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文檔簡介
1、1聯(lián)合分析聯(lián)合分析(conjoint analysis)2 應用背景概述應用背景概述 聯(lián)合分析的發(fā)展概述聯(lián)合分析的發(fā)展概述 聯(lián)合分析的基本理論聯(lián)合分析的基本理論 基本概念基本概念 聯(lián)合分析的基本思想以及基本目的聯(lián)合分析的基本思想以及基本目的 聯(lián)合分析的基本模型聯(lián)合分析的基本模型 聯(lián)合分析的基本假定聯(lián)合分析的基本假定 聯(lián)合分析的步驟聯(lián)合分析的步驟 聯(lián)合分析的實用聯(lián)合分析的實用 相關軟件介紹相關軟件介紹 實例實例3應用背景概述應用背景概述 日常生活中,對于某類產(chǎn)品我們經(jīng)常會面臨選擇境況,日常生活中,對于某類產(chǎn)品我們經(jīng)常會面臨選擇境況,通常會根據(jù)產(chǎn)品的不同效用來進行最優(yōu)化選擇,總會通常會根據(jù)產(chǎn)品的不
2、同效用來進行最優(yōu)化選擇,總會存在一種偏好。(存在一種偏好。(例子例子) 而在市場營銷研究中,對消費者偏好的研究是極其重而在市場營銷研究中,對消費者偏好的研究是極其重要的,一個經(jīng)常遇到的問題是:在所研究的產(chǎn)品要的,一個經(jīng)常遇到的問題是:在所研究的產(chǎn)品( (服務服務) )中,具有哪些屬性的產(chǎn)品最能夠受到消費者的歡迎。中,具有哪些屬性的產(chǎn)品最能夠受到消費者的歡迎。 針對這樣的問題,傳統(tǒng)的市場研究方法往往只能作定針對這樣的問題,傳統(tǒng)的市場研究方法往往只能作定性研究,而難以做出定量的回答。而聯(lián)合分析則提供性研究,而難以做出定量的回答。而聯(lián)合分析則提供了研究消費者偏好的一種定量方法。了研究消費者偏好的一種
3、定量方法。4 聯(lián)合分析是一種聯(lián)合分析是一種用于估計不同屬性對消費者的用于估計不同屬性對消費者的相對重要性以及不同屬性水平給消費者帶來的相對重要性以及不同屬性水平給消費者帶來的效用的效用的多元統(tǒng)計分析方法多元統(tǒng)計分析方法 它是在已知消費者對全輪廓的評價結果的基礎上它是在已知消費者對全輪廓的評價結果的基礎上, ,經(jīng)過分解的方法去估計其偏好結構的一種分析法。經(jīng)過分解的方法去估計其偏好結構的一種分析法。 可幫助我們研究為什么消費者購買某一產(chǎn)品而可幫助我們研究為什么消費者購買某一產(chǎn)品而不是其它產(chǎn)品這樣一個核心的營銷問題。不是其它產(chǎn)品這樣一個核心的營銷問題。 其因變量是消費者對某一輪廓的整體偏好評價,其因
4、變量是消費者對某一輪廓的整體偏好評價,自變量是組成各輪廓的不同屬性自變量是組成各輪廓的不同屬性( (因子因子) )水平。水平。5聯(lián)合分析的發(fā)展概述聯(lián)合分析的發(fā)展概述 聯(lián)合分析,或稱結合分析,早期被稱為聯(lián)合度量聯(lián)合分析,或稱結合分析,早期被稱為聯(lián)合度量(conjoint measurement)(conjoint measurement),由數(shù)理心理學家,由數(shù)理心理學家r.r.盧盧斯斯(r.luce)(r.luce)和統(tǒng)計學家和統(tǒng)計學家j.j.圖基圖基(j.tukey)(j.tukey)于于19641964年年首先提出。首先提出。 19711971年年p.p.格林格林(p.green)(p.gr
5、een)和勞和勞(rao)(rao)將此法引入市將此法引入市場研究領域場研究領域 到了到了8080年代,聯(lián)合分析發(fā)展到了混合型聯(lián)合分析,年代,聯(lián)合分析發(fā)展到了混合型聯(lián)合分析,以以sawtoothsawtooth公司公司19851985年推出的一系列聯(lián)合分析軟年推出的一系列聯(lián)合分析軟件為代表,如件為代表,如: :自適應聯(lián)合分析自適應聯(lián)合分析(aca)(aca),此后又推,此后又推出全輪廓聯(lián)合分析出全輪廓聯(lián)合分析(cva)(cva),以選擇為基礎的聯(lián)合分,以選擇為基礎的聯(lián)合分析析(cbc) (cbc) 。6聯(lián)合分析的基本概念聯(lián)合分析的基本概念 屬性和水平(屬性和水平(attribute and l
