Facultade de Psicoloxía. Campus Sur, s/n. 15782 Santiago de Compostela www.usc.es/psicom
TEMA 5 ANÁLISIS CONJUNTO
Dr. Jesús Varela Mallou
Dr. Antonio Rial Boubeta
Dr. Eduardo Picón Prado
Análisis Multivariante
Santiago de Compostela, 2018
ANÁLISE MULTIVARIANTE
Lecturas obligatorias
2
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO INTRODUCCIÓN
Varela, J., Rial, A y García, A. (2003):
Análisis Conjunto. En J.P. Lévy y J. Varela
(Dirs.): Análisis Multivariante para las
Ciencias Sociales. Madrid: Pearson
Educación.
ANÁLISE MULTIVARIANTE
3
La Psicología es una Ciencia del Comportamiento, de la conducta:
El Análisis Conjunto: ¿Por qué?
¡Estudiaremos las Preferencias!
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO INTRODUCCIÓN
Esquema de la Teoría de la Acción Razonada (Azjen y Fishbein, 1980)
Actitud (Preferencias)
ANÁLISE MULTIVARIANTE
Datos de preferencias
reveladas ¿De qué marca es su ordenador
portátil?
Datos de preferencias manifiestas
Análisis multiatributo
Análisis holístico ¿Qué ordenador
prefiere, este o este otro?
Análisis atributivo
Evaluación contingente
¿Estaría dispuesto a
pagar x € por un portátil de la
marca Toshiba?
Análisis de cada atributo por separado
¿Cuánto de importante es para
Vd. el precio, la marca…?
Análisis Conjunto de perfiles completos
Ordene estos
ordenadores de más a menos preferido
Análisis Conjunto basado en elección
¿Cuál de estos
ordenadores escogería?
Metodologías para el análisis de las preferencias
Antecedentes: ¿Cómo analizar las preferencias?
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO INTRODUCCIÓN
ANÁLISE MULTIVARIANTE
5
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO INTRODUCCIÓN
Antecedentes: ¿Qué método es preferido?
Problemas de los Métodos holísticos
Desconocemos la estructura de las preferencias: Qué hace que un objeto
sea más preferido que los demás.
Problemas de los Métodos Composicionales
Los ratings no son muy “finos” diferenciando atributos (todo es importante) y
ordenar los atributos tampoco es la solución.
Lo que la persona dice no siempre es igual a lo que la persona piensa
deseabilidad social.
Poco realistas: Las personas no vamos evaluando cada atributo por
separado. Obligados a hacer trade-offs.
MÉTODOS DESCOMPOSICIONALES (MULTIATRIBUTO)
Más realistas, ya que el sujeto tiene que considerar todas las características
a la vez, poniendo en funcionamiento su verdadera estructura de valores o
preferencias.
ANÁLISE MULTIVARIANTE
6
Antecedentes: los modelos multiatributo:
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
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO INTRODUCCIÓN
ANÁLISE MULTIVARIANTE
Un poco de historia
Orígenes en la Psicología Matemática: Luce y Tukey (1964).
Teoría de la Medición conjunta: comprobar cuál era el mejor modelo entre
varios posibles que se ajustaba a una serie de datos de preferencia (lineal,
cuadrático, etc.)
A principios de los 70, adoptada por el Marketing: Green y Rao (1971), Wind
(1975), tratando de explicar las preferencias de los sujetos mediante la
transformación de las respuestas de éstos en la estimación de una serie de
parámetros. Durante los 80 ganó amplia aceptación, convirtiéndose en una de
las principales técnicas analíticas.
A finales de los 90 empieza a ser adoptada por muchas otras disciplinas, entre
ellas el campo de la salud: Preferencias por sistemas sanitarios (Phillips 2002,
2006), uso de microbicidas (Holt, 2006), medicamentos antiinflamatorios
(Fraenkel, 2004), audífonos (Meister, 2002), tratamiento del glaucoma
(Bhargava, 2006) o vacunas VIH (2006).
