国际商情与调研(7)

?接触率指找到的被访单位数占全部待访单位数的比例 （3）访问的质量：

? 开场白的恰当性 ? 提问的准确性

? 以无偏的方式进行追问的能力 ? 提问敏感性问题的能力

? 在访问期间所表现出来的与人交往的能力 ? 结束访问时态度举止的恰当性 （4）数据的质量：

? 记录的数据清楚(包括字迹、划圈等)

? 完全按指导语提问(包括限选一项、可选多项、跳答等) ? 开放式问答题的答案是逐字记录的

? 对开放式问答题追问的答案是有意义的，回答完全 ? 未答的项目比较少 四、调查资料的接收和编辑 1．资料的接收： 2．资料的检查：

※ 下列情况的问卷一般是不能接受的： ? 所回收的问卷是明显不完整的 ? 问卷从整体上是回答不完全的 ? 问卷的几个部分是回答不完全的 ? 问卷只有开头的部分才是回答完全的

? 回答的模式说明调查双方并没有理解或遵循访问 ? 答案几乎没有什么变化

? 问卷是在事先规定的截止日期以后回收的 ? 问卷是由不合要求的被访者回答的

※ 通常情况下，检查人员将原始问卷分成三部分： ? 可以接受的 ? 明显要作废的 ? 接受有疑问的 3．资料的校订：

（1）检查不满意的答案

? 字迹模糊的 ? 不完全的 ? 不一致的 ? 模棱两可的 ? 分叉错误的

（2）处理不满意的答案

? 退回实施现场去获取较好的数据 ? 按缺失值处理

? 整个问卷(被访者)作废 五、调查数据分组与编码 1、数据分组

? 数据分组是指将所有的数据资料归入组距适当的各组，以利于进一步的数据处理和分析 2、编码

(1)编码要求：

? 编码时应预留足够的位置，以适应需要的变化

31 ? 代码要系统化

? 代码的编制要标准化

? 尽可能用真实的数据作为编码 ? 编码内容要保持一致性

? 尽量保持编码的兼容性和通用性 (2)数据编码的方法———编码册 样本 编码

题 号

变量 名称

所在 列数

数据 类型

数据 宽度

变量 标识 是否 购买 3G 手机

选项 编码

备 注

1=“已购买” 2=“未购买”

001

是否 Q1 ～

购买

650

2

字符型 数据

1

(2)编码输入

? 重复录入两次或更多次：当发现同一位置的数字前后录入不同时，计算机将给予显示

? 预值控制：事先依据编码手册元宝输入编码的范围，并编制自动对照程序，当输入的数字走出该范围时，计算机自动拒绝并发出警告

? 采用平衡检测法控制输入的质量：即把表中的某组数据相加作为平衡项 3．数据净化：

? 数据净化主要是尽可能地处理错误的或不合理的数据以及进行一致性检查 ? 数据净化通常可采用统计软件进行

? 方法一：频数表,例如计算连续变量的均值、标准差、最小值、最大值等统计量

? 方法二：列出交叉表 七、调查数据的统计预处理 1．缺失数据的处理：

? 用一个样本统计量的值去代替缺失值

? 用从一个统计模型计算出来的值去代替缺失值 ? 将有缺失值的个案整个删除

? 将有缺失值的个案保留，在相应的分析中作必要的排除 2．加权处理：

3．原始数据或变量的转换：

? 在进行数据的统计分析之前，常常需要将原始数据重新分类、重新编码，或重新定义变量、修改变量

? 需要将数据分成更有意义的类别 ? 需要将数据合并成更少的几个大类别 4．数据整理(数据分组与汇总)

第九章 交叉列表分析技术

32 一、调查数据分析 1．含义：

? 调查数据分析是指对市场调查过程中收集到的各种原始数据进行适当的处理，使其显示一定的含义，进而反映不同数据之间以及新数据与原数据之间的联系，并通过分析，得出某些结论 2．功能：

? 调查数据分析具有重要的功能，通过分析使原有的信息资料更好地反映客观事物的本来面貌和内在联系 3．调查数据分析的类型

? 描述分析：对数据的总体特征进行描述，主要包括集中趋势和离散程度的概括

? 推理分析：在样本数据的基础上推导出关于总体特征的结论，主要包括假设检验和在样本信息基础上估计总体的实际值

? 判别分析：确定两组数据是否有差异，主要包括对于组与组之间显著判别的t检验法与方差分析法

? 相关分析：审查两个变量是否相关和如何相关

? 预测分析：对未来事件进行预测，主要通过回归分析或时间序列分析来实现 二、交叉列表分析技术 1．定义：

? 交叉列表分析是同时将两个或两个以上具有有限类目数和确定值的变量，按照一定顺序对应排列在一张表中，从中分析变量之间的相关关系，得出科学结论的技术 2．特点：

? 交叉列表分析技术能对那些复杂的事物或现象作深入的分析，并能直观明了的反映出来

? 交叉列表分析技术具有容易被理解、操作简便易行的优点，容易为市场调查人员接受

3．交叉列表分析的要求：

? 在市场调查设计时，预先设计好使用交叉列表分析技术的相应计划 ? 分析计划应包括： ? 所需研究的主要变量 ? 测量这些变量所用的方法

? 分析的过程以及所用的技术等 三、双变量交叉列表分析技术 1．含义：

? 双变量交叉列表分析是将两个具有有限类目数和确定值的变量，按照一定顺序对应排列在一张表中，从中分析变量之间的相关关系，得出科学结论的技术 ? 双变量交叉列表分析仅涉及两个变量之间的相互关系，是最基本的交叉列表分析法，应用相对比较简单容易

