多維尺度分析MDSPPT優(yōu)秀課件

1、1,多維尺度分析,多維尺度分析是市場調(diào)查、分析數(shù)據(jù)的統(tǒng)計方法之一 。通過多維尺度分析，可以將消費者對商品相似性的判斷產(chǎn)生一張能夠看出這些商品間相關(guān)性的圖形。 例如：有十個百貨商場，讓消費者排列出對這些百貨商場兩兩間相似的感知程度，根據(jù)這些數(shù)據(jù)，用多維尺度分析，可以判斷消費者認(rèn)為哪些商場是相似的，從而可以判斷競爭對手。 用于反映多個研究事物間相似（不相似）程度，通過適當(dāng)?shù)慕稻S方法，將這種相似（不相似）程度在低維度空間中用點與點之間的距離表示出來，并有可能幫助識別那些影響事物間相似性的潛在因素。這種方法在市場研究中應(yīng)用得非常廣泛。 它使用的數(shù)據(jù)是消費者對一些商品相似程度（或差異程度的評分，通過分析

2、產(chǎn)生一張能夠看出這些商品間相關(guān)性的圖形（感知圖,2,例如；希望研究消費者對自己公司某個品牌的產(chǎn)品和另外幾個主要競爭對手產(chǎn)品的認(rèn)可程度，則使用多維尺度分析可以回答下列問題： 1、消費者認(rèn)為那些品牌的產(chǎn)品類似與我們的產(chǎn)品？ 2、在這些品牌中消費者用于評價相似性的是哪些特征,分析原理：將觀察數(shù)據(jù)分配到“概念空間”（二、三維）的特殊位置，數(shù)據(jù)點間的距離由計算出的不相似性決定，從而可以在低度空間描述相似性和不相似性，以得到對象關(guān)系的“空間”理解,3,例：對七種彩電品牌的相似程度評價情況: 1、對七種彩電品牌兩兩組合（21對） 2、對這些對子相似程度打分（1分10分，1分最相似） 3、分值平均 4、形成七

3、種品牌相似評分矩陣 5、多維尺度分析可以對該矩陣進(jìn)行分析，用圖形化將結(jié)果 呈現(xiàn)出來。（哪些品牌靠得比較近,4,例1、該數(shù)據(jù)是假設(shè)七個受試驗者按照1至7的尺度（1表示非常相近，7表示非常的不同）排列出一些飲料間兩兩相似的感知程度。共有28種可能（n（n-1）/2）。用此數(shù)據(jù)分析哪些飲料消費者認(rèn)為是相似的。（可用多維尺度分析完成,受試者,5,6,做多維尺度分析圖（Group plots,7,當(dāng)Improvement值小于0,001時迭代終止。本題到第四步為0.00062,8,Stress和RSQ是兩個多維尺度分析的信度和效度的估計值,RSQ越大越理想，一般在0.60是可接受的，本例值偏小,9,坐標(biāo)

4、點,10,1、對每一維尋找合理的解釋（2維看將八種飲料分為兩類，牛奶、果汁、蘇打和礦泉水屬于營養(yǎng)型飲料，啤酒、葡萄酒、咖啡和茶屬于提神型飲料） 2、尋找圖形散點間相關(guān)性的合理解釋：（三組聚點，意味著消費者認(rèn)為彼此相似的這些產(chǎn)品：咖啡和茶、果汁和牛奶、啤酒和葡萄酒。說明這些相似飲料在市場占有率上彼此有競爭。,11,例2:美國9大城市間飛行距離如表，試以多維尺度分析,12,13,14,15,16,17,二維坐標(biāo)值,18,19,20,例3：臺灣9大城市間的車行距離,21,22,23,24,25,例4：收集體育愛好者對六種體育運動相似性的評分(1分最為相似,6分最不相似)。對此進(jìn)行多維尺度分析,Hoc

