Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu
Wydział Gospodarki Regionalnej i Turystyki w Jeleniej Górze
Marta M. –
nr albumu (………)
Hubert W. –
nr albumu (………)
Paweł T. –
nr albumu (………)
Projekt z przedmiotu Badania preferencji
nt. Preferencje dotyczące zakupu jogurtów
Zawartość projektu:
1.
Omówienie przedmiotu badania
2.
Dane – zgromadzone na podstawie kwestionariusza ankiety z wykorzystaniem cząstkowego układu czynnikowego
3.
Wyniki estymacji modelu zestawione w tablicach:
–
użyteczności cząstkowe poziomów atrybutów
–
przeciętna „ważność” atrybutów
–
użyteczności całkowite profilów badanych
–
użyteczności całkowite i udziały w rynku profilów symulacyjnych
4.
Prezentacja na wykresach:
–
użyteczności cząstkowe poziomów atrybutów
–
przeciętna „ważność” atrybutów
5.
Interpretacja uzyskanych wyników
6.
Kwestionariusz ankiety
7.
Pliki:
–
projekt w pliku edytora Word
–
dane w plikach CSV (cząstkowy układ czynnikowy, preferencje empiryczne, profile symulacyjne)
–
skrypty w plikach programu R (generowanie cząstkowego układu czynnikowego)
Kryteria oceny projektu:
przedmiot badań, dobór zmiennych, uzasadnienie wyboru, cel badania
konstrukcja kwestionariusza ankietowego, sposób formułowania pytań, skale pomiaru odpowiedzi, układ czynnikowy
analiza danych – poprawność merytoryczna, zakres analizy
interpretacja wyników, wnioski, podsumowanie
strona formalna (typografia, powołania literatury, język, opis tablic i rysunków, estetyka pracy)
Jelenia Góra 2011/2012
Spis treści
WSTĘP ................................................................................................................................................... 3
1.
CHARAKTERYSTYKA BADANIA.......................................................................................... 3
2.
DANE ........................................................................................................................................... 4
3.
ESTYMACJA UŻYTECZNOŚCI CZĄSTKOWYCH ................................................................ 6
4.
OCENA PRZECIĘTNYCH „WAŻNOŚCI” ATRYBUTÓW ................................................ 13
5.
BADANIE UDZIAŁÓW W RYNKU PROFILÓW SYMULACYJNYCH ........................... 14
PODSUMOWANIE ........................................................................................................................... 16
LITERATURA .................................................................................................................................... 17
Załącznik 1. Kwestionariusz ankiety ........................................................................................................................ 18
Załącznik 2. Skrypt
JogurtUklad.r
generujący cząstkowy układ czynnikowy .................................... 21
Załącznik 3. Dane do projektu jogurt ....................................................................................................................... 22
Załącznik 4. Użyteczności całkowite profilów w przekroju respondentów ............................................... 26
Spis tabel i rysunków. ..................................................................................................................................................... 29
Wstęp
Istotnym aspektem mającym decydujący wpływ na sukcesy rynkowe przedsiębiorstwa
jest zrozumienie postępowania konsumenta oraz poznanie jego preferencji. Poznanie oczekiwań
konsumenta w stosunku do oferowanego produktu, jak również preferowanych cech
determinujących jego wybór ułatwi udoskonalenie produktu, poprawienie jego parametrów, na-
danie mu najbardziej pożądanych cech. W związku z powyższym kluczowym zadaniem jest
prowadzenie badań nad preferencjami i zachowaniami konsumentów. Ich celem jest
usprawnienie procesów dostosowywania oferty przedsiębiorstwa do oczekiwań nabywców.
Problemem badawczym została objęta próba wprowadzenia na rynek nowych smaków
jogurtów pewnego przedsiębiorstwa.
Według danych historycznych ojczyzną jogurtów są tereny Kaukazu. To właśnie tam doceniono
orzeźwiający smak fermentowanego mleka. Wówczas fermentacja mleka miała charakter spontaniczny –
nie było wiadomo, jakie bakterie są za nią odpowiedzialne. Po prostu w zależności od naczynia do fer-
mentacji – np. gliniany dzban czy skórzana sakwa – uzyskiwało się smak i gęstość jogurtu. Dziś, po od-
kryciach w dziedzinie mikrobiologii, rozróżniamy szczepy odpowiedzialne za fermentację jogurtową, a
produkcja jogurtu to proces ściśle określony normami prawnymi. Jogurt, to bardzo wygodna i smaczna
alternatywa dla mleka i innych przetworów nabiałowych ważnych w zdrowej, zbilansowanej diecie każ-
dego człowieka.
Wśród dostępnych na rynku jogurtów możemy wyróżnić jogurty naturalne, czyli jogurty niesło-
dzone i bez dodatków (na przykład owoców czy zbóż). Takie jogurty, choć może nie mają szczególnych
walorów smakowych, posiadają wyjątkowe wartości odżywcze. Większość z nas sięga jednak częściej po
pełne słodyczy owocowe jogurty.
1.
Charakterystyka badania
Przedmiot badania: jogurt
Badanie przeprowadzono: w 2011 r.
Gromadzenie danych: kwestionariusz ankiety został rozdany bezpośrednio osobom przypadko-
wym odwiedzającym hipermarket w Zgorzelcu. Spośród
96
rozdanych formularzy poprawnie
zostało wypełnionych
69
.
Kwestionariusz ankiety: załącznik 1.
Jogurt jest mlecznym napojem fermentowanym znanym od tysięcy lat. Jego nazwa wywodzi
się od słów tureckich “ya-urt” co oznacza kwaśne mleko. Jogurt zawiera około 3,3% białka, 2 do
6% tłuszczu, 3,1% cukru, 0,8% kwasu mlekowego, śladowe ilości alkoholu. W jednej szklance
jogurtu
znajduje
się
415
miligramów
bardzo
dobrze
przyswajalnego
wapnia
( w mleku odtłuszczonym – 302 mg), witaminy i inne biopierwiastki. Jogurt produkowany jest z
mleka
pasteryzowanego,
zagęszczonego
przez
odparowanie
lub
dodanie
mleka
w proszku. Po dodaniu kultur bakterii Lactobacillus bulgaricus i Streptococcus thermophilus,
fermentacja
przebiega
przez
kilka
godzin
w
temperaturze
42
do
450
C.
