BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Czupryna Marcin (Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie / Kolegium Ekonomii, Finansów i Prawa), Kubińska Elżbieta (Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie / Kolegium Ekonomii, Finansów i Prawa), Markiewicz Łukasz (Akademia Leona Koźmińskiego w Warszawie)
Tytuł
Conjoint jako metoda pomiaru preferencji odroczonych loterii - komunikat z badań
Conjoint Analysis as a Measurement Method of Preferences for Delayed Lotteries - Research Announcement
Źródło
Decyzje, 2014, nr 22, s. 71-99, rys., tab., bibliogr. 65 poz.
Słowa kluczowe
Pomiar wieloczynnikowy, Teoria preferencji, Podejmowanie decyzji, Prawdopodobieństwo
Conjoint analysis, Preference theory, Decision making, Probability
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
Głównym celem artykułu jest dyskusja zastosowań metody conjoint do badania preferencji odroczonych loterii. Omówiono jedną z pierwszych teorii z dziedziny psychologii matematycznej: teorię pomiaru łącznego. Następnie przedstawiono wywodzącą się z teorii pomiaru łącznego metodę analizy danych - analizę conjoint, która jest bardzo popularna głównie w badaniach marketingowych. Skupiono się na dwóch wersjach: klasycznej analizie conjoint (ang. Conjoint Value Analysis, CVA) oraz metodzie conjoint opartej na wyborach (ang. Choice-Based Conjoint, CBC). Wyniki badania wskazują, że zmiany w wymiarze prawdopodobieństwa wypłaty determinują wybór silniej niż zmiany w wymiarze odroczenia. (abstrakt oryginalny)

The major purpose of the paper is considering the possibility of using conjoint analysis in postponed lotteries research. The role of conjoint measurement theory in mathematical psychology is reviewed. Next, the conjoint data analysis method is elaborated; this method is derived from conjoint measurement theory and it is very popular in market research. The focus is on two versions: traditional Conjoint Value Analysis (CVA) and Choice-Based Conjoint (CBC). The results of this research show that changes in the scope of the likelihood of payment, rather than changes in the dimension of deferral, more strongly determine the choices made. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Allenby, G.M., Arora, N., Ginter, J.L. (1995). Incorporating Prior Knowledge into the Analysis of Conjoint Studies. Journal of Marketing Research, 32(2), 152-162. DOI: 10.2307/3152044
  2. Appelt, K., Hardisty, D., Weber, E. (2011). Asymmetric discounting of gains and losses: A query theory account. Journal of Risk and Uncertainty, 43(2), 107-126. DOI: 10.1007/s11166-011-9125-1
  3. Bąk, A. (2013a). Retrieved 23.10.2013, from http://keii.ue.wroc.pl/conjoint/
  4. Bąk, A. (2013b). Mikroekonometryczne metody badania preferencji konsumentów z wykorzystaniem programu R. Warszawa: Wydawnictwo C.H. Beck.
  5. Białek, M., Sawicki, P. (2014). Can taking the perspective of an expert debias human decisions? The case for risky and delayed gains. Frontiers in Psychology, 5. DOI: 10.3389/fpsyg.2014.00989
  6. Białek, M., Markiewicz, Ł., Sawicki, P. (2015). Introducing conjoint analysis method into delayed lotteries studies: Its validity and time stability are higher than in adjusting. Front. Psychol. 6:23. doi: 10.3389/fpsyg.2015.00023
  7. Chib, S. (2011). Introduction to simulation and MCMC methods. In Geweke, J., Koop, G., van Dijk, H. (Eds.), The Oxford Handbook of Bayesian Econometrics (pp. 183-217). New York: Oxford University Press.
  8. Cliff, N. (1992). Abstract measurement theory and the revolution that never happened. Psychological Science, 3(3), 186-190.
  9. Debreu, G. (1960). Topological methods in cardinal utility theory. In Arrow, K.J., Karlin, S., Suppes, P. (Eds.), Mathematical methods in the social sciences (Vol. 1959). Stanford: Stanford University Press.
  10. Gino, F., Sharek, Z., Moore, D.A. (2011). Keeping the illusion of control under control: Ceilings, floors, and imperfect calibration. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 114(2), 104-114. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.obhdp.2010.10.002
  11. Green, L., Myerson, J., Ostaszewski, P. (1999). Amount of reward has opposite effects on the discounting of delayed and probabilistic outcomes. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 25(2), 418-427. DOI: 10.1037/0278-7393.25.2.418
  12. Green, P.E., Rao, V.R. (1971). Conjoint Measurement for Quantifying Judgmental Data. Journal of Marketing Research, 8(3), 355-363. DOI: 10.2307/3149575
