1. 单因子变异数分析的概念
单因子变异数分析与单因子多变量变异数分析一样,与判别分析的作用相似,用来检定各分群的因素指针变量的均值是否相等,不同群是否在这个因素指标上存在显著性差异的。单因子变异数分析与单因子多变量变异数分析的差别在于,单因子变异数分析是针对单个变量进行分析,而单因子多变量变异数分析是针对多个变量进行分析。
单因子变异数分析和单因子多变量变异数分析,与卡方分析的作用也相似,差别在于单因子变异数分析和单因子多变量变异数分析是通过检验因素指标变量的均值是否相等判断在这个因素指标变量上是否存在显著性差异,分析的变量为区间尺度或比例尺度的“数值变量”,而卡方分析是通过检验在某个类别变量不同数值上的次数分配(频次、比例)的情况,判断在这个类别变量上是否存在显著性差异,分析的变量为名义尺度或顺序尺度的“类别变量”。
单因子变异数分析和单因子多变量变异数分析可以理解为数值变量对类别变量的分析,而卡方分析可以理解为类别变量对类别变量的分析。
2. 单因子变异数分析的应用
在客户问卷调查中,单因子变异数分析与卡方分析相似,也是接续之前的集群分析,经过集群分析以各个样本客户在购买动机、产品需求、产品评价、客户属性的数据特性进行分群之后,通过“单因子变异数分析”分析不同群的客户在购买动机、产品需求、客户属性等各种数值数据是否存在差异以及怎样的差异(卡方分析是对各种类别数据进行分析)。
例如,购买动机分析中,如果客户的购买频率为“数值变量”,在分析不同群客户在购买频率变量上的差异时,就需要利用单因子多变量变异数分析。
产品评价分析中,如果客户对产品各细项的评价的评分为1~10,则各细项评价变量为数值变量,在分析不同群客户在某个细项评价变量上的评价差异时,就需要利用单因子变异数分析,在分析不同群客户在多个细项评价变量上的评价差异时,就需要利用单因子多变量变异数分析。
产品关注度分析中,如果客户对产品各细项的关注度的评分为1~10,则各细项关注度变量为数值变量,在分析不同群客户在某个细项关注度变量上的评价差异时,就需要利用单因子变异数分析,在分析不同群客户在多个细项关注度变量上的评价差异时,就需要利用单因子多变量变异数分析。
客户属性分析中,如果客户的收入为数值变量,在分析不同群客户在收入变量上的差异时,就需要利用单因子变异数分析。
