 效力对象效益分析
➢ 商品动销/动碰次数分析
➢ 物流本钱分析
➢任务量/任务效率分析
➢ 运输费用分析
➢ 单货不符分析
➢ 人工费用分析
➢ 退货分析
➢ 资产效能/运维费用分析
➢ 商品库存分析
➢ 维修费用分析
➢ 周转天数/满足率分析
➢ 。。。。。。
5分钟预备(写在白纸上)，每组3分钟演示
孔子如是说：
吾听吾忘， 吾见吾记， 吾做吾悟！
33
课后练习题
选择以下内容进展数据分析(也可本人提出课题):
➢ 库区拣选位/储存位分析 ➢ 商品动销/动碰次数分析 ➢任务量/任务效率分析 ➢ 单货不符分析 ➢ 退货分析 ➢ 商品库存分析 ➢ 周转天数/满足率分析
明度确的利的益目的是数据分析的前提！！
数据分析方法论
规划数据分析框架与模型： 数据分析的提纲(分析的整个流程) 数据分析的模型〔即从哪些纬度来分析阐
明〕 数据分析需求的数据 /时间段 模型是以作业活动为思索出发点，结合流
数据分析方法论
➢ 数据分析模型维度： ➢ 宏观/微观、内部/外部 ➢ 历史/如今/未来 ➢ 本钱/收益 ➢ 数量/质量/ 效率 ➢ 不同分析对象〔供应商、客户、品类、商品、
数据分析方法论
您是如何进展数据分析的？
请坦诚地交流您的意见〔写在白纸上〕。 4分钟预备，每组两分钟展现
数据分析方法论
数据分析的普通步骤
全 面 审 视 、 求 证 ， 完 善 定 稿
数据分析方法论
明确数据分析的目的与要求： 数据分析反映什么现状 数据分析处理什么问题 希冀到达的效果和目的 表达本企业/本部门/本班组/本岗位，多维
定量分析ppt课件
¤ 曲线以x = 的直线呈轴对称分 布，即正、负误差出现概率相 等。
2022/2/28
无机及分析化学 第二章
30
3.4.3 误差的减免
分析结果的允许误 差应视组分含量、分析 对象等而改变对准确度
含 量(%) 允许误差（‰）
～100
1~3
～50
3
～10
10
的要求。
～1
20-50
在常规分析中，应控 ～0.1
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无机及分析化学 第二章
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B) 液体样品
通微常量以组物分质mg的·L量-1、浓度g表·L-示1、(mogl·/mL)L：-1、nCg·mB L-1、nVBpg·mL-
1
(对应于 ppm ppb ppm ppb
ppt )
C) 气体样品 随着对环保工作的重视，气体分析的 比例加大，现多用 g/m3 , mg/m3等表示
无机及分析化学 第二章
6
分析化学的应用领域
工业生产：原料的选择、中间产品及成品检验，新 产品开发，生产过程中三废(废水、废气、废渣) 的处理和综合利用等
农业生产：土壤成分、肥料、农药的分析至农作物 生长过程的研究等
国防和公安：武器装备的生产和研制，至刑事案件 的侦破等
科学技术：其他学科离不开化学，生物学、医学、 环境科学、材料科学、能源科学、地质学等的发 展都与化学有密切关系
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无机及分析化学 第二章
19
3.3.2 分析结果的表示方法
1. 化学形式 视样品不同而不同。 2. 含量 不同性质的样品有不同的表示方法 A)固体样品 (通常以质量分数表示)
wB
被测物重克 mB 样品重克 mS
含量低时可用其他单位 (g/g、ng/g)
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无机及分析化学 第二章
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3.4.3 误差的减免
分析结果的允许误 差应视组分含量、分析 对象等而改变对准确度
含 量(%) 允许误差（‰）
～100
1~3
～50
3
～10
10
的要求。
～1
20-50
在常规分析中，应控 ～0.1
