SPSS China审阅并作序推荐：市场研究中的统计分析方法·专题篇 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郑宗成，张文双，黄龙，张章新 著

图书标签:

• SPSS
• 市场研究
• 统计分析
• 数据分析
• 社会科学
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• 方法论
• 中国审阅
• 推荐
• 专题研究

出版社： 广东经济出版社

ISBN：9787545418057

版次：1

商品编码：11187991

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-12-01

用纸：胶版纸

页数：389

字数：510000

正文语种：中文

内容简介

　　通过《市场研究中的统计分析方法·专题篇》，作者向有意钻研统计分析的企业主管、市场营销人员、业务分析师、市场研究从业者、在读学生等群体，奉献了一种极其实用的入门读物。他们以既简明又全面的方式，在统计学与市场营销之间，极为成功地架设了一座桥梁。《市场研究中的统计分析方法·专题篇》是我所见过的条理最清晰、行文最引人入胜的中文统计学原理入门读物之一。我特别把它推荐给已经在运用定量方法解决市场营销和市场研究问题的所有人。从而，《市场研究中的统计分析方法·专题篇》值得被商学院广泛采用，也值得紧跟潮流、抱负不凡的营销实践者们阅读。
　　每一位希望甩开数字畏惧感的人，读《市场研究中的统计分析方法·专题篇》时很快会发现：统计分析原来不仅实用，而且可以充满乐趣。当然，《市场研究中的统计分析方法·专题篇》并非仅是为那些有业务背景、渴望体验统计分析奧秘和热衷于SPSS软件的人们而写的。由于书中示例众多，既有从日常生活信手拈来的例子帮助读者快速抓住要点，也有因需要而设置的复杂案例，这使得那些已有丰富经验但希望快速更新一下统计分析知识的从业者们，也会同样欣赏这套《市场研究中的统计分析方法》。

内页插图

目录

专题一 认知图的统计分析
第一章 对应分析
第一节 对应分析的基本原理
一、对应分析的一些基本概念
二、对应分析结果的图示
三、补充点 四、对应分析的SPSS操作
五、运用对应分析的一些注意点
第二节 运用对应分析进行品牌形象研究
第二章 多元对应分析和类别主成分分析
第一节基本原理
一、数值变量线性主成分分析回顾
二、类别变量最优尺度法的基本原理
第二节 多元对应分析
一、基本概念
二、多元对应分析的SPSS操作
三、应用例子
第三节 类别主成分分析
一、基本概念
二、类别主成分分析的SPSS操作
三、运用类别主成分分析进行品牌形象研究
第三章 多维尺度法
第一节 多维尺度法概述
一、什么是多维尺度法
二、多维尺度法的分类
三、多维尺度法对数据的要求
第二节 输入是相似程度的古典多维尺度法
一、基本原理
二、拟合水平的测度
三、输出空间维数的确定
四、输出空间轴的解释
五、输出图形的一些问题说明
六、收集相似性数据的方法
七、古典多维尺度法的SPSS操作
八、古典多维尺度法在产品分类中的应用
第三节 输入是属性数据的古典多维尺度法
一、什么是在输入是属性数据的古典多维尺度法
二、输入是对象的距离矩阵，输出平面仅包含对象
三、输入是对象和属性的矩阵，输出平面包含对象和属性
第四节 输人是偏好数据的多维尺度法
一、偏好认知图
二、建立偏好认知图的方法
三、偏好认知图的应用实例
四、输入是偏好数据的多维尺度法的SPSS操作
专题二 市场细分中的统计分析方法
第四章 判别分析
第一节 两组判别分析
一、基本原理
二、数学模型及基本概念
三、分类方法
四、分类效果的测量
第二节 多组判别分析
一、模型的基本假设
二、基本概念
三、分类方法
四、分类效果的测量
……
第五章 典型相关分析
第六章 潜类聚类模型
第七章 决策树
第八章 实验设计中的统计分析方法
第九章 产品与价格优化的统计分析—联合分析
第十章 结构方程模型
术语中英文对照表
参考文献

