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.
Situations where sample size is not constant are common when monitoring a process with Poisson count data. In this paper, we propose a generalized likelihood ratio(GLR) control chart to detect shifts in the Poisson rate when the sample size varies. The performance of the proposed GLR chart is compared with the performance of several cumulative sum(CUSUM) type charts. It is shown that the overall performance of the GLR chart is comparable with CUSUM type charts and is significantly better in cases where the actual value of the shift is different from the pre-specified value in CUSUM type charts.
The development of new media has gradually decreased the use of newspapers, which had previously occupied the largest share of media. Subscriptions have declined gradually and fell to 14 percent in 2016. This study explores the effects of Newspaper reader's characteristics on regular newspaper subscriptions. The data used for analysis was provided by the Korean Press Foundation and Media Audience Awareness Survey Data in 2016 and 2017. We considered gender, age, education, income, number of days of reading, reading time and amount of reading as the characteristics of the reader. Multiple logistic regression was fitted and interpreted to see what characteristics affect regular subscription.
Schema matching is widely used in many applications, such as data integration, ontology merging, data warehouse and dataspaces. In this paper, we propose a novel matching technique that is based on the order of attributes appearing in the schema structure of query results. The appearance order embodies the extent of the importance of an attribute for the user examining the query results. The core idea of our approach is to collect statistics about the appearance order of attributes from the query logs, to find correspondences between attributes in the schemas to be matched. As a first step, we employ a matrix to structure the statistics around the appearance order of attributes. Then, two scoring functions are considered to measure the similarity of the collected statistics. Finally, a traditional algorithm is employed to find the mapping with the highest score. Furthermore, our approach can be seen as a complementary member to the family of the existing matchers, and can also be combined with them to obtain more accurate results. We validate our approach with an experimental study, the results of which demonstrate that our approach is effective, and has good performance.
The number of nonconformities in a unit is commonly modeled by a Poisson distribution. As an extension of a Poisson distribution, a zero-inflated Poisson(ZIP) process can be used to fit count data with an excessive number of zeroes. In this paper, we propose a generalized likelihood ratio(GLR) chart to monitor shifts in the two parameters of the ZIP process. We also compare the proposed GLR chart with the combined cumulative sum(CUSUM) chart and the single CUSUM chart. It is shown that the overall performance of the GLR chart is comparable with CUSUM charts and is significantly better in some cases where the actual directions of the shifts are different from the pre-specified directions in CUSUM charts.
The purposes of this study are 1) to explore the evaluating attribute of family life- insurance 2) to examine the relationship between evaluation attribute variables and level of consumer satisfaction/ dissatisfaction (CS/D), and 3) to investigate the sociodemographic variables and psychological variables which influence the purchase of life-insurance. The data used in this study include 432 households of 208 life-insurance purchasers and 224 non-purchasers Statistics used for the data analysis are x2, factor analysis, multiple regression and a discriminant analysis. The resulting major findings are as follows; 1) The evaluating attributes are saving function, convenience. economic payoff, safety for future accident, agreement of insurance, and reputation of brand. 2) Among these factors. the most important factors. in CS/D of life-insurance are saving function, and reputation of brand. 3) the purchase of life-insurance has been influenced by such sociodemographic variables as husband's age , family income, and family life-cycle. Psychological variables such as attitude of life, perceived risk, consumer attitude about insurance business did not influence the purchase of life -insurance significantly. As mentioned above, we can conclude that Korean purchasers of life-insurance are using irrational evaluating attributes. Therefore more education of the consumers and more information about life-insurance purchases are necessary. Especially low-income households and first step of family life-cycle families are turned out to need more education as well as more information.
The purposes of this study were (1) to understand how customers trade off one attribute against another when they choose a pizza restaurant, (2) to compare the importance of individual attributes with their relative importance and (3) to compare customers'brand choice patterns with the prediction of pizza restaurant operators. Empirical data for this study were collected from the customers (n=307) and operators (n=273) of flour famous pizza franchise restaurants in Korea, Pizza Hut, Mister Pizza, Domino's Pizza and Pizza Mall. The attributes and attribute levels for the hypothetical profiles were decided from the focus group discussion. A total of 16 profiles was selected from fractional factorial designs. The SPSS conjoint procedure was used to calculate utility scores and simulate profiles. The overall group statistics showed the relative importance of all attributes compared with one other. Taste was the most important attribute (32.48%) in choosing a pizza restaurant, followed by service (21.87%) , atmosphere (17.23%), price (15.17%) and speed of delivery (13.26%). There was a difference between the customers'ratings of the importance of the individual attributes and the ranking of the same attributes'relative importance as derived from the conjoint analysis. The operators rated service (26.54%) as also being important, as well as taste (27.76%), in choosing a pizza restaurant. The rankings of relative importance for pizza taste, service and price were statistically different in the customers'and operators'data (p < 0.001, p < 0.1, p < 0.5). Operators who want to differentiate themselves from their competitors should make decisions based on an increased understanding of their customers'brand choice decision process and measure the hidden needs of their customers.
Purpose: This study investigated beef restaurant's selection attributes using conjoint analysis in order to provide useful information to marketers and managers. Methods: A total of 320 questionnaires were distributed to consumers who visited a beef restaurant in August 2016, and 284 were completed (96.90%). Statistical analyses of data were performed using SPSS/Windows 22.0 for descriptive statistics and conjoint analysis. Results: The results of this study demonstrate the relative importance and level of each attribute for selecting beef restaurants. Price showed the greatest importance (34.86%), followed by origin of beef (27.52%), level of support services (25.72%), and variety of side dishes (11.90%). The optimum attribute combination was various side dishes (0.059), Korean beef (0.385), Very high service level (-0.291), and price of 8,000 won (-0.782). The most preferred beef restaurant gained 37.60% potential market share from choice simulation. There were significant differences in importance of attributes related to age of respondents. For respondents in their 20s and older than 50s, the first consideration was price. Respondents in their 30s considered the level of support services first while those in their 40s considered origin of beef first. Importance of attributes based on companion of respondents revealed that all respondents considered price first. Conclusion: This study contributes to development of marketing plans based on a customer's involvement level focusing on their primary selection criteria when choosing a beef restaurant. Additionally, marketers who manage beef restaurants can estimate the market share of imaginary beef restaurants from these results.
The CCC-r chart is more effective than traditional attribute control charts for monitoring high-quality processes. In-control process parameters are typically unknown and should be estimated when implementing a CCC-r chart. Phase II control chart performance can deteriorate due to the effect of the estimation error. In this paper, we used the standard deviation of average run length (ARL) as well as the average of ARL to quantify the between-practitioner variability in the CCC-r chart performance. The results indicate that the CCC-r chart requires larger Phase I data than previously recommended in the literature in order to have consistent chart in-control performance among practitioners.
The recently introduced index Ratio Of Torsion (ROT) quantifies the base shear amplification due to torsional effects on shear cantilever types of building structures. In this work, a theoretical proof based on the theory of elasticity is provided, depicting that the ratio of torsion (ROT) is independent of the forces acting on the structure, although its definition stems from the shear forces. This is a particular attribute of other design and evaluation criteria against torsion such as center of rigidity and center of strength. In the case of ROT, this evidence could be considered as inconsistent, as ROT is a function solely of the forces acting on structural members, nevertheless it is proven to be independent of them. As ROT is the amplification of the shear forces due to in-plan irregularities, this work depicts that this increase of internal shear forces rely only on the structural topology. Moreover, a numerical verification of this theoretical finding was accomplished, using linear statistics interpretation and nonlinear neural networks simulation for an adequate database of structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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