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无机及分析化学 第二章
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B) 液体样品
通微常量以组物分质mg的·L量-1、浓度g表·L-示1、(mogl·/mL)L：-1、nCg·mB L-1、nVBpg·mL-
1
(对应于 ppm ppb ppm ppb
ppt )
C) 气体样品 随着对环保工作的重视，气体分析的 比例加大，现多用 g/m3 , mg/m3等表示
无机及分析化学 第二章
6
分析化学的应用领域
工业生产：原料的选择、中间产品及成品检验，新 产品开发，生产过程中三废(废水、废气、废渣) 的处理和综合利用等
农业生产：土壤成分、肥料、农药的分析至农作物 生长过程的研究等
国防和公安：武器装备的生产和研制，至刑事案件 的侦破等
科学技术：其他学科离不开化学，生物学、医学、 环境科学、材料科学、能源科学、地质学等的发 展都与化学有密切关系
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无机及分析化学 第二章
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3.3.2 分析结果的表示方法
1. 化学形式 视样品不同而不同。 2. 含量 不同性质的样品有不同的表示方法 A)固体样品 (通常以质量分数表示)
wB
被测物重克 mB 样品重克 mS
含量低时可用其他单位 (g/g、ng/g)
定量分析方法 PPT
定量分析方法
第2章 系统方法论
主要内容 一、系统思想的产生 二、霍尔与切克兰德的系统方法论 三、综合集成方法学 四、物理-事理-人理(WSR)系统方法论 五、“5W1H”方法
第2章 系统方法论
重点问题 ●还原论与整体论 ●霍尔的三维结构模式 ●切克兰德的“调查学习”模式 ●WSR系统方法论 ●解决问题的“5W1H” ●从定性到定量的综合集成方法
✓ 只要是工程实践,不论其具体内容有多么不同, 分析与解决问题的考虑程序大体是一致的。
✓ 思维过程的这种逻辑同型性是工程过程的客观 逻辑型的主观反映,哲学上称思维与存在的一性。
二、霍尔与切克兰德的系统方法论
霍尔的“三维结构”模式
•以三峡大坝的修建为例 ➢ 要不要修？ ➢ 修在哪里？修成什么样？会有什么影响？如何 解决？ ➢ 如何修？设计、施工、移民…… ➢修 大坝、船闸、厂房建设 截流,1993-1997 第一批机组发电,1998-2003 全部机组发电,2003-2009 ➢ 维护、更改
WSR是中国系统工程学会前理事长、中国科学 院系统科学研究所研究员顾基发与华裔学者朱志昌博 士在1995年提出的,提出了“关系协调的重要性”。
感谢您的聆听！
S
行为和最佳结果。
用“硬方法”求出 最佳的定量结果， 霍尔的三维结构主 要适用于此。
偏重社会、 较难用数学模型描述， 用“软方法”求 判断，往往只能用半定 用德尔菲法、情景
的软S
量、半定性或者只能用 分析法、冲突分析
定性的方法来处理问题。法等。
三、综合集成方法学
•社会系统:为解决宏观决策问题,运用由几百个变量与 上千个参数描述的模型、定性与定量相结合的一系列 方法开展研究 •地理系统:用生态系统、环境保护以及区域规划等方 法开展综合研究 •人体系统:将生理学、心理学、西医学、中医学与其 他传统医学综合起来开展研究 •军事系统:运用军事对阵方法与现代作战模型综合开 展研究
第2章 系统方法论
主要内容 一、系统思想的产生 二、霍尔与切克兰德的系统方法论 三、综合集成方法学 四、物理-事理-人理(WSR)系统方法论 五、“5W1H”方法
第2章 系统方法论
重点问题 ●还原论与整体论 ●霍尔的三维结构模式 ●切克兰德的“调查学习”模式 ●WSR系统方法论 ●解决问题的“5W1H” ●从定性到定量的综合集成方法
✓ 只要是工程实践,不论其具体内容有多么不同, 分析与解决问题的考虑程序大体是一致的。
