非参数统计方法在市场研究中的应用[1]

非参数统计方法

总第９４期

统计应用

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非参数统计方法在市场研究中的应用

文／漆莉莉

李雨帆

摘要：研究目标市场是企业生存发展的重要前提，而统计方法是市场研究的重要工具。本文从实证角度，介绍了

品牌，成为Ｘ公司亟需解决的问题。

针对中国家电市场目前低端产品利润率日渐走低，且低端市场已被本土品牌牢牢占领的现状，Ｘ电子决定在中国实施高端战略。为了保证这一战略的切实可行，对中国的家电市场进行了全面的诊断分析。作为整个分析项目的环节之一，我们首先需要了解最近几年Ｘ电子在华销售的家

关键词：Ｆｒｉｅｄｍａ方法；ＡＮＯＶＡ；价格策略

电产品价格是否稳定，不同的区域市场对价格水平是否有显著影响，从而为今后的价格策略提供参考。本文正是从这个角度出发，分别运用Ｆｒｉｅｄｍａｎ方法和ＡＮＯＶＡ分析技术对Ｘ电子在华产品的区域销售价格水平进行分析研究，并

随着经济的发展，市场竞争日益加剧，对于现代企业而言，知己知彼不再意味着百战不殆，而已经退化为企业生存立足的必备条件。能否做到这一点，关系着企业的生死存亡。要做到知己知彼，就必须研究市场，而统计方法则是市场研究不可或缺的基本手段。作为Ｘ公司（出于保密的需要，本文中隐去公司的真实名称，以Ｘ公司代替）整个市场诊断项目中的一个环节，本文利用非参数统计方法，着重研究价格策略。

加以对比。

Ｆｒｉｅｄｍａｎ方法在市场研究中的应用，并与ＡＮＯＶＡ分析进

行对比，从而对Ｘ公司在中国市场上的价格策略进行了评析，并结合公司长期发展计划，提出了今后的价格策略建议。

二、平均单价的计算及调整

计算平均单价（当年价格）１、

此次研究主要确定销售区域对价格水平的影响，销售区域中共抽取了１０个城市作为代表，分别是北京、天津、上海、广州、成都、南京、武汉、杭州、济南、沈阳，样本数据取

２００２—２００５年，其中２００５年数据为１－６月数据。价格水平

的评价指标是平均单价，即分别计算这１０个城市当年Ｘ品牌家电的总销售额和销售数量，两者相除，得出当年该城市

一、项目简介

Ｘ公司的电子事业部于２０世纪９０年代初进入中国，

成立Ｘ电子有限公司，至２００５年，十多年间，在华业务取得了巨大进展，尤其是家电领域，年销售额超过７５亿，白色家电方面，冰箱和空调市场占有率已经进入行业前四位。

但是，近些年来，由于中国家电本土品牌的迅速崛起，家电市场竞争异常惨烈，价格战更是此起彼伏，总体价格持续走低。同时，国际市场上，钢材等原材料价格持续上涨，生产成本不断上升。在这两方面因素的影响下，国内家电企业的利润率只能维持在１％－２％的水平，相当一部分家电企业甚至处于亏损状态。受这些不利因素的影响，Ｘ电子的利润率也持续下滑，而对于一个世界级企业来说，它的利润应该达到１０％左右。面对如此严峻的市场形势，如何才能在中国市场上摆脱价格战的泥沼，脱颖而出，迅速成长为一个强势