Produkuje się jogurty płynne, przeznaczone do picia i jogurty o konsystencji stałej. Przez za-
gęszczenie jogurt ma wyższą wartość odżywczą od mleka spożywczego i powinien stanowić
składnik codziennej diety, powyżej pierwszego roku życia.
2.
Dane
Konsumencka znajomość producentów jogurtu jest ściśle związana z ich udziałami rynko-
wymi. W tej kategorii najczęściej spontanicznie wymieniane były firmy: Danone i Zott.
Na trzecim miejscu uplasowała się Bakoma. Pozostałe firmy były zauważalne właściwie tylko na
rynkach lokalnych. Najbardziej istotnymi atrybutami według konsumentów, odzwierciedlający-
mi ich preferencje co do konkretnego wyboru okazały się: cena, konsystencja jogurtu (rodzaj),
smak oraz zawartość tłuszczu. Tabela nr 1 jest charakterystyką preferencji konsumentów, czyli
najczęściej wybieranych w ankiecie odpowiedzi na pytania, które mają przybliżyć badaczowi
najważniejsze cechy produktu, mające wpływ na decyzję jego zakupu przez konsumenta.
Tabela 1.
Atrybuty i poziomy charakteryzujące jogurt:
ATRYBUTY
POZIOMY
Ilość
poziomów
Marka
danone
zott
bakoma
3
Cena
niska
średnia
wysoka
3
Rodzaj
pitne
kremowe
2
Smak
owocowe
naturalne
2
Zaw. tłuszczu
chude
półtłuste
tłuste
3
Pełny układ czynnikowy liczy 108 profilów (iloczyn liczb poziomów). W wyniku zastosowania
cząstkowego układu czynnikowego zredukowano tę liczbę do 14 profilów.
Tabela 2. Macierz X reprezentująca cząstkowy układ czynnikowy
(plik
Cz
ą
stkowy układ czynnikowy.csv
)
Profil
Marka
Cena
Rodzaj
Smak
Zaw.tłuszczu
10
1
1
2
1
1
17
2
3
2
1
1
24
3
2
1
2
1
25
1
3
1
2
1
40
1
2
1
1
2
44
2
3
1
1
2
54
3
3
2
1
2
64
1
1
2
2
2
68
2
2
2
2
2
75
3
1
1
1
3
85
1
2
2
1
3
92
2
1
1
2
3
97
1
3
1
2
3
108
3
3
2
2
3
Tabela 3. . Cząstkowy układ czynnikowy z nazwami poziomów (do zamieszczenia w kwestionariuszu ankiety)
Profil
Marka
Cena
Rodzaj
Smak
Zaw.tłuszczu
10 danone
niska
kremowe
owocowe
chude
17 zott
wysoka
kremowe
owocowe
chude
24 bakoma
średnia
pitne
naturalne
chude
25 danone
wysoka
pitne
naturalne
chude
40 danone
średnia
pitne
owocowe
półtłuste
44 zott
wysoka
pitne
owocowe
półtłuste
54 bakoma
wysoka
kremowe
owocowe
półtłuste
64 danone
niska
kremowe
naturalne
półtłuste
68 zott
średnia
kremowe
naturalne
półtłuste
75 bakoma
niska
pitne
owocowe
tłuste
85 danone
średnia
kremowe
owocowe
tłuste
92 zott
niska
pitne
naturalne
tłuste
97 danone
wysoka
pitne
naturalne
tłuste
108 bakoma
wysoka
kremowe
naturalne
tłuste
Tabela 4. Wektor Y reprezentujący preferencje (tutaj dla respondenta nr 1), plik preferencje.csv
prof
.1
prof
.2
prof
.3
prof
.4
prof
.5
prof
.6
prof
.7
prof
.8
prof
.9
prof
.10
prof
.11
prof
.12
prof
.13
prof
.14
Respondent
1
9
10
4
9
3
10
5
5
10
1
10
9
2
5
Ź
ródło: opracowanie własne z wykorzystaniem danych zgromadzonych w badaniu ankietowym.
3.
Estymacja użyteczności cząstkowych
Liniowy model regresji wielorakiej conjoint analysis określony jest ogólnie (z uwzględnieniem
rzeczywistych atrybutów produktów/usług) wzorem (zob. Walesiak i Gatnar [2009]):
ε
β
β
+
+
=
∑
=
p
k
k
k
Z
Y
1
0
,
(1)
gdzie:
Y
−
zmienna objaśniana, której wartościami są preferencje empiryczne respondentów,
0
β
−
wyraz wolny modelu,
p
β
β
,
,
1
K
−
parametry modelu,
p
Z
Z
,
,
1
K
−
zmienne objaśniające
(atrybuty opisujące profile produktów lub usług),
p
k
,
,
1 K
=
−
numer zmiennej objaśniającej
(atrybutu),
ε
−
składnik losowy modelu.
Atrybuty niemetryczne
p
Z
Z
,
,
1
K
są następnie kodowane za pomocą zmiennych sztucznych,
które wskazują na występowanie określonych poziomów atrybutów w poszczególnych profilach.
Wykorzystuje się w tym celu najczęściej metody kodowania zero-jedynkowego, quasi-
eksperymentalnego lub ortogonalnego (zob. Zwerina [1997]; Walesiak i Bąk [2000]; Bąk
[2004]).
Po przekodowaniu atrybutów model conjoint analysis ze zmiennymi sztucznymi można
przedstawić w następującej formie:
∑
=
+
=
m
j
j
j
X
b
b
Y
1
0
ˆ
,
(2)
gdzie:
Yˆ
−
wartości teoretyczne zmiennej objaśnianej,
0
b
−
wyraz wolny modelu,
m
b
b
,
,
1
K
−
parametry modelu
1
,
m
X
X
,
,
1
K
−
zmienne sztuczne reprezentujące poziomy atrybutów nieme-
trycznych,
m
j
,
,
1 K
=
−
numer zmiennej sztucznej.
Użyteczności cząstkowe poziomów atrybutów (tab. 1) zostały oszacowane za pomocą funkcji
Conjoint()
z pakietu
conjoint
.
Znaczenie argumentów funkcji
Conjoint(preferencje,profile,poziomy)
jest
następujące:
pref
– preferencje empiryczne zgromadzone na podstawie kwestionariusza ankie-
ty (min. 30),
prof
– cząstkowy układ czynnikowy otrzymany za pomocą skryptu
JogurtU-
klad.r
,
levn
– nazwy poziomów atrybutów.