✓ 思维过程的这种逻辑同型性是工程过程的客观 逻辑型的主观反映,哲学上称思维与存在的一性。
二、霍尔与切克兰德的系统方法论
霍尔的“三维结构”模式
•以三峡大坝的修建为例 ➢ 要不要修？ ➢ 修在哪里？修成什么样？会有什么影响？如何 解决？ ➢ 如何修？设计、施工、移民…… ➢修 大坝、船闸、厂房建设 截流,1993-1997 第一批机组发电,1998-2003 全部机组发电,2003-2009 ➢ 维护、更改
WSR是中国系统工程学会前理事长、中国科学 院系统科学研究所研究员顾基发与华裔学者朱志昌博 士在1995年提出的,提出了“关系协调的重要性”。
感谢您的聆听！
S
行为和最佳结果。
用“硬方法”求出 最佳的定量结果， 霍尔的三维结构主 要适用于此。
偏重社会、 较难用数学模型描述， 用“软方法”求 判断，往往只能用半定 用德尔菲法、情景
的软S
量、半定性或者只能用 分析法、冲突分析
定性的方法来处理问题。法等。
三、综合集成方法学
•社会系统:为解决宏观决策问题,运用由几百个变量与 上千个参数描述的模型、定性与定量相结合的一系列 方法开展研究 •地理系统:用生态系统、环境保护以及区域规划等方 法开展综合研究 •人体系统:将生理学、心理学、西医学、中医学与其 他传统医学综合起来开展研究 •军事系统:运用军事对阵方法与现代作战模型综合开 展研究
定量分析误差与分析数据的处理 ppt课件
1.系统误差与偶然误差的区别 系统误差来源于方法、试 剂、仪器和操作误差，可以用对照试验等方法给予消除； 而偶然误差由偶然因素引起，可通过对试样平行测定多 次，取平均值的方法给予减小。
2.准确度与精密度的关系 准确度高，精密度必然高；只 有在消除系统误差后，才有精密度高，准确度也高的结 论。 3.有效数字的修约方法是“四舍六入五留双”。
第一节 定量分析误差
（三）准确度与精密度的关系
通过下面 4 位同学对同一试样分别测定的结果给与说 明。 真值79.80
A B
均值 均值 均值
C
均值
D
78.00 78.50 79.00 79.50
ppt课件 13
80.00
80.50
81.00
13
第一节 定量分析误差
由图可以看出： A：精密度、准确度都高，测量结果准确可靠。
ppt课件 4
4
素质要求
培养实事求是，科学严谨的工作态度。
ppt课件 5
5
第一节 定量分析误差
第一节 一、准确度和精密度
定量分析误差
（一）准确度与误差
准确度是指测量值与真实值接近的程度，用误差来衡 1．绝对误差（ E） 量。
E x
2．相对误差（RE）
E RE＝ 100% #或 #
单向性
ppt课件 16
可测性
16
第一节 定量分析误差
（二）偶然误差
由某些难以控制的偶然因素造成的误差。 特点：不可校正 无法避免 服从统计规律
小误差出现的概率大，大误差出现的概率小； 绝对值相同的正负误差出现的概率相等。 减免方法：适当增加平行测定次数，取平均值表示 分析结果。
定量数据统计分析方法
理解数据的性质：变量的4个水平
▪ 命名变量：数值无大小
性别，职业，商店类型
▪ 顺序变量：数值有大小但不等间距
偏好排序，社会阶层
▪ 等距变量：数值有大小且等间距但无绝对零点
态度量表
▪ 比率变量：数值有大小，等间距并有绝对零点
收入，年龄，销量
描述统计
▪ 数据的分布
次数分布 （Frequency Distribution)
合理使用图形
C
C
10%
15%
B
A
30%
40%
B
50%
A
55%
C 10%
15%
50%
30%
B
55% A 40%
合理使用图形
% 100
80 60 40 20
0
阿尔卑斯
品牌知名度
大白兔
第一提及率
喔喔
无提示
提示
真味
多元统计方法简介
常用方法
▪ 回归分析：表达因变量
于自变量之间的关系
▪ 因子分析：以较少的潜
50%
80%
YES
70%
50%
A
B
C
80% 70%
50%
A
B
C
合并数据
喜欢程度
9 1%
8
7
6
5
4
7%
3
5%
2
5%
1
4%
21% 20% 21% 19%
?