Ｘ家电产品的平均销售单价。计算所得的平均单价数据见

表１。表１

年份

城市北京天津上海广州成都南京武汉杭州济南沈阳

平均销售单价（当年价格）

２００２年２２４８２２１４２００１２１７１２０６５２５９５２１９２２５８１１５６１２０５４

２００３年１５０８１７２６１７４８１５５９１４１６１９２２１３１５１４０５１４８４１４５２

２００４年１６６４１７４２１７２０１５１１１５０９２０８０１２６８１４７３１３８３１４８５

２００５年２３４５２４５８２２９２２１２２１８９５２４６７１６１９１９３８１８２２１８７６

表１中列出了２００２年至２００５年的平均销售单价，由于该价格为当年价格，未剔除物价变动因素，因此不能直接

非参数统计方法

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表４

２００７年第７期

经调整后ＣＰＩ缩减的平均单价（可比价格）城市２００２年２００３年２００４年２００５年北京２２４８１５０５１６４５２２８３天津２２１４１７０９１６８６２３４４上海２００１１７４７１６８１２２１９广州２１７１１５４８１４６３２０１４成都２０６５１３９０１４１６１７４８南京２５９５１９０５１９８８２３１２武汉２１９２１２８２１１８３１４７０杭州２５８１１３９８１４２６１８４８济南１５６１１４７４１３３６１７４１沈阳２０５４１４３５１４２８１７８９

用于分析，需要利用居民消费价格指数（ＣＰＩ）予以调整，换算为可比价格。

２、ＣＰＩ指数调整

表２中给出了２００２—２００５年的ＣＰＩ指数。表２

年份

城市北京天津上海广州成都南京武汉杭州济南沈阳

ＣＰＩ指数：上年＝１００

２００２年９８．２９９．６１００．５９８．６９９．５９８．４９９．２９８．８９８．７９８．９

２００３年１００．２１０１．０１００．１１００．７１０１．９１００．９１０２．６１００．５１００．７１０１．２

２００４年１０１．０１０２．３１０２．２１０２．６１０４．６１０３．７１０４．５１０２．８１０２．８１０２．８

２００５年１０１．５１０１．５１０１．０１０２．０１０１．７１０２．０１０２．７１０１．５１０１．１１００．８

三、Ｆｒｉｅｄｍａｎ分析

Ｆｒｉｅｄｍａｎ方法是一种用于有交互作用的双因子方差分

析的非参数统计方法。因为不同年份的平均单价有一定的内在联系，所以可用Ｆｒｉｅｄｍａｎ方法进行分析。对表４的数据进行转置并给出各地区可比平均单价的秩，见表５。表５

表２中的ＣＰＩ指数是以上年价格为１００计算，而根据我们项目的需要，要把当年价格缩减为以２００２年为基准的可比价格，因此，首先要把表２中的各年ＣＰＩ指数调整为以

各地区可比平均单价的秩

北京天津上海广州成都南京武汉杭州济南沈阳

２００２年价格水平为基准的ＣＰＩ指数。

首先，定义２００２年价格水平为１００，则其他年份的ＣＰＩ指数调整公式为：２００２年２００３年２００４年２００５年８６７８７８９１０２９８７５７６６４２３３１０１０１０９６１１１９３４５１５２２３４５４

ＣＰＩ＇ｊ＝!ＣＰＩｊ／１００

ｉ＝０

ｊ

ｊ

Ｆｒｉｅｄｍａｎ统计量的计算公式为：Ｓ＝

ｋｎｋ

１２ｎＫ＋１２

其中，（Ｒ－，（Ｋ＋１）／２＝）""ｒｉｊ／（ｎｋ）。．ｊ

ｊ"＝１ｉ＝１ｉ＝１

其中，ＣＰＩ＇ｊ为调整后的第ｊ年ＣＰＩ指数；ｊ＝０、１、２、３，分别对应２００２、２００３、２００４、２００５年；

例如：计算２００５年北京的调整后ＣＰＩ指数，ＣＰＩ＇３ｊ＝（１００＊１００．２＊１０１．０＊１０１．５）／１００３＝１０２．７数），其他城市依此类推。

调整后的ＣＰＩ指数见表３。表３

城市

北京天津上海广州成都南京武汉杭州济南沈阳

利用ＳＰＳＳ可以计算得到Ｓ＝２５．９６４，Ｓ服从自由度为ｋ－

＝０．０５，则!２０．９５（９）＝１６．９１９，由于１的!２分布，取显著性水平α

Ｓ＞１６．９１９，且Ｐ－ｖａｌｕｅ＝０．００２，远远小 …… 此处隐藏：2250字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……