精彩书摘

　　（二）类别数量两维图
　　以每个变量的各类别在第一、第二维上的数量作为坐标，可以在两维图上描点，每个点代表一个变量的一个类别，此图称变量的类别数量两维图。在类别数量两维图中，如果同一变量的两个类别距离很近，表示这两个类别应该合并。两个变量的各类别在图上的点距离越近，则这些类别之间关系越密切。此图有三个作用：
　　（1）分析多个类别变量中两两之间的关系。虽然它仍是分析两个变量之间的关系，但和简单对应分析不同，它在分析两个变量之间的关系时，其他变量与它们的关系在起作用。
　　（2）分析每个变量的各类别在每一维上的分散度。某变量各类别在某维上的类别数量点越分散，则该变量在该维的判别度越高，因而判别能力越强。虽然用每个变量在各维上的判别度亦可以用于分析分散度，但如果两个变量的类别在某维上的判别度相同，其中一个变量的各类别分散得比较均匀，而另一个变量的各类别中，许多类别比较接近，而个别类别却远离大多数类别，此时用判别度就无法区别它们。而用类别数量的两维图就可以看出它们的区别。因此用类别数量两维图比用判别度可以更深入分析分度。
　　（3）分析变量的类别是否需要合并，所选择的最优尺度是否恰当。图1是例2的类别数量两维图。从图中可见每个变量各类别的分散性，从而可以判断各变量的判别能力。所得到的结论和前面所述的结果一致。此外，从图中可知：北京消费者更多食用品牌2。上海消费者更多食用品牌3，广州消费者更多食用品牌。
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前言/序言

《市场研究中的统计分析方法：专题篇》 一部深入揭示市场洞察背后统计科学的力作 在瞬息万变的商业世界中，精准的市场洞察是企业制胜的关键。而统计分析，作为连接数据与智慧的桥梁，其重要性不言而喻。然而，对于许多市场研究从业者而言，如何驾驭复杂的统计工具，将其转化为 actionable insights，仍是一个挑战。正是基于这样的背景，《市场研究中的统计分析方法：专题篇》应运而生。本书并非一本浅尝辄止的统计工具手册，而是一部深入剖析市场研究核心统计分析方法的专题性巨著，旨在为读者提供一套系统、严谨且实用的统计分析理论与实践框架。 本书凝聚了众多在市场研究领域深耕多年的专家学者之智慧与经验，由 SPSS China 审阅并作序推荐，足见其专业性和权威性。本书内容聚焦于市场研究中最为核心、最具挑战性的统计分析专题，力求在理论深度与实践应用之间找到最佳平衡点，帮助读者不仅知其然，更知其所以然。 内容精要与价值所在： 《市场研究中的统计分析方法：专题篇》以专题形式，系统梳理并深入阐释了市场研究中至关重要的各类统计分析技术。本书内容编排逻辑清晰，从基础理论出发，逐步深入到高级应用，环环相扣，层层递进，确保读者能够逐步建立起完整的统计分析知识体系。 专题一：数据预处理与探索性数据分析（EDA）—— 洞察之始 任何深入的市场分析都离不开高质量的数据。本专题将详细讲解数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据转换与标准化等关键的数据预处理技术。此外，对探索性数据分析（EDA）的深度挖掘，将引导读者通过可视化手段（如箱线图、散点图、直方图等）和描述性统计指标，初步了解数据的分布特征、变量间的初步关系，从而为后续的建模和推断打下坚实基础。理解EDA，能够帮助研究者在分析初期发现潜在问题，避免“垃圾进，垃圾出”的窘境，大大提升后续分析的效率和有效性。 专题二：推断性统计—— 从样本到总体的智慧跃迁 市场研究的核心目标往往是从有限的样本数据推断出整体市场的规律。本专题将系统介绍假设检验（t检验、卡方检验、ANOVA等）和置信区间等推断性统计的核心概念与应用。读者将学会如何科学地设计实验，如何严谨地检验统计假设，如何评估分析结果的统计显著性，以及如何理解和运用置信区间来衡量估计的精度。这部分内容对于理解和解释研究结果至关重要，避免因统计误读而得出错误的结论。 专题三：回归分析—— 揭示变量间的量化关系 回归分析是市场研究中最常用也最具力量的统计技术之一。本书将全面讲解简单线性回归、多元线性回归，并深入探讨广义线性模型（如逻辑回归、泊松回归）的应用。读者将学习如何构建、解释和评估回归模型，理解自变量与因变量之间的定量关系，识别共线性问题，并学会如何利用回归模型进行预测和归因。无论是分析影响产品销量的关键因素，还是预测用户购买概率，回归分析都能提供深刻的量化洞察。 专题四：方差分析（ANOVA）—— 比较多组均值的奥秘 当需要比较三个或更多组别的均值是否存在显著差异时，方差分析（ANOVA）便显现出其强大的应用价值。本专题将详细讲解单因素方差分析、双因素方差分析及其扩展，如协方差分析（ANCOVA）。读者将学会如何设计实验以比较不同广告策略、不同产品设计、不同客户群体等对目标指标（如满意度、购买意愿）的影响，并深入理解方差分析背后的统计原理。 专题五：因子分析与主成分分析—— 降维与数据结构的探索 在处理高维度的市场数据时，因子分析（Factor Analysis）和主成分分析（PCA）是不可或缺的降维技术。本专题将深入讲解如何通过这些方法识别潜在的、隐藏的变量（因子），从而简化数据结构，揭示变量间的内在联系。读者将学会如何构建因子模型，如何解释因子载荷，以及如何利用降维后的变量进行进一步的分析。这对于理解消费者心理、构建品牌形象等复杂问题尤为重要。 专题六：聚类分析—— 识别同质性市场群体 聚类分析是市场细分（Market Segmentation）的关键工具。本专题将介绍各种聚类方法，如K-均值聚类、层次聚类等。读者将学习如何根据消费者的行为、偏好、人口统计学特征等将市场划分为若干具有相似性的细分群体，并理解如何评估聚类结果的有效性。准确的市场细分是精准营销的基础，聚类分析在此过程中扮演着至关重要的角色。 专题七：判别分析—— 分类与预测的利器 判别分析（Discriminant Analysis）在预测个体属于哪个预定义群体方面具有重要应用。本专题将讲解判别分析的原理和应用，例如预测客户是否会流失、预测用户对特定产品的接受程度等。读者将学习如何构建判别模型，并理解如何利用模型进行分类预测。 专题八：结构方程模型（SEM）—— 探索复杂因果关系 对于市场研究中涉及的复杂、间接的因果关系，结构方程模型（SEM）提供了强大的建模框架。本书将介绍SEM的基本概念、模型构建步骤以及常用的拟合指标。读者将有机会学习如何通过SEM来检验和估计测量模型（因子分析）和结构模型（回归关系）的联合效应，从而更深入地理解品牌忠诚度、客户满意度等抽象概念之间的相互作用。 专题九：时间序列分析—— 洞察市场趋势与预测未来 市场数据往往具有时间维度，时间序列分析在此显得尤为重要。本专题将介绍时间序列的基本构成（趋势、季节性、周期性、随机性），并讲解ARIMA模型等经典时间序列分析方法。读者将学会如何分析市场数据的动态变化，如何识别季节性模式，以及如何利用时间序列模型进行销量预测、需求预测等。 专题十：多变量统计方法在特定场景的应用 除了上述核心专题，本书还将穿插介绍一些在特定市场研究场景下常用的多变量统计方法，例如： 对应分析（Correspondence Analysis）：用于分析分类变量之间的关联性，尤其在品牌定位、媒体偏好分析中应用广泛。 多维尺度分析（MDS）：用于揭示感知空间中的物体（如品牌）的位置关系，常用于产品定位和竞争态势分析。 联合分析（Conjoint Analysis）：一种评估消费者对产品属性偏好的强大技术，是新产品开发和定价策略制定的重要依据。 理论与实践的高度结合： 《市场研究中的统计分析方法：专题篇》的另一大亮点在于其理论与实践的高度融合。