1、SPSS 进行联合分析的案例作者： 畅享网2005-7-21 16:58:03【我要评论 】大中小本文关键字： 转贴文档 一个经典的联合分析案例 SPSS 公司 Green and Wind 公司对推出一种新的地毯和室内装璜去污剂感兴趣。技术人员开发了一种新产品来处理顽固的污点。管理人员确定了五种相信会影响消费者偏好的属性：包装设计（Package Design) 、品牌名称(Brand Name)、价格(Price)、优秀家用品奖章(Good Housekeeping seal of approval)和返款保证(Meney-back guarantee) 。 三种包装设计在考虑中，表示为包
2、装设计 A、B 和 C。 三种品牌名称在考虑中。两种为竞争者已经在市场中使用的，一种是公司现有的商标名称。这些名称是：K2R 、 Glory 和 Bissell。三种定价在考虑中：1.19 美元、1.39 美元和 1.59 美元。优秀家用品奖章或有或无。 返款保证或有或无。要表达这五种属性的所有可能组合，则总共有 3x3x3x2x2 = 108 种可选方案要检验。但是，通过正交试验设计，只选用了其中一小部分给受访者。这样，降低了研究费用，并减少了受访者的混乱和疲劳程度。研究人员可以把注意力集中在受访者对这五种产品属性的偏好上，并建立有关的一般线性模型。选择的试验同样满足统计标准的要求，如效率、
3、正交性和平衡，尽管并不总是有可能完美地满足这些标准。研究人员必须使用计算机软件来正确地产生试验方案。正交排列如下图(图一 )所示： 图一 SPSS 用户可以使用 SPSS 联合分析的正交设计过程或独立的 Trial Run 产品来产生这样一个方案。得到了 18 个试验方案后，可以相应做出18 个“产品卡片 ”。每一个卡片上可以印上包装设计的略图和其他属性的详细说明。SPSS 联合分析的 Plancards(设计卡片) 过程可以生成这些卡片。图二显示了其中一个卡片： 图二 研究人员可以指示受访者把这些卡片按偏好从高到低的顺序排列。等级变成了一般线性模型中的一个从属变量。图三显示了受访者的分等数据
4、，“1”代表最高等级。 图三 研究人员一般会做出一个以上主题的联合试验，但是 Green and Wind公司只做了一个主题。 SPSS 联合分析可以进行一般线性模型数据分析。打印结果如图四所示： 图四 图四包含了很多信息。 效用(Utilities) 一栏显示了对每一个属性的评分或分等值。这些分等值由联合估计程序选出，这样把它们加在一起的时候，每一类产品的总效用值将和原始等级最可能地相符合。 因子(Factor)一栏显示了每一因子的每一水平的效用函数。这些缩微图，即相应的效用，显示除了品牌名称(Brand Name)以外，包装设计(Package Design)最受喜爱的是 B，最受喜爱的价
5、格是 1.19 美元，优秀家用品奖章(Good Houskeeping seal)和返款保证(Money-back guarantee)有相同的效用。平均重要性(Averaged Importance)一栏显示了属性的重要性。依次排列为：包装设计、价格、返款保证、品牌、优秀家用拼奖章。注意属性的重要性由属性效用得分的相关等级确定。Green and Wind 公司对这些结果做了大量的观察。例如价格为1.39 美元的产品的效用比 1.19 美元的产品低了 2.83 点。但是，使效用增加 4.5 点的返款保证可以弥补高价的效用损失。这种折衷比较使联合分析在新产品开发中有不可估量的价值。责编：AMTeam.org
