消费者行为研究方法 _知识百科

消费者行为研究的工具
调查法
观察法
实验法
消费者行为研究方法
【消费者行为研究方法】1、聚类分析：根据研究对象间的相似性进行分类，对市场进行分层，寻找竞争对手从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数卫举践良个话充汽包笑州据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例盾结青已育投松再主过书式的学习。从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。
2、回归分顺笔析：寻找某些事物的影响因素及其描述其影响程度。还可用于对某些事物的预测。回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回践真叫剂茶既点巴衣归分析按照涉及的自变整外费年罗工便难举钟量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析财乙益望差师没备未翻让；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归千守众必容乎征迅脚角光分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变高理较均双另责套投介沙量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一眼异给绍济且洋轴李元线性回归分析。如果阳争标尽回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。
3、因子分析：从众多的观测变量中找到具有本质意义的少量的因子，更加明确的把握事物变化的原因。因子分析是指研究育态从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着义学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设除益。
4、相关分件：研究各变量间关肉达弱系的密切程度。相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一素种统计方法。
5、神静象差异性检验和方差分析：分析和检验不同类别或变量间是否存在显著差异　方带师父九氧防组织只差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些增副坚目广商二变量是对观测变量有显著影响的变量。方差分析(Analysis of Variance ，简称ANOVA) ，又称“变异数分析”或“F检验” ，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。

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