Análisis Conjunto – Perfiles
¿Qué son los Perfiles en un tipo de pregunta de Análisis Conjunto?
Los Perfiles en un tipo de pregunta de Análisis Conjunto son diferentes configuraciones que se presentan a los encuestados. Cada perfil es una combinación de diferentes niveles de varios atributos (por ejemplo, Marca, Costo, Características). Al evaluar estos perfiles, los encuestados revelan sus preferencias y decisiones de intercambio, lo que permite a los investigadores estimar la importancia relativa de cada atributo y sus niveles en la elección del consumidor.
Con QuestionPro, puedes acceder a los Perfiles en un tipo de pregunta de Análisis Conjunto como se muestra a continuación:
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¿Cómo acceder a los Perfiles en un tipo de pregunta de Análisis Conjunto?
Haz clic en Analítica
Ve a:
Modelos de Elección » Análisis Conjunto
Selecciona la pregunta para la cual se requiere el análisis y haz clic en
Siguiente paso.
Haz clic en la segunda pestaña, llamada
Perfiles, y los resultados se mostrarán como se ve a continuación:
El mejor perfil siempre se muestra a la izquierda y el peor perfil a la derecha. En el medio, puedes seleccionar un perfil personalizado para ver cómo se compara con el mejor y el peor perfil.
Si algún par está seleccionado como par prohibido, no se mostrará en los perfiles mejores, peores o personalizados. Si aún quieres ver los pares prohibidos, puedes habilitar la opción de incluir pares prohibidos.
Para el perfil seleccionado, puedes ver la
diferencia en puntos porcentuales entre el
mejor perfil y el perfil seleccionado en rojo. Por otro lado, la diferencia en puntos porcentuales entre el
peor perfil y el perfil seleccionado se muestra en
verde.
Nota: El atributo y el nivel con el valor total más alto de utilidad parcial (Total Part Worth) serán seleccionados como el Mejor Perfil, y el que tenga el valor más bajo será seleccionado como el Peor Perfil.
¿Cómo se calculan las Utilidades Parciales (Part-Worths)?
Usamos el siguiente algoritmo para calcular las utilidades parciales del Análisis Conjunto CBC:
Notación
Sea R el número de encuestados, con individuos r = 1 ... R
Cada encuestado ve T tareas, con t = 1 ... T
Cada tarea t tiene C configuraciones (o conceptos), con c = 1 ... C (C suele ser 3 o 4)
Si tenemos A atributos, a = 1 a A, con cada atributo teniendo La niveles, l = 1 a La, entonces la utilidad parcial para un atributo/nivel particular es w’(a,l).
Este cálculo sigue una matriz compleja basada en probabilidad multinomial y el modelo MNL.
Se resuelve usando el algoritmo Simplex de Nelder-Mead, y las utilidades parciales finales se reescalan para que tengan una media de cero.
Licencia
Esta función está disponible con la siguiente licencia:
Research Edition
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