6、evelsattribute and levels): :屬性是研究中屬性是研究中產(chǎn)品的主要特征(等同于方差分析中的因素);水平產(chǎn)品的主要特征(等同于方差分析中的因素);水平指這些特征的不同取值。指這些特征的不同取值。注意:注意: 1 1. .為了精確反映回答者的判斷過程,所有構成或者減掉產(chǎn)品或服務的為了精確反映回答者的判斷過程,所有構成或者減掉產(chǎn)品或服務的總效用都應考慮在內(nèi)。很關鍵的一點是正反兩方面的因素都應考慮在總效用都應考慮在內(nèi)。很關鍵的一點是正反兩方面的因素都應考慮在內(nèi)。內(nèi)。 。 2. 2. 指定有決定性的屬性。這些屬性應該最好的區(qū)分物品。某些屬性雖指定有決定性的屬性。這些屬性應該最好
7、的區(qū)分物品。某些屬性雖然非常重要,但是在對物品作出選擇時差別并不大,因此不應考慮在內(nèi)。然非常重要,但是在對物品作出選擇時差別并不大,因此不應考慮在內(nèi)。比如汽車的安全性是一個很重要的屬性,但是多數(shù)情況下它并不重要,比如汽車的安全性是一個很重要的屬性,但是多數(shù)情況下它并不重要,因為所有汽車都達到政府標準,被認為是安全的。因為所有汽車都達到政府標準,被認為是安全的。7聯(lián)合分析的基本概念聯(lián)合分析的基本概念。輪廓(。輪廓(profileprofile):由能描述產(chǎn)品(或服務)重要特征):由能描述產(chǎn)品(或服務)重要特征的屬性以及賦予每一個屬性的不同水平的組合構成的屬性以及賦予每一個屬性的不同水平的組合構成
8、 完整輪廓(完整輪廓(full profilefull profile):根據(jù)所有屬性的各種屬):根據(jù)所有屬性的各種屬性水平所構造的所有組合。性水平所構造的所有組合。 結對表(結對表(pairwise tablespairwise tables): :屬性間兩兩配對得到的屬性間兩兩配對得到的二維交叉表。二維交叉表。8 分式析因設計(分式析因設計(fractional factorial designfractional factorial design): :用來用來減少完整輪廓法中的組合數(shù)所采用的設計。減少完整輪廓法中的組合數(shù)所采用的設計。 正交數(shù)組(正交數(shù)組(orthogonal arra
9、ysorthogonal arrays): :分式析因設計的一種分式析因設計的一種特殊類型,能夠用來有效估算所有主效應。特殊類型,能夠用來有效估算所有主效應。 成分效用函數(shù)(成分效用函數(shù)(part-worth functionpart-worth function): :描述消費者對描述消費者對每一屬性的不同水平所感知的效用。每一屬性的不同水平所感知的效用。 相對重要性(相對重要性(relative importance weithtrelative importance weitht): :表示消表示消費者在選擇時,某種屬性影響消費者決策的重要程度。費者在選擇時,某種屬性影響消費者決策的重要
10、程度。 內(nèi)部效度(內(nèi)部效度(internal validityinternal validity): :預測的效用與實際效預測的效用與實際效用之間的相關程度。用之間的相關程度。9 聯(lián)合分析的基本思想聯(lián)合分析的基本思想 聯(lián)合分析法的創(chuàng)建基于這樣一種思路聯(lián)合分析法的創(chuàng)建基于這樣一種思路: :單獨考慮某一單獨考慮某一等級的屬性時,屬性效用無法測量等級的屬性時,屬性效用無法測量; ;若將不同等級的若將不同等級的各項屬性聯(lián)合起來加以分析,屬性效用有可能被間各項屬性聯(lián)合起來加以分析,屬性效用有可能被間接地測量出來。接地測量出來。 基本思想是:通過提供給消費者以不同的屬性水平基本思想是:通過提供給消費者以不
