TEMA IV ANÁLISIS CONJUNTO

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1 TEMA IV ANÁLISIS CONJUNTO

2 LECTURA OBLIGATORIA Capítulo 12: Análisis conjunto. En Lévy, J.P. y Varela, J. (2003). Análisis Multivariable para las Ciencias Sociales. Madrid: Prentice Hall. Páginas Modelos Multivariantes 2

3 1. El Análisis Conjunto: Por qué? La Psicología es una Ciencia del Comportamiento. Como tal, estudia: Creencias Motivos e intereses Necesidades Valores Actitudes Preferencias Estudiaremos las Preferencias! Necesidades Valores Preferencias Comportamiento Modelos Multivariantes 3

4 Cómo explicar las PREFERENCIAS? Teoría de la Decisión: acento en el sujeto Modelos Multiatributo: acento en el objeto Cualquier estímulo u objeto se configura a partir de una serie de ATRIBUTOS Los sujetos tienen la capacidad de percibir cada uno de esos atributos, con su importancia particular en la estructura de preferencias El atractivo o nivel de preferencia de un objeto puede explicarse, precisamente, partir de las características de ese objeto Modelos Multivariantes 4

5 MODELOS MULTIATRIBUTO Características vs. ATRIBUTOS Un atributo se relaciona con la percepción, lo que lo convierte en algo psicológico En la investigación social y comercial NO interesa tanto medir el estímulo externo, como el atributo subyacente que se EXPERIMENTA Dentro de cada atributo pueden existir distintas alternativas u opciones, que llamaremos NIVELES Algunos pueden aportar valor final al objeto y otros pueden restárselo Las PREFERENCIAS (o el JUICIO asociado a un estímulo) será el resultado del efecto conjunto de los niveles de atributo que definen al estímulo Modelos Multivariantes 5

6 MODELOS MULTIATRIBUTO Teoría de la Integración de la Información (Anderson, 1974) Los juicios de preferencia (Y) se pueden expresar como una función entre las características de los estímulos (X) y unos coeficientes (C) que ponderan la aportación de cada característica a la preferencia global Y= f (C, X) Modelos Multivariantes 6

7 MODELOS COMPENSATORIOS Fishbein y Ajzen (1975) Los efectos de las características de un estímulo son aditivos; niveles de atributo no deseados pueden ser compensados con otros niveles de atributo. Determinadas opciones pueden ser compensadas con otras U = U 1 (X 1 ) + U 2 (X 2 ) U i (X i ) donde: U: Utilidad total U i : Utilidad parcial del atributo i X i : Nivel del atributo i Modelos Multivariantes 7

8 MÉTODOS DESCOMPOSICIONALES Cómo explicar las preferencias?. Dos opciones: Estrategia Composicional: preguntar directamente al sujeto por la importancia de cada atributo particular (escalas clásicas) Estrategia Descomposicional: presentar una tarea de ordenación de preferencias. Analizar o descomponer las preferencia para determinar el valor de cada atributo y sus niveles Modelos Multivariantes 8

9 MÉTODOS DESCOMPOSICIONALES Métodos Composicionales Respuestas estereotipadas, todo es importante Se consideran atributos que no son relevantes Poco realistas Métodos Descomposicionales Más realista, ya que el sujeto tiene que considerar todas las características a la vez, poniendo en funcionamiento su verdadera estructura de valores o preferencias Para explicar las preferencias es más adecuado presentar una tarea de RECOGIDA DE DATOS lo más real posible y tratar de analizar luego el proceso de TD, estimando de manera matemática a qué está dando importancia el sujeto y qué opciones aportan o restan valor Modelos Multivariantes 9

10 EL ANÁLISIS CONJUNTO El Análisis Conjunto se define como un Método Descomposicional (Green y Rao, 1971): Un conjunto de técnicas y modelos que buscan sustituir las respuestas subjetivas de los consumidores, por parámetros que estimen la utilidad de cada nivel de atributo en la respuesta de preferencia manifestada por éstos Modelos Multivariantes 10

