第5章市场调查的数据分析
市场调查的数据分析
目 录
• 市场调查概述 • 数据收集 • 数据分析 • 数据分析结果解读 • 数据可视化 • 市场调查报告撰写
01 市场调查概述
市场调查的定义
总结词
市场调查是对市场和消费者行为进行 系统研究的过程。
详细描述
市场调查是一种系统的方法，用于收 集、整理和分析关于市场和消费者行 为的数据，以帮助企业了解市场需求、 竞争态势和消费者偏好，从而做出更 明智的商业决策。
市场调查的目的
总结词
市场调查的主要目的是为企业提供有关市场和消费者的准确信息，以支持其商业决策。
详细描述
通过市场调查，企业可以了解市场需求、消费者偏好、竞争态势等信息，从而更好地制定产品策略、营销策略和 销售计划，提高市场竞争力。
市场调查的方法
总结词
市场调查的方法包括定量研究和定性研究两大类。
详细描述
06 市场调查报告撰写
报告结构
方法
描述调查方法、样 本选择和数据收集 过程。
讨论
对结果进行解释和 讨论，提出可能的 解释和影响因素。
引言
简要介绍调查的目 的、背景和意义。
结果
详细呈现数据分析 结果，包括图表和 表格。
结论
总结调查结果，提 出建议和展望。
报告语言和风格
语言
01
使用准确、简洁、专业的语言，避免模糊和歧义。
总结词
探索数据之间的潜在关系，以揭示它们之间 的相互影响或因果关系。
详细描述
数据分析师可以使用相关系数、散点图或更 高级的统计方法，如回归分析或时间序列分 析，来探索数据之间的关联性。例如，如果 发现广告投入与销售额之间存在正相关关系， 这可能表明广告投入的增加会带来销售额的 增长。
市场调研中的数据分析方法
市场调研中的数据分析方法市场调研是企业制定市场营销策略和商业决策的重要手段，而数据分析则是市场调研过程中不可或缺的环节。
数据分析的目的是从大量的数据中提取有价值的信息和洞察，以帮助企业做出更准确的决策。
在市场调研中，我们可以采用多种数据分析方法，以获取全面而准确的市场信息。
首先，市场调研中常用的数据分析方法之一是描述性统计分析。
通过对数据的描述性统计，我们可以得出市场的基本概况和趋势。
例如，我们可以计算产品的平均销售额、销售量和市场份额，这些数据可以帮助企业了解自己在市场上的竞争力和地位。
此外，还可以通过计算标准差、方差等指标来评估市场的波动程度，以便对市场风险进行评估和控制。
其次，市场调研中常用的数据分析方法之二是相关性分析。
相关性分析可以帮助我们理解不同变量之间的关系和互动。
通过计算相关系数，我们可以判断两个变量之间是正相关还是负相关，以及相关性的强弱程度。
例如，在产品定价方面，我们可以通过分析销售量与价格的相关性来确定最佳的价格策略。
此外，相关性分析还可以帮助我们确定市场需求的变化、不同市场因素之间的关联性等。
第三，市场调研中常用的数据分析方法之三是聚类分析。
聚类分析的目的是将相似的对象分组，并将不相似的对象分开。
在市场调研中，我们可以利用聚类分析来识别目标市场的细分特征和群体。
通过对市场调研数据的聚类分析，我们可以发现不同群体之间的消费特征、购买偏好等，从而为企业制定个性化的市场定位和营销策略提供依据。
最后，市场调研中常用的数据分析方法之四是预测分析。
预测分析可以帮助我们预测市场的未来走向和趋势，以便企业做出更有针对性的决策和规划。
例如，我们可以利用时间序列分析方法对销售数据进行预测，从而为企业制定合适的生产计划和销售策略。
此外，还可以利用回归分析方法分析不同市场因素对销售的影响程度，以便预测未来的市场需求和市场份额。
总之，市场调研中的数据分析方法是帮助企业了解市场、制定策略和做出决策的重要工具。
市场调查的数据分析知识讲解
市场调查的数据分析知识 讲解
目 录
• 市场调查概述 • 数据采集与处理 • 数据分析基础 • 数据分析工具与技术 • 数据分析实践案例 • 市场调查报告的撰写与汇报
01
市场调查概述
市场调查的定义与目的
定义
市场调查是一种系统性的方法，用于收集、分析和解释有关 消费者、市场趋势和营销策略的数据。
市场调查报告的撰写技巧
使用简洁明了的语言
避免使用过于复杂的术语和公式，以便读 者更容易理解。
突出重点
在撰写报告时，应突出重点内容和重要结 论，以引起读者的关注。
