二、市场研究领域技术模型的五大趋势

　　1、 客观的、低推论测量的比例下降，主观的、高推论测量比例逐渐上升

客观的、低推论测量是指对一些简单的客观的现象的测量，如人的性别、年龄、购买某产品的次数等。这类测量只需要简单的描述统计分析，分析中不需要加入太多的主观判断。只要掌握这类分析技术对于同一问题，不同人的分析结果是一致的，因为正确结果是唯一的。对市场研究公司而言，只要建立好分析流程甚至是分析模板，分析质量基本可以得到很好的控制。

随着市场营销理念的发展变化，客观的、低推论测量比例逐渐下降，而主观的、高推论测量比例逐渐上升。高推论测量是指那些偏重人的主观感受的测量。品牌研究和生活形态研究都主要采用高推论测量。这类测量需要复杂的统计分析，也要求研究人员有更高的理论素养。比如计量经济模型的在市场规模预测领域的应用，预测指标的取舍都需要主观的判断，在这里没有一个固定的模型能够应用在不同的项目中。

　　2、 统计技术的发展促进了数字取向与理论取向的整合

近年来，市场研究中涉及的变量越来越多，希望探讨的关系也越来越复杂，往往在一个研究中采用多个研究模型，比如一个研究可能包含品牌研究、满意度研究和市场细分几个部分。研究问题的复杂化和多模型的整合运用需要复杂的统计手段来支持。

目前，统计手段的飞速发展不仅为我们考察复杂问题和整合运用多个模型提供良好的支持，而且促进了研究中数据取向和理论取向的整合。过去的研究主要是以数据为导向的，是先有数据，看数据能告诉我们什么，然后建立研究模型。而目前市场研究的发展趋势是以理论为导向，先根据营销理论勾画出研究模型的雏形，再去搜集数据，反过来检验理论框架或模型是否正确，以建立最终的研究模型。

例如，结构方程模型（SEM）技术就是理论取向与数字取向紧密结合的范例，目前已经成为市场研究领域必不可少的统计手段，通过SPSS中的AMOS模块可以方便地实现。