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第1章 市场营销研究导论1

1.1 市场营销研究概述2

1.1.1 市场营销研究的定义2

1.1.2 市场营销研究可以解决的问题5

1.1.3 市场营销研究的分类6

1.1.4 市场营销研究的过程7

1.1.5 典型案例8

1.2 定性研究与定量研究9

1.2.1 定性研究9

1.2.2 定量研究12

1.2.3 典型案例13

1.3 测量量表和问卷设计17

1.3.1 测量量表17

1.3.2 问卷设计20

1.3.3 量表举例——消费者民族中心主义量表及测量23

1.4 SPSS软件简介26

1.4.1 SPSS软件的发展历程26

1.4.2 SPSS软件的特点26

1.4.3 SPSS操作界面27

思考题与练习题28

第2章 现场工作与数据收集29

2.1 现场工作的特点29

2.1.1 现场工作的目标29

2.1.2 现场工作人员的工作场景30

2.2 现场工作过程31

2.3 选择与培训现场工作人员31

2.3.1 选择与配置现场工作人员31

2.3.2 培训现场工作人员32

2.4 管理现场工作人员34

2.4.1 质量控制与编辑34

2.4.2 抽样控制34

2.4.3 作弊行为控制35

2.4.4 中央办公室控制35

2.5 评估现场工作人员35

2.5.1 成本和时间36

2.5.2 回答率36

2.5.3 访谈质量36

2.5.4 数据质量36

2.6 数据准备36

2.6.1 数据准备过程36

2.6.2 问卷检查37

2.6.3 数据编辑37

2.6.4 数据编码和转录38

2.6.5 数据清理和调整40

2.7 选择数据分析方法43

思考题与练习题43

第3章 营销数据的初步分析45

3.1 频数分布46

3.2 集中趋势指标47

3.2.1 均值48

3.2.2 众数48

3.2.3 中位数48

3.3 离散趋势指标48

3.3.1 全距49

3.3.2 四分互差49

3.3.3 方差和标准差49

3.3.4 变异系数49

3.4 分布形状指标49

3.4.1 偏度50

3.4.2 峰度50

3.5 典型案例及SPSS应用51

3.5.1 大学生平均每周浏览知名网站行为的初步数据分析51

3.5.2 消费者家庭月收入和受教育程度的初步数据分析59

3.6 假设检验71

3.6.1 假设检验简介71

3.6.2 假设检验的意义72

3.6.3 假设检验的基本步骤73

3.6.4 假设检验案例73

思考题与练习题79

第4章 营销数据的方差分析80

4.1 单因子方差分析81

4.1.1 确定自变量和因变量81

4.1.2 总变差分解81

4.1.3 测量作用82

4.1.4 显著性检验82

4.1.5 结果解释83

4.1.6 单因子方差分析案例——促销对销售额的影响83

4.2 多因子方差分析86

4.2.1 多因子方差分析的概念及统计原理86

4.2.2 多因子方差分析案例——促销和赠券对销售额的影响88

4.3 协方差分析93

4.3.1 协方差分析的概念93

4.3.2 协方差分析案例——促销、赠券以及相对客源对销售额的影响93

4.4 典型案例94

4.4.1 案例1——医药公司的地区营销94

4.4.2 案例2——销售额与季节和产品类别差异分析100

思考题与练习题103

第5章 营销数据的相关分析105

5.1 相关分析的概念105

5.1.1 变量间的关系105

5.1.2 相关关系的种类106

5.1.3 相关关系的判别107

5.2 相关系数108

5.2.1 主要的相关系数109

5.2.2 简单相关系数的性质110

5.2.3 简单相关系数的缺点111

5.2.4 相关系数的显著性检验111

5.2.5 相关分析中应注意的问题112

5.3 偏相关分析112

5.3.1 偏相关分析的基本概念112

5.3.2 偏相关系数113

5.3.3 偏相关系数的检验114

5.4 相关分析在市场营销研究中的应用及SPSS实现114

