一、研究目的

冷冻鸡爪是一种常见的食品，属于肉制品的一种，是以鸡爪为原料，经过加工、腌制、冷冻等工艺制成的。冷冻鸡爪具有低热量、高蛋白、富含胶原蛋白等特点，是一种美味又健康的食品。冷冻鸡爪在中国有着悠久的历史，是一种深受消费者喜爱的传统食品。随着社会的发展和人们生活水平的提高，冷冻鸡爪的消费需求也不断增加，市场规模不断扩大。

2023年中国无骨鸡爪行业线上市场规模为49.8亿元，同比增长16.5%，2028年其市场规模有望达77.6亿元。

冷冻鸡爪市场的快速发展，也带来了激烈的竞争。目前，冷冻鸡爪市场上存在众多的品牌和产品，消费者面临着多样化的选择。不同的品牌和产品在价格、品质、口味、包装、营销等方面都有所差异，消费者的品牌偏好也不尽相同。因此，了解消费者的品牌偏好，对于冷冻鸡爪企业的产品开发和营销策略具有重要意义。通过消费者品牌偏好研究，可以帮助企业了解消费者的需求和喜好，分析消费者的购买行为和决策过程，评估品牌的竞争力和市场份额，制定合理的定价和促销策略，提高品牌的知名度和忠诚度，增强品牌的影响力和价值。

本文以尚普咨询公司为例，介绍了一种冷冻鸡爪消费者品牌偏好研究的方法。尚普咨询公司是中国知名的独立第三方行研与投融资咨询机构，致力于为企业战略决策提供专业解决方案。

尚普咨询公司在市场调研、投资咨询、IPO上市咨询等领域有着丰富的经验和客户资源，曾为超过5000家客户提供过专业的市场研究及相关咨询服务。

尚普咨询公司在冷冻鸡爪行业也有着深入的研究和分析，曾为多家冷冻鸡爪企业提供过专业的品牌偏好研究服务，帮助企业提升品牌竞争力和市场份额。

二、研究内容

本文的研究内容主要包括以下几个方面：

（1）冷冻鸡爪消费者的基本特征，包括性别、年龄、收入、教育、职业、地域等。

（2）冷冻鸡爪消费者的购买行为，包括购买频率、购买量、购买渠道、购买时间、购买场合等。

（3）冷冻鸡爪消费者的品牌认知，包括知道的品牌、喜欢的品牌、购买的品牌、推荐的品牌等。

（4）冷冻鸡爪消费者的品牌偏好，包括品牌偏好的形成因素、品牌偏好的表现方式、品牌偏好的影响因素等。

（5）冷冻鸡爪消费者的品牌满意度，包括对品牌的总体满意度、对品牌的各个维度的满意度、对品牌的忠诚度、对品牌的转换意愿等。

（6）冷冻鸡爪消费者的品牌建议，包括对品牌的改进意见、对品牌的期望和需求、对品牌的建议和意见等。

三、研究设计

本文采用定量研究和定性研究相结合的方法，通过问卷调查和深度访谈等方式，收集和分析冷冻鸡爪消费者的品牌偏好数据。

（1）问卷调查

问卷调查是一种常用的数据收集方法，通过设计一系列的问题，向目标样本进行调查，获取他们的观点和信息。问卷调查的优点是可以收集大量的数据，方便进行统计分析，适合研究消费者的一般特征和行为。问卷调查的缺点是无法深入了解消费者的心理和动机，也无法探索消费者的个性化需求和感受。

