對(duì)應(yīng)分析-最優(yōu)尺度回歸

前言:

上次我們學(xué)習(xí)了多維尺度分析读规,這次我們學(xué)習(xí)對(duì)應(yīng)分析束亏,兩者都是把復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系阵具,分解到二維或者多維空間上,簡(jiǎn)單直觀易于解讀怕敬。他們有什么區(qū)別呢趁舀?

從功能上來(lái)講

多維尺度分析祝沸,是要通過(guò)距離,解決個(gè)案之間的差異(老干媽奉狈、老干爹辣醬誰(shuí)跟誰(shuí)在觀眾的認(rèn)知中離的更近)涩惑,用于品牌的市場(chǎng)調(diào)研,大家對(duì)品牌的認(rèn)知是否符合公司的定位

對(duì)應(yīng)分析 跛蛋,是通過(guò)距離揭示變量之間的關(guān)系(哪個(gè)地方,哪個(gè)年齡段的人押框,更喜歡吃老干媽)理逊,用于用戶畫(huà)像,什么樣的人更傾向于購(gòu)買我們的商品兑徘; ?不同群體羡洛,對(duì)辣醬品牌的偏好,可以針對(duì)空白領(lǐng)域推出一款新產(chǎn)品最域。

從方法屬性上講

多維尺度分析屬于度量方法锈麸,把人們對(duì)品牌的模糊差異,數(shù)字化薄翅,差多遠(yuǎn)

對(duì)應(yīng)分析屬于降維度信息濃縮分析(類似因子分析)氓奈,從年齡 地區(qū) ? 找出與老干媽受眾的主要特征

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對(duì)應(yīng)分析 ?應(yīng)用范圍(二分類變量)

頭發(fā)和眼睛的關(guān)系

數(shù)據(jù)情況

數(shù)據(jù)構(gòu)成

分析過(guò)程

結(jié)果解讀

結(jié)果解讀

最優(yōu)尺度回歸

無(wú)序多分類暑竟、有序多分類但荤、連續(xù)性變量

1.數(shù)據(jù)源

數(shù)據(jù)全部為分類變量


數(shù)據(jù)情況

2.方法的選取

分析→降維→最優(yōu)刻度


數(shù)據(jù)類型


具體操作

3.結(jié)果的解讀


結(jié)果解讀

總結(jié)

對(duì)應(yīng)分析和最優(yōu)尺度回歸都是分析分類變量之間相互關(guān)系的一種分析方法。

用圖形化的方法描述變量之間的聯(lián)系南蓬。

圖形雖好哑了,前期對(duì)變量的描述性分析不可少烧颖,最優(yōu)尺度變換本身就損失了一部分信息,對(duì)結(jié)果要慎之又慎科贬。

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