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联合分析也称为结合分析、交互分析，是一种多变量分析方法，最初被应用在心理学研究，但是后来发现其在商业领域更能发挥作用，逐渐成为市场分析的常用方法之一。
一、基本思路联合分析是在已知受测者对某一受测体集合整体评估结果的情形下，经过分解的方法估计其偏好结构。
以上说法比较抽象，结合市场分析角度解释为：我们认为消费者是根据构成产品/服务的多个属性多个水平来进行感知和做偏好判断的，也就是说，消费者对产品/服务的偏好每次并不是基于一个因素而是基于几个因素综合判断的。
单独或直接的询问消费者各个属性的重要性，是不现实，甚至是无用的。
所以在市场研究中，我们要模拟“消费者在面对不同的产品／服务及其组合时，参考多种属性的结合效应之后做出选择”的过程。
通过提供给消费者以不同的属性水平组合形成的产品，并请消费者做出心理判断，然后采用数理分析方法对每个属性水平赋值，使评价结果与消费者的给分尽量保持一致，来分析研究消费者的选择行为，这是一种间接的测量过程。
在联合分析下，产品被理解为属性水平的组合，属性、水平都互为独立变量，这在实际操作中比较困难，因为共线性多少会存在，但只要不严重就没问题。
联合分析的核心在于对单个效用的分析，为此必须考虑大量个体的效用结构。
二、名词解释1.效用的加法模型：假设一种产品或服务有m种属性，每种属性有n种水平，则产品1,2...n的总效用=因子1水平1+...因子m水平n的效用2.属性产品中可能对消费者产生影响的主要特征或指标，相当于方差分析中的因素3.水平属性的不同水平，相当于方差分析中的水平4.正交设计多因素实验的一种优化设计方法，基本思想是选取少数最有代表性的实验充分提取信息，使用的是正交表。
5.轮廓由能描述产品重要特征的属性以及属性的不同水平的组合6.全轮廓所有属性的各种属性水平的组合7.配对表属性间两两配对得到的二维交叉表。
8.相对重要性表示消费者在选择时，某种属性影响消费者决策的重要程度9.内部效应预测效用与实际效用之前的相关程度，用于分析结果的可靠性。
百泰派克生物科技
代谢组转录组联合分析
转录组是指生物体在特定生长发育时期或不同生理病理条件下转录得到的所有mRNA的集合。
根据中心法则可知，DNA通过转录成mRNA再翻译成蛋白质，mRNA在遗传法则中处于中央枢纽地位，可以作为桥梁将基因表达与下游的最终翻译物质联系起来。
转录组分析是功能基因的研究利器，分析转录组学数据可以得到大量差异表达的基因以及众多调控网络，但是难以确定关键调控途径以及控制关键途径的物质。
代谢组是指生物体在不同时期或不同生理状态下新陈代谢产生的所有内源性小分子代谢物，是生物体在内外调控下基因转录的最终结果，也是生物体表型的基础和直接体现者。
基因表达以及表型性状的微小变化会在代谢层面得以放大，因此，代谢组学分析可以反映表型变化的分子机理。
将转录组与代谢组进行联合分析可以实现基因表达与表型变化之间的连接，从“因”和“果”两个层面剖析生物学问题，通过筛选某一生物学过程中的关键基因以及代谢产物，构建核心的生物学代谢通路以及调控网络，解释影响表型的基因机理，从整体上深度解析生物系统的生长发育和病变过程。
百泰派克生物科技采用Thermo Fisher的Q ExactiveHF质谱平台、Illumina高通量测序平台以及Nano-LC色谱，提供可靠、快速且经济高效的肠道微生物代谢组与转录组整合分析服务技术包裹，您只需要将您的实验目的告诉我们并将您的样品寄给我们，我们会负责项目后续所有事宜，包括实验设计、样品检测、数据分析，可满足多种检测需求，欢迎免费咨询。
转录组代谢组联合分析
转录组代谢组联合分析是基因表达和代谢反应之间的联系的强大研究工具。
它收集和系统地研究植物和动物转录组和代谢组数据，以确定细胞的功能模块和种间的功能异质性。
植物/动物代谢组和转录组数据可以用来探索和理解植物/动物发育和生理机制。
