ANÁLISIS CONJUNTO...Modelos Multivariantes 3 1. El Análisis Conjunto: ¿Por qué? La Psicología...

ANÁLISIS CONJUNTO

TEMA IV

Modelos Multivariantes 2

Capítulo 12: Análisis conjunto. En Lévy, J.P. y Varela, J. (2003). Análisis

Multivariable para las Ciencias Sociales. Madrid: Prentice Hall. Páginas

507-566.

LECTURA OBLIGATORIA


1. El Análisis Conjunto: ¿Por qué?

La Psicología es una Ciencia del Comportamiento.

Como tal, estudia: Creencias

Motivos e intereses

Necesidades

Valores

Actitudes

Preferencias

Necesidades

Valores Preferencias Comportamiento

¡Estudiaremos las Preferencias!


Teoría de la Decisión: acento en el sujeto

Modelos Multiatributo: acento en el objeto

Cualquier estímulo u objeto se configura a partir de una

serie de ATRIBUTOS

Los sujetos tienen la capacidad de percibir cada uno de

esos atributos, con su importancia particular en la

estructura de preferencias

El atractivo o nivel de preferencia de un objeto puede

explicarse, precisamente, partir de las características de

ese objeto

¿Cómo explicar las PREFERENCIAS?


Características vs. ATRIBUTOS

Un atributo se relaciona con la percepción, lo que lo convierte en

algo psicológico

En la investigación social y comercial NO interesa tanto medir el

estímulo externo, como el atributo subyacente que se

EXPERIMENTA

Dentro de cada atributo pueden existir distintas alternativas u

opciones, que llamaremos NIVELES Algunos pueden aportar valor final al objeto y otros pueden

restárselo

Las PREFERENCIAS (o el JUICIO asociado a un estímulo) será el

resultado del efecto conjunto de los niveles de atributo que

definen al estímulo

MODELOS MULTIATRIBUTO


Teoría de la Integración de la Información”

(Anderson, 1974)

“Los juicios de preferencia (Y) se pueden expresar como una

función entre las características de los estímulos (X) y unos coeficientes (C) que ponderan la aportación de cada

característica a la preferencia global”

MODELOS MULTIATRIBUTO

Y= f (C, X)


Fishbein y Ajzen (1975)

Los efectos de las características de un estímulo son aditivos; niveles de atributo no deseados pueden ser compensados con otros niveles de atributo. Determinadas opciones pueden ser compensadas con otras

U = U1 (X1) + U2 (X2) + ... + Ui (Xi)

donde:

U: Utilidad total

Ui: Utilidad parcial del atributo i

Xi: Nivel del atributo i

MODELOS COMPENSATORIOS


¿Cómo explicar las preferencias?. Dos opciones:

Estrategia Composicional: preguntar directamente al sujeto

por la importancia de cada atributo particular (escalas

clásicas)

Estrategia Descomposicional: presentar una tarea de

ordenación de preferencias. Analizar o descomponer las

preferencia para determinar el valor de cada atributo y sus

niveles

MÉTODOS DESCOMPOSICIONALES


Métodos Composicionales Respuestas estereotipadas, todo es importante

Se consideran atributos que no son relevantes

Poco realistas

Métodos Descomposicionales Más realista, ya que el sujeto tiene que considerar todas las

características a la vez, poniendo en funcionamiento su verdadera

estructura de valores o preferencias

Para explicar las preferencias es más adecuado presentar una tarea de

RECOGIDA DE DATOS lo más real posible y tratar de analizar luego el

proceso de TD, estimando de manera matemática a qué está dando

importancia el sujeto y qué opciones aportan o restan valor

MÉTODOS DESCOMPOSICIONALES


El Análisis Conjunto se define como un Método

Descomposicional (Green y Rao, 1971):

EL ANÁLISIS CONJUNTO

Un conjunto de técnicas y modelos que buscan sustituir las

respuestas subjetivas de los consumidores, por parámetros que

estimen la utilidad de cada nivel de atributo en la respuesta de

preferencia manifestada por éstos


Orígenes en el ámbito de la Psicología y del Marketing

Luce y Tukey (1964)

Green y Rao (1971)

Definición restrictiva: una TÉCNICA de análisis de datos

Definición amplia (Green y Srinivasan, 1990): una METODOLOGÍA

que permite modelizar las preferencias de los individuos en

cualquier campo de estudio, aunque habitualmente se haya

utilizado en Marketing.

Implica seguir una serie pasos o fases en el desarrollo de la investigación, un DISEÑO

2. El Análisis Conjunto: ¿Qué es?


El ANÁLISIS CONJUNTO emplea la lógica de los

DISEÑOS EXPERIMENTALES y se basa en el ajuste

de MODELOS LINEALES a variables ordinales

El Análisis Conjunto permite explicar de forma cuantitativa las

preferencias del consumidor

“Partiendo de información no métrica (preferencias) nos

proporciona información métrica (utilidades)”

El Análisis Conjunto: ¿Qué es?


