多變量分析：結合分析技術

結合分析（Conjoint Analysis）是一種應用廣泛，非常流行和有效的市場研究技術。近些年來，結合分析廣泛地應用在消費品、工業產品和商業服務等相關領域的市場研究中，在我國越來越受到市場研究公司和企業的重視，尤其是在汽車行業的市場研究領域，結合分析在汽車的新產品開發、市場占有率分析、競爭分析、市場細分和價格策略等方面都發揮了積極而有效的作用。結合分析也叫聯合分析技術！

結合分析適用于測量消費者的心理判斷，如理解(Perceptions)和偏好(Preferences)。在結合分析中，產品/服務被描述為“輪廓”（Profiles），每一個輪廓是由能夠描述產品/服務重要特征的屬性(Attributes)以及賦予每一個屬性的不同水平的組合構成的。結合分析的一個重要的基本假定是：消費者是根據構成產品/服務的多個屬性來進行理解和作偏好判斷；也就是說，消費者對產品/服務的偏好每次并不是基于一個因素而是基于幾個因素的結合來判斷的，消費者對某一輪廓的偏好可以分解成構成該輪廓的多個屬性的偏好得分(Preference Scores)。在結合分析中用效用值（utilities）來描述。

結合分析是一種多元統計分析方法。

其因變量是消費者對某一輪廓的整體偏好評價。某一輪廓的整體也稱為全輪廓（full profiles），是由全部屬性的各個水平組合構成的。自變量是組成各輪廓的不同屬性（因子）水平。因此，結合分析是在已知消費者對全輪廓的評價結果（overall evaluations）的基礎上，經過分解的方法（decompositional approach）去估計其偏好結構的一種分析法。

在結合分析中，輪廓是由研究人員事先按照某種因子結構（factorial structure）采用部分因子正交實驗加以設計的。結合分析有三個主要目的：（1）確定消費者賦予某個預測變量（水平）的貢獻和效用（utilities）以及屬性的相對重要性（2）尋找消費者可接受的某種產品的最佳市場組合，這種組合最初可能并沒有被消費者所評價（3）模擬市場，估計市場占有率和市場占有率變化。為了達到這些研究目的，首先要估計不同屬性水平的效用，進一步計算出屬性的相對重要性（Attributes relative importance）和輪廓效用（profile utilities），以便定量化地測量消費者的偏好，然后基于消費者的偏好采用最大效用模型或者Bradley-Terry-Luce(BTL)模型和logit模型估計市場占有率。

全輪廓方法：每一個屬性同時展現給消費者

樣本量：一般消費者研究   100到400之間

調查方法：派調查員面訪　face-to-face

因子設計：屬性和水平數目不太多  (<20個最多不超過30個)

部分因子設計: 正交排列法 orthoplan

估計主效應 （ main effect )

產品/服務的概念（輪廓）事先設計和確定。

調查可以采用紙張或計算機輔助訪問。

最小輪廓數選擇：NC=NL - NA + 1 ，
        其中:     NC： 最小組合輪廓數
                  NL： 所有屬性水平數的和
                  NA： 所有屬性數的和
     例如：六個屬性，每個屬性有4個水平，可能組合數=4×4×4×4×4×4=4096（種），

最小組合數=（4+4+4+4+4+4）- 6+1=19（種）

推薦組合輪廓數：最小輪廓數的 1.5 到 2 倍
下面我們通過一個案例：賽歐轎車上市前的市場分析，闡述了結合分析在汽車市場的應用，以及采用一般最小二乘法（OLS）回歸估計主效應的全輪廓結合分析法的基本概念、原理、步驟和方法。
（備注：研究的時候產品配置已知，但還沒有下線投放市場）

根據研究目的和前期的定性研究，最終確定了產品的屬性和水平：

在確認了屬性水平后，我們通過SPSS來進行正交實驗設計。

我們可以依次定義每一個屬性和水平，SPSS軟件最多提供每個屬性有9個水平的可能性，所以如果水平數太多就要考慮其它方法，或者進行相應的變換，當然，如果屬性的水平數越多代表了你越重視它，將來的分析相當重要性就會高！

正交實驗設計方法

在SPSS是比較簡單的，人為的控制不多，我們只能寄希望SPSS的正交實驗設計給我們一個號的結果，但沒有評估設計效應的指標。如果你希望下次得到同樣的正交設計集，必須設定一樣的隨機種子！
    在這點上說，如果對于復雜的正交實驗設計，我還是比較偏向用SAS軟件來進行，不僅得到的結果比較好，還有設計效應等各種指標評估，所以，實際市場研究中，大部分情況都是SAS來完成的！其實我用SAS，有時候更簡單的，就幾個命令：%mktrun和%mktex等；
    設計好后，大家記住，先不用運行，先要“粘貼”下來，也就是把語法粘貼下來，因為Conjoint Analysis分析方法在SPSS中沒有窗體命令，必須用語法執行！
    當然，在細節上還有“Holdout”卡片的問題，（檢驗問題，但是對于商業研究我基本上都不用了，為了保證更好的建?？ㄆ?，為了減輕被訪者負擔，反正做都做了！——這里我沒有學術思想啦）

正交實驗設計生成了16張卡片，同時也是隨機卡片集，并產生兩個系統變量，不要改變變量名稱，其中：STATUS_值標 1-Design 2-Holdout 3-Simulation
記?。何覀儾⒉魂P心這16張卡片如何，我們只是關系這16張卡片的對432種組合產品的代表性，原則上即使有不理想或不現實的卡片出現，也不要沒理由的刪除！在SPSS系統分析中，最好考察屬性水平設定的問題，而不要隨意改變！
下面我們就要考慮收集被訪者評價信息了，當然也包括卡片的展示方式！

收集到被訪者信息后，我們就可以分析了！

我這里采用了最一般的離散變量方法，實際上屬性變量可以有多種模型（離散、線性、理想點、反理想點等）
結合分析既可以分析群體、總體也可以分析每個人的偏好選擇！

大家可以根據公式自己計算個體和群體的效用值、屬性相對重要性等，但是記?。核匀后w的效用值、相對重要性來自于個體的平均！
    從分析的角度，有時候模擬市場，模擬市場份額是最重要的分析，但是如果研究者不是最終決策者，就必須設計市場組合份額的模擬器，我一般采用Excel來設計，這需要大家懂得結合分析原理，并能夠設計Excel應用！
    在文章的最上面，我是采用Excel設計的電腦配置的市場研究模擬器，希望對你有所啟發！
    近年來，結合分析成為市場研究的重要利器，但是它也有著局限性，所以開發了不同的改進方法和軟件工具，代表性的就是Sawtooth公司的產品，另外也可以考慮更復雜的CBC技術，離散選擇模型?。ㄏ麓卧賹ｎ}講）
    最后，要說明的是結合分析只是得到了消費者的偏好，喜歡一個人，并不一定會跟她結婚的！