Generowanie układów doświadczalnych do modeli dekompozycyjnych z wykorzystaniem pakietu statystycznego SAS/STAT

• Autorzy: Andrzej Bąk

Warianty tytułu

Generating Experimental Designs for Decompositional Models Using SAS/STAT Statistical Package

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule przedstawiono podstawowe założenia leżące u podstaw procedur generowania układów czynnikowych oraz zasady generowania układów czynnikowych do modeli conjoint analysis oraz modeli dyskretnych wyborów stosowanych w pomiarze preferencji wyrażonych. Ilustracją przeprowadzonych rozważań są przykłady generowania układów czynnikowych do modeli conjoint analysis i dyskretnych wyborów z wykorzystaniem procedur pakietu statystycznego SAS/STAT. (fragment tekstu)

EN

The paper presents most important terms relating to designing of experiments. There are also presented selected experimental designs used in conjoint analysis methods and choice based methods. As illustration there are presented some examples of factor designs for both, conjoint analysis and discrete choice, models prepared using SAS/STAT procedures. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Metoda conjoint; Pakiet statystyczny

EN

Conjoint method; Statistical package

• Czasopismo: Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Ekonometria
• Rocznik: 2003
• Tom: 12
• Numer: nr 1002 Zastosowania metod ilościowych
• Strony: 96--110

Twórcy

autor

Andrzej Bąk

Bibliografia

• Chrzan K., Orme В. (2000), An Overview and Comparison of Design Strategies for Choice-Based Conjoint Analysis. URL: http://www.sawtoothsoftware/TechPap.htm, Sawtooth Software.
• Dobosz M. (2001), Wspomagana komputerowo statystyczna analiza wyników badań, Akademicka Oficyna Wydawnicza ЕХІТ, Warszawa.
• Ferguson G.A., Takane Y. (1997), Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice, PWN, Warszawa.
• Findeisen W. (red.) (1985), Analiza systemowa - podstawy i metodologia, PWN, Warszawa.
• Gajek L., KałuszkaM. (1993), Wnioskowanie statystyczne. Modele i metody, WNT, Warszawa.
• Huber J., Zwerina K. (1996), The Importance of Utility Balance in Efficient Choice Designs. "Journal of Marketing Research" August.
• Kuhfeld W.F. (1996), Multinomial Logit, Discrete Choice Modeling. An Introduction to Designing Choice Experiments, Collecting, Processing, and Analyzing Choice Data with the SAS® System. URL: http://ftp.sas. com/techsup/download/technote/ts273.pdf, SAS Institute.
• Kuhfeld W.F. (1997), Efficient Experimental Design Using Computerized Searches. URL: http://www.sawtooth-software/TechPap.htm, Sawtooth Software.
• Kuhfeld W.F. (2001), Multinomial Logit, Discrete Choice Modeling. An Introduction to Designing Choice Experiments, Collecting, Processing, and Analyzing Choice Data with the SAS® System. URL: http://ftp.sas. com/techsup/download/technote/ts643.pdf, SAS Institute.
• Kuhfeld W.F., Tobias R.D., Garratt M. (1994), Efficient Experimental Design with Marketing Research Applications. "Journal of Marketing Research", November, 31.
• Kulikowski J.L. (1993), Komputery w badaniach doświadczalnych. PWN, Warszawa.
• Mynarski S. (1999), Analiza układów eksperymentalnych w badaniach tynkowych i marketingowych, [w:] Rószkiewicz M. (red.), Metody analizy eksperymentu w badaniach marketingowych, Materiały z III Warsztatów Metodologicznych, SGH, Warszawa, PONT Info Ltd.
• Ott L. (1984), An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis, 2nd edition, Duxbury Press, Boston.
• Walesiak М., Bąk A. (2000), Conjoint analysis w badaniach marketingowych, AE, Wrocław.
• Zwerina K. (1997), Discrete Choice Experiments in Marketing, Physica-Verlag, Heidelberg-New York.
• Zwerina K., Huber J., Kuhfeld W.F. (1996), A General Method for Constructing Efficient Choice Design, URL: http://ftp.sas.com/techsup/download/technote/ts629.pdf, SAS Institute.