市场营销调研实验报告.docx

市场营销调研实验报告.docx

《市场营销调研实验报告.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《市场营销调研实验报告.docx（13页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。

市场营销调研实验报告

市场营销调研实验报告

学生姓名：

吴栋

学号：

0915051113

所在系部：

管理系

专业班级：

09gb营销1班

指导教师：

胡凌云

日期：

二○一一年十一月

实验1SPSS数据文件的整理

实验目的：

1.熟悉SPSS的菜单和窗口界面，熟悉SPSS各种参数的设置；

2．掌握SPSS的数据管理功能。

实验内容及步骤:

一、商品广告与促销效果问卷

v商店名称:

_______营业面积________

vA商品:

销售额______（百元）,广告费______（百元）,促销费________（百元）;

vB商品:

销售额______（百元）,广告费______（百元）,促销费________（百元）;

1.录入变量值.将它保存,起名为"gc0.say"文件.

打开spss软件，在variableview中将各项目输入，将字母简写和中文解析输入，然后点到dataview将题目中所给数据复制粘贴。

点击file将文件保存，并且将文件名起名为“gco.say”文件。

2.数据库文件的整理--sortcases.将此文件分别按营业面积升序排序,A商品促销费降序排序.

选Data菜单的SortCases...命令项，弹出SortCases...对话框，在变量名列框中选营业面积变量，点击按钮使之进入Sortby框，然后在SortOrder框中确定按升序（Ascending，从小到大）排序，点击OK钮。

按照上面的方法，在变量名列框中选A商品促销费变量，点击按钮使之进入Sortby框，然后在SortOrder框中确定按降序（Descending，从大到小）排序，点击OK钮即可。

3.找出错误数据"2",并改为:

"１０"--Find

在数据库存文件中,单击选定的变量名,然后单击主菜中的Edit—Find,单击右键,打开对话框.在对话框中键入要查找的错误数值“2”,然后单击FindNext,就会发现光标已经停在了所要查找的数值上,单击Cancel键.键入正确数值“10”,然后按Enter键，错误数据就被纠正了。

4.新增变量的计算--Compute.增加一个名为"Agyb"的新变量，是Ｂ商品促销费与Ｂ商品销售额之比。

单击主菜单中的“Transform—Compute”命令项,弹出ComputerVariable主对话框．在TargetVariable中,输入新变量名“Agyb”,同时先点击“Type&Label...”下方的“B商品促销费[Bspcxf]”，然后右击计算区域的“/”符号，再继续单击“Type&Label...”下方的“B商品销售额[Bspxse]”，在等号右边的方框中即出现所输入的数学表达式,最后单击Ok即可。

其步骤过程如图所示：

5．将变量重新分组--Recode．将＂营业面积＂分为１（小于或等于99）、２（１0０～4９９）、３（5００或以上）３类．

单击主菜单中“Transform—Recode—Intodifferentvariable”命令项,选择将要分组的变量并给予一个新变量名Recode,然后单击change键,接着再单击oldandnewvalues.在左侧出现的oldvalue对话框中,根据编码手册,对变量重新进行分组。

在range下的Lowestthrough后输入99，对应的NewValue下方输入Value值为1，单击“Add”，然后“contiune”;在range下输入“100through499”，对应的输入Value值为2，单击“Add”，然后“contiune”;在range下输入“500throughhighest”,对应的输入Value值为3，单击“Add”，然后“OK”。

返回原spss界面，则可看到变量重新分组的结果如下所示。

6．选择观测量――SelectCases过程

在Ｅmployeedat.save文件中选择现在的工资比开始工作时的工资增长了10000以上的员工。

单击主菜单中“Data--Selectcases...”,弹出对话框“Selectcases”，选择“CurrentSalary[Salary]”，在对话框右侧选择“Ifconditionissatisfied”，单击“If”，弹出“Selectcases：

If”对话框，选择“窗口左侧的“CurrentSalary[salary]”，单击添加按钮，在运算区域点击减号“-”，在左侧而继续选择“BeginningSalary[salary]”，单击添加按钮，继续在运算区域点击“>=1000”，点击“contiune”，返回，单击“OK”。

