联合分析法相关计算
简述联合分析价格定价法
简述联合分析价格定价法
联合分析价格定价法是一种十分流行的价格定价法，它通过客观地分析交易数量、消费行为、价格、收入水平等多维度的市场的影响因子，对未来的市场行为做出预判。
该方法的基本思想是，在建立相关关系模型的基础上，利用回归分析以及因变量的变化，来预测可能发生的市场情况，从而提出正确的定价策略。
首先，要把所有可能影响定价策略的外部因素都考虑进来，比如市场消费层次、消费人口的收入水平、可替换产品、消费者的期望等等。
然后，根据回归模型等方法，将这些变量以一定的关系连接起来，从而得出影响定价的关键变量和如何定价的结论。
联合分析需要考虑哪些因素？
首先，根据市场营销模式，针对产品实际特性、产品特征、产品所属类别、消费者购买意愿等，可以将其分析为以下几个因素：
1、产品特征：产品类别、新颖程度、功能、性能、价格等因素；
2、消费者特征：消费者收入水平、教育水平、性别、年龄、职业和其他社会因素；
3、广告和销售渠道：考虑广告效果、店面位置和定价策略；
4、市场环境：考虑竞争对手的产品、服务和市场位置；
5、其他影响因素：政策要求、大趋势变化等。
同时，为了更好的分析影响因素，还需要结合统计学原理，将这些因素分解为若干个独立变量，并采用相关的统计分析方法，分析这些变量之间的相互关系，从而得出最佳定价结论。
总之，联合分析价格定价法是在针对市场行为过程中所有可能影响定价的相关因素，根据不同的定价模型，在考虑因素的全面性和可靠性的基础上，以及充分考虑消费者偏好和社会经济环境的前提下，运用统计分析方法来提出正确的定价策略。
SPSS联合分析
平均排序 與整體排序差额
3.5
-1.0
5.5
+1.0
2.5
-2.0
6.5
+2.0
4.0
-0.5
5.0
+0.5
5. 数据转换。考察喜好程度排序数与实际喜好 程度的对应关系，当序数越小，喜好程度越高 时，将上述计算出来的与整体排序差额数的符 号反转过来。譬如：在这个案例当中，愈小的 数字代表愈高的排序，所以要将正负符号反转， 让偏好程度愈高之属性水平其与整体排序差额 为正，而偏好程度愈低的属性水平其与整体排 序差额为负。
3.同样的方法计算所有属性水平的排序 平均数与整体排序平均数的差额
4. 将上述计算结果列表（原始排序 差额表）
因素 品牌 外送 得來速水準源自麦当劳 肯德基有 无 有 无
排序 1, 2, 5, 6 3, 4, 7, 8 1, 2, 3, 4 5, 6, 7, 8 1, 3, 5, 7 2, 4, 6, 8
8标准後 差额
+0.571 -0.571 +2.284 -2.284 +0.143 -0.143
9估計成 分效用值
+0.756 -0.756 +1.511 -1.511 +0.378 -0.378
效用值 全距 1.512
3.022
0.756 5.290
特性 重要性 28.6%
57.1%
14.3% 100%
b1=24.03 b4=29.60 a11+a12=0 a21+a22=0 a31+a32=0 a41+a42=0
b2=37.61 b5=0.97 a11=-a12=b1/2=12.015 a21=-a22=b2/2=18.905 a31=-a32=b3/2=10.765 a41=-a42=b4/2=14.80
联合分析
联合分析也称为结合分析、交互分析，是一种多变量分析方法，最初被应用在心理学研究，但是后来发现其在商业领域更能发挥作用，逐渐成为市场分析的常用方法之一。
一、基本思路联合分析是在已知受测者对某一受测体集合整体评估结果的情形下，经过分解的方法估计其偏好结构。
以上说法比较抽象，结合市场分析角度解释为：我们认为消费者是根据构成产品/服务的多个属性多个水平来进行感知和做偏好判断的，也就是说，消费者对产品/服务的偏好每次并不是基于一个因素而是基于几个因素综合判断的。
单独或直接的询问消费者各个属性的重要性，是不现实，甚至是无用的。
所以在市场研究中，我们要模拟“消费者在面对不同的产品／服务及其组合时，参考多种属性的结合效应之后做出选择”的过程。
通过提供给消费者以不同的属性水平组合形成的产品，并请消费者做出心理判断，然后采用数理分析方法对每个属性水平赋值，使评价结果与消费者的给分尽量保持一致，来分析研究消费者的选择行为，这是一种间接的测量过程。
在联合分析下，产品被理解为属性水平的组合，属性、水平都互为独立变量，这在实际操作中比较困难，因为共线性多少会存在，但只要不严重就没问题。
联合分析的核心在于对单个效用的分析，为此必须考虑大量个体的效用结构。
二、名词解释1.效用的加法模型：假设一种产品或服务有m种属性，每种属性有n种水平，则产品1,2...n的总效用=因子1水平1+...因子m水平n的效用2.属性产品中可能对消费者产生影响的主要特征或指标，相当于方差分析中的因素3.水平属性的不同水平，相当于方差分析中的水平4.正交设计多因素实验的一种优化设计方法，基本思想是选取少数最有代表性的实验充分提取信息，使用的是正交表。
5.轮廓由能描述产品重要特征的属性以及属性的不同水平的组合6.全轮廓所有属性的各种属性水平的组合7.配对表属性间两两配对得到的二维交叉表。
