Учеб. пособие. - М.: ИНФРА-М, 2009. - 160 с. - (Высшее
образование).
Оглавление.
Введение.
Основы статистического анализа в маркетинговых исследованиях.
Формирование статистической выборки.
Основные методы статистического анализа.
Кластерный анализ.
Дискриминантный анализ.
Регрессионный анализ.
Факторный анализ.
Дисперсионный анализ.
Формирование исходной базы данных в SPSS.
Структура редактора данных.
Виды кодировки.
Типы шкал измерения переменных.
Сравнение средних величин в SPSS.
Т-тест для независимых выборок.
Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS.
Команды SPSS на выполнение Т-теста для независимых выборок.
Интерпретация результатов Т-теста для независимых выборок.
Однофакторный дисперсионный анализ.
Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS.
Команды SPSS на выполнение однофакторного дисперсионного анализа.
Интерпретация результатов однофакторного дисперсионного анализа.
Линейный регрессионный анализ в SPSS.
Простая линейная регрессия.
Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS.
Команды SPSS на выполнение простого регрессионного анализа.
Интерпретация результатов простого регрессионного анализа.
Графическое представление простой регрессионной модели в SPSS.
Множественная линейная регрессия.
Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS.
Команды spss на выполнение множественного регрессионного анализа.
Интерпретация результатов множественного регрессионного анализа.
Факторный анализ.
Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS.
Команды SPSS на выполнение факторного анализа.
Оценка пригодности исходных данных для выполнения факторного анализа.
Выявление корреляционной зависимости между переменными исходного массива.
Определение оптимального числа компонентов факторной модели.
Построение факторной модели и интерпретация результатов.
Сохранение компонентов факторной модели в качестве новых переменных базы данных.
Иерархический кластерный анализ.
Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS.
Команды SPSS на выполнение иерархического кластерного анализа.
Сравнение объектов исследования.
Порядок формирования кластеров.
Определение оптимального количества формируемых кластеров.
Интерпретация результатов кластерного анализа.
Дискриминантный анализ.
Постановка цели исследования и представление исходных данных в spss.
Команды spss на выполнение дискриминантного анализа.
Оценка выбора дискриминационных переменных.
Построение дискриминантной модели.
Определение точности прогнозов на основе построенной дискриминантной модели.
Заключение.
Список литературы.
Оглавление.
Введение.
Основы статистического анализа в маркетинговых исследованиях.
Формирование статистической выборки.
Основные методы статистического анализа.
Кластерный анализ.
Дискриминантный анализ.
Регрессионный анализ.
Факторный анализ.
Дисперсионный анализ.
Формирование исходной базы данных в SPSS.
Структура редактора данных.
Виды кодировки.
Типы шкал измерения переменных.
Сравнение средних величин в SPSS.
Т-тест для независимых выборок.
Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS.
Команды SPSS на выполнение Т-теста для независимых выборок.
Интерпретация результатов Т-теста для независимых выборок.
Однофакторный дисперсионный анализ.
Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS.
Команды SPSS на выполнение однофакторного дисперсионного анализа.
Интерпретация результатов однофакторного дисперсионного анализа.
Линейный регрессионный анализ в SPSS.
Простая линейная регрессия.
Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS.
Команды SPSS на выполнение простого регрессионного анализа.
Интерпретация результатов простого регрессионного анализа.
Графическое представление простой регрессионной модели в SPSS.
Множественная линейная регрессия.
Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS.
Команды spss на выполнение множественного регрессионного анализа.
Интерпретация результатов множественного регрессионного анализа.
Факторный анализ.
Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS.
Команды SPSS на выполнение факторного анализа.
Оценка пригодности исходных данных для выполнения факторного анализа.
Выявление корреляционной зависимости между переменными исходного массива.
Определение оптимального числа компонентов факторной модели.
Построение факторной модели и интерпретация результатов.
Сохранение компонентов факторной модели в качестве новых переменных базы данных.
Иерархический кластерный анализ.
Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS.
Команды SPSS на выполнение иерархического кластерного анализа.
Сравнение объектов исследования.
Порядок формирования кластеров.
Определение оптимального количества формируемых кластеров.
Интерпретация результатов кластерного анализа.
Дискриминантный анализ.
Постановка цели исследования и представление исходных данных в spss.
Команды spss на выполнение дискриминантного анализа.
Оценка выбора дискриминационных переменных.
Построение дискриминантной модели.
Определение точности прогнозов на основе построенной дискриминантной модели.
Заключение.
Список литературы.