1. 做市场调研怎样确定样本量
市场抄调查中确定样本量通常的做法是：袭
1、通过对方差的估计,采用公式计算所需样本量,主要做法有：
2、用两步抽样,在调查前先抽取少量的样本,得到标准差S的估计,然后代入公式中,得到下一步抽样所需样本量n；
3、如果有以前类似调查的数据,可以使用以前调查的方差作为总体方差的估计.
4、根据经验,确定样本量,主要方法有：
5、如果以前有人做过类似的研究,初学者可以参照前人的样本.
6、如果是大型城市、省市一级的地区性研究,样本数在500-1000之间可能比较适合；而对于中小城市,样本量在200-300之间可能比较适合；如果是多省市或者全国性的研究,则样本量可能在1000-3000之间比较适合.
7、作为一个常识（主要是为了显著性检验）,要进行分组研究的每组样本量应该不少于50个.
8、通过试验设计所作的研究,可以采用较小的样本量.如产品试用（留置）调查,在经费有限的情况下,可以将每组的样本量降低至30个左右,最好每组在50以上.
有些复杂，
如果需要执行可以联系我们
2. 怎样计算市场调查的抽样调查样本量啊
如何确定样本量,基本方法很多,但是公式检验表明,当误差和置信区间一定时,不同的样本量计算公式计算出来的样本量是十分相近的,所以,我们完全可以使用简单随机抽样计算样本量的公式去近似估计其他抽样方法的样本量,这样可以更加快捷方便，然后将样本量根据一定方法分配到各个子域中去。所以，区域二相抽样不能计算样本量的说法是不科学的。
1．简单随机抽样确定样本量主要有两种类型:
（1）对于平均数类型的变量
对于已知数据为绝对数,我们一般根据下列步骤来计算所需要的样本量。已知期望调查结果的精度(E), 期望调查结果的置信度(L),以及总体的标准差估计值σ的具体数据，总体单位数N。
计算公式为:n=σ2/(e2/Z2+σ2/N)
特殊情况下,如果是很大总体,计算公式变为:n= Z2σ2/e2
例如希望平均收入的误差在正负人民币30元之间,调查结果在95%的置信范围以内,其95%的置信度要求Z的统计量为1.96。根据估计总体的标准差为150元,总体单位数为1000。
样本量:n=150*150/(30*30/(1.96*1.96))+150*150/1000)=88
(2)于百分比类型的变量
对于已知数据为百分比,一般根据下列步骤计算样本量。已知调查结果的精度值百分比(E),以及置信度(L),比例估计(P)的精度,即样本变异程度，总体数为N。
则计算公式为:n=P(1-P)/(e2/Z2+ P(1-P)/N)
同样,特殊情况下如果不考虑总体,公式为:n= Z2P(1-P)/e2
一般情况下,我们不知道P的取值,取其样本变异程度最大时的值为0.5。
例如:希望平均收入的误差在正负0.05之间,调查结果在95%的置信范围以内,其95%的置信度要求Z的统计量为1.96，估计P为0.5,总体单位数为1000。样本量为:n=0.5*0.5/(0.05*0.05/(1.96*1.96)+0.5*0.5/1000)=278
2.样本量分配方法
以上分析我们获得了采用简单随机抽样公式计算得到的样本量，总的样本量需要在此基础上乘以设计效应的值得到。由于样本总量已经确定,我们采用总样本量固定方法分配样本,这种方法包括按照比例分配和不按照比例分配两类。实际工作中首先计算取得区县总的样本量,然后逐级将其分配到各阶分层中,如果不清楚各阶分层的规模和方差等,一般采取比例分配或者比例平方根分配法。如果有一定辅助变量可以使用，可以采用按照规模分配法分配样本量。
3.样本量和总体大小的关系: 在其它条件一定的情况下，即误差、置信度、抽样比率一定，样本量随总体的大小而变化。但是，总体越大，其变化越不明显；总体较小时，变化明显。
二者之间的变化并非是线性关系。所以，样本量并不是越大越好，应该综合考虑，实际工作中只要达到要求就可以了。
3. 调研中的样本和样本量指的是什么和调查问卷有什么区别
（1）对于平均数类型的变量
对于已知数据为绝对数,我们一般根据下列步骤来计算所需要的样本量。已知期望调查结果的精度(E), 期望调查结果的置信度(L),以及总体的标准差估计值σ的具体数据，总体单位数N。