8.相对重要性表示消费者在选择时，某种属性影响消费者决策的重要程度9.内部效应预测效用与实际效用之前的相关程度，用于分析结果的可靠性。
联合分析
联合分析及案例应用结合分析联合分析又称结合分析（conjoint analysis）是一种有效的市场研究技术，近年来广泛应用于消费品、工业产品和商业服务等相关领域的市场研究中，尤其是在新产品开发、市场占有率分析、竞争分析、市场细分和价格策略等方面，结合分析在我国也越来越受到市场研究公司和企业的重视，本文试图通过对一个新产品开发案例的分析，来阐述结合分析在产品概念测试中的应用。
一、结合分析的基本概念结合分析适用于测量消费者的心理判断，如理解（perceptions）和偏好（preferences），在结合分析中，产品/服务被描述为“轮廓”（profiles），每一个轮廓是由能描述产品/服务重要特征的属性（attributes）以及赋予每一个属性的不同水平的组合构成的，结合分析的一个重要的基本假定是：消费者是根据构成产品/服务的多个属性来进行理解和做偏好判断；在消费者对轮廓的评价结果的基础上，经过分解的方法去估计其偏好结构,从而推算出消费者对该轮廓的多个属性及各属性水平的偏好得分（preference scores），在结合分析中用分值或效用来描述。
结合分析应用于产品概念测试，能够定量测量消费者对产品/服务的某个属性和某个属性水平的偏好或效用，可以用来寻找消费可接受的某种产品/服务的最佳属性及属性水平组合，这种组合最初可能并没有被消费绪所评价。
为了达到这样的目的，首先要估计不同属性水平的效用或分值，进一步计算出属性的相对重要性（attributes relative importance）和轮廓效用(profile utility)，以便定量化地测量消费者的偏好。
二、结合分析的主要步骤1.确定产品或服务的属性与属性水平结合分析首先要对产品或服务的属性和属性水平进行识别，所确定产品或服务的属性和属性水平必须是显著影响消费者购买的因素。
一个典型的结合分析包含6－7个显著因素。
确定了产品属性之后，还应该确定这些属性恰当的水平，例如容量是MP3产品的一个属性，目前市场上的MP3的容量类型主要有：64M、128M和256M等，这些是容量属性的主要属性水平。
联合分析
当所有属性具有相同数量的水平时为 对称设计 一种特殊的简约设计为拉丁平方，针 对有三个属性的情况 若有三个属性（A、B、C），每个属 性有三个水平（1、2、3）
从完整设计27个受测体中选择9个 受测体，一个属性的每个水平和另 外一个属性的每个水平只出现一次， 这样每个属性在设计中刚好出现三 次
4 1 1 2 2 1 1 1 2 1
A
B
C
D
3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 1 1 2 2 2 3 3 3
3
1 2 3 1 2 3 1 2 3
2
1 2 1 2 1 1 1 1 2
2
1 1 2 2 1 1 1 2 1
正交设计的基本方法 正交设计,多因素实验的一种优化设计 方法 其基本思想是选做少数最有代表性的 实验，充分萃取信息(数据) 基本工具：正交表
例子：新产品引入问题，需要确定该 新产品的哪些属性和指标对于新产品 的引入具有决定意义 一个人造黄油生产商计划引入一种新 产品，这种产品和已存在的产品相比 应该突出两个属性：卡路里含量和包 装
为此，他将卡路里含量:高/低；包 装:杯装/纸装为其属性 这时可构建关于属性水平的四个组合， 即四种假定的产品
排序
产品
属性水平
1 2
3 4
3 4
1 2
卡路里含量高、杯装 卡路里含量高、纸装
卡路里含量低、杯装 卡路里含量低、纸装
这个排序构成了用各个属性水平引导 出其成分效用值的基础 受访者给出了序数的总效用评价，由 此出发，通过联合分析推导出基数成 分效用值 使用联合分析要求受访者对于不同假 定的产品的评价作为整体看待，他们 必须做出接近现实的决定
第一步，计算出各个成分效用值与相 应的属性的最小成分效用值之间的差 一般有如下转换：
联合分析应用
联合分析一、案例背景当今世界，零售服务行业的业态界定越来越明确，业态之间以及业态内的竞争非常激烈。
从整个零售服务业来看，除传统的百货商店业态进一步萎缩外，连锁超市业态和连锁会员超市业态的零售商均在蓬勃发展，全球零售业前两名的沃尔玛和家乐福在中国大陆的连锁店数量急剧增加，以会员超市闻名的德国麦德龙和美国普尔斯玛特也大举进入中国。
社区便利店和小型专业连锁超市或加盟店正对传统的社区零售服务业进行整合，区域性的连锁商业仍然在大型连锁超市的夹缝中寻求生存空间。
每一个零售业业主无时无刻不在为提高顾客满意度，留住忠诚的顾客而费尽心思；而消费者在零售店铺品牌、价格、便利性、环境等诸多因素方面，有了更大的自主权。
我们经常感到困惑：几个店铺的规模差不多大，卖的东西也相差无几，为什么有的店铺人来人往，而有的店铺却门可罗雀？什么样的店铺能让顾客更满意？如何实施相应的策略来提高顾客满意度呢？一般认为，消费者在零售店铺购买商品的时候会考虑到两个方面的因素：零售店铺和所需商品的品牌。
