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第7章市场调查资料分析市场调查资料分析是指对市场调查和整理的资料进行对比研究，以得出调研结论的过程。其目的在于从数据导向结论，从结论导向对策。本章主要阐述市场调查资料分析的基本知识、基本方法和市场调查报告的编写。7.1市场调查资料分析概述7.1.1市场调查资料分析的意义市场调查资料分析是指根据市场调研的目的，运用多种分析方法对市场调查收集整理的各种资料进行对比研究，通过综合、提炼、归纳、概括得出调研结论，进行对策研究，撰写市场调研报告的过程。本质：数据深加工，从数据导向结论，从结论导向对策。7.1.2市场调查资料分析的规则1．从目的到研究：有针对性的分析，以解决所定义的市场调研问题。2．从局部到整体：先从局部问题分析开始，再过渡到对整体的全面认识。3．从单项到多项：先认识单项指标的变化，再过渡到对多项指标的认识。4．从表层到里层：先描述现象表层的事实，再揭示内在的本质特证。5．从静态到动态：“静态”和动态分析相结合，使定量认识更全面。6．从结果到原因。从结果找内因和外因，以便更好地解释为什么。7．从过程到规律：分析事物发展变化的过程，去认识事物变化的规律。8．从规律到预测：只有先认识事物变化的规律，才能做出科学的预测。9．从问题到对策：只有先搞准问题性质及原因，才能提出可行的对策。7.1.3市场调查资料分析的内容1．背景分析：了解问题的来由和背景，把握分析研究的目的和方向。2．状态分析：描述和评价现象的各方面的数量表现,概括现象的各种特征。3．因果分析：找出影响事物变化的内因和外因，揭示的问题与原因，4．对策研究：针对调查结论和启示、问题与原因，提出解决问题的对策。7.1.4市场调查资料分析的方法1定性分析方法是从事物的质的方面入手，利用经验判断、辨证思维、逻辑思维、创造性思维等思维方法对事物质的规定性进行判断和推理。定性分析主要是界定事物的大小、变化的方向、发展的快慢、事物的优劣、态度的好坏、问题的性质。定性分析方法主要有：(1)辨证思维法。运用唯物辩证法来认识问题、分析问题和阐述问题。(2)逻辑思维法。利用逻辑推理对事物的本质属性进行判断、推理和论证。(3)创新思维法。利用独立性思维、求异性思维、交叉性思维、联动性思维和多向性思维等创新思维的方式对市场调研问题进行分析和思考。(4)经济理论分析法。利用经济学中所阐明的各种经济范畴、经济理论和经济规律，对市场调研的问题进行判断和推理。(5)结构分析法。是指利用分组资料，通过分析各组成分的性质和结构，进而判断和认识现质属性和特征。(6)比较判断法。是把两个同类现象或有关联的现象进行比较，从而确定它们之间的相同点和不同点，或者它们之间的关联性，进而判别事物的本质属性。2定量分析方法是从事物的数量方面入手，运用一定的统计分析方法进行对比研究，从而挖掘事物的本质特征和规律性。即从数据对比中得出分析结论和启示。(1)按研究的目的不同，分为描述性分析和解析性分析。描述性分析：着重于描述和评价现象的规模、水平、结构、比率、速度、离散程度等基本数量特征。解析性分析：着重于推断总体、解释数量关系、检验理论、挖掘数据中隐含的本质和规律性(2)按涉及变量多少不同，分为单变量数据分析、双变量数据分析和多变量数据分析。单变量数据分析：一个统计指标或变量的对比研究。双变量数据分析：两个变量之间数量关系的分析研究。多变量数据分析：三个或三个以上变量之间的数量关系的分析研究。。7.1.5市场调查资料分析的程序明确调研问题界定分析内容提取数据选定方法对比研究概括结论综合集成撰写报告数据列表制图显示定性分析法单变量分析双变量分析多变量分析计算、比较建模、检验推断、预测解释调研问题、展示调研成果编辑整理、集中、综合特征、趋势关联、因果结论、启示问题性质数列类型变量多少分析需求划分构面列示子项目7.2单变量数据分析单变量数据分析是市场调查资料分析中最常用的定量分析，主要用于描述和评价调研现象的单变量或单指标的数量特征和规律。