数据排序
原始数据
A
25
B
12
C
14
D1
E1
F
19
G
3
H
定量测定数据的方法和过程分析(13张PPT)
③设3次实验测得每1.000 g碳酸镁
___晶_(_1体_－_产_8__生4_a_的)_/_C1_O_8_a2_平__均___值_(为用a mol，则n值为 含a的表达式表示)。
碳酸镁晶体是一种新型的吸波隐形材料中的增强材料。
(3)称取100 g上述晶体产品进行热重 分析，热重曲线如下图。则该条件下 合成的晶体中，
13、He who seize the right moment, is the right man.谁把握机遇，谁就心想事成。2021/8/292021/8/292021/8/292021/8/298/29/2021 •14、谁要是自己还没有发展培养和教育好，他就不能发展培养和教育别人。2021年8月29日星期日2021/8/292021/8/292021/8/29 •15、一年之计，莫如树谷；十年之计，莫如树木；终身之计，莫如树人。2021年8月2021/8/292021/8/292021/8/298/29/2021 •16、教学的目的是培养学生自己学习，自己研究，用自己的头脑来想，用自己的眼睛看，用自己的手来做这种精神。2021/8/292021/8/29August 29, 2021 •17、儿童是中心，教育的措施便围绕他们而组织起来。2021/8/292021/8/292021/8/292021/8/29
Fe8S7等，这些铁硫簇结构参与了生命起源的相关反应。某化学兴趣小组在
研究某铁硫簇结构的组成时，设计了下列实验。
【实验Ⅱ 】 确定铁的质量：
滴定 待测溶液体
草酸溶液体积/mL
次数
积/mL 滴定前刻 滴定后
将实验Ⅰ硬质玻璃管A中的残
度
刻度
留固体加入稀盐酸中，充分搅拌后
1
25.00
1.50 23.70
___晶_(_1体_－_产_8__生4_a_的)_/_C1_O_8_a2_平__均___值_(为用a mol，则n值为 含a的表达式表示)。
碳酸镁晶体是一种新型的吸波隐形材料中的增强材料。
(3)称取100 g上述晶体产品进行热重 分析，热重曲线如下图。则该条件下 合成的晶体中，
13、He who seize the right moment, is the right man.谁把握机遇，谁就心想事成。2021/8/292021/8/292021/8/292021/8/298/29/2021 •14、谁要是自己还没有发展培养和教育好，他就不能发展培养和教育别人。2021年8月29日星期日2021/8/292021/8/292021/8/29 •15、一年之计，莫如树谷；十年之计，莫如树木；终身之计，莫如树人。2021年8月2021/8/292021/8/292021/8/298/29/2021 •16、教学的目的是培养学生自己学习，自己研究，用自己的头脑来想，用自己的眼睛看，用自己的手来做这种精神。2021/8/292021/8/29August 29, 2021 •17、儿童是中心，教育的措施便围绕他们而组织起来。2021/8/292021/8/292021/8/292021/8/29
Fe8S7等，这些铁硫簇结构参与了生命起源的相关反应。某化学兴趣小组在
研究某铁硫簇结构的组成时，设计了下列实验。
【实验Ⅱ 】 确定铁的质量：
滴定 待测溶液体
草酸溶液体积/mL
次数
积/mL 滴定前刻 滴定后
将实验Ⅰ硬质玻璃管A中的残
度
刻度
留固体加入稀盐酸中，充分搅拌后
1
25.00
1.50 23.70
培训材料5-定量数据分析方法
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理解数据的性质：变量的4个水平
▪ 命名变量：数值无大小
• 性别，职业，商店类型
▪ 顺序变量：数值有大小但不等间距
• 偏好排序，社会阶层
▪ 等距变量：数值有大小且等间距但无绝对零点
• 态度量表
▪ 比率变量：数值有大小，等间距并有绝对零点
• 收入，年龄，销量
8
描述统计
▪ 数据的分布
• 次数分布 （Frequency Distribution)
