Graveyard模型的spss操作

昨天一位朋友問我Graveyard模型如何操作，我在幾年前曾做過這個模型，現在有些遺忘了，先說說Graveyard模型是做什么的？為什么要用Graveyard模型 ？

1、 二維分析方法

先說說一個很好的市場研究方法，那就是二維分析方法，簡單的講就是X和Y的散點圖，在市場分析和數據挖掘的過程中大多是有這種方法進入主題進行深度分析的，當然分析或者挖掘的入口大多數是數據的分布；

二維分析方法的難點就在于如何設定X，Y，，也就是X代表什么意思，Y代表什么意思；如何劃分區域（一般是mean,但一定要考慮數據的分布，以防木桶原理影響決策）

2、Graveyard模型

對于提示前品牌知名度和提示后品牌知名度之間的內在關系，可以用Graveyard模型描述。它是個兩維圖，以提示后知名度為 X 軸，提示前知名度為 Y 軸。根據每一品牌的提示前后知名度在這個兩維圖上描點，每點代表一個品牌。對所有品牌的提示前后知名度進行回歸分析，作出回歸直線（或曲線）。這條回歸直線（或曲線）將品牌分為四種類型：
（1）正常（Normal）品牌，位于回歸線周圍，提示前后知名度的關系與市場上的平均水平比較一致。
（2）衰退(Graveyard)品牌，位于回歸線右下方的品牌，其提示前知名度相對于提示后知名度太低，顯現出該品牌被消費者淡忘的趨勢。
（3）利基(Niche)品牌，位于回歸線左上方的品牌，其提示前知名度相對于提示后知名度較高，這類品牌其品牌認知率雖然相對不高，但其品牌回憶率較高，消費者對其忠誠度較高。
（4）強勢品牌，位于回歸線右上方的品牌，其提示前后知名度均很高，消費者對其忠誠度甚高，這些品牌大多是市場上的強勢品牌。

3、回歸線是那條

大多數的描述都是圍繞回歸線進行的，那么如何才能更好的模擬這條回歸線呢？

統計角度：R、F檢驗值和T檢驗值

R越接近1，表明方程中X對Y的解釋能力越強

F檢驗是通過方差分析表輸出的，通過顯著性水平（significant level）檢驗回歸方程的線性關系是否顯著,spss默認的是0.05，也就是小于0.05均有意義；

實際角度：可以根據自己收集數據的角度和分析的側重點進行調整擬合曲線；

4、spss如何實現以上的過程？

step1：在回歸分析中找曲線估計，如下圖；

step2：選擇提示前和提示后的數據分別做X和Y，選擇擬合所有的曲線

接下來就是OK，之后大家根據自己的實際問題，擬合出更貼近真實的回歸線吧

spss跑出來的圖，大家可以復制到PPT中選擇圖點右鍵取消組合，再美化一下就OK！

5、模型展示：