组织清晰的结构
按照一个逻辑框架组织报告内容，使读者 能够快速找到所需信息。
图表的使用
适当使用图表和图片来传达信息，这比文 字更加直观和易于理解。
机器学习预测
利用机器学习算法对数据进行训练和学习，建立预测模型，进行分类、回归或聚类等预测 。
04
数据分析工具与技术
Excel在数据分析中的应用
数据分析基础
数据清洗与整理
常用函数与公式
数据透视表
Excel是常用的数据分析工具之 一，具备基本的统计分析和数据 可视化功能。
Excel的数据处理功能可以帮助 进行数据清洗和整理，从而更好 地准备数据分析。
数据可视化
SPSS提供了各种数据可视化工具，如图表、图形和地图 ，以帮助更好地理解数据。
实验设计
SPSS可以用于实验设计和数据分析，特别是在社会科学 、医学和心理学领域。
Python在数据分析中的应用
01
数据获取与处理
02
Python的库和框架可以用于获取 和处理数据，如Pandas和 NumPy。
市场调查报告的汇报技巧
《市场调查数据分析》课件
混合调查
ห้องสมุดไป่ตู้总结词
混合调查是结合定量调查和定性调查的方法，综合利 用两种方法的优点，以提高研究质量和效率。
详细描述
混合调查通常先进行定性调查以深入了解问题背景和 需求，再通过定量调查获取大样本数据进行分析。这 种方法能够提供更全面、准确的研究结果。
上手。
SPSS数据分析软件
要点一
总结词
专业性强、统计分析功能丰富、适合统计分析专家
要点二
详细描述
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是 一款专门用于社会科学领域的统计分析软件。它提供了丰 富的统计分析方法，包括描述性统计、因子分析、回归分 析、聚类分析等，可以满足市场调查数据分析的各种需求 。由于其专业性强，更适合统计分析专家使用。
。
定性调查
总结词
定性调查是通过小样本深入访谈、观察 、焦点小组等方式，获取深入细致的定 性信息的方法。
VS
详细描述
定性调查通常用于探索性研究和深入了解 特定群体的需求和行为。这种方法能够提 供更深入的洞察，帮助理解复杂的问题和 现象。
在线调查
总结词
在线调查是通过互联网平台进行数据收集的 方法。
详细描述
数据分析技术
03
描述性分析
01
总结数据
通过汇总、分类和计算指标等方式，对数据进行整理和 总结，以反映数据的整体特征和趋势。
02
描述性统计
运用均值、中位数、众数、标准差等统计量，对数据进 行描述和分析，以揭示数据的分布特征和规律。
市场调查报告数据分析方法
市场调查报告数据分析方法市场调查是企业进行战略决策和市场营销的重要工具之一。
通过市场调查可以了解消费者需求、竞争对手情况以及市场趋势等信息，为企业提供决策依据。
然而，市场调查所获得的大量数据需要进行分析和解读，以便从中提炼出有价值的信息。
本文将介绍几种常用的市场调查报告数据分析方法，帮助企业更好地利用调查数据。
一、描述性统计分析描述性统计分析是市场调查报告中最基本的数据分析方法之一。
它通过计算数据的平均值、中位数、标准差、频率分布等指标，对数据进行总结和描述。
这些统计指标可以帮助我们了解数据的分布情况、集中趋势和变异程度。
例如，通过计算产品销售额的平均值和标准差，可以了解产品销售的平均水平和销售波动情况。
二、相关性分析相关性分析是研究变量之间关系的一种方法。
在市场调查中，我们常常需要了解不同变量之间的相关性，以便找出影响市场表现的关键因素。
相关性分析可以通过计算相关系数来衡量变量之间的相关程度。
常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
例如，在一份市场调查报告中，我们可以计算产品价格与销售数量之间的相关系数，以确定价格对销售的影响程度。
三、回归分析回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法。
它可以帮助我们预测一个或多个自变量对因变量的影响程度。
在市场调查中，回归分析可以用来建立销售量与价格、广告投入、竞争对手数量等变量之间的关系模型。
通过回归分析，我们可以估计不同因素对销售量的影响，并进行预测和决策。