Polecenia, których należy użyć w celu przeprowadzenia obliczeń są następujące:
> library(conjoint)
#wczytanie do pami
ę
ci pakietu
> data(jogurt)
#wybranie pliku danych
> preferencje
#wy
ś
wietlenie preferencji empirycznych
> profile
#wy
ś
wietlenie cz
ą
stkowego układu czynnikowego
> poziomy
#wy
ś
wietlenie nazw poziomów atrybutów
> Conjoint(preferencje,profile,poziomy)
#oszacowanie u
ż
yteczno
ś
ci cz
ą
stkowych
1
Szacowane metodą najmniejszych kwadratów parametry modelu są nazywane użytecznościami cząstkowymi
poziomów atrybutów.
#i narysowanie wykresów
Wyniki estymacji:
> library(conjoint)
> data(jogurt)
> Conjoint(pref, prof, levn)
[1] "Part worths (utilities) of levels (model parameters for whole sample):"
levnms utls
1 intercept 5,6446
2 danone 0,2902
3 zott -0,1556
4 bakoma -0,1346
5 niska -0,0693
6
ś
rednia 0,0110
7 wysoka 0,0583
8 pitne -0,0850
9 kremowe 0,0850
10 owocowe 0,0512
11 naturalne -0,0512
12 chude 0,0545
13 półtlłuste -0,0865
14 tłuste 0,0320
[1] "Average importance of factors (attributes):"
[1] 24,32 22,69 13,99 13,51 25,49
[1] Sum of average importance: 100
[1] "Chart of average factors importance"
Oszacowane parametry zostały zestawione w tab. 5 i zilustrowane na rys. 1-5.
Tabela 5. Użyteczności cząstkowe
ATRYBUTY
POZIOMY
Użyteczności
Cząstkowe
Marka
Danone
0,2902
Zott
-0,1556
Bakoma
-0,1346
Cena
Niska
-0,0693
Średnia
0,0110
Wysoka
0,0583
Rodzaj
Pitne
-0,0850
Kremowe
0,0850
Smak
Owocowe
0,0512
Naturalne
-0,0512
Zaw. tłuszczu
Chude
0,0545
Półtłuste
-0,0865
Tłuste
0,0320
danone
zott
bakoma
Marka
u
ti
li
ty
-0
,2
0
,0
0
,2
0
,4
Rysunek 1. Użyteczności cząstkowe poziomów atrybutu „marka”
Ź
ródło: opracowanie własne z wykorzystaniem programu R i pakietu
conjoint
.
W badanej grupie respondentów marka danone cieszy się największą popularnością, po-
zostałe marki zott oraz bakoma (podobna „atrakcyjność”) pozostały nieco w tyle.
niska
ś
rednia
wysoka
Cena
u
ti
li
ty
-0
,1
0
-0
,0
5
0
,0
0
0
,0
5
0
,1
0
Rysunek 2. Użyteczności cząstkowe poziomów atrybutu „cena”
Ź
ródło: opracowanie własne z wykorzystaniem programu R i pakietu
conjoint
.
Ankietowanie respondenci w pytaniach dotyczących ceny jogurtów w zdecydowanej mierze są
skłonni zapłacić więcej za produkt, niska cena okazała się być najmniej atrakcyjnym atrybutem.
pitne
kremowe
Rodzaj
u
ti
li
ty
-0
,1
5
-0
,1
0
-0
,0
5
0
,0
0
0
,0
5
0
,1
0
0
,1
5
Rysunek 3. Użyteczności cząstkowe poziomów atrybutu „rodzaj”
Ź
ródło: opracowanie własne z wykorzystaniem programu R i pakietu
conjoint
.
W grupie atrybutów dotyczących rodzaju jogurtów respondenci szczególnie wyróżnili jogurty
kremowe. Pitne są rzadziej wybierane.
owocowe
naturalne
Smak
u
ti
li
ty
-0
,1
0
-0
,0
5
0
,0
0
0
,0
5
0
,1
0
Rysunek 4. Użyteczności cząstkowe poziomów atrybutu „smak”
Ź
ródło: opracowanie własne z wykorzystaniem programu R i pakietu
conjoint
.
Jogurty naturalne w badanej grupie cieszą się najmniejszą (cząstkową) użytecznością. Respon-
denci wyraźnie preferują jogurty owocowe.
chude
półtlłuste
tłuste
Zaw.tłuszczu
u
ti
li
ty
-0
,1
5
-0
,1
0
-0
,0
5
0
,0
0
0
,0
5
0
,1
0
Rysunek 5. Użyteczności cząstkowe poziomów atrybutu „Zawartość tłuszczu”
Ź
ródło: opracowanie własne z wykorzystaniem programu R i pakietu
conjoint
.
Ostatni atrybut dotyczący zawartości tłuszczu w jogurtach podzielił respondentów na dwie
grupy: Najliczniejsza część badanych wskazała za istotne – niską zawartość tłuszczu, jogurty
półtłuste nie cieszą się popularnością, tłuste zaś wybrane są nieco rzadziej od chudych.
4.
Ocena przeciętnych „ważności” atrybutów
Przeciętna ważność atrybutów w ocenie profilów zamieszczonych w kwestionariuszu ankiety
została zestawiona w tab. 6 i zilustrowana na rys. 6.
Tabela 6. . Przeciętna „ważność” atrybutów dla badanej próby
Atrybuty
Ważność atrybutów
Marka
24,32
Cena
22,69
Rodzaj
13,99
Smak
13,51
Zaw. Tłuszczu
25,49
Ź
ródło: opracowanie własne z wykorzystaniem programu R.
Marka
Cena
Rodzaj
Smak
Zaw.tłuszczu
Factors
A
v
e
ra
g
e
i
m
p
o
rt
a
n
c
e
0
2
0
4
0
6
0
8
0
1
0
0
Rysunek 6. Przeciętna „ważność” atrybutów
Ź
ródło: opracowanie własne z wykorzystaniem programu R i pakietu
conjoint
.
Z zaprezentowanych wyników
5.
