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1、不同年龄的消费者开车频率分布图卡方检验可知：对于自由度是36，卡方值是107.321，相伴概率是0.025，在显著性0.05的水平下，相伴概率小于显著性水平，则拒绝接受原假设，即不同年龄的消费者开车的频率有所不同。（三）平均数的差异检验与方差分析有描述性统计可知：不同教育水平的人对这款车的性能可靠、安全性高、操控与动力性能出色、 使用维护保养费用低的mean值较高，对造型设计有吸引力、购买价格具有吸引力、在转卖时保值性好的mean值相对较小，所以购买者购买因素的关注度相对来说前者的更高。方差齐性检验结果显示：性能可靠、使用维护保养费用低、在转卖时保值性好的相对应的概率值分别为：0.860、0.

2、524、0.327均大于显著性水平0.05，因此可以认为不同教育水平的人在购买SUV车型时重点考虑的以上几个因素没有差异，即方差具有齐性；而在安全性、造型设计具有吸引力、购买价格具有吸引力、在转卖时保值性好的概率均小于显著性水平，则以认为不同教育水平的人在购买SUV车型时重点考虑的以上几个因素有差异，即方差不具有齐性。由单因素方差分析表可知：性能可靠、使用维护保养费用低、在转卖时保值性好的相对应的概率值均大于显著性水平，则不同教育水平的消费者在购买SUV车型时重点考虑的以上几个因素的平均程度没有差异。多重比较检验结果显示：安全性、造型设计具有吸引力、购买价格具有吸引力、在转卖时保值性好在未假设

3、方差齐性的情况下没有显著性差异，只有在方差齐性的情况下，购买价格具有吸引力大专以下教育水平的消费者和大专水平的消费者相比较时，其概率0.032小于显著性水平0.05具有显著性差异； 由折线图可知：大专以下教育水平的消费者比大专教育水平的消费者更加关注价格因素，所以商家可以在这两种消费者间推出不同款不同价格的SUV车行系列。性能可靠、安全性高、购买价格具有吸引力、使用维护保养费用低、在转卖时保值性好的相对应的概率值分别为：0.000、0.000、0.005、0.007、0.000均小于显著性水平0.05，因此可以认为不同收入水平的消费者在购买SUV车型时重点考虑的以上几个因素程度存在差异，即方差

4、不具有齐性；造型设计具有吸引力、在操控与动力性能出色的概率均大于显著性水平，则以认为不同收入水平的人在购买SUV车型时重点考虑的以上几个因素的程度没有有差异，即方差具有齐性。安全性好的相对应的概率值均大于显著性水平，则不同教收入水平的消费者在购买SUV车型时重点考虑的因素中安全性好的平均程度没有差异。认为其他的因素的平均程度存在显著性差异。考虑性能可靠因素程度中，第二基层收入和第三阶层收入的消费者与其他阶层收入的消费者存在显著性差异。考虑造型设计有吸引力因素程度中，第一、二、三、四基层收入的消费者与六、九、十阶层收入的消费者存在显著性差异。考虑操控与动力性能出色因素程度中，第一、二、三、四基层

5、收入的消费者与六、十阶层收入的消费者存在显著性差异。考虑使用维护保养费用低因素程度中，第十基层收入的消费者与二、三、四、五六阶层收入的消费者存在显著性差异。考虑操控与动力性能出色因素程度中，第八、十基层收入的消费者与二、三、四、五、六、七阶层收入的消费者存在显著性差异。（四）相关与回归分析Descriptive StatisticsMeanStd. DeviationNA4、如果您的朋友想买一台同档次的车,您向他推荐该车的可能性有多大？7.772.1132268B18、性能可靠9.141.674B19、安全性高9.231.534B20、造型设计有吸引力7.942.094B21、操控与动力性能出

6、色8.591.795B22、购买价格有吸引力7.672.431B23、使用维修保养费用低8.142.262B24、再转卖时保值性好7.622.508CorrelationsPearson Correlation1.000.212.185.611.182.362.407.163.473.495.121.219.229.129.261.290.136.226.230Sig. （1-tailed）.从相关矩阵表可以发现七个预测变量间均呈显著正相关（p0.05）、1.005（p=0.3150.05）、0.601（p=0.5480.05）、2.002（p=0.0450.05）,回归系数为不显著的字变量有

7、“安全性高”、“操控与动力性能出色”、“购买价格吸引力”、“使用维修保养费用低”Residuals StatisticsaMinimumMaximumPredicted Value4.698.35.541-7.3495.3082.042Std. Predicted Value-5.6861.072Std. Residual-3.5932.595.998性能可靠、安全性高、造型设计有吸引力、操控与动力性能出色、购买价格有吸引力、使用维修保养费用低、再转卖时保值性好对推荐因素的复回归摘要表预测变量标准误差Beta （）t值截距0.2980.1570.0340.1250.0590.0380.0430

