コンジョイント分析

コンジョイント分析の原理

コンジョイント分析は,競争環境における新製品の分析のための包括的な手法である.

このツールは,人々の標本から回答を収集した後,得られた結果を分析するステップを実行できる.それは属性が定義され,計画が生成され,個人の回答が収集された後の4つの分析ステップである.

完全プロファイル・コンジョイント分析は,異なる特徴を持つ製品を提示するプロファイルの評点または順位づけに基づく.これらの製品は実験計画法を用いて生成され,現実であっても仮想であってもかまわない.分析は,2つの統計手法を用いて行われる:

  •  通常の 最小2乗法(OLS)に基づく分散分析
  • 分散分析をよりよく修正するために応答の単調変換を用いる(Kruskal, 1964) 単調分散分析(MONANOVA).

コンジョイント分析の結果

したがって,コンジョイント分析は,各個人について,各カテゴリに関連づけられた部分効用(partial utilities)と呼ばれるものを提供する.これらの効用値は,製品選択のプロセスでの各モーダリティの影響度の大まかな把握を提供する.

効用値に加えて,コンジョイント分析は,各変数に関する重要度を提供する.これは,各個人に関連づけられた選択プロセスで,各変数がどれだけ重要であるかを示す.

 完全プロファイル・コンジョイント分析は,結果の均質性を保持して,各個人に関する結果を別々に詳述する.

XLSTAT-Conjointnt は,個人の分類を作成することも提案する.効用値を用いて, XLSTAT-Conjointは,分析するこができて,さらなる研究に便利な個人のクラスを得る.XLSTAT-Conjointで使用する分類手法は, 凝集型階層クラスタリングおよび k-means法である.

コンジョイント分析のためのデータのタイプ

XLSTAT-Conjoint は,コンジョイント分析のために,順位づけと評点の2種類の入力データが可能である:順位づけでは,最も良いプロファイルが最低の値を持つことになり,一方,評点では,それは最も高い値を持つことになる.