湖南源点市场调研认为，不同的营销问题适合用不同的分析工具。在众多工具中做出选择，调研人员必须了解每种工具的优缺点。
接下来将介绍 11 种可能用到的工具。
(1）多元回归分析：分析一个数值型因变量和多个数值型自变量关系的分析方法。使用时必须认真考虑正态性、线性和同方差性等假设前提。该方法常用于预测。
(2）逻辑回归：由多个回归组成，用来评估一个二元选择出现的概率，再与预测到或观察到的情况进比较。估计不同人群做出某种选择的可能性，预测在存在替代选择的情况下消费者的行为。
(3）判别分析法：将观察对象根据其特征，分配到各个同性质的组里。要求数值型自变量是高度正态分布的。可以用来对人群进行分类，如购买者和非购买者。两组判别分析与逻辑回归法相似，但后者的假设前提更少。
(4）多元方差分析（MANOVA)：将分类自变量与数值型因变量进行对比，考虑多组因变量之间的关系。经常用在实验设计中，但不适用于样本容量太大的情况。
(5）因素分析：在各类相关的变量中提取出一些相互无关的因素，不存在因变量。主要包括普通因素分析和主成分分析。
(6）聚类分析：将大型数据样本对象按照合理的特征进行划分。并非所有的对象都能与定义的分组相匹配。主要的聚类分析法包括分层聚类分析、无分层聚类分析和两者的组合。
(7）多维尺度分析（MDS)：使用认知图表将消费者对商品相似度的判断转化为多个维度。该方法常在缺少比较原则的情况下使用，通常要求有观察对象四倍数量的维度。
(8）关联分析：通过对研究对象属性值的维数约化，得到认知图表。当评价大量属性时该方法很有效，因为它不要求个体对每个属性都做出评估。但是，当把自变量和因变量结合起来考虑时，解释起来比较困难。
(9）联合分析：同样因分析市场交易问题得名，衡量与产品或服务相关的特征的值。分析结果可用来预测产品偏好，估计不同方案下的市场需求量。
(10）典型相关分析：将自变量和因变量联系起来分析，可以是数值型自变量或非数值型分类变量。在所有多变量分析中，该方法的限制最少，假设前提也最少。
(11）结构方程模型（SEM)：运用多种技术（比如线性结构关系、隐变量分析和验证性因素分析等），同时检验数据集合间的多种关系。SEM 可以用来建立或检验反映自变量和一个或多个因变量因果关系的理论模型。
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