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市場研究工具
二十個整理和分析問卷資料的工具:資料清理、值標籤對應、TURF 觸及率、JAR 懲罰分析、關鍵驅動因素分析、NPS、樣本數、市場區隔、潛在類別、定價研究、MaxDiff、聯合分析及其實驗設計。全部免費、不需要帳號,在你的瀏覽器中執行,檔案不會上傳。每個工具都附有合成範例資料,可以馬上試用。
資料準備
產品與驅動因素
- TURF 分析找出觸及最多受訪者的產品或口味組合,並查看增量觸及率階梯。開始使用工具
- 懲罰分析(JAR)衡量 JAR 量表上每個「太弱」和「太強」會讓喜好度損失多少。開始使用工具
- 關鍵驅動因素分析用 Shapley 值和 Johnson 相對權重,把 R² 分配給彼此相關的驅動因素。開始使用工具
- MaxDiff 分析由最佳最差選擇算出計數分數、Logit 和 HB 效用,並模擬偏好占比。開始使用工具
- 聯合分析(CBC)估計成分效用值、屬性重要性和願付價格,並模擬市場占有率。開始使用工具
- 聯合分析實驗設計產生 CBC 問卷實驗設計,檢查水準平衡、重疊與 D 效率,並匯出設計檔。開始使用工具
- Kano 模型分析把功能分成魅力、一維、當然與無差異品質,並計算滿意與不滿意係數。開始使用工具
定價研究
顧客與區隔
- NPS 計算器計算淨推薦值及其信賴區間,檢定兩組差異,並依區隔分析 NPS。開始使用工具
- 市場區隔(K 平均法)用 K 平均法把受訪者分群,以輪廓係數比較方案並描述各區隔的特徵。開始使用工具
- 潛在類別分析用類別、順序和數值題目做區隔,以 BIC 比較類別數並匯出分類工具。開始使用工具
- CSAT 與 CES 計算器前兩項 CSAT 與顧客費力度(CES),附 Wilson 與 t 區間、兩組比較及各區隔結果。開始使用工具
- 品牌漏斗分析計算各品牌的階段占比與轉換率,與競品比較並找出最大流失環節。開始使用工具
- 開放題文字雲統計每個詞被多少則開放題回答提到,產生文字雲並比較各區隔的特徵詞。開始使用工具
- 品牌知覺圖以對應分析把品牌 × 屬性表畫成知覺圖,看清每個品牌占據了哪些聯想。開始使用工具
調查設計
平均數、比例與相關
- 誤差範圍計算器計算百分比的誤差範圍,提供 Wilson 與精確信賴區間、設計效應及有限母體校正。開始使用工具
- 兩比例 z 檢定計算器檢定兩個百分比或 A/B 測試轉換率的差異,附信賴區間與檢定力。開始使用工具
- t 檢定計算器由摘要統計量或原始資料計算 Welch、Student、成對與單一樣本 t 檢定及 Cohen's d。開始使用工具
- 單因子變異數分析計算器單因子 ANOVA,含 Welch F、η²、ω²、Tukey HSD 與 Kruskal–Wallis 檢定。開始使用工具
- 相關係數計算器Pearson、Spearman 與 Kendall 相關,含信賴區間、散布圖與兩組相關比較。開始使用工具
檢定關聯與適合度
關聯強度與一致性
- Cramér's V任何大小列聯表的關聯強度,介於 0 到 1。開始使用工具
- Phi 係數2×2 表兩個二元變數之間的相關,帶正負號。開始使用工具
- 勝算比2×2 表的勝算比與 95% 信賴區間。開始使用工具
- 列聯係數Pearson 列聯係數 C 及其在該表大小下的最大值。開始使用工具
- Cohen's kappa兩位評分者的一致性,扣除隨機一致,含信賴區間。開始使用工具
- Kendall's tau有序列聯表的 tau-b 與 tau-c 等級相關。開始使用工具
- Goodman–Kruskal gamma以一致對與不一致對衡量兩個有序變數的關聯。開始使用工具
- Goodman–Kruskal lambda知道一個類別變數後,預測另一變數的錯誤減少比例。開始使用工具
- Somers' d有方向的有序關聯:以一個變數預測另一個。開始使用工具
- 不確定性係數(Theil's U)以熵衡量一個類別變數能解釋另一個變數多少不確定性。開始使用工具
指南
- 交叉分析表怎麼看列與欄百分比、基數、卡方檢定、Cramér's V 與殘差,一個範例講清楚。
- 顯著性字母怎麼看「42% B」是什麼意思:欄比例檢定、大小寫字母與 Bonferroni 校正。
- 多選題交叉分析多選題組、個案百分比與回應百分比、基數與逐一選項檢定。
- 期望次數小於 5Cochran 準則、Fisher 精確檢定,以及合併次數稀少的類別。
- Excel 卡方檢定樞紐分析表、期望次數、CHISQ.TEST 逐步教學,以及 Excel 的限制。
- SPSS CROSSTABS 統計量卡方、Fisher、Cramér's V、Gamma、tau、Kappa、McNemar、風險與 CMH 一覽。
- 沒有 SPSS 開啟 .sav在瀏覽器讀取 SPSS 檔,保留標籤與遺漏值並匯出表格。
- 問卷加權與 raking權重種類、raking、有效樣本數、設計效應與加權檢定的限制。
- 表格冊(tab book)列題組、表頭、基數、篩選、權重與檢定,集中在一個有版本的專案。
- 開放題編碼編碼簿、歸類、核准、以 kappa 檢查一致性,以及代碼分析。
- 問卷資料迴歸分析一般迴歸、抽樣權重,以及複雜抽樣 GLM 的設計式標準誤。
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