[논문]컨조인트 분석에서 효율적인 문항 설계

정종희; 임용빈

doi:10.7469/jksqm.2018.46.1.027

컨조인트 분석에서 효율적인 문항 설계
Efficient designs in conjoint analysis 원문보기

品質經營學會誌 = Journal of Korean society for quality management, v.46 no.1, 2018년, pp.27 - 38

Abstract ▼ AI-Helper

Purpose: A large number of attributes with mixed levels are often considered in the conjoint analysis. In the cases where attributes have two or three levels, we research on the efficient design of survey questionnaire to estimate all the main effect and two factor interaction effects with a reasonable size of it. Methods: To reduce the number of questions in a questionnaire, the balanced incomplete block mixed level factorial design with minimum aberration was proposed by Lim and Chung (2016). Based on the number of questions and that of the respondents in that design, D-optimality criterion is adopted to find efficient designs where the main effect and two factor interaction effects are estimated. Results: The list of the number of questions and that of the respondents in efficient designs for survey questionnaire are recommended based on the D-efficiency of each design and the proposed selection criteria for the number of both questions and the respondents. By analyzing all the respondents survey data generated by the simulation study, we find the proper model. Conclusion: The proposed methods of designing survey questionnaires seem to perform well in the sense that how often the proper model is found in a simulation study where all the respondents survey data are generated by the simulation model.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구에서는 문항 설계를 할 때 블록화 요인설계의 기본 아이디어는 존중하되 전체 응답자의 수와 각 응답자에게 조사해야할 문항수를 분석자가 자유로이 선택 할 수 있는 블록화 최적설계(Blocking Optimal Design)를 제안한 다.
앞 절에서 소개된 후보 문항 설계들 중에서 블록개수와 블록크기를 효율적으로 결정하는 간편한 기준들을 설정하여 최종적으로 분석자가 선택하기에 가장 좋은 문항설계를 추천하고자 한다.

가설 설정

각 문항에 대한 응답자들의 선호도 점수를 시뮬레이션 모형에 의해 생성하기 위해 유의한 속성과 그의 크기를 가정한다. 예를 들어, 2수준 4개(속성 X_1,X_2, X_3, X₄)와 3수준 4개(속성 Z_1, Z_2, Z_3, Z₄)의 경우 주효과 X_1, X_3,Z₂와 이인자 교호작용효과X₁ Z₂ 가 유의하다고 가정하고, 주어진 문항에 대한 선호도 점수는 효용함수 식(1)과 Table 3에 주어진 가정된 효과의 크기에 따라 생성한다.
선호도 조사 자료들을 분석하여 선호도와 속성들에 대한 적절한 모형을 찾고, 각 컨셉들에 대한 평균 선호도를 추정하여 소비자들이 가장 구매할 가능성이 높은 제품을 예측한다. 본 연구에서는 선호도를 9점 척도(선호도 낮음 1점, 높음 9점)로 조사하는 것을 가정한다.
이와 동일한 방법으로 다른 속성수의 경우에도 Table 4와 같이 각 경우마다 3개의 주효과와 1개의 이인자 교호작용효과를 유의하다고 가정한다.

