SPSS对应分析-案例:品牌形象定位/市场定位( 二 )


3、将EXCEL数据导入SPSS中 , 设置变量标签
打开SPSS , 将EXCEL数据导入SPSS中 , 并设置变量值标签 , 实现编码与“啤酒品牌”及“品牌形象”的匹配 。
4、对数据进行对应分析
注意:在正式做分析前 , 需要对“客户数”进行“加权个案” 。(在分组计数的情况下 , 做多元对应分析和类别主成分分析需要对数据进行加权个案 。)
然后再”打开“降维”-“对应分析”工具 , 进行对应分析 。
对应分析过程
5、对生成图片进行美化
生成了对应分析表后 , 通过图表颜色、水平线和垂直线的设置完成图表美化 。

SPSS对应分析-案例:品牌形象定位/市场定位

文章插图
图表美化
6、图表解读
如何根据图表中各散点的距离 , 解读啤酒品牌与品牌形象的关联性呢?解读一般分为两
1、考察同一变量的区分度
首先分别考察行变量、列变量各类别间是否被清晰地分开了 。可以分别检查在各个维度上的区分情况 , 如果同一变量不同类别在某个方向靠得较近 , 则说明这些类别在该维度上的区别不大 。
据此 , 从图表4我们可以得出 , 从啤酒品牌来看:品牌E与品牌G、品牌C与品牌D在消费者心目中的形象比较接近 , 而品牌B、品牌A与其他品牌的距离较远 , 说明这个品牌在消费者心目中的形象差异较大 。
2、考察变量间的联系
这是对应分析所真正关系的问题 。一般而言 , 落在从图形原点(0 , 0)处出发相同方位上 , 大致相同区域内的不同变量的分类点彼此有联系 。散点间距离越近 , 说明关联倾向越明显 。
据此 , 从图表4我们可以看出 , 有实力的、质量有保障的、稳重的、包装吸引人的距离品牌D较近 , 换句话说品牌D的品牌形象是有实力、质量好、品牌成熟稳重、包装好;品牌A的品牌形象是经典的;品牌G的品牌形象是年轻的 。
点击标题查阅往期内容
IBM SPSS 通过数据挖掘我们能从股市数据得到什么
SPSS中的等级线性模型研究整容手术数据
采用SPSS 的Web复杂网络对所有腧穴进行分析
使用SAS , Stata , HLM , R , SPSS和Mplus的分层线性模型HLM
R语言法国足球联赛球员因子分析、主成分分析(FA , PCA)
主成分分析(PCA)原理及R语言实现及分析实例
偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)
【SPSS对应分析-案例:品牌形象定位/市场定位】R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告
使用和Keras进行主成分分析、神经网络构建图像重建
R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归:线性模型选择和正则化
R语言无监督学习:PCA主成分分析可视化