11、同的屬性水平組合形成的產(chǎn)品或服務,讓消費者做出心理判斷,組合形成的產(chǎn)品或服務,讓消費者做出心理判斷,按其意愿程度給產(chǎn)品(或服務)組合打分或排序,按其意愿程度給產(chǎn)品(或服務)組合打分或排序,然后采用數(shù)理分析方法對每個屬性水平賦值,使評然后采用數(shù)理分析方法對每個屬性水平賦值,使評價結果與消費者的給分盡量保持一致,來分析研究價結果與消費者的給分盡量保持一致,來分析研究消費者的選擇行為。消費者的選擇行為。分解技術(decompositional technique) 10聯(lián)合分析的基本目的聯(lián)合分析的基本目的 1 1、確定消費者賦予某個預測變量、確定消費者賦予某個預測變量( (水平水平) )的貢的貢獻和
12、效用獻和效用(utilities)(utilities) 2 2、確定屬性的相對重要性、確定屬性的相對重要性 3 3、尋找消費者可接受的某種產(chǎn)品的最佳市場、尋找消費者可接受的某種產(chǎn)品的最佳市場組合組合, ,即模擬市場占有率分析。即模擬市場占有率分析。11聯(lián)合分析的基本模型聯(lián)合分析的基本模型1 112 估計時往往將模型轉化為含有虛擬變量的回歸方估計時往往將模型轉化為含有虛擬變量的回歸方程進行估計程進行估計2 213聯(lián)合分析的基本假定聯(lián)合分析的基本假定 1 1、屬性可加性、屬性可加性 產(chǎn)品(或服務)是作為一組屬性的組合加以產(chǎn)品(或服務)是作為一組屬性的組合加以評價的。即消費者對產(chǎn)品評價的。即消費者
13、對產(chǎn)品( (服務服務) )的偏好每次并的偏好每次并不是基于一個因素而是基于幾個因素的結合來不是基于一個因素而是基于幾個因素的結合來判斷的。判斷的。 2 2、消費者對某一輪廓的偏好(效用)函數(shù)是、消費者對某一輪廓的偏好(效用)函數(shù)是是(單調(diào)?)線性的。是(單調(diào)?)線性的。 3 3、消費者對產(chǎn)品評價的反應,可以反映出消消費者對產(chǎn)品評價的反應,可以反映出消費者最后的消費決策。費者最后的消費決策。 14聯(lián)合分析的步驟聯(lián)合分析的步驟 1 1、確定研究目的、確定研究目的 2 2、確定輪廓、確定輪廓 3 3、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)收集 4 4、選擇聯(lián)合分析方法并進行計算、選擇聯(lián)合分析方法并進行計算 5 5、解讀結果
14、、解讀結果 6 6、評估信度與效度、評估信度與效度 7 7、聯(lián)合分析的應用、聯(lián)合分析的應用15確定研究目的確定研究目的 首先,考慮研究的問題是什么,是否適合聯(lián)合首先,考慮研究的問題是什么,是否適合聯(lián)合分析來解決。一般來說下面類型的問題才適合分析來解決。一般來說下面類型的問題才適合進行聯(lián)合分析:進行聯(lián)合分析: 研究目的是用來測量消費者對產(chǎn)品的偏好研究目的是用來測量消費者對產(chǎn)品的偏好 產(chǎn)品有多種屬性,并且其特征能用有限的屬性和產(chǎn)品有多種屬性,并且其特征能用有限的屬性和水平進行描述水平進行描述 其次,確定產(chǎn)品(服務)的屬性以及屬性水平其次,確定產(chǎn)品(服務)的屬性以及屬性水平16確定輪廓確定輪廓 將所
15、有屬性與屬性水平進行組合,形成不同的輪將所有屬性與屬性水平進行組合,形成不同的輪廓,并制造成卡片。廓,并制造成卡片。 通常采用的方法有:通常采用的方法有: (1 1)配對法,也叫兩項法)配對法,也叫兩項法( (或雙因子評價法,或雙因子評價法,two-factors evaluations) ) (2 2)全輪廓法,也叫多項法)全輪廓法,也叫多項法( (或多因子評價法,或多因子評價法,multiple-factor evaluations) ) 往往采用正交數(shù)組設計來確定輪廓(參見實例)往往采用正交數(shù)組設計來確定輪廓(參見實例)17數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)收集 偏好的測量方法也決定了我們輸入數(shù)據(jù)的形式,最偏
