定性预测常用哪些统计分析方法？

在工商管理专业中，定性预测是指基于非数值信息进行的预测，比如专家意见、市场调研结果等。虽然定性预测主要依赖于主观判断和经验，但在处理和分析这些信息时，有时也会用到一些统计分析方法来提高预测的准确性和可靠性。常用的统计分析方法包括：
1. 德尔菲法：这是一种通过多轮次地向一组专家发送问卷调查的方式，收集并汇总他们的意见以达成共识的方法。每一轮结束后，组织者会将上一轮的结果反馈给所有参与者，并要求他们再次评估自己的观点。这个过程可以反复进行几轮，直到参与者的观点趋于一致。
2. 主成分分析：用于减少数据集维度的同时保留尽可能多的信息。在定性预测中，可以通过主成分分析从大量的市场调研数据中提取出最重要的几个特征或变量，从而简化问题并提高效率。
3. 因子分析：与主成分分析类似，但更侧重于探索潜在的不可观测因素对多个可观测指标的影响。通过因子分析可以帮助我们理解消费者行为背后的驱动因素。
4. 聚类分析：将样本分成若干个类别或群体，每个群组内的个体具有较高的相似性，而不同群组之间则存在明显差异。在市场细分研究中经常使用聚类分析来识别不同的客户群体及其特征。
5. 内容分析法：对于文本资料的定性预测，内容分析是一种系统化的编码和评估过程，旨在发现特定主题或概念出现的频率以及它们之间的关系模式。

这些方法虽然主要用于处理定量数据，但在定性预测中同样能够发挥重要作用，通过将非结构化信息转化为可量化的形式，为决策提供科学依据。