课 程 论 文
杂货店一个月零售情况调研报告课程名称 统计分析软件应用
一、数据介绍
本次分析的数据是根据一件杂货店一个月顾客的购买情况制作的统计表样本数量为351 即有351名顾客。统计表中包含了14个变量 storeid 杂货店的地址 hlthfood健康食品店 size 杂货店的大小 org杂货店的组织custid 顾客的地址 gender 顾客性别 shopfor 卖给谁 veg 素食者style 购买风格 usecoup 使用折扣券 amtspent 总花销 pre_1 预测总花销 filter_$ 聚类的个数以及过滤情况。使用spss统计软件对变量进行频数分析、描述性统计、交叉分析、方差分析,相关分析 以了解该杂货店上述方面的综合状况并分析个变量的分布特点及相互间的关系。
二、数据分析
1 、频数分析
频数分析是基础分析往往在统计分析的初始便开始频数分析。频数分析对把握数据的分布特征非常有用以为通过频数分析我们能对变量的取值状况进行了解。此次分析采用的统计数据表统计了杂货店351名顾客的基本状况在gender(性别) 、 usecoup 使用折扣券不同的状况下进行了频数分析 以了解店顾客的男女数量、使用折扣券的基本分布。
首先对杂货店顾客的男女性别分布进行频数分析结果如下
表1-1
Statistics
Val id
由表1-1可知在光顾此杂货店的351名顾客中男性顾客有185名所占人数比例是52.7%。女性顾客有166名所占人数比例是47.3%。可见男性顾客的比例略高于女性顾客但总体看来差距不大。
然后对原有数据中的使用购物券进行频数分析结果如表1-2
2
表1-2
根据表1-2和柱状图可知在351名顾客中频率由高到低分别是不使用优惠卷有101人 占总人数的比例是28.8%从邮件中得到优惠卷 100人占总人数比例28.5%从报纸中得到优惠卷 82人占总人数23.4% 同时从邮件和报纸中得到优惠卷 68人 占总人数19.4%。
2、交叉分析
频数分析的作用是掌握单个变量的数据分布情况但是在实际分析中我们还要是交叉分析这是以为在实际分析中不仅要了解单个变量的分布特征还要分析多个变量不同取值下的分布掌握多个变量的联合分布特征进而分析变量之间的相互影响和关系。就本数据而言需要了解销售对象与购买者得购买风格的交叉分析。现以销售对象与购买风格列联表分析为例结果如表2-1
3
表2-1涉及两个变量即销售对象与购买风格的二维交叉反映了在不同的购买风格下销售对象的分布情况。表中购买风格成为行向量销售对象称为列向量。
3、单因素方差分析
单因素方差分析用于完全随机设计的多个样本均数间的比较其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等完全随机设计不考虑个体差异的影响仅涉及一个处理因素但可以有两个或多个水平所以亦称单因素实验设计。在实验研究中按随机化原则将受试对象随机分配到一个处理因素的多个水平中去然后观察各组的试验效应在观察研究调查中按某个研究因素的不同水平分组 比较该因素的效应。
单因素方差分析用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。在本数据分析中我们把总花销和购买风格作为控制变量总花销为观测变量通过单因素方差分析方法研究总花销和购买风格对总花销的影响进行分析。分析结果如表3-1
4
根据表3-1对起始工资对现工资的单因素方差分析可以看出 F统计量的观测值为2.056对应的概率P值不近似等于0如果显著性水平为0.05 由于概率值P大于显著性水平q则应接受原假设认为购买风格对总花销没有产生了显著影响。
4、相关分析
相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。
相关关系分为函数关系和统计关系。函数关系是指两事物之间的一种一一对应的关系即当一个变量取一定值时另一个变量函数可以根据确定的函数取一定的值。 比较容易分析和预测。
相关分析主要用于测量事物之间的统计关系。统计关系是指两事物间并非是一一对应的关系即当一个变量取一定值时另一个变量无法根据确定的函数取一定的值。统计关系可分为线性关系和非线性关系。线性相关分析是研究两个变量间线性关系的程度。用相关系数r来描述。正相关如果x,y变化的方向一致r>0负相关如果x,y变化的方向相反 r<0无线性相关 r=0。
对数据做相关分析得到结果如表4-1
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表4-1中是对Health food store 健康食品店 Size of store 店铺大小 Store organization店铺组织 Who shopping for销售对象 Amountspent 总花销五个变量间的相关分析表中相关系数旁边有两个星号**的表示显著性水平为0.01时仍拒绝原假设。如Store organization 店铺组织它与Who shopping for销售对象的相关性最大其相关系数为0.530.
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