7
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO INTRODUCCIÓN
ANÁLISE MULTIVARIANTE
Un poco de historia: Bases teóricas
Thurstone (1927), McFadden (1974) Teoría de la Utilidad Aleatoria:
Existe un constructo latente denominado utilidad que los sujetos buscan
maximizar cuando realizan sus elecciones. La utilidad puede descomponerse
en un componente sistemático observable que incluye a todos los atributos
susceptibles de tener algún tipo de impacto en las elecciones.
Uin = Vin + ein Vin = Xin
Anderson (1974) Teoría de la Integración de la Información: Los juicios de
preferencia se pueden expresar como una función de las características de los
estímulos (X) y unos coeficientes (C) que ponderan la aportación de cada
característica a la preferencia global.
Y= f (X,C)
Fishbein y Azjen (1975) Los efectos de las características de un estímulo son
aditivos; niveles de atributo no deseados pueden ser compensados con otros
niveles de atributo.
8
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO INTRODUCCIÓN
ANÁLISE MULTIVARIANTE
9
Definición
El Análisis Conjunto se define como una metodología
descomposicional y multiatributiva, que :
“estima la estructura de las preferencias de un consumidor, una vez
obtenidas sus evaluaciones globales de un conjunto de alternativas
preespecificadas en términos de niveles de diferentes atributos”
(Green y Srinivasan, 1978).
El Análisis Conjunto permite explicar de
forma cuantitativa la estructura de las
preferencias del sujeto.
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO INTRODUCCIÓN
ANÁLISE MULTIVARIANTE
10
Más sobre el Análisis Conjunto
El Análisis Conjunto puede utilizarse en prácticamente cualquier
ámbito en el que se toman decisiones.
Asume que cualquier grupo de objetos (productos, servicios, ideas)
puede ser evaluado como un conjunto de atributos.
La mayor parte de los estudios conjuntos recurren a diseños
experimentales.
Es una técnica exploratoria, no se utiliza en modelización.
El modelo básico conjunto es:
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO INTRODUCCIÓN
ANÁLISE MULTIVARIANTE
Algunos conceptos clave
ATRIBUTOS son cada una de las características que definen un objeto (color). En
ocasiones denominados FACTORES.
Dentro de cada atributo pueden existir distintas alternativas u opciones, que
llamaremos NIVELES (blanco).
Como resultado de aplicar un Análisis Conjunto obtenemos unos valores
numéricos que expresan el grado de preferencia por cada nivel de atributo,
denominados UTILIDADES parciales.
Y unos valores numéricos que reflejan la preferencia por cada atributo,
denominados IMPORTANCIAS.
Un PERFIL es la combinación concreta de niveles de atributo que define a un
objeto. También llamado en ocasiones ALTERNATIVA.
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO INTRODUCCIÓN
11
ANÁLISE MULTIVARIANTE
Algunos conceptos clave
En el Análisis Conjunto de Elección, se suelen denominar ESCENARIOS o TAREAS
a cada uno de los conjuntos de perfiles entre los que el sujeto tiene que
escoger el que prefiere en mayor medida.
Los DISEÑOS FACTORIALES FRACCIONADOS ORTOGONALES permiten
seleccionar combinaciones específicas de perfiles para estimar las utilidades
con un número mucho menor de perfiles del total de posibles. Utilizados para
minimizar la sobrecarga cognitiva del sujeto.
HOLDOUT son unos perfiles especiales que el sujeto evalúa pero que no se
utilizan para estimar las utilidades sino para conocer lo buenas que son estas
estimaciones.
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO INTRODUCCIÓN
12
ANÁLISE MULTIVARIANTE
El Análisis Conjunto: ¿Una técnica o una metodología?
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.
Implica seguir una serie PASOS O FASES en el desarrollo de la
investigación, una metodología.