11 2. El Análisis Conjunto: Qué es? Orígenes en el ámbito de la Psicología y del Marketing Luce y Tukey (1964) Green y Rao (1971) Definición restrictiva: una TÉCNICA de análisis de datos Definición amplia (Green y Srinivasan, 1990): una METODOLOGÍA que permite modelizar las preferencias de los individuos en cualquier campo de estudio, aunque habitualmente se haya utilizado en Marketing. Implica seguir una serie pasos o fases en el desarrollo de la investigación, un DISEÑO Modelos Multivariantes 11

12 El Análisis Conjunto: Qué es? El ANÁLISIS CONJUNTO emplea la lógica de los DISEÑOS EXPERIMENTALES y se basa en el ajuste de MODELOS LINEALES a variables ordinales El Análisis Conjunto permite explicar de forma cuantitativa las preferencias del consumidor Partiendo de información no métrica (preferencias) nos proporciona información métrica (utilidades) Modelos Multivariantes 12

13 ESQUEMA GENERAL COMPORTAMIENTO Aunque no siempre hacemos lo que más nos gusta, las preferencias son un buen predictor del comportamiento PREFERENCIAS La utilidad global de un objeto debe servirme para explicar la preferencia hacia éste. Cuanto mayor sea la UTILIDAD menor será el rango en una tarea de ordenación UTILIDADES PARCIALES Y GLOBALES Cada característica concreta aporta valor al objeto. Conociendo el valor o UTILIDAD PARCIAL asociada a cada característica somos capaces de estimar el atractivo o UTILIDAD GLOBAL de un objeto, como suma de las utilidades parciales CARACTERÍSTICAS DEL OBJETO Un objeto puede descomponerse en una serie de características o ATRIBUTOS Modelos Multivariantes 13

14 UNA COMIDA PARA PERROS 3 ATRIBUTOS (2x4x3= 24 combinaciones) FORMATO: SECO SEMIHÚMEDO INGREDIENTES: PRECIO: VACUNO POLLO CORDERO PAVO Modelos Multivariantes 14

15 UN PERIÓDICO ATRIBUTOS: MARCA: EL PAÍS ABC DIARIO 16 EL MUNDO PRECIO: 100 PTS 175 PTS 250 PTS SUPLEMENTO: CON SÍN CUADERNILLO OCIO: CON SIN 4 x 3 x 2 x 2= 48 combinaciones posibles Diseño Ortogonal: 16 Tarjetas Muestra: 510 lectores CONJOINT Modelos Multivariantes 15

16 UN PERIÓDICO RESULTADOS UTILIDADES PARCIALES: EL PAÍS (1.67), ABC (1.12), DIARIO 16 (-1.97) y EL MUNDO (-0.82) 100 PTS (0.63), 175 PTS (0.42), 250 PTS (0.21) CON SUPLEMENTO (0.45), SIN SUPLEMENTO (-0.45) CON CUADERNILLO (0.16), SIN CUADERNILLO (-0.16) PERIÓDICO IDEAL: EL PAÍS (1.67) PTS (0.63) + CON SUPLEMENTO (0.45) + CON CUADERNILLO (0.16) UTILIDAD GLOBAL= constante + utilidades parciales= IMPORTANCIA RELATIVA DE CADA ATRIBUTO: MARCA (??%), SUPLEMENTO (??%), PRECIO (??%) y CUADERNILLO (??%) Modelos Multivariantes 16

17 PROCEDIMIENTO HABITUAL Se seleccionan (o elaboran) un conjunto de estímulos que representen la combinación de atributos y niveles que al investigador le interesa estudiar. El sujeto los ordena. El investigador va a ser capaz de estimar la importancia relativa de cada atributo, así como del Valor o Utilidad Parcial de las distintas opciones o niveles dentro de cada uno de ellos. De este modo, comprenderá cómo se configura la estructura de preferencias de cada sujeto o grupo de sujetos. Sabrá a qué está dando importancia cuando elige entre distintos objetos, y qué características concretas hacen aumentar o disminuir su preferencia, qué aporta y qué quita valor. Modelos Multivariantes 17