8、.0930.0250.0920.0150.0310.0120.4720.0220.0160.0270.0170.6010.0450.053R=0.256 R2=0.066 调整后 R2=0.063 F=22.672从表中可以看出性能可靠、安全性高、造型设计有吸引力、操控与动力性能出色、购买价格有吸引力、使用维修保养费用低、再转卖时保值性好7个自变量与推荐因素的多元相关系数为0.256，多元相关系数的平方为0.066，表示7个自变量共可解释推荐变量6.%的异变量。7个自变量的标准化回归系数均为正数，表示7个自变量对推荐效标变量的影响均为正向。在回归模型中，对推荐因素效标变量有显著影响的自变量有“

9、性能可靠”、“造型设计有吸引力”、“再转卖时保值性好”三个。从标准化回归系数来看，三个显著回归系数里，性能可靠的系数绝对值较大，表示该变量对推荐因素有较高的解释力，安全性高、操控与动力性能出色、购买价格吸引力、使用维修保养费用低5个预测变量的回归系数均未达显著，表明这5个变量对推荐因素的变异解释较少。二、调查研究过程中的心得体会（15分） 管理统计学分为描述性统计学和推断性统计学。在描述性统计学中研究如何取得反映客观现象的数据，并通过图表形式对所收集的数据进行加工处理和显示，进而通过综合、概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。推断统计学研究如何通过样本数据去推断总体数量的特征。是在对样本

10、数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量特征作出以概率形式表达的推断。我们小组在定义研究问题上选择了当前比较热门的微信在品牌中式餐饮界的应用价值为题，进行描述性的研究，选此题的目的是总结微信现在在品牌中式餐饮的应用价值，进而总结出它的现状的优点和不足，然后得出它的以后的发展和应用，推广到一些还没能利用微信进行宣传的中式餐饮中去，扩大它的利用价值。我们小组在制定研究计划的过程中主要采取了两种方式进行调研，一种是对一两家成熟应用微信的餐饮企业进行访谈，得出企业是如何运用微信平台进行盈利的；一种是以问卷星的形式在网上收集顾客对微信平台的评价，总结微信现在的应用价值。在收集信息的过程中我们发现了现在

11、利用微信平台来进行订餐的顾客相对还是比较少的，而后我们又采取了在餐饮店里蹲点发放问卷的形式进行数据收集。从数据的分析上来看，共发放问卷137份，其中应用过微信来订餐的有50多份，还是相对较少，但是好多没用过微信的顾客都想尝试会用，也就算是说微信的潜在客户还是挺多的。从企业这方面来分析，我们主要对永和大王餐饮进行了访谈，其实微信在中式餐饮的应用性还比较狭窄，微信客户大概占总共客户的百分之十左右，永和大王反映了两个问题：1.微信的用户虽然多，但是利用微信来订餐的人却很少，原因一个是好多人都不知道这个功能，还有一个就是操作的不简便性。最后就是报告结果的提出，这是对于整个调研问题的理论性成果的展示，要

12、求逻辑性与创新性的体现，也是对于课程学习以及软件应用的考察。将所研究的数据分析总结成报告，予以说明。三、团队合作过程中的经验总结（10分）在这次的调研活动课程中，很深刻的感受到了团队协作的重要性。担任组长的我也从中学习到了很多如何团队合作，怎样合适的分配大家的工作等经验。首先我们小组在选题的过程中就产生了分歧，这个是很正常的，最终我们还是以秉着研究问题的价值研究为准选择微信的应用价值的研究，但是我们感觉选题还是范围较大，最终我们将选题由微信的应用价值细化到微信在南开区品牌中式餐饮界的应用价值，可以说从选题上就可以看出来团队的意见与合作的重要性。在后面的研究分析计划中，有点人擅长书写报告，有的人

13、擅长整理思路，有的人擅长分析问题，所以我们将不同的问题安排到每天一人的身上，这样效率高而且质量高。在数据的收集过程中，我们也是分工合作，两名成员负责进行企业访谈，剩余定的三名成员负责网上发放问卷，这个过程中，作为组长，其实是希望大家能够都进行企业访谈，从实际的面对面的交谈中提高自己实践的能力，但是组员可能会考虑到不好意思或者时间上的冲突，最终还是两名成员去进行了访谈，在这里其实可以看出来我们小组其实存在的一个弊端就是大家还是没能将提高自己的实践能力为准来要求自己，可能还是更多的是为了完成作业来做的。数据收集上来后，我们也是有效的进行分工，将问题类型分开，有不同的人完成不同的类型问题总结，然后大家载一起商讨最终的结果，看一看有没有需要修改建议的，最后将小组报告完善。总的来说，团队的协作是很重的，发挥个人的特长也是很重要的。（一）标题：四号、黑体加粗1.标题：小四号、黑体加粗1）标题：小四号、宋体加粗（1）标题：小四号、宋体报告内容：小四、宋体，行距1.5倍行距（选中“对齐到网格”）