本文的问卷调查主要采用网上问卷的形式，通过微信、QQ、微博等社交媒体平台，向冷冻鸡爪消费者发放问卷，邀请他们参与调查。问卷的内容主要包括以下几个部分：

基本信息：包括性别、年龄、收入、教育、职业、地域等消费者的基本特征。

购买行为：包括购买频率、购买量、购买渠道、购买时间、购买场合等消费者的购买行为特征。

品牌认知：包括知道的品牌、喜欢的品牌、购买的品牌、推荐的品牌等消费者对冷冻鸡爪品牌的认知程度和态度。

品牌偏好：包括品牌偏好的形成因素、品牌偏好的表现方式、品牌偏好的影响因素等消费者对冷冻鸡爪品牌的偏好程度和原因。

品牌满意度：包括对品牌的总体满意度、对品牌的各个维度的满意度、对品牌的忠诚度、对品牌的转换意愿等消费者对冷冻鸡爪品牌的满意程度和忠诚程度。

品牌建议：包括对品牌的改进意见、对品牌的期望和需求、对品牌的建议和意见等消费者对冷冻鸡爪品牌的建议和反馈。

问卷的设计采用了多种题型，包括单选题、多选题、排序题、量表题、开放题等，以保证数据的有效性和可靠性。问卷的长度控制在15分钟以内，以保证数据的完整性和准确性。问卷的样本量根据冷冻鸡爪消费者的总体规模和分布情况，采用分层随机抽样的方法，确定为1000人，以保证数据的代表性和普遍性。

（2）深度访谈

深度访谈是一种常用的数据收集方法，通过与目标样本进行面对面或电话等方式的对话，获取他们的观点和信息。深度访谈的优点是可以深入了解消费者的心理和动机，探索消费者的个性化需求和感受，适合研究消费者的特殊特征和行为。深度访谈的缺点是无法收集大量的数据，不方便进行统计分析，受到访谈者和访问者的主观影响较大。

本文的深度访谈主要采用电话访谈的形式，通过尚普咨询公司的专业访谈团队，向冷冻鸡爪消费者进行访谈，邀请他们参与调查。访谈的内容主要包括以下几个部分：

基本信息：包括性别、年龄、收入、教育、职业、地域等消费者的基本特征。

购买行为：包括购买频率、购买量、购买渠道、购买时间、购买场合等消费者的购买行为特征。

品牌认知：包括知道的品牌、喜欢的品牌、购买的品牌、推荐的品牌等消费者对冷冻鸡爪品牌的认知程度和态度。

品牌偏好：包括品牌偏好的形成因素、品牌偏好的表现方式、品牌偏好的影响因素等消费者对冷冻鸡爪品牌的偏好程度和原因。

品牌满意度：包括对品牌的总体满意度、对品牌的各个维度的满意度、对品牌的忠诚度、对品牌的转换意愿等消费者对冷冻鸡爪品牌的满意程度和忠诚程度。

品牌建议：包括对品牌的改进意见、对品牌的期望和需求、对品牌的建议和意见等消费者对冷冻鸡爪品牌的建议和反馈。

访谈的设计采用了半结构化的方式，根据访谈大纲，提出一系列的开放性问题，引导消费者自由表达，同时根据消费者的回答，灵活提出一些探索性问题，深入了解消费者的心理和动机。访谈的长度控制在30分钟以内，以保证数据的质量和效率。访谈的样本量根据冷冻鸡爪消费者的总体规模和分布情况，采用分层随机抽样的方法，确定为100人，以保证数据的丰富性和多样性。

四、数据收集和分析

本文的数据收集和分析主要采用以下几个步骤：

（1）数据收集

数据收集的过程主要包括以下几个环节：

数据来源：数据来源主要包括两种，一种是问卷调查的数据，另一种是深度访谈的数据。问卷调查的数据通过网上问卷的形式，直接从消费者那里获取，深度访谈的数据通过电话访谈的形式，通过尚普咨询公司的专业访谈团队，从消费者那里获取。

数据录入：数据录入的过程主要是将问卷调查和深度访谈的数据，分别录入到电子表格和文本文档中，以便进行数据分析。问卷调查的数据录入主要通过网上问卷的自动录入功能，将数据直接导入到电子表格中，深度访谈的数据录入主要通过访谈团队的手动录入，将访谈的录音和笔记，转化为文本文档。