四、因子分析因子分析是一种用于研究多个变量之间关系的方法。
它可以帮助我们发现潜在的因素或维度，并将多个变量归纳为较少的几个因子。
在市场调查中，因子分析可以用于挖掘潜在的消费者需求和市场趋势。
例如，通过对消费者对产品特征的评价数据进行因子分析，我们可以发现消费者对产品性能、外观、价格等方面的关注程度，并据此进行产品定位和市场策略制定。
五、聚类分析聚类分析是一种将样本或变量划分为不同组的方法。
市场调研数据分析技巧分享
市场调研数据分析技巧分享第1章市场调研概述 (4)1.1 市场调研的定义与重要性 (4)1.2 市场调研的类型与流程 (4)1.3 数据分析在市场调研中的作用 (5)第2章数据收集与整理 (5)2.1 数据收集方法与工具 (5)2.1.1 问卷调查 (6)2.1.2 网络爬虫 (6)2.1.3 数据挖掘 (6)2.2 数据清洗与预处理 (6)2.2.1 数据清洗 (6)2.2.2 数据预处理 (6)2.3 数据整合与储存 (6)2.3.1 数据整合 (7)2.3.2 数据储存 (7)第3章数据分析方法论 (7)3.1 描述性统计分析 (7)3.1.1 频率分布 (7)3.1.2 集中趋势度量 (7)3.1.3 离散程度度量 (7)3.1.4 分布形态 (7)3.2 假设检验与推断统计 (7)3.2.1 假设检验基本步骤 (7)3.2.2 单样本检验 (8)3.2.3 双样本检验 (8)3.2.4 多样本检验 (8)3.3 数据挖掘与预测模型 (8)3.3.1 数据预处理 (8)3.3.2 关联规则挖掘 (8)3.3.3 聚类分析 (8)3.3.4 分类与预测 (8)3.3.5 时间序列分析 (8)第4章市场细分与目标客户定位 (8)4.1 市场细分方法 (8)4.1.1 基于需求的细分 (8)4.1.2 基于地理的细分 (8)4.1.3 基于人口的细分 (9)4.1.4 基于心理的细分 (9)4.1.5 基于行为的细分 (9)4.2 目标客户选择与定位 (9)4.2.1 确定目标市场 (9)4.2.2 评估目标客户的潜在价值 (9)4.2.3 制定目标客户选择标准 (9)4.2.4 客户定位策略 (9)4.3 市场细分与目标客户分析案例 (9)4.3.1 案例一：快速消费品行业 (9)4.3.2 案例二：高科技电子产品市场 (10)4.3.3 案例三：服务行业——金融服务 (10)4.3.4 案例四：线上电商平台 (10)第5章竞品分析方法 (10)5.1 竞品分析框架 (10)5.1.1 定位竞品 (10)5.1.2 收集竞品信息 (10)5.1.3 构建竞品分析矩阵 (10)5.2 竞品数据分析技巧 (10)5.2.1 数据清洗与预处理 (10)5.2.2 数据分析方法 (10)5.2.3 指标选取与构建 (11)5.3 竞品分析报告撰写 (11)5.3.1 报告结构 (11)5.3.2 结果展示 (11)5.3.3 撰写要点 (11)第6章消费者行为分析 (11)6.1 消费者购买决策过程 (11)6.1.1 需求识别 (11)6.1.2 信息搜索 (11)6.1.3 评估与选择 (12)6.1.4 购买决策 (12)6.1.5 购后行为 (12)6.2 消费者行为数据分析 (12)6.2.1 数据收集 (12)6.2.2 数据处理与分析 (12)6.2.3 数据可视化 (12)6.3 消费者满意度与忠诚度分析 (12)6.3.1 满意度指标体系构建 (12)6.3.2 满意度调查与分析 (12)6.3.3 忠诚度分析 (12)6.3.4 满意度与忠诚度的关系研究 (13)第7章价格策略分析 (13)7.1 价格策略类型与制定 (13)7.1.1 市场定价策略 (13)7.1.2 成本加成定价策略 (13)7.1.3 价值定价策略 (13)7.2 价格弹性分析 (13)7.2.1 价格弹性概念 (13)7.2.2 价格弹性测定方法 (13)7.2.3 价格弹性应用 (13)7.3 价格策略优化与调整 (13)7.3.1 监控竞争者价格动态 (13)7.3.2 评估价格策略效果 (14)7.3.3 价格调整策略 (14)第8章营销效果评估 (14)8.1 营销活动效果指标 (14)8.1.1 量化营销目标 (14)8.1.2 