市場營銷研究中對應(yīng)分析方法的應(yīng)用內(nèi)容 摘要：本文主要探討統(tǒng)計(jì) 分析 方法 中的對應(yīng)分析技術(shù)在市場營銷 經(jīng)濟(jì) 研究 中的具體 應(yīng)用 ，并引用具體的實(shí)例來介紹實(shí)際中的應(yīng)用情況，最后提出了在運(yùn)用對應(yīng)分析方法時(shí)需要注意的 問題 。 關(guān)鍵詞：市場研究 對應(yīng)分析 營銷管理 市場營銷研究中經(jīng)常要涉及到對品質(zhì)型變量進(jìn)行分析，研究兩個(gè)或多個(gè)品質(zhì)型變量之間的相關(guān)關(guān)系。比如：在對用戶進(jìn)行市場細(xì)分時(shí)經(jīng)常要研究用戶的收入水平和消費(fèi)的產(chǎn)品類別之間的聯(lián)系，其中收入水平經(jīng)常是定序型變量，產(chǎn)品類別則一般為定類型變量。通常在研究品質(zhì)型變量時(shí)要利用品質(zhì)型變量構(gòu)成的交互匯總數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析也即交叉列聯(lián)表分析，從而更深入地研究變量間的聯(lián)系，最終達(dá)到營銷研究的目的。對應(yīng)分析正是這樣一種在編制品質(zhì)型變量交叉列聯(lián)表的基礎(chǔ)上，利用“降維”的方法，通過圖形的方式來研究變量不同類別之間的聯(lián)系，尤其適合于多分類品質(zhì)型變量的研究。 目前 ，對應(yīng)分析在歐美日本等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)國家十分流行，但在我國營銷調(diào)研領(lǐng)域的應(yīng)用還比較少，該統(tǒng)計(jì)研究技術(shù)在市場營銷研究領(lǐng)域可以廣泛地應(yīng)用于市場細(xì)分、新產(chǎn)品推廣、產(chǎn)品定位、品牌形象以及滿意度研究等方面。本文的目的是對市場營銷經(jīng)濟(jì)研究中對應(yīng)分析方法的應(yīng)用作一簡單的探討。 對應(yīng)分析的 計(jì)算 方法 兩品質(zhì)變量的交叉列聯(lián)表。通過品質(zhì)變量的交叉列聯(lián)表，得到如下mn的矩陣X，并將X規(guī)格化為mn的概率矩陣P，即： X= P= 其中，xij表示選擇行品質(zhì)變量第i類和列品質(zhì)變量第j類的頻數(shù)，為各單元頻數(shù)的總百分比。 確定數(shù)據(jù)點(diǎn)坐標(biāo)。將P矩陣的m行看成m個(gè)樣本，并將這m個(gè)樣本看成n維空間中的m個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，且各數(shù)據(jù)點(diǎn)的坐標(biāo)定義為：zi1，zi2，zi3，zin（i1，2，3，m）；其中（i=1，2，3，m；j=1，2，3，n）；同理，將P矩陣的n行看成n個(gè)樣本，并將這n個(gè)樣本看成m維空間中的n個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，且各數(shù)據(jù)點(diǎn)的坐標(biāo)定義為：z1i，z2i，z3i，zmi（i1，2，3，n）；其中 （i=1，2，3，m；j=1，2，3，n），而兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離就表示差異的大小。 行列變量的分類降維處理。計(jì)算出P矩陣行列變量的協(xié)方差矩陣，并計(jì)算相應(yīng)的特征根，然后根據(jù)累計(jì)方差貢獻(xiàn)率最終提取特征根個(gè)數(shù)（一般取2個(gè)），并計(jì)算出相應(yīng)的因子荷載矩陣。 繪制行列變量的對應(yīng)分布圖。把因子荷載矩陣中的元素看成若干個(gè)二維點(diǎn)繪制在共同的坐標(biāo)平面中，形成相應(yīng)的對應(yīng)分布圖，各點(diǎn)的坐標(biāo)即為相應(yīng)的因子荷載。這樣就實(shí)現(xiàn)了品質(zhì)變量各類別間差異的量化，能夠從對應(yīng)分布圖中直觀地看出各類別分布情況。 對應(yīng)分析的具體應(yīng)用 對應(yīng)分析技術(shù)在市場營銷經(jīng)濟(jì)研究中通常用于研究多個(gè)分類變量的關(guān)系，是市場細(xì)分、產(chǎn)品定位、品牌形象以及滿意度研究等營銷領(lǐng)域常用的一種方法。筆者以房地產(chǎn)市場的一個(gè)調(diào)研數(shù)據(jù)為例，并對應(yīng)分析技術(shù)在房地產(chǎn)市場研究中的具體運(yùn)用情況。本文引用某一房地產(chǎn)商的調(diào)研數(shù)據(jù)根據(jù)對應(yīng)分析的要求進(jìn)行整理分析。 在分析的時(shí)候，筆者主要選擇研究客戶的購買戶型和客戶背景兩個(gè)方面來進(jìn)行研究，其中客戶背景主要包括文化程度、從業(yè)狀況、家庭類型、家庭年收入、年齡段等五個(gè)細(xì)分變量。