本书中的每一个统计方法，都配以详实的案例分析，这些案例均来源于真实的、贴近市场研究实际的场景。读者不仅能学习到方法的原理，更能看到这些方法是如何在实际工作中被应用的。 本书将指导读者如何使用SPSS这一在市场研究领域广泛应用的统计软件来执行这些分析。书中会提供清晰的操作步骤和代码示例，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。通过对具体案例的剖析，读者将学会如何解读SPSS的输出结果，如何根据分析结果撰写研究报告，并如何将统计结论转化为可执行的市场策略。 目标读者群体： 本书的读者群体广泛，包括但不限于： 市场研究从业者： 无论是初入行的新人，还是经验丰富的资深研究员，本书都能帮助他们系统梳理和深化统计分析能力。 市场营销专业人士： 能够帮助营销人员更好地理解和运用数据分析工具，制定更科学的营销策略。 企业决策者： 提升对市场研究报告的解读能力，做出更明智的商业决策。 高校相关专业学生： 为统计学、市场营销学、管理学等专业的学生提供一本权威、实用的参考教材。 对统计分析在市场研究中应用感兴趣的读者。 结语： 《市场研究中的统计分析方法：专题篇》是一部面向未来、面向实践的专业著作。它不仅是一本统计方法的指南，更是一套赋能市场研究者洞察市场、驱动增长的强大工具集。通过对本书的学习，读者将能够更自信、更有效地运用统计学这门科学语言，在复杂多变的市场环境中，寻找到最具价值的洞察，为企业的决策提供坚实的科学支撑。本书的出版，必将对中国市场研究领域的发展起到积极的推动作用，为行业培养更多高素质的数据驱动型人才贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格非常具有个人魅力，它并非那种冷冰冰的学术报告腔调，而是透露着一种深入浅出的“对话感”。作者在关键概念的阐述上，常常会使用一些非常贴切的比喻，将抽象的统计学原理拉回到日常的商业逻辑中。我尤其欣赏作者在处理一些争议性话题时的平衡态度，比如在对某一特定检验的局限性进行剖析时，并没有全盘否定其价值，而是指出了它最适用的场景和需要警惕的误区。这种成熟、辩证的分析方法，让我感觉自己不是在一个被灌输知识，而是在与一位睿智的导师进行高水平的思维碰撞。很多地方，作者在解释完“是什么”之后，会紧接着探讨“为什么会这样”，这种对底层逻辑的深挖，极大地提升了我对统计推断过程的理解深度，让我能够更自信地向非技术背景的决策者解释我的分析依据和结论的可靠性区间。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个同行聚会上偶然听人提起这本书的，当时讨论的主题是如何处理实际市场调研中遇到的各种“脏数据”和异常情况。这本书给我的第一个冲击就是它的实操性远超我预期的理论深度。很多统计书籍往往在介绍完公式和假设检验后就戛然而止，留给实践者自己去摸索如何应用。然而，这本书的独特之处在于，它似乎能预判读者在实战中会遇到的所有‘坑’，并提前准备好了相应的解决方案和备选路径。比如，关于样本代表性偏差的处理，书中提供的不仅仅是标准的权重调整方法，更有结合特定行业背景的启发式调整思路，这对于我们这些常年在快节奏市场中挣扎的人来说，简直是雪中送炭。阅读其中关于高级多变量分析的应用案例时，我仿佛正在亲手操作软件，每一步的参数设定和结果解读都写得极为细致，几乎不需要额外参考其他软件手册，就能做到举一反三，这种沉浸式的学习体验是很多教材难以比拟的。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，市场上关于统计方法的书籍汗牛充栋，但真正能让我读完后感到“武装完毕”，可以立即投入到高难度项目中去的，屈指可数。这本书给我的感受就是一种“即插即用”的高效能感。它的章节组织不是为了展示作者的知识广度，而是百分之百地服务于解决实际市场问题的目的性。例如，对于时间序列分析在预测产品生命周期中的应用，书中提供的模型选择和诊断流程清晰到近乎可以被直接转化为项目SOP（标准操作程序）。此外，书中对软件操作层面的辅助信息处理得恰到好处，没有陷入对特定软件界面的冗长描述，而是侧重于如何将分析思路映射到软件功能上，这种“方法论优先”的编写策略，使得这本书的生命周期远长于任何特定版本软件的更新换代，真正体现了百年统计思想的恒久价值。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的市场分析师，我最看重的是一本书能否带来“视角”上的革新，而非仅仅是知识点的堆砌。这本书在这方面做得尤为出色，它巧妙地将传统的数理统计框架与当前市场环境的动态变化相结合。它没有停留在对经典检验的重复讲解，而是深入探讨了在互联网时代，数据获取渠道和数据结构发生剧变后，传统统计模型如何进行“适应性调整”或“迁移升级”。书中对贝叶斯方法的引入和应用，在我看来，就是对未来趋势的一种积极拥抱。它鼓励我们从更具概率性和主观判断性的角度去审视数据，而不是一味追求绝对的确定性。这种前瞻性的视野，让这本书的价值超越了一时的工具书范畴，更像是一部指引我们未来十年数据分析工作方向的灯塔，引领我们在复杂多变的市场迷雾中保持清晰的航向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计和整体装帧风格立刻抓住我的眼球，那种既专业又不失现代感的排版，让我想起了那些我收藏的经典学术著作。尤其是那种沉稳的蓝色和白色的主色调搭配，散发出一种严谨治学的气息，让人一看就知道这不是一本泛泛而谈的入门读物，而是真正沉下心来做过深入研究的成果。作者在结构上的用心也体现在对不同主题的划分上，逻辑清晰，层层递进，即便面对复杂的统计模型，也能感觉到作者试图为读者构建一个坚实的认知框架。那种对细节的执着追求，从目录的编排就能窥见一斑，每一个章节标题都像是一个精确的坐标，指引着读者深入到市场研究的每一个关键角落。阅读的过程就像是跟着一位经验丰富的老教授在实验室里进行实验，每一步都有详尽的说明和严谨的论证，让人感到踏实和信服。这种对专业性的坚守，使得这本书不仅是一本工具书，更像是一份行业内的“操作指南”或“方法论宝典”，值得反复研读和收藏。