5、key(曲棍球）football(足球）basketball(籃球）tennis（乒乓球）golf(高爾夫球）croquet(橄欖球,26,圖8（P224）是多維尺度分析中最為重要的輸出概念空間圖 1、哪些散點比較接近（相似），所有的散點大致被分為幾類。 2、有可能，為每個維度找到一個合理的解釋。 3、尋找圖形散點間相關(guān)性合理解釋,27,上題： 1、所有運動被分為兩類：第一類籃球、足球和曲棍球 第二類為高爾夫球、槌球和乒乓球（比 較分散） 2、第一維度方向上： 動作舒緩、節(jié)奏較慢的高爾夫球、槌球 在最左側(cè) （運動的劇烈程度） 頻率較快、運動量適中的乒乓球靠中間 運動量最大的籃球、足球和曲棍球在

6、最 右側(cè) 第二維度方向上： 雙人對打乒乓球在最下方 （參與人數(shù)的多少） 其余多人參加的運動在中上部 3、散點間的相關(guān)性尋求解釋： 1）距離最近是足球和曲棍球： 一群人搶一個球在草地上，目 的搶球往對方球門里送，區(qū)別足球只能用腳。 2）離足球和曲棍球是籃球：一群人搶一個球，不在草地上而在硬 地板上，搶球往對方的藍(lán)筐里送。 3）其余三中運動差異較大,28,歐氏距離模型線性擬合散點圖提供原始數(shù)據(jù)的不一致程度和用線性模型計算出來的歐氏距離間散點圖模型擬合效果比較好,29,分別采用非線性擬合以及變換后擬合的散點圖擬合效果不比線性的更好,30,多維尺度分析（PROXSCAL,ALSCAL提供比較經(jīng)典的5個

7、分析模型 PROXCAL提供了4個更高級的模型,分析結(jié)果不全相等，有對應(yīng)關(guān)系,區(qū)別：A只能分析不相似性（大的數(shù)據(jù)值）數(shù)據(jù) P可對相似性或不相似性數(shù)據(jù)都能進(jìn)行分析。提供更加豐富 的模型診斷、設(shè)置和結(jié)果輸出,31,數(shù)據(jù)文件：mds.sav 例5：10位受訪者對常見的10中飲料的不相似性評分（分值在0-100之間）每位個體的數(shù)據(jù)形成了一個距離陣，十個距離陣被縱向疊加在一起，請從中分析各種飲料的相似性,32,33,34,35,36,選擇多矩陣框,37,38,采用個體差異模型進(jìn)行分析,39,40,分析前考慮的問題： 1、定義幾維空間進(jìn)行分析？（一般1-3維，系統(tǒng)默認(rèn)2 維） 2、采用0-100評分 3、

8、有十個個體的距離陣，采用個體差異模型 4、作為初步分析，其他選項采用默認(rèn),41,給出各種飲料在所規(guī)定的公共空間兩個維度上的坐標(biāo)值,42,相應(yīng)公共空間的狀態(tài)空間圖，得到如下的信息,43,1、所有飲料分成兩類： yukon、可口可樂、百事可樂、shasta、 rc、pepper為一類 無糖pepper、無糖可口可樂、無糖百事 可樂、tab為一類 2、第一維度方向上： 兩種pepper在最右側(cè)，兩種百事可樂在中 間， （飲料自身口味） 兩種可口可樂靠左，除RC和百事可樂比較 接近外，另外三種飲料均比較靠左。 第二維度方向上： 三種無糖飲料在上方，而對應(yīng)的原始飲料 在下方。 （飲料對健康 的有益程度,44,個體空間的擬合信息：個距離陣來源（個體）在兩個公共空間維度上的權(quán)重大小，P231,45,用圖形的方式將個體權(quán)重表達(dá)出來。（圖10。23,46,1、5、6號受訪者的權(quán)重比較接近，他們的評分對第二維度的貢獻(xiàn)較 大； 2、1、4、9、號受訪者的權(quán)重比較接近，他們的評分在二維度上的 貢獻(xiàn)差不多大； 3、 2、3、7、8、10號受訪者的權(quán)重比較接近，他們的評分則主要 對第一維度的貢獻(xiàn)較大。 實際反映消費者中分別是重視口味、重視健康和兩者均重視 的消費人群，并且重視口味的消費者占較大的比重,