Analiza danych dyskretnych za pomocą metody LCA

• Autorzy: Robert Kapłon

Warianty tytułu

Categorical Data Analysis by Means of LCA

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Na pewnym etapie procesu badań marketingowych, dokonuje się analizy danych, której celem jest takie uproszczenie badanego zjawiska, by w łatwy sposób dokonać jego interpretacji. Uproszczenie może dotyczyć redukcji zmiennych, w sytuacji ich nadmiernej ilości. Z drugiej strony pewne cechy nie są bezpośrednio obserwowalne lecz pojawiają się na poziomie ukrytym. Artykuł poświęcony jest metodzie LCA (latent class analysis) określanej jako analiza klas ukrytych. Istotą LCA jest badanie związków między cechami dyskretnymi (latentnymi), które nie są bezpośrednio obserwowane lecz pojawiają się na poziomie ukrytym. Takimi latentnymi cechami dotyczącymi konsumentów w badaniach marketingowych mogą być np.: systemy wartości, postawy, osobowość. Omawianą metodę, autor zilustrował przykładem empirycznym obrazującym segmentację grupy nabywców kawy.

EN

In marketing research we are often concerned with categorical data. Owing to a variety of quantitative data analysis methods, many researchers treat e.g. variables scored on an ordinal scales as these scored on a ratio scale. Such an approach could be justified if one proves that it doesn't reduce an accuracy in the results. Other-wise, we are making a methodological mistake based on an artificial strengthening of scales of measurement. Therefore the aim of the paper is to give full coverage to latent class analysis (LCA) which is technique for analyzing relationships in categorical data. Also, to illustrate the use of the LCA, a study has been conducted that segments the consumer coffee market. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Badania marketingowe; Skalowanie wielowymiarowe; Metody statystyczne; Kawa; Materiały konferencyjne

EN

Marketing research; Multidimensional scaling; Statistical methods; Coffee; Conference materials

• Czasopismo: Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia
• Rocznik: 2002
• Tom: 9
• Numer: nr 942 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
• Strony: 154--166

Twórcy

autor

Robert Kapłon

Bibliografia

• Clogg C.C., Latent Class Models, [w:] Arminger G., Clogg C.C. & Sobel M.E., Handbook of Statistical Modelling for Social and Behavioural Science, s. 311-359. New York: Plenum 1995.
• Criessie N., Read T. R.C., Multinomial Goodness-of-Fit Test, "Journal of the Royal Statistical Society" 1984 No. 3, s.440-464.
• Dayton C.M., Latent Class Scaling Analysis, Sage University Papers Series on Quantitative Applications in the Social Sciences, 07-126. Thousand Oaks, CA: Sage 1998.
• Dillon W.R., Kumar A., Latent Structure and Other Mixture Models in Marketing: An Integrative Survey and Overview, [w:] Bagozzi R.P., (eds.) Advanced Methods of Marketing Research, Oxford: Blackwell 1994.
• Fraley C., Raftery A.E., How Many Cluster? Which Clustering Methods? Answers Via Model-Based Cluster Analysis, Department of Statistics, University of Washington: Technical Report No. 329, 1998.
• Gatnar E., Symboliczne metody klasyfikacji danych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1998.
• Goodman L.A., Exploratory Latent Structure Analysis Using Both Identifiable And Unidentifiable Models, "Biometrika" 61, 1974, s. 215-231.
• Heinen T., Latent Class And Discrete Latent Trait Models: Similarities And Differences. Thousand Oaks, California: Sage 1996.
• Kaczmarczyk S., Badania marketingowe: metody i techniki, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 1999.
• Kass R.E., Raftery A.E., Bayes Factors, "Journal of the American Statistical Association" June 1995, Vol.90, s. 773-793.
• McCutcheon A.L., Latent Class Analysis, Sage University Papers Series on Quantitative Applications in the Social Sciences, 07-064. Thousand Oaks, CA: Sage 1987.
• Rost J., Langeheine R., A Guide Through Latent Structure Models For Categorical Data, w: Rost J., Langeheine R. (eds.) Applications Of Latent Trait And Latent Class Models In The Social Science, Berlin: Waxmann 1997.
• Vermunt J.K., Magidson J., Latent Class Cluster Analysis [w:] Hagenaars J.A. and McCutcheon A.L. (eds.), Applied Latent Class Analysis. Cambridge: Cambridge University Press, 2000.
• Walesiak M., Metody analizy danych marketingowych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1996.
• Wrzesień A., Smak Kawy, "Wprost" nr 976, 2001.