Badanie udziałów w rynku profilów symulacyjnych
Do analizy symulacyjnej wybrano 4 profile, które nie zostały włączone do cząstkowego układu
czynnikowego i kwestionariusza ankiety (są to profile z pełnego układu czynnikowego nie były
oceniane przez respondentów w badaniu ankietowym). Zestawienie profilów symulacyjnych za-
wiera tab. 7.
Tabela 7. Układ czynnikowy profilów symulacyjnych
Nr
Numery poziomów atrybutów
Nazwy poziomów atrybutów
Profilu
Marka
Cena
Rodzaj Smak
Zaw.
Marka
Cena
Rodzaj
Smak
Zaw.
tłuszczu
tłuszczu
1
1
3
1
2
2
danone wysoka Pitne
naturalne półtłuste
2
2
2
1
1
1
zott
średnia Pitne
owocowe chude
3
3
1
2
2
2
bakoma Niska
kremowe naturalne półtłuste
4
1
2
2
2
3
danone średnia kremowe naturalne tłuste
Ź
ródło: opracowanie własne.
Potencjalne udziały w rynku profilów symulacyjnych (tab. 8) zostały oszacowane za pomocą
funkcji
ShowAllSimulations()
z pakietu
conjoint
. Polecenia, których należy użyć:
Znaczenie argumentów funkcji
ShowAllSimulations(symulacje,preferencje
,profile)
jest następujące:
simp
– wybrane profile symulacyjne,
pref
– preferencje empi-
ryczne zgromadzone na podstawie kwestionariusza,
prof
– cząstkowy układ czynnikowy
otrzymany za pomocą skryptu
JogurtUklad.r
.
Wyniki estymacji udziałów w rynku profilów symulacyjnych:
TotalUtility MaxUtility BTLmodel LogitModel
1 5,77 26,09 25,19 26,20
2 5,52 26,09 24,15 24,62
3 5,39 21,74 24,57 23,15
4 6,01 26,09 26,08 26,02
Oszacowane udziały w rynku profilów symulacyjnych zostały zestawione w tab. 8.
Tabela 8. Wyniki oszacowania udziałów w rynku profilów symulacyjnych na podstawie trzech modeli
Nr
profilu
Użyteczność
całkowita
profilu
Udział obliczony na podstawie modelu
wyrażony w %
maksymalnej
użyteczności
BTL
Logitowego
1
5,77
26,09
25,19
26,20
2
5,52
26,09
24,15
24,62
3
5,39
21,74
24,57
23,15
4
6,01
26,09
26,08
26,02
Ź
ródło: opracowanie własne z wykorzystaniem programu R i pakietu
conjoint
.
Prognozowany udział czterech wariantów jogurtów na rynku oszacowano, wykorzystując
do tego celu modele: maksymalnej użyteczności, model użyteczności model probabilistyczny
BTL, model logitowy. Przewidywane udziały w rynku wybranych wariantów jogurtów
zaprezentowano w tabeli nr 8. Spośród czterech wariantów będących przedmiotem analizy naj-
większy udział w rynku (wg modelu maksymalnej użyteczności) przewidywany jest dla profili
jeden, dwa i cztery, zaś dla modelu logitowego przewidywany jest dla profilu jeden oraz dwa.
Podsumowanie
Analiza badań preferencji konsumentów w dziedzinie nabywania i spożywania jogurtów
wykazała, iż najbardziej obdarzoną zaufaniem okazała się firma DANONE. Marka ta należy do
producentów drogich jogurtów, co nie przeszkadza znacząco konsumentom, ponieważ są oni
skłonni zapłacić nieco więcej za lepszą jakość produktu. W kwestii konsystencji bardziej
pożądane okazały się jogurty o gęstej kremowej konsystencji, jogurty pitne są kupowane dużo
rzadziej. Konsumenci nie lubią monotonii w smaku, i chociaż jogurty naturalne są nieco
zdrowsze od owocowych, to gusta smakowe nie były dla nas odkryciem – respondenci
preferowali jogurty owocowe bardziej od naturalnego jogurtu bez dodatków smakowych.
Zawartość tłuszczu tak bardzo dla większości istotna w spożywanych pokarmach zaskoczyła
badaczy, gdyż okazało się, że konsumenci preferują zarówno jogurty ubogie w tłuszcze jak i
jogurty pełnotłuste. Najmniejszym zaś zaufaniem obdarzyli jogurty z gamy półtłustych.
Powyższa analiza wskazała na konkretną grupę konsumentów, pewnych swoich
oczekiwań w stosunku do wybieranego przez siebie produktu mlecznego – jogurtu owocowego.
Dzięki konkretyzacji grupy docelowej istnieje szansa na wprowadzenie na rynek nowych
smaków jogurtów owocowych mogących zaspokoić nowe oczekiwania konsumentów.
Literatura
•
Bąk A. [2004], Dekompozycyjne metody pomiaru preferencji w badaniach marketingo-
wych, Wydawnictwo AE, Wrocław.
•
Walesiak M., Bąk A. [2000], Conjoint analysis w badaniach marketingowych, Wydaw-
nictwo AE, Wrocław.
•
Walesiak M., Gatnar E. (red.) [2009], Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem pro-
gramu R, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
•
Zwerina K. [1997], Discrete Choice Experiments in Marketing. Heidelberg-New York,
Physica-Verlag.
Załącznik 1. Kwestionariusz ankiety
ANKIETA
Badanie jest przeprowadzane w celu poznania preferencji konsumentów podejmujących decyzje o naby-
ciu jogurtów. Ankieta jest anonimowa, a uzyskane informacje posłużą jedynie do celów analitycznych.
Proszę o udzielenie rzetelnych odpowiedzi na przedstawione poniżej pytania.
Część I
1.
Czy pija Pani/Pan jogurty? (proszę podać jedną odpowiedź)
a) TAK
b) NIE
2.
Jak często spożywa Pani/Pan jogurty? (proszę podać jedną odpowiedź)
a)
kilka razy w tygodniu
b)
rzadziej niż raz w tygodniu
c)
codziennie
d)
raz w tygodniu
3.
Jaki rodzaj jogurtów kupuje Pani/Pan najczęściej? (do wyboru jest więcej niż jeden wariant
odpowiedzi)
a)
owocowe
b)
pitne
c)
naturalne
d)
kremowe
4.
Jogurty jakiej marki kupuje Pani/Pan najczęściej? (proszę podać jedną odpowiedź)
a)
danone
b)
zott
c)
bakoma
5.
