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市场调查数据研究
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）
假设有
选取统计量
设定显著性水平 查表得到
根据t的计算结果，比较t的绝对值与 的大小。若有
则接受H0，否则拒绝H0 。
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
上述统计量中， 表示第 类别在样本中实际出现的次数，表示期望出现的次数， 为类别数。
市场调查的方差分析
单因素方差分析
双因素方差分析
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：
试验数
试验水平
A1
A2
…
An
1
…
2
…
…
…
…
…
M
…
平均值
…
单因素方差分析（2）
单因素方差分析的一般形式
方差来源
平方和
自由度
方差
F
组间方差
组内方差
方差总和
单因素方差分析（4）
例
试验点
月销售量（吨）
包装1
包装2
包装3
1
15
15
19
2
10
10
12
3
9
12
16
4
5
11
16
5
16
12
17
合计
55
60
80
单因素方差分析（5）
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
因 素 A
行总计
观察值
A1
A2
…
As
因
素
B
B1
…
B2
…
…
…
…
…
…
…
Br
…
列总计
…
双因素方差分析（2）
双因素方差分析表
方差来源
平方和
自由度
方差
F
因素A
因素B
误差
总计
双因素方差分析（3）
双因素方差分析的数学表达式
双因素方差分析（4）
例
销 地
销 量
行总计
包装A1
包装A2
包装A3
B1
20
19
21
60
B2
16
15
14
45
B3
9
10
11
30
B4
8
7
6
21
列总计
53
51
52
156（总）
双因素方差分析（5）
双因素方差分析（6）
因子聚类分析
距离聚类法
最短距离法
最长距离法
相关系数聚类法
最短距离聚类法（1）
计算样本间距离，并列出初始距离矩阵。
选取初始距离矩阵中的最小值，并对该值对应的样本进行类合并。
根据最小值原则计算新合并样本与其他样本之间的距离，列出新的距离矩阵。
重复上述步骤，直至所有样本被全部合并为一类。
最短距离聚类法（2）
例
假设有样本数据如下，请对样本进行分类。
样本序号
样本式样
样本包装
样本性能
1
4
4
4
2
3
6
6
3
6
3
3
4
2
4
5
5
1
2
2
最短距离聚类法（3）
初始距离矩阵
最短距离聚类法（4）
最长距离聚类法（1）
计算样本间距离，并列出初始距离矩阵。
选取初始距离矩阵中的最小值，并对该值对应的样本进行类合并。
根据最大值原则计算新合并样本与其他样本之间的距离，列出新的距离矩阵。
重复上述步骤，直至所有样本被全部合并为一类。
最长距离聚类法（3）