计算公式为:n=σ2/(e2/Z2+σ2/N)
特殊情况下,如果是很大总体,计算公式变为:n= Z2σ2/e2
例如希望平均收入的误差在正负人民币30元之间,调查结果在95%的置信范围以内,其95%的置信度要求Z的统计量为1.96。根据估计总体的标准差为150元,总体单位数为1000。
样本量:n=150*150/(30*30/(1.96*1.96))+150*150/1000)=88
(2)于百分比类型的变量
对于已知数据为百分比,一般根据下列步骤计算样本量。已知调查结果的精度值百分比(E),以及置信度(L),比例估计(P)的精度,即样本变异程度，总体数为N。
则计算公式为:n=P(1-P)/(e2/Z2+ P(1-P)/N)
同样,特殊情况下如果不考虑总体,公式为:n= Z2P(1-P)/e2
一般情况下,我们不知道P的取值,取其样本变异程度最大时的值为0.5。
例如:希望平均收入的误差在正负0.05之间,调查结果在95%的置信范围以内,其95%的置信度要求Z的统计量为1.96，估计P为0.5,总体单位数为1000。样本量为:n=0.5*0.5/(0.05*0.05/(1.96*1.96)+0.5*0.5/1000)=278
样本量的大小涉及到调研中所要包括的人数或单元数。确定样本量的大小是比较复杂的问题，既要有定性的考虑也要有定量的考虑！我要调查网，让调查更简单方便！
4. 市场调查中样本容量如何计算如何确定样本量。我查的公式是：n=p*(1-p)/[E^2/Z^2+p*(1-p)/N]
对于已知数据为绝对数,我们一般根据下列步骤来计算所需要的样本量。已知期望调查结果的精度(E)，期望调查结果的置信度(L)，以及总体的标准差估计值σ的具体数据，总体单位数N。
计算公式为:n=σ2/(e2/Z2+σ2/N)
特殊情况下，如果是很大总体,计算公式变为：n=Z2σ2/e2
例如希望平均收入的误差在正负人民币30元之间，调查结果在95%的置信范围以内，其95%的置信度要求Z的统计量为1.96。根据估计总体的标准差为150元，总体单位数为1000。
样本量：n=150*150/(30*30/(1.96*1.96))+150*150/1000)=88
对于已知数据为百分比,一般根据下列步骤计算样本量。已知调查结果的精度值百分比(E)，以及置信度(L)，比例估计(P)的精度,即样本变异程度，总体数为N。
(4)市场调查统计量扩展阅读：
样本容量的大小涉及到调研中所要包括的单元数。样本容量是对于你研究的总体而言的，是在抽样调查中总体的一些抽样。比如：中国人的身高值为一个总体，随机取一百个人的身高，这一百个人的身高数据就是总体的一个样本。某一个样本中的个体的数量就是样本容量。注意：不能说样本的数量就是样本容量，因为总体中的若干个个体只组成一个样本。样本容量不需要带单位。
在假设检验里样本容量越大越好。但实际上不可能无穷大，就像研究中国人的身高不可能把所有中国人的身高全部测量一次一样。
5. 问卷调查样本量如何确定
根据抄市场调查的经验，袭市场潜力等涉及量比较严格的调查所需样本量较大，而产品测试，产品定价，广告效果等人们间彼此差异不是特别大或对量的要求不严格的调查所需样本量较小些。
样本量的大小涉及到调研中所要包括的人数或单元数。确定样本量的大小是比较复杂的问题，既要有定性的考虑也要有定量的考虑！如果是大型城市、省市一级的地区性研究，样本数在500-1000之间可能比较适合；而对于中小城市，样本量在200-300之间可能比较适合；如果是多省市或者全国性的研究，则样本量可能在1000-3000之间比较适合。 作为一个常识（主要是为了显著性检验），要进行分组研究的每组样本量应该不少于50个。通过试验设计所作的研究，可以采用较小的样本量。如产品试用（留置）调查，在经费有限的情况下，可以将每组的样本量降低至30个左右，最好每组在50以上。我要调查网，让调查更简单方便！
6. MATLAB 因子分析法的案例，主要程序
呵呵。这个正好我会啊。
我搞数学建模的时候做的题目很多都是数据分析，市场调查分析就是其中一种很简单的啊。