转录组代谢组联合分析可以运用多种统计和生物信息学方法，确定植物/动物的不同基因调控系统/部件与代谢和代谢反应的相互关系。
该技术还能够研究基因影响的代谢途径和细胞内代谢反应模式，特别是在生物体内水平进行微小的变化时。
转录组代谢组联合分析建立了从基因表达到代谢反应之间有效的转化，为解决生物问题和生物利用技术提供了数据。
此外，转录组代谢组联合分析还可以用来解释新型抗药物代谢途径、发现新型伴侣，揭示特定代谢和代谢途径的动态调控，帮助细胞感知和响应环境变化。
最近，研究表明，转录组代谢组联合分析在植物农业应用范围内非常重要，例如用于改良肥料利用效率，提高作物产量和品质，发现特定抗性基因的影响等。
因此，转录组代谢组联合分析是一种强大的研究工具，可以揭示从基因表达到代谢反应之间强有力的联系，最终分析和预测生物体内表型变化。
联合分析的局限性
联合分析是市场研究领域流行的一种市场研究工具。
它来源于心理学研究领域的心理测量技术，20年代初，市场分析领域的研究者
将它引入消费者行为研究领域，取得了良好的效果，从此联合分析在管理界获得了广泛的应用，成为当前最流行的市场分析工具之一。
联合分析的局限性有：通过数理方法，将消费者对于产品或者服务的偏好分解为产品各个属性上的部分价值，利用消费者的部分价值预测消费者在市场中的行为。
这种方式为各种市场问题和管理问题提供了一个崭新的研究思路。
联合分析在分析消费者偏好方面的优秀能力使它的应用领域不
断扩展，研究者和管理者已经将它广泛地应用于市场营销、战略、激励机制、金融、散育、社会福利政策制订等各个领域，成为各行业最常用的应用统计方法之一。
联合分析也不可避免的存在某些局限性，无论在概念和理论方面，还是实践应用方面，它仍然处于不断的发展之中。
联合分析在理论和方法方面获得了长足的发展，然而当前的联合分析仍然存在某些局限性。
一方面，它是一种静态分析，结果在一个时点上分析得出。
.简述聚类分析和联合分析的特点关联分析用于发现同一个事物中某些属性同时出现的规律和模式，聚类分析则将数据分成不同的类型。
关联分析研究的是不同事件同时出现的规律，相关分析则研究不同变量的相关程度。
相关分析在小样本空间表现很好，到大样本空间时，由于数据过多，导致相关导数的计算十分困难，同事也会造成相关系数的不准确。
关联分析在小样本空间里表现一般，只有在数据足够多时，关联分析才可以发现不同事物同时出现的规律。
聚类分析有四个特点：1.与回归分析类似，聚类分析需要考虑孤立点对分类结果的影响。
聚类算法对孤立点过于敏感的话，会使分类结果不可信。
2. 事物的属性少于两三个时，大部分聚类算法都表现很好，一旦事物属性过多，就有许多算法表现得不那么好了，而且在二维或三维空间中，可以直观地判断聚类结果是否合理。
3. 聚类分析的结果有时候会很不容易理解，就像在关联分析里我们有时候不知道为什么啤酒和尿布会一块儿出现在购物篮里一样，聚类分析里有时一些点聚在一起也会显得很奇怪。
4. 尽管聚类分析在小样本中的表现往往优于大样本，但大样本对聚类分析的需要要比小样本迫切得多。
因此我们需要寻找能在大样本里表现良好的聚类算法。
最常见的聚类方法有层次聚类，快速聚类，密度聚类，网格聚类等。
层次聚类将n个数据看为n个类，将距离较近的两个数据合并为一个类，这样就有了n-1个类，再将距离较近的两个类合并为一个类，以此类推，最终n个类合并为有限个类快速聚类里数据首先随机分为几个类，然后调整离其他类别中心更近的数据的类别属，如此迭代，最终确定分类密度聚类主要用于解决聚类形状不是圆形的数据集，它根据数据的密度判断数据的类别网格聚类则首先将数据集平面分为诸多小网格，所有处理都以网格伟大安慰，这样做可以提高计算速度。
百泰派克生物科技
转录组与蛋白组联合分析九象限图
转录组与蛋白组分别从RNA和蛋白质水平对样本进行研究，转录组主要是基因的表达情况，蛋白组主要是转录组的翻译情况，将两者进行整合分析即转录组与蛋白组联合分析，可以对两者的数据进行差异分析，从众多候选基因中快速寻找与研究性状相关的关键基因。
