(四)聚類分析

　　聚類分析是細分市場的有效工具，同時也可用于研究消費者行為、尋找新的潛在市場、選擇實驗的市場，并作為多元分析的預處理。

　　聚類分析也稱群分析或類分析，是對樣品或變量根據(jù)相似性進行分類。對樣品的分類被稱為Q型聚類分析;對變量的分類被稱為R型聚類分析。變量如何選擇，取決于聚類的歸類。變量的類型有三種尺度：

　　(1)間隔尺度，即變量用連續(xù)的量來表示，如果存在絕對零點，又稱比例尺度;(2)有序尺度，即變量用有序的等級來表示有次序關系，但沒有數(shù)量表示;(3)名義尺度，即變量用一些“類”來表示，這些類之間沒有等級和數(shù)量關系，相似物體的集合稱為類。聚類分析方法主要有系統(tǒng)聚類法、樣品聚類法、動態(tài)聚類法、模糊聚類法、圖論聚類法和聚類預報法等。

　　用一組復雜數(shù)據(jù)產(chǎn)生一個相當簡單的類結(jié)構(gòu)，必然要進行“類似度”度量。一般來說，R型聚類統(tǒng)計量(或度量)有夾角余弦、相似系數(shù)、同號率;Q型聚類統(tǒng)計量(或度量)有：絕對距離、歐氏距離、明考斯基距離、-切比雪夫距離、馬氏距離、蘭氏距離等。類的特征主要用類的均值、樣本散布陣及樣本協(xié)方差陣、類的直徑等來刻畫。

　　(五)判別分析

　　判別分析是根據(jù)表明事物特點的變量值和它們所屬的類求出判別函數(shù)，根據(jù)判別函數(shù)對未知所屬類別的事物進行分類的一種分析方法。與聚類分析不同，它需要已知一系列反映事物特性的數(shù)值變量及其變量值，根據(jù)這些值來對一個樣品進行歸類，看它來自哪個總體。判別分析可根據(jù)判別的組數(shù)，分為兩組判別分析和多組判別分析;可根據(jù)判別函數(shù)的形式，分為線性判別和非線性判別;可根據(jù)判別時處理變量的方法不同，分為逐步判別、序貫判別等;還可根據(jù)判別標準的不同分為距離判別、Fisher判別、Bayes判別等。

　　在市場調(diào)研中，—般根據(jù)事先確定的因變量(例如產(chǎn)品的主要用戶、普通用戶或非用戶、自有房屋或租賃、電視觀眾或非電視觀眾)找出相應處理的區(qū)別性特性。在判別分析中，因變量為類別數(shù)據(jù)，自變量通常為可度量數(shù)據(jù)。根據(jù)自變量的值將樣本歸類。

　　例：下列最適合用來進行促銷策略目標選定的是( )。

　　A.結(jié)合分析

　　B.判別分析

　　C.因子分析

　　D.聚類分析

　　因子分析

　　(六)因子分析

　　基本思想是，根據(jù)相關性大小把原始變量分組，使得同組內(nèi)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(jié)構(gòu)，并用一個不可觀測的綜合變量表示，這個基本結(jié)構(gòu)稱之為“公共因子”。英國統(tǒng)計學家Moser

　　Scott在1961年對英國157個城鎮(zhèn)發(fā)展水平進行調(diào)查時，原始測量的變量有57個，通過因子分析發(fā)現(xiàn)，只需要用5個新的綜合變量就可以解釋95%的原有信息。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(gòu)造因子變量;(4)因子旋轉(zhuǎn);(5)計算因子得分。

　　因子分析在市場調(diào)研中有著廣泛的應用.，主要包括;消費者使用習慣和態(tài)度研究(U&A);品牌形象和特性研究;服務質(zhì)量調(diào)查;個性測試;形象調(diào)查;市場劃分識別;顧客、產(chǎn)品及行為分類。同時，還可根據(jù)因子得分確定不同重要程度的指標，管理者則可根據(jù)這些指標的重要性來決定首先解決的市場問題或者產(chǎn)品問題。

　　(七)結(jié)合分析

　　也稱交互分析，在歐美國家的市場調(diào)研中被廣泛應用。結(jié)合分析的基本假設是，產(chǎn)品或研究對象是由一系列的屬性所構(gòu)成的，例如，電腦產(chǎn)品的屬性為品牌、顯示器、CPU、內(nèi)存、硬盤等，而各屬性又有一定的水平，如顯示器有14英寸、15英寸、17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(quán)衡與考慮做出的理性選擇，因而，結(jié)合分析一般步驟為：(1)確定產(chǎn)品或服務的屬性與屬性水平;(2)將產(chǎn)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(chǎn)品;(3)請消費者對虛擬產(chǎn)品進行評價，通過打分、排序等方法調(diào)查消費者對虛擬產(chǎn)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最小二乘法回歸、多元方差分析;(5)解釋結(jié)果;(6)評估信度和效度，常用的有擬合優(yōu)度和t檢驗等;(7)市場預測與市場模擬。

　　在市場調(diào)研中，結(jié)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(chǎn)品)時的相對重要性，(2)估計不同屬性水平的市場占有率;(3)確定最受歡迎品牌的屬性水平組合;(4)根據(jù)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(chǎn)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。