(六)因子分析

　　因子分析是研究如何以少的信息丟失將眾多原有變量濃縮成少數幾個代表變量間關系的因子，并使因子具有一定的命名解釋性。

　　其基本思想是，根據相關性大小把原始變量分組，使得同組內的變量之間相關性較高，不同組的變量間相關性較低，每組變量代表一個基本結構，并用一個不可觀測的綜合變量表示，這個基本結構稱之為“公共因子”。

　　因子分析的基本步驟是.(1)確定研究變量;(2)計算所有變量的相關矩陣;(3)構造因子變量;(4)因子旋轉，(5)計算因子得分。

　　例如：研究消費者的生活方式，通常采用心理描述測試法，即采用一系列關于對社會活動、價值觀念等內容的陳述，請消費者根據自己的情況做出評價。調查中采用7分評價法， 1分表示“非常同意”，7分表示“非常不同意”。經事先的小樣本測試篩選，終的測試語句為：(20個)

　　由于測試的語句實際上是一系列相關因素的陳述，很多語句之間存在一定的相關性，通過因子分析則可以將系列相關因素綜合為一個因子。

　　表1：因子分析的結果

　　因子分析在市場調研中有著廣泛的應用，主要包括：消費者使用習慣和態度研究(U&A);品牌形象和特性研究|服務質量調查;個性測試;形象調查，市場劃分識別;顧客、產品及行為分類。

　　(七)結合分析

　　結合分析，也稱交互分析，在歐美國家的市場調研中被廣泛應用。

　　結合分析的基本假設是，產品或研究對象是由一系列的屬性所構成的，例如，電腦產品的屬性為品牌、顯示器、CPU、內存、硬盤等，而各屬性又有一定的水平，如顯示器有l4英寸、15英寸、l7英寸等，CPU可能有奔騰5、賽揚、K6等。

　　消費者的購買抉擇過程是基于對這些屬性的權衡與考慮做出的理性選擇，因而，結合分析一般步驟為：

　　(1)確定產品或服務的屬性與屬性水平;

　　(2)將產品的所有屬性與屬性水平通盤考慮，并采用正交設計的方法將這些屬性與屬性水平進行組合，生成一系列虛擬產品;

　　(3)請消費者對虛擬產品進行評價，通過打分、排序等方法調查消費者對虛擬產品的喜好、購買的可能性等;

　　(4)計算屬性的效用、計算屬性的模型和方法主要包括小二乘法回歸、多元方差分析;

　　(5)解釋結果;

　　(6)評估信度和效度，常用的有擬合優度和t檢驗等;

　　(7)市場預測與市場模擬。

　　在市場調研中，結合分析可用于如下幾個方面.(1)決定各種屬性在消費者選擇品牌(產品)時的相對重要性;(2)估計不同屬性水平的市場占有率;(3)確定受歡迎品牌的屬性水平組合，(4)根據消費者對屬性水平喜好的相似性，進行消費者市場分類;(5)應用于新產品概念識別;(6)競爭分析，(7)定價研究;(8)廣告研究;(9)銷售分布等。

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