• 품질경영학회지
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• 제44권4호
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• pp.799-811
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• 2016

Purpose: The conjoint analyst in marketing are interested in detecting whether there exist synergy or antagonistic effects between two attributes. In the cases where attributes have two or three levels, we research on the design of survey questionnaire to estimate all the main effect and as many two factor interaction effects as possible. Methods: We consider the balanced incomplete block (BIB) mixed level factorial design $2^f{\times}3^g$ or fractional factorial design. To reduce the number of questions in a questionnaire, we propose the balanced incomplete block mixed level design with minimum aberration which is generated by implementing proc factex in SAS. Also, we propose using two or three level BIB factorial design instead of mixed level designs by transforming three level attributes into two attributes of two levels and two level attribute into three level attribute by using dummy level technique. Results: We propose three methods for designing survey questionnaire where the block and design generators are found with practical number of questions in a questionnaire. By analyzing all the respondents survey data generated by the simulation study, we find the proper model and do the concepts optimization. Conclusion: The proposed methods of designing survey questionnaires seem to perform well in the sense that the proper model, and then the optimal concept is found in a case study where all the respondents survey data are generated by the simulation study.

• 응용통계연구
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• 제28권5호
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• pp.951-963
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• 2015

마케팅 분야에서 활용되는 컨조인트 분석은 속성들간의 시너지 효과 혹은 적대적(상충적)인 효과의 존재 여부를 파악하는데 관심이 있다. 즉, 속성들의 모든 주효과와 이인자 교호작용효과의 크기 추정에 관심이 많다. 본 연구에서는 해상도가 V인 균형된 불완전 블록 일부요인설계를 이용함으로써 속성들의 모든 주효과와 이인자 교호작용효과들을 추정 가능하게 하는 설문지 문항의 설계 방법에 관해서 연구를 한다. 전체 응답자들에 대한 설문지 문항들의 총 묶음으로 구성된 설문지 자료를 분석하여 핵심적인 소수 효과들을 선별하고, 유의한 속성효과들로 표현된 적절한 모형을 찾은 다음에, 효율적인 컨셉 최적화를 수행한다.

• 품질경영학회지
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• 제45권1호
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• pp.55-64
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• 2017

본 연구는 컨조인트 분석에서 고려하고자 하는 속성의 수가 많은 경우 속성들의 병합을 통해 문항 당 묻는 속성의 수를 줄이는 방법을 제안한다. 속성 병합에 의한 문항 설계의 경우에 각 문항에 대한 응답자의 더욱 일관된 응답을 기대할 수 있어서 응답의 정확도를 높일 수 있다는 점에서 제안된 방법의 의의를 찾을 수 있다. 사례분석으로 2수준과 3수준 속성이 각각 4개인 $2^4{\times}3^4$ 문항 설계를 위하여 제안된 속성 병합 설계를 이용하여 블록의 크기가 36인 블록화 $6^4$ 설계를 생성하고, 각각의 문항에 대한 응답자들의 선호도 점수를 시뮬레이션 모형에 의해 생성하기 위해 주효과 A, C, V, W와 이인자 교호작용효과 AV, AW를 이용한 효용함수를 가정한다. 축차적인 변수 선택법과 모형 선택 기준에 따라서 1000회 반복된 시뮬레이션 모형에 의해 생성된 문항 자료를 분석하여 각 방법의 power를 비교한 결과, 보수적으로 변수를 선택하는 방법인 BIC를 기준으로 한 변수선택법과 유의수준을 0.01로 하는 본페로니 보정된 유의 수준값을 사용한 전진적 선택법이 적절한 모형 선택 방법으로 추천된다. 속성 병합 설계를 사용하는 경우에는 병합된 속성들 간의 교호작용효과를 추정할 수 없게 된다는 단점이 있다. 특정한 속성들 간의 교호작용효과가 존재할 가능성이 높다고 알려진 경우에는 실무 담당자들이 속성 병합 설계시에 병합되는 속성들의 배치를 조절해 잠재적인 속성들의 이인자 교호작용효과들은 추정가능하게 함으로써 이 문제는 해결 할 수 있다.