5.4.1 营销研究中相关分析的基本问题114

5.4.2 应用实例及SPSS实现115

5.5 典型案例120

5.5.1 企业销售成本分析120

5.5.2 上海市城市居民家庭人均可支配收入与储蓄存款关系的相关分析123

思考题与练习题125

第6章 营销数据的回归分析127

6.1 回归分析的简介127

6.1.1 回归分析的概念127

6.1.2 回归分析的应用129

6.1.3 回归分析的类型130

6.2 一元线性回归130

6.2.1 一元线性回归的概念和统计原理130

6.2.2 应用实例——居民总消费与总储蓄131

6.3 多元线性回归135

6.3.1 多元线性回归的概念与统计原理135

6.3.2 应用实例——主管性格与雇主对其整体满意度之间的关系136

6.4 典型案例139

6.4.1 我国农民收入影响因素的回归分析139

6.4.2 产品需求量预测回归分析143

思考题与练习题146

第7章 营销数据的因子分析148

7.1 因子分析概述148

7.1.1 因子分析简介148

7.1.2 因子分析的基本概念149

7.2 因子分析的步骤151

7.2.1 因子分析的前提条件151

7.2.2 抽取共同因子152

7.2.3 因子命名153

7.2.4 决定因子与命名154

7.2.5 计算各样本的因子得分154

7.3 典型案例与SPSS应用154

7.3.1 案例1——因子分析在股票评价中的应用154

7.3.2 案例2——消费者生活方式因子分析160

7.3.3 案例3——地区人均要素变量因子分析165

7.4 利用因子分析进行量表的效度检验167

7.4.1 探索性因子分析167

7.4.2 EFA在研究领域存在的问题及建议173

思考题与练习题175

第8章 营销数据的聚类分析178

8.1 聚类分析的概念178

8.1.1 聚类分析的基本概念178

8.1.2 聚类分析的定义179

8.1.3 聚类分析的基本思想179

8.1.4 聚类分析的特点180

8.1.5 聚类分析的分类180

8.2 聚类分析的步骤180

8.2.1 拟定研究问题180

8.2.2 选择距离指标181

8.2.3 选择聚类方法181

8.2.4 聚类分析应注意的问题181

8.3 典型案例与SPSS应用182

8.3.1 案例1——消费者体质分类182

8.3.2 案例2——消费者市场细分186

8.3.3 案例3——组织分类193

思考题与练习题196

第9章 营销数据的判别分析199

9.1 判别分析简介199

9.1.1 判别分析概述199

9.1.2 判别分析的基本思想200

9.1.3 判别分析的统计原理201

9.1.4 判别分析的一般步骤202

9.2 典型案例与SPSS应用203

9.2.1 案例1——企业状况分析203

9.2.2 案例2——中国城镇居民月平均收入状况208

9.2.3 案例3——聚类分析与判别分析综合：绩效考评技术221

思考题与练习题239

第10章 营销报告的撰写及提交241

10.1 研究报告的重要性241

10.1.1 研究报告撰写的意义242

10.1.2 研究报告的功能242

10.2 组织书面报告243

10.2.1 研究报告应具有的特点243

10.2.2 研究报告的写作技巧244

10.3 根据大纲和原理撰写报告245

10.3.1 研究报告的分类245

10.3.2 研究报告的结构246

10.4 使用视图、表格和图形248

10.4.1 统计图、表在市场调查报告中的作用248

10.4.2 研究报告中的制表技术249

10.4.3 研究报告中的制图技术250

10.4.4 使用统计图、表需要注意的问题251

10.5 口头演示252

10.5.1 关于口头汇报资料252

10.5.2 有效口头汇报252

10.6 研究的后续工作253

10.6.1 数据资料和调研过程的整理与存档253

10.6.2 数据分析的有效性及预测的准确度跟进253

10.6.3 用户满意度调研跟进253

10.6.4 调研过程的复盘与讨论254

思考题与练习题254