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步骤类论文范文文献,与电子商务电视广告平均收益相关发表论文
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【文章摘 要】
本文运用SPSS15.0软件对商品销售与电视广告之间的关系进行分析.文中详细介绍了所使用的方法过程,以及在SPSS上的操作步骤,并且给出了必要的图解和结果分析.
【关 键 词】
电子商务；广告收益；营销
1电视广告平均收益分析
某电视台广告要估计各企业在该电台的黄金时段播放电视广告后一个月内的平均收益量,为此抽取了33家播放广告的同类企业的随机样本.该电视台要以90%的置信度宣布平均收益量,试构造适当的置信区间.步骤1打开SPSS15.0主界面,单击窗口下方的VariableView按钮.步骤2单击窗口下方的DataView按钮,输入数据.输入完成后,选择File→SaveAs命令,将其保存为guangao.Sav步骤3选择CompareMeans→One-SampleTTest命令,弹出One-SampleTTest对话框.步骤4从对话框左侧的变量列表中选择收益增长【X】,单击按钮使之进入Test框,One-SampleTTest对话框的最终设置结果步骤5单击的Options按钮,弹出One-SampleTTest：Options对话框,在Confidence中输入90%.单击Continue按钮返回One-SampleTTest对话框.步骤6以上步骤完成后,单击OK按钮输出结果,
结果分析,步骤1输出单样本分析表,步骤2输出单样本测试表,由表可知,33家企业收益增长的平均值为8.8636,标准差为2.40271,以90%为置信度估计33家企业收益增长的平均值的置信区间为（8.1552,9.5721）,该电视台可以以90%的置信度宣布在该电台黄金时段做广告给企业带来的平均收益量至少在8.1552万元以上.
2某商品电视广告收视率分析
某市场研究公司对甲产品和乙产品的购买者进行了一次调查,藉以找出适合两种商品的电视节目,从&
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结果分析,步骤1输出数据处理综述表.可得最小期望频数88.9>1,少于1/5格子的期望频数,有效数据N等于1680>40,无缺失值.步骤2输出列联表.该表详细列出了两种商品者对7种电视节目喜欢人数的实际频数和理论频数,即期望值.步骤3输出卡方检验表,如表13-7所示.可得皮尔逊卡方值X等于30.771,自由度df等于（行数-1）*（列数-1）,渐近双侧概率P等于0<0.05,因而两种产品的购买者喜欢收看的电视节目具有显著差异.
3电视广告效用评价分析
不同人群对30个电视广告节目所作的平均评分.业余评分来自低学历人群（led）、高学历人群（hed）和网络人群（）三种,他们形成第一组变量；专业评分来自包括演员和导演在内的艺术家（arti）、发行商（）和业内各部门主管（man）三种,他们形成第二组变量,试分析两组变量之间的关系.步骤1打开SPSS15.0主界面,单击窗口下方的VariableView按钮,设置字段.步骤2单击窗口下方的DataView按钮,输入数据所示.输入完成后,选择File→SaveAs命令,将其保存为dianshi.sav.步骤3选择File→New→Synatx命令,打开一个空白文档,在其中输入如下代码：MANOVAledhedWITHartiman/DISCRIMALLALPHA（1）/PRINT等于SIG（EIGENDIM）.代码录入窗口.本例运用的是典型相关分析方法,不能在SPSS15.0主界面中进行窗口操作,而必须用写入程序行的方式来运行模型.在此读者不必去研究语法的细节,只要能举一反三,套同该例的程序即可.步骤4单击的按钮,运行程序输出结果.
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结果分析步骤1输出变量相关性检验表,该表内容为判断这两组变量相关性.步骤二输出特征根典型相关系数表.步骤三输出标准化协变量系数表.步骤四输出典型变量V与第一组的相关系表,得到每个典型变量V与第一组变量的相关系数.步骤五输出相关变量W与第二组变量的相关系数表,得到每个典型变量W与第二组变量的相关系数.W1主要和变量arti及man相关,W2主要和相关.步骤六由于V1和W1最相关,说明V1所代表的高学历观众和W1所代表的艺术家（arti）及各部门经理（man）观点相关；由于V2和W2也相关,说明V2所代表的低学历（led）观众和以年轻人为主的网民（）观众及W2所代表的看中经济效益的发行人（）观点相关,但远远不如V1和W1的相关显著（根据特征的贡献率）.4电视广告效用评价分析
对不同地区的15家各有关化妆品销售额机器广告费支出（单位：万元）进行调查.试确定两者之间的关系.商场编号化妆品销售额化妆品广告费支出.步骤1打开SPSS15.0主界面,单击窗口下方的VariableView按钮,设置字段.步骤2单击窗口下方的DataView按钮,输入数据.输入完成后,选择File→SaveAs命令,将其保存为feiyong.sav.步骤3选择Graphs→LegacyDialogs→Scatter/Dot命令,弹出Scatter/Dot对话框.步骤4选中SimpleScatter图形,单击Define按钮,弹出SimpleScatterplot对话框.步骤5从对话框左侧的变量列表中选择销售额【ine】,单击按钮使之进入YAxis框；选择广告费用【oute】,单击按钮使之进入XAxis框.步骤6单击OK按钮输入散点图.从中可以直观的看出销售额和广告费用之间的关系.步骤7选择Analyze→Regression→CurveEstimation命令,弹出CurveEstimation对话框.步骤8从对话框左侧的变量列表中选择销售额[ine],单击按钮使之进入Dependent（s）框；选择广告费用[oute],单击按钮使之进入Independent的Variable框；选择Includeconstantinequation和Plotmodels复选框；在Models中选择Quadratic、Logarithmis、Exponential、Cubic和Inverse复选框.步骤9上述步骤完成后,单击OK按钮输出结果.
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结果分析步骤1输出各模型分析表,从中可以看出,Exponential（指数曲线模型）的可决系数R2等于0.904最大,表达式为y等于12.367*（2.679）x.步骤2输出各模型曲线图.其显示了QuadraticLogarithmie、Exponential、Cubic和Inverse模型曲线.
非线性回归分析操作步骤如下：步骤1选择Analyze→Regression→Nonlinear命令,弹出NonlinearRegression对话框.步骤2单击的Paraers按钮,弹出NonlinearRegression：Paraers对话框,在Name框中输入a,在Staring框中输入12.367.此时Add按钮被激活,单击它,参数a设置完毕.步骤3单击如13-30中的Paraers按钮,弹出NonlinearRegression：Paraers对话框,在Name框中输入b,在Staring框中输入2.679.此时Add按钮被激活,单击它,参数b设置完毕.单击Continue按钮保存设置.步骤4从对话框左侧的变量列表中选择销售额[ine],单击按钮使之进入Dependent框；在ModelExpression框中输入公式（a*b**oute）.
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