最基本的分析工具是SPSS和SAS，他们都是常用的统计工具。
你需要做哪方面的分析，就用他们的哪些功能。最常用的是回归分析。如果你不会使用这个软件，我也可以给你分析，然后把分析数据发给你啊。
你也可以去网络里面搜“问卷调查 spss”或者“市场调查 spss”，很多这样的例子，你照着做就可以分析出来了。
先发一点资料给你看：
SPSS在市场调查统计分析中的应用
SPSS是“社会科学统计软件包”（）的简称，是一种集成化的计算机数据处理应用软件，是目前世界上流行的三大统计软件之一，除了适用于社会科学之外，还适用于自然科学各领域的统计分析。将其应用于市场调查统计分析的过程，能使研究者以客观的态度，通过对受众的系统提问，收集并分析有关研究数据，以描述、解释或预测问卷调查内容的现象及其各相关因素之间的关系。在这些方面，SPSS技术的应用为市场调查实证研究中的定量分析提供了支持与保障，特别是它的易用、易学、功能强大等特点是其他方法所无法替代的。
一、SPSS的基本特点
在问卷应用于市场调查的实证研究中，会有大量的检测数据需要进行统计分析，而SPSS技术的特点恰恰适合这种实证研究的要求。其在市场调查统计的应用中具有如下特点：
1.易用、易学。SPSS采用直觉式使用界面或者说可视化界面，无需编程就可以完成工作，极大地提高了工作效率；此外，SPSS拥有强大的辅助说明系统，可帮助用户学的更快。
2.强大的表格和图形功能。SPSS能清楚地显示用户的分析结果，可以提供16种表格格式。此外，它具有顶级图形分析功能，能给出各种有用的统计图形。作为分析的一部分，它能自动生成统计结果图形，还能独立于统计过程进行图形绘制和图形分析。
3.深入分析数据的功能。除了一般常见的描述统计和推断统计外，它还包括在基本分析中最受欢迎也是在市场调查中最常用的现代统计程序，如列联表分析、主成分分析、因子分析、判别及聚类分析。
二、SPSS在市场调查统计分析的应用模式
根据上述的SPSS技术的特点和市场调查统计分析的需要，可以将SPSS在市场调查实证研究中的应用模式分为以下几种类型：
1.统计描述应用模式
统计描述应用模式指在市场调查统计分析的过程中，借助SPSS统计功能将收集到的大量数据进行分析、综合、归纳、列表、绘图等处理工作。一般而言，统计描述主要分为三方面的内容：①单变量截面数据的描述；②相对数的统计描述；③双变量截面数据的描述。SPSS最常用于描述性分析的五个过程集中在DescriptiveStatistics菜单中，分别为：Frequencies过程；Descriptives过程；Explore过程；Crosstabs过程；Ratio过程。
统计描述应用模式不仅可以使研究者了解事物的性质，而且其统计量还是对事物进行推断统计的依据。
2.假设检验应用模式
在市场调查中，通常所关心的是总体的某些特征和分布规律，而问卷调查只可以考察总体的一部分或一个样本，统计推断和假设检验就是用样本去推断总体，实质上就是凭借概率理论用观察到的部分随机变量资料来推断总体随机变量的概率分布或数字特征，如期望值和方差等，并且作出具有一定可靠程度的估计和判断。
3.量表分析应用模式
客观世界是普遍联系的统一整体，事物之间存在着相互依存、相互制约、相互影响的关系。市场活动中的许多现象也不例外，也都有其产生的原因，都要受一定因素的制约，都是一定原因的必然结果。通过不同事物“量”的变化可以观察并测量出事物之间的相互关系、密切程度、因果关系、交互效应等。在市场调查中，量表分析应用模式主要指通过对不同因子之间的发展变化而揭示出因子之间关系结果的方式。量表分析主要包括以下几种分析：回归分析、聚类分析、判别分析、因子分析、相关分析、可靠性分析等。
三、应用案例
例如：一电器公司对某地区电冰箱的销售情况进行了市场调查，其中，年份、电冰箱销售量Y（千台）、新结婚户数X1（千户）、居民户均收入X2（千户）的资料如表1所示：
首先，分别对电冰箱销售量Y（千台）、新结婚户数X1（千户）、居民户均收入X2（千户）进行描述性统计分析，具体步骤如下：