如果我们假定同一业态的超市所出售产品的品牌是无差别的，那么影响消费者决策的主要因素就是零售店铺了。
消费者选择零售店铺的过程，是意识到需要为解决某个问题选择一家商店，然后进行内部和可能的外部调查，评价相关店铺，最后按照某种决策规则做出选择的过程。
消费者在选择零售店铺时通常采用的评价标准有五个，分别是：店铺形象、店铺品牌、零售广告、店铺位置与规模、知觉风险与购物导向。
其中知觉风险是指商品或服务使用后达不到预期效果的风险。
一般说来，消费者的购物成本（包括社会成本、金钱成本、时间成本、精力成本等）越高，产品达不到消费者预期的风险也越大。
购物导向指特别强调某些活动的购物方式或风格。
在这五个因素中，前三个为店铺属性，后两个涉及特定目标消费者的特征。
这是以往的研究所得出的结论。
但这五个评价标准是以一种什么样的模式来影响消费者对零售店铺的选择，却是过去的研究所难以解答的。
联合分析法
联合分析法联合分析（Conjoint Analysis，也称交互分析）什么是联合分析？市场研究中一个经常遇到的问题是：在研究的产品或服务中，具有哪些特征的产品最能得到消费者的欢迎。
一件产品通常拥有许多特征如价格、颜色、款式以及产品的特有功能等，那么在这些特性之中，每个特性对消费者的重要程度如何？在同样的（机会）成本下，产品具有哪些特性最能赢得消费者的满意？要解决这类问题，传统的市场研究方法往往只能作定性研究，而难以作出定量的回答。
联合分析（Conjoint Analysis，也译为交互分析）就是针对这些需要而产生的一种市场分析方法。
联合分析法又称多属性组合模型，或状态优先分析，是一种多元的统计分析方法，它产生于1964年。
虽然最初不是为市场营销研究而设计的，但这种分析法在提出不久就被引入市场营销领域，被用来分析产品的多个特性如何影响消费者购买决策问题。
联合分析是用于评估不同属对消费者的相对重要性，以及不同属性水平给消费者带来的效用的统计分析方法。
联合分析始于消费者对产品或服务（刺激物）的总体偏好判断（渴望程度评分，购买意向，偏好排序等），从消费者对不同属性及其水平组成的产品的总体评价（权衡），可以得到联合分析所需要的信息。
[联合分析的基本原理与步骤联合分析是通过假定产品具有某些特征，对现实产品进行模拟，然后让消费者根据自己的喜好对这些虚拟产品进行评价，并采用数理统计方法将这些特性与特征水平的效用分离，从而对每一特征以及特征水平的重要程度作出量化评价的方法。
联合分析的基本假定联合分析假定分析的对象如品牌、产品、商店等，是由一系列的基本特征（如：质量、方便程度、价格）以及产品的专有特征（如电脑的CPU速度、硬盘容量等）所组成的；消费者的抉择过程是理性地考虑这些特征而进行的。
联合分析的主要步骤联合分析通常由以下几部分组成：1．确定产品特征与特征水平：联合分析首先要对产品或服务的特征进行识别。
这些特征与特征水平必须是显著影响消费者购买的因素。
联合分析
如何收集数据
• (2) 整体轮廓法,为最常用的一种方法, 接近于现 实,还可以通过部分因子设计减少比较的个数。它 在受测体卡片中列举所有的重要属性,并由各属性 中的某一水平共同组成一个受测体。受测者对由 此所构成的受测体组合排列偏好顺序。
如何收集数据
• (3) 成对组合法,它将前两种方法结合起来。成对 组合是指两个轮廓的比较。这里轮廓并不包含所 有的属性,而是一次选择一些属性。成对组合法将 一部分属性提出,根据提取属性的水平形成一些轮 廓,与两因素法相似,对轮廓组合进行比较。
受测体的偏好顺序的估计与检验
• 使用前面关于产品的总效用加法模型,用实际的秩和 预测的秩相比较,可以对联合分析的模型进行拟合优 度 检 验 , 这 里 可 以 采 用 Spearman 的 rho 检 验 和 Kendall 的tau 检验。
• Kendall’s tau 检验的预测排序值与实际排序值的 相关系数高达0.974 ,双尾检验显著性水平为0.000 。 Spearman’s rho 检验的实际排序值与预测排序值的 相关系数高达0.996 ,双尾检验显著性水平为0.000 。
各因子（属性）水平间的兑换关系
• 仍由于成分效用值既为间隔尺度,各属性间又为共 同尺度,所以各因子（属性）水平间可直接兑换。 • 如对于因子1 ,由水平2 改为水平3 ,效用值将变 化( -1.36)- 0.08 = -1. 44 ,而将因子2 ,由水 平3 上升至水平2 ,效用值将变化0.558 - ( 1.04) = 1.562 ,两者大致相当,可以互相弥补。
(1) 计算各因子水平的秩（rank）
• B - G栏是在不同受测体中相同因子水平的秩;
• H 栏指各因子水平的平均秩,比如因子1 水平1 的 平均秩为(1 + 3 + 2 + 16 + 13 +6) / 6 = 6. 833 ;
联合分析示例
个体
噪音级别 默认值＝低噪音 X3 （高） X2 （一般）
价格 默认值＝$500 X3（$400）X4（$300） 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1
