CVM 분석 결과

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설문지명 문항 수 [총 67문항] 조사기간 배부 수 수거 수 수거 율
명목척도 비율척도 단답형 비율척도 숫자 선택형 서술항목 컨조인트 AHP CVM Likert척도 NPS
(만족도 등) 표준 설문지_자동 분석보고서 출력용 4 2 1 2 12 12 2 31 1 2020-02-12~2022-12-31 100 30 30

조사분석 개요

"33. 귀하는 이번 교육과정이 유료라고 가정한다면 기꺼이 그 대가를 지불할 의사가 있습니까?" 항목에 대한 조건부가치측정법(Contingent Valuation method)을 수행하였다.

전체 응답 현황

구분 지불의사 "예" 응답자 지불의사 "아니오" 응답자 전체
표본 크기 24 6 30
비율(%) 80.00 20.00 100.00

금액 조건 표

조건 금액 금액 조건1금액 조건2금액 조건3금액 조건4
초기 금액 100000150000200000250000
낮은 금액 5000075000100000125000
높은 금액 200000300000400000500000
다양한 분석 정보를 얻기 위해, 응답자 전체에 대한 이중 양분선택법(DBDC)을 분석하였다.
일반적으로 조건부가치측정법에서 성별, 소득수준 등의 명목을 반영한 분석은 더 정확한 값을 나타낸다.
따라서 응답자 전체에 대한 분석 후, 다른 문항의 척도 별, 명목 별 추가분석이 반드시 수행될 필요가 있다.

1. 분석 결과

수집한 데이터를 이중양분선택법으로 분석하였다. 분석결과 제시 금액에 대한 수용의사는 다음과 같다.

1차 제시 금액 2차 제시 금액 빈도 YY YN NY NN
100000 200000 50000 5 0 0 0 5
비율 100.000 0.000 0.000 0.000 100%
150000 300000 75000 2 2 1 1 6
비율 33.333 33.333 16.667 16.667 100%
200000 400000 100000 3 2 0 0 5
비율 60.000 40.000 0.000 0.000 100%
250000 500000 125000 5 2 1 0 8
비율 62.500 25.000 12.500 0.000 100%


조건 100000150000200000250000
거절 0201
수용 5457
수용비율 10.6710.88

모형 추정

관찰 값 ( 지불의사 없음-아니오'의 응답='0', 지불의사 있음-'예'응답='1')에 따른 이중 의사결정 데이터를 수집해 로지스틱 분석 결과는 다음과 같다.

Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 24.1842 7.2833 3.321 0.0009 ***
BID -1.8460 0.5731 -3.221 0.0013 **
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Distribution: logistic
Number of Obs.: 24
Log-likelihood: -23.38871
LR statistic: -1.802789E-10 on 0 DF, p-value: 1.000
AIC: 50.77741, BIC: 53.13352
분석은 로지스틱을 사용하였고, 관찰 수는 24개 이다.
로그우도 추정값은 -23.38871
자유도 1에서의 우도비 검정 즉, 가능성 테스트 -1.802789E-10, 유의확률은 : 1.000 로 나타났다.
Akaike 정보지수(AIC)는 50.77741, Bayesian 정보지수(BIC)는 53.13352 (으)로 나타났다.
AIC와 BIC는 모두 값이 낮을 수록 적합도가 유리하다는 의미이다.

이 분석은 71번을 반복 분석 한 결과 추정 모델이 실제로 해결되었음을 알려주는 정보는 convergence이다.
모델이 올바른 값을 제시했다면 TRUE, 모델이 해결되지 않으면 ERROR 메시지가 나타난다.
Iterations: 71 32
Convergence: True
이상의 분석결과, 수정된 평균은 754,088.0000, 중앙값은 489,435.4000로 나타났다.
조건부가치측정법에서는 평균값보다 중앙값이 더 정확한 정보를 제공하는 것으로 간주하므로,
적정 한 지불 또는 수용 의사 금액은 489,435.4000로 볼 수 있다.
30명 중 24명으로 80% 따라서, 표본 모두에 대한 지불의사금액은 응답자 30명 중 지불의사자 비율이 (24명)80%이므로 '489,435.4000*80%=391,548.3200'
즉, 지불의사 여부와 무관하게 1인당 391,548.3200의 지불(수용)가치가 있는 것으로 판단할 수 있다.