• 2个独立样本均值差异检验 • 相关样本均值差异检验 • 与交叉表相关的假设检验 • 比率的差异检验 • 相关系数的检验
▪ 正确理解假设检验
10
为何需要假设检验
▪ 广告运动是否达到了预定的效果？ ▪ 观众更喜欢哪个电视广告？ ▪ 新产品是否优于老产品？ ▪ 某品牌在2个不同地区的市场占有率有差别吗？ ▪ 洗衣机品牌的选择与家庭月收入有关吗？ ▪ 购买意向与产品独特性有关吗？
▪ 集中趋势度量
• 平均数 • 中数 • 众数
▪ 离中趋势度量
• 全距 • 四分差 • 方差与标准差
▪ 变量之间关系的描述
• 积差相关 • 交叉表（列联表，Cross-Tabulation, Contingency Table)
9
假设检验
▪ 为何需要假设检验 ▪ 假设检验的基本步骤 ▪ 市场研究中最常见的假设检验问题
13
数据的有效表达与释义
▪ 减少数据中的“噪音”，清晰表达数据之间的 关系
• 缩减小数位 • 去除冗余数据 • 合并数据 • 排序 • 对角排列数据
▪ 合理使用图形
14
去除冗余数据
20%
NO
30%
50%
80%
YES
理解数据的性质：变量的4个水平
▪ 命名变量：数值无大小
• 性别，职业，商店类型
▪ 顺序变量：数值有大小但不等间距
• 偏好排序，社会阶层
▪ 等距变量：数值有大小且等间距但无绝对零点
• 态度量表
▪ 比率变量：数值有大小，等间距并有绝对零点
• 收入，年龄，销量
8
描述统计
▪ 数据的分布
• 次数分布 （Frequency Distribution)
• 2个独立样本均值差异检验 • 相关样本均值差异检验 • 与交叉表相关的假设检验 • 比率的差异检验 • 相关系数的检验
▪ 正确理解假设检验
10
为何需要假设检验
▪ 广告运动是否达到了预定的效果？ ▪ 观众更喜欢哪个电视广告？ ▪ 新产品是否优于老产品？ ▪ 某品牌在2个不同地区的市场占有率有差别吗？ ▪ 洗衣机品牌的选择与家庭月收入有关吗？ ▪ 购买意向与产品独特性有关吗？
▪ 集中趋势度量
• 平均数 • 中数 • 众数
▪ 离中趋势度量
• 全距 • 四分差 • 方差与标准差
▪ 变量之间关系的描述
• 积差相关 • 交叉表（列联表，Cross-Tabulation, Contingency Table)
9
假设检验
▪ 为何需要假设检验 ▪ 假设检验的基本步骤 ▪ 市场研究中最常见的假设检验问题
13
数据的有效表达与释义
▪ 减少数据中的“噪音”，清晰表达数据之间的 关系
• 缩减小数位 • 去除冗余数据 • 合并数据 • 排序 • 对角排列数据
▪ 合理使用图形
14
去除冗余数据
20%
NO
30%
50%
80%
YES
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理解数据的性质：变量的4个水平
▪ 命名变量：数值无大小
• 性别，职业，商店类型
▪ 顺序变量：数值有大小但不等间距
• 偏好排序，社会阶层
▪ 等距变量：数值有大小且等间距但无绝对零点
• 态度量表
▪ 比率变量：数值有大小，等间距并有绝对零点
• 收入，年龄，销量
8
描述统计
▪ 数据的分布
• 次数分布 （Frequency Distribution)
X3 0.83 0.11
X4 0.11 0.89
X5 0.85 0.07
X6 0.13 0.88
X7 0.86 0.21
▪ 相关统计量
特征值 累积贡献率
因子1 3.38
48%
因子2 1.96
76%
23
聚类分析应用
▪ 问题：根据购物态度细 分消费者群体
▪ 变量 （7分量表）
X1 购物很好顽 X2 购物使人经济拮据 X3 我购物的同时会在外就
• 2个独立样本均值差异检验 • 相关样本均值差异检验 • 与交叉表相关的假设检验 • 比率的差异检验 • 相关系数的检验
▪ 正确理解假设检验
10
为何需要假设检验
▪ 广告运动是否达到了预定的效果？ ▪ 观众更喜欢哪个电视广告？ ▪ 新产品是否优于老产品？ ▪ 某品牌在2个不同地区的市场占有率有差别吗？ ▪ 洗衣机品牌的选择与家庭月收入有关吗？ ▪ 购买意向与产品独特性有关吗？
4
7%
3
5%
2
5%
1
4%
21% 20% 21% 19%
16
?
