組合分析法
組合分析法
組合分析法就是指按照一定的科學原理或功能、目的，將現有的科學技術原理或方法、現象、物品作適當的組合或重新排列，從而獲得具有統一整體功能的新技術、新產品、新形象的創造方法。
組合分析法 (ConjointAnalysis)是一種多元統計分析方法。1964年由數理心理學家 Luc和統計學家 Tukey 首先提出 ,70年代由 Green和 Srinivasan 等引入市場研究領域 ,成為消費者在多屬性產品選擇中研究其屬性偏好結構的一種重要方法 ,可以幫助企業確定消費者最滿意的產品概念 ,證實細分市場的有效性 ,幫助企業正確選擇目標市場。在組合分析中 ,應用“全輪廓法 (full profiles) ”生成產品概念 ,每一個產品概念由描述產品重要特徵的屬性和賦予每一個屬性的不同水平的組合構成。根據消費者對“全輪廓 (產品概念) ”偏好的打分或排序結果 ,運用多元統計回歸方法估計和測量消費者賦予不同屬性的重要性、產品屬性和屬性水平效用值 ,模擬預測市場份額及其變化規律 ,為制定新產品開發策略提供決策依據。
組合分析法實際上包含了兩個方面的內容，即：收集數據的方法和分析數據的方法。
在市場營銷中，組合分析法可用在許多方面：
1.決定各種屬性在消費者選擇品牌（產品）時的相對重要性；
2.估計不同屬性水平的市場佔有率；
3.確定最受歡迎品牌的屬性水平組合；
4.根據消費者對屬性水平喜好的相似性，作消費者市場分類等等。
無論是用在什麼方面，關鍵是選擇屬性和水平的組合。
首先闡述問題，包括識別突出的屬性以及規定這些屬性的水平。用這些屬性的水平構造組合，以突出刺激因素，供被調查者作評價。被調查者利用適當的量表給這些組合形式評分或排序，然後對這些數據進行分析。最後解釋分析的結果並評價其信度和效度。
（1）確認問題的屬性和水平
研究者必須首先識別並確定構造該研究問題的重要刺激因素，即所謂屬性。該屬性應該是影響消費者喜好的突出屬性，例如，在選擇汽車品牌時，價格、排量、油耗、車內空間等等比較敏感。從經濟管理的角度說，屬性和屬性的水平應該都是可操作的。你必須用精力所能控制的屬性來定義、識別和確定屬性，典型的組合分析一般可以涉及6-7個屬性（也可以叫做變數）。
確定了突出的屬性之後就是選擇水平。為減輕被調查者的負擔，同時又使參數估計保證一定的精度，需要認真考慮屬性水平的個數。
（2）構成組合形式
屬性及水平用於構成組合形式，以突出激勵因素。構成組合形式的方法主要有 配對法和 全輪廓法。
配對法也叫雙因子評價，一般採用循環設計來減少配比比較的個數。
全輪廓法也叫多因子評價，常常藉助由於正交表進行設計。
（3）決定輸入數據的形式
輸入數據主要有兩種形式：排序或評分。排序法是要對刺激因素集合中的所有屬性水平作相對的評價，要求對每個組合給出一個不同的等級（秩）。評分法是要對每一個組合獨立地進行評價。有人認為評分法更加便於被調查者作評價，所得的數據也比排序法更易於分析。近年來評分法用得更為普遍。
（4）選擇組合分析的具體方法
基本的組合分析模型可以用下面的公式表示：
m ki
U（X）=∑ ∑aij xi
j=i j=i
其中，U（X）代表方案的總效用等
aij代表第i個屬性（i,i=1,2,……m）的第j個水平的分值貢獻或者效用。
ki代表屬性的水平個數
m代表屬性個數
xij=l 如果第i個屬性的第j個水平出現
xij=0 其他
屬性的重要性定義為該屬性水平的最大分值與最小分值之差：
Li={max(aij)-min(aij)}
對每個i屬性的重要性是經標準化的數字處理。經此表示其對別的屬性的重要性。
（5）解釋結果
為了更直觀地解釋結果，一般藉助於分值（效用）函數的圖形，將每個屬性的分值函數作圖。
（6) 評估信度和效度
評價組合分析結果的信度和效度，有多種方法，常用的有：
1.評價估計模型的擬合優度；
2.用檢驗-再檢驗法來評價信度；
3.用估計出來的分值函數作為評價的預測值，計算該預測值與被調查的實際評估值之間的相關，用以確定內部效度；
4.如果數據是按集合進行分析的，那麼可以將樣本分別分割成幾個部分，再對每個子樣本實施組合分析。比較這些子樣本的結果就可以評價組合分析的解的穩定性。
組合分析的主要優點就是為新產品或各種市場營銷方案提供決策的參考信息。