联合分析1(修改)
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联合分析的步骤
• • • • • • • 1、确定研究目的 2、确定轮廓 3、数据收集 4、选择联合分析方法并进行计算 5、解读结果 6、评估信度与效度 7、联合分析的应用
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确Biblioteka Baidu研究目的
• 首先，考虑研究的问题是什么，是否适合联合 分析来解决。一般来说下面类型的问题才适合 进行联合分析：
• • 研究目的是用来测量消费者对产品的偏好 产品有多种属性，并且其特征能用有限的属性和 水平进行描述
• 相对重要性（relative importance weitht）: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。
• 内部效度（internal validity）:预测的效用与实际效 用之间的相关程度。
7
联合分析的基本思想
• 联合分析法的创建基于这样一种思路:单独考虑某一 等级的属性时，属性效用无法测量;若将不同等级的 各项属性联合起来加以分析，属性效用有可能被间 接地测量出来。 • 基本思想是：通过提供给消费者以不同的属性水平 组合形成的产品或服务，让消费者做出心理判断， 按其意愿程度给产品（或服务）组合打分或排序， 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。
5
联合分析的基本概念
。轮廓（profile）：由能描述产品（或服务）重要特征 的属性以及赋予每一个属性的不同水平的组合构成 • 完整轮廓（full profile）：根据所有属性的各种属 性水平所构造的所有组合。 • 结对表（pairwise tables）:属性间两两配对得到的 二维交叉表。
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• 分式析因设计（fractional factorial design）:用来 减少完整轮廓法中的组合数所采用的设计。 • 正交数组（orthogonal arrays）:分式析因设计的一种 特殊类型，能够用来有效估算所有主效应。 • 成分效用函数（part-worth function）:描述消费者对 每一属性的不同水平所感知的效用。
3
联合分析的发展概述
• 联合分析，或称结合分析，早期被称为联合度量( conjoint measurement)，由数理心理学家R.卢斯 (R.Luce)和统计学家J.图基(J.Tukey)于1964年首 先提出。 • 1971年P.格林(P.Green)和劳(Rao)将此法引入市 场研究领域 • 到了80年代，联合分析发展到了混合型联合分析， 以Sawtooth公司1985年推出的一系列联合分析软 件为代表，如:自适应联合分析(ACA)，此后又推 出全轮廓联合分析(CVA)，以选择为基础的联合分 析(CBC) 。
• 其次，确定产品（服务）的属性以及属性水平
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确定轮廓
• 将所有属性与属性水平进行组合，形成不同的轮 廓，并制造成卡片。 • 通常采用的方法有： • （1）配对法，也叫两项法(或双因子评价法，two -factors evaluations)
• （2）全轮廓法，也叫多项法(或多因子评价法，m ultiple-factor evaluations)
往往采用正交数组设计来确定轮廓（参见实例）
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数据收集
• 偏好的测量方法也决定了我们输入数据的形式，最 主要的测量方法有:排序法和评分法。 •
排序法(rank) 量表评分法(score)
• 估计时往往将模型转化为含有虚拟变量的回归方 程进行估计
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联合分析的基本假定
• 1、属性可加性 产品（或服务）是作为一组属性的组合加以 评价的。即消费者对产品(服务)的偏好每次并 不是基于一个因素而是基于几个因素的结合来 判断的。 • 2、消费者对某一轮廓的偏好（效用）函数是 是（单调？）线性的。 • 3、消费者对产品评价的反应，可以反映出消 费者最后的消费决策。
4
联合分析的基本概念
• 属性和水平（attribute and levels）:属性是研究中 产品的主要特征（等同于方差分析中的因素）；水平 指这些特征的不同取值。
注意： 1. 为了精确反映回答者的判断过程，所有构成或者减掉产品或服务的
总效用都应考虑在内。很关键的一点是正反两方面的因素都应考虑在 内。 。 2. 指定有决定性的属性。这些属性应该最好的区分物品。某些属性虽 然非常重要，但是在对物品作出选择时差别并不大，因此不应考虑在内。 比如汽车的安全性是一个很重要的属性，但是多数情况下它并不重要， 因为所有汽车都达到政府标准，被认为是安全的。
2
• 联合分析是一种用于估计不同属性对消费者的
相对重要性以及不同属性水平给消费者带来的 效用的多元统计分析方法
• 它是在已知消费者对全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的一种分析法。
• 可帮助我们研究为什么消费者购买某一产品而 不是其它产品这样一个核心的营销问题。
• 其因变量是消费者对某一轮廓的整体偏好评价， 自变量是组成各轮廓的不同属性(因子)水平。
• 应用背景概述 • 联合分析的发展概述 • 联合分析的基本理论
• • • • • 基本概念 联合分析的基本思想以及基本目的 联合分析的基本模型 联合分析的基本假定 联合分析的步骤
• 联合分析的实用
• • 相关软件介绍 实例
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应用背景概述
• 日常生活中，对于某类产品我们经常会面临选择境况， 通常会根据产品的不同效用来进行最优化选择，总会 存在一种偏好。（例子） • 而在市场营销研究中，对消费者偏好的研究是极其重 要的，一个经常遇到的问题是：在所研究的产品(服务 )中，具有哪些属性的产品最能够受到消费者的欢迎。 • 针对这样的问题，传统的市场研究方法往往只能作定 性研究，而难以做出定量的回答。而联合分析则提供 了研究消费者偏好的一种定量方法。
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分解技术 （decompositional technique）
联合分析的基本目的
• 1、确定消费者赋予某个预测变量(水平)的贡 献和效用(utilities) • 2、确定属性的相对重要性
• 3、寻找消费者可接受的某种产品的最佳市场 组合,即模拟市场占有率分析。
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联合分析的基本模型
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联合分析的步骤
• • • • • • • 1、确定研究目的 2、确定轮廓 3、数据收集 4、选择联合分析方法并进行计算 5、解读结果 6、评估信度与效度 7、联合分析的应用