2．交叉列表分析中变量的选择和确定：

? 变量的选择和确定是交叉列表分析技术中的关键性因素之一 ? 选择变量的内容和数量应根据调查项目的特征而异

? 在基础性的调查项目中，应该把所有与问题相关的因素都选作交叉列表分析的变量

33 34 ? 在应用型的调查项目中，调查人员具有较多的选择和确定交叉列表分析变量的自由度

? 在简单的事实收集型调查项目中，需考虑的变量因素通常在调查要求中已明确列出

? 变量因素的确定应在资料收集之前，只有掌握足够的数据资料，才能相应的交叉列表分析

3．双变量交叉列表分析技术的应用：

? 通常把表中各项绝对数转换成百分数，这样能更清楚地显示相关关系

? 计算百分数可以按列或按行进行，但应注意须以自变量为基准来计算百分数 四、三变量交叉列表分析技术 1．涵义：

? 三变量交叉列表分析是同时将三个具有有限类目数和确定值的变量，按照一定顺序对应排列在一张表中，从中分析变量之间的相关关系，得出科学结论的技术

2．三变量交叉列表分析技术的应用：

? 在双变量分析的基础上，通过加入第三个变量,原有双变量交叉列表分析的结果可能出现四种情况：

? 更精确显示原有联系 ? 不改变原先反映出的联系

第十章 参数估计和假设检验技术

第一节 参数估计 基本原理

? 参数估计是在满足一定精度和把握程度的条件下，利用样本信息来估计总体特征的统计分析方法 一、点估计 ．定义：

把直接用来估计未知参数 的统计量

称为参数 的点估计量，简称点估计或估计量 2．评价估计量好坏的准则 (1)无偏性:

? 未知参数 的估计量 是一个随机变量，则 在平均的意义上离 越近越好，即E( )要尽量接近 (2)一致性:

? 一个好的估计量应该随着样本容量的增大，与被估参数(真值)的偏差越来越小 (3)有效性:

? 假若有总体参数的两个无偏估计量 和 ， 的方差 比 的方差小，则称 比 有效

点估计是直接用样本估计量作为总体未知参数的估计量；该方法简便、直观，但无法提供误差程度的准确信息 二、营销调研中常用的点估计量

1．总体平均数的估计量——样本平均数

2．总体方差的估计量——样本方差

3．总体标准差的估计量——样本标准差 三、区间估计 1．定义：

? 区间估计是通过样本来估计总体参数可能位于的区间 2．区间估计的评价要求：

对置信度而言，希望随机区间( ， ) 包含的概率p，即 越大越好

? 对精确度而言，希望随机区间( ， )的平均长度 越短越好

? 区间估计是以区间的形式给出总体参数的取值范围和推断的把握程度；该方法弥补了点估计不能给出推断把握程度的不足 四、置信区间

1．正态分布——方差未知时总体均值的置信区间 2．两个正态总体

——方差未知但相等时两个总体均值之差的置信区间 第二节 假设检验 一、总体参数的假设值 1．构成部分：

? 原假设是接受检验的假设，记作H0；

? 替代假设是当原假设被否定时另一种可成立的假设，记作H1 ? 原假设和替代假设是相互对立的： ? 如H0真实，则H1不真实 ? 如H0不真实，则H1为真实

? 如果否定原假设H0，则接受H1 2．总体平均值的假设的三种情况：

? H0 ： ； H1 ： ————双边检验 ? H0 ： ； H1 ： ————单边检验 ? H0 ： ；H1 ： ————单边检验 3．假设检验中的检验统计量的基本形式 检验统计量＝样本统计量－被假设参数4．检验结果及研究人员的决策统计量的标准差

? 当原假设H0 为真时，不否定原假设当然是正确的 ? 当原假设H0 本来是真实的，却也可能被错误地否定了，这种否定真实原假设的错误称为第Ⅰ类错误，它的概率就是显著性水平α

? 当原假设H0非真时，作出接受H0的选择，这种错误称为第Ⅱ类错误，用β表示犯第Ⅱ类错误的概率

? 当原假设H0非真时，作出否定H0的选择，这种选择是正确的 5．假设检验的一般步骤：

(1) 根据具体问题的要求，建立原假设H0和替代假设H1

(2)选取一个合适的检验统计量，它应与原假设有关，能够知道原假设H0为真时统计量的抽样分布。根据原假设和替代假设假定一个检验规则的形式 (3)选择显著性水平α，当原假设H0为真时，求出临界值

35 36 (4)根据样本数据计算检验统计量的数值，按检验规则，对原假设作出拒绝或接受的判断 二、t检验 1．定义：

? t分布，称“学生分布”，指标准正态分布与χ2分布的均方根之比

? 用和统计量来检验显著性时，必须从所收集的资料中计算出样本标准差 2．运用t检验的条件： ? 观测资料必须相互独立

? 是从正态分布的总体中所抽取的 ? 资料必须代表各连续变量 3．范围：

? t检验法主要运用于正态总体均值的检验和两个正态总体的均值之差的检验 ? 假定样本代表正态分布的总体，实际上样本均值就应提供总体均值的估测值。t检验所要做的，就是要证实这一点

? 如果运用t显著性检验法证实了与样本和总体均值有关的原假设，从样本资料中所获得的信息就可以推广应用到整个抽样总体 4．正态总体均值的检验一一总体方差未知

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