
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,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,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,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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