关键绩效指标（KPIs） (14)8.1.3 营销活动跟踪与监测 (14)8.2 营销活动数据分析 (14)8.2.1 数据收集与整理 (14)8.2.2 数据分析方法 (14)8.2.3 数据解读与洞察 (14)8.3 营销策略优化与调整 (15)8.3.1 基于数据的决策 (15)8.3.2 跨渠道整合 (15)8.3.3 持续优化与测试 (15)第9章数据可视化与报告撰写 (15)9.1 数据可视化原则与方法 (15)9.1.1 可视化原则 (15)9.1.2 可视化方法 (15)9.2 常用数据可视化工具 (15)9.2.1 Tableau (15)9.2.2 Power BI (16)9.2.3 Python Matplotlib和Seaborn库 (16)9.2.4 Excel (16)9.3 市场调研报告撰写技巧 (16)9.3.1 报告结构 (16)9.3.2 语言表达 (16)9.3.3 图表应用 (16)第10章市场趋势预测与战略规划 (16)10.1 市场趋势分析方法 (16)10.1.1 定性分析：运用SWOT、PESTLE等工具，从市场环境、行业竞争、政策法规等方面，对市场趋势进行综合分析。
市场调研的数据分析方法
市场调研的数据分析方法市场调研是企业在制定市场战略时必不可少的一项工作，通过市场调研可以了解产品的市场需求、竞争对手情况以及消费者的反馈等信息，从而帮助企业作出正确的战略决策。
而在市场调研中，数据分析则是至关重要的环节。
本文将围绕这一主题，简要介绍市场调研的数据分析方法。
一、数据采集在进行数据分析之前，需要先采集数据。
在市场调研中，一般有两种数据采集方式：定性调研和定量调研。
定性调研是指对样本对象进行深度访谈或者小组讨论等方式，以对目标市场进行探究的一种方法。
采用定性调研方式采集的数据不可量化，只能通过文字、语言等方式表达，但是通过这种方式采集的数据往往更为详细，可以提供更多精确的信息。
定量调研则是通过大样本的数值数据进行分析，来得出结论和趋势。
比如问卷调研、网上调查等。
定量调研过程中采集的数据量会较大，可以用数字表示，同时还可以进行数据分析。
二、数据处理采集到数据后，需要对数据进行处理。
研究员需要将数据进行整理、分类、清洗等工作，以保证数据的真实性和完整性。
具体而言，数据处理步骤分为数据清洗、数据分析和结果分析三个阶段。
数据清洗指的是将采集到的原始数据进行初步加工，去除里面的错误、重复等无效数据。
数据分析就是将清洗后的数据按照统计原则分析、分类的过程。
结果分析就是对经过数据分析后的数据进行加工和解释，以便更好地理解数据，并从中提炼出有用的信息。
三、数据分析数据分析的过程中，需要进行多个层面的分析。
常用的数据分析方法包括描述性统计分析、推论性统计分析等。
描述性统计分析是对数据进行简单的汇总和概括，比如计算均值、中位数及标准差等统计指标。
推论性统计分析是将分析结果推广到整个受访人群的过程。
常用方法为假设检验、方差分析、回归分析等。
以上两种数据分析方法的选择往往与采取调研方式有着密切的关系。
数据分析方法并非一成不变，需根据问卷类型、问卷问题等因素进行选择。
四、数据可视化数据可视化是指通过图表、图像等方式将数据呈现出来，以便更好地理解和分析数据。
第5章市场调查方法——实验法
第5章市场调查方法——实验法市场调查是指对目标市场的潜在消费者进行调查和研究，以了解他们的需求、喜好和购买行为等信息。
市场调查方法有很多种，其中实验法是一种常用的方法。
实验法通过对自变量和因变量之间的关系进行控制实验，以确定不同因素对市场变量的影响程度。
实验法的基本原理是通过设计实验，并记录自变量及其取值、因变量的测量结果，通过实验数据的分析和比较，来推断自变量对因变量的影响。
实验法的优点是可以控制其他因素对实验结果的影响，增加因果关系的推断性。
市场调查中的实验法有很多种，下面介绍几种常用的实验方法。
第一种是配对实验。
配对实验是指将实验对象按照其中一种特征进行配对，然后在两组配对对象中分别设定不同的自变量取值，记录并比较两组配对对象的因变量结果。
例如，在调查汽车购买行为时，可以将男性和女性按照年龄和收入进行配对，然后分别设定男性和女性在价格、品牌和功能等方面的自变量取值，记录两组配对对象对不同自变量取值的偏好程度。
