市场调查与预测概述.pptx
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市场调查与预测概述.pptx
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安徽理工大学,主讲雷思友副教授/硕导/工商管理系主任,市场调查与预测,市场营销2013-1/2/3,Bequiet!
Shutyourmouth!
Marketsurvey&Forecast市场调查与预测主讲:
雷思友系主任/副教授/硕导安徽理工大学经济与管理学院工商管理系2014年8月,第三章市场调查资料整理与分析,第一节市场调查资料的整理通过市场调查取得的资料反映的是调查对象各单位的具体情况,它们是分散的、表面的和零碎的,而且精粗并存,真伪混杂,不能说明事物的全貌。
要说明调查对象的总体情况,揭示其总体特征、变化发展过程和本质联系,还需要对这些调查资料进行去粗取精、去伪存真、由表及里、由此及彼的加工整理和分析。
一、调查资料的度量尺度市场调查资料按照下列度量尺度中的一种方式收集:
定类尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度。
度量尺度决定了资料中蕴含的信息量,表明非常适合于应用的资料整理和分析方法。
1.定类尺度当资料是用来确认被调查者的品质特征或名称时,所采用的度量尺度叫做定类尺度,或称为名义尺度(nominalscale)。
2.定序尺度定序尺度是指当资料既具有定性尺度的性能又需要按照先后顺序或赋予一定的顺序来排列。
3.定距尺度定距尺度是指当资料具有定序性能,并以特定的计量单位表示的观测值之间的一段距离。
4.定比尺度定比尺度是指资料具有定距尺度的所有性能,并且有必要用两个数值的比例来表示,这种资料的度量尺度就是定比尺度。
市场调查资料的整理依据市场调查整理方案进行。
市场调查资料整理内容如下:
1、对调查资料进行审核、订正;2、剔除异常数据、缺漏数据;3、根据市场调查的目的、要求对获得的资料进行分类或分组并汇总;4、将汇总的资料用图表的形式简明扼要的表示出来。
5、用表格或图形等形式,将整理过程的市场调查资料简明扼要、系统有序地表现出来。
二、市场调查资料整理的内容,三、市场调查资料的审核
(一)完整性主要审核被调查的单位是否全部被调查,调查问卷或调查表中的各项目是否都填写齐全。
如果发现单位漏查或项目漏填的情况,必须查明原因,采取切实有效的措施补全应填而未填的空白表格或项目;如果问卷中出现“不知道”的答案所占比重过大,应采取适当的措施处理并加以说明,以免影响市场调查资料的完整性。
(二)准确性主要审核调查资料的口径、计算方法和计量单位等方面是否符合调查设计的基本要求。
准确性审核所使用的方法主要有:
经验判断法、逻辑审核法和计算审核法。
经验判断法就是根据审核人员已有的实践经验和理论素养,判断市场调查资料的真实性和准确性;逻辑审核法主要审核调查资料的内容是否符合逻辑,项目之间是否又有前后不一致或相互矛盾的地方;计算审核法主要通过数据的计算,审核定距资料或定比资料项目之间是否保持资料固有的数字联系和平衡关系。
通过逻辑审核和计算审核相结合,对审核中发现的不准确的调查资料,应查明原因,进行反馈和订正。
(三)及时性审核主要审核各个被调查对象是否都按规定的日期填写、送达调查问卷或调查表和填写的资料是否是最新的。
由于市场变化越来越快,只有收集市场最新状态的信息才能最大限度地满足预测与决策的要求。
在市场调查结束后,对所有的调查问卷或调查表都必须进行审核,通过审核将无效的或不能接受的调查问卷或调查表退回使之重新调查,或视为缺失数据或放弃不用。
无效的问卷或调查表主要包括:
回答不完全(相当多的问题没有填写答案、错答了问卷、或没有按照要求回答问题、缺页的问卷或调查表格)、在截止日期之后收回的问卷或调查表等。
四、市场调查资料的清洁
(一)判断是否有异常数据判断异常数据的方法可以凭借审核人员的工作经验与实践用逻辑分析进行,也可以用滤波方法进行。