Częściej kupuje Pani/Pan jogurty naturalne czy owocowe ? (proszę podać jedną odpowiedź)
a)
owocowe
b)
naturalne
6.
Czy cena jogurtów ma znaczenie przy wyborze jogurtu? (proszę podać jedną odpowiedź)
a)
tak
b)
nie
7.
Jakie jogurty Pani/Pan wybiera ? ((proszę podać jedną odpowiedź)
a)
tańsze (do 1,50 zł za opakowanie)
b)
droższe (powyżej 1,50 zł za opakowanie)
8.
Czy kupując jogurt zwraca Pani/Pan na etykietę produktu? (proszę podać jedną odpowiedź)
a)
tak
b)
raczej tak
c)
raczej nie
d)
nie
9.
Czy kupiłaby Pani / kupiłby /Pan jogurt wzbogacony o dodatkowe składniki korzystne dla
organizmu ? (proszę podać jedną odpowiedź)
a)
tak
b)
raczej tak
c)
raczej nie
d)
nie
10.
Gdzie najczęściej kupuje Pani/Pan jogurty? (proszę podać jedną odpowiedź)
a)
market
b)
hipermarket
c)
sklepy osiedlowe
11.
Jaki dodatek do jogurtów Pani/Pan preferuje? (do wyboru jest więcej niż jeden wariant od-
powiedzi)
a)
kawałki owoców
b)
zboża
c)
czekolada
d)
płatki kukurydziane
e)
kawałki ciasteczek
f)
orzeszki
12.
Czy dodatek powinien znajdować się: ? (proszę wybrać jedna odpowiedź)
a)
w środku jogurtu
b)
osobno w dołączonym pojemniczku
13.
Płeć respondenta
a)
kobieta
b)
mężczyzna
14.
Miejsce zamieszkania?
a)
miasto powyżej 500 tyś mieszkańców
b)
miasto pomiędzy 100 – 500 tyś mieszkańców
c)
miasto do 100 tyś mieszkańców
d)
wieś
15.
Wiek
a)
15 – 20 lat
b)
26 – 35 lat
c)
36 – 45 lat
d)
46 – 55 lat
e)
Powyżej 55 lat
Część II
Proszę o przydzielenie punktów od 0 do 10 zgodnie z Pani/Pana preferencjami.
(proszę wpisać punkty według skali: 0 – najmniej preferuję, 10 – najbardziej preferuję)
Profil
Rodzaj
Producent
Zawartość tłuszczu
Punkty
1
owocowe
danone
chude
2
pitne
zott
chude
3
kremowe
zott
chude
4
pitne
bakoma
chude
5
naturalne
bakoma
chude
6
kremowe
danone
półtłuste
7
naturalne
zott
półtłuste
8
owocowe
bakoma
półtłuste
9
pitne
bakoma
półtłuste
10
pitne
danone
tłuste
11
naturalne
danone
tłuste
12
owocowe
zott
tłuste
13
kremowe
bakoma
tłuste
Załącznik 2. Skrypt
JogurtUklad.r
generujący cząstkowy układ czynnikowy
#*******************************************************************************************************************
#(C) 2009 Andrzej B1k, Uniwersytet Ekonomiczny we Wroc3awiu
#Przyk3ad skryptu generuj1cego cz1stkowy uk3ad czynnikowy z wykorzystaniem pakietu AlgDesign. (Wheeler R.E. [2004],
#AlgDesign. The R project for statistical computing, [URL:] http://www.r-project.org/)
#Zmiany: 12.11.2009, 29.11.2009, 30.10.2010
#Kod poni?szy mo?e bya modyfikowany, kopiowany i rozprowadzany na warunkach licencji GPL 2
#(http://gnu.org.pl/text/licencja-gnu.html), a w szczególnooci pod warunkiem umieszczenia w zmodyfikowanym pliku
#widocznej informacji o dokonanych zmianach, wraz z dat1 ich dokonania.
#*******************************************************************************************************************
library(AlgDesign)
set.seed(1234567)
#zarodek generatora liczb losowych (powtarzalnooa uk3adów cz1stkowych)
pelny<-gen.factorial(c(3,3,2,2,3),factors="all",varNames=c("Marka", "Cena","Rodzaj","Smak","Zaw.tłuszczu"))
print(pelny)
czastkowy<-optFederov(~.,pelny)
print(czastkowy)
write.csv2(pelny,file="Pełny układ czynnikowy.csv")
write.csv2(czastkowy,file="Cz
ą
stkowy układ czynnikowy.csv")
write.csv2(czastkowy$design,file="jogurtukład.csv",row.names=FALSE)
Załącznik 3. Dane do projektu jogurt
> library(conjoint)
> data(jogurt)
> print(profile)
Marka
Cena
Rodzaj
Smak
Zaw.tłuszczu
1
3
1
1
1
1
2
2
3
2
1
1
3
2
2
1
2
1
4
1
1
2
2
1
5
1
1
1
1
2
6
2
2
1
1
2
7
3
1
2
2
2
8
2
3
2
2
2
9
1
3
1
1
3
10
2
1
2
1
3
11
3
2
2
1
3
12
2
1
1
2
3
13
3
3
1
2
3
14
1
2
2
2
3
> library(conjoint)
> data(jogurt)
> print(poziomy)
levels
1 danone
2 zott
3 bakoma
4 niska
5 średnia
6 wysoka
7 pitne
8 kremowe
9 owocowe
10 naturalne
11 chude
12 półtłuste
13 tłuste
> library(conjoint)
> data(herbata)
> print(preferencje)
profil1
profil2
profil3
profil4
profil5
profil6
profil7
profil8
profil9
profil10
profil11
profil12
profil13
profil14
respondent 1
9
10
4
9
3
10
5
5
10
1