13
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO INTRODUCCIÓN
ANÁLISE MULTIVARIANTE
PLANTEAMIENTO DEL
PROBLEMA
ESCOGIENDO LA
METODOLOGÍA CONJUNTA
SELECCIÓN DE
ATRIBUTOS Y NIVELES
FORMA DE PRESENTACIÓN
CREACIÓN DE ESTÍMULOS
TRABAJO DE CAMPO Y
TRATAMIENTO DE DATOS
ESTIMACIÓN DE LAS
UTILIDADES
EVALUACIÓN DEL AJUSTE
INTERPRETACIÓN DE
RESULTADOS
Planteamiento del problema
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO
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FASES DEL ANÁLISS
CUESTIONES PREVIAS
¿Cuáles son los objetivos?
¿Cuál es el producto o servicio objeto de
estudio?
¿Cuáles son sus elementos relevantes?
¿Qué diferencia al mercado competitivo?
¿Cuáles son los criterios de elección que
utilizan los sujetos?
Usos habituales Analizar la estructura de las preferencias de los
consumidores.
Predecir la aceptación por nuevos productos o
aspectos de un producto aún no lanzados al
mercado.
Estimar las cuotas de mercado de productos
similares que difieren en algún nivel de atributo.
Estudios de precios (elasticidad).
ANÁLISE MULTIVARIANTE
PLANTEAMIENTO DEL
PROBLEMA
ESCOGIENDO LA
METODOLOGÍA CONJUNTA
SELECCIÓN DE
ATRIBUTOS Y NIVELES
FORMA DE PRESENTACIÓN
CREACIÓN DE ESTÍMULOS
TRABAJO DE CAMPO Y
TRATAMIENTO DE DATOS
ESTIMACIÓN DE LAS
UTILIDADES
EVALUACIÓN DEL AJUSTE
INTERPRETACIÓN DE
RESULTADOS
Selección de atributos y niveles
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO
15
Identificación y Selección
de los atributos relevantes
Experiencia investigador.
Investigaciones cualitativas: grupos focales,
entrevistas en profundidad.
Seleccionar atributos determinantes,
diferenciadores en el proceso de formación de
preferencias.
Seleccionar atributos independientes
conceptualmente.
Determinación de niveles o
categorías de los atributos
Niveles amplios, representativos y limitados
(2-4).
FASES DEL ANÁLISS
ANÁLISE MULTIVARIANTE
PLANTEAMIENTO DEL
PROBLEMA
ESCOGIENDO LA
METODOLOGÍA CONJUNTA
SELECCIÓN DE
ATRIBUTOS Y NIVELES
FORMA DE PRESENTACIÓN
CREACIÓN DE ESTÍMULOS
TRABAJO DE CAMPO Y
TRATAMIENTO DE DATOS
ESTIMACIÓN DE LAS
UTILIDADES
EVALUACIÓN DEL AJUSTE
INTERPRETACIÓN DE
RESULTADOS
Metodología conjunta
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO
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Pregunta clave
¿CUÁNTOS ATRIBUTOS VAN A INCLUIRSE?
ACA
10 atributos o más.
PERFILES COMPLETOS (CVA)
Menos de 10 (6) atributos.
Los objetos evaluados tienen un precio elevado
y/o son de elección infrecuente (coches y
ordenadores son ejemplos paradigmáticos).
ANÁLISIS DE ELECCIÓN (CBC)
6 atributos o menos.
Productos de elección habitual (poco reflexiva).
Las interacciones entre atributos pueden
constituir un problema.