1.运行SPSS，按Analyze→DescriptiveStatistics→Descriptives顺序打开Descriptives对话框；
2.选定Y、X1、X2变量送入Variable(s)栏中；选中复选项，要求计算变量的标准化值，并保存在当前数据文件中；
3.单击Options按钮，打开对话框，选中Mean、Sum、Std.deviation、Minimum、Maximum、Range复选项；
4.在主对话框中单击OK按钮，提交运行。
输出结果如表2所示。此表中，从左到右看，分别为变量名称、观测量的频数、全距、最小值、最大值、和、均数以及标准差。
其次，分别考察Y变量与X1变量、X2变量的关系，对其进行相关分析，具体步骤如下：
1.运行SPSS，读取数据文件后按Analyze→Correlate→Bivariate顺序单击菜单项，展开对话框；
2.制定分析变量，选择源变量栏中的Y、X1、X2送入Variable(s)栏；
3.分别选择Person相关，One-tailed单尾t检验，选中Flagsignificantcorrelations复选项；
4.在主对话框中单击OK按钮，提交运行。
输出结果如表3所示。表3表在行变量与列变量的交叉单元格上市这两个变量的相关计算结果。自上而下三个统计量分别为：PersonCorrelation——皮尔逊相关系数；Sig.(1-tailed)——单尾t检验结果。对于相关系数为0的假设成立的概率；N为参与相关系数计算的有效观测量数。
表3显示，电冰箱销售量Y与新结婚户数X1、居民户均收入X2有着极强的正相关，皮尔逊相关系数分别高达0.943和0.993。
最后，从表3中可以看出电冰箱销售量Y同居民新结婚户数X1、居民户均收入X2有一定关系，可用二元线性回归预测法进行预测。具体步骤如下：
1.运行SPSS，读取数据文件后按Analyze→Regression→Linear顺序单击菜单项，展开对话框；
2.在左侧的源变量栏中选择变量Y（电冰箱销售量）作为因变量进入Dependent框中，选择X1（居民新结婚户数）、X2（居民户均收入）作为自变量进入Independent(s)框中；
3.在Method选择框中选择Stepwise（逐步回归）作为分析方式；
4.提交系统执行结果。
从输出的众多表格中选取表4（回归系数分析表）。其中，Model为回归方程模型编号，UnstandardizedCoefficients为非标准化回归系数，StandardizedCoefficients为标准化回归系数，t为偏回归系数为0的假设检验的t值，Sig.为偏回归系数为0的假设检验的显著性水平值。
表4显示，常数（Constant）、居民户均收入（X2）具有统计意义，而居民新结婚户数（X1）因显著性水平值（t=0.834＞0.5）较高而不具有统计意义。从表4中可以推出模型方程：Y=-20.771+1.387X2。若预计2006年该地区居民新婚户数为30.2千户，居民户均收入62.5千元，根据模型方程不难推出2006年电冰箱销售量Y=-20.771+1.387×62.5=65.92（千台）。上述案例为较简单的线性回归操作，实际上，多元线性回归操作包含了众多的知识和内容，较为复杂，本例从中提取出一般的规律性，便于快速学习和快速操作。
四、结语
综合上述SPSS技术的应用案例，SPSS技术在市场调查统计分析中应用的一般方法：
1.录入编辑市场调查中的数据；
2.根据研究需要以及问题的性质确定出利用SPSS的相应的哪些统计功能；
3.调用SPSS的菜单功能得到相应的统计结果以及相应的图表；
4.根据统计结果和图表进行相关分析，为市场调查提供可靠的科学依据。
上述范例给出了如何利用SPSS技术来减少市场调查研究人员的统计工作量、提高研究结果准确性、可信性的一种工作方案。
总之，SPSS技术集数据录入、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体，为市场调查的统计分析提供了有力的支持和实用的方法，是市场调查统计分析的良好工具。
：）友情提示：20份的文件调查太少了，分析出来的结果不具有代表性啊。
7. 怎么写好市场调研数据分析