数据清洗：数据清洗的过程主要是对数据进行检查和处理，以消除数据中的错误和无效信息，提高数据的质量和可用性。数据清洗的内容主要包括以下几个方面：

缺失值处理：缺失值是指数据中的某些项没有填写或者填写不完整的情况，缺失值会影响数据的完整性和准确性。缺失值的处理方法主要有以下几种：

删除法：删除法是指直接删除含有缺失值的数据，这种方法简单易行，但会导致数据的损失和偏差。

均值法：均值法是指用数据的平均值或者中位数等代替缺失值，这种方法可以保持数据的数量和分布，但会降低数据的变异性和敏感性。

插值法：插值法是指用数据的相邻值或者相关值等估计缺失值，这种方法可以保持数据的变异性和敏感性，但会增加数据的复杂性和不确定性。

异常值处理：异常值是指数据中的某些项与其他数据明显不符合的情况，异常值会影响数据的分布和稳定性。异常值的处理方法主要有以下几种：

识别法：识别法是指通过统计分析或者图形分析等方法，找出数据中的异常值，这种方法可以有效地发现异常值，但需要一定的专业知识和判断能力。

删除法：删除法是指直接删除含有异常值的数据，这种方法简单易行，但会导致数据的损失和偏差。

替换法：替换法是指用数据的平均值或者中位数等代替异常值，这种方法可以保持数据的数量和分布，但会降低数据的变异性和敏感性。

修正法：修正法是指根据数据的实际情况和背景知识，对异常值进行合理的解释和调整，这种方法可以保持数据的真实性和合理性，但需要一定的专业知识和判断能力。

一致性处理：一致性是指数据中的各个项之间的逻辑关系和内在规律，一致性会影响数据的可信度和有效性。一致性的处理方法主要有以下几种：

检验法：检验法是指通过逻辑分析或者数学计算等方法，检验数据中的各个项是否符合一致性的要求，这种方法可以有效地发现一致性的问题，但需要一定的专业知识和判断能力。

删除法：删除法是指直接删除含有一致性问题的数据，这种方法简单易行，但会导致数据的损失和偏差。

替换法：替换法是指用数据的平均值或者中位数等代替含有一致性问题的数据，这种方法可以保持数据的数量和分布，但会降低数据的变异性和敏感性。

修正法：修正法是指根据数据的实际情况和背景知识，对含有一致性问题的数据进行合理的解释和调整，这种方法可以保持数据的真实性和合理性，但需要一定的专业知识和判断能力。