16、好的測量方法也決定了我們輸入數(shù)據(jù)的形式,最主要的測量方法有主要的測量方法有: :排序法和評分法。排序法和評分法。 排序法排序法(rank)(rank)量表評分法量表評分法(score)(score)非定量的非定量的輪廓數(shù)目不多時采用輪廓數(shù)目不多時采用實施比較難實施比較難分析相對難分析相對難定量的定量的輪廓數(shù)目很多時采用輪廓數(shù)目很多時采用實施容易實施容易容易進行分析容易進行分析18選擇聯(lián)合分析方法并進行計算選擇聯(lián)合分析方法并進行計算 一般采用虛擬變量的最小二乘法(一般采用虛擬變量的最小二乘法(olsols) 估計出各個屬性水平的效用估計出各個屬性水平的效用19解讀結果解讀結果 成分效用函數(shù)成分效
17、用函數(shù)(了解某種屬性下各水平的效用)(了解某種屬性下各水平的效用) 屬性的相對重要性屬性的相對重要性(了解屬性的重要程度)(了解屬性的重要程度) 輪廓的效用輪廓的效用(以確定出備受青睞的屬性組合)(以確定出備受青睞的屬性組合)20評估信度與效度評估信度與效度 虛擬變量回歸的擬合優(yōu)度虛擬變量回歸的擬合優(yōu)度 采用回訪收集數(shù)據(jù)后進行聯(lián)合分析,與第一次采用回訪收集數(shù)據(jù)后進行聯(lián)合分析,與第一次的結果進行相關分析的結果進行相關分析 利用模型的預測值與實際值進行相關分析以確利用模型的預測值與實際值進行相關分析以確定內(nèi)部效度定內(nèi)部效度 斯皮爾曼秩相關檢驗斯皮爾曼秩相關檢驗 肯德爾的肯德爾的tautau檢驗檢驗
18、 劃分不同子樣本進行聯(lián)合分析以對穩(wěn)定性進行劃分不同子樣本進行聯(lián)合分析以對穩(wěn)定性進行評估評估21聯(lián)合分析的應用聯(lián)合分析的應用22聯(lián)合分析的軟件化聯(lián)合分析的軟件化 spssspss(conjointconjoint模塊)模塊)(主要利用此法講解)(主要利用此法講解) sassas(mramra模塊)模塊) sawtooth(acasawtooth(aca模型、模型、cbccbc模型、模型、cvacva模型模型) ) 參見參見 monanovamonanova trade-offtrade-off linmaplinmap23實例:以旅游鞋為例實例:以旅游鞋為例 以學生對旅游鞋的評價為例進行聯(lián)合分析
19、以學生對旅游鞋的評價為例進行聯(lián)合分析 通過定性研究(問卷調(diào)查、深訪等)確定了旅通過定性研究(問卷調(diào)查、深訪等)確定了旅游鞋的三個重要屬性:鞋底、鞋幫和價格游鞋的三個重要屬性:鞋底、鞋幫和價格 以及每種屬性分別對應有三種水平以及每種屬性分別對應有三種水平24屬性屬性水平水平名稱名稱鞋底(鞋底(a)a)1 1橡膠橡膠2 2合成樹脂合成樹脂3 3塑料塑料鞋幫鞋幫(b)(b)1 1真皮真皮2 2帆布帆布3 3尼龍尼龍價格價格(c)(c)1 14040元元2 28080元元3 3120120元元25 采用全輪廓法進行確定輪廓數(shù)(采用全輪廓法進行確定輪廓數(shù)(= =卡片數(shù))卡片數(shù)) 如果考慮全部屬性以及相應
20、水平組合共有如果考慮全部屬性以及相應水平組合共有2727種之種之多(多(=3=3* *3 3* *3 3) 改進:采用正交數(shù)組法(改進:采用正交數(shù)組法(spssspss中的中的orthoplanorthoplan)2627 利用調(diào)查后的數(shù)據(jù),采用利用調(diào)查后的數(shù)據(jù),采用olsols估計模型進行效用系估計模型進行效用系數(shù)的計算(參見數(shù)的計算(參見spssspss數(shù)據(jù)集以及程序運行結果)數(shù)據(jù)集以及程序運行結果)28 conjoint plan=f:spsssmp1.sav /data=f:spsssmp1-1.sav /factors=a b c /subject=no /rank=profile1 to profile9 /plot=all29不同屬性水平的效用以及相對重要性
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