  13. Holt, C.A., Laury, S.K. (2002). Risk aversion and incentive effects. American Economic Review, 1644-1655.
  14. Huber, J. (2004). Conjoint analysis: how we got here and where we are (An Update). Sawtooth Software Conference. from http://www.sawtoothsoftware.com/download/techpap/howwegot2.pdf
  15. Ida, T., Goto, R. (2009a). Interdependency among addictive behaviours and time/risk preferences: Discrete choice model analysis of smoking, drinking, and gambling. Journal of Economic Psychology, 30(4), 608-621. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.joep.2009.05.003
  16. Ida, T., Goto, R. (2009b). Simultaneous measurement of time and risk preferences: Stated preference discrete choice modeling analysis depending on smoking behavior. International Economic Review, 50(4), 1169-1182. DOI: 10.1111/j.1468-2354.2009.00564.x
  17. Johnson, E.J., Häubl, G., Keinan, A. (2007). Aspects of endowment: A query theory of value construction. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 33(3), 461-474. DOI: 10.1037/0278-7393.33.3.461
  18. Johnson, R.M. (2000). Understanding HB: An Intuitive Approach. https://sawtoothsoftware.com/download/techpap/undhb.pdf
  19. Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow. New York: Farrar, Straus and Giroux.
  20. Keren, G., Roelofsma, P. (1995). Immediacy and Certainty in Intertemporal Choice. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 63(3), 287-297. DOI: http://dx.doi.org/10.1006/obhd.1995.1080
  21. Krantz, D.H. (1964). Conjoint measurement: The Luce-Tukey axiomatization and some extensions. Journal of Mathematical Psychology, 1(2), 248-277. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/0022-2496(64)90003-3
  22. Krantz, D.H., Luce, R.D., Suppes, P., Tversky, A. (1971). Foundations of Measurement: Additive and Polynomial Representations (Vol. 1): Academic Press New York.
  23. Krantz, D.H., Tversky, A. (1971). Conjoint-measurement analysis of composition rules in psychology. Psychological review, 78(2), 151.
  24. Kuhfeld, W.F., Tobias, R.D., Garratt, M. (1994). Effi cient Experimental Design with Marketing Research Applications. Journal of Marketing Research, 31(4), 545-557. DOI: 10.2307/3151882
  25. Langer, E.J. (1975). The illusion of control. Journal of Personality and Social Psychology, 32(2), 311-328.
  26. Luce, R.D. (1966). Two extensions of conjoint measurement. Journal of Mathematical Psychology, 3(2), 348-370. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/0022-2496(66)90019-8
  27. Luce, R.D., Tukey, J.W. (1964). Simultaneous conjoint measurement: A new type of fundamental measurement. Journal of Mathematical Psychology, 1(1), 1-27. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/0022-2496(64)90015-X
  28. Luce, R.D., Weber, E.U. (1986). An axiomatic theory of conjoint, expected risk. Journal of Mathematical Psychology, 30(2), 188-205. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/0022-2496(86)90013-1
  29. Markiewicz, Ł. (2012). Wykorzystanie metody conjoint do identyfi kacji wag decyzyjnych w procesie ustalania wymiaru kary sądowej. Nieopublikowany manuskrypt. Akademia Leona Koźmińskiego. Warszawa.
  30. Markiewicz, Ł., Markiewicz-Żuchowska, A. (2012). Skłonności poznawcze sędziego wpływające na wysokość wymierzonej kary. Decyzje, 18, 49-81.
  31. Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. The Journal of Finance, 7(1), 77-91.
  32. Myerson, J., Green, L., Scott Hanson, J., Holt, D.D., Estle, S. J. (2003). Discounting delayed and probabilistic rewards: Processes and traits. Journal of Economic Psychology, 24(5), 619-635. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S0167-4870(03)00005-9.
  33. Nowakowska, M. (1975). Psychologia ilościowa z elementami naukometrii: wybrane zagadnienia metodologiczne. Warszawa: Państwowe Wydawnictwo Naukowe.
  34. Orme, B.K. (2010). Getting Started with Conjoint Analysis: Strategies for Product Design and Pricing Research. Second Edition. Madison, Wis.: Research Publishers LLC.
  35. Osman, M. (2004). An evaluation of dual-process theories of reasoning. Psychonomic Bulletin & Review, 11(6), 988-1010. DOI: 10.3758/BF03196730
  36. Ostaszewski, P. (1996). The relation between temperament and rate of temporal discounting. European Journal of Personality, 10(3), 161-172. DOI: 10.1002/(SICI)1099-0984(199609)10:3<161::AIDPER259> 3.0.CO;2-R
  37. Ostaszewski, P. (2007). Wartość wzmocnień odroczonych i niepewnych z perspektywy analizy zachowania. Warszawa: Wydaw. Instytutu Psychologii PAN.
  38. Palenik, M. (2012). Kiedy może wystąpić ujemna stopa dyskontowa? Decyzje, 18, 83-104.
  39. Palenik, M. (2014). Atrakcyjność gier losowych a niechęć do ich odroczenia w czasie. Psychologia Ekonomiczna (5), 64-80.