FASES DEL ANÁLISS
ANÁLISE MULTIVARIANTE
PLANTEAMIENTO DEL
PROBLEMA
ESCOGIENDO LA
METODOLOGÍA CONJUNTA
SELECCIÓN DE
ATRIBUTOS Y NIVELES
FORMA DE PRESENTACIÓN
CREACIÓN DE ESTÍMULOS
TRABAJO DE CAMPO Y
TRATAMIENTO DE DATOS
ESTIMACIÓN DE LAS
UTILIDADES
EVALUACIÓN DEL AJUSTE
INTERPRETACIÓN DE
RESULTADOS
Forma de presentación de los estímulos
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO
17
La forma de recoger la información varía según la metodología escogida
ACA Comparaciones pareadas.
Sólo mediante ordenador.
CVA Ordenación de todos los perfiles.
Cuantificación (ratings) de cada perfil.
Estímulos reales, descritos en tarjetas o
presentados en ordenador.
CBC Escenarios
Sólo en ordenador.
FASES DEL ANÁLISS
ANÁLISE MULTIVARIANTE
Ejemplos de presentación de estímulos en ACA
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO
18
FASES DEL ANÁLISS
ANÁLISE MULTIVARIANTE
Ejemplos de presentación de estímulos en CVA
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO
19
FASES DEL ANÁLISS
TIPO DE VIAJE
1. Fundamentalmente de tipo gastronómico
2. En avión
3. Durante un puente
4. Destino de sol y playa
5. A un coste de 749 €
Ordene estas tarjetas de más a
menos preferida
ANÁLISE MULTIVARIANTE
Ejemplos de presentación de estímulos en CVA
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO
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FASES DEL ANÁLISS
ANÁLISE MULTIVARIANTE
Ejemplos de presentación de estímulos en CVA
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO
21
FASES DEL ANÁLISS
ANÁLISE MULTIVARIANTE
Ejemplos de presentación de estímulos en CBC
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO
22
FASES DEL ANÁLISS
Ninguna de las
anteriores
En coche
Pernoctando en
un mismo lugar
Objetivo cultural
Un fin de semana
Destino de
ciudad
749€
En avión
Pernoctando en
distintos lugares
Objetivo
gastronómico
Una semana
Destino de sol y
playa
599€
En coche
Pernoctando en
un mismo lugar
Objetivo
gastronómico
Un puente
Destino rural
299€
Si usted estuviese pensando en estos momentos en realizar un viaje de corta duración y estas fuesen sus únicas alternativas, ¿cuál de estas opciones elegiría?
x escenarios
ANÁLISE MULTIVARIANTE
PLANTEAMIENTO DEL
PROBLEMA
ESCOGIENDO LA
METODOLOGÍA CONJUNTA
SELECCIÓN DE
ATRIBUTOS Y NIVELES
FORMA DE PRESENTACIÓN
CREACIÓN DE ESTÍMULOS
TRABAJO DE CAMPO Y
TRATAMIENTO DE DATOS
ESTIMACIÓN DE LAS
UTILIDADES
EVALUACIÓN DEL AJUSTE
INTERPRETACIÓN DE
RESULTADOS
Creación de estímulos
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO
Nº total de perfiles que se pueden presentar a los
sujetos son enormes:
- Perfiles completos: i = kj 6 atributos de 3 niveles
cada uno dan 36=729 perfiles.
- AC de Elección: 2i – i – 1
Los diseños factoriales fraccionados ortogonales
seleccionan un número menor de perfiles
permitiendo estimar las utilidades.
FASES DEL ANÁLISS
ANÁLISE MULTIVARIANTE
PLANTEAMIENTO DEL
PROBLEMA
ESCOGIENDO LA
METODOLOGÍA CONJUNTA
SELECCIÓN DE
ATRIBUTOS Y NIVELES
FORMA DE PRESENTACIÓN
CREACIÓN DE ESTÍMULOS
TRABAJO DE CAMPO Y
TRATAMIENTO DE DATOS
ESTIMACIÓN DE LAS
UTILIDADES
EVALUACIÓN DEL AJUSTE
INTERPRETACIÓN DE
RESULTADOS
Recogida y tratamiento de datos
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO
RECOGIDA DE DATOS
Perfiles completos: Ya hemos visto que puede
realizarse de múltiples maneras en perfiles
completos.