圖1是筆者在上述列聯(lián)表的基礎(chǔ)上調(diào)用SPSS軟件的對應(yīng)分析模塊對一房地產(chǎn)商的調(diào)研數(shù)據(jù)作出的分析結(jié)果。通過分析可以看出，房地產(chǎn)購買戶型與客戶背景狀況之間、購買戶型與購買戶型之間、不同的客戶之間的關(guān)系。 收入在1000025000元、國營 企業(yè) 和私營企業(yè)年齡段在3545歲的三口以上的家庭，距離三室一廳的購買戶型較近，換句話說，這類家庭比較喜歡三室一廳的戶型；一室一廳與四室以上戶型的距離較遠(yuǎn)，這表明喜歡一室一廳的家庭與喜歡四室以上的家庭與其他戶型的客戶差別較大；從家庭類型來看，單身的家庭和其他家庭的客戶有較大差異；從文化程度來看，初中以下的客戶和其他類型的客戶之間有較大差異。相比較之下，收入在5000075000元的被訪者更偏好四室以上的戶型；收入在500010000元的家庭更喜歡兩室一廳，而收入在5000元以下家庭則多偏愛一室一廳的戶型。因此在對客戶進(jìn)行細(xì)分的時(shí)候就可以 參考 對應(yīng)分析圖的距離遠(yuǎn)近，作出比較準(zhǔn)確的判斷和分析。 思想?yún)R報(bào) 應(yīng)該說，在被訪者背景資料的縱向?qū)Ρ戎兴急壤淮螅跈M向?qū)Ρ戎兴急壤^大；同樣對于購買戶型之間的縱向?qū)Ρ扰c橫向?qū)Ρ人急壤疽恢拢槐纠械拇蟛糠中畔⒅饕w現(xiàn)在第一維度上。由于對應(yīng) 分析 綜合考慮了行比例與列比例的差異，因此在同一圖形中表現(xiàn)了購買戶型與客戶背景間的內(nèi)在聯(lián)系。如果不用SPSS軟件而使用SAS軟件的對應(yīng)分析程序，則會(huì)把兩個(gè)維度所占的行、列比例數(shù)值清楚的表現(xiàn)出來。這樣可能在分析的時(shí)候會(huì)有助于對應(yīng)分析圖的理解。 總之，在市場營銷 研究 中，對應(yīng)分析在營銷研究中 應(yīng)用 廣泛，不僅僅在能夠進(jìn)行市場細(xì)分方面研究，在產(chǎn)品定位、品牌形象以及滿意度研究其他方面的也可以得到廣泛的應(yīng)用，在這些應(yīng)用具體領(lǐng)域其原理是大同小異，分析的結(jié)果也類似，只不過在營銷研究時(shí)，角度不同而已，因此只要掌握了對應(yīng)分析的核心思想，對應(yīng)分析在營銷研究中的推廣就相對容易了。 運(yùn)用對應(yīng)分析應(yīng)注意的 問題 對應(yīng)分析又稱為相應(yīng)分析，是由法國數(shù)學(xué)家JPBeozecri在1970年首次提出，主要用于分析二維數(shù)據(jù)陣中行因素和列因素間的關(guān)系。但是它跟相關(guān)分析又有很大的區(qū)別，對應(yīng)分析一般是不能應(yīng)用于相關(guān)關(guān)系的假設(shè)檢驗(yàn)。它只能說明兩個(gè)變量之間的聯(lián)系，而不像相關(guān)分析那樣能夠探究兩個(gè)變量間存在的關(guān)系是否顯著。而是用來研究兩個(gè)變量內(nèi)部類別之間的關(guān)系。 而在研究維度方面，一般來講如果各變量所包含的類別較少，則在兩個(gè)維度進(jìn)行對應(yīng)分析時(shí)損失的信息量最少。維度由研究者根據(jù)變量所含的最小類別數(shù)決定，但由于維度取舍不同其所包含的信息量也有所不同。 對應(yīng)分析是在交叉列聯(lián)表的基礎(chǔ)上進(jìn)行的研究，即變量之間交叉分組下的頻數(shù)分析。因此在應(yīng)用對應(yīng)分析時(shí)應(yīng)該對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，特別是要避免出現(xiàn)頻數(shù)為零或負(fù)數(shù)的情況。 另外，對應(yīng)分析的最大特點(diǎn)是能把眾多的數(shù)據(jù)和眾多的樣品同時(shí)呈現(xiàn)在一張圖解上，將樣品的大類及其屬性在圖上直觀而又簡潔地表示出來。此外，它還省去了因子選擇和因子軸旋轉(zhuǎn)等復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算及中間過程，能夠指示分類的主要參數(shù)(主因子)以及分類的依據(jù)，是一種直觀、簡單、方便的多元統(tǒng)計(jì) 方法 。 相對于其他統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，對應(yīng)分析在使用中顯示出以下特點(diǎn)：使數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)以及行、列之間的關(guān)系變得一目了然；將變量和樣品綜合聚類，便于比較分析；對于有序變量可進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析；對小概率事件較為敏感。由于對應(yīng)分析方法主要用樣品點(diǎn)和變量點(diǎn)的靠近程度來描述，所以對提示個(gè)性(尤其是有意義的小概率事件)十分有用，它可充分顯示因數(shù)據(jù)參差不齊而難以直接由原始數(shù)據(jù)概括