市场调查分析技术[推荐]市场调查分析技术大多数由市场上所收集到的资料都是多元的。原因很简单:千辛万苦安排的可以收集数据的客观环境,作为调研公司当然会尽量多获取一些不同类型的有效测量数据。因此,多变量的问题自然存在。××顾问自98年开始探索这些多变量分析技术,通过大量的项目积累获得了丰富的研究经验。下面这些多变量分析技术是我们在市场研究分析中常用的方法与模型。1、多元回归分析(RegressionAnalysis)在对市场数据的分析中往往会看到变量与变量之间存在一定的相关关系,例如:某产品的价格和社会需求之间,服务满意度与服务之间都有密切的关系,研究变量之间相互关系密切程度的分析为相关分析。如果在研究变量的相关分析时,把其中的一些因素作为所控制的变量,而另一些随机变量作为它们的因变量,确定这种关系的数理方法就称为回归分析。它常应用于满意度研究、消费者研究、市场预测以及一些专业技术研究等方面。2、因子分析(FactorAnalysis)因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系,即将相关比较密切的几个变量归在同一类中,每一类变量就成为一个因子(之所以称其为因子,是因为它是不可观测的,即不是具体的变量),以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。常与其它技术联合使用,应用于满意度研究,市场细分研究中。3、主成份分析(PrincipalComponentAnalysis)主成份分析的目的是要对多变量数据表进行最佳综合简化。使用的方法是寻找这些变量的线性组合─称之为主成份,使这些主成份间不相关。为了能用尽量少的主成份个数去反映原始变量间提供的变异信息,要求各主成分的方差从大到小排列。第一主成份最能反映数据间的差异。4、聚类分析(ClusterAnalysis)与判别分析(DiscriminantAnalysis)聚类分析的目的在于辨别在某些特性上相似的事物,并按这些特性将样本划分成若干类(群),使在同一类内的事物具有高度的同质性,而不同类的事物则有高度的异质性。在市场研究中,聚类分析主要用于:☆对消费者群进行市场细分☆对产品进行分类☆选择试验市场☆确定分层抽样的层次☆分析消费者的性格特征和行为形态等方面判别分析(DiscriminantAnalysis)能够依据样本的某些特性,以判别样