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专题一 认知图的统计分析3

第一章 对应分析3

第一节 对应分析的基本原理4

一、对应分析的一些基本概念4

二、对应分析结果的图示6

三、补充点8

四、对应分析的SPSS操作11

五、运用对应分析的一些注意点15

第二节 运用对应分析进行品牌形象研究16

第二章 多元对应分析和类别主成分分析27

第一节 基本原理29

一、数值变量线性主成分分析回顾29

二、类别变量最优尺度法的基本原理31

第二节 多元对应分析32

一、基本概念33

二、多元对应分析的SPSS操作38

三、应用例子41

第三节 类别主成分分析45

一、基本概念45

二、类别主成分分析的SPSS操作50

三、运用类别主成分分析进行品牌形象研究52

第三章 多维尺度法59

第一节 多维尺度法概述62

一、什么是多维尺度法62

二、多维尺度法的分类63

三、多维尺度法对数据的要求64

第二节 输入是相似程度的古典多维尺度法65

一、基本原理65

二、拟合水平的测度67

三、输出空间维数的确定67

四、输出空间轴的解释69

五、输出图形的一些问题说明70

六、收集相似性数据的方法71

七、古典多维尺度法的SPSS操作74

八、古典多维尺度法在产品分类中的应用77

第三节 输入是属性数据的古典多维尺度法81

一、什么是在输入是属性数据的古典多维尺度法81

二、输入是对象的距离矩阵，输出平面仅包含对象81

三、输入是对象和属性的矩阵，输出平面包含对象和属性84

第四节 输入是偏好数据的多维尺度法87

一、偏好认知图87

二、建立偏好认知图的方法89

三、偏好认知图的应用实例91

四、输入是偏好数据的多维尺度法的SPSS操作95

专题二 市场细分中的统计分析方法101

第四章 判别分析101

第一节 两组判别分析103

一、基本原理103

二、数学模型及基本概念105

三、分类方法109

四、分类效果的测量111

第二节 多组判别分析113

一、模型的基本假设113

二、基本概念115

三、分类方法117

四、分类效果的测量118

五、SPSS多组判别分析操作119

第三节 判别分析在市场细分中的应用122

第五章 典型相关分析126

第一节 线性典型相关分析130

一、什么是线性典型相关分析130

二、线性典型相关分析的思路130

三、线性典型相关分析所需要的SPSS程序131

四、线性典型相关分析的主要输出结果132

第二节 非线性典型相关分析的原理138

一、非线性典型相关分析的基本思路138

二、非线性典型相关分析的主要输出结果140

三、非线性典型相关分析两维图的应用143

四、非线性典型相关分析的SPSS操作144

第三节 运用非线性典型相关分析细分市场147

一、以典型相关聚类法进行市场细分的步骤149

二、应用例子153

第六章 潜类聚类模型164

第一节 潜类聚类模型简介166

一、什么是潜类模型166

二、潜类聚类模型的数学模型168

三、剖面输出170

四、拟合度指标171

五、细分类别数的确定172

六、指示变量分类作用的检验173

七、样本分类的准则175

八、分类效果的测量177

九、应用潜类聚类模型细分市场的实例178

第二节 Latent Gold 4.5 中潜类聚类模型的程序操作179

第七章 决策树192

第一节 决策树的一些基本概念194

一、树形图194

二、决策树的估计风险和分类矩阵197

三、模型正确性的验证198

四、收益表与收益图200

五、决策树在市场细分中的应用实例202

第二节 建树方法与程序操作207

一、四种建树方法的比较207

二、决策树的SPSS操作211

专题三 新产品开发研究中的统计分析方法216

第八章 试验设计中的统计分析方法216

第一节 试验设计概述218

一、什么是试验设计218

二、试验设计的基本原则218

三、试验设计的类型219

第二节 完全随机化单因素试验设计219

一、什么是完全随机化单因素试验设计219

二、单因素方差分析的原理220

三、剖面图和多重比较221

四、单因素方差分析的假定223

五、单因素方差分析的数学模型223

六、单因素方差分析的SPSS操作224

第三节 随机区组单因素试验设计226

一、随机区组单因素试验设计的原理226

二、多重比较227

三、随机区组单因素试验设计的SPSS操作227

第四节 双因素试验设计229

一、双因素试验设计的原理229

二、剖面图231

三、多重比较232

四、双因素方差分析的假定233

五、双因素方差分析的SPSS操作233

第五节 多因素正交试验设计236

一、多因素正交试验设计的原理236

二、产生正交阵列的SPSS操作240

三、多因素正交试验设计数据分析的SPSS操作241

第六节 重复测量的试验设计243

一、重复测量单因素试验设计243

二、一个因素上重复测量的双因素试验设计245

三、重复测量试验设计的SPSS的操作248

第七节 平衡不完全区组单因素试验设计250

一、什么是平衡不完全区组试验设计250

二、如何产生平衡不完全区组设计252

三、如何产生平衡不完全区组设计数据的分析257

四、平衡不完全区组设计数据分析的SPSS操作262

五、实际例子266

第九章 产品与价格优化的统计分析——联合分析269

第一节 联合分析概述273

一、联合分析的用途273

二、基本术语275

三、联合分析的设计277

四、四种常用的联合分析方法278

第二节 全剖面联合分析280

一、SPSS全剖面联合分析概述280

二、全剖面联合分析的样本设计要求285

三、SPSS全剖面联合分析的程序操作286

四、Sawtooth Software全剖面联合分析简介295

第三节 基于选择的联合分析297

一、数据收集的方法297

二、剖面组的设计297

三、样本量设计299

四、数据分析方法299

五、多层次贝叶斯法（CBC HB）简介305

六、CBC的延伸与发展306

第四节 市场模拟与CBC操作程序311

一、市场模拟简介311

二、市场模拟的步骤312

三、不同的模拟模型313

四、外部影响317

五、模拟器的其他操作317

六、CBC程序操作319

第五节 基于选择的联合分析的应用323

一、CBC在发展产品概念中的应用323

二、CBC在产品发展研究中的应用325

三、CBC在价格研究中的应用331

专题四顾客关系管理与品牌资产管理中的统计分析方法338

第十章 结构方程模型338

第一节 结构方程模型的原理341

一、什么是结构方程模型341

二、验证性因子分析342

三、结构方程模型的一般形式348

第二节 结构方程的建模步骤350

一、模型设定350

二、模型识别351

三、模型估计354

四、模型评价355

五、模型修正357

第三节 AMOS软件操作360

一、启动AMOS360

二、模型的绘制362

三、指定数据文件364

四、模型的拟合365

五、保存和导出结果367

第四节 结构方程模型在市场研究中的应用举例368

一、什么是顾客满意度研究368

二、顾客满意度的结构方程模型369

三、输出结果371

术语中英文对照表375

参考文献386