10
9
2
5
respondent 2
6
3
10
10
3
9
5
9
6
9
6
5
2
9
respondent 3
3
6
10
4
9
8
7
10
8
9
9
2
4
3
respondent 4
3
7
1
7
3
10
2
10
3
9
9
6
6
7
respondent 5
2
9
2
8
5
10
1
4
1
8
10
4
7
2
respondent 6
6
5
7
10
6
2
8
1
5
5
7
3
8
10
respondent 7
10
7
6
10
2
3
7
5
7
7
10
10
2
9
respondent 8
9
8
7
9
9
4
9
2
9
4
10
1
10
6
respondent 9
9
10
9
8
10
4
6
7
8
1
1
2
9
10
respondent 10
1
2
9
5
8
6
3
8
1
3
10
10
9
6
respondent 11
5
9
3
8
7
7
2
5
1
5
2
6
9
6
respondent 12
3
3
6
9
8
3
3
1
4
3
10
9
10
7
respondent 13
4
9
5
9
8
5
6
5
7
9
1
3
5
8
respondent 14
10
6
5
6
1
2
8
8
7
5
5
7
4
8
respondent 15
8
1
3
2
9
1
8
4
2
4
1
9
1
5
respondent 16
10
6
1
10
7
1
8
3
5
5
7
10
5
9
respondent 17
8
9
2
2
7
4
8
1
4
8
8
3
4
2
respondent 18
10
6
2
9
9
1
3
4
5
5
4
4
7
3
respondent 19
10
2
1
5
8
8
7
5
6
10
9
1
9
1
respondent 20
9
8
1
8
5
8
7
5
2
2
2
8
3
6
respondent 21
3
9
6
9
9
5
10
1
1
5
4
9
9
7
respondent 22
9
1
8
9
5
5
6
6
10
1
3
4
5
8
respondent 23
7
3
2
3
6
2
8
5
1
9
10
4
1
10
respondent 24
5
6
6
5
10
8
9
4
3
7
4
10
10
4
respondent 25
2
2
6
6
9
5
8
10
9
6
3
1
6
1
respondent 26
1
7
1
2
9
1
3
7
5
3
9
3
9
5
respondent 27
5
2
6
2
3
7
9
8
5
3
8
10
5
5
respondent 28
8
5
10
3
4
10
6
7
1
10
5
6
9
5
respondent 29
9
6
6
8
8
6
10
4
2
5
4
8
3
5
respondent 30
4
7
2
2
5
2
5
5
5
7
8
9
6
10
respondent 31
2
9
1
8
8
2
2
6
8
5
8
9
8
1
respondent 32
4
4
10
5
2
9
5
2
7
5
1
9
9
9
respondent 33
8
7
1
5
4
4
8
10
4
4
8
2
9
1
respondent 34
7
5
9
2
3
10
10
3
6
1
1
9
9
6
respondent 35
3
2
3
10
3
5
5
3
8
2
5
7
8
3
respondent 36
3
1
7
9
9
4
9
8
6
1
2
1
5
6
respondent 37
2
9
10
3
10
4
8
6
10
1
8
4
8
2
respondent 38
3
3
4
9
5
1
8
5
9
9
6
5
3
7
respondent 39
8
3
9
1
6
9
8
9
2
1
4
6
6
10
respondent 40
2
8
10
2
1
5
2
6
10
10
10
8
10
2
respondent 41
5
3
10
8
3
1
2
8
5
1
3
10
6
10
respondent 42
3
6
10
8
8
3
5
4
6
9
10
9
1
7
respondent 43
7
7
9
8
2
6
2
1
8
7
1
9
7
7
respondent 44
4
3
7
8
3
7
2
8
4
7
2
2
2
1
respondent 45
8
10
3
6
8
6
6
6
8
2
10
2
4
7
respondent 46
10
8
9
6
5
5
5
8
4
9
6
9
1
10
respondent 47
9
1
1
5
5
1
1
1
9
9
5
3
3
5
respondent 48
7
5
2
2
9
3
3
10
10
1
9
3
9
1
respondent 49
1
1
8
8
5
3
7
8
2
3
7
1
6
8
respondent 50
10
3
8
9
10
4
1
3
5
3
4
7
2
6
respondent 51
8
2
1
6
6
5
2
9
1
6
10
2
7
2
respondent 52
6
10
10
9
9
9
1
5
2
9
2
7
6
9
respondent 53
10
9
4
4
4
4
10
3
3
10
9
5
5
4
respondent 54
6
10
3
3
2
6
10
9
3
6
8
3
10
8
respondent 55
5
10
3
1
4
6
1
10
10
10
8
8
5
1
respondent 56
10
1
1
7
8
8
9
2
8
3
3
9
6
6
respondent 57
3
9
6
3
5
7
4
8
6
3
2
4
4
1
respondent 58
9
2
9
4
4
10
4
8
10
2
4
1
9
7
respondent 59
6
4
8
7
1
10
4
3
4
9
4
7
6
9
respondent 60
2
10
2
10
7
9
6
9
9
6
7
5
2
6
respondent 61
10
5
5
8
7
5
10
5
10
2
7
3
6
6
respondent 62
7
9
5
7
5
6
6
2
6
9
10
3
9
6
respondent 63
3
7
6
1
5
9
9
7
6
1
10
5
10
2
respondent 64
10
6
4
2
3
3
10
6
7
1
3
3
3
10
respondent 65
10
4
8
4
1
8
8
2
3
10
9
8
6
2
respondent 66
8
1
7
2
8
9
7
4
3
5
8
6
1
2
respondent 67
4
1
4
1
9
2
3
10
6
10
10
3
2
4
respondent 68
8
4
9
10
2
2
6
4
1
2
4
1
5
3
respondent 69
9
9
1
2
8
3
8
8
5
2
5
7
10
6
Załącznik 4. Użyteczności całkowite profilów w przekroju respondentów
> library(conjoint)
> data(herbata)
> Usi=caTotalUtilities(preferencje, profile)
> print(Usi)
[,1]
intercept
[,2]
danone
[,3]
zott
[,4]
bakoma
[,5]
niska
[,6]
średnia
[,7]
wysoka
[,8]
pitne
[,9]
kremowe
[,10]
owocowe
[,11]
naturalne
[,12]
chude
[,13]
półtłuste
[,14]
tłuste
[1,]
6,702
-0,369
3,28
-2,911
-0,536
0,405
0,131
-1,173
1,173
0,173
-0,173
1,357
-1,061
-0,296
[2,]
6,81
-0,81
-1,029
1,839
0,922
-0,446
-0,476
0,279
-0,279
-0,779
0,779
0,762
0,354
-1,116
[3,]
6,774
-0,274
-0,841
1,115
-0,427
1,867
-1,44
0,281
-0,281
0,553
-0,553
-0,595
1,709
-1,114
[4,]
5,583
0,75
0,735
-1,485
0,806
-1,723
0,917
-0,013
0,013
0,347
-0,347
-1,5
-0,191
1,691
[5,]
4,845
1,155
1,18
-2,335
-1,043
-0,278
1,321
1,08
-1,08
1,587
-1,587
-0,214
-1,422
1,637
[6,]
5,679
0,655
-1,93
1,276
-2,266
0,778
1,488
-0,261
0,261
-0,239
0,239
0,786
-1,481
0,695
[7,]
7,083
-0,583
0,431
0,152
0,86
-0,11
-0,75
-1,32
1,32
-0,18
0,18
1,5
-2,309
0,809
[8,]
6,631
1,536
-1,15