Las respuestas en papel hay que pasarlas al editor
de datos del SPSS.
ACA y CBC: Las respuestas quedan
automáticamente almacenadas en el ordenador.
TRATAMIENTO DE DATOS
Recordar lo visto en el Tema 2.
24
FASES DEL ANÁLISS
ANÁLISE MULTIVARIANTE
PLANTEAMIENTO DEL
PROBLEMA
ESCOGIENDO LA
METODOLOGÍA CONJUNTA
SELECCIÓN DE
ATRIBUTOS Y NIVELES
FORMA DE PRESENTACIÓN
CREACIÓN DE ESTÍMULOS
TRABAJO DE CAMPO Y
TRATAMIENTO DE DATOS
ESTIMACIÓN DE LAS
UTILIDADES
EVALUACIÓN DEL AJUSTE
INTERPRETACIÓN DE
RESULTADOS
Estimación de las utilidades
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO
ESTIMACIÓN DE LAS UTILIDADES
En CVA: Análisis de Regresión mediante Mínimos
Cuadrados Ordinarios (OLS).
En CBC: Modelo Logit Multinomial
A partir de las utilidades (para cada nivel) se
obtienen las importancias (para cada atributo).
25
FASES DEL ANÁLISS
ANÁLISE MULTIVARIANTE
Marca Disco Duro RAM Pantalla Precio A B
Dell 320 GB 2 GB 17’ 1,200€ 9 6
Apple 320 GB 4 GB 17’ 1,200€ 6 12
Dell 160 GB 4 GB 17’ 1,500€ 12 5
Apple 320 GB 2 GB 17’ 1,500€ 11 11
Dell 320 GB 4 GB 15’ 900€ 4 3
Apple 320 GB 2 GB 15’ 900€ 1 9
Apple 160 GB 4 GB 17’ 900€ 3 10
Apple 160 GB 2 GB 15’ 1,500€ 8 7
Apple 160 GB 4 GB 15’ 1,200€ 5 8
Dell 160 GB 2 GB 15’ 1,200€ 7 1
Dell 320 GB 4 GB 15’ 1,500€ 10 4
Dell 160 GB 2 GB 17’ 900€ 2 2
Un ejemplo sencillo para que NO sólo apre(he)ndáis conocimientos:
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO UN EJEMPLO
ANÁLISE MULTIVARIANTE
27
Un ejemplo sencillo para que NO sólo apre(he)ndáis conocimientos:
Utilizando los datos de la tabla, contestar a las siguientes cuestiones:
1. ¿Cuánta utilidad consiguen los dos sujetos en los diferentes niveles de
atributo? (Pista: Calcula la media, para cada sujeto, de todas las opciones de una
atributo determinado. Por ejemplo, para saber cómo valora el sujeto A a la marca Apple,
calcula la media de las puntuaciones de los seis ordenadores Apple analizados).
2. ¿Cuál es la importancia relativa de los cinco atributos para los dos sujetos?
3. Ahora fíjate en las puntuaciones del sujeto A. ¿Cuál es la utilidad de un
ordenador Dell, con 160 GB de disco duro, y 2 GB de RAM, una pantalla de 12
pulgadas y un precio de 1,200 euros? ¿Cuánto se podría incrementar el precio
si la pantalla pasase de 15 a 17 pulgadas?