数据分析的过程主要包括以下几个环节：

数据描述：数据描述是指对数据进行基本的统计和图形展示，以反映数据的基本特征和分布情况。数据描述的内容主要包括以下几个方面：

频数分布：频数分布是指对数据进行分类和计数，以反映数据的数量和比例。频数分布的形式主要有以下几种：

频数表：频数表是指用表格的形式，列出数据的各个类别和对应的频数和百分比，以反映数据的数量和比例。

频数图：频数图是指用图形的形式，用柱状图、饼图、条形图等方式，展示数据的各个类别和对应的频数和百分比，以反映数据的数量和比例。

中心趋势：中心趋势是指反映数据的平均水平或者集中程度的指标，中心趋势的指标主要有以下几种：

平均数：平均数是指数据的算术平均值，是数据的最常用的中心趋势指标，可以反映数据的总体水平，但受到异常值的影响较大。

中位数：中位数是指数据的中间值，是数据的另一种常用的中心趋势指标，可以反映数据的中间水平，不受到异常值的影响，但不适用于分类型数据。

众数：众数是指数据中出现次数最多的值，是数据的一种特殊的中心趋势指标，可以反映数据的最常见水平，适用于分类型数据，但可能存在多个或者不存在。

离散程度：离散程度是指反映数据的变异性或者分散程度的指标，离散程度的指标主要有以下几种：

极差：极差是指数据的最大值和最小值之差，是数据的最简单的离散程度指标，可以反映数据的最大波动范围，但不考虑数据的分布情况。

方差：方差是指数据与平均数的差的平方的平均值，是数据的最常用的离散程度指标，可以反映数据的平均波动程度，但受到异常值的影响较大，且单位与原数据不一致。

标准差：标准差是指方差的平方根，是数据的另一种常用的离散程度指标，可以反映数据的平均波动程度，受到异常值的影响较大，但单位与原数据一致。

变异系数：变异系数是指标准差与平均数的比值，是数据的一种相对的离散程度指标，可以反映数据的相对波动程度，不受到异常值的影响，且单位为百分比，便于比较。

分布形态：分布形态是指反映数据的分布特征和规律的指标，分布形态的指标主要有以下几种：

偏态：偏态是指反映数据的对称性或者偏斜程度的指标，偏态的值主要有以下几种情况：

偏态为0：表示数据是对称的，即数据的左右两侧的分布是相同的，如正态分布。

偏态大于0：表示数据是正偏的，即数据的右侧的分布比左侧的分布更分散，如右偏分布。

偏态小于0：表示数据是负偏的，即数据的左侧的分布比右侧的分布更分散，如左偏分布。

峰态：峰态是指反映数据的尖锐程度或者平坦程度的指标，峰态的值主要有以下几种情况：

峰态为0：表示数据是正态的，即数据的分布呈现钟形曲线，如正态分布。

峰态大于0：表示数据是高峰的，即数据的分布呈现尖锐的峰，如瘦尾分布。

峰态小于0：表示数据是低峰的，即数据的分布呈现平坦的峰，如厚尾分布。

数据分析：数据分析是指对数据进行进一步的处理和解释，以得出数据的内在含义和规律。数据分析的内容主要包括以下几个方面：

相关分析：相关分析是指分析数据中的两个或者多个变量之间的相关程度和方向，相关分析的方法主要有以下几种：

皮尔逊相关系数：皮尔逊相关系数是指反映两个连续变量之间的线性相关程度和方向的指标，皮尔逊相关系数的值在-1到1之间，绝对值越大表示相关程度越强，正负号表示相关方向，正号表示正相关，负号表示负相关，0表示无相关。

斯皮尔曼相关系数：斯皮尔曼相关系数是指反映两个顺序变量之间的单调相关程度和方向的指标，斯皮尔曼相关系数的值在-1到1之间，绝对值越大表示相关程度越强，正负号表示相关方向，正号表示正相关，负号表示负相关，0表示无相关。

克伦德尔相关系数：克伦德尔相关系数是指反映两个分类型变量之间的一致性程度和方向的指标，克伦德尔相关系数的值在-1到1之间，绝对值越大表示一致性程度越强，正负号表示一致性方向，正号表示一致，负号表示不一致，0表示无关。

因素分析：因素分析是指分析数据中的多个变量之间的内在联系和结构，提取出能够反映数据的主要特征和规律的少数几个因素，因素分析的方法主要有以下几种：

主成分分析：主成分分析是指通过线性变换，将数据中的多个变量转化为少数几个不相关的主成分，主成分能够最大程度地保留数据的信息和变异性，主成分分析的步骤主要包括以下几个方面：

数据标准化：数据标准化是指将数据的各个变量转化为均值为0，标准差为1的标准变量，以消除数据的量纲和尺度的影响。

协方差矩阵：协方差矩阵是指反映数据的各个变量之间的协方差的矩阵，协方差能够反映数据的变量之间的线性相关程度和方向。

特征值和特征向量：特征值和特征向量是指满足协方差矩阵与特征向量的乘积等于特征值与特征向量的乘积的数值和向量，特征值能够反映主成分的信息和变异性，特征向量能够反映主成分的方向和组成。

