京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何用SPSS做联合分析
如果产品的描述是由几个属性特征决定的,比如说mp3的音质、外形、容量、价格等等,商家为了确定哪个属性对消费者的影响最大,以及预测什么样的属性组合最受消费者的欢迎,选择的办法应该就是联合分析了。事实上从抽样调查的角度来看,高质量和低价格的组合是消费者的最爱,但是这对商家而言,这没有任何意义。
在SPSS中分成三个阶段,转载一个例子,帮助自己学习。
(1)ORTHOPLAN(正交设计),属性特征的所有组合产品是非常多的,所以应该通过正交设计进行筛选。以下是使用SPSS进行正交设计的程序及得出的一个正交设计方案:
*正交设计.
ORTHOPLAN
/FACTORS=price '价格'( 1 '1000元' 2 '1500元' 3 '2000元') capacity '容量' ( 1 '64M' 2 '128M' 3 '256M') tonality '音质' ( 1 '差' 2 '一般' 3 '好') fashion '外形' ( 1 '守旧' 2 '一般' 3 '时尚')
/OUTFILE='D:tempmp3plan.sav'.
以上程序在SPSS中也可通过窗口实现,执行该SPSS程序,
data->orthogonal design->generate
得出正交设计的结果,如下表:
MP3产品 价格 容量 音质 外形
A 2000 128M 好 守旧
B 2000 256M 差 一般
C 1500 64M 好 一般
D 1500 256M 一般 守旧
E 1500 128M 差 时尚
F 1000 256M 好 时尚
G 1000 64M 差 守旧
H 2000 64M 一般 时尚
I 1000 128M 一般 一般
(2)PLANCARD(生成模拟产品的卡片)
对于上面正交设计产生的9个种模拟产品,被调查者需要对每一个模拟产品的偏好进行评价,在实际调查过程中是将每个模拟产品的属性特征打印在一张卡片上,使用SPSS 语句可以一次性生成所有模拟产品的卡片,提高了制作卡片的效率。下面是生成模拟产品卡片的SPSS程序。
*生成模拟产品的卡片.
GET FILE='D:tempmp3plan.sav'.
PLANCARDS
/FACTOR=price capacity tonality fashion
/FORMAT card
/PAGINATE
/OUTFILE='d:tempcards.txt'.
执行上述程序输出所有模拟产品的卡片,
design->disdata->orthogonal play
以下只例出模拟产品ABCD的卡片输出结果
模拟产品A 模拟产品B 模拟产品C 模拟产品D
价格 2000元
容量 128M
音质 好
外形 守旧 价格 2000元
容量 256M
音质 差
外形 一般 价格 1500元
容量 64M
音质 好
外形 一般 价格 1500元
容量 256M
音质 一般
外形 守旧
在调查问卷中可设置相关的问题进行数据收集,下面是一个问题的例子。
〖出示模拟产品A的卡片〗请问您有多大可能会购买具有以下产品特征的MP3?(请以1-9为评分标准:"一定会"9分; "一定不会"1分) 【单选】
一定不会 一定会
购买可能性 1 2 3 4 5 6 7 8 9
假定通过调查得到某个消费者对9种模拟产品的评价,数据如下:
模拟产品的编号 A B C D E F G H I
购买的可能性 5 1 3 4 3 9 1 4 8
(3)CONJOINT
CONJOINT阶段只能自己编程序实现,似乎没有菜单操作可用。
conjoint plan=设计数据文件名[即(1)步产生的]。
/data=结果数据文件名[即(2)步产生,排序后得到的]。
/属性变量测试方式=相应变量列表
/subject=个体ID号
/factors=需要分析的属性变量列表
/print=需要输出的结果列表
/utility=存储数据文件名
/plot=需要绘制的图
采用SPSS中的Conjoint过程进行分析,其分析程序如下:
*输入收集的数据.
DATA LIST FREE / ID score1 to score9.
BEGIN DATA
1 5 1 3 4 3 9 1 4 8
END DATA.
SAVE OUTFILE='d:tempmp3data.sav'.
*进行结合分析.
CONJOINT
PLAN='d:tempmp3plan.sav'
/DATA='d:tempmp3data.sav'
/FACTORS=price capacity tonality fashion
/SUBJECT=id
/SCORE=score1 to score9
/PLOT=all
/UTIL='d:tempmp3result.sav'.
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04