第二种是实验组和对照组比较。
实验组和对照组比较是指将实验对象分成两组，其中实验组进行其中一种特定的自变量实验，而对照组不进行该实验，然后比较两组的因变量结果。
例如，在调查广告效果时，可以将消费者分成实验组和对照组，实验组观看其中一种广告，对照组不观看广告，然后比较两组消费者对该广告的认知和购买意愿等因变量结果。
第三种是重复实验。
重复实验是指重复进行多次相同的实验，并将实验结果进行比较和分析。
通过重复实验，可以增加实验结果的可靠性和稳定性。
例如，在调查产品包装设计时，可以设计多个版本的包装，并对不同版本的包装进行重复实验，然后比较不同版本的包装在消费者购买意愿和产品评价等方面的差异。
第四种是场景模拟实验。
场景模拟实验是指将实验对象置于特定的场景中，通过模拟真实的购买环境，观察实验对象的购买行为和反应，以推测实际市场情境中的消费者行为。
例如，在调查零售店布局对消费者购买行为的影响时，可以设计不同的零售店布局，然后让实验对象进入不同布局的店铺进行购物实验，观察实验对象在不同布局下的购买行为和偏好。
市场调查数据分析
市场调查数据分析近年来，市场竞争日益激烈，企业在制定市场策略和决策时，需要依靠市场调查数据进行分析和评估。
本文旨在通过对市场调查数据的分析，为企业提供决策参考。
1. 市场概况分析首先，我们对市场的整体概况进行分析。
通过收集和整理市场调查数据，我们可以了解市场规模、增长趋势、竞争格局等信息。
例如，根据数据显示，该市场的年度增长率保持在10%左右，竞争对手主要集中在A、B、C三家企业，占据市场份额的70%。
2. 目标客户分析在市场调查数据中，我们可以找到关于目标客户的信息。
通过对这些数据进行分析，我们可以了解目标客户的特征、需求和偏好，从而更好地满足他们的需求。
例如，数据显示，目标客户主要集中在25-35岁的年轻人群，他们对产品的性能和品质要求较高，对价格较为敏感。
3. 竞争对手分析市场调查数据还可以帮助我们进行竞争对手分析。
通过对竞争对手的销售额、市场份额、产品特点等数据进行比较和分析，我们可以了解竞争对手的优势和劣势，从而制定相应的竞争策略。
例如，数据显示，竞争对手A的市场份额最大，但产品价格较高，而竞争对手B的产品性价比较高，市场份额逐渐增长。
4. 产品定位分析市场调查数据对于产品定位也起到了重要的作用。
通过对目标客户的需求和竞争对手的产品特点进行分析，我们可以确定产品在市场中的定位。
例如，数据显示，目标客户对产品的性能和品质要求较高，竞争对手的产品主要以价格优势著称，因此，我们可以将产品定位为高性能、高品质的高端产品。
5. 市场机会与挑战分析市场调查数据还可以帮助我们分析市场的机会和挑战。
通过对市场调查数据的综合分析，我们可以了解市场的发展趋势、消费者需求的变化等信息，从而把握市场的机会和应对市场的挑战。
例如，数据显示，随着人们生活水平的提高，对高品质产品的需求逐渐增加，这为我们提供了市场机会，但同时，竞争对手的产品也在不断提升，这对我们构成了挑战。
综上所述，市场调查数据分析对企业的决策具有重要的意义。
市场调研报告数据分析
市场调研报告数据分析在当今竞争激烈的市场环境中，企业要想获得成功，必须对市场有深入的了解。
市场调研报告数据分析作为获取市场信息、洞察市场趋势的重要手段，对于企业制定战略决策、优化产品或服务、提升市场竞争力具有至关重要的意义。
一、数据收集市场调研报告的数据来源多种多样，包括问卷调查、访谈、观察、二手数据等。
问卷调查是一种常见的数据收集方法，可以大规模地收集信息，但需要注意问卷的设计合理性和有效性，以确保收集到的数据准确可靠。
访谈则能够深入了解受访者的观点和想法，但样本量相对较小。
观察法可以直接观察消费者的行为和反应，但可能受到观察环境和观察者主观因素的影响。
二手数据如行业报告、政府统计数据等具有成本低、获取方便的优点，但需要对其可靠性和适用性进行评估。
在数据收集过程中，还需要注意样本的代表性和随机性。
如果样本选择不当，可能导致数据分析结果出现偏差，从而影响决策的正确性。
例如，在调查某产品的市场需求时，如果只选择了特定地区或特定年龄段的消费者作为样本，那么得出的结论可能无法反映整个市场的真实情况。