  40. Penconek, M. (2001). Badania cenowe. Marketing w Praktyce, 10, 18-21.
  41. Rachlin, H., Logue, A.W., Gibbon, J., Frankel, M. (1986). Cognition and behavior in studies of choice. Psychological review, 93(1), 33-45. DOI: 10.1037/0033-295X.93.1.33
  42. Rachlin, H., Raineri, A., Cross, D. (1991). Subjective probability and delay. Journal of the Experimental Analysis of Behavior, 55(2), 233-244. DOI: 10.1901/jeab.1991.55-233
  43. Roskies, R. (1965). A measurement axiomatization for an essentially multiplicative representation of two factors. Journal of Mathematical Psychology, 2(2), 266-276. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/0022-2496(65)90005-2
  44. Rottenstreich, Y., Hsee, C.K. (2001). Money, Kisses, and Electric Shocks: On the Affective Psychology of Risk. Psychological Science, 12(3), 185-190. DOI: 10.1111/1467-9280.00334
  45. Sawicki, P. (2013). Dyskontowanie odroczonych i niepewnych wypłat (nieopublikowana praca doktorska). (PhD.), Akademia Leona Koźmińskiego, Warszawa.
  46. Sawtooth Software, I. (2006, 26 January 2006). The Sawtooth Software Market Simulator (A Supplement to the CBC v2.6 Manual) Orem, Utah.
  47. Sawtooth Software, I. (2012). A Full-Profi le Conjoint Analysis System From Sawtooth Software. Version 3. Sequim, WA.
  48. Sawtooth Software, I. (2013). The CBC System for Choice-Based Conjoint Analysis. Version 8 https://sawtoothsoftware.com/download/techpap/cbctech.pdf
  49. Scott, D. (1964). Measurement structures and linear inequalities. Journal of Mathematical Psychology, 1(2), 233-247. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/0022-2496(64)90002-1
  50. Tsukayama, E., Duckworth, A.L. (2010). Domain-specifi c temporal discounting and temptation. Judgment and Decision Making, 5(2), 72-82.
  51. Tversky, A. (1967). A general theory of polynomial conjoint measurement. Journal of Mathematical Psychology, 4(1), 1-20. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/0022-2496(67)90039-9
  52. Tyszka, T. (2010). Decyzje. Perspektywa psychologiczna i ekonomiczna. In Brzeziński, J. (Ed.), Wykłady z psychologii. (Vol. 16, pp. 299-327). Warszawa: Wydawnictwo Naukowe SCHOLAR.
  53. Tyszka, T., Sawicki, P. (2011). Affective and Cognitive Factors Infl uencing Sensitivity to Probabilistic Information. Risk Analysis, 31(11), 1832-1845. DOI: 10.1111/j.1539-6924.2011.01644.
  54. Vanderveldt, A., Green, L., and Myerson, J. (2015). Discounting of monetary rewards that are both delayed and probabilistic: Delay and probability combine multiplicatively, not additively. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition 41, 148-162. doi: 10.1037/xlm0000029.
  55. Von Neumann, J., Morgenstern, O. (1947). Theory of games and economic behavior. New York: Princeton university press Princeton.
  56. Walesiak, M., Bąk, A. (2000). Conjoint analysis w badaniach marketingowych. Wrocław: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego.
  57. Wąsowicz-Kiryło, G. (1994). Conjoint analysis: metody badań i analizy danych. Przegląd Psychologiczny, 37(1-2), 167-173.
  58. Wąsowicz-Kiryło, G., Styśko-Kunkowska, M. (2011). Attributes of Nutritional Information Labelling that Determine Attractiveness of Labels and Correctness of Inferences Made About Food Healthfulness. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 30(0), 722-728. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.sbspro.2011.10.141
  59. Weatherly, J.N. (2014). On several factors that control rates of discounting. Behavioural Processes, 104(0), 84-90. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.beproc.2014.01.020
  60. Weatherly, J.N., Petros, T.V., Jónsdóttir, H.L., Derenne, A., Miller, J.C. (2014). Probability alters delay discounting, but delay does not alter probability discounting. The Psychological Record, 1-9. DOI: 10.1007/s40732-014-0102-3
  61. Weber, E.U. (1988). A descriptive measure of risk. Acta Psychologica, 69(2), 185-203. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/0001-6918(88)90006-6
  62. Weber, E.U., Bottom, W.P. (1990). An empirical evaluation of the transitivity, monotonicity, accounting, and conjoint axioms for perceived risk. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 45(2), 253-275. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/0749-5978(90)90014-Z
  63. Weber, E.U., Johnson, E.J., Milch, K.F., Chang, H., Brodscholl, J.C., Goldstein, D.G. (2007). Asymmetric Discounting in Intertemporal Choice: A Query-Theory Account. Psychological Science, 18(6), 516-523. DOI: 10.1111/j.1467-9280.2007.01932.x
  64. Yi, R., de la Piedad, X., Bickel, W.K. (2006). The combined effects of delay and probability in discounting. Behavioural Processes, 73(2), 149-155. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.beproc.2006.05.001
  65. Zielonka, P., Sawicki, P., Weron, R. (2009). Discounting of delayed payoffs (Rzecz o dyskontowaniu odroczonych wypłat). Decyzje, 11, 49-70.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1733-0092
Język
pol
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.7206/DEC.1733-0092.34
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu