了解消费者隐形购买动机的三大方法(下）
接上篇
市场研究中有两种重要性为人们所广泛认识和使用，那就是显性重要性和隐性重要性。
常用的隐性重要性测量方法有相关分析、回归分析、类别变量的最优尺度回归。
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方法一：相关分析
相关分析 (Correlation Analysis) 是当前隐性重要性测量最为简单也是最为普遍用的方法。
等距或等比数据，使用person相关系数
有序数据使用spearman秩相关系数
分类变量使用列联表，可以实现两个分类变量之间关联性的分析。注意是两个变量，而不是多个变量，两个分类变量可以组成类似如下图的交叉表。
最后，通过比较相关系数的大小，来比较谁是和总体指标关联最大的因素。如下图。
其中标在图中的小数为相关系数，而靠右的整数是以最高的相关系数为 100 而计算出的指数化结果用于表示重要性的相关系数可以是 Pearson 相关系数，也可以是 Spearman 相关系数视变量的数据尺度而定。相关系数的值介于 -1 和 +1之间，正值表示正向贡献，负值表示负向贡献，相关系数的绝对值越大，表明重要程度越高。
以相关分析衡量重要性的最主要原因是相关分析的普及性与简易性。几乎所有从事定量研究的研究人员都熟悉线性相关分析，而且有众多的统计工具可以用于实现相关分析。
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方法二：多元线性回归分析
回归分析(Regression Analysis) 由于其模型化特征明显的特点，是一种众多研究人员钟爱的重要性测量方法。事实上，回归分析的输出结果中有多项被人们经常用于重要性测量的指标，如:
(1) 回归系数:反映在其他所有自变量的水平保持不变的情况下，自变量平均变动一个单位对因变量造成的影响。
(2) 标准化回归系数:在测量单位不一致时，回归系数的大小直接受到测量单位(量纲) 的影响。对单个变量来说，测量单位越大，回归系数就越小，所以回归系数不存在可比性。如果先将所有自变量和因变量进行标准化，再进行回归，所得到的回归方程称为标准化回归方程，其系数称标准化回归系数。标准化回归系数之间可以互相比较，它们的绝对值的大小就代表了各自对Y作用的大小。
(3) 偏相关系数:反映在排除其他变量影响的情况下，某个自变量单独对因变量的影响程度。
(4) 部分相关系数 :反映某个自变量对其他自变量做线性回归后所得到的残差和因变量 y的相关系数。部分相关系数的绝对值越大的自变量对因变量越重要。
(5) Pratt 的相对重要性:反映自变量xj的回归系数与自变量Xj和y的零阶相关系数的乘积除以R²，所有Xj的 Pratt 的相对重要性之和等于1，所以 Pratt 的相对重要性越大的自变量对回归的贡献越大。(注:SPSS 的多元线性回归分析程序的输出没有此结果，需用其他指标的输出计算出相对重要性，而最优尺度回归程序的输出有此结果。需用其他指标的输出计算出相对重要性，而最有尺度回归程序的输出有此结果。
下图给出的是 SPSS 的线性回归分析输出结果的一部分。
回归分析的主要优点在于其模型化的特点。
具体说明:
①标准化回归系数易受多元共线性影响。
②偏相关与部分相关系数主要问题在于理论界通常认为它们只适合于有不超过 5 个自变量的“小模型”，对于我们通常有 20 个甚至更多自变量的研究来说，显然其适用性是有疑问的。
>？？？通常遇到的问题是，只有少数几个自变量重要性较高，而其他大部分变量的重要性都很低，因而无法比较其相对重要程度。另一个问题是偏相关与部分相关的概念既不为市场研究行业所广泛采用，同时也不为大多数市场研究的使用者所熟悉，因而在向客户展示与说明结果时常常比较困难。
③Pratt 的相对重要性这种方法，由于引入了 Pratt测度的概念，使解释工作复杂化。
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方法三：类别变量的最优尺度回归
>实际很少使用·想要了解的可以接着看
如果因变量或自变量是类别变量，或者因变量和自变量虽然是数值变量，但变量间是非线性关系时，我们可以运用类别变量的最优尺度回归来讨论因变量和自变量之间的关系。在SPSS 中，类别变量最优尺度回归简记为 CATREG (Categorical Regressionwith Optimal Scaling)。
CATREG 的数学原理是对每个变量的每一个类别指定一个数值，即将类别变量数量化，使数量化后的因变量和自变量之间所得到的线性回归方程的确定系数 R²有最大值。而对应的回归系数描述每个自变量对因变量的影响。所有的解释都是用变换后的数值变量进行的，但可以通过原始类别和其数量化之间的关系，转化为原始变量之间的关系。
最优尺度回归的重要性测量的指标和多元线性回归分析的重要性测量的指标相同。
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随着消费者购买动机三大需求划分（生理、功能、情感）和重要性测量两大方法（显性重要性和隐性重要性）的逐步揭示，我们得以深化对消费者购买动机逻辑和方法的理解。详细信息请参阅以下链接。
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