商品營銷與超市規(guī)模等因素影響方法探討

王雪宜

【文章摘要】

市場研究/企業(yè)數(shù)據(jù)分析是一種通過將消費(fèi)者、客戶和公眾與營銷者連接起來的職能，它用于識別和確定市場機(jī)會問題，對營銷活動進(jìn)行策劃、改進(jìn)和評估，對營銷績效進(jìn)行監(jiān)測，加深人們對營銷過程的理解。

【關(guān)鍵詞】

商品營銷；超市規(guī)模；擺放位置

1 問題提出

市場研究/企業(yè)數(shù)據(jù)分析規(guī)定了解決這些問題所需要的，設(shè)計(jì)收集方法，對收集過程進(jìn)行管理和實(shí)施，對結(jié)果進(jìn)行分析，最后對研究結(jié)果及其含義進(jìn)行溝通。市場研究/企業(yè)數(shù)據(jù)分析有三種功能描述：收集并陳述實(shí)事、診斷，或?qū)顒舆M(jìn)行解釋、預(yù)測，分析市場隨時間的變化。為了研究超市中某種商品的銷售與擺放位置和超市規(guī)模的關(guān)系，按照超市規(guī)模（大型、中型、小型三種水平）和擺放位置（A、B、C、D四點(diǎn)）各隨機(jī)選取了兩個點(diǎn)，紀(jì)錄其同一周期內(nèi)同種商品的銷售量，試對其做單變量對多因素方差分析。在本例中所關(guān)心的變量是銷售量，可能對其有影響的因素有兩個：超市規(guī)模和貨物擺放位置，因此本例問題可以使用SPSS方差分析模塊中的單變量多因素方差分析來解決。根據(jù)前面分析。本例問題需要用方差分析進(jìn)行解決，因此，應(yīng)該選擇一般線性模型中的單變量多因素方差分析。在SPSS中進(jìn)行單變量方差分析，可以利用“分析—一般線性模型—單變量”命令實(shí)現(xiàn)。

2 建立數(shù)據(jù)文件

將數(shù)據(jù)文件導(dǎo)入到SPSS中。選入變量及參數(shù)設(shè)置。依次單擊菜單“分析—一般線性模型—單變量”命令，打開“單變量方差分析”對話框。單擊 “模型”按鈕，打開“單變量：模型“對話框。該對話框用于設(shè)定計(jì)算的模型等參數(shù)。 如果在“指定模型”選項(xiàng)組選擇了“設(shè)定”選項(xiàng)，在“因子與協(xié)方差”變量列表框中自動列出可以作為因素變量的變量名，名稱后用括號內(nèi)的字母F標(biāo)識；也列出可以作為協(xié)變量的變量名，名稱后用括號內(nèi)的字母C標(biāo)識。單擊“構(gòu)建項(xiàng)”中的下拉箭頭，在彈出的下拉菜單中選擇要構(gòu)建條件的選項(xiàng)。該對話框“平方和”下拉列表用于選擇平方和的分解方法，單擊下拉按鈕，出現(xiàn)下拉菜單。本例中“指定模型”選項(xiàng)組選擇“設(shè)定”；將“因子與協(xié)變量”列表框中的變量選入到“模型”列表框中；“平方和“選項(xiàng)組選擇”類型3“；“構(gòu)建項(xiàng)”類型選擇“主效應(yīng)”?？梢栽凇案膶Ρ取边x項(xiàng)區(qū)域改變對比方法。方法是“因子”列表框中選擇需要改變對比方法的因子，然后單擊“對比”下拉菜單按鈕，在彈出的下拉菜單中選擇如下對比方法。改變對比的設(shè)置完成后，單擊“更改”按鈕，改變了對照方法顯示是在“因子”列表框中。設(shè)置完畢后，單擊“繼續(xù)”按鈕，返回到主對話框。單變量：輪廓圖對話框。單變量：輪廓圖”對話框，在該對話框中可以繪制一個或多個因素變量為參考的因變量均值分布圖。在只有一個因素水平時，為因變量估計(jì)邊緣均值的輪廓圖；在兩個以上因素水平時，繪制分離線?！耙蜃印绷斜砜蝻@示因素的變量名，將該列表框中的因素變量移動到右側(cè)的不同列表框中，可選列表框主要有：水平軸、單圖和多圖。本例中，將“因子”列表框的兩個變量名分別移動到“水平軸”窗口后，單擊“添加”按鈕，將其選入到“圖”列表框。單變量：兩兩比較對話框單擊 “兩兩比較”按鈕，打開“單變量：觀測均值的兩兩比較”對話框?！凹俣ǚ讲铨R性”選項(xiàng)組給出當(dāng)方差相等時的確定多重比較方法，包括14種可選方法?！拔醇俣ǚ椒ㄆ鹦浴边x項(xiàng)組中給出當(dāng)方差不齊時的多重比較方法選項(xiàng)。本例中將“因子”列表框中的變量選入到“兩兩比較檢驗(yàn)”列表框：“假定方差齊性”選項(xiàng)組選擇“S-N-K”。

