Badania eksperymentalne

Transkrypt

1 Badania eksperymentalne Analiza CONJOINT mgr Agnieszka Zięba Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa

2 Najpopularniejsze sposoby oceny wyników eksperymentu w schematach prawdziwych Skala pomiaru wyników eksperymentu (typ zmiennej zależnej) Nominalna Pomiar niezależny Test U dla dwóch frakcji Test niezależności Chi-kwadrat Ryzyko względne Pomiar zależny Test McNemara Test Cochrana Porządkowa Przedziałowa lub ilorazowa Test serii Walda-Wolfowitza Test Kolmogorowa-Smirnowa Test Kruskala-Wallisa Test U lub test t dla dwóch średnich Analiza wariancji dla doboru całkowicie losowego Test Friedmana Test t Analiza wariancji dla schematów blokowych Analiza conjoint

3 Teoria użyteczności Zasada maksymalizacji korzyści (funkcja maksymalizowana przy istniejących ograniczeniach). Użyteczność subiektywnie odczuwana satysfakcja z tytułu realizacji określonej struktury konsumpcji. Konsumenci podejmują w zakresie zakupu dóbr i usług takie decyzje, które realizują zasadę maksymalizacji osiąganych korzyści przy istniejących ograniczeniach. Ograniczony budżet zmusza do wyboru produktu najbliższego idealnemu wizerunkowi w danych warunkach. Tym samym konsument dokonuje zazwyczaj wyboru kompromisowego, w którym kieruje się preferencjami względem poszczególnych cech produktu.

4 Analiza pomiaru łącznego Ocena eksperymentu opartego na kilku pomiarach zależnych (w jednej grupie) Pomiar na skali co najmniej porządkowej Sprawdzenie kilku czynników kontrolowanych o kilku poziomach jednocześnie Nie wymaga użycia wszystkich kombinacji poziomów czynników (respondent nie musi widzieć wszystkich możliwych zestawień, tylko każdy poziom każdego czynnika) Nie ma grupy kontrolnej Jest to badanie wpływu poszczególnych atrybutów (skala nominalna) na preferencje wyrażane za pomocą nadawanej rangi Efektem jest pokazanie jak użyteczność oferty zależy od jej cech Model regresji: - zmienna zależna to preferencja wyrażona rangą tzw. UŻTECZNOŚĆ OBSERWOWANA,, - zmienne niezależne to atrybuty zakodowane jako zmienna -

5 Analiza wg procedury CONJOINT Wybór zestawu cech które będą podlegały ocenie przez respondenta oraz zdefiniowanie ich poziomów lub kategorii Wybór postaci modelu preferencji (regresji wielorakiej) Wybór metody prezentacji cech produktu respondentowi Konstrukcję narzędzi prezentacji kombinacji atrybutów oraz zasad ich oceniania przez respondentów Realizacja badania w terenie (próba min. max. jednostek) Analiza i interpretacja uzyskanych wyników (udziału użyteczności cząstkowych w użyteczności całkowitej) Weryfikacja poprawności modelu

6 Model użyteczności całkowitej Model addytywny uwzględniający jedynie efekty główne (SPSS) generowane przez poszczególne atrybuty produktu definiujący użyteczność całkowitą produktu: x l l y ij k mi i j ( l) ij y ij x ( l ) ij ε l - użyteczność całkowita l-tego wariantu produktu l,,3 n numer wariantu produktu k liczba atrybutów (czynników) m i liczba poziomów czynnika w każdym z atrybutów i,,k - zmienne zero-jedynkowe określają czy dany poziom czynnika wystąpił czy nie - użyteczność cząstkowa przypisana j-tej kategorii i-tego czynnika Model uwzględniający obok efektów głównych również występowanie interakcji między atrybutami produktu: x l y isj isj k m i i j y ij x ( l) ij k k m i i s j y isj x ( l) isj ε - użyteczność cząstkowa przypisana j-tej kategorii i-tego czynnika uwzględniająca efekt interakcji pomiędzy atrybutami i oraz s - zmienne zero-jedynkowe określają czy interakcja wystąpiła czy nie l