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO UN EJEMPLO
ANÁLISE MULTIVARIANTE
Apple 5.67
Dell 7.33
160HD
320HD
2RAM
4RAM
15”
17”
900 €
1200 €
1500 €
+.83
-.83 1.66
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO
Consumidor A Consumidor B
Nivel de
atributo
Media nivel
de atributo Global - Nivel
UTILIDADES
Amplitud
rango
% sobre total
IMPORTANCIAS
Media nivel
de atributo Global - Nivel
UTILIDADES
Amplitud
rango
% sobre total
IMPORTANCIAS
UN EJEMPLO
Media global: 6.50
X X X X
ANÁLISE MULTIVARIANTE
PLANTEAMIENTO DEL
PROBLEMA
ESCOGIENDO LA
METODOLOGÍA CONJUNTA
SELECCIÓN DE
ATRIBUTOS Y NIVELES
FORMA DE PRESENTACIÓN
CREACIÓN DE ESTÍMULOS
TRABAJO DE CAMPO Y
TRATAMIENTO DE DATOS
ESTIMACIÓN DE LAS
UTILIDADES
EVALUACIÓN DEL AJUSTE
INTERPRETACIÓN DE
RESULTADOS
Evaluación del ajuste
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO
29
FASES DEL ANÁLISIS
VALIDACIÓN
VALIDEZ CONCURRENTE:
Mide cómo de bien los valores estimados
reflejan los datos de entrada. Se evalúa
mediante los coeficientes de correlación de
Pearson R y TAU de Kendall.
VALIDEZ PREDICTIVA:
Capacidad de las utilidades parciales
estimadas para predecir el comportamiento
real de compra. Para llegar a conocer una
decisión de compra, y si no se dispone de
información "real" sobre ésta, se puede recurrir
a los llamados estímulos de validación ou
estímulos HOLDOUT que el sujeto evalúa pero
no se utilizan para estimar las utilidades.
ANÁLISE MULTIVARIANTE
PLANTEAMIENTO DEL
PROBLEMA
ESCOGIENDO LA
METODOLOGÍA CONJUNTA
SELECCIÓN DE
ATRIBUTOS Y NIVELES
FORMA DE PRESENTACIÓN
CREACIÓN DE ESTÍMULOS
TRABAJO DE CAMPO Y
TRATAMIENTO DE DATOS
ESTIMACIÓN DE LAS
UTILIDADES
EVALUACIÓN DEL AJUSTE
INTERPRETACIÓN DE
RESULTADOS
Interpretación de los resultados
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO FASES DEL ANÁLISIS
¿Cuánto de importante es cada atributo para la
persona?
¿Cuánto de preferido es cada nivel de atributo
incluido en el análisis?
¿Cuál es la utilidad global del producto x
evaluado? Suma de las utilidades parciales y la
constante:
Const Apple 320GB 4RAM 17” 1200€
UT = 6,5 – 0,83 + 0,33 + 0,17 + 0,67 + 0,25 = 7,09
¿Cuál es la utilidad global de cualquier otro
producto (con los atributos y niveles del análisis)
aunque no haya sido evaluado directamente por los sujetos? Testar nuevos productos o
servicios.
¿Cuánto tengo que bajar el precio para que el producto x sea más preferido que el y?
Elasticidad de precio.
ANÁLISE MULTIVARIANTE
PLANTEAMIENTO DEL
PROBLEMA
ESCOGIENDO LA
METODOLOGÍA CONJUNTA
SELECCIÓN DE
ATRIBUTOS Y NIVELES
FORMA DE PRESENTACIÓN
CREACIÓN DE ESTÍMULOS
TRABAJO DE CAMPO Y
TRATAMIENTO DE DATOS
ESTIMACIÓN DE LAS
UTILIDADES
EVALUACIÓN DEL AJUSTE
INTERPRETACIÓN DE
RESULTADOS
Interpretación de los resultados
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO FASES DEL ANÁLISIS
Importancia de cada atributo para cada persona,
para segmentos específicos y/o para el conjunto
de la muestra.