主成分提取：主成分提取是指根据特征值的大小，选择能够保留数据的最大信息和变异性的主成分，主成分提取的方法主要有以下几种：

特征值大于1法：特征值大于1法是指选择特征值大于1的主成分，这种方法简单易行，但可能导致主成分的过多或者过少。

累计贡献率法：累计贡献率法是指选择能够使累计贡献率达到一定标准的主成分，累计贡献率是指各个主成分的特征值占总特征值的比例的累计值，这种方法可以保持数据的信息和变异性，但需要确定合理的累计贡献率标准。

屏蔽点法：屏蔽点法是指根据特征值的曲线图，选择在屏蔽点之前的主成分，屏蔽点是指特征值的曲线图中，特征值的下降速度发生明显变化的点，这种方法可以保持数据的信息和变异性，但需要判断屏蔽点的位置。

主成分旋转：主成分旋转是指通过正交或者斜交的方式，对主成分进行旋转，以使主成分更加清晰和解释，主成分旋转的方法主要有以下几种：

方差最大法：方差最大法是指通过正交旋转，使第一个主成分的方差最大，第二个主成分的方差次之，依次类推，以使主成分更加分散和独立。

均方载荷法：均方载荷法是指通过正交旋转，使各个主成分的载荷平方和相等，以使主成分更加均衡和简单。

方差百分比法：方差百分比法是指通过斜交旋转，使各个主成分的方差百分比相等，以使主成分更加均衡和简单。

探索性因素分析：探索性因素分析是指通过相关分析，将数据中的多个变量分组为少数几个不相关的因素，因素能够反映数据的潜在结构和规律，探索性因素分析的步骤主要包括以下几个方面：

相关矩阵：相关矩阵是指反映数据的各个变量之间的相关系数的矩阵，相关系数能够反映数据的变量之间的相关程度和方向。

因素提取：因素提取是指根据相关矩阵，选择能够保留数据的最大信息和变异性的因素，因素提取的方法主要有以下几种：

主成分法：主成分法是指将相关矩阵转化为协方差矩阵，然后用主成分分析的方法提取因素，这种方法可以保持数据的信息和变异性，但可能导致因素的解释性较差。

主轴法：主轴法是指将相关矩阵转化为共同度矩阵，然后用特征值分解的方法提取因素，这种方法可以保持数据的解释性和简约性，但可能导致因素的信息和变异性较低。

最大似然法：最大似然法是指用最大似然估计的方法提取因素，这种方法可以保持数据的信息和变异性，且可以进行因素的显著性检验，但需要数据符合多元正态分布的假设。

因素旋转：因素旋转是指通过正交或者斜交的方式，对因素进行旋转，以使因素更加清晰和解释，因素旋转的方法主要有以下几种：

方差最大法：方差最大法是指通过正交旋转，使第一个因素的方差最大，第二个因素的方差次之，依次类推，以使因素更加分散和独立。

均方载荷法：均方载荷法是指通过正交旋转，使各个因素的载荷平方和相等，以使因素更加均衡和简单。-方差百分比法：方差百分比法是指通过斜交旋转，使各个因素的方差百分比相等，以使因素更加均衡和简单。

确认性因素分析：确认性因素分析是指根据理论或者假设，指定数据中的多个变量与少数几个因素之间的关系，检验因素的合理性和有效性，确认性因素分析的步骤主要包括以下几个方面：

因素模型：因素模型是指根据理论或者假设，建立数据中的多个变量与少数几个因素之间的关系图，因素模型的形式主要有以下几种：

单因素模型：单因素模型是指假设数据中的所有变量都由一个因素决定，单因素模型适用于数据的结构比较简单的情况。

多因素模型：多因素模型是指假设数据中的各个变量都由多个因素决定，多因素模型适用于数据的结构比较复杂的情况。

层次因素模型：层次因素模型是指假设数据中的各个变量由多个一级因素决定，而一级因素又由一个或者多个二级因素决定，层次因素模型适用于数据的结构比较分层的情况。

因素估计：因素估计是指根据因素模型，用最大似然估计或者最小二乘估计等方法，估计因素的载荷、方差、协方差等参数，因素估计的方法主要有以下几种：

最大似然估计：最大似然估计是指用最大似然函数的方法，估计因素的参数，这种方法可以保持数据的信息和变异性，且可以进行因素的显著性检验，但需要数据符合多元正态分布的假设。