由于翻译调控机制的存在，实际上蛋白组与转录组的数据相关性较低，九象限图此时就可以发挥关键作用。
九象限图是在原有的四象限图的基础上发展升级而来的，可以更直观、更精细的展示基因与蛋白的相关变化情况。
九象限图的横坐标是转录组差异倍数log2值，纵坐标是蛋白组差异倍数log2值，图中的每个小圆点代表一个基因或蛋白质，分别通过两条与横坐标和纵坐标平行的虚线将图划分为九个区域，每个区域代表不同的涵义。
与横坐标平行的虚线表示转录组的差异倍数阈值，与纵坐标平行的虚线表示蛋白组的差异倍数阈值，阈值线外代表差异显著的基因或蛋白质，反之，阈值线内则表示差异不显著的基因或蛋白。
百泰派克生物科技基于Illumina高通量测序平台的转录组测序服务，能够在单核
苷酸水平上检测任何物种的整体转录水平，与可提供多种蛋白质组学的定量和定性服务的Thermo Fisher的Orbitrap Fusion Lumos质谱平台结合nanoLC-MS/MS纳
升色谱，结合可定制化的生物信息学分析方法进行整合，百泰派克为您提供从实验设计、样品检测、数据分析一站式转录组学和蛋白质组学整合分析服务，可满足多种检测需求。
联合分析及案例应用结合分析联合分析又称结合分析（conjoint analysis）是一种有效的市场研究技术，近年来广泛应用于消费品、工业产品和商业服务等相关领域的市场研究中，尤其是在新产品开发、市场占有率分析、竞争分析、市场细分和价格策略等方面，结合分析在我国也越来越受到市场研究公司和企业的重视，本文试图通过对一个新产品开发案例的分析，来阐述结合分析在产品概念测试中的应用。
一、结合分析的基本概念结合分析适用于测量消费者的心理判断，如理解（perceptions）和偏好（preferences），在结合分析中，产品/服务被描述为“轮廓”（profiles），每一个轮廓是由能描述产品/服务重要特征的属性（attributes）以及赋予每一个属性的不同水平的组合构成的，结合分析的一个重要的基本假定是：消费者是根据构成产品/服务的多个属性来进行理解和做偏好判断；在消费者对轮廓的评价结果的基础上，经过分解的方法去估计其偏好结构,从而推算出消费者对该轮廓的多个属性及各属性水平的偏好得分（preference scores），在结合分析中用分值或效用来描述。
结合分析应用于产品概念测试，能够定量测量消费者对产品/服务的某个属性和某个属性水平的偏好或效用，可以用来寻找消费可接受的某种产品/服务的最佳属性及属性水平组合，这种组合最初可能并没有被消费绪所评价。
为了达到这样的目的，首先要估计不同属性水平的效用或分值，进一步计算出属性的相对重要性（attributes relative importance）和轮廓效用(profile utility)，以便定量化地测量消费者的偏好。
二、结合分析的主要步骤1.确定产品或服务的属性与属性水平结合分析首先要对产品或服务的属性和属性水平进行识别，所确定产品或服务的属性和属性水平必须是显著影响消费者购买的因素。
一个典型的结合分析包含6－7个显著因素。
确定了产品属性之后，还应该确定这些属性恰当的水平，例如容量是MP3产品的一个属性，目前市场上的MP3的容量类型主要有：64M、128M和256M等，这些是容量属性的主要属性水平。
属性与属性水平的个数将决定分析过程中要进行估计的参数的个数2.产品模拟结合分析将产品的所有属性与属性水平通盘考虑，并采用正交设计的方法将这些属性与属性水平进行组合，生成一系列模拟产品。
在实际应用中，通常每一种模拟产品被分别描述在一卡片上。
结合分析的产品模拟主要有两大类方法：配对法（pair wise）和全轮廓法（full-profile）。
配对法也叫两项法（或双因子评价法，two-factors evaluations），被调查者每次评价两个属性，直至所有的属性对都被评价完毕为止。
