广告方式与地区与销售额关系的spss分析【精简3篇】

广告方式与地区与销售额关系的spss分析 篇一

在现代商业环境中，广告方式对于企业的销售额产生了重要的影响。同时，不同地区的消费习惯和市场需求也会对销售额造成一定的影响。因此，本文将利用SPSS软件对广告方式、地区和销售额之间的关系进行分析。

首先，我们需要收集相关的数据。在广告方式方面，我们可以选择多种广告方式，例如电视广告、网络广告、杂志广告等。在地区方面，我们可以选择不同的城市或地区作为研究对象。在销售额方面，我们需要收集每个地区每种广告方式的销售额数据。

在进行数据分析之前，我们需要对数据进行预处理。首先，我们需要检查数据是否存在缺失值或异常值，并进行处理。其次，我们可以对数据进行描述性统计分析，了解数据的分布情况和基本统计量。

接下来，我们可以开始进行相关性分析。通过计算广告方式、地区和销售额之间的相关系数，我们可以了解它们之间的线性关系强度和方向。相关系数的取值范围为-1到1，接近1表示正相关，接近-1表示负相关，接近0表示无相关。

除了相关性分析，我们还可以进行方差分析（ANOVA）来比较不同广告方式和地区之间的销售额差异是否显著。方差分析可以帮助我们确定广告方式和地区是否对销售额产生显著影响。在进行方差分析之前，我们需要进行正态性检验和方差齐性检验，以确保数据满足分析的前提条件。

最后，我们可以进行回归分析来建立广告方式、地区和销售额之间的预测模型。通过回归分析，我们可以确定广告方式和地区对销售额的影响程度，并预测在不同广告方式和地区条件下的销售额水平。

通过以上的SPSS分析，我们可以得出广告方式、地区和销售额之间的关系。这些分析结果对于企业制定广告策略和市场分布计划具有重要的参考价值。然而，在进行分析时，我们需要注意数据的可靠性和分析方法的适用性，以确保得出准确的结论。

广告方式与地区与销售额关系的spss分析 篇三

广告方式与地区与销售额关系的spss分析

广告方式和地区与销售额关系的SPSS分析

经济08403班闫晶晶

某企业在制定某商品的广告策略时，收集了该商品在不同地区采用不同广告形式促销后的销售额数据，分析广告形式和地区是否影响商品销售额。自变量为广告方式（X1）和地区(X2)，因变量为销售额(X3)。涉及地区18个，每个地区抽取样本8个,共有案例144个。下表中，X1一列中，1表示报纸，2表示广播，3表示宣传品，4表示体验。具体数据如下：

广告形式 地区 销售额

1.00 1.00 75.00 2.00 1.00 69.00 4.00 1.00 63.00 3.00 1.00 52.00 1.00 2.00 57.00 2.00 2.00 51.00 4.00 2.00 67.00 3.00 2.00 61.00 1.00 3.00 76.00 2.00 3.00 100.00 4.00 3.00 85.00 3.00 3.00 61.00 1.00 4.00 77.00 2.00 4.00 90.00 4.00 4.00 80.00 3.00 4.00 76.00 1.00 5.00 75.00 2.00 5.00 77.00 4.00 5.00 87.00 3.00 5.00 57.00 1.00 6.00 72.00 2.00 6.00 60.00 4.00 6.00 62.00 3.00 6.00 52.00 1.00 7.00 76.00 2.00 7.00 33.00 4.00 7.00 70.00 3.00 7.00 33.00 1.00 8.00 81.00 2.00 8.00 79.00

3.00 8.00 1.00 9.00 2.00 9.00 4.00 9.00 3.00 9.00 1.00 10.00 2.00 10.00 4.00 10.00 3.00 10.00 1.00 11.00 2.00 11.00 4.00 11.00 1.00 12.00 2.00 12.00 4.00 12.00 3.00 12.00 1.00 13.00 2.00 13.00 4.00 13.00 3.00 11.00 3.00 13.00 1.00 14.00 2.00 14.00 4.00 14.00 3.00 14.00 1.00 15.00 2.00 15.00 4.00 15.00 3.00 15.00 1.00 16.00 2.00 16.00 4.00 16.00 3.00 16.00 1.00 17.00 2.00 17.00 4.00 17.00 3.00 17.00 1.00 18.00 2.00 18.00 4.00 18.00 3.00 18.00 1.00 1.00 2.00 1.00 69.00 63.00 73.00 40.00 60.00 94.00 100.00 64.00 61.00 54.00 61.00 40.00 70.00 68.00 67.00 66.00 87.00 68.00 51.00 41.00 65.00 65.00 63.00 61.00 58.00 65.00 83.00 75.00 50.00 79.00 76.00 64.00 44.00 62.00 73.00 50.00 45.00 75.00 74.00 62.00 58.00 68.00 54.00

3.00 1.00 1.00 2.00 2.00 2.00 4.00 2.00 3.00 2.00 1.00 3.00 2.00 3.00 4.00 3.00 3.00 3.00 1.00 4.00 2.00 4.00 4.00 4.00 3.00 4.00 1.00 5.00 2.00 5.00 4.00 5.00 3.00 5.00 1.00 6.00 2.00 6.00 4.00 6.00 3.00 6.00 1.00 7.00 2.00 7.00 4.00 7.00 3.00 7.00 1.00 8.00 2.00 8.00 4.00 8.00 3.00 8.00 1.00 9.00 2.00 9.00 4.00 9.00 3.00 9.00 1.00 10.00 2.00 10.00 4.00 10.00 3.00 10.00 1.00 11.00 2.00 11.00 4.00 11.00 3.00 11.00 1.00 12.00 2.00 12.00 41.00 75.00 78.00 82.00 44.00 83.00 79.00 78.00 86.00 66.00 83.00 87.00 75.00 66.00 74.00 70.00 75.00 76.00 69.00 77.00 63.00 70.00 68.00 68.00 52.00 86.00 75.00 61.00 61.00 62.00 65.00 55.00 43.00 88.00 70.00 76.00 69.00 56.00 53.00 70.00 43.00 86.00 73.00

3.00 12.00

1.00 13.00 2.00 13.00 4.00 13.00 3.00 13.00 1.00 14.00 2.00 14.00 4.00 14.00 3.00 14.00 1.00 15.00 2.00 15.00 4.00 15.00 3.00 15.00 1.00 16.00 2.00 16.00 4.00 16.00 3.00 16.00 1.00 17.00 2.00 17.00 4.00 17.00 3.00 17.00 1.00 18.00 2.00 18.00 4.00 18.00 3.00 18.00

图1.1 数据文件

一、单因素方差分析

51.00 84.00 79.00 42.00 60.00 77.00 66.00 71.00 52.00 78.00 65.00 65.00 55.00 80.00 81.00 78.00 52.00 62.00 57.00 37.00 45.00 70.00 65.00 83.00 60.00

在这里，以商品销售额为观测变量，广告形式和地区为控制变量，通过单因素方差分析方法分别对广告形式、地区对销售额的影响进行分析。两个单因素方差分析的原假设分别设为：不同广告形式没有对销售额产生显著影响（即不同广告形式对销售额的效应同时为0）；不同地区的销售额没有显著差异（即不同地区对销售额的效应同时为0）

SPSS自动计算出组间方差、组内方差、F统计量以及对应的概率P值，完成单因素方差分析的相关计算，并将计算结果输出到SPSS输出窗口中。分析结果如下图所示。

ANOVO

图1.3广告形式对销售额的单因素方差分析结果

图1.4地区对销售额的'单因素方差分析结果

结果分析：图1.4是广告形式对销售额的单因素方差分析结果。可以看到：观测变量销售额的离差平方和为26169.306；如果仅考虑广告形式单个因素的影响，则销售额总变差中，不同广告形式可解释的变差为5866.083，抽样误差引起的变差为20303.222，它们的方差分别为1955.361和145.023；所得到的F统计量的观测值为13.483，对应的概率P值近似为0.由于概率值P小于显著性水平0.05，则应该拒绝原假设，认为不同广告形式对销售额产生了显著影响。 可以看到，如果仅考虑地区单个因素的影响，则销售额总变差（26169.306）中不同地区可解释的变差为9265.306,抽样误差引起的变差为16904.，它们的方差分别为545.018和134.159，所得到的F统计量为4.062，对应的概率P值近似为0.由于概率P值小于显著性水平0.05，所以应该拒绝原假设，认为不同地区对销售额产生了显著影响。同时对比图1.4和图1.5容易发现：如果从单因素的角度考虑，广告形式对销售额的影响较地区来讲更明显。

一、多重比较检验

在上述单因素方差分析中，发现不同广告形式对产品销售额有显著影响，不同地区的产品销售额存在显著差异，为了进一步研究哪种广告形式的作用比较明显，哪种不明显，对变量进行多重比较检验。 输出结果如下:

结果分析：在图1.7中，分别显示了两两广告形式下销售额均值检验的结果。

以报纸广告与其他三种广告形式的两两检验结果为例，在LSD方法中，报纸广告和广播广告的效果没有显著差异（显著性水平为0.05），（概率值为0.412），与宣传品和体验均有显著差异（概率值分别为0.00，接近0和0.021）；但在其他三种方法中，报纸广告只与宣传品广告有显著差异，而与体验无显著差异。由此可见，LSD方法的检验敏感度是其中最高的。

在图1.6是由各种方法划分的相似性子集。可以看到表中三种方法划分的子集是一致的：即均值为56.5556的宣传品组与其他三组的均值有显著不同，被划分出来。由此可以判断：如果从获得高销售额的角度来选择广告形式，不应采用宣传品的形式，可考虑在报纸、广播和体验中选择一种低成本或操作性强的广告形式。