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探索性研究的数据分析的其他方法(一)

调研家SurveyPlus
2022-03-22

对于探索性研究的数据分析存在着多种方法。我们之前学习到的是依赖方法(dependencetechniques),它是基于检査一个变量或更多变量间的相关关系而进行数据分析的。还有些方法称为相互依赖方法(interdependencetechniques),相互依赖方法是检查一组变量间的相互关系,且没有基于谁影响谁的假设。使用相互依赖方法就是要检查一组变量间到底有多少是相互关联的,进而把变量组缩减成几个变量,这也就是为什么一些人也把因子分析、聚类分析、维度分析等称为数据简化方法。

我们会简要地看一下因子分析、聚类分析和多维尺度法,这三种方法在市场调研和社会调研中都很有用[值得注意的是,哈里斯(1981)指出,聚类分析不应该被列为相互依赖方法,而应该属于一个单独的分类]。因子分析和聚类分析尤其在市场调研中受到欢迎,因为它们可以帮助营销者进行市场细分。市场细分是营销者在识别市场规模的基础上,按照一定的标准把消费者分成不同的组别,营销者据此可以定位自己的目标市场并更有效地进行营销活动,这个标准可能是人口统计因素、地理人口统计因素、行为因素、态度因素等。

1.因子分析

因子分析的目标在于把一大堆变量整合成几个因子,此外因子分析也广泛用于检验变量间的相关关系。例如,在一份针对消费者对电信公司所提供服务的认知感知的调研中,回答者被要求就服务的16个属性进行评级打分。因子分析就是要检验所有变量间的相关关系,并把这些变量总结成几个大的变量,这样我们就会得知到底什么是这项服务的主要感知决定因素。
因子分析也可以用于其他问题,包括产品测试研究、市场细分研究等。因子分析的目的不是用于解释或说明什么,用于因子分析的变量要求是可计量变量,但现实中,也经常使用到定序变量。

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