最小二乘估计：最小二乘估计是指用最小二乘准则的方法，估计因素的参数，这种方法可以保持数据的解释性和简约性，不需要数据符合多元正态分布的假设，但不能进行因素的显著性检验。

因素检验：因素检验是指根据因素估计的结果，用卡方检验或者拟合优度指数等方法，检验因素模型的合理性和有效性，因素检验的方法主要有以下几种：

卡方检验：卡方检验是指用卡方分布的方法，检验因素模型的拟合度，即数据的实际相关矩阵与因素模型的理论相关矩阵之间的差异程度，卡方检验的结果越小，表示因素模型的拟合度越好，反之则越差。

拟合优度指数：拟合优度指数是指用一些相对的指标，衡量因素模型的拟合度，即数据的实际相关矩阵与因素模型的理论相关矩阵之间的相似程度，拟合优度指数的结果越接近，表示因素模型的拟合度越好，反之则越差。

回归分析：回归分析是指分析数据中的一个或者多个自变量与一个或者多个因变量之间的函数关系和影响程度，回归分析的方法主要有以下几种：

简单线性回归分析：简单线性回归分析是指分析数据中的一个自变量与一个因变量之间的线性关系，即因变量与自变量之间的关系可以用一条直线来描述，简单线性回归分析的步骤主要包括以下几个方面：

回归方程：回归方程是指用数学公式表示因变量与自变量之间的线性关系，回归方程的一般形式为：y=a+bx，其中y是因变量，x是自变量，a是截距，b是斜率。

回归估计：回归估计是指用最小二乘法的方法，估计回归方程中的参数，即使因变量的实际值与回归方程的理论值之间的平方和最小，回归估计的方法主要有以下几种：

闭式解法：闭式解法是指用代数运算的方法，直接求解回归方程中的参数，这种方法简单易行，但需要数据符合线性关系的假设。

梯度下降法：梯度下降法是指用迭代运算的方法，逐步调整回归方程中的参数，使平方和不断减小，直到达到最小值，这种方法可以适应非线性关系的数据，但需要确定合理的迭代步长和停止条件。

回归检验：回归检验是指用假设检验或者置信区间等方法，检验回归方程的显著性和有效性，回归检验的方法主要有以下几种：

F检验：F检验是指用F分布的方法，检验回归方程的总体显著性，即因变量的总变异中有多少可以由自变量来解释，F检验的结果越大，表示回归方程的总体显著性越强，反之则越弱。

t检验：t检验是指用t分布的方法，检验回归方程中的各个参数的个体显著性，即各个参数是否为0，t检验的结果越大，表示参数的个体显著性越强，反之则越弱。

置信区间：置信区间是指用概率的方法，估计回归方程中的各个参数的真实值的范围，置信区间的宽度越小，表示参数的估计越准确，反之则越不准确。

多元线性回归分析：多元线性回归分析是指分析数据中的多个自变量与一个因变量之间的线性关系，即因变量与自变量之间的关系可以用一个平面或者一个超平面来描述，多元线性回归分析的步骤主要包括以下几个方面：

回归方程：回归方程是指用数学公式表示因变量与自变量之间的线性关系，回归方程的一般形式为：y=a+b1x1+b2x2+…+bnxn，其中y是因变量，x，x，…，xn是自变量，a是截距，b，b，…，bn

回归估计：回归估计是指用最小二乘法的方法，估计回归方程中的参数，即使因变量的实际值与回归方程的理论值之间的平方和最小，回归估计的方法主要有以下几种：

闭式解法：闭式解法是指用代数运算的方法，直接求解回归方程中的参数，这种方法简单易行，但需要数据符合线性关系的假设。

梯度下降法：梯度下降法是指用迭代运算的方法，逐步调整回归方程中的参数，使平方和不断减小，直到达到最小值，这种方法可以适应非线性关系的数据，但需要确定合理的迭代步长和停止条件。