制冷 默认值＝强 X5 （足够） 1 1 0 1 0 0 0 0 1
排序
R 3 6 9 1 2 8 5 7 4
低噪音$500，足够 低噪音$400，足够 低噪音$300，强制冷 高噪音$500，足够 高噪音$400，强制冷 高噪音$300，强制冷 一般噪音$500，强制冷 一般噪音$400，强制冷 一般噪音$300，足够
使用联合偏好数据的线性回归模型如下：
k Ri = u0 + u k X ij j
其中， Ri ：产品i的排序或评分
k X ij ：一个哑变量，定义如下:
如果产品i在属性k的水平为j时； ⎧1， X =⎨ ⎩0，否则。
k ij
U k ：属性k在水平j 的效用系数，更准确的说，当属性k有 j 默认水平变化为水平j时带来的排序（或评分）的平均变化。
以空调排序问题为例说明一个简单的正交设计： 个体1 个体2 个体3 个体4 个体5 个体6 个体7 个体8 个体9 低噪音 低噪音 低噪音 高噪音 高噪音 高噪音 中等噪音 中等噪音 中等噪音 $500 $400 $300 $500 $400 $300 $500 $400 $300 制冷效果强（strong） 制冷效果中等（adequate） 制冷效果强（strong） 制冷效果中等（adequate） 制冷效果强（strong） 制冷效果强（strong） 制冷效果强（strong） 制冷效果强（strong） 制冷效果中等（adequate）
0 0 0 1 1 1 0 0 0
联合分析原理实例市场研究工具之联合分析原理及实例说明
市场研究工具之联合分析原理及实例说明市场研究中一个经常遇到的问题是：在研究的产品或服务中，具有哪些特征的产品最能得到消费者的欢迎。
一件产品通常拥有许多特征如价格、颜色、款式以及产品的特有功能等，那么在这些特性之中，每个特性对消费者的重要程度如何？在同样的（机会）成本下，产品具有哪些特性最能赢得消费者的满意？要解决这类问题，传统的市场研究方法往往只能作定性研究，而难以作出定量的回答。
联合分析（Conjoint Analysis，也译为交互分析）就是针对这些需要而产生的一种市场分析方法。
一、联合分析的基本原理与步骤联合分析是通过假定产品具有某些特征，对现实产品进行模拟，然后让消费者根据自己的喜好对这些虚拟产品进行评价，并采用数理统计方法将这些特性与特征水平的效用分离，从而对每一特征以及特征水平的重要程度作出量化评价的方法。
联合分析的基本假定联合分析假定分析的对象如品牌、产品、商店等，是由一系列的基本特征（如：质量、方便程度、价格）以及产品的专有特征（如电脑的CPU速度、硬盘容量等）所组成的；消费者的抉择过程是理性地考虑这些特征而进行的。
联合分析的主要步骤联合分析通常由以下几部分组成：1．确定产品特征与特征水平：联合分析首先要对产品或服务的特征进行识别。
这些特征与特征水平必须是显著影响消费者购买的因素。
一个典型的联合分析包含6－7个显著因素。
确定了特征之后，还应该确定这些特征恰当的水平，例如CPU类型是电脑产品的一个特征，而目前市场上电脑的CPU类型主要有：奔腾II 450，奔腾II350，赛扬300等，这些是CPU特征的主要特征水平。
特征与特征水平的个数决定了分析过程中要进行估计的参数的个数。
2．产品模拟：联合分析将产品的所有特征与特征水平通盘考虑，并采用正交设计的方法将这些特征与特征水平进行组合，生成一系列虚拟产品。
在实际应用中，通常每一种虚拟产品被分别描述在一卡片上。
3．数据收集：请受访者对虚拟产品进行评价，通过打分、排序等方法调查受访者对虚拟产品的喜好、购买的可能性等。
联合分析
市场研究的利器－联合分析向采发市场研究中一个经常遇到的问题是：在研究的产品或服务中，具有哪些特征的产品最能得到消费者的欢迎。
一件产品通常拥有许多特征如价格、颜色、款式以及产品的特有功能等，那么在这些特性之中，每个特性对消费者的重要程度如何？在同样的（机会）成本下，产品具有哪些特性最能赢得消费者的满意？要解决这类问题，传统的市场研究方法往往只能作定性研究，而难以作出定量的回答。
联合分析（Conjoint Analysis，也译为交互分析）就是针对这些需要而产生的一种市场分析方法。
一、联合分析的基本原理与步骤联合分析是通过假定产品具有某些特征，对现实产品进行模拟，然后让消费者根据自己的喜好对这些虚拟产品进行评价，并采用数理统计方法将这些特性与特征水平的效用分离，从而对每一特征以及特征水平的重要程度作出量化评价的方法。
联合分析的基本假定联合分析假定分析的对象如品牌、产品、商店等，是由一系列的基本特征（如：质量、方便程度、价格）以及产品的专有特征（如电脑的CPU速度、硬盘容量等）所组成的；消费者的抉择过程是理性地考虑这些特征而进行的。
联合分析的主要步骤联合分析通常由以下几部分组成：确定产品特征与特征水平：联合分析首先要对产品或服务的特征进行识别。
这些特征与特征水平必须是显著影响消费者购买的因素。
一个典型的联合分析包含6－7个显著因素。
