文明5出生地选择哪里好:常用的知觉图绘制方法

两种常用的知觉图绘制方法比较 

汤　明

一、知觉图概述

    知觉图（Perceptual mapping），也称为认知图，是消费者对某种产品、品牌、公司或者其它事物在两个或多个维度上认知的形象描绘。知觉图在品牌形象（Brand Image）研究、市场定位（Positioning）研究等方面有着非常广泛的应用，一些公司的品牌、产品，如华南国际的Locator， AMI的Pinpoint等，都是基于知觉图的原理而开发出来的。

    我们常见的知觉图都是平面的，即在X、Y两个轴上将品牌或者产品属性等以明确的坐标值标定出来，从而进行比较。如图1所示，我们将消费者对几个商场的评价在知觉图上标定出来，X轴表示服务质量，两端分别为“差”和“好”，Y轴表示商品的价值，两端分别为“物有所值”和“高价低值”。

图1  知觉图范例

　　假设对于商场而言，产品的价值和服务质量是目标消费者最为看重的两大特点，则商场A就处于最佳的位置上，而商场C则处于劣势。关于这些方面的分析，毛继萍在《调查世界》中的文章“关于SWOT的应用”已经有了相当篇幅的阐述，这里就不再赘述了。

　　 常用的知觉图绘制方法有几种，包括因子分析（Factor Analysis）、多维尺度量表（Multidimensional Scaling）、判别分析（Discriminant Analysis）和对应分析（Correspondence Analysis）。由于篇幅的关系，我在这里将以因子分析和对应分析为例，进行一些简单的比较，并简单说明使用工具软件绘制知觉图的方法。 

二、知觉图的绘制

1、因子分析（Factor analysis）

    我们以个案项目中，采用知觉图对几种中文输入法的比较为例，描述采用因子分析绘制知觉图的过程。

    因子分析是将多个实测变量转换为少数几个不相关的综合指标的多元统计方法。在实际应用中，是一种进行变量缩减的有效方法。众所周知，我们对事物的认知往往是多维度的，比如中文输入法软件，我们会在输入速度、准确性、易学性、易操作性、界面友好性等五个方面对其产生不同的认知评价。而我们选择哪种输入法软件，往往是多方面综合考虑的结果。因子分析的作用在于，我们可以将多个维度缩减为少数几个公因子，并加以解释。在对输入法软件的研究中，首先采用5级量表的方式，要求被访者在上述维度上对几种输入法软件进行评价，然后，通过SPSS软件进行因子分析，我们将上述五个维度的评价缩减为两个因子，因子载荷（Loading）如图2所示。 

 图2 五个维度缩减为二维的因子分析（数据来源：个案）

    通过对五个原始维度在提取出的两个因子（主成分）上的载荷进行分析，我们可以发现，速度快、输入准确、界面友好在因子1上载荷较大，而易学、操作简单在因子2上载荷较大。易学、操作简单突出了软件的易用性，而速度快，输入准确等则突出了软件的好用性，因此，我们可以将因子1命名为“好用性”，因子2命名为“易用性”。

    将每个被访者在两个因子上的因子得分保存为变量，如图3所示。

图3 两个因子的得分保存为变量（数据来源：个案）

      利用上述两个保存的因子得分变量，就可以绘制出图4中所示的知觉图了。

图4：因子分析方法绘制的输入法知觉图（数据来源：个案）

2、对应分析（Correspondence analysis）

    对应分析是一种在低维度空间（Low-dimensional Space）上描述两个变量之间相对关系的分析方法。央视的产品“全国城市消费者调查（NCS）”和“全国读者调查（CNRS）”数据所采用的IMS软件就提供这种对应分析的功能。在这里，我采用的是Excel的外部插件XLSTAT。相对于因子分析而言，采用对应分析绘制知觉图的方法则要简单许多。我们仍旧以输入法研究为例，对绘制过程进行简单说明。

    首先，要求被访者在三种中文输入法软件中，挑选出“哪种输入法软件最易学”，“哪种速度最快”等，然后采用SPSS对采集到的数据进行交叉分析（频次），形成交叉表格，并粘贴到Excel中，如图5所示。

 图5：交叉表格（数据来源：个案）

    然后，采用XLSTAT的对应分析方法进行分析，即可直接输出知觉图，如图6所示；

图6：对应分析方法绘制的输入法知觉图（数据来源：个案）

     图6中的知觉图也非常容易解释：输入法与哪个属性距离越近，其在这个属性上的特征越明显；输入法与输入法之间越接近，则其竞争关系越明显。 

三、两种知觉图的比较

    上述两种方法都属于依靠数据缩减（Data Reduction）来绘制知觉图的方法。在应用上，各有各的适用范围和优缺点。

    因子分析对所分析数据的要求较高，要求输入的必须是量表型（Scale）的数据。而对应分析适用的数据则宽泛得多，任何两个能够采用频次进行交叉分析的变量，都可以使用对应分析的方法。

    因子分析只能把产品、品牌等内容在象限图中表示出来，而对应分析则可以把产品、品牌与其属性同时在一个坐标系中标定出来（如图6中的输入法与输入速度快等属性）。

    因子分析的坐标轴是可以通过分析因子载荷来进行命名的（比如图4中的“好用性”与“易用性”），而对应分析的坐标轴却很难进行命名。

    因子分析可以针对单个样本或者小群体绘制出单个品牌或者多个品牌的知觉图，比如，我们可以绘制出一个人对A输入法的知觉图，而对应分析则必须依靠较多样本才能绘制出知觉图。

因子分析的输入数据是量表型的数据，因此，其结果可以用来进行假设检验（Hypothesis test），比如，我们可以采用T-test的方法检验在图4中输入法A与输入法B的特征差异是否显著；而对应分析的结果则无法进行假设检验，只适用于探索性的分析（Exploratory analysis）。