数据排序
原始数据
A
25
B
12
C
14
D1
E1
F
19
G
3
H
5
I1
J2
K
12
L
9
17
排序后数据
A
25
F
19
C
14
B
12
K
12
L
9
H
5
G
3
J2
D1
E1
I1
数据对角排列
原始数据
10-14 15-19 20-24 25-29
A动机 0.2 0.3 0.1 -0.2 B动机 -0.3 0.0 0.0 0.2 C动机 0.3 0.0 0.0 -0.1 D动机 -0.1 0.2 0.1 -0.1 E动机 -0.3 -0.1 0.2 0.1 F动机 -0.3 0.0 -0.1 0.2
▪ R2=0.761
22
因子分析应用
▪ 问题：确定影响产品购 买的潜在消费者利益
▪ 变量（测量指标） 7分量表
X1 防止蛀牙 X2 牙齿洁白 X3 坚固牙龈 X4 清新口气 X5 防止牙齿老化 X6 使牙齿漂亮 X7 使牙齿坚固
▪ 因子载荷阵
因子1 因子2
X1 0.86 0.04
X2 0.09 0.89
在维度解释众多变量之间 的相关关系
▪ 聚类分析：将研究对象
分为同质的一些类
▪ 多维标度法：以空间方
式表达认知
▪ 对应分析：Perceptual
Mapping 的另一种方法
典型的应用
▪ 预测，比较营销中的各 因素对于销售量影响的 重要性
▪ 理解消费动机和品牌选 择的影响因素
▪ 市场细分 ▪ 品牌形象与定位
餐
X4 购物时我尽力拿到最好 的价钱
X5 我不关心购物 X6 货比三家可以使你省许
多钱
▪ 类中心
第一类 第二类 第三类 X1 5.75 1.67 3.50 X2 3.62 3.00 5.83 X3 6.00 1.83 3.33 X4 3.13 3.50 6.00 X5 1.75 5.50 3.50 X6 3.87 3.33 6.00
▪ 集中趋势度量
• 平均数 • 中数 • 众数
▪ 离中趋势度量
• 全距 • Leabharlann 分差 • 方差与标准差▪ 变量之间关系的描述
• 积差相关 • 交叉表（列联表，Cross-Tabulation, Contingency Table)
9
假设检验
▪ 为何需要假设检验 ▪ 假设检验的基本步骤 ▪ 市场研究中最常见的假设检验问题
18
对角化之后
10-14 15-19 20-24 25-29
C动机 0.3 0.0 0.0 -0.1 A动机 0.2 0.3 0.1 -0.2 D动机 -0.1 0.2 0.1 -0.1 E动机 -0.3 -0.1 0.2 0.1 B动机 -0.3 0.0 0.0 0.2 F动机 -0.3 0.0 -0.1 0.2
11
假设检验的基本步骤
1. 设定零假设H0和备择假设H1 2. 选择合适的检验方法和与之对应的检验统计量 3. 设定显著水平a，并查表找出对应统计量的数值（临
界值） 4. 计算检验统计量 5. 比较计算所得的统计量与临界值：
▪ 若大于，则拒绝H0， ▪ 否则，不拒绝H0
12
正确理解假设检验
▪ 差异不显著≠没有差异 ▪ 差异显著≠差异有实际意义
21
回归分析应用
▪ 问题：哪些因素影响产 品使用？
▪ 因变量：产品使用 Y
▪ 自变量：
X1 送货速度 X2 价格 X3 价格弹性 X4 制造商形象 X5 服务 X6 销售人员形象 X7 产品质量
▪ 回归方程 Y= -6.52+3.38X3+ 7.62X5+1.41X6
▪ 或变量标准化后 Y= .52X3+.647X5+.12X6
13
数据的有效表达与释义
▪ 减少数据中的“噪音”，清晰表达数据之间的 关系
• 缩减小数位 • 去除冗余数据 • 合并数据 • 排序 • 对角排列数据
▪ 合理使用图形
14
去除冗余数据
20%
NO
30%
50%
80%
YES
70%
50%
A
B
C
15
80% 70%
50%
A
B
C
合并数据
喜欢程度
9 1%
8
7
6
5
4
数据的编辑与清理
▪ 数据的完整性 ▪ 数据的合法性 ▪ 数据的一致性 ▪ 极端数值 ▪ 缺失值处理