确定了特征之后，还应该确定这些特征恰当的水平，例如CPU类型是电脑产品的一个特征，而目前市场上电脑的CPU 类型主要有：奔腾II 450，奔腾II350，赛扬300等，这些是CPU特征的主要特征水平。
特征与特征水平的个数决定了分析过程中要进行估计的参数的个数。
产品模拟：联合分析将产品的所有特征与特征水平通盘考虑，并采用正交设计的方法将这些特征与特征水平进行组合，生成一系列虚拟产品。
在实际应用中，通常每一种虚拟产品被分别描述在一卡片上。
数据收集：请受访者对虚拟产品进行评价，通过打分、排序等方法调查受访者对虚拟产品的喜好、购买的可能性等。
联合分析价格定价法
联合分析价格定价法
联合分析价格定价法是一种以顾客全方位行为和定价能力为基础，以以客户购买行为影响产品价格和以特定商品营销方式来达到营销目标的组合策略。
它联合了对客户考虑的法则(如价格调整、促销活动、礼品赠送等)，兜底的客户满意度因素(如礼品的质量、产品后期服务等)，一把钥匙打开未来销售目标市场的大门，释放消费者的购买动力。
联合分析价格定价法，要求企业必须全全重视客户表示，以了解消费者行为，对顾客的潜在行为表示、特点、反应以及特定时间定价能力进行大量模拟和分析。
一旦企业知道了消费者的行为特点以及定价能力，就可以根据收益最大化的原则列出企业的定价策略，包括合理的总体定价逻辑，以及可以通过特定的产品来调整客户的购买行为的调价活动和让利策略等细则。
另外，联合分析价格定价法还要求企业有一定的客户满意度保证，以获得长久的客户支持。
因此，企业应该在产品质量和服务标准上给予充分的重视，确保顾客享受到满意度服务，获得满意体验，从而鼓励顾客忠实付款，以达到企业预期的目标。
联合分析价格定价法既降低了企业运营成本又保证了企业收益稳定性，能够满足顾客愿望，让多个顾客都有满意的价格，保持高质低价的竞争优势，推动企业可持续发展，实现企业的长期目标。
联合分析
标准化成分效用值
jm
J j 1 m
* jm *
max{
}
* jm
4 0.3334
jm
0 2 4 A1 4.3334 0, A2 4.3334 0.462, A3 4.3334 0.923 0.3334 0 B1 4.3334 0.077, B2 4.3334 0
一般求和模型的形式如下：
y
k
j 1 m1 k
J
M
j
jm
x jm
其中， : 受测体k的估计的总效用值； y
jm
: 属性j的水平m的成分效用值
1, 当受测体k的属性j存在水平m时 x jm 0，其它
求和模型说明成分效用值之和为总效 用值 成分效用的确定应该使得到的总效用 值尽可能与经验顺序值相符合
第一步，计算出各个成分效用值与相 应的属性的最小成分效用值之间的差 一般有如下转换：
* jm
jm
min j
其中，
min j
jm
: 属性j的水平m的成分效用值
: 属性j中的最小成分效用值
第二步，标准化成分效用值
jm
m
* jm *
max{J j 1 Nhomakorabeajm
}
每个属性相对重要性
③时间消耗。随着属性及其水平的增 多，可能受测体数量在轮廓法下增加 的速度远快于二因素法下的速度
受测体的数目 在研究时，希望调查尽可能多的属性 及水平的情形，但受时间等因素的约 束，希望能找到具有代表性的受测体
沉积物总氮总磷联合测定分析方法
沉积物总氮总磷联合测定分析方法沉积物中的总氮总磷是评价水体污染程度的重要指标之一，准确测定沉积物中的总氮总磷含量，对于环境保护具有重要意义。
下面将介绍一种常用的沉积物总氮总磷联合测定的分析方法。
首先，需要采集沉积物样品。
根据实际情况，选择合适的采样工具，如不锈钢铲子、干燥的塑料容器等，避免样品受到外界的污染。
要保证采集到的样品具有代表性，应在不同深度和位置采样，然后将样品密封保存。
接下来是样品的前处理。
将采集到的样品进行干燥和破碎处理，使其颗粒粒径均匀而细小，以便后续的消解和测定。
然后是样品的消解过程。
将经过前处理的样品放入耐酸容器中，加入适量的硝酸和过氧化氢，然后进行消解。
消解过程中需要控制温度和时间，一般常用微波消解法或加热消解法，将样品完全消解为无色透明的溶液。
消解后，需要对消解液中的总氮和总磷进行测定。
可以使用光谱分析仪器进行测定，如紫外-可见分光光度计、原子吸收光谱等。
对于总氮测定，常采用纳氏试剂法（Kjeldahl法），通过反应将样品中的氮转化为氨，然后用酸溶液滴定法测定。
对于总磷测定，常采用钼蓝法，通过反应将样品中的磷转化为磷酸盐，然后用钼酸根和抗壁石绿共同反应生成蓝色络合物，再用分光光度计进行测定。
根据反应的比例关系，可以计算出样品中的总氮和总磷含量。
最后，根据测定结果进行数据处理和结果计算。
根据样品的体积和测定结果的浓度，可以计算出沉积物中的总氮总磷含量。
通常以mg/kg为单位表示。
需要注意的是，为了保证测定的准确性和可重复性，需要采用适量的对照样品进行质量控制，以避免因分析误差而导致的结果不准确。
另外，选择合适的实验仪器和试剂也是确保测定准确的重要因素。
综上所述，沉积物总氮总磷联合测定方法主要包括样品采集、前处理、消解、反应测定和结果计算等步骤。
