コンジョイント分析のための実験計画

コンジョイント分析で実験計画法を使用する理由

コンジョイント分析の原理は,製品の集合(プロフィルとも言われる)を個人に提示して,それらを順位づけ,評点,または選択して貰うことである.

"理想の"分析では,個人はすべての可能な製品をテストするべきである.しかし,それはすぐに不可能となる;各人のキャパシティは限られており,属性の数によって組み合わせの数が急速に増大する(3つのカテゴリでそれぞれ5つの属性 を調査したい場合,それはすでに243 とおりの製品を意味する).したがって,統計的特徴をよく保持しながら,審査員に受け入れられるプロファイル数を得るために,実験計画法を使用する.

XLSTAT-Conjoint は,2種類のコンジョイント分析の手法を含む:

  1. 完全プロファイル・コンジョイント分析
  2. 選択ベース・コンジョイント (CBC) 分析.

完全プロファイル・コンジョイント分析のための実験計画

コンジョイント分析の最初のステップは,製品を記述する複数の要因の選択である.これらの要因は,質的でなければならない.たとえば,市場へ新製品を投入しようとする場合,差別化要因として,価格,品質,耐久性などを選ぶことができ,各要因について,我々はいくかのカテゴリ(異なる価格,異なる寿命...)を定義しなければならない.この最初のステップは決定的なので,調査する市場のエキスパートと一緒に行われるべきである..

この最初のステップを完了すると,コンジョイント分析の目的は,選択のメカニズムを理解することである.人々がなぜ他の中からその製品を選ぶのか?

この疑問に答えるために,我々は(調査する要因の異なるモーダリティを組み合わせて)複数の製品を提案する.我々は可能なすべての製品を提示することはできないので,製品を評点または順位づけする人々にそれらを提示する前に,実験計画法を用いて製品を選択する.

完全プロファイル法は,コンジョイント分析の最も古い手法である.これは,インタビューされる個人が順位づけまたは評点する有限個の完全プロファイルを含む実験計画を構築しようとする.

XLSTAT-Conjoint は,回答者に提示されるプロファイルを生成するために,一部実施要因計画(fractional factorial designs)を用いる. 利用可能な計画がない場合,XLSTAT-Conjoint は, D-最適計画を探索するアルゴリズムを使用する.

禁止された組み合わせオプション 

一部の実験計画では,カテゴリの組み合わせが実行可能ではない.これはさまざまな理由が考えられる: 設備,製品,... この場合,これらの禁止された組み合わせを指定して,それらを考慮に入れない実験計画を生成することが可能である.