A análise CHAID foi desenvolvida para segmentar uma população em categorias até que não haja mais variáveis preditoras importantes ou um determinado critério seja atendido. Neste artigo, apresentaremos em que ela consiste exatamente, quais são suas características e como você pode desenvolvê-la.
O que é análise CHAID?
A análise CHAID (Chi-Square Automatic Interaction Detector) é uma ferramenta usada como técnica de segmentação de mercado para descobrir a relação entre variáveis de resposta categóricas, bem como quais características definem determinados grupos e quais variáveis específicas têm maior impacto na diferenciação desses grupos.
A análise é baseada no teste qui-quadrado, que encontra padrões em dados com muitas variáveis categóricas, cria segmentos e então apresenta os dados em uma representação visual.
As análises do tipo CHAID são usadas para segmentar diferentes grupos de clientes. Essa técnica examina como eles podem responder a uma estratégia de marketing e analisa os dados com base nos atributos de cada grupo.
Conhecendo algumas características dos clientes, a análise pode construir uma árvore que particiona o conjunto de dados ao longo da variável escolhida e mostra o efeito das características na probabilidade de resposta à estratégia.
Importância da análise CHAID
Um dos motivos para usar é que ela divide o mercado com base no tamanho ou na capacidade de resposta de cada categoria.
Essa técnica não contém equações. Em vez disso, é visual, o que a torna mais fácil de entender, ajudando a segmentar o mercado por meio de uma representação gráfica direta.
Essa segmentação facilita a classificação de pesquisas de mercado e recursos de marketing com base na prioridade, além de permitir a análise da taxa de resposta dos nós em relação a um determinado benchmark.
Em seguida, os segmentos são analisados de acordo com o tamanho. Dessa forma, é possível determinar onde deve-se dedicar mais recursos.
5 características da análise CHAID
Apresentamos a seguir cinco características:
- Modelo preditivo: A análise cria um modelo preditivo, ou árvore de decisão, para ajudar a determinar como as variáveis se combinam da melhor forma para explicar o resultado da variável dependente fornecida.
- Dados nominais, ordinais e contínuos: A análise CHAID pode utilizar dados nominais, ordinais e contínuos. Os preditores contínuos são divididos em categorias com aproximadamente o mesmo número de observações. Além disso, a análise não exige que os dados sigam uma distribuição normal.
- Tabulações cruzadas: A análise gera todas as tabulações cruzadas possíveis para cada preditor categórico até que o melhor resultado seja alcançado e nenhuma outra divisão possa ser feita.
- Árvore de decisão: Na análise CHAID, é possível visualizar as relações entre as variáveis divididas e o fator associado dentro da estrutura da árvore.
- Nós: A análise divide o alvo em duas ou mais categorias, chamadas nós iniciais ou nós pais, que posteriormente são segmentados por algoritmos estatísticos em nós filhos.
Como realizar uma análise CHAID?
A análise pode ser realizada com uma variedade de entradas, incluindo escalas (por exemplo, classificação de satisfação de 1 a 10) e perguntas categóricas (por exemplo, dados demográficos da empresa).
A análise CHAID só pode ser aplicada se as variáveis produzirem uma divisão estatisticamente significativa na amostra da pesquisa. Como a amostra é dividida repetidamente, a técnica funciona melhor quando são utilizados tamanhos de amostra grandes.
A primeira categoria de preditores que o Detector Automático de Interação Qui-Quadrado utiliza para segmentar a amostra é aquela mais associada à variável de resposta, ou seja, aquela que gera os grupos de respondentes mais diferenciados.
A “árvore de decisão” é construída progressivamente, segmentando a base de clientes até que o algoritmo não encontre mais nenhum preditor significativamente discriminatório.
A análise tem a vantagem de fornecer detalhes sobre os níveis gerais em cada estágio da árvore de decisão. Como seu objetivo é identificar grupos específicos e as características que eles compartilham, suas aplicações são diversas.
Componentes da árvore de decisão na análise CHAID
Na análise, os componentes da árvore de decisão são:
- Nó raiz: Representa a variável dependente ou alvo.
- Nós pais: São as categorias derivadas da variável alvo pelo algoritmo.
- Nós filhos: São as subcategorias que resultam da divisão das categorias pai.
- Nó terminal: Representa a categoria com menor influência sobre a variável dependente.
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