聚类分析是根据生活形态所抽取的11个评价因素为基础变量,对70,684个样本在评价 因素上的得分进行非谱系聚类分析,将其区分为意识导向互异的14个分众群体。然后对其 分众集中度进行了纯度检验。表3是旋转后各因子(主成分)与组别的均值结果。根据表 中每一类群居民的因子的特征,我们最终将消费者的生活形态分为14个类别,即:组别1 为经济头脑族,组别2为求实稳健族,组别3传统生活族,组别4为个性表现族, 组别5为平稳小康族,组别6为工作成就族,组别7为理智事业族,组别8随社 会流族,组别9消费节省族,组别10工作坚实族,组别11平稳求进族,组别12经 济时尚族,组别13现实生活族,最后组别14为勤俭生活族 表3旋转后各因子(主成分)与组别的均值 组主成分(因子) C3 C5 C7 C10C1 -0.480070.340.16-0.42-0.58 -042 0380.831.160.12 20.951.25024-0620290.19 0230270.50025 30.43-0.220.28-0.040.74|1.10 0.81 -0.61 4-0.410.290.111-0.35-0.70.62 0.970.95-0.0 50.69-0.29031-002-0.590480.84 0.20-0.54-0.56 -0.60-0.370.390010.16-024 110-044-0041.2 0140.36-.0.581.09 068-021-009-0230.330.5 8o.1|020-0.47|039 009-07o10060022001 90.130.560.741.00.13-0.97 0.60 018-0.46-0.60-0.52 0.640.7 -0.47-0.160.24 .60 -0.690370.050.50-0.160.14 -0.51 0.94 -0.27-0.5: 39-0.47-1.21-038-0.34-0.64 -0.31 -0.40-034-0.39-0.68 129-0.86029-027-0.53-040 0.00 0 -0.400.53 140.500.65-0.16-0.560.35-0.33 0.40-0.510.790.10
聚类分析是根据生活形态所抽取的 11 个评价因素为基础变量，对 70，684 个样本在评价 因素上的得分进行非谱系聚类分析，将其区分为意识导向互异的 14 个分众群体。然后对其 分众集中度进行了纯度检验。表 3 是旋转后各因子（主成分）与组别的均值结果。 根据表 中每一类群居民的因子的特征，我们最终将消费者的生活形态分为 14 个类别，即：组别 1 为 经济头脑族， 组别 2 为 求实稳健族， 组别 3 传统生活族， 组别 4 为 个性表现族， 组别 5 为 平稳小康族， 组别 6 为 工作成就族， 组别 7 为 理智事业族， 组别 8 随社 会流族 ， 组别 9 消费节省族，组别 10 工作坚实族，组别 11 平稳求进族，组别 12 经 济时尚族， 组别 13 现实生活族，最后 组别 14 为 勤俭生活族。 表 3 旋转后各因子（主成分）与组别的均值 组 别 主成分（因子） C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 1 -0.48 0.07 0.34 0.16 -0.42 -0. 58 -0.42 0.38 0.83 1.16 0.12 2 0.95 1.25 0.24 -0.62 -0.29 -0.19 -0.96 -0.23 0.27 -0.50 -0.25 3 0.43 -0.22 0.28 -0.04 0.74 1.10 -0.02 -0.25 -0.81 -0.61 -0.18 4 -0.41 0.29 0.11 -0.35 -0.17 0.62 0.63 -0.97 0.95 -0.09 -0.21 5 -0.69 -0.29 0.31 -0.02 -0.59 0.48 0.84 0.90 0.20 -0.54 -0.56 6 -0.60 -0.37 0.39 0.01 0.16 -0.24 -0.02 -1.10 -0.44 -0.04 1.25 7 0.14 0.36 -0.58 1.09 -0.70 0.68 -0.21 -0.09 -0.23 0.33 0.15 8 0.11 -0.20 -0.47 0.39 0.98 0.09 -0.07 0.10 0.60 0.22 -0.01 9 0.13 0.56 0.74 1.00 0.13 -0.97 0.60 0.18 -0.46 -0.60 -0.52 10 -0.21 -0.6 4 0.77 -0.47 -0.16 0.24 -0.58 -0.06 -0.60 1.02 -0.74 11 -0.69 0.37 0.05 -0.50 -0.16 0.14 -0.51 0.94 -0.27 -0.55 1.03 12 -0.39 -0.47 -1.21 -0.38 -0.34 -0.64 -0.31 -0.40 -0.34 -0.39 -0.68 13 1.29 -0.86 0.29 -0.27 -0.53 -0.40 0.00 0.28 0.26 -0.40 0.53 14 0.50 0.65 -0.16 -0.56 0.35 -0.33 0.90 0.40 -0.51 0.79 0.10
表4的判别分析的均值检验结果显示F值的C2最小为1995762,C10最大为2582377 Sg值均极低。说明这些变量在不同类群中均值不同是由于类群间差异所致。而不是有随机 误差引起的。表明各组中均值差异显著。 表4判别分析的均值检验结果 Wilks Lambda dfl df2 Sig 2508.498 728 1995.762 708 2208.101 1987.380 216945 01 279.276 13 000 1854.244 000 695 2342.666 c9 707 2219.665 C10 2582.377 Cll 2444.727 表5为判别回代检验结果。从表中数据可以看到,包含组别14变量的判别函数进行分类 的小结。可以看出“经济头脑族”的4313个样本中,有4157个样本被判别正确。分类错判 率为36%。“求实稳健族”的正确判别率为945%,占总体比率1395%的最大族群“随社会流 族”的正确判别率为965%其他族群的正确判别率如表5中所示。总体69523个样本中65175 个样本被正确判别,各组群的平均正确判别率为93.7%。考虑到分群的量化功能,过多将导 致操作繁琐,过少将引起分群纯度下降,14分群结果说明效果十分理想。 表5判别回代检验结果 组别 略称 回代比率(%)N N总体比率(%) 经济头脑族 4157 96 4313 6.2
表 4 的判别分析的均值检验结果显示 F 值的 C2 最小为 1995.762，C10 最大为 2582.377， Sig 值均极低。说明这些变量在不同类群中均值不同是由于类群间差异所致。而不是有随机 误差引起的。表明各组中均值差异显著。 表 4 判别分析的均值检验结果 Wilks' Lambda F df1 df2 Sig. C1 .681 2508.498 13 69509 .000 C2 .728 1995.762 .000 C3 .708 2208.101 .000 C4 .729 1987.380 .000 C5 .711 2169.445 .000 C6 .701 2279.276 .000 C7 .743 1854.244 .000 C8 .695 2342.666 .000 C9 .707 2219.665 .000 C10 .674 2582.377 .000 C11 .686 2444.727 .000 表 5 为判别回代检验结果。从表中数据可以看到，包含组别 14 变量的判别函数进行分类 的小结。可以看出“ 经济头脑族”的 4313 个样本中，有 4157 个样本被判别正确。分类错判 率为 3.6%。“求实稳健族”的正确判别率为 94.5%，占总体比率 13.95%的最大族群“随社会流 族”的正确判别率为96.5%。其他族群的正确判别率如表5中所示。总体69523个样本中65175 个样本被正确判别，各组群的平均正确判别率为 93.7%。考虑到分群的量化功能，过多将导 致操作繁琐，过少将引起分群纯度下降，14 分群结果说明效果十分理想。 表 5 判别回代检验结果 组别 略称 n 回代比率 (%) N N 总体比率(%) 1 经济头脑族 4157 96.4 4313 6.2