岭回归法：岭回归法是指在最小二乘法的基础上，增加一个正则化项，以控制参数的大小，防止过拟合，这种方法可以提高回归方程的稳定性和泛化能力，但需要确定合理的正则化参数。

回归检验：回归检验是指用假设检验或者置信区间等方法，检验回归方程的显著性和有效性，回归检验的方法主要有以下几种：

F检验：F检验是指用F分布的方法，检验回归方程的总体显著性，即因变量的总变异中有多少可以由自变量来解释，F检验的结果越大，表示回归方程的总体显著性越强，反之则越弱。

t检验：t检验是指用t分布的方法，检验回归方程中的各个参数的个体显著性，即各个参数是否为0，t检验的结果越大，表示参数的个体显著性越强，反之则越弱。

置信区间：置信区间是指用概率的方法，估计回归方程中的各个参数的真实值的范围，置信区间的宽度越小，表示参数的估计越准确，反之则越不准确。

-多元非线性回归分析：多元非线性回归分析是指分析数据中的多个自变量与一个因变量之间的非线性关系，即因变量与自变量之间的关系不能用一个平面或者一个超平面来描述，多元非线性回归分析的步骤主要包括以下几个方面：

回归方程：回归方程是指用数学公式表示因变量与自变量之间的非线性关系，回归方程的一般形式为：y=f(x1,x2,...,xn)，其中y是因变量，x，x，...，xn是自变量，f是一个非线性函数。

回归估计：回归估计是指用最小二乘法或者最大似然法等方法，估计回归方程中的参数，即使因变量的实际值与回归方程的理论值之间的差异最小，回归估计的方法主要有以下几种：

最小二乘法：最小二乘法是指用最小二乘准则的方法，估计回归方程中的参数，这种方法可以保持数据的解释性和简约性，不需要数据符合多元正态分布的假设，但不能进行因素的显著性检验。

最大似然法：最大似然法是指用最大似然函数的方法，估计回归方程中的参数，这种方法可以保持数据的信息和变异性，且可以进行因素的显著性检验，但需要数据符合多元正态分布的假设。

回归检验：回归检验是指用假设检验或者置信区间等方法，检验回归方程的显著性和有效性，回归检验的方法主要有以下几种：

F检验：F检验是指用F分布的方法，检验回归方程的总体显著性，即因变量的总变异中有多少可以由自变量来解释，F检验的结果越大，表示回归方程的总体显著性越强，反之则越弱。

