因子分析是研究如何以最少的信息丢失将众多原有变量浓缩成少数几个代表变量间关系的因子，并使因子具有一定的命名解释性。

　　其基本思想是，根据相关性大小把原始变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，不同组的变量间相关性较低，每组变量代表一个基本结构，并用一个不可观测的综合变量表示，这个基本结构称之为“公共因子”。

　　因子分析的基本步骤是.(1)确定研究变量;(2)计算所有变量的相关矩阵;(3)构造因子变量;(4)因子旋转，(5)计算因子得分。

　　例如：研究消费者的生活方式，通常采用心理描述测试法，即采用一系列关于对社会活动、价值观念等内容的陈述，请消费者根据自己的情况做出评价。调查中采用7分评价法， 1分表示“非常同意”，7分表示“非常不同意”。经事先的小样本测试筛选，最终的测试语句为：(20个)

　　由于测试的语句实际上是一系列相关因素的陈述，很多语句之间存在一定的相关性，通过因子分析则可以将系列相关因素综合为一个因子。

　　表1：因子分析的结果

　　因子分析在市场调研中有着广泛的应用，主要包括：消费者使用习惯和态度研究(U&A);品牌形象和特性研究|服务质量调查;个性测试;形象调查，市场划分识别;顾客、产品及行为分类。

　　(七)结合分析

　　结合分析，也称交互分析，在欧美国家的市场调研中被广泛应用。

　　结合分析的基本假设是，产品或研究对象是由一系列的属性所构成的，例如，电脑产品的属性为品牌、显示器、CPU、内存、硬盘等，而各属性又有一定的水平，如显示器有l4英寸、15英寸、l7英寸等，CPU可能有奔腾5、赛扬、K6等。

　　消费者的购买抉择过程是基于对这些属性的权衡与考虑做出的理性选择，因而，结合分析一般步骤为：

　　(1)确定产品或服务的属性与属性水平;

　　(2)将产品的所有属性与属性水平通盘考虑，并采用正交设计的方法将这些属性与属性水平进行组合，生成一系列虚拟产品;

　　(3)请消费者对虚拟产品进行评价，通过打分、排序等方法调查消费者对虚拟产品的喜好、购买的可能性等;

　　(4)计算属性的效用、计算属性的模型和方法主要包括最小二乘法回归、多元方差分析;

　　(5)解释结果;

　　(6)评估信度和效度，常用的有拟合优度和t检验等;

　　(7)市场预测与市场模拟。

　　在市场调研中，结合分析可用于如下几个方面.(1)决定各种属性在消费者选择品牌(产品)时的相对重要性;(2)估计不同属性水平的市场占有率;(3)确定最受欢迎品牌的属性水平组合，(4)根据消费者对属性水平喜好的相似性，进行消费者市场分类;(5)应用于新产品概念识别;(6)竞争分析，(7)定价研究;(8)广告研究;(9)销售分布等

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