XLSTAT: Análisis conjunto basado en elecciones con múltiples conjuntos de preguntas en Excel

 

Contexto

Se puede aplicar un análisis conjunto (conjoint analysis) para responder a dos preguntas:

1. ¿Qué características debe tener el producto para agradar al mayor número de personas?

2. ¿Qué combinación de características permitirá ganar cuota de mercado en un mercado ya competitivo?

 

Conjunto de datos del ejemplo

Consulta la hoja de cálculo (adjunta) que contiene el ejemplo.

Paso 1: Elección de los factores

Una marca de refrescos planea lanzar una bebida a base de té y utiliza un análisis conjunto basado en elecciones (CBC, Choice-Based Conjoint) para determinar:

• ¿Qué características atraerán a más personas?

• ¿Qué combinación ganará cuota de mercado?

Factores seleccionados (con sus niveles):

• Temperatura: muy caliente, caliente, con hielo

• Azúcar: sin azúcar, 1 azúcar, 2 azúcares

• Limón: sí, no

• Intensidad: fuerte, media, ligera

Esto da lugar a 54 combinaciones posibles de producto, demasiadas para que los encuestados las evalúen directamente.

 

Configuración

Paso 2: Selección de perfiles

Para reducir el número de evaluaciones, se utiliza un diseño experimental en XLSTAT:

• Abre XLSTAT.

• Haga clic en CJT y seleccione Design for choice-based conjoint analysis.

Entrada:

• Tabla de factores/categorías

• Número de perfiles a clasificar: 12

• Número de comparaciones: 20 (debe ser mayor que el número de perfiles)

• Perfiles por comparación: 3

Esto genera conjuntos de perfiles de producto entre los cuales los encuestados deben elegir, sirviendo de base para el análisis de preferencias.

En la pestaña de Opciones de XLSTAT:

• Marca “Prohibited combinations” (Combinaciones prohibidas) para excluir combinaciones de atributos poco realistas o inválidas.

• Configura para generar 2 diseños, cada uno con 10 combinaciones para 5 individuos.

Dado que se aplican combinaciones prohibidas, solo puede utilizarse un diseño D-óptimo, que garantiza la máxima eficiencia.

• Después de hacer clic en OK, aparece un cuadro de diálogo para establecer las combinaciones prohibidas.

Ejemplo: Para excluir el sabor limón con intensidad fuerte:

• Selecciona no en limón y strong en el panel izquierdo.

• Haz clic en Add para definir la combinación prohibida.

• Haz clic en OK para confirmar.

El diseño excluirá automáticamente esta combinación inválida.

Tras hacer clic en OK, XLSTAT realiza los cálculos y muestra:

• Primera tabla: resumen del modelo generado (tipo de diseño, número de perfiles, individuos, etc.).

• Segunda y tercera tablas: tablas de perfiles para cada uno de los dos diseños, que muestran las combinaciones de producto asignadas a los encuestados.

La tabla de elecciones se completa después de las entrevistas, donde cada encuestado selecciona 1 de 3 opciones por comparación.

• Las elecciones se registran como 1, 2 o 3.

• Los números del lado izquierdo corresponden a los ID de los perfiles de la tabla de perfiles.

Esto vincula las elecciones de los encuestados con configuraciones específicas del producto para su análisis.

Paso 3: Rellenar las tablas del análisis conjunto

Puedes completar la hoja de diseño CJT:

• Manualmente, después de las entrevistas.

• O utilizando hojas individuales con referencia automática, lo cual se recomienda para CBC debido a la complejidad de la tabla.

Esto asegura una entrada de datos precisa y eficiente para el análisis.

Importante: Al usar la versión optimizada del algoritmo de diseño, verifica la validez del diseño respondiendo a un conjunto de preguntas y ejecutando el modelo.
Si las utilidades se muestran correctamente, entonces puedes hacer que los encuestados completen el resto de la tabla.

 

Interpretación de los resultados

Una vez que se han introducido las respuestas de los 10 individuos en la hoja de diseño conjunto, ve a la hoja de análisis CBC.

• Haz clic en “Run the analysis” para cargar automáticamente los datos e iniciar el proceso de análisis conjunto.

Se utiliza un modelo logit multinomial (de la familia logit condicional) para la estimación.

Resultados clave:

• Utilidades: muestran la intensidad de la preferencia por cada nivel de atributo.

• Importancias: indican el peso relativo de cada factor.

Estos resultados son agregados, reflejando las preferencias combinadas de todos los individuos (no resultados individuales).

Los resultados muestran que:

• La intensidad es el factor más influyente, con un 52 % de importancia.

• En la tabla de utilidades agregadas, sin azúcar tiene una utilidad positiva, lo que indica una preferencia por el té sin endulzar.