PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2001 | 8 | nr 915 Zastosowania metod ilościowych | 50--63
Tytuł artykułu

Cechy i skale pomiaru w metodologii conjoint analysis

Autorzy
Warianty tytułu
Features and Scales of Measurement in Conjoint Analysis Methodology
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Podstawowe znaczenie w procesie pomiaru preferencji konsumentów za pomocą metody conjoint analysis mają cechy opisujące oceniane obiekty (tzw. profile produktów lub usług) oraz skale pomiaru, W artykule przedstawiono klasyfikacje zmiennych oraz podstawowe skale pomiaru zmiennych. W tym kontekście scharakteryzowano zmienne modelu conjoint analysis oraz skale pomiaru zmiennej objaśnianej najczęściej stosowane w badaniach empirycznych. (fragment tekstu)
EN
The paper presents meaning of features and scales of variables measurement in conjoint analysis methodology. There are presented classifications of variables and basic scales of variables measurement. In this context there are characterized variables and scales of dependent variable measurement in the model of conjoint analysis most often in empirical research used. (original abstract)
Twórcy
autor
Bibliografia
  • Bazarnik J., Grabiński T., Kąciak E., Mynarski S., Sagan A. (1992): Badania marketingowe. Metody i oprogramowanie komputerowe. Kraków: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie.
  • Bąk A. (1999): Modelowanie symulacyjne wybranych algorytmów wielowymiarowej analizy porównawczej w języku C++. Wrocław: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu.
  • Biernacki M. (1997): Pomiar. "Ekonomia Matematyczna" nr 1. Wrocław: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu.
  • Borys T. (1978): Metody normowania cech w statystycznych badaniach porównawczych. "Przegląd Statystyczny" nr 2.
  • Borys T. (1980): Elementy teorii jakości. Warszawa: PWN.
  • Borys T. (1984): Kategoria jakości w statystycznej analizie porównawczej. Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 284. Seria: Monografie i opracowania nr 23. Wrocław: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu.
  • Brzeziński J. (1997): Metodologia badań psychologicznych. Warszawa: PWN.
  • Ferguson G.A., Takane Y. (1997): Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice. Warszawa: PWN.
  • Galas Z., Nykowski I., Żółkiewski Z. (1987): Programowanie wielokryterialne. Warszawa: PWE.
  • Gatnar E. (1998): Symboliczne metody klasyfikacji danych. Warszawa: WN PWN.
  • Grabiński T., Wydymus S., Zeliaś A. (1983): Metody prognozowania rozwoju społeczno-gospodarczego. Warszawa: PWE.
  • Grudzewski W.M., Rosłanowska-Plichcińska K. (1984): Mierzenie wielkości i wymiarowe modelowanie zjawisk oraz procesów ekonomicznych. Wrocław: Zakład Narodowy im. Ossolińskich, Wydawnictwo Polskiej Akademii Nauk.
  • Hair J.F., Anderson R.E., Tatham R.L., Black W.C. (1995): Multivariate Data Analysis with Read- ings. Englewood Cliffs: Prentice-Hall.
  • Hełlwig Z. (1968): Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podziału krajów ze względu na poziom ich rozwoju oraz zasoby i strukturę wykwalifikowanych kadr. "Przegląd Statystyczny" nr 4.
  • Hellwig Z. (1994): Taksonometria w konstrukcjach i ocenach strategii gospodarczych. W: Zastosowanie metod taksonomicznych w gospodarce. "Taksonomia" z. 1. Jelenia Góra-Wrocław-Kraków: Sekcja Klasyfikacji i Analizy Danych PTS.
  • Jajuga K. (1993): Statystyczna analiza wielowymiarowa. Warszawa: WN PWN.
  • Jaworski J., Morawski R., Olędzki J. (1992): Wstęp do metrologii i techniki eksperymentu. Warszawa: WNT.
  • Kolonko J. (1980): Analiza dyskryminacyjna i jej zastosowania w ekonomii. Warszawa: PWN.
  • Kowalewski G. (1997): O nominantach w wielowymiarowej analizie porównawczej. W: Klasyfikacja i analiza danych. Teoria i zastosowania. "Taksonomia" z. 4. Jelenia Góra-Katowice-Kraków-Wrocław: Sekcja Klasyfikacji i Analizy Danych PTS.
  • Lans van der LA. (1992): Nonlinear Multivariate Analysis for Multiattribute Preference Data. Leiden: DSWO Press, Leiden University.
  • Lehmann D.R., Gupta S., Steckel J.H. (1998): Marketing Research. Reading, Massachusetts: Addison-Wesley.
  • Lissowski G. (2000): Metody agregacji indywidualnych preferencji. "Studia Socjologiczne" nr 1-2, s. 79-103.
  • Mayntz R., Holm K., Hubner P. (1985): Wprowadzenie do metod socjologii empirycznej. Warszawa: PWN.
  • Ostasiewicz W. (red.) (1998): Statystyczne metody analizy danych. Wrocław: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu.
  • Sagan A. (1998): Badania marketingowe. Podstawowe kierunki. Kraków: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie.
  • Steczkowski J., Zeliaś A. (1997): Metody statystyczne w badaniu zjawisk jakościowych. Kraków: Akademia Ekonomiczna w Krakowie.
  • Strahl D., Walesiak M. (1996): Normalizacja zmiennych w granicznym systemie referencyjnym. W: Klasyfikacja i analiza danych. Teoria i zastosowania. "Taksonomia" z. 3. Jelenia Góra-Wrocław-Kraków: Sekcja Klasyfikacji i Analizy Danych PTS.
  • Vriens M., Wittink D.R. (1994): Conjoint Analysis in Marketing (maszynopis powielony).
  • Walesiak M. (1996): Metody analizy danych marketingowych. Warszawa: PWN.
  • Walesiak M., Bąk A. (2000): Conjoint analysis w badaniach marketingowych. Wrocław: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu.
  • Zeliaś A. (red.) (1991): Ekonometria przestrzenna. Warszawa: PWE.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171273769

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.