联合分析统计检验方法探讨文档格式.doc

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1978年Carmone,Yen和Jam等人将联合衡量改为联合分析。

随着市场经济的发展，特别是统计学领域理论的不断完善，在商品经济领域中对于非定量产品的市场研究缺乏有效的手段，人们开始专注于对非定量问题的研究和探索。

联合分析方法的出现解决了这一问题，并受到了极大的关注。

大致我们可以划分为以下几个阶段：

第一阶段（20世纪60年代～70年代末）这一时期是联合分析的发现和基础理论研究阶段。

主要围绕联合分析方法理论本身的科学性探索，以及联合分析应用的一些初步尝试。

二十世纪七十年代以前，市场上普遍采用传统的回归分析方法已不能适应市场需求，在如何测度消费者的需求及偏好方面亟需一种新的更科学的研究方法。

联合分析是应用统计领域用于多变量分析的一种专门技术，它是1964年由Luce和Luckey发展的一种数理心理学测量分析工具。

之后，大量相关理论介绍的文献（Krantz1964，Trersky1967）和演绎发展（Kruskal1965，Crrol1969，Young1969）相继出现。

联合分析方法在Green和Rao（1969）的讨论文章及Green和Wind（1975）的书里也对联合分析的理论做了详细介绍。

理论的不断完善也显示出了它的科学性和广泛的应用性。

1971年，P.Green把联合分析方法引入市场营销领域，联合分析成为描述消费者在多个属性的产品或服务中做出决策的一种重要方法。

1972年Green，Wind和Jain将其应用于商业领域并取得了较好的效果，从此深受营销研究人员的喜爱，联合分析技术在欧洲和美国得到广泛的使用：

第一篇以消费者为研究对象的论文在1971年（Green和Rao）出现。

在这以后，大量处理有关算法和应用的文章出现（Green，Carmone和Wind1972；

Srinivasan和Shocker1973；

Tohnson1974；

WestwoodLunn和Beazley1974）。

Lancaster1971年在Fishbein—Roseberg的等级期望值模型和消费者选择的新经济理论里提出消费者偏好的多指标模拟的理论。

Wilkie和Pessmier（1973）年从期望值模型引出了组合的方法，在这种方法里，一些多特征目标的总效用由目标的特征水平与相应的效用值排序加权总和得到的。

而联合方法是基于分解的方法，受访者对一系列总的轮廓做出反应。

分析的任务是为单个特征找出给定某一类型的组合原则（如：

加法原则），这与受访者总的偏好是一致的。

第二阶段（20世纪八十年代～九十年代），这一阶段是联合分析飞速发展的黄金时期，这一时期的研究主要围绕方法在不同领域的应用以及随着市场需求而产生的计算机软件实现技术发展。

20世纪八十年代，联合分析在很多领域获得了广泛的认可和应用。

据Cattin和Wittink（1982）研究统计，在1971到1981年间，有17个公司执行了698项联合分析的调查项目，从1981到1985年，Cattin和Wittink（1989）统计，美国有66家公司共执行了1062项联合分析技术进行的调查项目。

到了80年代，联合分析发展到了混合型联合分析（HCA），以Sawtooth公司1985年推出了一系列联合分析软件为代表，如：

自适应联合分析（ACA）,此后又推出全轮廓联合分析（CVA），以选择为基础的联合分析（CBC）。

第三阶段（20世纪九十年代初～至今），联合分析在这一阶段得到了迅速发展和应用，无论是在理论方法研究上、实践应用上还是在结合软件开发的应用上都得到了空前的发展，大致分为三个方向展开的。

一是对理论方法的研究。

20世纪八十年代以来，人们在不同的领域内应用联合分析的方法进行研究，这也促进了联合分析研究方法论的不断发展和完善。

在选择设计的基础上，一些研究者建议在达到预期的准确性水平下，减少受访者和每个受访者的选择数目。

例如Buch，Louviere，Anderson（1994）提出统计上有效的主效用设计。

Anderson，Wiley（1992），Lazari和Anderson（1994）提出统计上有效的交互影响设计。

Kuhfeld，Tobias和Garratt（1994）展示了通过计算机调查为一些巨大的，复杂的问题找到最优设计。

进入21世纪以来，大多研究围绕联合分析与其他预测方法的结合与实践应用上，而联合分析过程中的一些估计方法也得到了修正和提高，方法更多趋向于多角度多渠道化。

2006年12月，TimothyJ.Gilbride,PeterJ.Lenk,JeffD.Brazell在文章“MarketShareConstraintsandtheLossFunctioninChoice-BasedConjointAnalysis”中提出一种贝叶斯决策理论方法，通过损失函数对base-casemarketshares进行联合分析。

