SPSS18

广告方式和地区与销售额关系的SPSS分析

【摘要】：在利用SPSS18.0对不同广告方式和地区对某商品销售额的影响的分析中，分别进行了单因素方差分析和多重比较检验，得出结论为：采取不同的广告促销方式会影响到商品的销售额；不同的地区也会影响商品的销售额；广告方式对销售额的影响显著于地区对销售额的影响；且报纸、广播是其中能够带来较高销售额的广告形式。

【关键词】：广告方式不同地区销售额

问题的提出

某企业在制定某商品的广告策略时，收集了该商品在不同地区采用不同广告形式促销后的销售额数据，分析广告形式和地区是否影响商品销售额。自变量为广告方式（X1）和地区(X2)，因变量为销售额(X3)。涉及地区18个，每个地区抽取样本8个,共有案例144个。下表中，X1一列中，1表示报纸，2表示广播，3表示宣传品，4表示体验。具体数据如下：



广告形式 地区 销售额 1.00 1.00 75.00 2.00 1.00 69.00 4.00 1.00 63.00 3.00 1.00 52.00 1.00 2.00 57.00 2.00 2.00 51.00 4.00 2.00 67.00 3.00 2.00 61.00 1.00 3.00 76.00 2.00 3.00 100.00 4.00 3.00 85.00 3.00 3.00 61.00 1.00 4.00 77.00 2.00 4.00 90.00 4.00 4.00 80.00 3.00 4.00 76.00 1.00 5.00 75.00 2.00 5.00 77.00 4.00 5.00 87.00 3.00 5.00 57.00 1.00 6.00 72.00 2.00 6.00 60.00 4.00 6.00 62.00 3.00 6.00 52.00 1.00 7.00 76.00 2.00 7.00 33.00 4.00 7.00 70.00 3.00 7.00 33.00 1.00 8.00 81.00 2.00 8.00 79.00 4.00 8.00 75.00 3.00 8.00 69.00 1.00 9.00 63.00 2.00 9.00 73.00 4.00 9.00 40.00 3.00 9.00 60.00 1.00 10.00 94.00 2.00 10.00 100.00 4.00 10.00 64.00 3.00 10.00 61.00 1.00 11.00 54.00 2.00 11.00 61.00 4.00 11.00 40.00 1.00 12.00 70.00 2.00 12.00 68.00 4.00 12.00 67.00 3.00 12.00 66.00 1.00 13.00 87.00 2.00 13.00 68.00 4.00 13.00 51.00 3.00 11.00 41.00 3.00 13.00 65.00 1.00 14.00 65.00 2.00 14.00 63.00 4.00 14.00 61.00 3.00 14.00 58.00 1.00 15.00 65.00 2.00 15.00 83.00 4.00 15.00 75.00 3.00 15.00 50.00 1.00 16.00 79.00 2.00 16.00 76.00 4.00 16.00 64.00 3.00 16.00 44.00 1.00 17.00 62.00 2.00 17.00 73.00 4.00 17.00 50.00 3.00 17.00 45.00 1.00 18.00 75.00 2.00 18.00 74.00 4.00 18.00 62.00 3.00 18.00 58.00 1.00 1.00 68.00 2.00 1.00 54.00 4.00 1.00 58.00 3.00 1.00 41.00 1.00 2.00 75.00 2.00 2.00 78.00 4.00 2.00 82.00 3.00 2.00 44.00 1.00 3.00 83.00 2.00 3.00 79.00 4.00 3.00 78.00 3.00 3.00 86.00 1.00 4.00 66.00 2.00 4.00 83.00 4.00 4.00 87.00 3.00 4.00 75.00 1.00 5.00 66.00 2.00 5.00 74.00 4.00 5.00 70.00 3.00 5.00 75.00 1.00 6.00 76.00 2.00 6.00 69.00 4.00 6.00 77.00 3.00 6.00 63.00 1.00 7.00 70.00 2.00 7.00 68.00 4.00 7.00 68.00 3.00 7.00 52.00 1.00 8.00 86.00 2.00 8.00 75.00 4.00 8.00 61.00 3.00 8.00 61.00 1.00 9.00 62.00 2.00 9.00 65.00 4.00 9.00 55.00 3.00 9.00 43.00 1.00 10.00 88.00 2.00 10.00 70.00 4.00 10.00 76.00 3.00 10.00 69.00 1.00 11.00 56.00 2.00 11.00 53.00 4.00 11.00 70.00 3.00 11.00 43.00 1.00 12.00 86.00 2.00 12.00 73.00 4.00 12.00 77.00 3.00 12.00 51.00 1.00 13.00 84.00 2.00 13.00 79.00 4.00 13.00 42.00 3.00 13.00 60.00 1.00 14.00 77.00 2.00 14.00 66.00 4.00 14.00 71.00 3.00 14.00 52.00 1.00 15.00 78.00 2.00 15.00 65.00 4.00 15.00 65.00 3.00 15.00 55.00 1.00 16.00 80.00 2.00 16.00 81.00 4.00 16.00 78.00 3.00 16.00 52.00 1.00 17.00 62.00 2.00 17.00 57.00 4.00 17.00 37.00 3.00 17.00 45.00 1.00 18.00 70.00 2.00 18.00 65.00 4.00 18.00 83.00 3.00 18.00 60.00 图1.1数据文件