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确Biblioteka Baidu研究目的
• 首先，考虑研究的问题是什么，是否适合联合 分析来解决。一般来说下面类型的问题才适合 进行联合分析：
• • 研究目的是用来测量消费者对产品的偏好 产品有多种属性，并且其特征能用有限的属性和 水平进行描述
• 相对重要性（relative importance weitht）: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。
• 内部效度（internal validity）:预测的效用与实际效 用之间的相关程度。
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联合分析的基本思想
• 联合分析法的创建基于这样一种思路:单独考虑某一 等级的属性时，属性效用无法测量;若将不同等级的 各项属性联合起来加以分析，属性效用有可能被间 接地测量出来。 • 基本思想是：通过提供给消费者以不同的属性水平 组合形成的产品或服务，让消费者做出心理判断， 按其意愿程度给产品（或服务）组合打分或排序， 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。
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联合分析的基本概念
。轮廓（profile）：由能描述产品（或服务）重要特征 的属性以及赋予每一个属性的不同水平的组合构成 • 完整轮廓（full profile）：根据所有属性的各种属 性水平所构造的所有组合。 • 结对表（pairwise tables）:属性间两两配对得到的 二维交叉表。
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• 分式析因设计（fractional factorial design）:用来 减少完整轮廓法中的组合数所采用的设计。 • 正交数组（orthogonal arrays）:分式析因设计的一种 特殊类型，能够用来有效估算所有主效应。 • 成分效用函数（part-worth function）:描述消费者对 每一属性的不同水平所感知的效用。
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联合分析的发展概述
• 联合分析，或称结合分析，早期被称为联合度量( conjoint measurement)，由数理心理学家R.卢斯 (R.Luce)和统计学家J.图基(J.Tukey)于1964年首 先提出。 • 1971年P.格林(P.Green)和劳(Rao)将此法引入市 场研究领域 • 到了80年代，联合分析发展到了混合型联合分析， 以Sawtooth公司1985年推出的一系列联合分析软 件为代表，如:自适应联合分析(ACA)，此后又推 出全轮廓联合分析(CVA)，以选择为基础的联合分 析(CBC) 。
• 其次，确定产品（服务）的属性以及属性水平
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确定轮廓
• 将所有属性与属性水平进行组合，形成不同的轮 廓，并制造成卡片。 • 通常采用的方法有： • （1）配对法，也叫两项法(或双因子评价法，two -factors evaluations)
• （2）全轮廓法，也叫多项法(或多因子评价法，m ultiple-factor evaluations)
往往采用正交数组设计来确定轮廓（参见实例）
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数据收集
• 偏好的测量方法也决定了我们输入数据的形式，最 主要的测量方法有:排序法和评分法。 •
排序法(rank) 量表评分法(score)
• 估计时往往将模型转化为含有虚拟变量的回归方 程进行估计
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联合分析的基本假定
• 1、属性可加性 产品（或服务）是作为一组属性的组合加以 评价的。即消费者对产品(服务)的偏好每次并 不是基于一个因素而是基于几个因素的结合来 判断的。 • 2、消费者对某一轮廓的偏好（效用）函数是 是（单调？）线性的。 • 3、消费者对产品评价的反应，可以反映出消 费者最后的消费决策。
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联合分析的基本概念
• 属性和水平（attribute and levels）:属性是研究中 产品的主要特征（等同于方差分析中的因素）；水平 指这些特征的不同取值。
注意： 1. 为了精确反映回答者的判断过程，所有构成或者减掉产品或服务的
总效用都应考虑在内。很关键的一点是正反两方面的因素都应考虑在 内。 。 2. 指定有决定性的属性。这些属性应该最好的区分物品。某些属性虽 然非常重要，但是在对物品作出选择时差别并不大，因此不应考虑在内。 比如汽车的安全性是一个很重要的属性，但是多数情况下它并不重要， 因为所有汽车都达到政府标准，被认为是安全的。
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• 联合分析是一种用于估计不同属性对消费者的
相对重要性以及不同属性水平给消费者带来的 效用的多元统计分析方法
• 它是在已知消费者对全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的一种分析法。
• 可帮助我们研究为什么消费者购买某一产品而 不是其它产品这样一个核心的营销问题。
• 其因变量是消费者对某一轮廓的整体偏好评价， 自变量是组成各轮廓的不同属性(因子)水平。
• 应用背景概述 • 联合分析的发展概述 • 联合分析的基本理论
• • • • • 基本概念 联合分析的基本思想以及基本目的 联合分析的基本模型 联合分析的基本假定 联合分析的步骤
• 联合分析的实用
• • 相关软件介绍 实例
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应用背景概述
• 日常生活中，对于某类产品我们经常会面临选择境况， 通常会根据产品的不同效用来进行最优化选择，总会 存在一种偏好。（例子） • 而在市场营销研究中，对消费者偏好的研究是极其重 要的，一个经常遇到的问题是：在所研究的产品(服务 )中，具有哪些属性的产品最能够受到消费者的欢迎。 • 针对这样的问题，传统的市场研究方法往往只能作定 性研究，而难以做出定量的回答。而联合分析则提供 了研究消费者偏好的一种定量方法。
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分解技术 （decompositional technique）
联合分析的基本目的
• 1、确定消费者赋予某个预测变量(水平)的贡 献和效用(utilities) • 2、确定属性的相对重要性
• 3、寻找消费者可接受的某种产品的最佳市场 组合,即模拟市场占有率分析。
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联合分析的基本模型
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