5
数据的调整
▪ 数据加权：使样本数据有效代表研究的总体 ▪ 变量的重新赋值：使数据含义更加明确或缩减
数据 ▪ 变量转换：使变量适合统计方法 ▪ 变量组合：产生新的变量
6
基本统计方法
▪ 理解数据的性质 ▪ 描述统计基础 ▪ 假设检验简介
定量数据分析方法
1
本讲将讲述：
▪ 定量数据分析的基本程序 ▪ 数据分析的准备工作 ▪ 基本统计方法 ▪ 数据的有效表达和释义 ▪ 研究报告的基本原则与格式 ▪ 口头报告的基本原则与技巧
2
定量数据分析的三个步骤
▪ 数据分析的准备 ▪ 数据的统计计算 ▪ 数据的表达与释义
3
数据分析的准备
▪ 编码：对开放问题答案进行分类并赋值 ▪ 数据编辑与清理：使数据干净起来 ▪ 数据调整：使数据（更）适合统计与分析
合理使用图形
C
C
10%
15%
B
A
30%
40%
B
50%
A
55%
19
C 10%
15%
50%
30%
B
55% A 40%
合理使用图形
% 100
80 60 40 20
0
阿尔卑斯
20
品牌知名度
大白兔
第一提及率
喔喔
无提示
提示
真味
多元统计方法简介
常用方法
▪ 回归分析：表达因变量
于自变量之间的关系
▪ 因子分析：以较少的潜
理解数据的性质：变量的4个水平
▪ 命名变量：数值无大小
• 性别，职业，商店类型
▪ 顺序变量：数值有大小但不等间距
• 偏好排序，社会阶层
▪ 等距变量：数值有大小且等间距但无绝对零点
• 态度量表
▪ 比率变量：数值有大小，等间距并有绝对零点
• 收入，年龄，销量
8
描述统计
▪ 数据的分布
• 次数分布 （Frequency Distribution)
X3 0.83 0.11
X4 0.11 0.89
X5 0.85 0.07
X6 0.13 0.88
X7 0.86 0.21
▪ 相关统计量
特征值 累积贡献率
因子1 3.38
48%
因子2 1.96
76%
23
聚类分析应用
▪ 问题：根据购物态度细 分消费者群体
▪ 变量 （7分量表）
X1 购物很好顽 X2 购物使人经济拮据 X3 我购物的同时会在外就
• 2个独立样本均值差异检验 • 相关样本均值差异检验 • 与交叉表相关的假设检验 • 比率的差异检验 • 相关系数的检验
▪ 正确理解假设检验
10
为何需要假设检验
▪ 广告运动是否达到了预定的效果？ ▪ 观众更喜欢哪个电视广告？ ▪ 新产品是否优于老产品？ ▪ 某品牌在2个不同地区的市场占有率有差别吗？ ▪ 洗衣机品牌的选择与家庭月收入有关吗？ ▪ 购买意向与产品独特性有关吗？
4
7%
3
5%
2
5%
1
4%
21% 20% 21% 19%
16
?
数据排序
原始数据
A
25
B
12
C
14
D1
E1
F
19
G
3
H
5
I1
J2
K
12
L
9
17
排序后数据
A
25
F
19
C
14
B
12
K
12
L
9
H
5
G
3
J2
D1
E1
I1
数据对角排列
原始数据
10-14 15-19 20-24 25-29
A动机 0.2 0.3 0.1 -0.2 B动机 -0.3 0.0 0.0 0.2 C动机 0.3 0.0 0.0 -0.1 D动机 -0.1 0.2 0.1 -0.1 E动机 -0.3 -0.1 0.2 0.1 F动机 -0.3 0.0 -0.1 0.2
▪ R2=0.761
22
因子分析应用
▪ 问题：确定影响产品购 买的潜在消费者利益
▪ 变量（测量指标） 7分量表
X1 防止蛀牙 X2 牙齿洁白 X3 坚固牙龈 X4 清新口气 X5 防止牙齿老化 X6 使牙齿漂亮 X7 使牙齿坚固
▪ 因子载荷阵
因子1 因子2
X1 0.86 0.04
X2 0.09 0.89
在维度解释众多变量之间 的相关关系
▪ 聚类分析：将研究对象
分为同质的一些类
▪ 多维标度法：以空间方
式表达认知
▪ 对应分析：Perceptual
Mapping 的另一种方法
典型的应用