如规模、水平、结构、集中趋势、离散程度、发展速度、发展趋势等等。单变量数据分析的方法很多，下面分别介绍有关的分析方法。7.2.1结构性分析结构性分析又称数列分布分析，主要通过数列的频数分布或频率分布来显示总体或样本分布的类型和特征，反映总体或样本的结构与特点。数列分布的类型主要有钟型分布（正态的、右偏的、左偏的）、U型分布、J型分布等形态。不同形态的变量数列说明的问题不同，形成的内在原因也不同，应根据具体情况作具体分析。【例7.1】表7-1是某地调查的1200名农村消费者对彩电售后服务的满意状态的评价。从表中可看出，对彩电售后服务的满意率（很满意、较满意、一般）为44.3%，不满意率为55.7%。从分布类型来看，农村城镇消费者的满意状态呈左偏分布（左边大，右小）。其深层次的原因是厂商比较注重城市彩电市场营销，农村因消费者居住分散，交通不便，售后服务存在较大的难度。【例7.2】表7-2是某市1000户居民%，在80m2以下的占10.4%，在120m2以下的占57.9%，在120m2以上的占42.1%家庭现有住房面积的分布。可看出1000户居民家庭的住房面积在60m2以下的占3.1%（累计频率分析）。样本户现有住房面积的频率分布是近似于正态分布的。由于随着居民收入的提高，居民对住房面积和居房条件的改善是日益增长的，假定120m2以下的居民户的住房面积都提高到120m2及以上，则全市现有57.9%的居民家庭低于这一水平，因此，该市房地产投资和开发仍有较大的市场潜力。。图7-3样本房现有住房面积分布7.2.2集中度分析集中度分析又称集中程度或集中趋势分析，其目的在于通过测定变量值的一般水平，来评价数据分布的中心值或一般水平，衡量事物变动的集中趋势。1.品质数列集中度测定：“选项众数”。平均等级。2.变量数列集中度测定：平均数、中位数和众数。7.2.3差异性分析差异性分析又称离散程度分析，其目的在于测定变量值之间的离散程度或差异程度，评价平均数代表性的大小，衡量事物变动的均衡性或稳定性。1．品质数列离散程度测定：等级标准差、等级标准差系数。2．变量数列离散程度测定：全距、标准差、标准差系数或集中程度。【例7.3】表7-3是对甲、乙两市居民家用空调拥有量的调查分组资料。从表中的频率分布来看，两个样本均呈偏态分布，大部分家庭的空调拥有量为1-2台。为了更好地说明问题，可计算得到表7-4的分析指标。可得出如下结论：①空调普及率乙市比甲市高；②样本平均数乙市略高于甲市.两个样本的分布均为右(低)偏分布。③甲市样本的全距、标准差、标准差系数均比乙市大，说明甲市空调拥有量分布的离散程度比乙市要大。④甲市空调市场的潜力比乙市要大（普及率、户均拥有量均比乙市低）。7.2.4增长性分析增长性分析是分析现象在一定时期内增长变化的程度和快慢，主要分析指标有增长量和平均增长量、发展速度和增长速度,平均发展速度和平均增长速度。应注重增长过程和阶段性分析。【例7.4】表7-5是某市2000-2007年城镇居民人均消费支出的动态分析。可看出，近几年，人均消费支出的逐期增长量和环比增长率均呈加速增长的趋势，人均消费支出的平均增长量316.86元，平均增长率为7.04%。7.2.5趋势性分析趋势性分析在于认识和掌握现象在较长时期内发展变化的总趋势和规律，以便解释和描述现象的长期发展，预测未来的变化。1．图示分析法：常用动态曲线图识别长期趋势的类型.2．趋势方程法：用趋势方程描述现象长期发展变化的趋势，并据此进行外推预测。常用的有常数均值方程、直线方程、指数曲线方程、二次曲线方程等。例如：由表7-5的数据，可求得人均消费支出（S）的趋势方程如下。S=3595.5714+72.3929t+25.3690t2（R=0.9977SE=59.351999年t=0）图7-4某市城镇居民人均消费支出动态曲线7.2.6季节性分析反映季节变动的淡旺季规律，可用于预测和计划分解。反映和测定季节变动方法平均季节比重、季节指数、趋势与季节模型、自回归分析。