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1、多维偏好分析案例介绍：1980年，美国的某汽车制造商希望了解在消费者心目中，其汽车 品牌相对于竞争对手的品牌是如何定位的，在目前的汽车市场上是否还有市场空 间可供挖掘。考虑采用多维偏好分析来解决这一问题。具体方式从自己和竞争对 手中共挑选了17种新车，请25位消费者根据他们对这些汽车的偏好按0一9分的量 表评分，9分表示偏好程度最高。数据录入时每一种品牌为一行，每一个受访者 的数据为一列。此外，为了使得研究结果更为明确，还按照这17种车型在节油(Mpg )、可靠性(Reliable上的表现用5分量表进行了评价。数据见Carpref.sav 实验步骤：1预分析：选择“分析”“降维”“因子分析，将
2、j 1到j25变量都选入“变量”框中，选择“抽取”，勾选“输出”的碎石图，单击“确定”。得到的碎石图见下图，从中发现前两个主成分的信息量较高，合计约占70% 左右的总信息量。虽然3、4、5个维度的特征根也大于1,但由于数据中的变量代 表消费者，消费者越多，特征根大于1的维度也越多，故只取两个主成分。絆石图2多维偏好分析(1) 选择“分析”“降维” “最优尺度”菜单项(2) 选中“某些变量并非多重标称”单选按钮，单击“定义”按钮(3) 将j厂j2E选入“分析变量”列表框，在“定义度量”对话框中将其度 量水平全部修改为“数字”(4) 将Mpg、Reliabl、rid选入“补充变量”列表框，在“定义
3、度量”对 话框中将其度量水平全部修改为“数字”(5) 将model选入“标记变量”列表框(6) 在“离散化”对话框中，将所有变量的离散化方式均设为“秩”(7) 在“选项”对话框中，在“正态化方法”下拉列表框中选中“对称”(8) 在“对象”对话框中，选中“对象和变量”复选框，将“标签对象” 选项组中的标注方式更改为“变量”并将model选入“选定”列表框(9) 单击“确定”按钮结果分析:下表为模型情况汇总，显示前两个维度共携带了65.874%的信息量，和主成 分分析一致，两个维度的Alpha信度系数也都非常高，充分说明采用二维是比较合适的。模型汇总维数Cronbachs解释Alpha总计（特征值
4、）方差的%1.94510.73742.9462.8605.73222.928总计978a16.46965.874a.总Cronbachs Alpha基于总特征值。按model加注标签的对諏点Continental% EldoradoFirebird OGran Fury _ .0MalibucDL 0 asherO q AccordRsihbitVolareOjd Mus HorizoFairmont Ci o oPiiitOQOChevette0tangCivic】ostian-1.0-0.50.00.51.01.52.0维数4上图为各汽车品牌的定位散点图，可见所有车型大致可以被分为三大类：
5、第 类以DL、Rabbit、Accord等车为主，占据了空间的右中下部；第二类以 Con tine ntal Eldorad和Firebir为代表，占据了空间的左上角；第三类品牌为数 众多，占据了偏好空间的左下角。而整个空间的右上部比较空，没有品牌定位在 此处。双标图O model所标沖的对東 聊分荷報（.调整对集期维数4对称标准化1-1.0-0.50.00.51.01.5如上图，大致可将消费群体分为三类，第一类群体人数众多，偏好多指向空 间的右中下部，第二类群体人数次之，偏好指向空间的右上部；第三类群体人数 最少，指向空间的左上部。同时对三个属性变量Relibl、Mpg和rid进行了测量，
6、可见在指向上，乘坐的舒适度（ride和可靠性（Reliabl）和第一群体消费者的 偏好指向完全相同，显然该群体更加重视车型的舒适和安全可靠；而省油能力 （Mpg ）和第二群体的偏好指向基本重叠，即该群体更重视省油。结果分析：1从品牌特征和消费偏好定位上看，第一维度似乎代表了总的偏好程度，对 车要求更为省油和可靠，评分最高的为沃尔沃的DL ,最低为福特的Pin to第二 主成分与汽车可靠性、舒适程度有关，其中林肯的Con tinen t和卡迪拉克Eldorado 得分最高，还是福特的Pin t最低。2消费者的偏好存在明显差异，可分两大群体，第一群体人数较多，注重省 油能力、可靠性等实用性指标；第二群体人数相对较少，更加喜欢大型汽车，注 重乘坐的舒适程度。3从市场结构划分来看，已经很少有人偏好福特的Pin to小型美国车，即位于 第三象限的品牌市场不容乐观；相当消费者开始选中欧洲车型，可能是今后市场 的主流，大型美国车仍然有固定的偏好人群，属于一个比较固定的独特市场区块; 注意，第二群体的主要指向方向上，目前尚无汽车品牌与之对应，可能是一个新 的细分市场：更大、更豪华的欧洲和日本车市场。
