【每周一书】市场研究中的统计分析方法

《市场研究中的统计分析方法-专题篇》

作者：郑宗成,张文双,黄龙,张章新

出版社：广东经济出版社有限公司

ISBN：9787545418057

定价：58

发行时间：2013-03

《市场研究中的统计分析方法-基础篇》

作者：郑宗成,张文双,黄龙,张章新

出版社：广东经济出版社有限公司

ISBN：9787545418040

定价：38

发行时间：2013-02

勺海市场研究公司 CEO

蒙晓平

“郑宗成，张文双两位先生的大名，从业10年+的同行应该不陌生。市场研究中的很多复杂模型，都有一步一步软件操作指南，甚至有潜变量模型、结构方程模型应用。略显遗憾的是，2012年第一版出版后，没有看到有新的版本更新。同期推出的还有一本基础篇，也向刚入行的小白也推荐下。”

作者简介

郑宗成，中国市场研究领域的先驱者，自1985年起从事市场研究，拥有超过25年的专业经验。他长期任教于中山大学管理学院，培养了大批本土市场研究人才，其专业贡献深受同行与客户认可。他曾在广州市市场研究公司、华南市场研究公司、华南国际市场研究公司等机构担任高级顾问，现任精确市场研究集团高级顾问，持续推动行业专业能力提升与人才培养。其代表性著作包括《市场营销实务》《市场研究方法》等，是兼具学术理论深度与行业实践经验的资深专家。张文双，经济学硕士，美国营销协会会员。他于1993年在中山大学管理学院师从郑宗成教授，并由此进入行业。1995年加入华南市场研究公司（后为华南国际市场研究公司），历任高级研究员至客户研究高级总监等职务，期间还曾担任Research International营销科学中心中国区负责人及全球研究模型评审团成员，深度参与多项研究模型开发与评估工作。2011年，他与合伙人共同创立IDAMC公司并担任总经理，专注市场研究与营销策略融合领域，在统计分析与研究模型应用方面具有深厚造诣。

内容简介

《市场研究中的统计分析方法-基础篇》

作者向有意钻研统计分析的企业主管、市场营销人员、业务分析师、市场研究从业者、在读学生等群体，奉献了一种极其实用的入门读物。他们以既简明又全面的方式，在统计学与市场营销之间，极为成功地架设了一座桥梁。本书是条理最清晰、行文最引人入胜的中文统计学原理入门读物之一。特别把它推荐给已经在运用定量方法解决市场营销和市场研究问题的所有人。本书值得被商学院广泛采用，也值得紧跟潮流、抱负不凡的营销实践者们阅读。

《市场研究中的统计分析方法-专题篇》

本书分四个专题，以SPCC软件为依托，以国内外各大公司实际案例为导向，针对从事市场研究行业和数据分析职业的人们，集中讲述更复杂、更具专业性的统计分析方法，使读者可以轻松地搞懂那些深奥的理论、复杂的公式、抽象的术语和符号，将数据分析方法与企业决策需要之间建立起有机的联系。