二是方法实践应用上。

到了20世纪90年代，联合分析的应用更加深入，目前联合分析已经广泛应用于消费品、工业品、金融以及其他服务领域，在现代市场研究的各个方面，如新产品的概念筛选、开发、竞争分析、产品定价、市场细分、广告、分销、品牌等领域，都可见联合分析的应用。

随着联合分析理论的不断完善，目前全世界范围内也成立了很多联合分析与Trade-off/choice建模的公司，这些市场研究公司专门从事联合分析解析服务和Trade-off/choice建模，利用这种多元技术提供定量研究和衡量变量的重要性程度，如：

ResourceSystemsGroup、SawtoothTechnologiesConsultingGroup等等。

2008年1月，由JenniferM.Griffith、ThomasJ.Hoerger和MichaelP.Pignone共同发起的“ConjointAnalysisinHealthConference”。

已经举办两届，专门讨论联合分析的理论进展以及在健康方面的实践应用方法研究。

三是软件开发应用方面。

20世纪末以来，大量统计软件的功能都趋于全面化，更多的统计调查方法得与计算机相结合，一些常见的统计分析软件如SPSS、SAS、BMDP等等都开发了联合分析模块，此外还有一些联合分析用的专门程序。

MONANOVA（MonotoneAnalysisofvriance）用于分析排序法得到的全轮廓数据。

TRADEOFF用于分析配对法，要求数据也是排序法得到的。

此外常用的还有LINMAP，ACA（AdaptiveConjointAnalysis）,ConjointDesigner，Conjointanalyzer,Conjointlinmap,SIMGRAF和BRIDERPOSSE（Productoptimzationandselectedsegmentationevaluation）是采用混合型结合分析和实验设计法来优化产品的一般系统，在专业软件开发上卓有成就的就是SAWTOTH公司推出的一系列分析软件，他包括ACA模型、CBC模型和CVA模型等数个联合分析模型。

目前国外关于联合分析研究的主要内容：

（1）联合分析在各个领域的细化实证研究

（2）联合分析方法在软件开发中更简单更合理的应用研究

（3）在联合分析应用中，寻找更优化的设计与分析方法

（4）各种统计预测方法结合联合分析方法的应用研究

（5）在线调查方法的改进和应用

1.2.2国内研究综述

由于我国市场经济起步比较晚，所以对于联合分析在研究和应用领域都远远落后于西方发达国家，因此我国有关对联合分析方法的研究的文章比较集中于九十年代至今，但也仅仅集中于理论应用方面，而且在模型应用方面更多的局限于全轮廓法。

国内最早的一篇有关联合分析的文章是1994年北京广播学院的柯惠新和美国昆尼比亚大学的保罗•弗悉诺合写的《市场研究中的结合分析方法》，那时候联合分析在发达国家已经十分流行，但在我国，由于市场营销研究还是一个较新的领域，因此联合分析还鲜为人知，此篇文章只是对联合分析方法作了初步研究。