以MP3产品为例，容量和价格属性各有三个属性水平，则要评价的所有组合为3×3＝9个，消费者就要按他们自己的喜好程度在每种组合中对相应的模拟出来的组合从1（表示最不喜欢）至9（或7，表示最喜欢）打分与排序,直到全部填写完毕。
全轮廓法也叫多项法（或多因子评价法，multiple-factor evaluations）。
由全部属性的某个水平构成的一个组合叫做一个轮廓（profile）。
每个轮廓分别用一张卡片表示，如下列MP3的一个组合产品：容量：128M；音质：好；价格：1000元；外形：时尚。
其实，并不需要对所有组合产品进行评价，且在属性水平较多时实施难度也较大。
在配对法中，通常用循环设计来减少组合数。
在全轮廓法中，则采用正交设计等方法，以减少组合数，又能反映主效应。
3.数据收集：请受访者对模拟产品进行评价，通过打分、排序等方法调查受访者对模拟产品的喜好、购买的可能性等。
排序法是要对产品模拟组合中的所有属性水平作相对的评价，要求对每个组合给一个不同的等级。
对于配对法，由消费者对每两属性组合的所有产品模拟按自己的意愿进行评价，对全轮廓法需要对所有产品模拟组合排序。
从排序中可准确地反应出市场中消费者的行为。
对于打分形式，是要对每一个产品模拟独立地评分，判断可独立进行。
采用此方法的人认为此方法对消费者来说比排序更为便利，分析时也容易得多。
总的说来，排序和打分形式均可，但近年来人们对打分形式应用得更为评分法变得更为普遍。
4.计算属性的效用：从收集的信息中分离出消费者对每一属性以及属性水平的偏好值，这些偏好值也就是该属性的“效用”。
计算属性的模型和方法有多种，一般地，人们主要用一般最小二乘法回归（OLS）模型、多元方差分析（MONANOVA）模型、LOGIT回归模型等方法。
有研究表明OLS回归估计效用值同其它模型的估计一样有效，也是最容易理解的方法。
因此用OLS回归的结合分析研究更多，也更普遍。
例如：SPSS的Categories模块结合分析就是用OLS回归估计的，而且它能处理排序和评分两种数据。
5.结果解释与应用结合分析的结果可以在消费者个体层次上进行解释，也就是对每一个消费者的偏好计算不同属性水平的效用值和属性的相对重要性，并且分析个体对产品/服务的不同组合的偏好反应；也可以对结合分析在消费者群体层次上进行解释，首先按照某种属性将消费者进行分类，例如认为价格属性最重要的或者效用值相似的消费者归成一类（集合），然后再分析整个群体或不同类之间的偏好反应，研究人员应根据不同的研究目的来确定进行分析的层次。
三、结合分析的软件化过程结合分析采用了一系列的现代数理统计方法，如正交设计、回归分析等，这些方法的计算量巨大，只有通过电脑才能实现。
因此实际的市场研究中，必须有专门的软件来实现从模拟产品设计到估计效用模型、预测等一系列过程。
一些常用的统计软件如SPSS、SAS和BMDP中包含有结合分析的基本模型，此外还有一些结合分析用的专门程序。
MONANOVA（Monotone Analysis of Variance）用于分析排序法得到的全轮廓数据。
TRADEOFF用于分析配对法，要求数据也是排序法得到的。
此外常用的还有LINMAP，ACA （Adaptive Conjoint Analysis），CONJOINT DESIGNER，CONJOINT ANALYZER，CONJOINT LINMAP，SIMGRAF和BRIDERPOSSE（Product Optimization and Selected Segmentation Evaluation）是采用混合型结合分析和实验设计法来优化产品的一般系统。
下面详细对目前国内较为流行的用于结合分析的软件SPSS做简要介绍。
SPSS（Statistical Package for Social Science）软件包有一个分类数据处理分析的模块，叫Categories，其中第一部分就是结合分析。