-0,386
-3,011
1,975
1,036
-0,621
0,621
0,621
-0,621
0,976
-0,959
-0,018
[9,]
6,56
0,774
-0,953
0,179
-1,446
0,172
1,274
-0,55
0,55
-1,116
1,116
1,929
0,3
-2,229
[10,]
5,548
1,286
-0,636
-0,65
-0,817
1,198
-0,381
1,1
-1,1
-0,767
0,767
-1,524
-0,268
1,791
[11,]
4,988
1,012
0,479
-1,491
-0,033
-1,812
1,845
1,028
-1,028
0,138
-0,138
0,548
-0,715
0,167
[12,]
5,31
1,524
-0,196
-1,328
-2,328
1,804
0,524
0,821
-0,821
-0,488
0,488
-0,571
-1,979
2,55
[13,]
6
-0,667
-0,358
1,025
-0,309
-0,691
1
0,387
-0,387
-0,054
0,054
0,667
0,431
-1,098
[14,]
6,024
-0,357
-0,299
0,657
1,657
-1,299
-0,357
-1,699
1,699
-0,801
0,801
0,905
-0,541
-0,364
[15,]
4,321
-0,155
-1,018
1,173
2,131
-0,81
-1,321
0,173
-0,173
0,327
-0,327
-0,452
1,109
-0,656
[16,]
6,036
0,964
-0,284
-0,681
0,444
-0,909
0,464
-0,808
0,808
0,141
-0,141
0,357
-1,473
1,116
[17,]
5,06
-0,06
0,228
-0,169
-0,21
0,437
-0,226
-0,474
0,474
2,474
-2,474
0,262
-0,925
0,663
[18,]
4,929
2,238
-0,707
-1,531
0,386
-0,291
-0,095
0,169
-0,169
0,331
-0,331
1,286
-0,79
-0,496
[19,]
5,452
2,214
-1,416
-0,798
0,368
-0,249
-0,119
0,446
-0,446
1,887
-1,887
-1,476
0,973
0,503
[20,]
5,095
0,238
0,969
-1,207
1,126
-2,697
1,571
-0,127
0,127
0,461
-0,461
0,952
0,171
-1,123
[21,]
5,929
-0,095
-0,283
0,379
-1,538
-0,7
2,238
1,186
-1,186
0,48
-0,48
0,286
-0,819
0,534
[22,]
5,726
0,44
-0,948
0,508
-0,367
0,427
-0,06
-0,469
0,469
-1,697
1,697
0,929
0,947
-1,876
[23,]
5,012
0,321
-2,234
1,913
0,704
-0,193
-0,512
-1,192
1,192
1,359
-1,359
-1,214
-0,599
1,813
[24,]
6,333
0
0,088
-0,088
0,078
-0,745
0,667
1,623
-1,623
0,711
-0,711
-1
0,647
0,353
[25,]
5,143
0,857
-1,634
0,777
-0,056
0,532
-0,476
0,603
-0,603
-0,603
0,603
-1,238
3,443
-2,204
[26,]
4,167
2
-0,243
-1,757
-1,674
1,341
0,333
-0,775
0,775
0,108
-0,108
-2
-0,029
2,029
[27,]
5,607
-0,44
0,301
0,139
0,848
-0,241
-0,607
-0,457
0,457
-0,376
0,376
-1,595
0,974
0,621
[28,]
6,452
-0,452
-0,869
1,322
1,405
-1,286
-0,119
1,152
-1,152
0,681
-0,681
0,19
-0,213
0,022
[29,]
6,048
-0,048
-0,667
0,715
0,798
-1,084
0,286
0,512
-0,512
0,821
-0,821
1,143
0,193
-1,336
[30,]
5,476
-0,476
0,635
-0,159
0,174
-0,032
-0,143
-1,074
1,074
0,074
-0,074
-1,571
-1,303
2,874
[31,]
5,31
1,357
1,968
-3,326
-0,492
0,802
-0,31
0,176
-0,176
-0,176
0,176
-0,571
-0,803
1,374
[32,]
5,976
-2,143
1,167
0,976
-0,524
-0,333
0,857
0,973
-0,973
-1,306
1,306
0,095
-0,43
0,335
[33,]
4,857
2,476
-0,966
-1,51
0,573
-1,383
0,81
-1,074
1,074
0,574
-0,574
-0,429
0,626
-0,197
[34,]
5,869
-1,702
1,153
0,55
-0,242
-0,889
1,131
0,391
-0,391
-0,558
0,558
0,024
0,782
-0,806
[35,]
4,488
0,845
0,732
-1,577
-1,035
0,023
1,012
0,464
-0,464
-1,131
1,131
-0,452
0,109
0,344
[36,]
4,738
1,262
-2,675
1,413
-1,17
0,242
0,929
0,272
-0,272
-1,272
1,272
-0,286
2,819
-2,534
[37,]
6,131
0,036
0,534
-0,569
-2,694
3,159
-0,464
-0,276
0,276
-0,224
0,224
-0,024
0,806
-0,782
[38,]
5,571
-0,405
-1,055
1,46
-0,04
0,445
-0,405
-0,434
0,434
-0,566
0,566
-0,619
0,339
0,28
[39,]
5,774
-0,107
-1,226
1,333
0,458
-0,851
0,393
-0,339
0,339
-0,494
0,494
-0,595
1,415
-0,82
[40,]
6,571
-1,405
2,077
-0,673
-0,256
1,994
-1,738
0,083
-0,083
-0,417
0,417
-0,286
-1,857
2,143
[41,]
5,512
-0,012
-0,376
0,388
0,513
-0,001
-0,512
-0,246
0,246
-2,754
2,754
1,119
-1,03
-0,089
[42,]
6,833
-1,167
-0,012
1,179
-0,488
2,321
-1,833
0,36
-0,36
0,14
-0,14
0,667
-1,451
0,784
[43,]
6,202
-1,869
1,802
0,067
0,275
-0,239
-0,036
0,795
-0,795
-0,962
0,962
2,024
-1,982
-0,041
[44,]
4,452
0,048
-0,546
0,498
1,332
-0,713
-0,619
1,032
-1,032
-0,365
0,365
1,19
0,993
-2,183
[45,]
5,94
1,06
0,485
-1,544
-1,669
1,11
0,56
-1,612
1,612
0,778
-0,778
0,405
-0,261
-0,144
[46,]
7,298
-1,298
-0,101
1,399
2,107
-0,643
-1,464
-0,563
0,563
0,063
-0,063
1,643
-1,321
-0,321
[47,]
4,333
0,333
-0,181
-0,152
0,848
0,819
-1,667
-0,368
0,368
0,368
-0,368
0
-0,941
0,941
[48,]
4,964
2,702
0,274
-2,976
-0,435
1,565
-1,131
-1,104
1,104
-0,229
0,229
-1,357
1,179
0,179
[49,]
4,476
1,357
-3,179
1,821
-1,512
0,488
1,024
-0,083
0,083
-1,083
1,083
-0,571
0,786
-0,214
[50,]
5,607
0,726
-0,29
