文赟 高安明 蒙琴英 鄭蓉勤

摘 要：市場(chǎng)調(diào)研主要以問(wèn)卷調(diào)查法展開，其收集到的數(shù)據(jù)大都是以定類或定序的方式呈現(xiàn)的，除了進(jìn)行簡(jiǎn)單的描述性統(tǒng)計(jì)以把握總體情況外，還希望對(duì)變量間的相關(guān)性進(jìn)行研究，由于調(diào)研數(shù)據(jù)的局限性，使得大多數(shù)統(tǒng)計(jì)方法不能夠滿足其前提條件。本文以畢節(jié)煙草公司展開的市場(chǎng)調(diào)查為基礎(chǔ)，重點(diǎn)介紹針對(duì)分類變量進(jìn)行相關(guān)性分析的統(tǒng)計(jì)方法，即列聯(lián)表分析與卡方檢驗(yàn)，以期為高質(zhì)量的市場(chǎng)調(diào)查、消費(fèi)者研究等提供借鑒與參考。

關(guān)鍵詞：市場(chǎng)調(diào)研 列聯(lián)分析 卡方檢驗(yàn)

中圖分類號(hào)：F723 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2017）03（b）-164-04

1 引言

行業(yè)開展“消費(fèi)者在哪里，我們就到哪里”的主題卷煙營(yíng)銷活動(dòng)，使煙草企業(yè)對(duì)消費(fèi)者市場(chǎng)的重視大大提升，并且隨著卷煙營(yíng)銷市場(chǎng)化取向改革的深入，市場(chǎng)分析的作用越來(lái)越大。為響應(yīng)國(guó)家號(hào)召，畢節(jié)煙草公司于2016年2月1日～3月20日，采用抽樣調(diào)查的方式收集到來(lái)自畢節(jié)市各縣區(qū)1620份有效問(wèn)卷，通過(guò)對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行全方面的分析，主動(dòng)順應(yīng)消費(fèi)環(huán)境的變化，用數(shù)據(jù)說(shuō)話，提高數(shù)據(jù)分析駕馭市場(chǎng)的能力，并不斷完善面向消費(fèi)者的營(yíng)銷機(jī)制，實(shí)現(xiàn)從精準(zhǔn)營(yíng)銷向數(shù)據(jù)營(yíng)銷的轉(zhuǎn)變。

近年來(lái)，有不少相關(guān)文獻(xiàn)對(duì)煙草企業(yè)市場(chǎng)調(diào)研進(jìn)行研究，如長(zhǎng)沙縣煙草專賣局，劉智和廖文在卷煙消費(fèi)者行為——基于長(zhǎng)沙縣一文中，根據(jù)消費(fèi)者行為學(xué)理論分析消費(fèi)者行為，并提出相應(yīng)的營(yíng)銷對(duì)策[1]；中國(guó)煙草總公司發(fā)文，煙草行業(yè)市場(chǎng)調(diào)研覽要，對(duì)市場(chǎng)調(diào)研的主要內(nèi)容、操作步驟及影響因素進(jìn)行了詳細(xì)描述，文中強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)分析的重要性[2]，楊宇在管理觀察期刊中寫過(guò)列聯(lián)表分析在市場(chǎng)調(diào)查中的應(yīng)用[3]。

上述文獻(xiàn)從不同角度、運(yùn)用不同方法對(duì)市場(chǎng)調(diào)研及消費(fèi)者調(diào)查展開分析，根據(jù)其分析結(jié)果對(duì)研究主體提出了合理有效的建議，但由于市場(chǎng)調(diào)研的特殊性，收集到的資料有很多是屬于定類數(shù)據(jù)，對(duì)于這種數(shù)據(jù)并沒有提供一個(gè)簡(jiǎn)潔有效的分析方法?；诖?，本文力求對(duì)我國(guó)煙草行業(yè)消費(fèi)者做深入研究，探求消費(fèi)者屬性與其消費(fèi)行為之間的影響關(guān)系等，為提高數(shù)據(jù)分析駕馭市場(chǎng)的能力奠定基礎(chǔ)。

2 列聯(lián)分析與卡方檢驗(yàn)

列聯(lián)表又稱交叉表，是以列表的形式表示兩個(gè)或多個(gè)變量同時(shí)發(fā)生的頻數(shù)，與頻數(shù)分布表相比，從列聯(lián)表中我們不僅可以得到單一屬性的樣本分布情況，還可以得到不同屬性共同影響下的樣本分布，分析一個(gè)或多個(gè)變量在某一因素影響條件下的分布，挖掘各因素之間的關(guān)系，通過(guò)對(duì)不同因素的交叉分析發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的事實(shí)。