操作步骤介绍：

对数据进行预处理

按照X1对数据进行排序，排序方式为升序，具体操作如下：

1.选择菜单：【数据】→【排序个案】

2.指定排序变量“广告形式”到【排序依据】框中，并选择【升序】

从排序后的数据可以看出，广告形式为1的商品平均销售额高于其他三种广告形式，但是销售额最大值都出现在广告形式为2的时候。

单因素方差分析

在这里，以商品销售额为观测变量，广告形式和地区为控制变量，通过单因素方差分析方法分别对广告形式、地区对销售额的影响进行分析。两个单因素方差分析的原假设分别设为：不同广告形式没有对销售额产生显著影响（即不同广告形式对销售额的效应同时为0）；不同地区的销售额没有显著差异（即不同地区对销售额的效应同时为0）操作步骤如下：

1.选择菜单【分析】→【比较均值】→【单因素ANOVA】.

2.选择观测变量“销售额”到【因变量列表】框，选择“广告形式”到【因子】框中，于是出现如图1.2所示的窗口。



图1.2单因素方差分析窗口

SPSS自动计算出组间方差、组内方差、F统计量以及对应的概率P值，完成单因素方差分析的相关计算，并将计算结果输出到SPSS输出窗口中。分析结果如下图所示。



ANOVA 销售额 平方和 df 均方 F 显著性 组间 5866.083 3 1955.361 13.483 .000 组内 20303.222 140 145.023 总数 26169.306 143



图1.3广告形式对销售额的单因素方差分析结果



ANOVA 销售额 平方和 df 均方 F 显著性 组间 9265.306 17 545.018 4.062 .000 组内 16904.000 126 134.159 总数 26169.306 143



图1.4地区对销售额的单因素方差分析结果

结果分析：图1.4是广告形式对销售额的单因素方差分析结果。可以看到：观测变量销售额的离差平方和为26169.306；如果仅考虑广告形式单个因素的影响，则销售额总变差中，不同广告形式可解释的变差为5866.083，抽样误差引起的变差为20303.222，它们的方差分别为1955.361和145.023；所得到的F统计量的观测值为13.483，对应的概率P值近似为0.由于概率值P小于显著性水平0.05，则应该拒绝原假设，认为不同广告形式对销售额产生了显著影响。

图1.5是地区对销售额的单因素方差分析结果。可以看到，如果仅考虑地区单个因素的影响，则销售额总变差（26169.306）中不同地区可解释的变差为9265.306,抽样误差引起的变差为16904.，它们的方差分别为545.018和134.159，所得到的F统计量为4.062，对应的概率P值近似为0.由于概率P值小于显著性水平0.05，所以应该拒绝原假设，认为不同地区对销售额产生了显著影响。同时对比图1.4和图1.5容易发现：如果从单因素的角度考虑，广告形式对销售额的影响较地区来讲更明显。

多重比较检验

在上述单因素方差分析中，发现不同广告形式对产品销售额有显著影响，不同地区的产品销售额存在显著差异，为了进一步研究哪种广告形式的作用比较明显，哪种不明显，对变量进行多重比较检验。具体操作步骤如下：

1.选择菜单【分析】→【比较均值】→【单因素ANOVA】.