《市场研究中的统计分析方法-基础篇》

第一章导论

第一节统计分析概述

一、统计分析是定量研究人员的三大基本功之一

二、什么是统计分析

三、统计学：让人又爱又恨的学问

四、是科学，还是艺术

第二节统计分析的方法体系

一、统计分析方法的分支

二、数据归纳的方法体系

三、差异分析的方法体系

四、关联分析的方法体系

第三节统计分析的误区

一、统计分析的常见误区

二、如何避免陷入误区

第四节本书所涉及的统计软件

一、本书选用统计软件的原则

二、本书所涉及的SPSS组件或模块

三、本书所涉及的其他统计软件

第二章数据描述、归纳与转换

第一节描述统计与数据测量水平的类型

一、描述统计与推断统计+

二、数据测量水平的类型

第二节单个指标数据的归纳与描述

一、频数表

二、直方图和正态分布

三、集中趋势指标

四、离散程度指标

五、正态分布的概率密度曲线

六、分布类型与形状测量

七、SPSS操作

第三节多个指标数据的归纳与描述

一、交叉表

二、运用剖面指数分析交叉表

三、期望值一观察值分析

第四节数据转换

一、数据转换的目的与原则

二、标准化数据

三、创建虚拟变量

四、对数据进行分段处理

五、重新赋值

第三章抽样、误差与加权

第一节样本容量与抽样误差

一、抽样调查的概念与意义

二、抽样误差的概念

三、样本容量与抽样误差的关系

三、百分比的误差边际

四、以统计方法确定样本容量

第二节抽样方式与抽样误差

一、概率抽样与非概率抽样

二、概率抽样的方式与抽样误差

三、非概率抽样的方式与抽样误差

第三节市场研究中的非抽样误差

一、非抽样误差的种类

二、研究分析中对非抽样误差的识别

三、研究分析中对非抽样误差的处理

第四节信度与效度

一、信度和效度的概念

二、信度分析

三、效度分析

第五节数据加权

一、加权的概念与目的

二、加权的实际应用

三、涉及多特性指标的复杂加权

四、加权对分析结果影响的测算

第四章数据差异的检验——统计显著性检验

第一节统计检验概述

一、为什么要进行假设检验

二、统计显著性检验的基本思想

三、统计显著性检验的步骤

四、双尾检验和单尾检验

五、两类错误

六、统计显著性与差异大小的联系与区别

七、统计显著性检验的类型

第二节参数检验

一、单样本T检验

二、两个独立样本T检验

三、两个配对样本的均值T检验

四、怎样展示参数检验结果

第三节非参数检验

一、独立样本检验

二、配对样本检验

三、符号检验(Sign Tcst)

四、一维卡方检验

五、多重配对比较检验

第五章重要性测量的统计分析——相关与回归

第一节重要性测量概述

一、为什么要测量重要性

二、显性重要性与隐性重要性

三、隐性重要性的意义与由来

第二节相关分析

一、两个变量间的关系

二、Pearson相关系数

三、Spearman秩相关系数

四、Pearson相关系数和Spearman秩相关系数的SPSS操作

五、用相关系数测量隐陸重要性

第三节交叉表关联性的统计检验

一、交叉表中指标相互独立性的检验

二、类别尺度变量的列联系数

三、卡方检验的SPSS操作

第四节线性回归分析

一、一元线性回归

二、多元线性回归

三、模型拟合数据好坏的判别

四、分析自变量对因变量影响的指标

五、回归模型在重要性测量中的应用

六、多重共线性的检验

七、多元线性回归模型的假设条件及其检验

八、多元回归模型中自变量是类别变量时的处理

九、线性回归的SPSS操作

十、曲线拟合

第五节尺度回归

一、尺度回归的基本原理

二、尺度回归对输人数据的要求

三、尺度回归的SPSS操作

四、尺度回归在重要性测量中的应用

第六章数据降维——因子分析

第一节因子分析的基本原理和计算步骤

一、因子分析的目的

二、因子分析的基本思想

三、因子分析的数学模型及计算步骤

四、使用因子分析所需要注意的问题

五、因子分析的SPSS操作

第二节因子分析在市场研究中的应用

第七章对象分类——聚类分析

第一节聚类分析的用途

一、对消费者分类

二、对品牌分类

三、确定分层抽样的层次

第二节聚类方法

一、分层聚类法

二、K均值聚类法

三、使用聚类分析所需要注意的问题

第三节运用因子分析和聚类分析细分市场

一、市场细分流程

二、需要语句的确定

三、应用例子

第四节运用因子分析和聚类分析对中国城市分类

一、分类方法与指标

二、分类结果

术语中英文对照表

参考文献

《市场研究中的统计分析方法-专题篇》

专题一认知图的统计分析

第一章对应分析

第一节对应分析的基本原理

一、对应分析的一些基本概念

二、对应分析结果的图示

三、补充点

四、对应分析的SPSS操作

五、运用对应分析的一些注意点

第二节运用对应分析进行品牌形象研究

第二章多元对应分析和类别主成分分析

第一节基本原理

一、数值变量线性主成分分析回顾

二、类别变量最优尺度法的基本原理

第二节多元对应分析

一、基本概念

二、多元对应分析的SPSS操作

三、应用例子

第三节类别主成分分析

一、基本概念

二、类别主成分分析的SPSS操作

三、运用类别主成分分析进行品牌形象研究

第三章多维尺度法

第一节多维尺度法概述

一、什么是多维尺度法

二、多维尺度法的分类

三、多维尺度法对数据的要求

第二节输入是相似程度的古典多维尺度法

一、基本原理

二、拟合水平的测度

三、输出空间维数的确定

四、输出空间轴的解释

五、输出图形的一些问题说明

六、收集相似性数据的方法

七、古典多维尺度法的SPSS操作

八、古典多维尺度法在产品分类中的应用

第三节输入是属性数据的古典多维尺度法

一、什么是在输入是属性数据的古典多维尺度法

二、输入是对象的距离矩阵，输出平面仅包含对象

三、输入是对象和属性的矩阵，输出平面包含对象和属性

第四节输人是偏好数据的多维尺度法

一、偏好认知图

二、建立偏好认知图的方法

三、偏好认知图的应用实例

四、输入是偏好数据的多维尺度法的SPSS操作

专题二市场细分中的统计分析方法

第四章判别分析

第一节两组判别分析

一、基本原理

二、数学模型及基本概念

三、分类方法

四、分类效果的测量

第二节多组判别分析

一、模型的基本假设

二、基本概念

三、分类方法

四、分类效果的测量

……

第五章典型相关分析

第六章潜类聚类模型

第七章决策树

第八章实验设计中的统计分析方法

第九章产品与价格优化的统计分析—联合分析

第十章结构方程模型

术语中英文对照表

参考文献