实验心得:

通过此次上机，我学会了数据的编码录入如何使用SPSS软件进行数据的整理等，包括问卷中变量的重新分组以及选择观测变量等操作。

实验2均值比较与T检验

实验目的：

1.学习利用SPSS进行单样本、两独立样本以及成对样本的均值检验。

2.理解方差的概念、应用背景、分类，能够利用软件进行单因素方差分析

实验内容及步骤:

习题1.某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值mmol/L如下,问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同。

实验步骤:

建立数据文件。

将原有数据分成两组：

血磷值变量和分组变量，定义变量名输入原始数据。

选择菜单“Analyze→CompareMeans→Independent-SampleTTest...”，弹出“Independent-SampleTTest”对话框。

从对话框左侧的变量列表中，选“分组变量”使之进入“TestVariables”框；继续在该对话框左侧选“血磷值变量”，使之进入“GroupingVariables”框，同时点击下方的“DefineGroups”,在出现的对话框中分别输入1和2。

单击“Continue”按钮，返回“Independent-SampleTTest”对话框，单击“OK”按钮，得到输出结果如下。

实验结论:

血磷值独立样本t检验操作结果显示：

sig=0.860>0.05,方差齐次,选择第一行的P值,即P=0.019<0.05两者不相等。

习题2:

五个地区每天发生交通事故的次数如下：

试以α=0.01的显著水平检验各地区平均每天交通事故次数是否相等。

实验步骤:

打开SPSS软件，进入界面dataview。

在第一列输入东部，北部，中部，南部和西部五组，用数字12345表示。

选择菜单“Analyze→CompareMeans→One-WayANOVA..”，弹出“One-WayANOVA:

Options”对话框。

从对话框左侧的变量列表中，选“地区变量”使之进入“DependentList”框；继续在该对话框左侧选“分组变量”，使之进入“InependentList”框。

由于方差齐次对单因素方差影响很大，所以还要进行方差齐性检验，点“Options”，弹出对话框，选中“Homogeneityofvariancetest”。

单击“Continue”按钮，返回“One-WayANOVA:

Options”对话框，单击“OK”按钮，得到输出结果如下。

实验结论:

如图所知sig值为0.02，因0.02>0.01，则各地区平均每天交通事故次数水平差异不显著，各地区平均每天交通事故次数几乎相等。

实验心得:

此次试验主要学习了参数性检验，学会了单样本t检验（One-SampleTTest），独立两样本t检验（Independent-SampleTTest）和配对样本t检验（Paired-SampleTTest）的检验分析方法，在市场调研的数据处理分析中有很重要的应用。

实验3相关和回归分析

实验目的:

熟悉SPSS中进行回归分析与相关性分析的基本命令与操作；会用SPSS进行一元回归分析、相关性分析.

实验的主要内容:

根据习题所给数据进行描述性统计分析,相关分析及用二元回归预测法进行预测.

1.已知有某河流的一年月平均流量观测数据和该河流所在地区当年的月平均雨量和月平均温度观测数据.试分析温度与河水流量之间的相关关系.

实验步骤:

打开spss软件，将表格中的数据输入，点击Analyze→Correlate→Bivariate，弹出BivariateCorrelation对话框，在对话框左侧的变量列表中点击yl，qw，进入Variables框点击OK。

选择菜单“Analyze→Correlate→BrvariateCorrelations”命令项，弹出“BivariateCorrelation”对话框。

从对话框左侧的变量列表中选x、y，点击钮使之进入Variables框；再在CorrelationCoefficients框中选择相关系数的类型为“Pearson”项；在TestofSignificance框中选相关系数双侧（Two-tailed）检验。

单击右下角的“Options”按钮，弹出“BivariateCorrelation:

Options”对话框，选择“Meansandstandarddeviations”项，单击“Continue”按钮，返回“BivariateCorrelation:

Options”对话框。

单击“OK”按钮。

得出结果：

0.270>0.05，表明雨量与流量，气温之间不相关；

实验结论:

1.在气温、流量相关性检验结果中，P=0.001<0.05，表明温度与河水流量相关性显著；Pearson系数r=0.836趋近于1，表明温度与河水流量两者高度相关。

2.引入雨量作为偏相关系数之后，P=0.270>0.05，表明雨量与流量，气温之间不相关；

在实验中，应剔除与模型有关但都对结果有影响的变量——雨量。

2某农场通过试验取得早稻收获量与春季降雨和春季温度的数据如下表，计算二元回归表达式。

实验步骤:

打开spss软件，输入相应的数据，点击Analyze→regression→linearregression”，弹出对话框。

然后导入因变量收获量（y）进入“Dependent”，导入自变量雨量和温度（x1，x2）进入“Independent”，单击“Method”按钮选择“stepwise”，然后点击“Options”按钮，弹出“LinerRegression:

Options”对话框，进行参数设置，单击“Continue”按钮，按ok结束。

实验结论:

收获量y与降雨量x1、温度x2之间存在线性显著性相关关系，上表显示模型的回归系数，及t检验结果。

得出多元线性回归程应为：

y=-0.394+14.924x1+218.448x2

实验心得:

通过实验三使我了解到变量之间的相关，变量之间的关系不仅仅只有一种。

变量与变量之间相互联系相互制约着。

实验4聚类与判别分析

实验目的:

通过上机操作使学生掌握聚类及判别分析方法在SPSS软件中的实现，熟悉聚类的用途和操作方法，掌握判别分析的原理与计算步骤,会用Classify完成判别任务,并能按要求将样本进行分类.

实验内容及步骤:

习题1.请将这15个公司按照自己的特点划分为四种类型?

实验步骤:

建立数据文件。

定义变量名输入原始数据。

选择菜单“Analyze→Classify→K-MeansCluster”，弹出“K-MeansClusterAnalysis”对话框。

从对话框左侧的变量列表中选x1、x2、x3、x4，使之进入Variables框；在NumberofClusters处输入需要聚合的组数4；在聚类方法选择“Iterateandclassify”。

 单击“Save”按钮，弹出“K-MeansCluster:

SaveNewVariables”对话框，选择“Clustermembership”项，在原始数据库中逐一显示分类结果。

单击“Options”按钮，弹出“K-MeansCluster:

Options”对话框，在“Statistics”栏中选择“ANOVAtable”项，对聚类结果进行方差分析。

单击“OK”按钮，得到输出结果如下。

实验结论:

分析所得结果可知：

15家公司总共被分为四类，这四类分别占有的公司数依次为1家、6家、2家和6家。

哇哈哈单独为一类，北京电子、北大方正、TCL、ANGEL、HUSSAR、VINDA这6家公司被归为一类，DELL与清华紫光公司被归为一类，IBM等剩余的6家公司自成一类。

习题2.请将待定样品作出判别.

实验步骤:

建立数据文件。

定义变量名输入原始数据。

选择菜单Analyze→Classify→discriminat，弹出discriminatanalysis对话框。

从对话框左侧的变量列表中选中szy，dgc，进入groupingVariables框，在definerange中的minimum输入1，maximum输入2。

将舒张压，胆固醇导入independent，在save中选择predicted，点击continue。

点击OK钮。

实验结论:

如上图所示的结果，可知：

根据题目中所提供的正常人组和冠心病人组的数据特征，对其加以判别分析，使得待测样本已经被分为两组：

冠心病人组和正常人组。

如此，完成对样本的分类。

实验心得：

在此次实验中，很重要的一点就是要区分判别分析和聚类分析。

主要不同点就是，在聚类分析中一般人们事先并不知道或一定要明确应该分成几类，完全根据数据来确定。

而在判别分析中，至少有一个已经明确知道类别的“训练样本”，利用这个数据，就可以建立判别准则，并通过预测变量来为未知类别的观测值进行判别了。

在今后的工作中可能会用到这样的分类方法，我们不妨将此上机实验过程牢记。

成绩

指导老师评语