滤波方法是利用正态分布确定数据允许在合理范围,超出该范围的数据视为异常数据。
数据合理允许范围可用下列式子表示:
K值由下表查得,它由n、P1和P2三个参数决定:
n为样本单位数;P1为置信度,通常采用0.95和0.99;P2为数据落在区间内的概率。
P2,K,n,用滤波法判断数据异常举例,某地区连续30年降雨量资料分别为:
(单位:
mm)1243123612301240125112661273125213011274124512751264128213101304132313521845162813501347132813261333137113441320138313831360现要求按95%的可靠度,使99%的数据落在允许的范围内,试找出异常数据。
解:
n=30,=1330,S=123,P1=0.95,P2=0.99,查表得K=3.35,则正常数据的区间为(917.95-1742.05),可知1845为异常。
(二)对有残缺数据序列进行加工对异常数据的处理,通常要在定性分析的基础上,结合序列数据的具体情况采用不同的方法加工处理。
常用的方法有:
1.剔除法当非时间序列数据较多,对不合理的异常数据可以剔除掉.2.插补法当时间序列数据较少时,剔除掉不合理的异常数据后可根据序列散点图所显示的数据变化趋势,用相应的方法补齐所缺数据,具体做法如下:
(1)当散点图呈水平变化趋势时,异常数据可用算术平均代替。
(2)当散点图呈线性变化趋势时,异常数据可用其前后的算术平均代替。
(3)当散点图呈非线性变化趋势时,异常数据可用前后两数据的几何平均代替。
3.口径调整法有些序列数据虽然异常,但经过分析后,这些数据能够反映调查对象的未来发展趋势,如行政区变更(指标计算口径、计算方法、计量单位变更、市场开放与保护等变更引起的近期数据跳跃性波动等)。
显然,这种异常数据非但不能被剔除,还必须作为基础数据,并以此数据的口径来调整其他历史数据,形成新的序列数据。
口径调整法举例,某地区各年度水泥销售量如下表单位:
万元,从上表可以算出,在调整前某地销售量自2003年后的销售量出现了跳跃性的增加,为异常数据.经过调查了解到,从2003年起,该地区行政划分发生了变化,增加了一个县.故2003、2004年的数据是正常的,应保留。
4.残缺数据修补法在调查数据较少,残缺数据不止一个,或有连续若干个异常数据或数据空缺时,不能简单剔除残缺数据,可用均值替代法、回归估计法、随机抽取法、近距离确定法等修补残缺数据。
均值替代法是使用变量的平均值替代其中某些异常值或缺失值。
这种修补法的优点是能保持变量均值不变,变量的其他统计量(如标准差、相关系数)因此受到的影响也较小。
回归插值法回归插值法是根据现有的数据,分析该变量与其他变量之间的联系,建立回归模型,然后根据被调查者对其他变量的回答,估计残缺资料的取值。
(例如,估计居民家庭对某种消费品的购买量,可依据现有资料建立购买量与家庭人口数、家庭可支配收入之间的回归模型,然后把被调查者填报的家庭人口数、家庭可支配收入作为自变量代入回归模型估计出该家庭对该种消费品的购买量)。
随机抽取法、近距离确定法都是依照某些规则指定其他被调查者的填报值替代异常值或缺失值的资料修补方法。
五、资料分组,资料分组,是根据市场研究的需要,按一定的标志,将研究资料划分为若干个组的整理方法。
通过分组,使得同一组内的各数据在分组标志上具有同质性,不同组之间的单位具有差异性。
因此,通过分组可以区分市场的类型、市场内部结构。
(一)分组标志的选择对市场调查资料分组的关键在于正确地选择分组标志。
分组标志就是进行分组的标准或依据。
分组标准选择是否正确,是资料分组能否发挥其作用的基本前提。
分组标志一旦确定,在整理中就会突出单位在该标志下的差异,而掩盖了单位在其他方面的不同。
因此,同一调查总体由于选择的分组标志不同,由此得出的认识结论也会有所不同,甚至是相反的结论。
为此,在进行分组是应遵循以下原则选择分组标志:
1.依照调查研究的目的选择分组标志对同一研究对象的总体,由于研究目的不同,需要采用不同的分组标志。
例如,研究某地区的消费品零售市场时:
(1)研究的目的是分析某种商品的市场供应结构,分组时应采用消费品的生产厂商或品牌作为分组标志;
(2)当研究目的在于分析该种商品的消费结构,分组标志应选择居民的户型或收入水平等。
总之,根据不同的研究目的,选择合适的分组标志,才能使分组资料更好地满足进行研究的需要。
2选择分组标志应当反映现象本质特征反映事物的差异的标志很多,分组时应当抓住反映其最具本质区别的关键性标志作为分组标志。
例如,在研究投资的规模效益时,对简单劳动密集型企业的规模分组标志应当选用职工人数;对资金密集型企业的规模分组标志应当选用固定资产原值等。
例如,要获取某地区零售消费品市场规律时:
(1)当研究目的是某种商品的市场供应情况,分组时应当选用某种消费品的生产厂商或品牌作为分组标志;
(2)当研究目的是获取某种商品的消费结构,分组标志应当选择居民的户型或收入水平等。
总之,不同的研究目的,选择不同的分组标志,才能使分组资料更好地认识市场变化规律。
3结合历史条件和经济状况,选择分组标志事物都处于不断地发展和变化之中,在不同阶段研究对象所表现出的性质和特征都会有所不同。
因此,在进行分组时,必须用动态的观点选择分组标志。
这一点在研究历史资料,进行时间序列分析和预测中需要特别注意。
(二)资料分组的方法。
常用的资料分组有:
品质标志、数量标志分组方法。
1.品质标志分组当资料的度量尺度是定类尺度或定序尺度,这些资料反映调查对象的性质或品质,在对各单位分组时可采用按品质标志分组。
(1)按类别分组例如,按照企业进行产品宣传的媒体类别标志分组,可划分为:
招贴、报刊杂志、广播、电视、互联网等;例如,居民按文化程度标志分组,可划分为:
大学、大学以上、高中、初中、小学、文盲和半文盲等。
(2)按品质分组例如,人口按照性别标志分为男、女两组;例如,企业按照组织形式标志分为个人业主企业、合伙制企业、股份制企业、合资企业等均属此类。
2数量标志分组当资料的度量尺度是定距尺度或定比尺度,则这些资料反映调查对象是数量特征。
例如,居民的生活水平分组,按照居民家庭的恩格尔系数标志分为:
在60%以上居民家庭归为贫困家庭;在50%60%的家庭归为温饱家庭;在40%50%的家庭归为小康家庭;在40%以下的家庭归为富裕家庭。
由于,按数量标志分组时,有时组与组之间的界线不直观,因此在分组时应注意:
第一,各组的数量界限能反映各组的差别。
例如,对合同履约率不能把90%和100%合并为一组,这是因为这个数字对要约方具有十分不同的意义。
第二,根据资料的分布情况,采用适当的分组方式,确定组距和组限。
单项式分组是离散型变量,且其表现值只有有限的几个。
例如,对城市家庭按照儿童数量分组,可分成0、1、2、3等组。
组距式分组是将变量值按照数值大小依次划分为几个区间,每一个区间内的所有变量值归为一个组。
组限上限和下限统称为组限。
组距各组区间的距离称为组距。
例如,上述温饱家庭组的恩格尔系数50%和60%分别是该组的下限和上限,组距为10%。
间断组距分组在组距式分组中,相邻组的组限不重叠的分组称为间断组距分组。
例如,儿童按年龄分组分为:
不满1岁、12岁、34岁、59岁、1014岁。
对于离散型变量的取值是不连续的分组,也可采用间断组距分组。
例如,对企业数、员工人数、设备台数等用实物单位计量的变量均可用间断组距分组。
连续组距分组在组距式分组中,相邻组的组限重叠,即上一组的上限为下一组的下限,两组共用同一个组限对两相邻组进行连接,这样的分组称为连续组距分组。
例如,家庭按人均居住面积分组分为:
4平方米以下、414平方米、14平方米以上。
注意:
连续组距分组采用组限重叠方式,对某一单位取值正好等于组限时,可能同时划归两个组。
例如,上述家庭按人均居住面积分组中遇到的恰好人均面积是4或14平方米的家庭,将有两种分组方法,。
为了保证在组限确定后分组结果的唯一性,需要遵守所谓“上限不再本组内”的原则。
