多维尺度分析

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1、多维尺度分析一、概念的理解多维尺度分析是市场调查、分析数据的统计方法之一。通过多维尺度分析，可以将消费者对商品相似性的判断产生一张能够看出商品间相似性的图形。根据这些数据，用多维尺度分析，可以判断消费者认为那些商场是相似的，从而可以判断竞争对手的情况；比较消费者对公司及其竞争对手的品牌认知差异，了解在消费者心目中，公司品牌与竞争对手相比处于什么样的位置；它可以告诉我们消费者认为那些品牌的产品类似于我们自己的产品；在这些品牌中的消费者用于评价相似性的有那些特殊指标？二、案例分析《SAS系统与市场调查数据分析》一书屮的例题数据。假设7名受试者按照

2、1-7的尺度（1表示非常相似，7表示非常的不相似）排列岀一些饮料间两两相似的感知程度。饮料包括：m订k、coffee>tea>soda>juice>botwater>beer、wine。要求受试者给岀这些饮料两两相似的感知程度，用于多维尺度分析,判断消费者认为那些饮料是相似的。1、将这7中饮料的7个变量选入变量框。注意输入顺序一定要与数据文件中的顺序相同。2、因为我们的数据木身代表一种相似性的距离，所以数据可以直接作为距离，即选择dataciredistanceo并口这个数据是三角对称的。所以选择“正对称”。因为每一个矩3、模型设置：因为1-

3、7表示饮料的相似度，所以选择“序数”；阵代表一个被试的答案，所以选择“矩阵”;一般用二维方案。4、选项设置：一定不能不选“组图”，因为他是我们最需要的结果，最直接的结果。也叫多维尺度分析图或者多维空间感知图或者空间概念图。其他默认。5、确定，完成菜单设置。不太需要懂具体的理论。这是SPSS的原则，也是大部分使用者的原则。6、迭代过程不用多说；要关注stress和RSQ值。木例题的两值均很小，stressO.30437,说明拟合差，RSQ越大越理想，一般在0.6是可接受。而本例题显示，多维尺度分析的方法需要改进，解决方案一个是用PROXSCAL

4、方法，另一个是再增加受试者。Stressandsquaredcorrelation(RSQ)indistancesRSQvaluesaretheproportionofvarianceofthescaleddata(disparities)inthepartition(row,matrix,orentiredata)whichisaccountedforbytheircorrespondingdistances.StressvaluesareKruskal'sstressformula1.MatrixStressRSQMatrixStress

5、RSQ1.285.4502.375.0453.318.3224.247.5825.147.8516.343.1957.354.164Averagied(rms)overmatricesStress=30437RSQ=.372817、最需要关注多维尺度分析图：第一是分类，coffee^11tea为一类，I大I为相似距离小。同理beer和wine—类，milk和juice为―类。说明这同为一■类相似饮料在市场占有率上彼此有竞争;第二是两个维度的合理解释，维度1不好解释,维度2來看，包括牛奶、果汁、苏打说和矿泉水，属于营养型饮料，二啤酒、葡萄酒和茶

6、水一般为提神型饮料。也就是是说维度2代表了饮料的功能。DerivedStimulusConfigurationcodaO~OEuclideandistancemodel8、欧氏距离拟合散点图告诉我们，该散点不能明确淸楚地显示岀线性趋势，即拟合程度不好。印证了前面的结果。方法或者受试者人数需要改进。ScatterplotofLinearFit3.0-2.5-O-5-O-z11"•Qceas-Qo.o-15203.0EuclideandistancemodelDispirities三、数据提供该数据分析报告请自行操作。卜载案例数据吧！请点击这里!