正确选择合适的仪器和试剂，并严格控制实验条件，可以准确测定沉积物中的总氮总磷含量，为环境保护提供科学依据。
联合分析法
1）一种能有效鉴别消费者对产品/服务的某个属性/特征或其 所能带来的利益的重视程度的分析方法
2) 直接询问法的缺陷：实际购买产品时的决策行为往往与消 费者在回答所询问的问题时的表述不一致
3) 通常通过人为控制的实验来模拟实际的产品选择与购买情 况，根据实验结果、利用统计手段来鉴别产品的什么属性、 特征或利益对消费者的选择产生最重要的影响，什么其次 或最不重要
3
联合分析法细分市场案例
年费 现金返还 信用卡被 购物保险 租车保险 被访者评估
接受的程度
（排序）
—————————————————————————————————————
1. 50
0.5%
C
无
无
13
2. 50
0%
B
无
有
11
3. 50Βιβλιοθήκη 1.0%A有无
17
4. 20
0.5%
B
有
有
2
5. 20
0%
A
无
无
C=0.9
无=0.0
无=0.0
20=0.5 0.5%=0.1
B=0.6
有=0.1
有=0.5
0=0.9 1.0%=0.3
A=0.0
———————————————————————————————————————
1) 效用值的区间（Range of Part-worth）：属性的重要程度
租车保险(0.5-0.0)对消费者来说比购物保险(0.1-0.0)更重要
0%
A
无
无
16
18. 0
1.0%
C
有
有
联合分析法
联合分析法产品测试
MARKETING ENGINEERING
联合分析法
训练目标：
掌握进行产品属性重要性的权衡 掌握产品属性配置的基本方法
联合分析法
联合分析法是一种多元的统计分析方法，它产 生于1964年。虽然最初不是为市场营销研究而 设计的，但这种分析法在提出不久就被引入市 场营销领域，被用来分析产品的多个特性如何 影响消费者购买决策问题。
• 实例分析 • 假设某洗发水生产企业准备开发一种以学生为主要目标群体 的新产品。根据过去的经验知道，影响消费者购买的因素很多 ，其中最主要的因素包括知名度、适合发型、价格、功能配方 、包装等。 • 问题： • 消费者更看中哪些因素？ • 各因素应有怎样的取值，才是消费者更愿意购买的？
（1）选择评价因素
计算所有受调查者对各个评价因素的合计 效用值和合计重要性评价值
各因素重要性得分图
• 计算所有可能的组合产品的总效用值
1.567+0.089-0.434+0.056
找出最受欢迎的产品（或者说是最佳的评价因素组合）和最 不受欢迎的产品（或者说是最差的评价因素组合）
• 特别说明：不仅可以计算出受调查的9个轮廓 的总效用，而且可以计算出所有81种轮廓的 总效用，而最优和最差产品，有可能出现在 未受调查的产品中！
产品轮廓的挑选
• 根据以上情形，共有3X3X3X3=81种产品轮廓 ，要求消费者对如此多的产品进行评价，并 进行计算，耗费时间和精力，不可行！ • 对于因素数目在三个以上的多因素试验，可 以在一定条件下挑选部分处理做试验，并能 对其进行严格的统计学分析。正交试验设计 就是常用的一种部分试验设计方法。
产品模拟 ：产品轮廓的设计及数据收集
联合分析法
联合分析法联合分析（Conjoint Analysis ，也称交互分析）什么是联合分析？市场研究中一个经常遇到的问题是：在研究的产品或服务中，具有哪些特征的产品最能得到消费者的欢迎。
一件产品通常拥有许多特征如价格、颜色、款式以及产品的特有功能等，那么在这些特性之中，每个特性对消费者的重要程度如何？在同样的（机会）成本下，产品具有哪些特性最能赢得消费者的满意？要解决这类问题，传统的市场研究方法往往只能作定性研究，而难以作出定量的回答。
联合分析（Conjoint Analysis，也译为交互分析）就是针对这些需要而产生的一种市场分析方法。
联合分析法又称多属性组合模型，或状态优先分析，是一种多元的统计分析方法，它产生于1964年。
虽然最初不是为市场营销研究而设计的，但这种分析法在提出不久就被引入市场营销领域，被用来分析产品的多个特性如何影响消费者购买决策问题。
联合分析是用于评估不同属对消费者的相对重要性，以及不同属性水平给消费者带来的效用的统计分析方法。
联合分析始于消费者对产品或服务（刺激物）的总体偏好判断（渴望程度评分，购买意向，偏好排序等），从消费者对不同属性及其水平组成的产品的总体评价（权衡），可以得到联合分析所需要的信息。
[联合分析的基本原理与步骤联合分析是通过假定产品具有某些特征，对现实产品进行模拟，然后让消费者根据自己的喜好对这些虚拟产品进行评价，并采用数理统计方法将这些特性与特征水平的效用分离，从而对每一特征以及特征水平的重要程度作出量化评价的方法。
联合分析的基本假定联合分析假定分析的对象如品牌、产品、商店等，是由一系列的基本特征（如：质量、方便程度、价格）以及产品的专有特征（如电脑的CPU速度、硬盘容量等）所组成的；消费者的抉择过程是理性地考虑这些特征而进行的。
联合分析的主要步骤联合分析通常由以下几部分组成：1•确定产品特征与特征水平：联合分析首先要对产品或服务的特征进行识别。
