목차
마케팅 시장조사 풀이
본문내용
이 무엇인지 조사하라. 단 이러한 변수들은 동시에 고려된다.
☞ 집단평균의 동질성에 대한 검정에서 4개 모두 유의하지 않으며, Wilks 람다값이 너무 크므로 판별력이 낮다고 할 수 있다. 또한 전반적인 품질(overall quality)의 설명력이 가장 크다.
공통성
초기
추출
Overall satisfaction
1.000
.808
Overall quality
1.000
.850
Total cost of ownership
1.000
.999
Value offered
1.000
.779
추출 방법: 주성분 분석.
설명된 총분산
성분
초기 고유값
추출 제곱합 적재값
회전 제곱합 적재값
전체
% 분산
% 누적
전체
% 분산
% 누적
전체
% 분산
% 누적
1
2.434
60.859
60.859
2.434
60.859
60.859
2.434
60.843
60.843
2
1.002
25.044
85.904
1.002
25.044
85.904
1.002
25.060
85.904
3
.337
8.426
94.329
4
.227
5.671
100.000
성분행렬(a)
성분
1
2
Overall satisfaction
.899
.012
Overall quality
.921
.051
Total cost of ownership
-.031
.999
Value offered
.882
-.030
요인추출 방법: 주성분 분석.
a 추출된 2 성분
회전된 성분행렬(a)
성분
1
2
Overall satisfaction
.899
-.007
Overall quality
.922
.031
Total cost of ownership
-.010
1.000
Value offered
.881
-.049
요인추출 방법: 주성분 분석.
회전 방법: Kaiser 정규화가 있는 베리멕스.
a 3 반복계산에서 요인회전이 수렴되었습니다.
성분 변환행렬성분
1
2
1
1.000
-.021
2
.021
1.000
요인추출 방법: 주성분 분석.
회전 방법: Kaiser 정규화가 있는 베리멕스.
결과 해석: 요인분석결과 1요인에는 Q4, 5, 7으로 추출되었으며, 2요인에는 Q6로 추출됨.
Chapter 19)
1. 전체적인 측정 값(Q4,Q5,Q6 그리고 Q7)이 감소되는 집단의 변수에 의해 대표될 수 있는가?
☞ 4개의 변수 모두 0.5보다 크므로 분석을 진행하는 데 문제가 없으며 네 개의 변수는 하나로 묶인다.
또한 Q4변수(overall satisfaction) 와 Q5변수(overall quality)는 전체분산의 80.78%를 설명하고 있다.
2. 이미지 변수(Q8,Q9,Q10,Q11,Q12,Q13,Q14,Q15,Q16, and Q17)가 감소되는 집단의 변수에 의해 대표될 수 있는가?
☞ 10개의 변수 모두 0.5보다 크므로 분석을 진행하는 데 문제가 없으며 열개의 변수는 하나로 묶인다.
또한 Q8변수(community and society) 와 Q9변수(ethical company)는 전체분산의 64.94%를 설명하고 있다.
3. 구매 변수(Q18, Q19, Q20, and Q21)의 가능성이 감소되는 집단의 변수에 의해 대표될 수 있는가?
☞ Q18, Q20, Q21의 3개의 변수 모두 0.5보다 크므로 분석을 진행하는 데 문제가 없으나 Q19는 0.5보다 작기 때문에 네개의 변수는 하나로 묶일수 없다. 또한 Q18변수(continue purchasing)는 전체분산의 56.06%를 설명하고 있다.
4. 설문지의 변수(Q22, Q23, Q24, Q25, and Q26)를 지원하는 판매와 서비스가 감소되는 집안의 변수를 대표할 수 있는가?
☞ 5개의 변수 모두 0.5보다 크므로 분석을 진행하는 데 문제가 없으며 다섯개의 변수는 하나로 묶인다. 또한 Q22변수(account representative) 는 전체분산의 71.24%를 설명하고 있다.
5. 설문지의 미래 동향 변수(Q27A, Q27B, Q27C, Q27D, Q27E, Q27F, and Q27G)가 감소되는 집단의 변수를 대표할 수 있는가?
☞ Q27E, Q27F의 2개의 변수 모두 0.5보다 크므로 분석을 진행하는 데 문제가 없으나 나머지는 0.5보다 작기 때문에 일곱개의 변수는 하나로 묶일수 없다. 또한 Q27A변수(increase IT spending)는 전체분산의 56.06%를 설명하고 있다.