-0,437
0,272
1,169
-1,44
0,776
-0,776
-0,276
0,276
2,071
-0,83
-1,242
[51,]
4,286
3,381
-1,713
-1,668
0,915
-0,629
-0,286
-0,01
0,01
0,843
-0,843
-0,81
-0,007
0,817
[52,]
6,893
-0,726
0,312
0,415
0,206
-0,647
0,44
1,692
-1,692
0,141
-0,141
1,929
-1,258
-0,67
[53,]
6,107
-0,274
-0,437
0,71
0,752
-0,645
-0,107
-0,734
0,734
2,067
-2,067
0,738
-1,575
0,837
[54,]
5,774
0,56
-0,743
0,183
-0,192
-1,868
2,06
-1,518
1,518
0,518
-0,518
-0,929
-0,183
1,111
[55,]
6,226
-0,726
2,9
-2,174
1,951
0,275
-2,226
-0,602
0,602
0,435
-0,435
-0,738
-0,278
1,016
[56,]
5,56
0,44
0,442
-0,882
0,41
-1,017
0,607
0,357
-0,357
0,143
-0,143
-1,071
1,389
-0,317
[57,]
4,798
-0,631
1,448
-0,817
0,308
-0,177
-0,131
0,121
-0,121
-0,121
0,121
0,643
1,149
-1,792
[58,]
5,833
0,5
-0,478
-0,022
-0,605
0,439
0,167
-0,324
0,324
-1,176
1,176
0
1,412
-1,412
[59,]
6,012
-1,512
0,344
1,168
0,459
-1,114
0,655
0,852
-0,852
-0,185
0,185
0,452
-1,079
0,627
[60,]
6,286
-0,119
1,435
-1,315
-0,565
-0,315
0,881
-0,417
0,417
0,083
-0,083
-0,476
1,238
-0,762
[61,]
6,179
0,988
-0,737
-0,251
-1,126
0,638
0,488
-1,087
1,087
-0,08
0,08
0,452
0,744
-1,197
[62,]
6,274
0,393
-0,013
-0,38
-1,505
0,612
0,893
-0,217
0,217
1,217
-1,217
0,405
-1,938
1,533
[63,]
5,476
0,524
0,826
-1,35
-1,767
0,91
0,857
-0,419
0,419
0,419
-0,419
-1,571
0,933
0,639
[64,]
5,107
-0,607
-0,652
1,259
0,301
-0,861
0,56
-2,293
2,293
-0,374
0,374
0,405
0,621
-1,026
[65,]
6,238
-0,905
0,144
0,761
1,261
-0,356
-0,905
0,529
-0,529
1,471
-1,471
0,714
-1,622
0,908
[66,]
5,298
-0,131
-0,383
0,514
0,639
0,992
-1,631
0,683
-0,683
1,484
-1,484
-0,357
0,973
-0,616
[67,]
5,06
0,94
-1,617
0,677
1,218
1,674
-2,893
-0,406
0,406
0,572
-0,572
-2,071
1,124
0,947
[68,]
4,298
1,202
-2,204
1,002
-0,373
-0,329
0,702
0,072
-0,072
-0,406
0,406
2,976
-1,076
-1,9
[69,]
5,548
1,452
0,171
-1,623
0,46
-1,246
0,786
-1,199
1,199
0,199
-0,199
-0,857
0,34
0,517
Spis tabel i rysunków.
Tabela 1. Atrybuty i poziomy charakteryzujące jogurt:..................................................................................... 4
Tabela 2. Macierz X reprezentująca cząstkowy układ czynnikowy (plik
Cz
ą
stkowy układ
czynnikowy.csv
) ................................................................................................................................... 5
Tabela 3. . Cząstkowy układ czynnikowy z nazwami poziomów (do zamieszczenia w kwestionariuszu ankiety)
...................................................................................................................................................................... 5
Tabela 4. Wektor Y reprezentujący preferencje (tutaj dla respondenta nr 1), plik preferencje.csv ................. 6
Tabela 5. Użyteczności cząstkowe ..................................................................................................................... 7
Tabela 6. . Przeciętna „ważność” atrybutów dla badanej próby ..................................................................... 13
Tabela 7. Układ czynnikowy profilów symulacyjnych ...................................................................................... 14
Tabela 8. Wyniki oszacowania udziałów w rynku profilów symulacyjnych na podstawie trzech modeli ....... 14
Rysunek 1. Użyteczności cząstkowe poziomów atrybutu „marka” ................................................................... 8
Rysunek 2. Użyteczności cząstkowe poziomów atrybutu „cena” ...................................................................... 9
Rysunek 3. Użyteczności cząstkowe poziomów atrybutu „rodzaj” ................................................................. 10
Rysunek 4. Użyteczności cząstkowe poziomów atrybutu „smak” ................................................................... 11
Rysunek 5. Użyteczności cząstkowe poziomów atrybutu „Zawartość tłuszczu” ............................................. 12
Rysunek 6. Przeciętna „ważność” atrybutów .................................................................................................. 13