这些特征与特征水平必须是显著影响消费者购买的因素。
财务杠杆与利息保障倍数的联合分析
财务杠杆与利息保障倍数的联合分析在企业财务管理中，财务杠杆和利息保障倍数是两个重要的指标，它们能够为投资者和企业管理者提供有关企业财务状况和偿债能力的关键信息。
本文将对财务杠杆和利息保障倍数进行联合分析，探讨其概念、计算方法和应用。
一、财务杠杆财务杠杆是指企业使用借款融资的程度。
通过借款资金，企业可以扩大投资规模，进而实现盈利增长。
财务杠杆可以分为资产负债杠杆和股东权益杠杆两种类型。
资产负债杠杆是指通过增加债务比例来提高企业盈利能力和股东回报率。
资产负债杠杆比率的计算公式为：资产负债杠杆比率 = 总资产 / 股东权益股东权益杠杆是指通过扩大股东权益比例来增加企业盈利和股东回报率。
股东权益杠杆比率的计算公式为：股东权益杠杆比率 = 总资产 / 股东权益在实际运用中，财务杠杆的计算可以采用长期负债、短期负债或总负债与股东权益的比例。
财务杠杆比率越高，企业利润波动对股东权益的影响就越大。
二、利息保障倍数利息保障倍数是用来衡量企业偿付利息能力的指标。
利息保障倍数越高，企业偿债能力就越强。
利息保障倍数的计算公式为：利息保障倍数 = (税前利润 + 利息费用) / 利息费用利息保障倍数大于1表示企业具有偿债能力，小于1表示企业偿债能力不足，可能面临偿债风险。
三、财务杠杆和利息保障倍数是两个互相关联的指标，通过对它们的联合分析可以全面了解企业的财务状况和偿债能力。
在杠杆效应的作用下，企业运用财务杠杆可以扩大投资规模，实现利润的增长。
然而，当企业财务杠杆过高时，利息支付压力也会增加，可能导致利息保障倍数下降，增加企业的偿债风险。
因此，通过财务杠杆与利息保障倍数的联合分析，可以找出财务结构合理的企业，避免过高的财务杠杆带来的偿债压力。
四、财务杠杆与利息保障倍数的应用1. 评估企业风险：通过计算财务杠杆和利息保障倍数，可以评估企业的财务风险水平。
财务杠杆比率过高和利息保障倍数过低可能预示着企业面临潜在的经营风险和偿债风险。
联合分析价格定价法
联合分析价格定价法联合分析价格定价法是一种分析现有的市场价格结构，把价格因素和客户价值因素结合起来，以建立更有效的价格定价策略的方法。
它被广泛应用于制定产品或服务价格。
联合分析价格定价法不仅可以提高企业的利润，而且还有助于企业创造更佳的市场竞争力。
联合分析价格定价有四个步骤：定义产品或服务、收集信息、采集客户价值以及定价。
在定义产品或服务步骤中，企业需要定义其产品或服务的性质、特性以及客户群体。
建立清楚的定义是进行产品定价的基础，有助于企业给出合理的价格定价。
收集信息阶段，企业需要调查和收集消费者在市场中所提供的所有关于价格结构的信息，包括可比较的竞争价格、经济和政治背景以及新技术的发展。
此外，企业还需要考虑客户的需求和消费习惯，以便设定一个更有效的价格定价策略。
采集客户价值阶段，企业需要分析客户的价值因素，识别客户的价值模型。
为了实现这一点，企业应该明确两个重要的因素，一是客户如何构建价值，二是客户为产品所付出的愿意价格。
通过对客户价值因素的分析，企业可以确定客户对产品或服务的愿意价格，进而为产品设定更合理的价格。
定价阶段，企业需要采用正确的定价策略，以满足客户的需求，同时尽可能达到利润最大化的效果。
根据客户价值因素，定价策略可以分为价格平衡法、价格优化法和价格锚定法。
价格平衡法的原理是：定价应使客户对购买产品的愿望和企业获得利润的能力相等。
价格优化法的原理是：定价要注重企业获得更大的利润，同时考虑客户的愿望。
价格锚定法的原理是：定价使企业在一定的范围内把价格锚定在某一特定的水平上。
联合分析价格定价法能够帮助企业有效地确定产品的定价，从而提高其利润水平。
联合分析价格定价法还可以降低市场竞争，提高企业份额，从而发挥更大的市场价值。
因此，企业应该采用联合分析价格定价法，以更加有效地运用价格定价策略，并取得更好的结果。
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2.联合分析法相关计算
（1）效用函数及其举例说明
效用函数的形式为：
U(X) =
其中 U（x）为所有属性的效用；n为属性个数；m j 为第i个属性的水平数目；a ij（我们称之为部分值函数）为第i个属性的第j 水平的效用，我们称之为部分值函数,当在某一测试中，这一属性水平组合出现时取1，不出现则取0，x ij为第i个属性的第j个水平组合是否出现。
我们通常采用带虚拟变量（又称作二分变量、哑变量、工具变量或者定型变量）的简单最小二乘法来进行估算。
虚拟变量的取值只有两种，如0和1，虚拟变量重新定义分类通常的做法是，如果需要重新定义的变量有K个类别，则需要使用K-1个虚拟变量，其原因在于只有K-1个虚拟变量是相互独立，第K个类别的情况可以从其他K-1个变量获得。
比如在分析性别这个两类别的变量时，就着急需要一个虚拟变量，样本中男性所占的比例等信息可以从女性所占百分比等信息中推知。
【课堂案例】将“冷冻”食品消费者作为虚拟变量处理