例如,上述人均居住面积恰好为4的家庭应归入414平方米的一组,恰好为14的家庭应归入14平方米以上的一组。
等距分组是资料分组中各组的组距都保持相等。
其优点很多,它便于进行计算,也便于绘制统计图,进行各组之间的比较和分析。
当调查所得到的变量值的变动比较均匀的情况下,均可采用等距分组法进行分组。
例如,对员工的工资、工龄分组;对单位营业面积销售额、单位产品成本分组等。
在等距分组中,分组的数量(n)即组数与组距(d)的乘积等于最大变量值与最小变量值的差额即全距(R)。
用公式表示为:
R=n.d在R一定时,等距分组只要确定了n或d,以及最小组的下限或最大组的上限,采用连续组距分组便可把分组中各组的组限确定下来。
组数或组距的确定并无规律可言,须凭经验和研究问题的性质作出正确的判断。
美国学者斯特杰斯(HASturges)提出了一个经验公式.,可供我们在进行等距分组时参考:
式中,研究总体(N)的单位数或变量的总个数。
该公示要灵活运用,不能生搬硬套。
异距分组是资料分组中各组的组距不相等或不完全相等,变量值分布不均匀。
例如社会成员的收入分配;变量值相等的量具有不同的意义的场合,又如对婴幼儿按年龄分组;变量值按一定比例增减变化的场合。
异距分组的方法没有固定的模式可循,全凭资料整理人员在实践中不断摸索。
关键在于研究人员对所研究现象的本质特征和内在联系十分熟悉,才能运用好异距分组揭示研究对象的本质。
(三)资料分组的形式资料分组按照所用的分组标志的多少及组合形式的不同,可以分为简单分组、复合分组和分组体系。
1简单分组当研究目的是为了反映总体在某一方面的情况,可采用简单分组。
简单分组中所使用的分组标志只有一个。
例如,家庭按人均居住面积分组分为:
4平方米以下、414平方米、14平方米以上进行分组。
2复合分组当研究目的是为了反映总体的多个方面的情况,就需要采用复合分组。
复合分组是将两个或两个以上分组标志相结合进行的资料分组,即首先按照一个标志分组,然后在已划分的各组内按照另一个分组标志或几个分组标志再进行细分组。
例如,对居民家庭首先按照居住地的性质分为城市家庭和农村家庭2组,再把城市家庭和农村家庭分别按照人均居住面积分为4平方米以下、414平方米、14平方米以上3组,形成2个粗分组和6个细分组,共8个组。
分组结果见下表所示:
用复合分组时,分组单位一般不超过两个,否则分组的结果将显得的杂乱不清。
3分组方法分组的方法,目的在于从不同角度、不同方面对同一研究对象进行分项说明,使人们对研究对象有一个全面的认识。
分组可采用一系列相互联系、相互补充的并列分组标志对研究对象进行分类,如采用罗列式分组,因而各个分组之间不存在交叉层叠,随着分组标志数量增加分组的表现效果会更好。
例如,对居民家庭的分组体系可以表示如下:
是把审核、清洁的有效市场调查资料,按照资料分组的方案进行汇总求得各个有关变量的各组数量总和或各组单位数,以及总体变量总和与总体单位数的资料整理过程。
资料汇总的方法有手工汇总法和计算机汇总法两种:
(一)手工汇总法是借助于算盘或计算器进行调查资料的汇总的一种整理方法。
手工汇总的主要方法有划记法、过录法、折叠法和卡片法等。
1划记法是在汇总表上划上易于计数的符号,如“正”号等进行计数汇总。
此法简单易行,主要适用于对定类资料和定序资料的汇总。
六、市场调查资料的汇总,2过录法是事先将各单位的实际资料过录到预先准备好的表格上,进行加总计算,然后把计算结果填入正式的汇总表。
此汇总法主要适用于对定距和定比资料的汇总。
3折叠法当需要整理的调查表格不太多时,可将所有调查表中需要汇总的项目和数值折叠在一边,一张张重叠起来,进行汇总计算。
4卡片法当总体单位多、复合分组多时,先使用卡片法进行手工汇总。
(二)计算机汇总计算机具有存储量大、运算速度快、准确度高的特点,因此,使用计算机汇总的方法主要有以下几个部分内容组成:
1编写程序根据资料汇总的设计方案,编写适用于本汇总方案内容要求的计算机处理程序。