7 Model użyteczności całkowitej Model użyteczności całkowitej jest traktowany jako model regresji wielorakiej ze zmiennymi sztucznymi... - wartość użyteczności dla respondenta n n k k - parametr modelu regresji określa użyteczność cząstkową poszczególnych kategorii atrybutów produktu dla respondenta (informuje z jaką siłą wybrana kategoria wpływa na ocenę produktu) - zmienna sztuczna (zerojedynkowa) identyfikująca kategorię atrybutu Liczba zmiennych sztucznych jest zawsze o jeden mniejsza niż liczba kategorii (poziomów) które wyróżnia się dla danego atrybutu (cechy). Należy dysponować niezbędną liczba obserwacji, aby możliwe było zastosowanie metody MNK.

8 Użyteczność oferty Liczba oszacowanych parametrów to: (liczba poziomów wszystkich atrybutów ) x liczba respondentów Użyteczność każdej z badanych ofert uzyskiwana jest przez agregację: ˆ ˆ ˆ p p mi i ˆ - użyteczność całkowita p-tej oferty dla respondenta - użyteczność cząstkowa kategorii i-tego atrybutu, która występuje w p-tej ofercie - stała w równaniu o numerze Użyteczność całkowita badanej oferty to średnia arytmetyczna użyteczności dla respondentów. p numer oferty numer respondenta m i liczba poziomów i-tego atrybutu

9 Relatywna wartość każdego z atrybutów wskaźnik względnej ważności poszczególnych atrybutów produktu: respondent atrybut W i k i { ˆ } min{ ˆ } ( max{ ˆ } min{ ˆ }) max Rozstęp pomiędzy max i min oceną atrybutu Suma rozstępów wszystkich atrybutów W ˆ i -rel. ważnośc i- tego atrybutu dla respondenta - teoretyczna użyteczność cząstkowa p-tej kategorii i-tego atrybutu wskaźnik względnej ważności poszczególnych atrybutów pozwala ocenić daną cechę produktu pod względem cech pozostałych. Wskaźnik konstruowany jest na podstawie użyteczności charakteryzujących każdego respondenta. Dzięki temu wskaźnikowi możliwe jest utworzenie rankingu atrybutów produktu na podstawie wartości średnich wskaźnika obliczonych dla wszystkich respondentów.

10 Przykład: Ocena oferty biura podróży: Kodowanie W przypadku małej liczby respondentów (9 respondentów, współczynników do oszacowania) każdy trzeci poziom czynnika jest kombinacją liniową dwóch pozostałych. czynnik Poziomy czynnika Kodowanie zmiennych w modelu regresji Użyteczność cząstkowa - Miejsce pobytu Nad morzem W górach W dużym mieście Opieka pilota Pełna: organizator i przewodnik Częściowa: organizator Brak Wyżywienie All inclusie Śniadania i obiady/kolacje Na własną rękę - - STAŁA Równanie regresji redukuje się do 7 współczynników:

11 Równanie regresji redukuje się do 7 współczynników: Powstaje równanie regresji dla każdego respondenta. Wyniki te są uśredniane i powstaje wynik ogólny. Jest to model addytywny dekompozycja użyteczności całkowitej na użyteczność cząstkową rozważanych kategorii współczynniki odzwierciedlają preferencje. Model bierze pod uwagę tylko efekty główne nie uwzględnia interakcji. (SPSS wyznaczanie współczynników metodą MNK lub uogólniona ANOVA) Przykład: Ocena oferty biura podróży: Kodowanie '... ' ' 6 6 W przypadku małej liczby respondentów (9 respondentów, współczynników do oszacowania) każdy trzeci poziom czynnika jest kombinacją liniową dwóch pozostałych

12 Literatura M. Walesiak, A. Bąk Conjoint analysis w badaniach marketingowych Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, M. Rószkiewicz Narzędzia statystyczne w analizach marketingowych C.H.Beck, Warszawa