WTP estimates:
Mean : -1.0000
Mean : 384,474.9000 (truncated at the maximum bid)
Mean : 754,088.0000 (truncated at the maximum bid with adjustment)
Median: 489,435.4000
계산한 중앙값의 신뢰 구간 값은 부트스트랩 방법과 Krinsky Robb 방법으로 살펴볼 수 있다. 중앙 값이 최저 값(LB)과 최대 값(UB) 사이에 있다면, 신뢰구간 내에 있다는 것을 의미한다.
그럼에도 불구하고 최저 값과 최대 값의 차이가 크다면 불완전한 것으로도 볼 수 있다.
Krinsky와 Robb 방법과 부트스트랩 방법 신뢰구간(CI)은 95%에서 제공하며 이는 일반적으로 보고되는 범위이다.
첫 번째 시뮬레이션은 Krinsky Robb 방법이고 두 번째 시뮬레이션은 부트스트랩 방법이다.

Krinsky 및 Robb 시뮬레이션 신뢰 구간
Estimate LB UB
Mean -1.0000 -1.0000 -0.9996
truncated Mean 384,474.9000 309,860.8000 435,914.0000
adjusted truncated Mean 754,088.0000 448,896.1000 1,518,665.0000
Median 489,435.4000 311,568.5000 1,116,709.0000
Krinsky Robb 방법의 경우 95 % 신뢰구간(confidence intervals)은 311,568.50 ~ 1,116,709.00로 나타났다.
** 최저 값과 최고 값의 차이가 클수록 불확실성이 커진다는 의미이다.

부트스트랩 신뢰 구간

Estimate LB UB
Mean -1.0000 -1.0000 Infinity
truncated Mean 384,474.9000 0.0000 435,846.6000
adjusted truncated Mean 754,088.0000 0.0000 1,474,125.0000
Median 489,435.4000 0.0000 1,052,199.0000
부트스트랩 방법의 경우 95 % 신뢰구간(confidence intervals)은 0.00 ~ 1,052,199.00로 나타났다.
** 최저 값과 최고 값의 차이가 클수록 불확실성이 커진다는 의미이다.


명목척도를 반영한 결과입니다.


전체 응답자 30명 30명에 대하여 "33. 귀하는 이번 교육과정이 유료라고 가정한다면 기꺼이 그 대가를 지불할 의사가 있습니까?" 항목에 대한 조건부가치측정법(Contingent Valuation method)을 수행하였다.

전체 응답 현황

구분 지불의사 "예" 응답자 지불의사 "아니오" 응답자 전체
표본 크기 24 6 30
비율(%) 80.00 20.00 100.00

이중양분선택법(double-bounded dichotomous choice (DBDC) ) 분석 결과

수집한 데이터를 이중양분선택법으로 분석하였다. 분석결과 제시 금액에 대한 수용의사는 다음과 같다.

1차 제시 금액 2차 제시 금액 빈도 YY YN NY NN
100000 200000 50000 5 0 0 0 5
비율 100.000 0.000 0.000 0.000 100%
150000 300000 75000 2 2 1 1 6
비율 33.333 33.333 16.667 16.667 100%
200000 400000 100000 3 2 0 0 5
비율 60.000 40.000 0.000 0.000 100%
250000 500000 125000 5 2 1 0 8
비율 62.500 25.000 12.500 0.000 100%


조건 100000150000200000250000
거절 0201
수용 5457
수용비율 10.6710.88

모형 추정

관찰 값 ( 지불의사 없음-아니오'의 응답='0', 지불의사 있음-'예'응답='1')에 따른 이중 의사결정 데이터를 수집해 로지스틱 분석 결과는 다음과 같다.

Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 29.0737 9.2766 3.134 0.0017 **
D14Q1 0.5210 1.0224 0.510 0.6104 
D14Q2 -2.0593 1.7248 -1.194 0.2325 
D14Q3 2.4813 1.3932 1.781 0.0749 
D14Q4 0.2198 0.7208 0.305 0.7604 
BID 0.5210 1.0224 0.510 0.6104 
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Distribution: logistic
Number of Obs.: 24
Log-likelihood: -19.75893
LR statistic: 7.259548 on 4 DF, p-value: 0.123
AIC: 51.51787, BIC: 58.58619
분석은 로지스틱을 사용하였고, 관찰 수는 24개 이다.
로그우도 추정값은 -19.75893
자유도 1에서의 우도비 검정 즉, 가능성 테스트 7.259548, 유의확률은 : 0.123 로 나타났다.
Akaike 정보지수(AIC)는 51.51787, Bayesian 정보지수(BIC)는 58.58619 (으)로 나타났다.
AIC와 BIC는 모두 값이 낮을 수록 적합도가 유리하다는 의미이다.

이 분석은 46번을 반복 분석 한 결과 추정 모델이 실제로 해결되었음을 알려주는 정보는 convergence이다.
모델이 올바른 값을 제시했다면 TRUE, 모델이 해결되지 않으면 EROR 메시지가 나타난다.
Iterations: 46 27
Convergence: True
이상의 분석결과, 수정된 평균은 785,352.6000, 중앙값은 489,504.1000로 나타났다.
조건부가치측정법에서는 평균값보다 중앙값이 더 정확한 정보를 제공하는 것으로 간주하므로,
적정 한 지불 또는 수용 의사 금액은 489,504.1000로 볼 수 있다.
30명 중 24명으로 80% 따라서, 표본 모두에 대한 지불의사금액은 응답자 30명 중 지불의사자 비율이 (24명)80%이므로 '489,504.1000*80%=391,603.2800'
즉, 지불의사 여부와 무관하게 1인당 391,603.2800의 지불(수용)가치가 있는 것으로 판단할 수 있다.

WTP estimates:
Mean : -1.0000
Mean : 402,994.1000 (truncated at the maximum bid)
Mean : 785,352.6000 (truncated at the maximum bid with adjustment)
Median: 489,504.1000
계산한 중앙값의 신뢰 구간 값은 부트스트랩 방법과 Krinsky Robb 방법으로 살펴볼 수 있다. 중앙 값이 최저 값(LB)과 최대 값(UB) 사이에 있다면, 신뢰구간 내에 있다는 것을 의미한다.
그럼에도 불구하고 최저 값과 최대 값의 차이가 크다면 불완전한 것으로도 볼 수 있다
Krinsky와 Robb 방법과 부트스트랩 방법 신뢰구간(CI)은 95%에서 제공하며 이는 일반적으로 보고되는 범위이다.
첫 번째 시뮬레이션은 Krinsky Robb 방법이고 두 번째 시뮬레이션은 부트스트랩 방법이다.

Krinsky 및 Robb 시뮬레이션 신뢰 구간
Estimate LB UB
Mean -1.0000 -1.0000 -1.0000
truncated Mean 402,994.1000 320,440.5000 455,993.8000
adjusted truncated Mean 785,352.6000 431,549.8000 1,920,823.0000
Median 489,504.1000 317,333.4000 1,032,742.0000
Krinsky Robb 방법의 경우 95 % 신뢰구간(confidence intervals)은 317,333.40 ~ 1,032,742.00로 나타났다.
** 최저 값과 최고 값의 차이가 클수록 불확실성이 커진다는 의미이다.

부트스트랩 신뢰 구간

Estimate LB UB
Mean -1.0000 -1.0000 0.0000
truncated Mean 402,994.1000 0.0000 499,996.1000
adjusted truncated Mean 785,352.6000 0.0000 13,714,050,000.0000
Median 489,504.1000 0.0000 61,964,030.0000
부트스트랩 방법의 경우 95 % 신뢰구간(confidence intervals)은 0.00 ~ 61,964,030.00로 나타났다.
** 최저 값과 최고 값의 차이가 클수록 불확실성이 커진다는 의미이다.