多维尺度分析.ppt

多维尺度分析
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例如；希望研究消费者对自己公司某个品牌的产品和另外几个主要竞争对手产品的认可程度，则使用多维尺度分析可以回答下列问题：
1、消费者认为那些品牌的产品类似与我们的产品？
2、在这些品牌中消费者用于评价相似性的是哪些特征？
分析原理：将观察数据分配到“概念空间”（二、三维）的特殊位置，数据点间的距离由计算出的不相似性决定，从而可以在低度空间描述相似性和不相似性，以得到对象关系的“空间”理解。
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例：对七种彩电品牌的相似程度评价情况:
1、对七种彩电品牌两两组合（21对）
2、对这些对子相似程度打分（1分—10分，1分——最相似）
3、分值平均
4、形成七种品牌相似评分矩阵
5、多维尺度分析可以对该矩阵进行分析，用图形化将结果 呈现出来。（哪些品牌靠得比较近）
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例1、该数据是假设七个受试验者按照1至7的尺度（1表示非常相近，7表示非常的不同）排列出一些饮料间两两相似的感知程度。共有28种可能（n（n-1）/2）。用此数据分析哪些饮料消费者认为是相似的。（可用多维尺度分析完成）
受试者
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做多维尺度分析图（Group plots）
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当Improvement值小于0,001时迭代终止。.
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Stress和RSQ是两个多维尺度分析的信度和效度的估计值。
Stress(%)
拟合度
20
差
10
一般
5
好
2。5
较好
RSQ越大越理想，，本例值偏小。
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坐标点
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1、对每一维寻找合理的解释（2维看将八种饮料分为两类，牛奶、果汁、苏打和矿泉水属于营养型饮料，啤酒、葡萄酒、咖啡和茶属于提神型饮料）
2、寻找图形散点间相关性的合理解释：（三组聚点，意味着消费者认为彼此相似的这些产品：咖啡和茶、果汁和牛奶、啤酒和葡萄酒。说明这些相似饮料在市场占有率上彼此有竞争。）
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