它由三个单独的过程组成：ORTHOPLAN，PLANCARDS和CONJOINT。
采用的是全轮廓法，即消费者要对由所有属性的某个水平定义的各种产品轮廓作评价（排序或评分）。
这种方法的主要优点是比较实际，缺点是要评价的方案数目可能太多。
在Categories中，采用了部分因子设计（fractional factorial design），即只取可供选择的方案中的一部分来进行评价。
正交表法是其中的一种部分因子设计。
ORTHOPLAN过程生成一个部分因子计划，用于估计主效应，交互作用在此是忽略不考虑的。
PLANCARD过程帮助用户生成实施用的“卡片”，以供消费者对各个“卡片”（即各个轮廓）作排序时用。
CONJOINT过程采用一般最小二乘（OLS）估计法作结合分析，其研制者认为OLS法在进行结合分析时和其它方法同样有效，而且OLS法还比较简单、易于解释。
它允许使用三种方法来收集数据：评分、排序或分类。
此外，还允许有四种类型的因子：离散的（discrete），线性的（linear），理想的（ideal）和反理想的（ant ideal）。
四、结合分析的一个实例以下用一个MP3产品的例子来说明结合分析的在产品测试在的应用，并介绍使用SPSS进行结合分析的程序及步骤。
假定某公司打算在市场上推出一款新型的MP3产品，首先要了解消费者对MP3产品的喜好，消费者更重视MP3产品的那些属性或特征，他们对这些属性或特征又有什么特别的偏好，为了设计出受消费者欢迎的MP3，该公司需要开展一次市场调研，对各种配置的MP3产品进行测试。
1.确定产品或服务的属性与属性水平通过查阅有关广告、收集二手资料和走访MP3的零售商确定：容量、音质、价格、外形、品牌、功能、产地、电池使用时间、线控、屏显等10产品特征是MP3的潜在的重要属性，随机抽取若干消费者对这10个属性的重要度进行前期预调查（采用目前市场调查中常用的对单个属性的重要度分别打分，按分数的平均值排序），从而确定对容量、音质、外形和价格这4个属性进行结合分析，这4个属性及其属性水平如下表所示：2、产品模拟利用上述属性与属性水平可以组合起81种模拟产品（3×3×3×3）。
如果受访者对所有81种模拟产品进行一一评价，那将是十分麻烦的。
结合分析采用数理统计中的正交设计来减少模拟产品数量。
在本例中，通过SPSS进行正交设计，所需要测试的模拟产品可以减少到9种。
以下是使用SPSS进行正交设计的程序及得出的一个正交设计方案：其中：U(x)=所有属性的总效用；ki =属性i的水平数目；m=属性个数；αij＝属性i的第j个水平的分值贡献或效用；Xij＝1如果第i个属性的第j个水平出现；0其它情形。
由效用函数可以产生一个衡量每一属性重要程度的指标：相对重要程度Wi(2)其中Ci为属性i的效用变动范围，Ci = {Max(X ij) - Min(X ij)}，对每个I（3）各属性的相对重要性之和为百分之百。
实际应用中，模型的估计几乎完全计依赖于计算机软件。
对于本例数据，我们采用SPSS中的Conjoint过程进行分析，其分析程序如下：认为外形时尚的效用(4.2222)比外形一般(1.1111)的效用要高。
可以看出最受该消费者欢迎的MP3产品属性特征是，价格：1000元；容量：128M；音质：好；外形：时尚。
联合分析之CBC模型sandy2014.08.07作为付费的企业级产品，随着开放平台应用的增多，我们需要考虑不同市场对不同应用或组合的偏好，以及组合价格对企业用户的吸引力。
借着“企业QQ平台应用价格研究”，梳理了一下常用的价格研究方法。
如图1所示，针对产品阶段与投入资源的差异性，通常可以将价格研究策略分为三种：历史数据模型、购买行为实验控制、模拟购买。
图1 价格研究的策略对于尚未进入市场的新产品，我们通常采用“模拟购买”的策略，进行直接或间接的测量。
而不同测量方式费用、复杂性、结论适用性、数据质量都有所不同（见表1），目前市场调研中广泛使用的是基于联合分析的间接测量。