目前国内联合分析的研究大致分为以下两个方面：

在方法实证应用方面：

岑咏霆在工业工程与管理（2002.1）中分析了联合分析方法在预测中的应用，从一般意义上提出在预测技术中应用联合分析的广阔前景。

崔浩，陈晓剑在统计研究（2002.9）中首次把联合分析方法应用到互联网中，对网上购物模式中各种属性进行了分析。

何晓群，陈绍杰两人在统计研究（2002.12）首次把联合分析方法应用于公寓调查中，他们从数理统计学的基础上分析了联合分析在公寓调查中的应用。

田考聪，韦继学，苏文平在中国医院统计（2003.3）中首次把联合分析用用到医院管理中，从联合分析角度对医院管理的各种要素中进行了详细分析。

符国群，佟学英在管理科学学报（2003.6）上运用联合分析方法探讨了品牌、价格和原产地在消费者购买决策中相对影响。

徐哲，房婷婷，苏文平在数量经济技术经济研究（2004.11）中用联合分析方法从消费者产品属性偏好角度对消费者进行了研究。

在理论发展研究方面。

沈浩和柯惠新在数理统计与管理（1998.17）上发表了“结合分析的原理和应用”一文，较全面的总结和概括了联合分析的概念、数据要求及主要步骤。

韩婷婷，郭刚等人在面向新产品开发的多维市场细分理论中提出了在新产品开发过程中，多维市场细分理论可以更加敏捷、准确的定位目标市场，而将联合分析与聚类分析结合起来就是一种理想的多维市场分析技术。

孙祥，陈毅文从消费行为角度对联合分析的原理、步骤和发展历程及其发展方向作了一个简要概括。

高琳琦，李龙洙（2005）提出了一种基于在线顾客的点击、阅读等行为的产品推荐方法，包括度量顾客行为，通过一个循环系统获得顾客对产品属性的关注程度，然后在联合分析的基础上分析顾客偏好，依据偏好选择推荐产品。

清华大学的王高（2005.7）在数量经济技术经济研究中提出了联合分析的随机系数模型估计，该方法不仅可以同时顾及总体和个体层面的模型系数，可以检验个人层面系数的差异性，而且个人层面的系数更可靠。

1.3研究思路及内容

本论文的主要目的是通过介绍联合分析原理，初步建立联合分析假设检验体系，并结合实际进行实证研究。

围绕这一主题，整篇论文的研究思路是：

首先，查阅国内外最新最权威相关研究资料，了解目前这一领域的研究成果，总结评述当前最新理论研究动向，做系统、合理、最新的研究综述。

深入分析联合分析理论中的假设检验问题，然后对这些假设寻觅最好的检验方法，初步构建一套联合分析假设检验体系；

最后基于联合分析及其假设检验体系进行实证研究。

第二章联合分析方法中存在的问题

2.1联合分析方法原理

2.2联合分析与其它方法比较

2.3联合分析中存在的问题

第三章联合分析中的统计假设检验

3.1联合分析的基本假定问题

等相关性检验。

检验各变量间的相关系数不全相等或不相等的假设。

如果P个变量间的相关系数都相等，这时的相关系数矩阵的特征值不是不同的，也就是说对总体的关联度是相同的，则无法对影响总体的因素进行大小比较，进而得到研究目的。

3.2调查属性的选择

在实际的调查问卷设计中，需要考虑某一属性的代表性，各个体对该属性的评分应该有一定的差异性，否则对于调查本身来讲就会失去意义，及只调查一个个体就能了解该属性的情况及重要性，所以在实际的应用中我们要对属性的评估本身进行检验。

Friedman检验和Kendall协同系数检验都是用来检验属性本身的检验方法。

另外Cochran检验用于观察值仅取两个值之一的情况。

3.3各属性间的关系

属性间的正交性检验。

根据设计方案及试验结果，估计二次多项式回归方程中各个回归系数。

检验各个系数的显著性，回归方程失拟项的F检验，以及二次回归模型的F检验。

只有当失拟项不显著，且二次回归模型的F检验显著时，说明回归方程在a水平上显著，试验数据与所采用的二次数学模型基本上是符合的。

二次回归与实际情况拟合得较好，可以用来优化、预报，反之则不能。

交互效应和主效应检验

3.4预测值与实际值之间的相关性检验

对于排序和评分数据，可以计算消费者的实际值与预测值的相关系数，例如Pearson’s的积矩相关系数和Spearman’s的等级相关系数，并进一步检验其统计显著性。

3.5效度验证检验

验证效度包括内部效度和外部效度两部分，内部效度是验证模型的拟合优度，以及轮廓效用的组合法则是否合适；

外部效度是验证样本对总体的代表性。

第四章联合分析在。

。

中的应用

4.1适用性检验

4.2联合分析应用

4.3小结

第五章结论与启示