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SPSS數據分析—多維偏好分析（MPA）
2017-03-13
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SPSS數據分析—多維偏好分析（MPA）


之前的主成分分析和因子分析中，收集的變量數據都是連續型數值，但有時會碰到分類數據的情況，我們知道最優尺度變換可以對分類變量進行量化處理，如果將這一方法和主成分分析相結合，就稱為了基于最優尺度變換的主成分分析法（CATPCA），在市場研究中，又稱為多維偏好分析（MPA），該方法由于引入了最優尺度變換，使其對數據的適應能力大大加強，不僅可以分析連續型數據，還可以分析有序、無序分類數據，并且圖形展示的能力也得到加強，這非常適合市場研究使用。

多維偏好分析主要用于分析消費者對商品的偏好傾向，并通過感知圖/定位圖進行展現。我們知道相同偏好的消費者必然在某些商品評價上相似，數據體現為相關性較強，可以利用降維方法提取出少數主成分，并將其和商品在一起做定位圖，即可得到消費者評價和商品間的聯系，因此，在分析思路上和主成分分析/因子分析并無不同。

我們看一個例子--數據分析師

現在想了解9種汽車相對于競爭品牌在消費者心中的定位是怎樣的，并附加三種產品屬性進行打分，數據如下

make代表9種汽車，model代表競爭品牌，j代表25位受訪者，最后的mpg，reliable，ride為三個產品屬性，由于是在降維分析中引入了最優尺度變換，因此多維偏好分析還是被歸在降維過程中

分析—降維—最優尺度








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