컨조인트 분석 결과

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설문지명 문항 수 [총 61문항] 조사기간 배부 수 수거 수 수거 율
컨조인트 AHP AHP쌍대절대평가 AHP절대평가
AHP 분석 9 13 12 27 2018-08-06~2018-08-10 20 20 100

1.분석개요이 분석은 전통적 컨조인트 분석 방법을 채택하였고, 프로파일 카드(profile card) 제시 방법은 완전프로파일제시법(orthogonal)을 사용하였다. 분석 대상은 다음과 같다.

Conjoint 분석 : 속성(attribute)과 수준(levels)
속성 수준
커피 포장 형태 종이 재질의 박스에 포장[재활용 가능]으로 부담없이 선택할 수 있다.
투명 유리 재질로 내용물이 보여 깔금하고 고급스럽다.
플라스틱 재질의 곡선형 포장으로 모던하고 전문 직업인의 감성을 자극한다.
내용물의 물성 가루 분말로 개인별 커피 용량을 조절할 수 있다.
1회용 티백에 최적의 진한 정도를 포장해 편리성이 높다.
내용물의 용량 30회 분량으로 신선도를 높인다.
100회 분량으로 사무실 등의 수요를 충족한다.
커피 맛 약간의 신맛
다크 향과 맛
달콤한 맛
제시한 4개의 속성, 10개의 수준에 대해 총 36개의 카드를 만들 수 있다.
카드 추출 옵션으로 orthogonal을 선택하였고 총 9개의 프로파일 카드(profile card)를 응답자에게 제시하였다.
응답자에게 제시한 프로파일 카드(profile card)는 아래와 같다. 척도는 5개 척도를 사용하였다.
CARD1
속성수준
커피 포장 형태플라스틱 재질의 곡선형 포장으로 모던하고 전문 직업인의 감성을 자극한다.
내용물의 물성가루 분말로 개인별 커피 용량을 조절할 수 있다.
내용물의 용량30회 분량으로 신선도를 높인다.
커피 맛약간의 신맛
CARD2
속성수준
커피 포장 형태투명 유리 재질로 내용물이 보여 깔금하고 고급스럽다.
내용물의 물성1회용 티백에 최적의 진한 정도를 포장해 편리성이 높다.
내용물의 용량30회 분량으로 신선도를 높인다.
커피 맛약간의 신맛
CARD3
속성수준
커피 포장 형태종이 재질의 박스에 포장(재활용 가능)으로 부담없이 선택할 수 있다.
내용물의 물성1회용 티백에 최적의 진한 정도를 포장해 편리성이 높다.
내용물의 용량100회 분량으로 사무실 등의 수요를 충족한다.
커피 맛약간의 신맛
CARD4
속성수준
커피 포장 형태종이 재질의 박스에 포장(재활용 가능)으로 부담없이 선택할 수 있다.
내용물의 물성가루 분말로 개인별 커피 용량을 조절할 수 있다.
내용물의 용량30회 분량으로 신선도를 높인다.
커피 맛다크 향과 맛
CARD5
속성수준
커피 포장 형태투명 유리 재질로 내용물이 보여 깔금하고 고급스럽다.
내용물의 물성1회용 티백에 최적의 진한 정도를 포장해 편리성이 높다.
내용물의 용량30회 분량으로 신선도를 높인다.
커피 맛다크 향과 맛
CARD6
속성수준
커피 포장 형태플라스틱 재질의 곡선형 포장으로 모던하고 전문 직업인의 감성을 자극한다.
내용물의 물성1회용 티백에 최적의 진한 정도를 포장해 편리성이 높다.
내용물의 용량100회 분량으로 사무실 등의 수요를 충족한다.
커피 맛다크 향과 맛
CARD7
속성수준
커피 포장 형태종이 재질의 박스에 포장(재활용 가능)으로 부담없이 선택할 수 있다.
내용물의 물성1회용 티백에 최적의 진한 정도를 포장해 편리성이 높다.
내용물의 용량30회 분량으로 신선도를 높인다.
커피 맛달콤한 맛
CARD8
속성수준
커피 포장 형태플라스틱 재질의 곡선형 포장으로 모던하고 전문 직업인의 감성을 자극한다.
내용물의 물성1회용 티백에 최적의 진한 정도를 포장해 편리성이 높다.
내용물의 용량30회 분량으로 신선도를 높인다.
커피 맛달콤한 맛
CARD9
속성수준
커피 포장 형태투명 유리 재질로 내용물이 보여 깔금하고 고급스럽다.
내용물의 물성가루 분말로 개인별 커피 용량을 조절할 수 있다.
내용물의 용량100회 분량으로 사무실 등의 수요를 충족한다.
커피 맛달콤한 맛

2.분석대상이 컨조인트 분석에 활용한 표본(sample)은 총 20개 이다.

3.컨조인트분석 모형 및 추정법

컨조인트 분석에서는 응답자들의 이질성 유지를 위해 응답자별 모형을 바탕으로 부분효용가치(part-worth utilities) 와 상대적 중요도(relative importance)를 추정하고, 그 결과를 전체 응답자에 대해 종합하는 과정을 거친다.
이를 위해 수집된 데이터는 각 속성들(attributes)의 특성(characterize) 값과 프로파일평가(profile evaluation) 간의 관계를 반영하는 모델에 대한 기초 매개변수(parameter)로 사용된다.
전통적 컨조인트 분석(traditional conjoint analysis)을 사용하는 경험적 연구에서는 일반적으로 아래의 더미변수 회귀모델을 사용한다

ˆUs = b0s + b1sX1s + b2sX2s + ::: + b7sX7s


여기서 : ˆUs 는 s 번째 응답자가 인지 한 이론적 총 효용(theoretical total utilities), B0s는 절편(intercept), b1s,. . . , b7s는 회귀 모델의 매개 변수(parameter), 속성별(attributes) 수준들(levels)의 부분효용가치(part-worth utilities), s는 응답자 수(s = 1, 2, ..., 100), X1 ,. . . , X7는 더미 변수(dummy variables)를 의미한다.