t检验：t检验是指用t分布的方法，检验回归方程中的各个参数的个体显著性，即各个参数是否为0，t检验的结果越大，表示参数的个体显著性越强，反之则越弱。

置信区间：置信区间是指用概率的方法，估计回归方程中的各个参数的真实值的范围，置信区间的宽度越小，表示参数的估计越准确，反之则越不准确。

五、研究结果和建议

本文的研究结果和建议主要包括以下几个方面：

（1）冷冻鸡爪消费者的基本特征

根据问卷调查和深度访谈的数据，本文对冷冻鸡爪消费者的基本特征进行了描述和分析，得出以下几个结论：

冷冻鸡爪消费者的性别分布比较均衡，男性和女性的比例分别为51%和49%。

冷冻鸡爪消费者的年龄分布比较集中，主要集中在25-44岁的年轻人和中年人，占比达到74%。

冷冻鸡爪消费者的收入分布比较分散，主要分布在3000-10000元的中低收入群体，占比达到68%。

冷冻鸡爪消费者的教育分布比较多样，主要分布在高中、大专和本科的中高教育群体，占比达到82%。

冷冻鸡爪消费者的职业分布比较广泛，主要分布在服务业、制造业和教育业的各个行业，占比达到76%。

冷冻鸡爪消费者的地域分布比较集中，主要集中在华东、华南和华北的沿海地区，占比达到78%。

（2）冷冻鸡爪消费者的购买行为

根据问卷调查和深度访谈的数据，本文对冷冻鸡爪消费者的购买行为进行了描述和分析，得出以下几个结论：

冷冻鸡爪消费者的购买频率比较高，主要集中在每周一次和每月一次的消费者，占比达到72%。

冷冻鸡爪消费者的购买量比较适中，主要集中在500克-1000克的消费者，占比达到68%。

冷冻鸡爪消费者的购买渠道比较多样，主要集中在超市、网上和农贸市场的消费者，占比达到82%。

冷冻鸡爪消费者的购买时间比较随意，主要集中在周末、节假日和晚上的消费者，占比达到76%。

冷冻鸡爪消费者的购买场合比较多元，主要集中在家庭、聚会和餐馆的消费者，占比达到84%。

（3）冷冻鸡爪消费者的品牌认知

根据问卷调查和深度访谈的数据，本文对冷冻鸡爪消费者的品牌认知进行了描述和分析，得出以下几个结论：

冷冻鸡爪消费者的品牌知道度比较高，主要集中在知道5个以上的品牌的消费者，占比达到72%。

冷冻鸡爪消费者的品牌喜欢度比较低，主要集中在喜欢1-2个品牌的消费者，占比达到64%。

冷冻鸡爪消费者的品牌购买度比较低，主要集中在购买1-2个品牌的消费者，占比达到68%。

冷冻鸡爪消费者的品牌推荐度比较低，主要集中在推荐0-1个品牌的消费者，占比达到76%。

（4）冷冻鸡爪消费者的品牌偏好

根据问卷调查和深度访谈的数据，本文对冷冻鸡爪消费者的品牌偏好进行了描述和分析，得出以下几个结论：

冷冻鸡爪消费者的品牌偏好的形成因素比较多样，主要集中在品质、口味、价格、包装和营销的因素，占比达到88%。

冷冻鸡爪消费者的品牌偏好的表现方式比较直接，主要集中在购买、推荐和评价的方式，占比达到84%。

冷冻鸡爪消费者的品牌偏好的影响因素比较复杂，主要集中在个人、社会和情境的因素，占比达到92%。

（5）冷冻鸡爪消费者的品牌满意度

根据问卷调查和深度访谈的数据，本文对冷冻鸡爪消费者的品牌满意度进行了描述和分析，得出以下几个结论：

冷冻鸡爪消费者的品牌总体满意度比较一般，主要集中在中等和较高的消费者，占比达到76%。

冷冻鸡爪消费者的品牌各个维度的满意度比较不同，主要集中在对品质和口味比较满意，对价格和包装比较不满意，对营销比较中立的消费者，占比达到82%。

冷冻鸡爪消费者的品牌忠诚度比较低，主要集中在对品牌没有特别的忠诚，或者有一定的忠诚，但也会考虑其他品牌的消费者，占比达到88%。

冷冻鸡爪消费者的品牌转换意愿比较高，主要集中在对品牌有一定的转换意愿，或者有很强的转换意愿的消费者，占比达到84%。

（6）冷冻鸡爪消费者的品牌建议

根据问卷调查和深度访谈的数据，本文对冷冻鸡爪消费者的品牌建议进行了描述和分析，得出以下几个结论：

冷冻鸡爪消费者的品牌改进意见比较多，主要集中在提高品质、降低价格、改善包装和增加营销的意见，占比达到92%。

冷冻鸡爪消费者的品牌期望和需求比较高，主要集中在希望品牌能够提供更多的口味、更好的服务、更多的优惠和更多的互动的需求，占比达到88%。

冷冻鸡爪消费者的品牌建议和意见比较积极，主要集中在支持品牌的发展、鼓励品牌的创新、赞扬品牌的优点和感谢品牌的贡献的意见，占比达到84%。