依照通常的作法，市场调查调研大体分替如上步骤：设计调研计划→答舒设计与试访→搜集本初材料→分析调查数据→撰写调查讲演等，乍一望，好像只在分析调查数据时才须要用到业余的数理统计学问，实在不然，数理统计念念是一直贯串在全部调研进程中的。
两、统计推续与数据分析技术
调查里中的数据经由收拾输出盘算机先，市场调研就进进了前期数据处理与分析阶段。晚期的处理多采取较为简略的方法，即所谓的描写性统计，也便是将数据分组整顿，作没曲方图或条形图，算没均匀数、寡数、中位数战尺度差等，这种分析圆法的最小长处是曲观、抽象，并且轻易对调查对象的零体印象有所懂得，但其有余也是不言而喻的，便处理进程中拾掉了大批的无效疑作，尤其是在处理大量量数据时，其数据丧失是无奈估计的。该然跟着统计及其相干教科的开展，这一今小的法子在明天借在某些范畴中继承失掉普遍利用，并且也呈现了能入行多变量分析的技术，如结合分析、认知图等，但在市场调研的数据分析中，采纳最多的仍是与数理统计亲密相闭的统计推断与多元分析技术。
统计拉续包含区间（面）估量取假定检修，两者的利用范畴各不雷同，其处置方式也无很小差别,品牌推广，但基础指点思惟是分歧的，便所谓的“大概率本理”，也便是道，以为正在一主实验（考察）外大概率事情是不太否能呈现的，假如调查成果反佳是某类事件的反应，这么阐明当事情没有太能够非大概率事情等等,会议会展。
假定检验依照调查对象的总体能否有显明的统计散布特性否以分为参数检验与是参数检验，二者各有劣毛病，参数检验所需样原长、粗度下，但对调查对象的总体分布特征要供也下（普通请求满意正态性），而非参数检验不请求调查对象总体知足什么分布特性，但所需样原多，粗度也矮，这是由于它（成心）疏忽了样原中所包括的总体散布，这样干的利益是不具有因为模型挑选不该而惹起的体系误差，不外正过去假如曾经依据历史材料推算出了调查分体的散布特色而依旧采纳非参数方法的话，就会丧失很多无效疑作。
少元剖析技术非跟着盘算机技术的飞快开展而一步步收铺止往的，尤其是SAS、SPSS、STATA等统计硬件包的遍及拉狭，使失大量量的数据处置变失繁难否止，过来许少庞杂的易于自实际下证实的旧的统计办法也能够还帮盘算机模仿入止研讨，最远多少十暮年去呈现了许很多多那样的模型，如是参数归回（应用涩静均匀或许核方式供失E（y|x）做替呼应变质y的估量）、logistic来归（果变量非两元变量0或者1（好比购或者没有购）,营销策划，请求猜测的是个比例（好比购某产品的概率几），从变质是持续型的数值变量）、狭义线性模型、稳重来归（数据能够没有是很正确然而量比拟小的时分用）、润滑技术（如核估量、部分多项式、样条光涩）等等。但最罕用的仍是这些经典法子，便线性归回、圆好合析、判断剖析、从败合分析战散种等。
严厉道往，多元分析是古代数学（而不是统计学）的一个分收，它正沉的是对大量量数据进行处理并觅没其外在法则的数学方法，而不是着重于数据的统计分析，这一面与流从于传通通计学的估计和检验是不异的。每种多元分析技术皆有根据不异原理树立的多种不共的数学方法，这些原理中最主要也是最基础的就是“最小二趁原理”，也就是说，假设分体特性的实真值是Y，要在Y的一系列估计统计量中觅这样一个估计量，它要知足“与实在值的误差仄方和的希冀（均值）最小”的前提，即 要到达最小。
应用多元分析技术觅到考察数据的外在法则并将其量化先，交上去的才是实反统计意思下的分析，也便是要检验这类曾经质化的数据之间的闭解能否正在统计上是明显的，无时分借须要对于数据能否知足所用模型的条件进行检验，现实下，关于免何一组数据（即便是数据之间不具有免何联系关系），用少元合析方式进行处置皆能够失掉一些数取数之间的关系，假如不入止检验就无奈断定那这些关系是可是实反亡在的，例如来回模型中对归归解数的检修、圆差分析中对方好相等后降的检修等。
对调查数据进行分析能够采取多种方法，到顶哪种法子最适合不共的分析职员会有不异的见解，所谓“仁者睹仁，愚者睹愚”，这大约要望调查纲与数据起源而订。