18 VISIÓN RÁPIDA DEL ANÁLISIS CONJUNTO PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN RECOGIDA DE DATOS CUESTIONES Cuáles son los objetivos? Cuál es el producto o servicio objeto de estudio? Cuáles son sus elementos relevantes? Qué diferencia el mercado competitivo? Cuáles son los criterios de elección que utilizan los sujetos? Identificación de ATRIBUTOS y NIVELES ESTIMACIÓN DEL MODELO Y EVALUACIÓN DEL AJUSTE INTERPRETACIÓN RESULTADOS VALIDACIÓN

19 VISIÓN RÁPIDA DEL ANÁLISIS CONJUNTO PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN RECOGIDA DE DATOS ESTIMACIÓN DEL MODELO Y EVALUACIÓN DEL AJUSTE INTERPRETACIÓN RESULTADOS VALIDACIÓN CUESTIONES SELECCIÓN DE ATRIBUTOS Y NIVELES Atributos relevantes, independientes conceptualmente y limitados (nunca más de 6) Niveles amplios, representativos y limitados (3 o 4) DISEÑO DE ESTÍMULOS Determinar el nº de combinaciones posible Optar por la totalidad de estímulos o por una parte representativa: DISEÑO FACTORIAL FRACCIONADO (ORTHOPLAN) PREPARACIÓN DE ESTÍMULOS Matrices Trade-Off ó Perfiles Completos Estímulos reales o simulados

20 INGREDIENTE VISIÓN RÁPIDA DEL ANÁLISIS CONJUNTO PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA VACA POLLO PRECIO DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN CORDERO PAVO 1O RECOGIDA DE DATOS ESTIMACIÓN DEL MODELO Y EVALUACIÓN DEL AJUSTE INTERPRETACIÓN RESULTADOS VALIDACIÓN MATRICES TRADE-OFF Sencillo y fácil para el entrevistado, sin sobrecarga de información (si son pocos atributos) Poco realismo (sólo dos factores), alarga la tarea, fatiga, confusión, imposible utilizar estímulos gráficos o reales PERFILES COMPLETOS (FULL PROFILE) Realismo Pocos factores y niveles Aunque se pueden utilizar diseños factoriales fraccionados RECOGIDA DE DATOS Entrevista personal (tarea manipulativa) Por Internet

21 SEQUENCE TARJETA 1 CARNE DE PAVO FORMATO SECO 18.6 euros TARJETA 2 CARNE DE POLLO FORMATO SEMIHÚMEDO euros TARJETA 3 CARNE DE VACA FORMATO SECO 16.5 euros P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 P13 P14 P15 P SCORE T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10 T11 T12 T13 T14 T15 T POSICIONAMIENTO GRÁFICO E G D K L H I B C A P M F

22 VISIÓN RÁPIDA DEL ANÁLISIS CONJUNTO PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN RECOGIDA DE DATOS Y i j 0 j j 1 X ij e i ESTIMACIÓN DEL MODELO Y EVALUACIÓN DEL AJUSTE INTERPRETACIÓN RESULTADOS VALIDACIÓN ESTIMACIÓN DEL MODELO La Utilidad Subjetiva de un estímulo puede ser calculada si se conoce la secuencia de ordenación del sujeto, a partir de las estimaciones de los pesos de cada nivel de atributo y la presencia o ausencia de éstos, de manera aditiva. A esos pesos o utilidades estimados para cada característica o nivel (j) del atributo (k) le llamaremos jk o PARTWORTH

23 VISIÓN RÁPIDA DEL ANÁLISIS CONJUNTO PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN RECOGIDA DE DATOS CÓMO ESTIMAR LAS UTILIDADES PARCIALES? jk ESTIMACIÓN DEL MODELO Y EVALUACIÓN DEL AJUSTE INTERPRETACIÓN RESULTADOS MÉTODOS DE ESTIMACIÓN MÍNIMOS CUADRADOS ORDINARIOS (OLS) El algoritmo CONJOINT del SPSS utiliza OLS VALIDACIÓN

