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市場研究中的統計分析方法(專題篇)

  • 作者：鄭宗成//張文雙//黃龍//張章新
  • 出版社：廣東經濟
  • ISBN：9787545418057
  • 出版日期：2012/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：390
人民幣：RMB 58 元      售價：元
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內容大鋼
作者介紹
鄭宗成//張文雙//黃龍//張章新
目錄
    專題一  認知圖的統計分析
第一章  對應分析
  第一節  對應分析的基本原理
    一、對應分析的一些基本概念
    二、對應分析結果的圖示
    三、補充點
    四、對應分析的SPSS操作
    五、運用對應分析的一些注意點
  第二節  運用對應分析進行品牌形象研究
第二章  多元對應分析和類別主成分分析
  第一節  基本原理
    一、數值變數線性主成分分析回顧
    二、類別變數最優尺度法的基本原理
  第二節  多元對應分析
    一、基本概念
    二、多元對應分析的SPSS操作
    三、應用例子
  第三節  類別主成分分析
    一、基本概念
    二、類別主成分分析的SPSS操作
    三、運用類別主成分分析進行品牌形象研究
第三章  多維尺度法
  第一節  多維尺度法概述
    一、什麼是多維尺度法
    二、多維尺度法的分類
    三、多維尺度法對數據的要求
  第二節  輸入是相似程度的古典多維尺度法
    一、基本原理
    二、擬合水平的測度
    三、輸出空間維數的確定
    四、輸出空間軸的解釋
    五、輸出圖形的一些問題說明
    六、收集相似性數據的方法
    七、古典多維尺度法的SPSS操作
    八、古典多維尺度法在產品分類中的應用
  第三節  輸入是屬性數據的古典多維尺度法
    一、什麼是在輸入是屬性數據的古典多維尺度法
    二、輸入是對象的距離矩陣，輸出平面僅包含對象
    三、輸入是對象和屬性的矩陣，輸出平麵包含對象和屬性
  第四節  輸入是偏好數據的多維尺度法
    一、偏好認知圖
    二、建立偏好認知圖的方法
    三、偏好認知圖的應用實例
    四、輸入是偏好數據的多維尺度法的SPSS操作
    專題二  市場細分中的統計分析方法
第四章  判別分析
  第一節  兩組判別分析
    一、基本原理
    二、數學模型及基本概念
    三、分類方法

    四、分類效果的測量
  第二節  多組判別分析
    一、模型的基本假設
    二、基本概念
    三、分類方法
    四、分類效果的測量
    五、SPSS多組判別分析操作
  第三節  判別分析在市場細分中的應用
第五章  典型相關分析
  第一節  線性典型相關分析
    一、什麼是線性典型相關分析
    二、線性典型相關分析的思路
    三、線性典型相關分析所需要的SPSS程序
    四、線性典型相關分析的主要輸出結果
  第二節  非線性典型相關分析的原理
    一、非線性典型相關分析的基本思路
    二、非線性典型相關分析的主要輸出結果
    三、非線性典型相關分析兩維圖的應用
    四、非線性典型相關分析的SPSS操作
  第三節  運用非線性典型相關分析細分市場
    一、以典型相關聚類法進行市場細分的步驟
    二、應用例子
第六章  潛類聚類模型
  第一節  潛類聚類模型簡介
    一、什麼是潛類模型
    二、潛類聚類模型的數學模型
    三、剖面輸出
    四、擬合度指標
    五、細分類別數的確定
    六、指示變數分類作用的檢驗
    七、樣本分類的準則
    八、分類效果的測量
    九、應用潛類聚類模型細分市場的實例
  第二節  Latent Gold 4.5中潛類聚類模型的程序操作
第七章  決策樹
  第一節  決策樹的一些基本概念
    一、樹形圖
    二、決策樹的估計風險和分類矩陣
    三、模型正確性的驗證
    四、收益表與收益圖
    五、決策樹在市場細分中的應用實例
  第二節  建樹方法與程序操作
    一、四種建樹方法的比較
    二、決策樹的SPSS操作
    專題三  新產品開發研究中的統計分析方法
第八章  試驗設計中的統計分析方法
  第一節  試驗設計概述
    一、什麼是試驗設計
    二、試驗設計的基本原則
    三、試驗設計的類型

  第二節  完全隨機化單因素試驗設計
    一、什麼是完全隨機化單因素試驗設計
    二、單因素方差分析的原理
    三、剖面圖和多重比較
    四、單因素方差分析的假定
    五、單因素方差分析的數學模型
    六、單因素方差分析的SPSS操作
  第三節  隨機區組單因素試驗設計
    一、隨機區組單因素試驗設計的原理
    二、多重比較
    三、隨機區組單因素試驗設計的SPSS操作
  第四節  雙因素試驗設計
    一、雙因素試驗設計的原理
    二、剖面圖
    三、多重比較
    四、雙因素方差分析的假定
    五、雙因素方差分析的SPSS操作
  第五節  多因素正交試驗設計
    一、多因素正交試驗設計的原理
    二、產生正交陣列的SPSS操作
    三、多因素正交試驗設計數據分析的SPSS操作
  第六節  重複測量的試驗設計
    一、重複測量單因素試驗設計
    二、一個因素上重複測量的雙因素試驗設計
    三、重複測量試驗設計的SPSS的操作
  第七節  平衡不完全區組單因素試驗設計
    一、什麼是平衡不完全區組試驗設計
    二、如何產生平衡不完全區組設計
    三、如何產生平衡不完全區組設計數據的分析
    四、平衡不完全區組設計數據分析的SPSS操作
    五、實際例子
第九章  產品與價格優化的統計分析——聯合分析
  第一節  聯合分析概述
    一、聯合分析的用途
    二、基本術語
    三、聯合分析的設計
    四、四種常用的聯合分析方法
  第二節  全剖面聯合分析
    一、SPSS全剖面聯合分析概述
    二、全剖面聯合分析的樣本設計要求
    三、SPSS全剖面聯合分析的程序操作
    四、Sawtooth Software全剖面聯合分析簡介
  第三節  基於選擇的聯合分析
    一、數據收集的方法
    二、剖面組的設計
    三、樣本量設計
    四、數據分析方法
    五、多層次貝葉斯法(CBC HB)簡介
    六、CBC的延伸與發展
  第四節  市場模擬與CBC操作程序

    一、市場模擬簡介
    二、市場模擬的步驟
    三、不同的模擬模型
    四、外部影響
    五、模擬器的其他操作
    六、CBC程序操作
  第五節  基於選擇的聯合分析的應用
    一、CBC在發展產品概念中的應用
    二、CBC在產品發展研究中的應用
    三、CBC在價格研究中的應用
    專題四顧客關係管理與品牌資產管理中的統計分析方法
第十章  結構方程模型
  第一節  結構方程模型的原理
    一、什麼是結構方程模型
    二、驗證性因子分析
    三、結構方程模型的一般形式
  第二節  結構方程的建模步驟
    一、模型設定
    二、模型識別
    三、模型估計
    四、模型評價
    五、模型修正
  第三節  AMOS軟體操作
    一、啟動AMOS
    二、模型的繪製
    三、指定數據文件
    四、模型的擬合
    五、保存和導出結果
  第四節  結構方程模型在市場研究中的應用舉例
    一、什麼是顧客滿意度研究
    二、顧客滿意度的結構方程模型
    三、輸出結果
術語中英文對照表
參考文獻

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