▪ 预测，比较营销中的各 因素对于销售量影响的 重要性
▪ 理解消费动机和品牌选 择的影响因素
▪ 市场细分 ▪ 品牌形象与定位
餐
X4 购物时我尽力拿到最好 的价钱
X5 我不关心购物 X6 货比三家可以使你省许
多钱
▪ 类中心
第一类 第二类 第三类 X1 5.75 1.67 3.50 X2 3.62 3.00 5.83 X3 6.00 1.83 3.33 X4 3.13 3.50 6.00 X5 1.75 5.50 3.50 X6 3.87 3.33 6.00
▪ 集中趋势度量
• 平均数 • 中数 • 众数
▪ 离中趋势度量
• 全距 • Leabharlann 分差 • 方差与标准差▪ 变量之间关系的描述
• 积差相关 • 交叉表（列联表，Cross-Tabulation, Contingency Table)
9
假设检验
▪ 为何需要假设检验 ▪ 假设检验的基本步骤 ▪ 市场研究中最常见的假设检验问题
18
对角化之后
10-14 15-19 20-24 25-29
C动机 0.3 0.0 0.0 -0.1 A动机 0.2 0.3 0.1 -0.2 D动机 -0.1 0.2 0.1 -0.1 E动机 -0.3 -0.1 0.2 0.1 B动机 -0.3 0.0 0.0 0.2 F动机 -0.3 0.0 -0.1 0.2
11
假设检验的基本步骤
1. 设定零假设H0和备择假设H1 2. 选择合适的检验方法和与之对应的检验统计量 3. 设定显著水平a，并查表找出对应统计量的数值（临
界值） 4. 计算检验统计量 5. 比较计算所得的统计量与临界值：
▪ 若大于，则拒绝H0， ▪ 否则，不拒绝H0
12
正确理解假设检验
▪ 差异不显著≠没有差异 ▪ 差异显著≠差异有实际意义
21
回归分析应用
▪ 问题：哪些因素影响产 品使用？
▪ 因变量：产品使用 Y
▪ 自变量：
X1 送货速度 X2 价格 X3 价格弹性 X4 制造商形象 X5 服务 X6 销售人员形象 X7 产品质量
▪ 回归方程 Y= -6.52+3.38X3+ 7.62X5+1.41X6
▪ 或变量标准化后 Y= .52X3+.647X5+.12X6
13
数据的有效表达与释义
▪ 减少数据中的“噪音”，清晰表达数据之间的 关系
• 缩减小数位 • 去除冗余数据 • 合并数据 • 排序 • 对角排列数据
▪ 合理使用图形
14
去除冗余数据
20%
NO
30%
50%
80%
YES
70%
50%
A
B
C
15
80% 70%
50%
A
B
C
合并数据
喜欢程度
9 1%
8
7
6
5
4
数据的编辑与清理
▪ 数据的完整性 ▪ 数据的合法性 ▪ 数据的一致性 ▪ 极端数值 ▪ 缺失值处理
5
数据的调整
▪ 数据加权：使样本数据有效代表研究的总体 ▪ 变量的重新赋值：使数据含义更加明确或缩减
数据 ▪ 变量转换：使变量适合统计方法 ▪ 变量组合：产生新的变量
6
基本统计方法
▪ 理解数据的性质 ▪ 描述统计基础 ▪ 假设检验简介
定量数据分析方法
1
本讲将讲述：
▪ 定量数据分析的基本程序 ▪ 数据分析的准备工作 ▪ 基本统计方法 ▪ 数据的有效表达和释义 ▪ 研究报告的基本原则与格式 ▪ 口头报告的基本原则与技巧
2
定量数据分析的三个步骤
▪ 数据分析的准备 ▪ 数据的统计计算 ▪ 数据的表达与释义
3
数据分析的准备
▪ 编码：对开放问题答案进行分类并赋值 ▪ 数据编辑与清理：使数据干净起来 ▪ 数据调整：使数据（更）适合统计与分析
合理使用图形
C
C
10%
15%
B
A
30%
40%
B
50%
A
55%
19
C 10%
15%
50%
30%
B
55% A 40%
合理使用图形
% 100
80 60 40 20
0
阿尔卑斯
20
品牌知名度
大白兔
第一提及率
喔喔
无提示
提示
真味
多元统计方法简介
常用方法
▪ 回归分析：表达因变量
于自变量之间的关系
▪ 因子分析：以较少的潜