二、数据整理与清洗收集到的数据往往是杂乱无章的，需要进行整理和清洗，以去除无效数据和错误数据。
无效数据可能包括重复的数据、不完整的数据或不符合调查要求的数据。
错误数据则可能是由于输入错误、测量误差等原因导致的数据偏差。
通过数据整理和清洗，可以提高数据的质量，为后续的分析打下良好的基础。
例如，在问卷调查中，如果发现某些问题的回答存在大量缺失值，或者某些答案明显不符合逻辑，就需要对这些数据进行处理。
可以通过与受访者进一步沟通来补充缺失值，或者直接删除明显错误的数据。
三、数据分析方法1、描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行描述，包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。
通过这些统计指标，可以了解数据的集中趋势、离散程度和分布情况。
例如，通过计算产品销售额的均值和标准差，可以了解产品销售的平均水平和波动情况。
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F
5.3.2 双因素方差分析（1）
双因素方差分析分析两个同时存在的因素在不同水平状态下独立作用对分 析对象的影响的显著性。双因素分析的常用数据表
观察值
B1
因
B2
素
B
…
Br 列总计
因素A
A1
A2
…
x11
x12
…
x 21
x 22
…
…
…
…
x r1
xr2
…
r
r
x i1
x i2
…
i1
i1
As
h 100
3010
2
10103.85 万元
fm
13
5.1.4 众数的计算
未分组数据的众数为出现次数最多的数。
分组数据的众数依据下式计算获得。
表达式中△1表示众数所在组与前一组的频数差，△2表示众数所在 组与后一组的频数差。依据公式，例2分组数据的众数为104.29万 元。
Mo
L 1 1 2
例1：假设有样本数据
ABCDE FGH
I
J
11221465332
2
6
1
1
2
2
3
2
5
4
3
3
4
4
1
3
3
1
4
3
3
5
4
1
3
4
5
6
4
2
4
6
3
5
3
5
2
1
1
2
1
1
4
6
6
2
6
3
4
5
5
1
3
2
2
7
6
3
6
6
2
3
6
5
1
1
8
4
1
5
3
3
6
4
6
3
4
9
5
1
3
2
5
2
2
2
6
2
10 3 2 5 2 3 4 1 4 4 5
5.1.1 频数、频率分析（2）
均值差异的检验（t）
假设有 选取统计量
H 0 : 1 2 H1 : 1 2
t
x1 x2 n1s12 n2s22 ( 1 1 ) n1 n2 2 n1 n2
设定显著性水平 0.01查表得到 t(n1n22)
根据t的计算结果，比较t的绝对值与 t(n1n22)的大小。若有 t t(n1n22)则接受H0，否则拒绝H0 。
H 0 : P P0
H 1 : P P0
选取统计量
U
pP P (1 P )
n
设定显著性水平 0.05查表得到 U 1.96
2
根据U的计算结果，比较U的绝对值与 U 的大小。若有 U U 则接
受H0，否则拒绝H0 。
2
2
双样本平均数差异的检验（U）
假设有
H 0 : 1 2 H1 : 1 2
5.2.3 非参数检验（X2）
在市场调查中常获得一些量表数据，对量表数据
求取平均数与方差都是毫无意义的。对量表数据
的处理更适宜于采用非参数检验方法。非参数检
验中常用的方法是X2检验。 X2检验的统计量是
k
X2
(Qi Ei )2
i1
Ei
上述统计量中，Q i 表示第 i类别在样本中实际出现
均 值 检 验（U）
假设有 选取统计量
H0 : 0 H1 : 0
U x
sn
设定显著性水平 0.05查表得到 U 1.96
2
根据U的计算结果，比较U的绝对值与 U 的大小。若有 U U 则接
受H0，否则拒绝H0 。
2
2
百 分 比 检 验（U）
假设有
xx n
5.1.7 标准差的计算（2）
分组数据的标准差的计算
s (x x)2 f f
x
xf f
5.2 市场调查数据的假设检验
参数假设检验 U检验 t检验
非参数检验