在1.3所示的窗口中点击【两两比较】按钮，如图所示：



图1.5多重比较窗口

2.点击“继续”,回到最开始界面，再点击“确定”，输出结果如下：

销售额 广告形式 N alpha=.05的子集 1 2 Student-Newman-Keulsa dimension1 3 36 56.56 4 36 66.61 2 36 70.89 1 36 73.22 显著性 1.000 .055 TukeyHSDa dimension1 3 36 56.56 4 36 66.61 2 36 70.89 1 36 73.22 显著性 1.000 .096 Scheffea dimension1 3 36 56.56 4 36 66.61 2 36 70.89 1 36 73.22 显著性 1.000 .148 将显示同类子集中的组均值。 a.将使用调和均值样本大小=36.000。



图1.6广告形式多重比较检验的相似性子集销售额







多重比较 因变量:销售额 (I)广告形式 (J)广告形式 均值差(I-J) 标准误 显著性 95%置信区间 下限 上限 TukeyHSD dimension2 1 dimension3 2 2.333 2.838 .844 -5.05 9.71 3 16.667 2.838 .000 9.29 24.05 4 6.611 2.838 .096 -.77 13.99 2 dimension3 1 -2.333 2.838 .844 -9.71 5.05 3 14.333 2.838 .000 6.95 21.71 4 4.278 2.838 .436 -3.10 11.66 3 dimension3 1 -16.667 2.838 .000 -24.05 -9.29 2 -14.333 2.838 .000 -21.71 -6.95 4 -10.056 2.838 .003 -17.44 -2.68 4 dimension3 1 -6.611 2.838 .096 -13.99 .77 2 -4.278 2.838 .436 -11.66 3.10 3 10.056 2.838 .003 2.68 17.44 Scheffe dimension2 1 dimension3 2 2.333 2.838 .879 -5.70 10.37 3 16.667 2.838 .000 8.63 24.70 4 6.611 2.838 .148 -1.42 14.64 2 dimension3 1 -2.333 2.838 .879 -10.37 5.70 3 14.333 2.838 .000 6.30 22.37 4 4.278 2.838 .520 -3.75 12.31 3 dimension3 1 -16.667 2.838 .000 -24.70 -8.63 2 -14.333 2.838 .000 -22.37 -6.30 4 -10.056 2.838 .007 -18.09 -2.02 4 dimension3 1 -6.611 2.838 .148 -14.64 1.42 2 -4.278 2.838 .520 -12.31 3.75 3 10.056 2.838 .007 2.02 18.09 LSD dimension2 1 dimension3 2 2.333 2.838 .412 -3.28 7.95 3 16.667 2.838 .000 11.05 22.28 4 6.611 2.838 .021 1.00 12.22 2 dimension3 1 -2.333 2.838 .412 -7.95 3.28 3 14.333 2.838 .000 8.72 19.95 4 4.278 2.838 .134 -1.33 9.89 3 dimension3 1 -16.667 2.838 .000 -22.28 -11.05 2 -14.333 2.838 .000 -19.95 -8.72 4 -10.056 2.838 .001 -15.67 -4.44 4 dimension3 1 -6.611 2.838 .021 -12.22 -1.00 2 -4.278 2.838 .134 -9.89 1.33 3 10.056 2.838 .001 4.44 15.67 Bonferroni dimension2 1 dimension3 2 2.333 2.838 1.000 -5.26 9.93 3 16.667 2.838 .000 9.07 24.26 4 6.611 2.838 .128 -.99 14.21 2 dimension3 1 -2.333 2.838 1.000 -9.93 5.26 3 14.333 2.838 .000 6.74 21.93 4 4.278 2.838 .804 -3.32 11.87 3 dimension3 1 -16.667 2.838 .000 -24.26 -9.07 2 -14.333 2.838 .000 -21.93 -6.74 4 -10.056 2.838 .003 -17.65 -2.46 4 dimension3 1 -6.611 2.838 .128 -14.21 .99 2 -4.278 2.838 .804 -11.87 3.32 3 10.056 2.838 .003 2.46 17.65 .均值差的显著性水平为.05。





结果分析：在图1.7中，分别显示了两两广告形式下销售额均值检验的结果。以报纸广告与其他三种广告形式的两两检验结果为例，在LSD方法中，报纸广告和广播广告的效果没有显著差异（显著性水平为0.05），（概率值为0.412），与宣传品和体验均有显著差异（概率值分别为0.00，接近0和0.021）；但在其他三种方法中，报纸广告只与宣传品广告有显著差异，而与体验无显著差异。由此可见，LSD方法的检验敏感度是其中最高的。

在图1.6是由各种方法划分的相似性子集。可以看到表中三种方法划分的子集是一致的：即均值为56.5556的宣传品组与其他三组的均值有显著不同，被划分出来。由此可以判断：如果从获得高销售额的角度来选择广告形式，不应采用宣传品的形式，可考虑在报纸、广播和体验中选择一种低成本或操作性强的广告形式。