一项消费者对冷冻食品偏好的研究将消费者分为重度使用者、中度使用者、轻度使用者、非使用者。
最初的编码为4、3、2和1。
这样的编码对一些统计数据分析是没有意义的。
所以，为了进行分析，将产品使用者重新用3个虚拟变量X1,X2,X3表示，如表5 所示。
表5—重新定义前后的变量
产品使用最初编码虚拟变量
X1 X2 X3
非使用者 1 1 0 0
轻度使用者 2 0 1 0
中度使用者 3 0 0 1
重度使用者 4 0 0 0
我们以学生对旅游鞋的评价为例说明效用函数的计算。
定性研究确定了三个重要属性：鞋底、鞋面和价格。
如表5—所示，每一个属性均设三个水平。
旅游鞋的属性及其水平
属性
水平
编码描述
鞋底 3 橡胶
2 合成树脂
1 塑料
鞋面 3 真皮
2 帆布
1 尼龙
价格 3 ￥30.00
2 ￥60.00
1 ￥90.00
在对旅游鞋的不同属性组合进行评价时，要求调查对象对估计集中地9种组合打分，采
用的是9级Likert量表（1=不喜欢，9=极喜欢）。
收集定量数据时，消费者给的是分值而不是职位，在这种情况下，判断一般是独立做出的。
这对调查对象来说更方便，也比定序数据更便于分析。
表5—给出了一个调查对象的评分结果。
旅游鞋的属性组合及其得分
用带虚拟变量的普通最小二乘法对表5—提供的数据进行了分析。
因变量为偏好得分，自变量或预测变量时6个虚拟变量，每个原始变量用两个虚拟变量定义。
表5—是住哪换过的数据。
表5—表示每一属性效用函数的估算值。
联合分析的结果
因为变量数为6个，用b 0 ,b 1 ,b 2,b 3 ……b 6代表估算的参数，效用函数可由下式表示：a（x）= b0 + b1 X1+ b 2 X2+b 3 X3+b 4X4+b 5 X5+b 6X6
式中：X1,X2——鞋底的虚拟变量
X3,X4——鞋面的虚拟变量
X5,X6——价格的虚拟变量
对于鞋底，属性水平的虚拟变量取值如下：
其他属性的属性水平的编码相似，参数的估计值如下：
b0=4.222 b0=-0.333 b0=1.333
b0=1.000 b0=1.000 b0=2.333
上述虚拟变量将水平3设为基准水平，因此系数与部分值有关。
每一虚拟变量的系数，表示该水平的部分值与基准水平的部分值之差。
对于鞋底，有：
a 11 - a 13 =
b 1
a 12 - a 13 =
b 2
为了求部分值，需要附加一个约束条件。
因为是用定距尺度估算部分值，原点是人为的，所以附加的约束条件是
a 11+a 12+ a 13 =0
对于第一个属性鞋底有如下公式：
a 11 - a 12 = 1。
000
a 12 - a 13 =-0.333
a 11+a 12+ a 13 =0
解上述方程组，得
a 11=0.778
a 12=-0.556
a 13=-0.222
用相同的方法估算，对于鞋面和价格属性分别有如下公式
鞋面： a 21 - a 23 = b 3
a 22 - a 23 =
b 4
a 11+a 12+ a 13 =0
价格： a 21 - a 23 = b 5
a 22 - a 23 =
b 6
a 11+a 12+ a 13 =0
（2）属性相对重要性
属性的相对重要性的计算，给予这样一个假定，差值越大表示该属性在整体轮廓的重要性越高，差值越小表示越不重要，一般用百分比来表示属性的相对重要性，计算公式如下：
其中： W J=第j个属性的相对重要性
Max(v ij)=第j个属性的最大水平效用值
Min(v ij)=第j个属性的最小水平效用值3.估摸市场占有率
{Max(v ij)- Min(v ij)}表示第i个属性效用函数的全距。
那么，按照属性相对重要性的定义，我们可以计算出上述学生旅游鞋相对重要性的权重。
部分值函数全距和=[0.778-(-0.556)]+[0.445-(-0.556)]+[1.111-(-1.222)]=4.668 鞋底的相对重要性=[0.778-(-0.556)]/ 4.668=0.286
鞋面的相对重要性=[0.445-(-0.556)]/ 4.668=0.214
价格的相对重要性=[1.111-(-1.222)]/ 4.668=0.500
（3）最大效用模型市场占有率
在许多结合分析研究中，获得属性水平的效用值往往并不是市场研究的最终目的，更主要的是寻找产品、服务的最佳市场组合，模拟消费者的市场选择和估计市场占有率，这种市场占有率是基于消费者偏好的市场份额。
同时也可以模拟一种新产品进入市场以后，市场占有率的变化。
最普遍使用的模拟市场占有率的方法是最大效用模型（Maximum Utility Model）,它假定每一个消费者总是购买他或她认为最具有最大轮廓效用的产品，不同的消费者选择每一种产品的概率平均，可以得出预测的市场份额（占有率）。
其他模拟市场占有率的方法有Bradley-Terry-Luce(BTL)模型和logit模型，在BTL模型中，选择概率是效用的线性函数，在logit模型中，选择概率是效用的logit函数，logit函数是非线性的严格递增的函数。
三种模型的概率计算如下：。