常见的品牌研究模型目录上文主要从应用领域和品牌研究相关案例这两个方面来说明判别分析和聚类分析的研究方法，下面继续介绍因子分析和对应分析这两种品牌研究模型。 因子分析因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法，因子分析中没有自变量与因变量之分。 基本思想：将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。 对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一变量。 因子分析在市场调研中有着广泛的应用，主要包括：
因子分析在品牌研究中应用案例众多，如： 品牌定位测评：构建的品牌定位测评指标体系与测评模型能分析出市场中竞争品牌间定位的差异性,市场品牌定位驱动因素,从而测评出品牌定位的有效性和准确性,对品牌的测评研究具有理论及方法指导意义。 品牌形象对品牌情感与品牌忠诚影响：提出品牌形象中的功能、象征和体验三个维度对品牌情感中的真有之情与应有之情两个维度影响的假设,以及品牌情感的两个维度对品牌忠诚影响的假设,建立一个概念模型,探讨品牌形象如何对品牌情感与品牌忠诚产生影响。 区域品牌认同的前因及对消费者购买意愿的影响：基于消费者视角,以自我一致性和感知质量为起点，选择天津地区的区域品牌作为研究对象,探讨研究区域品牌认同的前因变量以及其对消费者购买意愿的影响。 品牌社群研究 ：以品牌社群的伦理责任为研究视角,认为顾客之间存在心理契约,顾客间互动对心理契约存在影响,进而影响社群忠诚。 微博营销对企业品牌影响：针对企业微博营销问题,采用实证研究的方法,分析了微博营销的6个因子在消费者对企业品牌的认知、情感和忠诚方面的影响作用。 对应分析对应分析是一种多元统计分析技术，主要分析定性数据，也是强有力的数据图示化技术，当然也是强有力的市场研究分析技术。 对应分析是一种数据分析技术，它能够帮助我们研究由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。交互表的信息以图形的方式展示。主要适用于有多个类别的定类变量，可以揭示同一个变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。适用于两个或多个定类变量。 主要应用领域：
对应分析在品牌研究中应用案例众多，如： 大型超市自有品牌顾客分群研究：以中国自有品牌顾客分群为研究对象，通过研究自有品牌顾客的人文特征和感知特征对自有品牌顾客进行分群 品牌形象研究：在从市场调查研究的角度提出品牌形象的三种分析方法:①百分比法;②百分比差法;③对应分析法,其在应用上具有实用性和可操作性,可有效地、准确地测评品牌形象状况,有助于企业正确评价以往品牌营销产生的成效,为进一步塑造理想的品牌形象提供决策依据。 品牌满意度研究：采用对应分析法(Correspondence Analysis)研究信用卡品牌问题,利用多元统计分析技术分析出信用卡品牌的认知度、 渗透度和满意度三个评价指标的差幅。 参考文献第七周：因子分析方法——每周一讲多变量分析对应分析方法与对应图解读方法——七种分析角度 对应分析在市场定位中的作用 因子分析百度百科
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