COMPORTAMIENTO

PREFERENCIAS

CARACTERÍSTICAS DEL OBJETO

Un objeto puede descomponerse en una serie de características o

ATRIBUTOS

UTILIDADES PARCIALES Y GLOBALES

Cada característica concreta aporta valor al objeto. Conociendo el valor o

UTILIDAD PARCIAL asociada a cada característica somos capaces de

estimar el atractivo o UTILIDAD GLOBAL de un objeto, como suma de las

utilidades parciales

La utilidad global de un objeto debe servirme para explicar la preferencia

hacia éste. Cuanto mayor sea la UTILIDAD menor será el rango en una tarea

de ordenación

Aunque no siempre hacemos lo que más nos gusta, las preferencias son un

buen predictor del comportamiento

ESQUEMA GENERAL


UNA COMIDA PARA PERROS

3 ATRIBUTOS (2x4x3= 24 combinaciones)

FORMATO: SECO

SEMIHÚMEDO

INGREDIENTES: VACUNO

POLLO

CORDERO

PAVO

PRECIO: 16.5€

17.5€

18.5€


UN PERIÓDICO

ATRIBUTOS:

MARCA: EL PAÍS

ABC

DIARIO 16

EL MUNDO

PRECIO: 100 PTS

175 PTS

250 PTS

SUPLEMENTO: CON

SÍN

CUADERNILLO OCIO: CON

SIN

4 x 3 x 2 x 2= 48

combinaciones

posibles

Diseño Ortogonal: 16 Tarjetas

Muestra: 510 lectores

CONJOINT


UN PERIÓDICO

RESULTADOS

UTILIDADES PARCIALES: EL PAÍS (1.67), ABC (1.12), DIARIO 16 (-1.97) y EL MUNDO (-0.82) 100 PTS (0.63), 175 PTS (0.42), 250 PTS (0.21) CON SUPLEMENTO (0.45), SIN SUPLEMENTO (-0.45) CON CUADERNILLO (0.16), SIN CUADERNILLO (-0.16)

PERIÓDICO IDEAL: EL PAÍS (1.67) + 100 PTS (0.63) + CON SUPLEMENTO (0.45) + CON CUADERNILLO (0.16)

UTILIDAD GLOBAL= constante + utilidades parciales= 10.82

IMPORTANCIA RELATIVA DE CADA ATRIBUTO: MARCA (??%), SUPLEMENTO (??%), PRECIO (??%) y CUADERNILLO (??%)


Se seleccionan (o elaboran) un conjunto de estímulos que representen la combinación de atributos y niveles que al investigador le interesa estudiar.

El sujeto los ordena.

El investigador va a ser capaz de estimar la importancia relativa de cada atributo, así como del Valor o Utilidad Parcial de las distintas opciones o niveles dentro de cada uno de ellos.

De este modo, comprenderá cómo se configura la estructura de preferencias de cada sujeto o grupo de sujetos. Sabrá a qué está dando importancia cuando elige entre distintos objetos, y qué características concretas hacen aumentar o disminuir su preferencia, qué aporta y qué quita valor.

PROCEDIMIENTO HABITUAL

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN

RECOGIDA DE DATOS

ESTIMACIÓN DEL MODELO Y

EVALUACIÓN DEL AJUSTE

INTERPRETACIÓN RESULTADOS

VALIDACIÓN

VISIÓN RÁPIDA DEL ANÁLISIS

CONJUNTO CUESTIONES

¿Cuáles son los objetivos?

¿Cuál es el producto o servicio objeto de

estudio?

¿Cuáles son sus elementos relevantes?

¿Qué diferencia el mercado competitivo?

¿Cuáles son los criterios de elección que

utilizan los sujetos?

Identificación de ATRIBUTOS y NIVELES



RECOGIDA DE DATOS




VALIDACIÓN


CONJUNTO

CUESTIONES

SELECCIÓN DE ATRIBUTOS Y NIVELES Atributos relevantes, independientes

conceptualmente y limitados (nunca más de 6)

Niveles amplios, representativos y limitados

(3 o 4)

DISEÑO DE ESTÍMULOS Determinar el nº de combinaciones posible

Optar por la totalidad de estímulos o por una

parte representativa: DISEÑO FACTORIAL

FRACCIONADO (ORTHOPLAN)

PREPARACIÓN DE ESTÍMULOS Matrices Trade-Off ó Perfiles Completos

Estímulos reales o simulados



RECOGIDA DE DATOS




VALIDACIÓN


CONJUNTO

MATRICES TRADE-OFF Sencillo y fácil para el entrevistado, sin

sobrecarga de información (si son pocos

atributos)

Poco realismo (sólo dos factores), alarga la

tarea, fatiga, confusión, imposible utilizar

estímulos gráficos o reales

PERFILES COMPLETOS (FULL PROFILE) Realismo

Pocos factores y niveles

Aunque se pueden utilizar diseños factoriales

fraccionados

RECOGIDA DE DATOS Entrevista personal (tarea manipulativa)