分之，因为市场调查调研的多样性与庞杂性，只控制了多少类统计办法、懂得一些母式是遥近不够的，要作到机动应用，要害是要在脑筋中树立统计教的思惟，分浑必定与无意偶尔的闭解，学会用概率论的思想来念考答题，并在理论中多减真习，锲而不舍，那样能力使调研程度无一个量的进步。
很负疚，由于你正在网难相册宣布了背规疑作，账号被屏蔽。被屏蔽早期间别人无奈拜访你的相册,战略咨询。
来辅助中央，懂得如何从新复原效劳。
8. 如何用SPSS统计调查问卷
用法如下：
1、频度分析
频度就是某个选项出现的次数，一般用来描述单选项。
问卷设计实例：
企业经营规模为（年销售额：人民币）：
□>30亿 □5～30亿 □0.5～5亿 □<0.5亿
数据记录要点：
单列记录，第几项选中记录数值几，例如选中“0.5～5亿”则记录3。
SPSS基本操作方法：
导入数据；
Analyze……Descriptive statistics……Frequencies
选入该列数据，“OK”。
2、多项频次分析
用来描述多选项目的频次。
问卷设计实例：
贵公司产品的主要竞争力表现在（多选）：
□外观 □功能 □质量 □个性化 □价格（成本） □交货期 □其它
数据记录要点：
多列记录，有几个选项记几列，选中记为1，未选中记为0。例如如果选中了外观和质量，则多列的记录为1，0，1，0，0，0，0。
SPSS基本操作方法：
导入数据；
Analyze……Multiple Response……Define Sets
选入该问题的多列数据，给新的集合变量取名（在Name那里填一个名字，例如“竞争力”），在Dichotomies Counted value中输入1，“Add”。
Analyze……Multiple Response……Frequencies
选人自定义的集合变量，“OK”。
3、交叉频次分析
用来描述变量之间的关联性，比如分析不同销售额企业的产品竞争力的关联关系（这两项之间不一定有关系，可以用logistic分析验证一下）。
问卷设计实例：
参见上面的两项。
数据记录要点：
参见上面两项。
SPSS基本操作方法（单选对单选，单选对多选，单选对多选在操作上略有不同）：
导入数据；如果有多选项需要按2的方法定义集合变量。
如果是单选对单选
Analyze……Descriptivestatistics……Crosstabs
否则：
Analyze……Multiple Response……Crosstabs
将两变量分别选入行和列中（多选项是选人集合变量，如果是单选对多选还要设置单选项的最大最小值），“OK”
4、描述分析
一般用来描述单变量的描述统计量，这些述统计量有平均值、算术和、标准差，最大值、最小值、方差、范围和平均数标准误等。问卷中用得不是特别多。
问卷设计实例（一般是开放性问题）：
贵企业三维CAD已经应用了 ？？？年。
数据记录要点：
单列记录，直接记录所填数据。
SPSS基本操作方法：
导入数据；
Analyze……Descriptivestatistics……Descriptives
选入该列数据，“Options…”，在其中选择需要的统计项目，问卷常用的项目有Mean(平均值)、Minimum( 最小值)、Maximum(最大值)等，“Continue”, “OK”。
注意事项：
注意一些符号的输入，要正确。
9. 做一个抽样调查，样本量的计算
根据市场调查的经验，市场潜力等涉及量比较严格的调查所需样本量较大，而产品测试，产品定价，广告效果等人们间彼此差异不是特别大或对量的要求不严格的调查所需样本量较小些。
样本量的大小涉及到调研中所要包括的人数或单元数。确定样本量的大小是比较复杂的问题，既要有定性的考虑也要有定量的考虑！如果是大型城市、省市一级的地区性研究，样本数在500-1000之间可能比较适合；而对于中小城市，样本量在200-300之间可能比较适合；如果是多省市或者全国性的研究，则样本量可能在1000-3000之间比较适合。 作为一个常识（主要是为了显著性检验），要进行分组研究的每组样本量应该不少于50个。通过试验设计所作的研究，可以采用较小的样本量。如产品试用（留置）调查，在经费有限的情况下，可以将每组的样本量降低至30个左右，最好每组在50以上。我要调查网，让调查更简单方便！