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交叉分析与方差分析在教学中的实际应用

2021-04-26牛凯

现代商贸工业 2021年15期
关键词:方差分析

牛凯

摘 要:在数据分析方法中,我们常用到交叉分析和方差分析这两种常用的分析方法。教学时,通常是先介绍难度适中的交叉分析,再学习理解起来较困难的方差分析。但在实际应用中,教学顺序并不一定就是解决问题的思路,本文用举例法展示这两种分析方法在实际中的应用。希望在学习中,不断培养自己的数据思维方式,更好的利用数据分析为现实业务服务。

关键词:交叉分析;方差分析;显著性差异

中图分类号:G4 文献标识码:A doi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.15.069

在数据分析方法中,我们常用到交叉分析和方差分析这两种常用的分析方法,尤其在教学中,对学生来说,我们往往会先介绍难度适中的交叉分析,再学习理解起来较困难的方差分析。

1 交叉分析和方差分析

交叉分析,用于分析两个定性变量之间的关系。把统计分析数据制作成二维交叉表格,将具有一定联系的变量分别设置为行变量和列变量,两个变量在表格中的交叉结点即为变量值,通过表格体现变量之间的关系。例如性别和购买彩电尺寸之间的关系。

交叉分析法在市场调研项目中应用比较广泛,它可以让复杂的数据关系简单化,对于调研数据的整理比较实用。经常用于市场研究,进行市场机会、市场细分分析等。

方差分析,简称ANOVA,主要用于研究定性变量或定序变量与定量变量之间的关系。定量变量是被分析的变量,叫作因变量;定性变量或定序变量是影响因素变量,叫作自变量。影响因素变量的取值被称为影响因素的水平。方差分析研究的目的是想知道当影响因素取不同水平时,因变量是否有显著差异,显著性小于0.05,表明存在差异。例如研究性别对彩电品牌是否存在显著影响。

方差分析法在社会学、经济学、商业等诸多领域的数量分析中,发挥了极为重要的作用。这种从数据差异入手的分析方法,有助于人们从另一个角度发现事物的内在规律。

2 教學案例分析

在教学中,通过问卷调研,得到彩电用户偏好分析调研问卷数据,经过清洗、整理,共得到712份有效调研数据。想要分析各类用户偏好,能够直接通过交叉分析对比吗?不能!首先需要做方差分析,检验不同用户之间是否存在显著的偏好差异,因为只有存在差异,才需要做差异对比。

利用SPSS分析软件,以性别为自变量,以品牌、价格、外观、规格、颜色为因变量,先来实施方差分析。选择菜单,分析-比较均值-单因素ANOVA,在“因变量列表”框中选入以上5个因变量,在“因子”框中选入“性别”,单击“确定”按钮,得到输出结果,如图1所示。

通过方差分析可知,规格的显著性0.023小于0.05,表明不同性别的用户在彩电规格上存在显著性差异,其余因变量均大于0.05,不存在显著性差异。因此,我们要进一步围绕自变量“性别”和因变量“规格”展开交叉分析,其余因变量就不用进一步做交叉分析了。

选择菜单:分析-描述统计-交叉表,性别放入行,规格放入列,单击“单元格”按钮,在弹出的“交叉表:单元显示”对话框中取消选择默认项“观察值”,选择“百分比”中的“行”,即分别以男、女的总人数为基数计算百分比,男、女总人数百分比均为1,具有可比性,单击“继续”按钮,返回到“交叉表”对话框中,单击“确定”按钮,得到输出结果,如图2所示。

通过交叉分析可知,在购买彩电时,调研样本的男性(46.6%)、女性(46.4%)都倾向于选择32-39寸的规格,但相对女性而言,男性更倾向于选择大尺寸的彩电。这个调研分析的结果对彩电品牌商来说,具有经济意义,可针对不同性别用户开展设计、营销等具体环节。

3 结论

我们在教学中,要注重理论结合实际,不要拿到问题就按教学实施的难易程度,先交叉分析后再方差分析,这样就失去了数据分析的意义。我们做数据分析的目的是为了解决现实中的问题,更好地用数据来为业务服务,不是机械地照搬书本操作,而是学习,提高用数据做决策的能力,不断培养自己的数据思维方式。

参考文献

[1]叶向.统计数据分析基础教程[M].北京:中国人民大学出版社,2009.

[2]武松,潘发明.SPSS统计分析大全[M].北京:清华大学出版社,2014.

[3]陈哲.活用数据驱动业务的数据分析实战[M].北京:电子工业出版社,2019.

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