ANÁLISE MULTIVARIANTE
PLANTEAMIENTO DEL
PROBLEMA
ESCOGIENDO LA
METODOLOGÍA CONJUNTA
SELECCIÓN DE
ATRIBUTOS Y NIVELES
FORMA DE PRESENTACIÓN
CREACIÓN DE ESTÍMULOS
TRABAJO DE CAMPO Y
TRATAMIENTO DE DATOS
ESTIMACIÓN DE LAS
UTILIDADES
EVALUACIÓN DEL AJUSTE
INTERPRETACIÓN DE
RESULTADOS
Interpretación de los resultados
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO FASES DEL ANÁLISIS
Utilidad de cada nivel de atributo para cada
persona, para segmentos específicos y/o para el
conjunto de la muestra.
ANÁLISE MULTIVARIANTE
PLANTEAMIENTO DEL
PROBLEMA
ESCOGIENDO LA
METODOLOGÍA CONJUNTA
SELECCIÓN DE
ATRIBUTOS Y NIVELES
FORMA DE PRESENTACIÓN
CREACIÓN DE ESTÍMULOS
TRABAJO DE CAMPO Y
TRATAMIENTO DE DATOS
ESTIMACIÓN DE LAS
UTILIDADES
EVALUACIÓN DEL AJUSTE
INTERPRETACIÓN DE
RESULTADOS
Interpretación de los resultados
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO FASES DEL ANÁLISIS
Porcentaje de sujetos que prefieren cada nivel de
atributo.
ANÁLISE MULTIVARIANTE
PLANTEAMIENTO DEL
PROBLEMA
ESCOGIENDO LA
METODOLOGÍA CONJUNTA
SELECCIÓN DE
ATRIBUTOS Y NIVELES
FORMA DE PRESENTACIÓN
CREACIÓN DE ESTÍMULOS
TRABAJO DE CAMPO Y
TRATAMIENTO DE DATOS
ESTIMACIÓN DE LAS
UTILIDADES
EVALUACIÓN DEL AJUSTE
INTERPRETACIÓN DE
RESULTADOS
Interpretación de los resultados
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO FASES DEL ANÁLISIS
Cuotas de mercado estimadas para cada
producto, utilizando el modelo BTL:
P(Grifols) = UT(Grifols) / UT(todos) x 100
ANÁLISE MULTIVARIANTE
PLANTEAMIENTO DEL
PROBLEMA
ESCOGIENDO LA
METODOLOGÍA CONJUNTA
SELECCIÓN DE
ATRIBUTOS Y NIVELES
FORMA DE PRESENTACIÓN
CREACIÓN DE ESTÍMULOS
TRABAJO DE CAMPO Y
TRATAMIENTO DE DATOS
ESTIMACIÓN DE LAS
UTILIDADES
EVALUACIÓN DEL AJUSTE
INTERPRETACIÓN DE
RESULTADOS
Interpretación de los resultados
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO FASES DEL ANÁLISIS
Curvas de demanda y elasticidad de precio,
sustituyendo el precio de uno de los productos anteriores
por el resto de precios bajo estudio y viendo su cuota de
mercado respecto a sus competidores.
ANÁLISE MULTIVARIANTE
36
Retomamos el ejemplo anterior con algún otro cálculo:
4. Estima las cuotas de mercado (para el sujeto 1) suponiendo que en el
mercado queremos introducir un nuevo modelo de ordenador (a.) y existen
solo los otros tres:
a. Apple, 320 HD, 4 RAM, 17”, 1500€ c. Dell, 160 HD, 2 RAM, 17”, 1200€
b. Apple, 320 HD, 4 RAM, 15”, 1200€ d. Dell, 160 HD, 2 RAM, 15”, 900€
5. Calcula la curva de demanda y elasticidad de precio del modelo de
ordenador a. y del c. ¿En cuál se puede incrementar el precio con menos
riesgo de pérdida de ventas?
6. ¿Cuánto se podría incrementar el precio del ordenador Dell de 1200 euros si le
mejorásemos el disco duro a 320 GB y la memoria RAM a 4 GB para que
siguiese manteniendo la misma cuota de mercado que el modelo original?
TEMA 6 - ANÁLISIS CONJUNTO UN EJEMPLO