市场调查与分析[市场调查员][抽样技术方案][抽样方法][F检验]

news2025/7/8 19:26:52

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A市场调查员

B抽样技术方案

一、调查目的、范围、对象及内容

二、抽样方案设计的原则与特点

三、样本区、县的选取

3.1全国区、县的调查总体

3.2区、县分层

(1)地域

(2)区、县类别

四、各阶段抽样方法及样本量

4.1区、县的抽样方法及样本量

4.2抽样总体样本区内、县内抽样方法

C省抽国抽都是由地方进行抽样

1.随机抽样

2.分层抽样

3.整群抽样

D多元线性回归模型的F检验

F检验

A市场调查员

市场调查员负责市场开拓的调查研究的工作人员。

一、市场调查员主要工作内容如下：
1、根据市场调查计划，提出调查组织方案，上报市场部主管，签批后执行。
2、按调查组织方案实施调查工作，并取得准确的市场信息。
3、整理取得的市场信息，形成市场信息报告书。
4、参加公关部促销活动。
5、对市场信息进行分析，找出潜在客户，进行专项调查，并取得准确的调查结果。
6、将专项调查的结果，整理成潜在客户资料。
7、根据市场信息以及专项调查结果，草拟市场开发方案，提交给市场部主管。
8、熟悉本岗位工作，努力学习相关知识。

二、市场调查员分类：
1、问卷市场调查员：对符合条件的被访者进行面对面的问卷调查，从而获取数据;
2、暗访市场调查员：对目标企业进行暗地访问，调查其服务能力，敏感数据采集等;
3、深访市场调查员：对目标被访者进行邀约后访谈，这样的访谈一般针对高端群体，访问时间较长;
4、电话市场调查员：根据电话号码对目标被访者进行电话调查，采集数据，电话调查一般比较简短，对被访者要求不高。

B抽样技术方案

一、调查目的、范围、对象及内容

二、抽样方案设计的原则与特点

三、样本区、县的选取

3.1全国区、县的调查总体

3.2区、县分层

(1)地域

(2)区、县类别

四、各阶段抽样方法及样本量

4.1区、县的抽样方法及样本量

4.2抽样总体样本区内、县内抽样方法

C省抽国抽都是由地方进行抽样

抽样分随机抽样，分层抽样，整群抽样。

1.随机抽样

随机抽样要求严格遵循概率原则，每个抽样单元被抽中的概率相同，并且可以重现。随机抽样常常用于总体个数较少时，它的主要特征是从总体中逐个抽取。随机抽样可以分为单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样以及整群抽样。

2.分层抽样

分层抽样是指在抽样时，将总体分成互不相交的层，然后按照一定的比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本的方法。层内变异越小越好，层间变异越大越好。

3.整群抽样

整群抽样又称聚类抽样，是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合，称之为群；然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。应用整群抽样时，要求各群有较好的代表性，即群内各单位的差异要大，群间差异要小。

D多元线性回归模型的F检验

计量经济学联合假设检验 F统计量_酯酮酮的博客-CSDN博客_联合假设检验

F检验

对于多元线性回归模型，在对每个回归系数进行显著性检验之前，应该对回归模型的整体做显著性检验。这就是 F检验。当检验被解释变量 $y_{t}$ 与一组解释变量 $x_{1},x_{},...x_{k-1}$ 是否存在回归关系时，给出的零假设与备择假设分别是 :

$H_{0}:b_{1}=b_{2}=...=b_{k-1}=0$ ，

$H_{1}:$ $b_{i}$ , i = 1, ..., k -1不全为零。

首先要构造F统计量。可知总平方和（SST）可分解为回归平方和（SSR）与残差平方和（SSE）两部分。与这种分解相对应，相应自由度也可以被分解为两部分。

SST具有T - 1个自由度。这是因为在T个变差 ( $y_{t}$ -), t = 1, ..., T，中存在一个约束条件，即等于0。由于回归函数中含有k个参数，而这k个参数受一个约束条件制约，所以SSR具有k -1个自由度。因为SSE中含有T个残差，= $y_{t}$ -, t = 1, 2, ..., T，这些残差值被k个参数所约束，所以SSE具有T - k 个自由度。与SST相对应，自由度T - 1也被分解为两部分：(T -1) = ( k - 1) + (T - k)

平方和除以它相应的自由度称为均方，所以回归均方定义为：MSR = SSR / ( k - 1)

误差均方定义为：MSE = SSE / (T - k)（显然MSE = $s^{2}$ ，它的期望是 $s^{2}$ ）。定义F统计量为

在 $H_{0}$ 成立条件下，F = ~ F(k -1, T - k)

设检验水平为 a ，则检验规则是：

若用样本计算的F <= Fa (k -1, T - k)，则接受 $H_{0}$ ，

若用样本计算的F > Fa (k -1, T - k)，则拒绝 $H_{0}$ 。

拒绝 $H_{0}$ 意味着肯定有解释变量与 $y_{t}$ 存在回归关系。若F检验的结论是接受 $H_{0}$ ，则说明k – 1个解释变量都不与 $y_{t}$ 存在回归关系。此时，假设检验应该到此为止。当F检验的结论是拒绝 $H_{0}$ 时，应该进一步做 t 检验，从而确定模型中哪些是重要解释变量，哪些是非重要解释变量。