Por Internet

16.5 17.55 18.6

VACA

POLLO

CORDERO

PAVO

PRECIO

ING

RE

DIE

NT

E

1

2

3

4

5 6

7 8

9

1O

12

11

P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 P13 P14 P15 P16

4 7 12 11 9 8 1 3 5 2 16 10 15 6 14 13

SEQUENCE

TARJETA 1

CARNE DE PAVO

FORMATO SECO

18.6 euros

TARJETA 2

CARNE DE POLLO

FORMATO SEMIHÚMEDO

17.55 euros

TARJETA 3

CARNE DE VACA

FORMATO SECO

16.5 euros

SCORE

T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10 T11 T12 T13 T14 T15 T16

8 7 8 3 0 10 1 3 5 7 6 4 5 6 9 9

POSICIONAMIENTO GRÁFICO

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

D A B C

E F G H I

M P

L K



RECOGIDA DE DATOS




VALIDACIÓN


CONJUNTO

ESTIMACIÓN DEL MODELO

La Utilidad Subjetiva de un estímulo puede ser

calculada si se conoce la secuencia de

ordenación del sujeto, a partir de las

estimaciones de los pesos de cada nivel de

atributo y la presencia o ausencia de éstos, de

manera aditiva.

A esos pesos o utilidades estimados para

cada característica o nivel (j) del atributo (k) le

llamaremos jk o PARTWORTH

i

j

j

ijji eXY 1

0



RECOGIDA DE DATOS




VALIDACIÓN


CONJUNTO

MÉTODOS DE ESTIMACIÓN

MÍNIMOS CUADRADOS ORDINARIOS (OLS)

El algoritmo CONJOINT del SPSS utiliza OLS

¿CÓMO ESTIMAR LAS UTILIDADES

PARCIALES? jk

FORMATO INGREDIENTE

SECO SEMIHÚMEDO VACUNO POLLO CORDERO PAVO

PRECIO

RANGO

TARJETA 1 O 1 0 1 0 0 16.5 15

TARJETA 2 1 0 0 0 1 0 18.6 13

TARJETA 3 0 1 0 1 0 0 17.55 10

... ... ... ... ... ... ... ... ...

... ... ... ... ... ... ... ... ...

TARJETA n ... ... ... ... ... ... ... n

TARJETA 1: CARNE SEMIHÚMEDA DE POLLO A 16.5 Euros

A continuación, se hace una regresión sobre la ordenación realizada por el sujeto, intentando estimar los coeficientes j que mejor explican el rango de las tarjetas.

Una medida de la Bondad de Ajuste del Modelo podría ser la correlación de Kendall entre los rangos reales y los predichos por el modelo

FORMATO INGREDIENTE

SECO SEMIHÚMEDO VACUNO POLLO CORDERO PAVO

PRECIO

RANGO REAL

RANGO PREDICHO

TARJETA 1 O 1 0 1 0 0 16.5 15 14

TARJETA 2 1 0 0 0 1 0 18.6 13 11

TARJETA 3 0 1 0 1 0 0 17.55 10 9

... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

TARJETA n ... ... ... ... ... ... ... n n

ESTIMACIÓN OLS

TARJETA 1: CARNE SEMIHÚMEDA DE POLLO A 16.5 Euros



RECOGIDA DE DATOS




VALIDACIÓN


CONJUNTO


Se trata de ver hasta qué punto las

Utilidades Parciales estimadas nos sirven

para reproducir eficazmente las

(preferencias) ordenaciones de los sujetos.

DOS OPCIONES:

CORRELACIÓN DE KENDALL

TARJETAS HOLDOUT o de validación. Se

compara cómo las ordenó el sujeto con el

pronóstico hecho por un modelo que no las

ha utilizado en la estimación.



RECOGIDA DE DATOS




VALIDACIÓN


CONJUNTO

RESULTADOS

UTILIDADES PARCIALES

UTILIDAD GLOBAL DE UN OBJETO

IMPORTANCIA DE UN ATRIBUTO

El atributo más importante es aquel cuyos

niveles sean más extremos en términos de

Utilidad. Por eso es clave el DISEÑO

RESULTADOS A TRES NIVELES:

MUESTRA GLOBAL

SEGMENTOS

SUJETO INDIVIDUAL

100x

1

p

i

i

i

i

Rango

RangoIMP



RECOGIDA DE DATOS




VALIDACIÓN


CONJUNTO

SIMULACIÓN

PASAR DE LAS UTILIDADES A UNA

PROBABILIDAD DE ELECCIÓN

Índice BTL (Bradley-Terry-Luce):

la utilidad global de un producto dividida

por el sumatorio de las utilidades de todos

los productos utilizados en la simulación.

Serviría para estimar las ventas

p

i

i

i

i

U

UP

1



RECOGIDA DE DATOS




VALIDACIÓN


CONJUNTO

NUEVOS ANÁLISIS

Podemos salvar las Utilidades Parciales para

cada sujeto y utilizarlas como entrada para

un Análisis CLUSTER (SEGMENTACIÓN

POST HOC)



RECOGIDA DE DATOS




VALIDACIÓN


CONJUNTO

VALIDACIÓN

A NIVEL INTERNO:

AJUSTE: KENDALL y HOLDOUT

A NIVEL EXTERNO:

Individual: intención de compra

Colectivo: Resultado en el mercado

(real o simulado)

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