제안 방법

Appendix1의 SAS 프로그램을 이용하여 각 조합별로 효율지표인 D-eff를 가장 크게 하는 효율적인 블록화 설계를 찾고 D-eff를 표시한 것이다.
가용한 블록개수와 블록크기 조합들 중에서 후보군이라 여길 수 있는 조합들을 찾고, 그 안에서 적절한 조합들을 선택할 수 있는 기준들을 제시하였다.
다양한 2와 3수준의 각기 다른 속성수별로 블록개수와 블록크기의 조합을 선택하여 블록화 최적설계를 한 후, 이설계의 효율성을 알아보기 위해 시뮬레이션 모형을 가정하여 응답자들의 선호도 점수를 생성하고 분석을 진행한다.
따라서, 주어진 블록개수와 블록크기에 대하여 SAS의 D-최적설계와 Design Expert의 D-/I-최적설계를 생성하고, 시뮬레이션 사례 분석을 통해 가정한 유의한 속성만 찾아내는 비율인 power의 값으로 효율성을 비교하고자 한다.
또한, 이러한 추천 가능한 조합들에 대하여 시뮬레이션 사례 분석을 통해 D- 최적기준과 I-최적기준에 의한 효율적인 블록화 최적 설계의 실험점에서 시뮬레이션 모형을 통해서 생성된 문항 자료에 대한 적절한 분석 방법을 수행하고 유의한 효과들을 선별하고, 효율을 계산하였다.
모든 이인자 교호작용효과까지 추정할 수 있기 위해 균형된 불완전 블록 완전요인설계(Balanced Incomplete Block Full Factorial Design) 이거나 해상도가 V인 균형된 불완전 블록 일부요인설계(Balanced Incomple Block Fractional Factorial Design)의 방법들로 문항 설계를 제안하였다.
본 연구에서는 이러한 2와 3수준의 조합들에 대하여 모든 주효과와 이인자 교호작용효과를 추정하면서 분석자가 문항수와 응답자수를 원하는 크기만큼 정할 수 있는 블록화 D-최적설계(D-optimal Block design)를 제안한다.
본 연구의 대상은 임용빈 등(2016)에서 최소차수 방법으로 설문지 문항수 36개를 제시한 2 수준과 3수준 속성들에 대한 문항 설계이며, 이들에 대하여 블록크기 또는 블록개수를 줄이는 효율적인 실험설계를 찾고자 한다.
선호도 조사 자료들을 분석하여 선호도와 속성들에 대한 적절한 모형을 찾고, 각 컨셉들에 대한 평균 선호도를 추정하여 소비자들이 가장 구매할 가능성이 높은 제품을 예측한다.
응답자를 블록으로 간주하여 응답자들간의 설문지 문항들을 다르게 설계하는 것이다. 선호도와 속성들에 대한 적절한 모형을 찾기 위해서 모든 응답자들의 설문 자료를 모아 유의한 효과들을 선별하고 추정한다. 모든 이인자 교호작용효과까지 추정할 수 있기 위해 균형된 불완전 블록 완전요인설계(Balanced Incomplete Block Full Factorial Design) 이거나 해상도가 V인 균형된 불완전 블록 일부요인설계(Balanced Incomple Block Fractional Factorial Design)의 방법들로 문항 설계를 제안하였다.
컨조인트 분석은 마케팅 분야에서 신제품 개발과 관련하여 많이 활용되는 기법이다. 신제품을 구성하는 중요한 특징들을 속성이라 하고, 그 속성들이 취할 수 있는 값인 수준들을 인위적으로 변경하고 결합하여 결정된 가상의 후보 신제품들에 대한 소비자들의 선호도를 조사한다. 이때, 가상의 후보 신제품을 컨셉이라 부르는데, 각각의 컨셉이 소비자들에게 묻는 설문 문항이 된다.
이때 SAS의 블록화 D-최적설계 뿐만 아니라, 실험계획법 전문 소프트웨어인 Design Expert을 실행하여 구한 블록화 D-최적설계와 I-최적설계의 효율성에 대해서도 같이 비교한다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 실험설계를 할 때 추정 불가능한 이인자 교호작용효과의 수를 최소로 허용하는 최소차수(minimum aberration) 블록화 혼합요인설계의 적용을 제안하였다.
일부 이인자 교호작용효과의 추정 불가능을 허용한 최소차수에 의한 블록화 혼합설계의 블록개수와 블록크기 값을 참고값으로 다양한 2수준과 3수준 속성개수들에 대하여 분석자가 효율적으로 블록개수와 블록크기를 간편하게 선택할 수 있는 블록화 최적설계 방법을 연구하였다.

