Basic Marketing Research & Qualtrics Pkg (3rd Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Naresh K. Malhotra

出品人:

页数:672

译者:

出版时间:2008-09-14

价格:USD 179.33

装帧:Hardcover

isbn号码:9780137155934

丛书系列:

图书标签:

• 教科书
• 市场调研
• 定量研究
• Qualtrics
• 数据分析
• 营销学
• 商业
• 统计学
• 研究方法
• 教材
• 第三版

市场研究与消费者洞察：构建决策框架 本教材旨在为读者提供一个全面且实用的市场研究基础框架，侧重于从理论构建到实际操作的完整流程。它深入探讨了市场研究的核心原则、方法论以及在当代商业环境中的应用价值。本书尤其关注如何系统性地设计、执行和分析市场研究项目，以支持关键的商业决策。 第一部分：市场研究基础与战略定位 本部分奠定了市场研究的理论基石，帮助读者理解市场研究在企业战略规划中的不可替代性。 第一章：市场研究的本质与价值 市场研究不仅仅是收集数据，更是一种系统的、客观的过程，用于识别、评估和分析信息，以帮助管理层做出更明智的决策。本章将界定市场研究的范围、目标以及其在市场营销组合（产品、价格、渠道、促销）中的作用。我们将探讨当前市场环境对研究的挑战，例如数据爆炸和快速变化的消费者行为，并强调研究设计如何应对这些复杂性。 第二章：研究问题的界定与研究设计 有效的市场研究始于明确的研究问题。本章将指导读者如何将模糊的商业难题转化为可操作的研究目标。我们将详细介绍探索性研究、描述性研究和因果性研究这三种主要研究设计范式，并讨论在不同商业情境下选择最合适设计方法的决策标准。同时，本章将强调研究伦理在整个研究过程中的重要性，包括知情同意、数据保密和研究结果的诚实报告。 第三章：研究的次级数据来源与利用 在进行任何初级数据收集之前，充分利用现有资源至关重要。本章侧重于次级数据——那些已经存在且可供利用的数据——的收集、评估和整合。我们将分析政府出版物、行业报告、内部销售记录以及在线数据库等主要次级数据来源的可靠性和适用性。读者将学习如何进行系统的文献综述，并评估次级数据的时效性、准确性和相关性，以节约资源并快速获得初步洞察。 第二部分：初级数据收集方法论 本部分聚焦于设计和执行初级数据收集活动，这是获取特定商业决策所需独特信息的关键环节。 第四章：探索性研究方法：深入挖掘动机 探索性研究旨在提供背景信息、界定问题或提出假设。本章将详述定性研究的强大工具。我们将深入探讨焦点小组（Focus Group）的组织与主持技巧，包括引导师的艺术与提问的层次设计。此外，还将介绍深度访谈（In-Depth Interviews, IDI）在获取个体复杂观点方面的优势，并讨论投射技术（Projective Techniques）如何帮助研究人员揭示消费者潜意识中的态度和情感。 第五章：描述性研究：量化市场图景 描述性研究的目的是描述市场特征或功能。本章的核心是抽样理论和调查设计。我们将详细解释概率抽样（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）和非概率抽样（如方便抽样、判断抽样、配额抽样）的原理和适用场景。读者将学习如何构建结构化问卷，重点关注测量尺度的选择（如名义、顺序、间隔和比例尺度），以及如何避免引导性问题和测量误差。 第六章：因果性研究与实验设计 因果关系的研究是市场营销中验证“如果A发生，那么B会怎样”的关键。本章专门讲解实验设计的原理。我们将区分实验室实验和现场实验，并详细阐述不同实验设计类型，如前测后测设计、因子设计等。重点在于如何通过控制混淆变量（Extraneous Variables）来确保观察到的效果确实由自变量引起，从而建立可靠的因果推论。 第三部分：测量、数据处理与分析 有效的分析依赖于高质量的测量和恰当的数据处理。本部分将数据转化为可执行的见解。 第七章：测量理论与问卷构建的精细化 本章深入探讨测量的信度（Reliability）和效度（Validity）。读者将学习如何通过重测信度、内部一致性等方法来评估测量的稳定性。效度方面，我们将讨论内容效度、准则效度（区分效度和预测效度）和结构效度。本章还将提供一套实用的问卷设计流程，确保从概念化到最终定稿的每一步都精准无误。 第八章：数据准备与描述性统计分析 数据收集完成后，需要进行严谨的数据清洗和准备工作。本章涵盖数据输入验证、缺失值处理（如均值替代法、回归预测法）和异常值识别与处理。在描述性统计方面，我们将教授如何使用频数分布、集中趋势度量（均值、中位数、众数）和离散程度度量（标准差、方差、极差）来初步理解数据特征。 第九章：推论性统计：从样本到总体 推论统计是市场研究得出总体结论的桥梁。本章将侧重于假设检验的逻辑框架，包括零假设与备择假设的设定、显著性水平的选择。我们将详细介绍t检验、方差分析（ANOVA）在比较不同群体均值方面的应用。此外，本章将介绍卡方检验在分析分类变量关系中的作用，并指导读者如何正确解读P值和效应量。 第十章：关系测量与多变量分析导论 理解变量间的相互关系是深入洞察的基础。本章探讨相关性分析（Correlation Analysis），用于衡量两个变量之间关联的强度和方向。随后，我们将引入回归分析（Regression Analysis）作为核心工具，用于预测一个或多个自变量对因变量的影响。本章将区分简单线性回归和多元回归，并探讨模型拟合优度（如R方）的解释。 第四部分：研究报告、沟通与新兴趋势 研究的价值最终体现在其沟通和应用上。本部分关注如何有效地传达研究发现，并展望市场研究的未来方向。 第十一章：研究报告的撰写与有效沟通 一份优秀的研究报告是研究工作成功的终点。本章将提供撰写结构化报告的指南，包括执行摘要、研究方法、主要发现、结论和建议。重点在于如何将复杂的统计结果转化为清晰、简洁、具有商业可操作性的叙述。本章还将讨论口头演示的技巧，确保研究发现能够有力地说服决策者。 第十二章：市场研究的当前挑战与未来趋势 本章将目光投向行业前沿。我们将讨论大数据（Big Data）与传统抽样方法的融合，以及如何利用文本挖掘和情感分析来处理非结构化数据。此外，新兴的在线研究平台、移动设备调查的优势与局限，以及人工智能在自动化数据处理中的潜力都将是讨论的重点，帮助读者为未来的研究实践做好准备。 通过对上述十二个核心主题的系统学习，读者将能够掌握从概念提出到数据洞察的全套市场研究技能，成为能够为组织提供可靠、深入市场情报的专业人才。

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