【例7.5】表7-6是某地2004-2007年分季的消费品零售额。从平均季节比重来看，第一季度和第四季度为旺季，第二季度平淡，第三季度最淡。7.2.7循环波动性分析单变量数据波动分析又称周期性分析或循环变动分析,其目的在于揭示单变量动态数据波动是否存在从低到高、再从高到低的循环往复的变动规律，揭示不同时期经济变量波动的的过程、形态和周期长度，以及当前的波动走向。主要有环比发展速度或增长率分析法、时间数列分解余值分析法、动态曲线图示法等。【例7.6】图7-5是根据我国1978-2006年社会消费品零售额环比发展速度绘制的波动曲线,显示了社会消费品零售额的环比发展速度的波动存在着周期性的变动规律，1978-2006年期间共经历了4个半周期,1998-2006年是一个尚未完的周期,社会消费品零售额的增长正处在扩张的阶段。图7-51978-2006年消费品零售额环比发展速度波动曲线7.2.8显著性分析是指以样本统计量来验证假设的总体参数是否成立，借以决定采取适当行动的统计方法。假设是指对总体参数作出的假设，这种假设可能正确，也可能是错误的，假设检验就是要对假设的正确与否作出判断。在市场调查中，许多问题往往需要经过检验，才能得出正确的结论。在进行假设检验时，如果总体的分布形式已知，仅需对总体的未知参数（总体均值、总体比率等）进行假设检验，则称之为参数假设检验。如果总体分布形式未知，或者解决的问题不符合参数假设检验条件时，通常采用非参数假设检验（又称非参数统计）。【例7.7】某地城镇居民某年人均可支配收入9850元，标准差880元。随机抽取600各居民进行调查，结果人均可支配收入为9785元，在的条件下，能否认为样本人均可支配收入与总体均值没有显著的差别（H0μ=μ0）。解：-1.8093查Z分布表，得=-1.96，=1.96，由于检验统计量Z=-1.8093，落在了两个临界值之间，故接受原假设，即样本均值与总体均值之间没有显著的差别，样本是有代表性的。【例7.8】某商场上半年测量的每天的顾客流量为4200人，9月份从16天构成的随机样本测量的顾客流量为4284人，标准差为210人，设a=0.05，假定顾客流量服从正态分布，能否认为顾客流量比上半年要高一些？（H0：μ＞μ0）解：1.5492查t分布表，a=0.05，n=15时，得临界值为[－1.753，1.753]，检验统计量t=1.5492落在此区间内，因此，不能认为顾客流量比上半年要高一些，亦即差异不显著。【例7.9】据调查，甲市平均每户拥有空调2.146台，标准差为1.18，乙市平均每户拥有空调2.224台，标准差为1.03，n1=n2=1000，在显著水平a=0.05的条件下，能否认为甲、乙两市平均每户空调拥有量是相同的（H0：u1=u2）解：=1.5748当=0.05，查z分布表得临界值（-1.96，1.96），检验统计量z=1.5748，落在此区间的，故接受原假设，即甲、乙两市平均每户空调拥有量的差异是不明显的（有差异，但不显著）。7.2.9差异性分析差异性分析主要是检验两个总体(单位、地区、样本)的平均数或比率之差是否具有显著的差别.1.两个总体平均数之差的检验在检验两个总体平均数之差是否具有显著性时，无论总体是否服从正态分布，当样本为大样本（n＞30）时，来自两个总体的样本平均数之差是趋近于正态分布的，故可采用z检验，其检验统计量为：【例7.9】据调查，甲市平均每户拥有空调2.146台，标准差为1.18，乙市平均每户拥有空调2.224台，标准差为1.03，n1=n2=1000，在显著水平a=0.05的条件下，能否认为甲、乙两市平均每户空调拥有量是相同的（H0：u1=u2）解：=1.5748当=0.05，查z分布表得临界值（-1.96，1.96），检验统计量z=1.5748，落在此区间的，故接受原假设，即甲、乙两市平均每户空调拥有量的差异是不明显的（有差异，但不显著）。2，两个总体比率之差的检验当样本量较大时，来自两个总体的样本比率之差的抽