包括资料审核与修补程序、资料分组程序、汇总程序和图表制作及打印等程序。
2资料编码是把市场调查问卷或调查表的信息转化成统一设计的计算机可识别的代码,以便对其进行资料整理和分析。
数据编码,一般采用数字编码系统。
3数据录入是把编码后的市场调查资料和实际数字通过录入设备(键盘、扫描仪、光标阅读器等)记载到计算机的存储设备(硬盘、软磁盘、光盘等),以备计算机随时调用。
4资料编辑是计算机的逻辑检查,是按照程序中事先规定的逻辑检查规则对输入计算机的原始资料进行逻辑计算,将误差超过允许范围的资料退回修正。
5制作图表打印所有录入资料经过逻辑检查之后,由计算机按照事先规定的汇总表和汇总层次进行统计制表或制图,并通过输出设备打印出结果。
第二节市场调查资料的分析,市场调查资料的分析可分为静态分析和动态分析。
静态资料:
是指分析资料的所属时间均属于同一个时间属性,资料的数值变化是由于时间以外的其他因素,主要是调查单位不同而引起的。
动态资料:
是指分析资料是同一调查对象不同时间上的指标数量的分析。
两种资料的性质不同,分析方法也有所不同,需要分别加以介绍。
一、静态市场调查资料的分析
(一)分配数列与分析1分配数列是在对特定时间上的资料进行分组的基础上,对调查总体中的各单位进行归组和计数,从而形成各组之间单位分布状况的数列。
分配数列有两部分构成,一是总体按某一标志所分的组,二是单位在各组中出现的次数(频数)。
2.分配数列的分析通过分配数列,可以分析研究总体的内部结构,各部分的比例关系以及变量的分布类型等.
(1)分析总体的内部结构需要借助于各组的频数和频率进行分析.频率的计算公式如下:
为了分析的需要,可计算累计频数和累计频率。
累计频数(或频率),又分为以下累计(顺累计)和以上累计(倒累计)两种不同的累计。
以下累计当从变量值低的组向变量值高的组的方向累计,此时每一组的累计频数或累计频率表示该组上限以下的频数或频率之和;以上累计当从变量值高的组向变量值低的组的方向累计,此时每一组的累计频数或累计频率表示该组下限以上的频数或频率之和。
市场调查数据资料分组举例1,对某市50户居民抽样调查得到的消费品支出资料如下:
(单位元)16601760246022002360316024202920234021602100220021402740240032602500272025402840236020602740230028202340246025302760302020201720162022602280238025202700186028402160202021002500232026402760262025402500对以上调查资料采用等距分8组,组距200元,编制组距数列、频数、频率、以上累计和一下累计如下表1:
表1某市50户居民消费品支出情况分布,表2某市50户居民消费品支出情况分布,表2数据表明,每户月消费品支出在2000元以下的仅有5户,占总户数的10%;每户月消费品支出在2800元以上的也有6户,占总户数的12%;每户月消费品支出在2600元以下的有36户,占总户数的72%;每户月消费品支出在2600元以上的有14户,占总户数的28%。
(2)分析总体各部分的比例关系对研究总体的各组成部分的比例关系分析,是通过计算各组间比例指标进行的。
两组间比例的计算公式如下:
在表1中的数据表明,月消费品支出16001800元组的户数是月消费品支出18002000元组的户数的4倍;月消费品支出28003000元组的户数是月消费品支出24002600元组的户数的1/4;等等。
在例1中:
若月消费品支出16001800元组的4户居民的当月购买力为10000元;月消费品支出22002400元组的12户居民的购买力为26000元,50户居民当月的总购买力为130000元;则月消费品支出16001800元组的5户居民的购买力占全部调查的50户居民总购买力的7.7%,月消费品支出22002400元组的10户居民的购买力占全部调查的50户居民总购买力的20%,月消费品支出16001800元组的4户居民的购买力仅为月消费品支出22002400元组的12户居民的购买力的38.5%。