评分☆☆☆☆☆

不错，难得有一本讲案例分析的书

评分☆☆☆☆☆

[SM]一书是一本十分畅销也十分“另类”的书，畅销书作家[ZZ]用自己的亲身经历讲述了[SM]有关的问题，而这些看似常识的关于金钱的观念和知识却是穷人和中产阶级家庭所没有的。可以说作者在此书中一语道破了“富人的秘密”。

评分☆☆☆☆☆

我们看到如此之多渴望得到晋升和加薪的员工，那么晋升和加薪能够满足他们实现心中梦想的愿望吗？一般不会。如果在企业满足不了晋升和加薪的要求，或许有人会作出跳槽的举动，但跳槽后情况会依然如此。最终的结果往往是抱有此类心态的人员不会因为报酬的多少彼此之间产生什么本质的区别，相反，那些用思考代替贪婪，区分职业和事业（为自己工作还是为别人工作），明辨资产和负债（能够源源不断带来收入的叫资产，导致帐单发生的叫负债），果断把握机会的人，才能够实现为自己和社会创造财富的目标。

评分☆☆☆☆☆

随着互联网的发展和新技术的应用，市场研究往往借助专业在线调查系统收集信息，处理数据，并作为主要决策依据之一，使市场研究进入了e时代。[1]

评分☆☆☆☆☆

在当今的商业市场越来越多的公司正在努力通过与伙伴公司建立良好的关系以获取竞争优势。伙伴关系问题已经在理论界与实践界进行了广泛的研究。这些研究包括社会交换理论、交易成本理论、资源观理论以及的交互理论等等这些理论与方法为我们更好的认识制造商与供应商关系提供了崭新的视角。在服务市场?客户价值的重要意义已经被广泛的认同在商业市场中价值同样是关键的。

评分☆☆☆☆☆

书很有用，帮助大大的~

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

物流很快 包装完好 图书质量也不错

评分☆☆☆☆☆

实用性强，适于高级统计分析人员