Chapter 20)
1. 설문4번부터 7번까지 조사참가자들을 일반적인 평가에 따라 나눌 수 있는가?
☞ k-평균 군집분석 결과 미리 설정한 세 개의 군집에 분류된 케이스들의 수를 보여준다. 따라서 1번군집에는 355개의 케이스가 있고, 2번군집에는 93개의 케이스가 있으며 3번군집에는 333개의 케이스로 나눌 수 있다.
2. 설문4번부터 7번까지 조사참가자들을 전체적인 측정값의 요인점수에 따라 나눌 수 있는가?
☞ 요인점수를 이용한 k-평균 군집분석 결과 미리 설정한 세 개의 군집에 분류된 케이스들의 수는 다음과 같다. 1번군집은 158개, 2번군집은 253개, 3번군집은 370개로 나눌 수 있다.
3. 설문8번부터 17번까지 조사참가자들을 이미지변수에 따라 나눌 수 있는가?
☞ k-평균 군집분석 결과 미리 설정한 세 개의 군집에 분류된 케이스들의 수를 보여준다. 따라서 1번군집에는 269개의 케이스가 있고, 2번군집에는 22개의 케이스가 있으며 3번군집에는 191개의 케이스로 나눌 수 있다.
4. 설문8번부터 17번까지 조사참가자들을 이미지변수의 요인변수에 따라 나눌 수 있는가?
☞ 요인점수를 이용한 k-평균 군집분석 결과 미리 설정한 세 개의 군집에 분류된 케이스들의 수는 다음과 같다. 1번군집은 168개, 2번군집은 166개, 3번군집은 153개로 나눌 수 있다.
Chapter 21)
1. 다음의 IT회사들의(만약 이들이 익숙하지 않은 경우에도 당신의 느낌을 이용하여) 가능한 1부터 7까지로의 모든 쌍에 유사성 순위를 제공하시오 : Apple, Cisco, Compaq/HP, Dell, EMC, Gateway, IBM, Intel, Lucent, and Microsoft. 2차원적인 다차원척도법 맵을 전개하라. 척도와 맵을 해석하라.
☞ 집단평균의 동질성에 대한 검정에서 4개 모두 유의하지 않으며, Wilks 람다값이 너무 크므로 판별력이 낮다고 할 수 있다. 또한 전반적인 품질(overall quality)의 설명력이 가장 크다.
공통성
초기
추출
Overall satisfaction
1.000
.808
Overall quality
1.000
.850
Total cost of ownership
1.000
.999
Value offered
1.000
.779
추출 방법: 주성분 분석.
설명된 총분산
성분
초기 고유값
추출 제곱합 적재값
회전 제곱합 적재값
전체
% 분산
% 누적
전체
% 분산
% 누적
전체
% 분산
% 누적
1
2.434
60.859
60.859
2.434
60.859
60.859
2.434
60.843
60.843
2
1.002
25.044
85.904
1.002
25.044
85.904
1.002
25.060
85.904
3
.337
8.426
94.329
4
.227
5.671
100.000
성분행렬(a)
성분
1
2
Overall satisfaction
.899
.012
Overall quality
.921
.051
Total cost of ownership
-.031
.999
Value offered
.882
-.030
요인추출 방법: 주성분 분석.
a 추출된 2 성분
회전된 성분행렬(a)
성분
1
2
Overall satisfaction
.899
-.007
Overall quality
.922
.031
Total cost of ownership
-.010
1.000
Value offered
.881
-.049
요인추출 방법: 주성분 분석.
회전 방법: Kaiser 정규화가 있는 베리멕스.
a 3 반복계산에서 요인회전이 수렴되었습니다.
성분 변환행렬성분
1
2
1
1.000
-.021
2
.021
1.000
요인추출 방법: 주성분 분석.
회전 방법: Kaiser 정규화가 있는 베리멕스.
결과 해석: 요인분석결과 1요인에는 Q4, 5, 7으로 추출되었으며, 2요인에는 Q6로 추출됨.
Chapter 19)
1. 전체적인 측정 값(Q4,Q5,Q6 그리고 Q7)이 감소되는 집단의 변수에 의해 대표될 수 있는가?
