响。如在收入或者年龄问题中出现缺失值，可以使用收入、年龄
f的平均值代替缺失值。（2）用从一个统计模型计算出来的值去代替缺失值另一种缺失值的处理方法就是利用由某些统计模型计算得到的比较合理的
值代替，常使用的模型有回归模型、判别模型等等。如“个人收入”、“年龄”与“品牌的选择”可能存在关系，利用这三个问题的被访者问答数据，可能构造出一个回归方程。根据这个回归方程，对于没有回答“品牌选择”的被访者，可以根据“个人收入”和“年龄”的选项，利用回归方程式，计算出品牌选择的值。
（3）将有缺失值的个案删除将有缺失值的个鞍删除的方法，结果可能会导致样本量的减少，如果调查在收集过程中控制得不是很好，被访对象多多少少都会出现一些问题没有回答的情况，删除个案的方法，会导致大量的样本减少。（4）将有缺失值的个案保留，仅在相应的分析中做必要的删除将有缺失值的个案保留，仅在相应的分析中做必要的排除的方法，会使分析中不同计算的样本量不同，也有可能导致不适宜的结果。调查的样本量比较大，缺失值的数量又不是很多，而且变量之间也不存在高度的相关的情况下，市场研究者经常采用这种方式处理缺失值。2、统计方法根据研究的目的与要求，要选择不同的统计方法。如果是对一个变量取值的归纳整理及对其分布形态的研究，用频数分析（计算百分比等）、众数、中位数、均值和标准差等方法或统计量来描述；对两个变量的相关性分析，可以用卡方分析、单因素方差分析、简单相关系数、一元线性回归分析等方法；对多个变量间的相关性分析，可以用多元线性回归、判别分析、聚类分析、因子分析等方法。在学习掌握这些统计方法的同时，还应该会熟练使用相关的统计软件，因为很多统计方法靠手工计算是难以完成的。现在普遍使用的统计软件是SPSS、SAS。下面我们分单变量的分析、两个变量的相关分析、多个变量的相关分析三部分，介绍一些常用的统计方法，主要介绍如何应用这些方法，并列举模拟的例子，给出相应的用SPSS统计软件分析的结果，使读者能够较快地学会使用这些方法。62单变量分析1、频数和百分比所谓频数（Freque
cies），时变量某一个去值的个案数；所谓百分比（Perce
tage），是表示该取值的个案数占总样本的比例，即频数样本量×100。将变量所有取值的频数和百分比列在一个表中，这种表叫频数表，从中可以看出变量各个取值的分布情况。频数表分析方式一般适用于定序变量和定类变量，对定距r