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SPSS數(shù)據(jù)分析—多維偏好分析（MPA）
2017-03-13
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SPSS數(shù)據(jù)分析—多維偏好分析（MPA）


之前的主成分分析和因子分析中，收集的變量數(shù)據(jù)都是連續(xù)型數(shù)值，但有時會碰到分類數(shù)據(jù)的情況，我們知道最優(yōu)尺度變換可以對分類變量進(jìn)行量化處理，如果將這一方法和主成分分析相結(jié)合，就稱為了基于最優(yōu)尺度變換的主成分分析法（CATPCA），在市場研究中，又稱為多維偏好分析（MPA），該方法由于引入了最優(yōu)尺度變換，使其對數(shù)據(jù)的適應(yīng)能力大大加強(qiáng)，不僅可以分析連續(xù)型數(shù)據(jù)，還可以分析有序、無序分類數(shù)據(jù)，并且圖形展示的能力也得到加強(qiáng)，這非常適合市場研究使用。

多維偏好分析主要用于分析消費者對商品的偏好傾向，并通過感知圖/定位圖進(jìn)行展現(xiàn)。我們知道相同偏好的消費者必然在某些商品評價上相似，數(shù)據(jù)體現(xiàn)為相關(guān)性較強(qiáng)，可以利用降維方法提取出少數(shù)主成分，并將其和商品在一起做定位圖，即可得到消費者評價和商品間的聯(lián)系，因此，在分析思路上和主成分分析/因子分析并無不同。

我們看一個例子--數(shù)據(jù)分析師

現(xiàn)在想了解9種汽車相對于競爭品牌在消費者心中的定位是怎樣的，并附加三種產(chǎn)品屬性進(jìn)行打分，數(shù)據(jù)如下

make代表9種汽車，model代表競爭品牌，j代表25位受訪者，最后的mpg，reliable，ride為三個產(chǎn)品屬性，由于是在降維分析中引入了最優(yōu)尺度變換，因此多維偏好分析還是被歸在降維過程中

分析—降維—最優(yōu)尺度







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