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。
首先我们讲到联合分析是用来评价消费者偏好,是市场研究领域最常用的一种方法。如果将产品看成一些属性的组合，那么组合分析可以决定哪种属性对决定产品偏好最重要，以及哪种属性水平的组合是最受偏好的。
如果产品的描述是由几个属性特征决定的，比如说mp3的音质、外形、容量、价格等等，商家为了确定哪个属性对消费者的影响最大，以及预测什么样的属性组合最受消费者的欢迎，选择的办法应该就是联合分析了。
事实上从抽样调查的角度来看，高质量和低价格的组合是消费者的最爱，但是这对商家而言，这没有任何意义。
在SPSS中分成三个阶段，引用一个幸福毛毛虫的案例数据，结合SPSS操作，帮助大学学习操作。
（1）ORTHOPLAN（正交设计）
属性特征的所有组合产品是非常多的，所以应该通过正交设计进行筛选。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：
| *正交设计.
ORTHOPLAN /FACTORS=price ‘价格'( 1 ‘1000元’ 2 ‘1500元’ 3 ‘2000元’) capacity ‘容量’ ( 1 ’64M’ 2 ‘128M’ 3 ‘256M’) tonality ‘音质’ ( 1 ‘差’ 2 ‘一般’ 3 ‘好’) fashion ‘外形’ ( 1 ‘守旧’ 2 ‘一般’ 3 ‘时尚’) /OUTFILE=’D:tempmp3plan.sav’. |
以上程序在SPSS中也可通过窗口实现，执行该SPSS程序，
data->orthogonal design->generate
（按照要求逐步定义，好了后将结果保存至预定地址）
得出正交设计的结果，如下表：
| MP3产品 | 价格 | 容量 | 音质 | 外形 |
| A | 2000 | 128M | 好 | 守旧 |
| B | 2000 | 256M | 差 | 一般 |
| C | 1500 | 64M | 好 | 一般 |
| D | 1500 | 256M | 一般 | 守旧 |
| E | 1500 | 128M | 差 | 时尚 |
| F | 1000 | 256M | 好 | 时尚 |
| G | 1000 | 64M | 差 | 守旧 |
| H | 2000 | 64M | 一般 | 时尚 |
| I | 1000 | 128M | 一般 | 一般 |
（2）PLANCARD（生成模拟产品的卡片）
对于上面正交设计产生的9个种模拟产品，被调查者需要对每一个模拟产品的偏好进行评价，在实际调查过程中是将每个模拟产品的属性特征打印在一张卡片上，使用SPSS 语句可以一次性生成所有模拟产品的卡片，提高了制作卡片的效率。下面是生成模拟产品卡片的SPSS程序。
| *生成模拟产品的卡片.
GET FILE=’D:tempmp3plan.sav’. PLANCARDS /FACTOR=price capacity tonality fashion /FORMAT card /PAGINATE /OUTFILE=’d:tempcards.txt’. |
执行上述程序输出所有模拟产品的卡片，
design->disdata->orthogonal play
以下只例出模拟产品ABCD的卡片输出结果
在调查问卷中可设置相关的问题进行数据收集，下面是一个问题的例子。
〖出示模拟产品A的卡片〗请问您有多大可能会购买具有以下产品特征的MP3？(请以1-9为评分标准:”一定会”9分; “一定不会”1分) 【单选】
| 一定不会 | 一定会 | ||||||||
| 购买可能性 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
假定通过调查得到某个消费者对9种模拟产品的评价，数据如下：
| 模拟产品的编号 | A | B | C | D | E | F | G | H | I |
| 购买的可能性 | 5 | 1 | 3 | 4 | 3 | 9 | 1 | 4 | 8 |
(3)CONJOINT
CONJOINT阶段只能自己编程序实现，似乎没有菜单操作可用。
conjoint plan=设计数据文件名[即（1）步产生的]。
/data=结果数据文件名[即（2）步产生，排序后得到的]。
/属性变量测试方式=相应变量列表
/subject=个体ID号
/factors=需要分析的属性变量列表
/print=需要输出的结果列表
/utility=存储数据文件名
/plot=需要绘制的图
采用SPSS中的Conjoint过程进行分析，其分析程序如下：
| *输入收集的数据.
DATA LIST FREE / ID score1 to score9. BEGIN DATA 1 5 1 3 4 3 9 1 4 8 END DATA. SAVE OUTFILE=’d:tempmp3data.sav’. *进行结合分析. CONJOINT PLAN=’d:tempmp3plan.sav’ /DATA=’d:tempmp3data.sav’ /FACTORS=price capacity tonality fashion /SUBJECT=id /SCORE=score1 to score9 /PLOT=all /UTIL=’d:tempmp3result.sav’. |
主要结果：
联合分析同时可以进行市场占有率预测以及商业竞争分析