5.2.1 U检验
当样本容量大于30时，可以采用U检验。
均值检验 百分比检验 双样本平均数差异的检验 双样本百分比差异的检验
20
19
21
行总计 60
16
15
14
45
9
10
11
30
8
7
6
21
53
51
52 156（总）
5.3.2 双因素方差分析（5）
SA j
Tj2(i rj
j xij)252 352 152 215 2 60.50
r
rj
4 4 4 12
j 1
S B i
( K i2 i s i
5.3.1 单因素方差分析（3）
单因素方差分析的数学计算表达式
SA
j
Tj2
(
i
mj
xij )2
j
n
mj
j1
SE
i
j
xi2j
j
Tj2 mj
(
xij)2
ST SASE
xi2j
ij n
ij
mj
mj
j1
T j xij
i 1
5.3.1 单因素方差分析（4）
( K i2 i
si
x ij)2
j
s
si
i 1
(
xi j )2
ST
xi2j
ij
ij
n
rj
j1
S E S T (S A S B )
s
K i x ij j 1
5.3.2 双因素方差分析（4）
例
销地
B1 B2 B3 B4 列总计
销量
包装A1 包装A2 包装A3
第五章 市场调查的数据分析
市场调查数据分析的基本方法 假设检验法 方差分析法 聚类分析法 判别分析法
5.1 市场调查数据分析的基本方法
频数、频率分析 数据集中趋势分析
算术平均数 中位数 众数
数据分散趋势分析
全距（极差） 四分位差 标准差
5.1.1 频数、频率分析（1）
选取统计量
U
p1 p2
p1(1p1) p2(1p2)
n1
n2
设定显著性水平 0.05查表得到 U 1.96
2
根据U的计算结果，比较U的绝对值与U 的大小。若有 U U 则接
受H0，否则拒绝H0 。
2
2
5.2.2 t检验
当样本容量小于30时，不可以使用U检验，而需 要使用t检验。
5.1.3 中位数的计算（2）
分组数据的中位数计算 下式中L为中位数所在组的下限值，fm为中位数所在组的 组频数， Sm-1为至中位数组时累计总频数，h为组距。
1
Me L2
f Sm1 h
fm
5.1.3 中位数的计算（3）
例2：假设有分组数据如下（销售额单位为万元）
年销售额 80-90 90-100
100
Percent 17.0 20.0 21.0 16.0 13.0 13.0
100.0
V alid Percent
17.0 20.0 21.0 16.0 13.0 13.0 100.0
Cumulativ e Percent
17.0 37.0 58.0 74.0 87.0 100.0
5.1.2 算术平均数
30 3
Q1 90
4 7
10 96.43 万元
30 3 10
Q3 100 4 13
10 109.62 万元
四分位差 Q3 Q1 109.62 96.43 6.60 万元
2
2
5.1.7 标准差的计算（1）
未分组数据的标准差计算
s (x x)2 n
的次数，E表i 示期望出现的次数，k为类别数。
5.3 市场调查的方差分析
单因素方差分析 双因素方差分析
5.3.1 单因素方差分析（1）
单因素方差分析研究一个因素在不同水平下对研究对象 影响的显著性。单因素方差分析的数据表如下：
试验水平
试验数
A1
A2
…
An
1
x11
2
x 21
x12
…
x1n
SB
r 1
SB (r1)
FB
SB (r1) SE (r1)(s1)
SE
(r1)(s1)
SE (r 1)(s 1)
总计
STห้องสมุดไป่ตู้
rs1
5.3.2 双因素方差分析（3）
双因素方差分析的数学表达式
SA
Tj2
j rj
(
xi j )2
i
j
r
rj
j 1
S B i
22
20
18
16
14
12
1. 00
2. 00
3. 00
4. 00
5. 00
6. 00
VAR00001
C oun t
5.1.1 频数、频率分析（3）
V AR00001
V alid
1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 Total
Frequency 17 20 21 16 13 13