3.4分析单位
 在大多数市场调研或社会调研项目中，数据通常来源于个人，即对个人进行的调研访问。人当然不是数据的唯一来源，档案、文件、文本、图像、可视图片就是有用和相关的 数据来源的一些例子。然而，个人是大多数初级调研的主要数据来源。我们从中收集与调 研相关的数据，例如，我们认为对他们进行分组时有用的特征：年龄、性别、社会阶层、种族、居住地、态度、行为等。当我们从个人收集数据时，对每个人都做结果报告是不必 要的，尤其在定量调研中。通常，我们把他们放在一起或聚集起来分成组，对这些组的特征进行描述，并对这些聚集在一起的群体做结果报告。

 回忆一下上文概述的老龄化项目评估：想象一下你已经收集到了完成这个项目的个人年龄、性别的全部相关数据。现在你把这些来自个人的数据聚集起来，并且这样描述完成该项目的群体：93%是女性，7%是男性；平均年龄是68岁。你向个人收集数据是为了描 述你要研究的群体。

 聚集（aggregation）在探索性调研中依然有效。例如，在功能饮料市场，顾客相信广告更吸引目标市场中较年轻的。你划分16-19岁和20-24岁两个不同的年龄段并且检验每个群体对于广告的反应。现在你需要对比不同年龄段两组的反应——你分别向16〜19岁的个人和20〜24岁的个人收集数据。当你对比这两个群体的结果时，基本的 “分析单位”还是个人，你只是从有着共同兴趣的人群中抽出这些个体。你把他们聚集并且按照一些共有的特征分组，这些特征有助于实现调研目的，有助于描述或者解释眼前的问题。

 也许你对把个人作为你的分析单位并不感兴趣；也许以调研目标来说，把一个群体如一个家庭、家族、社会团体（如朋友圈）或一个组织（如学校、公司），作为你的分析单位更合适。例如，想象一下你需要理解人们如何理财。你的探索性调研告诉你，单身者以个体做决策，而夫妻更倾向于共同采取行动，因此你需要设计调研以确保夫妻是决策者时要以夫妻为分析单位。类似地，当调查与家庭、家族、朋友圈相关的其他问题或活动时，你需要仔细考虑个体、家庭、家族、朋友圈哪个应当作为分析单位。如果是个体，记住你需 要向组成“单位”（unit）的个人（individuals）收集数据，但你要按照“单位”分析和报告数据。弄清楚这些非常重要，因为它可能会在设计阶段引发问题，进而在报告和解释阶段出现更大的问题。

 例如，如果你的目的是弄明白最终使用者对产品或服务的想法，比如IT经理对于他们的组织刚刚签订的新型数据存储服务的想法，你的分析单位应该是个体的IT经理。服务对象是他们，他们会对它如何工作以及传递的内容做出评价。你可能会根据拥有不同特征（如背景、培训、经验水平）的IT经理对于服务的想法分别呈现报告调研结果。然而, 如果你想弄明白不同类型的组织对服务的看法，你需要知道你是否针对不同类型的组织正确定位服务，你可能认为IT经理是能够代表组织提供你所需信息的最佳人选。然而，当你向个体的IT经理收集你需要的信息时，你的分析单位是组织。你把全部组织的调研结果聚集起来，并且你需要描述根据组织相关特征而发现的差别，这些特征包括规模大小、 组织归属的部门、主要业务领域。例如，在分析调研得到的数据时，你注意到那些最为重 视服务的组织是那些拥有相当多使用过数据存储外包的IT经理的公司；那些拥有相当多 的很少或者从未使用过数据存储外包的IT经理的公司则不那么重视服务。你相信这个结 论是清楚明白的：使用过数据存储外包的IT经理比很少或没有使用过的经理更倾向于重 视服务。换句话说，IT经理的经验水平影响服务重视程度。然而，在推断结论的过程中， 你未能捕捉到逻辑谬误。你推断的是有关IT经理的结论，但你的分析单位却是组织。这 也可能是在“更有经验”的组织，是缺乏经验的经理更为重视服务；在“缺乏经验”的组 织，是更有经验的经理更不重视服务。

 这还有一个在行动上犯逻辑错误的例子：有大量大学生的城市谋杀率远远大于只有 少量大学生的城市。然而，你不能解释为大学生更倾向于犯谋杀罪。你的分析单位是城市——你不知道谁犯了谋杀罪。如果你的分析单位是组织层面的，你不能做岀对组成组织 的个体的解释。
 在设计调研阶段，弄明白分析单位是什么极为重要。它会影响你如何选择样本，如何收集数据，还有如何分析和解释数据。考虑到调研必须要解决的问题，弄明白你需要调研告诉你什么，你需要它解释什么。一旦你弄明白了这些，什么或者谁才是你的数据来源和你的分析单位就不言自明了。例如，你需要研究个体还是家庭，业务主管还是商业组织， 俱乐部个体成员还是俱乐部，学生还是学校，等等。

分析单位的特征

 我们在上文提到了几种你可能在划分分析单位时用到的不同的特征。例如，对于个体，我们通常用年龄、性别和其他一些人口统计学特征；对于家庭，通常用家庭规模、构成、家庭类型甚至地理人口统计简况；对于组织，通常是根据营业额或员工数量界定的规模、品类、服务的市场等。这是你在计划和设计调研阶段需要考虑的事，毕竟这与调研问题极度相关，也因此与你如何分析和解释调研结果相关。把你的数据与另外一个来源的数 据相整合很重要。因此，可以有值得广泛思考的事情。用什么方法对你的分析单位进行分组，有助于你探索、解释、描述问题，有助于你分析和解释结果，有助于最大限度地利用数据？除了我们上文提到的人口统计学特征，通常也会根据态度、信仰、举止、行为等划分分析单位。你也许想要根据他们是否经历、参加或见证一个特殊事件对他们进行选择和分组，而忽视他们可能有的其他特征。为了能够根据调研目的划分分析单位，你要么需要了解这方面的信息并据此选择，要么需要在选择或者数据收集的过程中弄明白。我们会稍 后（参见第8章）再一次讨论采样和选择标准。

文章来源于《市场调研实务（原书第4版）》，作者是[英]伊冯娜·麦吉温(Yvonne McGivern)。