☞ 4개의 변수 모두 0.5보다 크므로 분석을 진행하는 데 문제가 없으며 네 개의 변수는 하나로 묶인다.
또한 Q4변수(overall satisfaction) 와 Q5변수(overall quality)는 전체분산의 80.78%를 설명하고 있다.
2. 이미지 변수(Q8,Q9,Q10,Q11,Q12,Q13,Q14,Q15,Q16, and Q17)가 감소되는 집단의 변수에 의해 대표될 수 있는가?
☞ 10개의 변수 모두 0.5보다 크므로 분석을 진행하는 데 문제가 없으며 열개의 변수는 하나로 묶인다.
또한 Q8변수(community and society) 와 Q9변수(ethical company)는 전체분산의 64.94%를 설명하고 있다.
3. 구매 변수(Q18, Q19, Q20, and Q21)의 가능성이 감소되는 집단의 변수에 의해 대표될 수 있는가?
☞ Q18, Q20, Q21의 3개의 변수 모두 0.5보다 크므로 분석을 진행하는 데 문제가 없으나 Q19는 0.5보다 작기 때문에 네개의 변수는 하나로 묶일수 없다. 또한 Q18변수(continue purchasing)는 전체분산의 56.06%를 설명하고 있다.
4. 설문지의 변수(Q22, Q23, Q24, Q25, and Q26)를 지원하는 판매와 서비스가 감소되는 집안의 변수를 대표할 수 있는가?
☞ 5개의 변수 모두 0.5보다 크므로 분석을 진행하는 데 문제가 없으며 다섯개의 변수는 하나로 묶인다. 또한 Q22변수(account representative) 는 전체분산의 71.24%를 설명하고 있다.
5. 설문지의 미래 동향 변수(Q27A, Q27B, Q27C, Q27D, Q27E, Q27F, and Q27G)가 감소되는 집단의 변수를 대표할 수 있는가?
☞ Q27E, Q27F의 2개의 변수 모두 0.5보다 크므로 분석을 진행하는 데 문제가 없으나 나머지는 0.5보다 작기 때문에 일곱개의 변수는 하나로 묶일수 없다. 또한 Q27A변수(increase IT spending)는 전체분산의 56.06%를 설명하고 있다.
Chapter 20)
1. 설문4번부터 7번까지 조사참가자들을 일반적인 평가에 따라 나눌 수 있는가?
☞ k-평균 군집분석 결과 미리 설정한 세 개의 군집에 분류된 케이스들의 수를 보여준다. 따라서 1번군집에는 355개의 케이스가 있고, 2번군집에는 93개의 케이스가 있으며 3번군집에는 333개의 케이스로 나눌 수 있다.
2. 설문4번부터 7번까지 조사참가자들을 전체적인 측정값의 요인점수에 따라 나눌 수 있는가?
☞ 요인점수를 이용한 k-평균 군집분석 결과 미리 설정한 세 개의 군집에 분류된 케이스들의 수는 다음과 같다. 1번군집은 158개, 2번군집은 253개, 3번군집은 370개로 나눌 수 있다.
3. 설문8번부터 17번까지 조사참가자들을 이미지변수에 따라 나눌 수 있는가?
☞ k-평균 군집분석 결과 미리 설정한 세 개의 군집에 분류된 케이스들의 수를 보여준다. 따라서 1번군집에는 269개의 케이스가 있고, 2번군집에는 22개의 케이스가 있으며 3번군집에는 191개의 케이스로 나눌 수 있다.
4. 설문8번부터 17번까지 조사참가자들을 이미지변수의 요인변수에 따라 나눌 수 있는가?
☞ 요인점수를 이용한 k-평균 군집분석 결과 미리 설정한 세 개의 군집에 분류된 케이스들의 수는 다음과 같다. 1번군집은 168개, 2번군집은 166개, 3번군집은 153개로 나눌 수 있다.
Chapter 21)
1. 다음의 IT회사들의(만약 이들이 익숙하지 않은 경우에도 당신의 느낌을 이용하여) 가능한 1부터 7까지로의 모든 쌍에 유사성 순위를 제공하시오 : Apple, Cisco, Compaq/HP, Dell, EMC, Gateway, IBM, Intel, Lucent, and Microsoft. 2차원적인 다차원척도법 맵을 전개하라. 척도와 맵을 해석하라.
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