4.효과분석 결과

컨조인트 분석에서 설명변수는 지시변수의 형태로 표현된다. 따라서 채택된 추정방법에 따라 컨조인트 모형의 계수(coefficient)를 추정한 후, 속성별(attributes) 수준(levels)에 대한 계수 추정치의 합이 0이 되도록 변환하여 응답자 개인별 부분효용가치(part-worth utilities)를 계산한다.
또한 응답자 전체 부분효용가치(part-worth utilities)에 대한 평균을 구해, 최종 부분효용가치(part-worth utilities)를 계산한다.
부분효용가치(part-worth utilities)의 크기는 절대적인 선호도를 의미하는 것이 아니며, 상대적인 선호도를 나타낸다.

4.1 분석 모형 검증

속성(attributes) 4개에 대한 적합성(goodness of fit)은 r-제곱 값(r-squared) 또는 수정된 r-제곱 값(Adjusted R-squared)으로 판단할 수 있다.
분석 결과, r-제곱 값(r-squared)은 0.04546, 수정된 r-제곱 값(Adjusted R-squared)은 0.01235으로 나타났다.
이에 대한 자유도는 173 에서 F-값은 1.373 이고, 유의확률 p=0,2279로 계산되었다. 중앙값는 0,8677 이다.
따라서 분석 모형은 안정하다고 할 수 있다.

Conjoint 분석 모형 검증

Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max -2,5917 -0,4417 0,1833 0,5917 1,7000 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 3,451389 0,072305 47,733 <2e-16 *** factor(x$커피.포장.형태)1 -0,144444 0,091460 -1,579 0,1161 factor(x$커피.포장.형태)2 -0,011111 0,091460 -0,121 0,9034 factor(x$내용물의.물성)1 -0,029167 0,068595 -0,425 0,6712 factor(x$내용물의.용량)1 -0,008333 0,068595 -0,121 0,9034 factor(x$커피.맛)1 -0,011111 0,091460 -0,121 0,9034 factor(x$커피.맛)2 -0,161111 0,091460 -1,762 0,0799 . --- Signif. codes: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 ' ' 1 Residual standard error: 0,8677 on 173 degrees of freedom Multiple R-squared: 0,04546, Adjusted R-squared: 0,01235 F-statistic: 1,373 on 6 and 173 DF, p-value: 0,2279

4.2 속성의 중요도와 수준의 부분가치

분석 결과 사용된 속성 (attributes) 에 대한 중요도는 각각 커피 포장 형태(27.73), 내용물의 물성(12.72), 내용물의 용량(22.1), 커피 맛(37.45) 로 나타났다. 각각의 중요도 합은 100이다.
이에 따른 하위의 수준들(levels)의 부분가치는 커피 포장 형태에서 종이 재질의 박스에 포장[재활용 가능]으로 부담없이 선택할 수 있다.(-0.1444), 투명 유리 재질로 내용물이 보여 깔금하고 고급스럽다.(-0.0111), 플라스틱 재질의 곡선형 포장으로 모던하고 전문 직업인의 감성을 자극한다.(0.1556)로 나타났다.
내용물의 물성에서 가루 분말로 개인별 커피 용량을 조절할 수 있다.(-0.0292), 1회용 티백에 최적의 진한 정도를 포장해 편리성이 높다.(0.0292)로 나타났다.
내용물의 용량에서 30회 분량으로 신선도를 높인다.(-0.0083), 100회 분량으로 사무실 등의 수요를 충족한다.(0.0083)로 나타났다.
커피 맛에서 약간의 신맛(-0.0111), 다크 향과 맛(-0.1611), 달콤한 맛(0.1722)로 나타났다.

즉, 분석결과 최선의 선택 대안은 "커피 포장 형태=플라스틱 재질의 곡선형 포장으로 모던하고 전문 직업인의 감성을 자극한다., 내용물의 물성=1회용 티백에 최적의 진한 정도를 포장해 편리성이 높다., 내용물의 용량=100회 분량으로 사무실 등의 수요를 충족한다., 커피 맛=달콤한 맛" 라고 할 수 있다.
중요도와 속성에 대한 통계분석 원문은 다음과 같다.

Conjoint 분석: 속성의 중요도와 수준의 부분가치

                                                                    levnms
1                                                                intercept
2        종이 재질의 박스에 포장[재활용 가능]으로 부담없이 선택할 수 있다.
3                      투명 유리 재질로 내용물이 보여 깔금하고 고급스럽다.
4  플라스틱 재질의 곡선형 포장으로 모던하고 전문 직업인의 감성을 자극한다.
5                           가루 분말로 개인별 커피 용량을 조절할 수 있다.
6                    1회용 티백에 최적의 진한 정도를 포장해 편리성이 높다.
7                                           30회 분량으로 신선도를 높인다.
8                              100회 분량으로 사무실 등의 수요를 충족한다.
9                                                              약간의 신맛
10                                                            다크 향과 맛
11                                                               달콤한 맛
      utls
1   3,4514
2  -0,1444
3  -0,0111
4   0,1556
5  -0,0292
6   0,0292
7  -0,0083
8   0,0083
9  -0,0111
10 -0,1611
11  0,1722
[1] "Average importance of factors (attributes):"
[1] 27,73 12,72 22,10 37,45
[1] Sum of average importance:  100