卡方檢驗(yàn)是在列聯(lián)表建立的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)量對(duì)變量之間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行科學(xué)驗(yàn)證，檢驗(yàn)變量之間的是否存在聯(lián)系及聯(lián)系的緊密程度如何等。本文所運(yùn)用的卡方檢驗(yàn)屬于非參數(shù)統(tǒng)計(jì)范疇，不需要數(shù)據(jù)滿足正態(tài)性分布的要求，使用范圍的局限性較弱，在市場(chǎng)調(diào)查中可以發(fā)揮巨大作用。

3 列聯(lián)表卡方檢驗(yàn)原理

對(duì)列聯(lián)表進(jìn)行卡方檢驗(yàn)的目的是為了檢驗(yàn)多個(gè)變量之間的獨(dú)立性，若變量之間沒有關(guān)聯(lián)，則說(shuō)明變量是獨(dú)立的。在實(shí)際分析中，不僅要了解單個(gè)變量的分布特征，還要分析多個(gè)變量不同取值下的分布，掌握多變量的交叉分布特征，進(jìn)而分析變量之間的相互影響和關(guān)系，列聯(lián)表可以挖掘各因素之間的關(guān)系，通過(guò)不同的細(xì)分凸顯出隱藏的事實(shí)，對(duì)交叉表進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，可以將變量間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行科學(xué)的展示，同時(shí)為后續(xù)的變量之間更深入的分析找到清晰的方向[4]。由于列聯(lián)表分析所要求的數(shù)據(jù)類型通常是定類、定序數(shù)據(jù)，問(wèn)卷調(diào)查收集到的數(shù)據(jù)大多以定類、定序的方式呈現(xiàn)，故在絕大部分的市場(chǎng)調(diào)查中，做好交叉分析就能夠得到足夠充分有力的結(jié)論了[5]。

4 分析結(jié)果

畢節(jié)煙草市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)分析使用SPSS18.0和Excel2013軟件，首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理及頻數(shù)分析，之后對(duì)樣本進(jìn)行列聯(lián)表卡方檢驗(yàn)。

4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，這是在數(shù)據(jù)分析前的準(zhǔn)備工作。審核問(wèn)卷進(jìn)行，剔除問(wèn)卷中無(wú)效和惡意作答問(wèn)卷，減小誤差使分析結(jié)果更接近現(xiàn)實(shí)；錄入問(wèn)卷數(shù)據(jù)，將調(diào)查問(wèn)卷變成數(shù)據(jù)表格，以便為展開后續(xù)的數(shù)據(jù)分析。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)審核，依據(jù)調(diào)查問(wèn)卷編制成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)表，為后續(xù)數(shù)據(jù)分析所用。

4.2 頻數(shù)分析

頻數(shù)分析是數(shù)據(jù)分析的第一步，對(duì)于問(wèn)卷收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行頻數(shù)分析，首先可以對(duì)樣本進(jìn)行一個(gè)總體把握，對(duì)于樣本的分布情況是否符合調(diào)查所需，能夠在一定程度上判斷出樣本是否具有總體代表性，抽樣是否存在系統(tǒng)偏差等，并以此證明后續(xù)相關(guān)問(wèn)題的分析是否具有代表性和可信性。

4.2.1 編制頻數(shù)分布表，對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行頻數(shù)分析

由于在進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研時(shí)不僅收集了消費(fèi)者的煙齡、煙量相關(guān)的數(shù)據(jù)，還收集了消費(fèi)者年齡、收入等其他屬性，在對(duì)煙齡進(jìn)行頻數(shù)分析時(shí)，眾所周知，年齡與煙齡之間顯著相關(guān)，年齡越大，煙齡越長(zhǎng)。因此在對(duì)消費(fèi)者煙齡進(jìn)行頻數(shù)分析時(shí)，需要通過(guò)加權(quán)方法，計(jì)算得到某一煙齡在總體中所占比例。

4.2.2 以編制的頻數(shù)分布表為基礎(chǔ)，以圖的形式呈現(xiàn)在報(bào)告中

頻數(shù)分布表對(duì)變量的每個(gè)指標(biāo)都有體現(xiàn)但不夠直觀，所以通常對(duì)頻數(shù)分布表以餅圖、柱形圖的形式呈現(xiàn)。

由圖1可以看到，煙齡在21年及以上的消費(fèi)者占總體的29%，煙齡在11年～20年的消費(fèi)者占總體的36%，煙齡在6年～10年的消費(fèi)者占總體的27%，煙齡在1～5年的消費(fèi)者占總體的7%，煙齡在1年及以下的消費(fèi)者占總體的1%，具體分布占比詳見圖1。

對(duì)消費(fèi)者的日均吸食量進(jìn)行頻數(shù)分析，結(jié)果顯示：有52.67%的消費(fèi)者其日均吸食量在10支～19支，24.81%的消費(fèi)者其日均吸食量在20支～39支，14.8%的消費(fèi)者其日均吸食量在6支～9支。若以包來(lái)衡量，73%的消費(fèi)者日均吸食量在1包以下，27%的消費(fèi)者超過(guò)1包，而有77.48%的消費(fèi)者其日均吸食量在0.5包～2包。

根據(jù)分析結(jié)果可以看出，樣本分布基本能反映消費(fèi)者面貌，能夠滿足分析需要，由此進(jìn)行后續(xù)相關(guān)問(wèn)題分析是可行的。

4.3 列聯(lián)表卡方檢驗(yàn)

為分析畢節(jié)消費(fèi)者日均吸食卷煙量與基本屬性之間的關(guān)系，對(duì)日均吸食量和屬性進(jìn)行交叉分析和卡方檢驗(yàn)?？ǚ綑z驗(yàn)是以屬性變量—煙齡為前提，檢驗(yàn)變量間—日均吸食量與煙齡之間是否獨(dú)立，即是否存在某種相關(guān)關(guān)系最常用的方法。表2是消費(fèi)者卷煙日均吸食量與煙齡列聯(lián)表。

從表3可以看出，隨著煙齡的增長(zhǎng)，日均吸食量呈現(xiàn)明顯的增加趨勢(shì)，在煙齡為11年～20年，日均吸食量為10年～19支這一交叉點(diǎn)達(dá)到最大值，隨后隨著煙齡的增長(zhǎng)，日均吸食量的增長(zhǎng)呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

由上述結(jié)果可知，期望頻數(shù)小于5的比例占20%，因此使用似然比卡方統(tǒng)計(jì)量的值。似然比卡方統(tǒng)計(jì)量的值為255.320，對(duì)應(yīng)的p值為0.000，小于給定的顯著性水平0.01，所以拒絕原假設(shè)，認(rèn)為在1%的顯著性水平下，日均吸食量與煙齡是相關(guān)的，也就是說(shuō)不同煙齡的消費(fèi)者，其日均吸食量是不同的。

而這種關(guān)聯(lián)程度又是如何呢？從對(duì)稱度量可以得到，相關(guān)系數(shù)φ=4.15，V=0.208，CC=0.383。其檢驗(yàn)的p值都是0.000，小于給定的顯著性水平0.01，說(shuō)明在1%的顯著性水平下，煙齡和日均吸食量的關(guān)聯(lián)在統(tǒng)計(jì)意義上是顯著的。

為使日均吸食量與煙齡之間的相關(guān)關(guān)系更加明顯，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行重新分組，將煙齡為1年以下的消費(fèi)者與1年～5年的消費(fèi)者合并為一組，形成一個(gè)新的列聯(lián)表如表6所示。

根據(jù)日均吸食量與消費(fèi)者煙齡的二維列聯(lián)表作出如圖3的百分比堆積圖，可以較為直觀地看出，消費(fèi)者的煙齡越長(zhǎng)，其日均吸食量就越大。

進(jìn)一步，將“煙齡”作為影響因素變量對(duì)消費(fèi)者“日均吸煙量”做回歸分析，結(jié)果如表7所示。

表7中展示的是各個(gè)煙齡層消費(fèi)者的平均吸食量，由回歸方程可知，消費(fèi)者日均吸煙量與煙齡成正比，且隨著煙齡提高一個(gè)層級(jí)，日均吸煙量就增加3.048支。

5 結(jié)語(yǔ)

根據(jù)此次調(diào)查與分析結(jié)果，按照日均吸食量，可以將畢節(jié)農(nóng)村消費(fèi)者劃分為三個(gè)主要群體：輕度煙民約占煙民總量的17%，日均吸食量在10支（含）以內(nèi)，煙齡一般較短；中度煙民約占煙民總量的 53%，日均吸食量在11～20支（含）之間；重度煙民約占煙民總量的27%，日均吸食量在21（含）支以上，煙齡一般在10年以上；且隨著煙齡等級(jí)的上升，煙量有明顯提升。

針對(duì)市場(chǎng)調(diào)查中數(shù)據(jù)分析所存在的問(wèn)題，本文以數(shù)據(jù)分析為導(dǎo)向，由淺入深的對(duì)數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行了詳細(xì)闡述，并結(jié)合畢節(jié)市煙草公司所展開的消費(fèi)者市場(chǎng)調(diào)查，詳細(xì)介紹了對(duì)數(shù)據(jù)分析方法尤其是列聯(lián)分析在實(shí)際調(diào)研中的應(yīng)用，在原來(lái)單一變量分析的基礎(chǔ)上，將消費(fèi)者屬性與目標(biāo)變量直接進(jìn)行關(guān)聯(lián)，對(duì)數(shù)據(jù)的分析更為細(xì)致、深入。

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