(3)分析变量的分布类型大致有:
钟型、U型和J型有以下三类:
钟型分布特征:
“两头大,中间小”,愈靠近中间的变量值分布的频数愈多,愈靠近两边的变量值分布的频数愈少,其形状犹如一口古钟。
U型分布特征:
愈靠近中间变量值分布的频率愈少,愈靠近两边变量值分布的频率愈多,呈“中间小,两头大”的形状。
J型分布特征:
随着变量值增加,它所分布的频数渐次增加或渐次减少的分布。
对变量分布类型分析还可转化为直方图、折线图的形式进行分析来判断变量的分布类型。
在例1中,通过编制的分配数列,以各组变量作为横坐标,以各组对应的频数或频率作为纵坐标,在直角坐标上表示出各组变量值与对应的频数或频率的直方图。
把直方图上的各个矩形的上边线中点相连,形成表示变量值变化与频数或频率变化的对应关系的折线图。
见图1和图2。
从图2知,居民家庭消费品支出额基本呈现出钟型分布。
收入在第4组,即22002400元组居民家庭最多,表明居民家庭消费品支出有明显地向地4和第5组集中的趋势。
离这一个组愈远组的居民家庭愈少。
但是,居民家庭支出额最少的两个组的分布情况与理论或经验分布类型不完全相同,有些异常,需要进行进一步分析其中的原因。
(二)变量的分布特征,直观的分析变量分布类型,只是对变量的分布形状有一个基本的认识.如果从数量上对变量的分布特征进行精确的分析,需要计算有关变量分布的统计指标,常用的统计指标如下:
1.变量分布的集中趋势分析变量分布的集中趋势分析指标是平均指标,它是用于说明变量系列的一般水平指标,也是变量分布的基本特征值之一。
(1)算术平均数(mean)表达式:
在公式中:
-总体或样本的均值;xi-第各被调查单位的观察值,为总体或样本的单位总数。
适用条件:
这一公式适合于在已知调查总体或样本的各单位观察值的情况下计算总体的均值。
当调查总体或样本的各单位的具体观察值未知,但是知道变量的分布数列,这时可以用下列公式计算均值,加权平均值,公式中,m:
分配数列中各组的组中值;f:
各组的频数,k-数列的组数;:
各组的频率。
其中,各组频数f的大小对均值的计算结果具有重要影响,称为权数,而各组频率同样影响均值,故称为权重。
加入权数或权重的均值成为加权算术平均数;组中值-分配数列中某一组变量值的中间水平的指标,闭口组-在既有上限又有下限的组,即闭口组中,组中值由上限值与下限值之和的一半计算,其计算公式为:
开口组只有上限或只有下限的中,一般假定开口组的组距与其相邻组的组距相等,因而可用下列公式计算组中值:
组中值应用举例2,利用表1中的分配数列资料,计算50户被调查居民家庭的平均消费品支出额。
解:
首先计算由低组到高组的组中值,分别是(单位:
元):
1700、1900、2100、2300、2500、2700、2900、3100。
其中,最大组为开口组,计算组中值为:
然后计算50户居民样本的消费品支出额的均值:
众数(Mode)是总体资料中出现频数最多的数据表现。
例如,在零售市场中,销售量最大的品牌、款式或花色即为众数。
又如,研究某种商品的销售价格时,销售量最大的那种价位就是众数。
确定众数的方法:
(1)编制单项式变量数列(对定量资料而言)或品质分配数列(对定性资料而言);
(2)找出频数或频率最大的组,该组的变量值或标志表现即为众数。
使用组距数列计算众数的方法是,首先找出频数或频率最大的组(称为众数组),然后按照下列公式计算:
公式中,L、U、d和f分别是众数组的下限值、上限值、极差和频数,和分别是与众数组下线相邻组的频数和与众数组上限相邻的组的频数。
众数举例3,试利用表1中的分配数列资料,计算50户被调查居民家庭消费品支出额的众数。
解:
从数列中可以得知消费品支出额为22002400元家庭组的频数(率)最大,为众数组。
因此,以消费品支出额为220024
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