이론/모형

또한, 적절한 모형 찾기를 위하여 잘 알려진 축차적인 변수 선택법인 전진적 선택법(forward selection)를 적용한다.
위 가정들로 생성된 시뮬레이션 자료에서 유의한 효과들을 찾는 기준은 임용빈 등(2017)에서 추천한 본페로니 보정(Bonferroni correction)과 BIC 모형선택기준을 적용한다.

성능/효과

본페로니 보정과 BIC 방법으로 분석한 결과 최적화 설계 기준에 관계없이 Power의 값이 차이가 나지 않고, SAS와 Design Expert 를 활용한 D-최적설계 간에도 Power의 우월성을 찾을 수 없었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	높은 구매력을 갖춘 신제품 출시 할 시 마케터들이 관심을 갖는 부분은 무엇인가?	고전적인 분석에서는 모든 응답자들에게 동일한 문항들을 조사하고 주효과만 추정하는 것을 목적으로 주로 직교배열법에 의한 문항 설계를 하였다. 그러나, 높은 구매력을 갖춘 신제품을 출시해야하는 마케팅 실무 담당자들의 가장 큰 관심사는 속성들간의 시너지 효과 혹은 적대적(상충적)인 효과의 존재 여부를 파악하는 것이다. 따라서 주효과 뿐만 아니라 이인자 교호작용효과의 추정을 원한다.
	컨조인트 분석을 진행하는 과정은 무엇인가?	컨조인트 분석은 마케팅 분야에서 신제품 개발과 관련하여 많이 활용되는 기법이다. 신제품을 구성하는 중요한 특징들을 속성이라 하고, 그 속성들이 취할 수 있는 값인 수준들을 인위적으로 변경하고 결합하여 결정된 가상의 후보 신제품들에 대한 소비자들의 선호도를 조사한다. 이때, 가상의 후보 신제품을 컨셉이라 부르는데, 각각의 컨셉이 소비자들에게 묻는 설문 문항이 된다. 선호도 조사 자료들을 분석하여 선호도와 속성들에 대한 적절한 모형을 찾고, 각 컨셉들에 대한 평균 선호도를 추정하여 소비자들이 가장 구매할 가능성이 높은 제품을 예측한다. 본 연구에서는 선호도를 9점 척도(선호도 낮음 1점, 높음 9점)로 조사하는 것을 가정한다.
	고전적인 분석에서는 문항 설계를 어떻게 하였는가?	컨셉은 제품을 구성하는 속성과 그것들의 수준이 결합된 형태로 실험계획법의 처리에 해당되며, 각 설문지의 문항 들은 실험점 생성 방법을 적용하여 만든다. 고전적인 분석에서는 모든 응답자들에게 동일한 문항들을 조사하고 주효과만 추정하는 것을 목적으로 주로 직교배열법에 의한 문항 설계를 하였다. 그러나, 높은 구매력을 갖춘 신제품을 출시해야하는 마케팅 실무 담당자들의 가장 큰 관심사는 속성들간의 시너지 효과 혹은 적대적(상충적)인 효과의 존재 여부를 파악하는 것이다.

참고문헌 (4)

Bland, J. Martin, and Douglas G. Altman. 1995. "Multiple significance tests: the Bonferroni method." Bmj 310(6973):170.

상세보기
Lim, Yong B., and Chung, Jong Hee. 2016. "Conjoint analysis with mixed levels of attributes." Journal of the Korean society for Quality Management 44(4):799-811.
Lim, Yong B., Chung, Jong Hee, and Kim, Joo H. 2015. "Practical designs, analysis and concepts optimization in conjoint Analysis." Korean Journal of Applied Statistics 28(5):951-963.

원문보기 상세보기
Lim, Yong B., Park, GaHee, and Chung, Jong Hee. 2017. "Conjoint analysis by merging attributes". Journal of the Korean society for Quality Management 45(1):55-64.

저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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