선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 문항별 속성의 개수를 줄이면 응답자의 고려사항이 줄어들게 되어 응답자에게 더욱 일관된 응답을 기대할 수 있어서 설문조사에 대한 비표준 오차가 감소되는 효과를 기대할 수 있고, 설문조사의 신뢰성 제고에 영향을 미칠 것이라 기대된다. 따라서 본 연구에서는 속성 병합 설계를 제안하여 한 문항을 구성하는 속성의 개수를 줄일 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
- 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.
- 본 연구에서는 컨조인트 분석에서 속성들의 수가 많은 블록화 혼합수준 요인설계를 사용할 때, 속성들의 병합을 통해 문항 당 묻는 속성의 수를 줄여 응답의 정확도를 높일 수 있는 방법에 대해 제안한다. 수준수가 서로 다른 속성 두 개와 ‘묻지 않음’을 병합하여 새로운 속성으로 간주해서 설계를 생성하고 원래의 속성들의 수준으로 다시 전환하여 분석을 위한 설계를 생성한다.
가설 설정
- 설계를 생성하고, 각 문항을 [Equation (1)]에 따라서 해당 속성에 관해묻지 않음을 0 수준 값으로 포함하여 원래 속성들의 수준값으로 표현한다. 각각의 문항에 대한 응답자들의 선호도 점수를 시뮬레이션 모형에 의해 생성하기 위해 주효과 A, C, V, W와 이인자 교호작용효과 AV, AW를 이용한 효용함수를 가정한다. 주어진 문항에 대한 선호도 점수는 [Equation (5)]와 [Table 2]에 주어진 가정된 효과의 크기에 따라서 생성된 후에,
- 응답자들이 서로 다른 설문지에 응답하고, 응답자를 블록으로 간주하여 설문지들을 하나의 설계로 합쳐서 분석을 진행한다. 또한 선호도는 점수조사를 가정한다. 컨조인트 분석을 할 때 마케팅 담당자들은 정확한 응답과 속성들 간의 시너지 효과 또는 상충적 효과의 존재 여부까지 파악하는 것을 원한다.
- 또한 효용함수의 오차항은 평균이 0이고 표준편차가 σ인 정규분포를 따르고 σ가 각각 1, 1.5, 2인 세 가지 경우로 가정한다.
- 사례분석으로 2수준과 3수준 속성이 각각 4개인 24 ×34 문항 설계를 위하여 제안된 속성 병합 설계를 이용하여 블록의 크기가 36인 블록화 64 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.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.