3 方差分析

“估計(jì)邊際均值”選項(xiàng)組用于選擇顯示結(jié)果的因素變量，方法是在左側(cè)的“因子和因子交換”列表框中選擇因素和交互相，單擊右向箭頭按鈕，將其移動到“顯示均值”列表框中。

如果在“顯示均值”欄中主效應(yīng)變量被選中，則可以選擇“比較主效應(yīng)”選項(xiàng)，對主效應(yīng)因變量進(jìn)行估計(jì)邊際均值，并可在“置信區(qū)間調(diào)節(jié)”下了菜單中選擇“LSD””BONFERRONSIDAR”方法“輸出“選項(xiàng)組中指定要求輸出的統(tǒng)計(jì)量。在“顯著性水平“文本框中輸入顯著性水平，用于檢驗(yàn)后多重比較的置信水平和計(jì)算檢驗(yàn)的觀察效能。本例“輸出“選項(xiàng)組選擇”方差齊性檢驗(yàn)“。單擊“粘貼”按鈕，得到的Syntax命令語句程序如下：

結(jié)果輸出。設(shè)置完畢后，單擊“確定”按鈕，執(zhí)行單變量方差分析。主體間因子，變量“超市規(guī)?！庇?個水平，即大型，中興和小型，每個水平有8個個案：變量“擺放位置”有4個水平，即A，B，C和D，每個水平有6個個案。誤差方案等同性的Levene檢驗(yàn)，方差齊性檢驗(yàn)的輸出，可見無法得出分析結(jié)果。體檢效應(yīng)的檢驗(yàn)，即去除了教互相的方差分析表。第一行的矯正模型是對所用方差分析模型的檢驗(yàn)，齊原假設(shè)對模型中所有影響因素均無作用，即超市模型，擺放位置，兩者之間的交互作用均對銷售量無影響：第二行是對模型中常數(shù)項(xiàng)是否等于0進(jìn)行的檢驗(yàn)，顯然它在分析中沒有實(shí)際意義，忽略即可，第三，四行分別是對超市規(guī)模，擺放位置的效應(yīng)進(jìn)行的檢驗(yàn)，第五行是誤差分析。輪廓圖用于比較各種水平組合下均值的變動規(guī)律，發(fā)現(xiàn)可能存在的交互作用非常有用。如果兩個因素間無交互作用，則第一因素個各水平間均值的差異不會隨著第二個因素水平取值的變化而變化，表現(xiàn)為繪制的各條曲線基本平行：反之，如果各條曲線明顯不平行，之間有劇烈的交叉，則這兩個因素的相應(yīng)水平間可能存在著交互作用。加入交互作用的輪廓圖，輪廓圖”對話框中，將一個變量選入“水平軸”，令一個變量選入“單圖”，單擊“添加”按鈕，將其選入“圖”列表框。得到加入交互作用的輪廓圖。由圖可知，當(dāng)模型中有交互項(xiàng)時，各邊際均值實(shí)際上和樣本單元格均值相同，且加入交互作用的條線大致平行，并未出現(xiàn)明顯的交叉，這說明量變量間的交互作用不明顯。“單變量：選項(xiàng)”對話框中，選中“輸出”選項(xiàng)組的“殘差圖”選項(xiàng)，得到執(zhí)行結(jié)果。散點(diǎn)圖矩陣，觀測，已觀測和標(biāo)準(zhǔn)殘差構(gòu)成，如果模型擬合效果很好，則已預(yù)測值和已觀測值應(yīng)當(dāng)有明顯的相關(guān)，呈現(xiàn)出較好的直線趨勢，而標(biāo)準(zhǔn)殘差則應(yīng)當(dāng)完全隨機(jī)地分布在0周圍，不隨已預(yù)測值的上升而出現(xiàn)變化。標(biāo)準(zhǔn)殘差單元格可見，殘差的分布的確較好，為發(fā)現(xiàn)明顯違反模型中正態(tài)分布假設(shè)的情況，因此該模型的擬合效果是令人滿意的。

【參考文獻(xiàn)】

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