24 ESTIMACIÓN OLS FORMATO INGREDIENTE SECO SEMIHÚMEDO VACUNO POLLO CORDERO PAVO PRECIO RANGO TARJETA 1 O TARJETA TARJETA TARJETA n n TARJETA 1: CARNE SEMIHÚMEDA DE POLLO A 16.5 Euros A continuación, se hace una regresión sobre la ordenación realizada por el sujeto, intentando estimar los coeficientes j que mejor explican el rango de las tarjetas. FORMATO INGREDIENTE RANGO RANGO SECO SEMIHÚMEDO VACUNO POLLO CORDERO PAVO PRECIO REAL PREDICHO TARJETA 1 O TARJETA TARJETA TARJETA n n n Una medida de la Bondad de Ajuste del Modelo podría ser la correlación de Kendall entre los rangos reales y los predichos por el modelo

25 VISIÓN RÁPIDA DEL ANÁLISIS CONJUNTO PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN RECOGIDA DE DATOS ESTIMACIÓN DEL MODELO Y EVALUACIÓN DEL AJUSTE INTERPRETACIÓN RESULTADOS VALIDACIÓN EVALUACIÓN DEL AJUSTE Se trata de ver hasta qué punto las Utilidades Parciales estimadas nos sirven para reproducir eficazmente las (preferencias) ordenaciones de los sujetos. DOS OPCIONES: CORRELACIÓN DE KENDALL TARJETAS HOLDOUT o de validación. Se compara cómo las ordenó el sujeto con el pronóstico hecho por un modelo que no las ha utilizado en la estimación.

26 VISIÓN RÁPIDA DEL ANÁLISIS CONJUNTO PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN RECOGIDA DE DATOS IMP i p i 1 Rango i Rango i x100 ESTIMACIÓN DEL MODELO Y EVALUACIÓN DEL AJUSTE INTERPRETACIÓN RESULTADOS VALIDACIÓN RESULTADOS UTILIDADES PARCIALES UTILIDAD GLOBAL DE UN OBJETO IMPORTANCIA DE UN ATRIBUTO El atributo más importante es aquel cuyos niveles sean más extremos en términos de Utilidad. Por eso es clave el DISEÑO RESULTADOS A TRES NIVELES: MUESTRA GLOBAL SEGMENTOS SUJETO INDIVIDUAL

27 VISIÓN RÁPIDA DEL ANÁLISIS CONJUNTO PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN RECOGIDA DE DATOS ESTIMACIÓN DEL MODELO Y EVALUACIÓN DEL AJUSTE INTERPRETACIÓN RESULTADOS VALIDACIÓN P i 1 SIMULACIÓN PASAR DE LAS UTILIDADES A UNA PROBABILIDAD DE ELECCIÓN i Índice BTL (Bradley-Terry-Luce): la utilidad global de un producto dividida por el sumatorio de las utilidades de todos los productos utilizados en la simulación. Serviría para estimar las ventas U p i U i

28 VISIÓN RÁPIDA DEL ANÁLISIS CONJUNTO PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN RECOGIDA DE DATOS ESTIMACIÓN DEL MODELO Y EVALUACIÓN DEL AJUSTE INTERPRETACIÓN RESULTADOS VALIDACIÓN NUEVOS ANÁLISIS Podemos salvar las Utilidades Parciales para cada sujeto y utilizarlas como entrada para un Análisis CLUSTER (SEGMENTACIÓN POST HOC)

29 VISIÓN RÁPIDA DEL ANÁLISIS CONJUNTO PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN RECOGIDA DE DATOS ESTIMACIÓN DEL MODELO Y EVALUACIÓN DEL AJUSTE INTERPRETACIÓN RESULTADOS VALIDACIÓN VALIDACIÓN A NIVEL INTERNO: AJUSTE: KENDALL y HOLDOUT A NIVEL EXTERNO: Individual: intención de compra Colectivo: Resultado en el mercado (real o simulado)