Przygotowanie danych w metodach wyborów dyskretnych z wykorzystaniem programu R

• Autorzy: Aneta Rybicka , Marcin Pełka
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Preferencje konsumentów możemy badać wykorzystując nie tylko dane historyczne o wyborach, lecz również z wykorzystaniem danych a priori, czyli deklaracji (intencji) konsumentów. Metody takie pozwalają między innymi nie tylko okreslić preferencje wobec badanych produktów lub usług, lecz również - produktów i usług hipotecznych. Badania tego typu pomocne są np. w podejmowaniu decyzji w trakcie projektowania nowych produktów lub usług, wprowadzania ich na rynek bądż tez modyfikowania już istniejących. Do grup metod pozwalających dokonać pomiaru wyrażonych preferencji należą metody reprezentujące podejście : kompozycyjne, dekompozycyjne oraz mieszane, a spośród nich do najbardziej popularnych należą metody dekompozycyjne : conjoint analysis oraz metody wyborów dyskretnych. (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Badania marketingowe; Badania konsumenckie; Preferencje konsumenta

EN

Marketing research; Consumer research; Consumer preferences

• Czasopismo: Prace Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Rocznik: 2010
• Tom: Badania ekonometryczne w teorii i praktyce
• Strony: 230-243

Twórcy

autor

Aneta Rybicka

autor

Marcin Pełka

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Bibliografia

• Bąk A. (2004a). Metody dyskretnych wyborów w badaniach zachowań konsumentów. W: Zastosowania metod ilościowych. Red. J.Dziechciarz. Akademia Ekonomiczna, Wrocław, s. 150-163.
• Bąk A. (2004b). Dekompozycyjne metody pomiaru preferencji w badaniach marketingowych. Monografie i Opracowania. Akademia Ekonomiczna, Wrocław, nr 157.
• Chrzan K., Elrod T. (1995). Choice-Based Approach for Large Number of Attributes. "Marketing News", Vol. 29, No.1.
• Chrzan K., Orme B. (2000). An Overview and Comparision of Design Strategies for Choice-Based Conjoint Analysis. Proceedings of the Sawtooth Software Conference.
• www.sawtoothsoftware.com/download/techpap/2000Proseedings.pdf, s. 161-177.
• Fedorov V.V. (1972). Theory of Optimal Experiments. Academic Press, New York.
• Hauser J.R., Rao V.R. (2002). Conjoint Analysis, Related Modeling, and Application.
• http://web.mit.edu/hauser/www/Papers/Green TributeConjoint092302.pdf
• Kuhfeld W.F. (2001). Multinominal Logit, Discrete Choince Modeling. An Introduction to Designing Choince Experiments, Collecting, Processing, and Analyzing Choice Data with the SAS System.
• http://ftp.sas.com./techsup/download/technote/ts643.pdf, Cary, SAS Institute.
• Kuhfeld W.F. (2003). Marketing Research Methods in SAS. Experimental Design, Choice, Conjoint, and Graphical Techniques.
• http://support.sas.com/techsup/technote/ts689.pdf, Cary, SAS Institute.
• Louviere J.J. (1988). Conjoint Analysis Modelling of Stated Preferences. "Journal of Transport Economics and Policy", January, s. 93-119.
• Louviere J.J. (2000). Why Stated Preference Discrete Choice Modelling is NOT Conjoint Analysis (and what SPDCM IS).
• www.memetrics.com/products/SPDCM_whitepaper.pdf
• Riedesel P. (2001). A brief Introduction to Discrete Choince Analysis In Marketing Research.
• www.action-research.com/discrete.htm
• Marketing Research and Modeling: Progress and Prospects. (2004). Ed. Y.J.Wind, P.E.Green. Springer, New York.
• Zwerina K. (1997). Discrete Choice Experiments in Marketing. Physica-Verlag, Heidelberg-New York