首页 理论教育实验收入与品牌对应分析结果

实验收入与品牌对应分析结果

【摘要】:对应分析广泛地应用于市场研究中,常常结合问卷调查方法,在产品定位、市场细分方面是一项非常重要的统计技术.在企业营销中,经常需要明确产品定位:什么样的消费者在使用本企业生产的产品?在不同类型的消费者心目中,哪一个品牌更受欢迎?

对应分析广泛地应用于市场研究中,常常结合问卷调查方法,在产品定位、市场细分方面是一项非常重要的统计技术.在企业营销中,经常需要明确产品定位:什么样的消费者在使用本企业生产的产品?在不同类型的消费者心目中,哪一个品牌更受欢迎?当数据量较小时,可以使用列联表来分析不同类型的消费者在选择品牌上的差异.但是列联表存在一个问题:当变量很多且每个变量又有多个类别时,数据量很大,很难直观地发现变量间的内在联系,这时对应分析就是一种有效的解决方案.表11-3是收入(低、中和高)与品牌的数据.

表11-3 收入与品牌的数据

说明:y 表示收入的分类为:低、中和高,x 表示品牌分类为:A,B,C,D,E和F.

(1)根据表11-3导入数据并进行χ2 检验(考察行变量和列变量是否独立)

>brand=data.frame(low=c(2,49,4,4,15,1),medium=c(7,7,5,49,2,7),high=c(16,3,23,5,5,14))

>rownames(brand)=c("A","B","C","D","E","F")

>chisq.test(brand)

结果如下:

由于p 值远小于0.05,所以行变量和列变量不独立,即收入与品牌有密切关系,可以进一步进行对应分析.(2)进行对应分析

>library(ca)

>options(digits=3)

>brand.ca=ca(brand)(www.chuimin.cn)

>brand.ca

结果如下:

(3)提取两个因子对应的行的标准坐标

>brand.ca$rowcoord

结果如下:

(4)用“plot( )”函数绘制对应分析的散点图

>plot(brand.ca)

结果如图11-4所示.

图11-4 行点和列点的散点图

对应分析散点图是由品牌类别和收入类别的因子坐标值组成.从图11-4中可以看出,可以分为三类:第一类为低收入人群倾向于选择品牌B和E;第二类为中等收入水平倾向于选择品牌D;第三类为高收入水平倾向于品牌A,C 和F.这样企业就完成了初步的市场定位.