BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Bartłomowicz Tomasz (Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu)
Tytuł
Implementacja metody Maximum Difference Scaling w pakiecie MaxDiff programu R
Implementation of Maximum Difference Scaling in Max-Diff R Package
Źródło
Ekonometria / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu, 2014, nr 4 (46), s. 189-198, rys., tab., bibliogr. 20 poz.
Econometrics / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu
Słowa kluczowe
Skalowanie wielowymiarowe, Badania marketingowe, Ekonometria, Preferencje konsumenta
Multidimensional scaling, Marketing research, Econometrics, Consumer preferences
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
Jednym z elementów badań marketingowych jest pomiar preferencji konsumentów, który może być realizowany m.in. z wykorzystaniem metody Maximum Difference Scaling. Metoda ta oprogramowana została m.in. w komercyjnych pakietach MaxDiff (Best- -Worst Scaling) firmy Sawtooth Software oraz w postaci modułu Latent GOLD Choice (Statistical Innovations). Jako odpowiedź na ww. oprogramowanie celem artykułu jest prezentacja autorskiego pakietu MaxDiff dla programu R, który w zakresie analizy statystycznej i ekonometrycznej należy do najważniejszych programów niekomercyjnych oferowanych na zasadach licencji GNU GPL ("oprogramowania wolnego i otwartego"), a więc bezpłatnego i z dostępem do kodu źródłowego. W artykule zaprezentowane zostały funkcje pakietu MaxDiff oraz przykład zastosowania w badaniach marketingowych w celu pomiaru i analizy preferencji konsumentów.(abstrakt oryginalny)

Measurement of consumer preferences is one of the most important elements of marketing research. In the measurement of consumers' preferences Maximum Difference Scaling method can be used, which was implemented in the module MaxDiff (Best-Worst Scaling) of Sawtooth Software. The aim of the article is to present the author's MaxDiff package for the R program, which is one of the most important no-commercial programs offered under the GNU GPL licence with free access to the source code. The article presents some functions of the MaxDiff R package with the example of application of consumers' preferences in empirical analysis.(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Agresti A., 2002, Categorical Data Analysis, Second Edition, Wiley, New York.
  2. Bartłomowicz T., Bąk A., 2013, Package MaxDiff. Maximum Difference Scaling R package, http://keii. ue.wroc.pl/MaxDiff/.
  3. Bąk A., Bartłomowicz T. 2013a, Mikroekonometryczne modele wielomianowe i ich zastosowanie w analizie preferencji z wykorzystaniem programu R, [w:] K. Jajuga, M. Walesiak (red.), PN UE we Wrocławiu nr 278, Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania, Taksonomia 20.
  4. Bierlaire M., 1997, Discrete Choice Models, http://web.mit.edu/mbi/www/ michel.html. Cambridge, Massachusetts Institute of Technology.
  5. Cameron A.C., Trivedi P.K., 2009, Microeconometrics. Methods and Applications, Cambridge University Press, New York.
  6. Cohen S., 2003, Maximum Difference Scaling: Improved Measures of Importance and Preference for Segmentation, Sawtooth Software Conference Proceedings.
  7. Coombs C.H., Dawes R.M., Tversky A., 1977, Wprowadzenie do psychologii matematycznej, PWN, Warszawa.
  8. Croissant Y., 2008, Package mlogit. Multinomial Logit Model, http://www.R-project.org.
  9. Greene W.H., 2008, Econometric Analysis, 6th ed. Prentice Hall, Upper Saddle River.
  10. Gruszczyński M. (red.), 2010, Mikroekonometria. Modele i metody analizy danych indywidualnych, Wolters Kluwer, Warszawa.
  11. Hoffman S.D., Duncan G.J., 1988, Multinomial and conditional logit discrete-choice models in demography, Demography, Vol. 25, No. 3, Population Association of America, http://www.jstor.org/ stable/2061541.
  12. Jackman S., 2007, Models for Unordered Outcomes, Political Science 150C/350C, http://jackman.stanford. edu/classes/350C/07/unordered.pdf.
  13. Long J. S., 1997, Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables, SAGE Publications, Thousand Oaks - London - New Delhi.
  14. Louviere J.J., 1991, Best-Worst Scaling: A Model for the Largest Difference Judgments, Working Paper, University of Alberta.
  15. Powers D.A., Xie Y., 2008, Statistical Methods for Categorical Data Analysis, 2nd ed. Emerald, Bingley.
  16. R Development Core Team, 2011, R: A Language and Environment for Statistical Computing, R Foundation for Statistical Computing, http://cran.r-project.org/.
  17. Sawtooth Software, 2005-2013, The MaxDiff System Technical Paper, http://www.sawtoothsoftware. com/download/techpap/maxdifftech.pdf.
  18. Sawtooth Software, 2013, What is MaxDiff?, http://www.sawtoothsoftware.com/products/maxdiff-software/ 93-support/sales-support/238-maxdiff-method.
  19. So Y., Kuhfeld W.F., 1995, Multinomial Logit Models, http://support.sas.com/techsup/technote/ mr2010g.pdf (12.03.2012).
  20. Wheeler R.E., 2010, Package AlgDesign. Algorithmic Experimental Design, http://www.R-project.org.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1507-3866
Język
pol
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.15611/ekt.2014.4.16
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu