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联合分析联合分析（ConjointAnalysis）1中国人民大学统计学院应用背景概述应用背景概述联合分析的发展概述联合分析的发展概述联合分析的基本理论联合分析的基本理论基本概念基本概念联合分析的基本思想以及基本目的联合分析的基本思想以及基本目的联合分析的基本模型联合分析的基本模型联合分析的基本假定联合分析的基本假定联合分析的步骤联合分析的步骤联合分析的实用联合分析的实用相关软件介绍相关软件介绍2中国人民大学统计学院应用背景概述应用背景概述日常生活中，对于某类产品我们经常会面临选择境况，日常生活中，对于某类产品我们经常会面临选择境况，通常会根据产品的不同效用来进行最优化选择，总会通常会根据产品的不同效用来进行最优化选择，总会存在一种偏好。

存在一种偏好。

而在市场营销研究中，对消费者偏好的研究是极其重而在市场营销研究中，对消费者偏好的研究是极其重要的，一个经常遇到的问题是：

在所研究的产品要的，一个经常遇到的问题是：

在所研究的产品（服务服务）中，具有哪些属性的产品最能够受到消费者的欢迎。

中，具有哪些属性的产品最能够受到消费者的欢迎。

针对这样的问题，传统的市场研究方法往往只能作定针对这样的问题，传统的市场研究方法往往只能作定性研究，而难以做出定量的回答。

而联合分析则提供性研究，而难以做出定量的回答。

而联合分析则提供了研究消费者偏好的一种定量方法。

了研究消费者偏好的一种定量方法。

3中国人民大学统计学院联合分析是一种联合分析是一种用于估计用于估计不同属性对消费者的不同属性对消费者的相对重要性以及不同属性水平给消费者带来的相对重要性以及不同属性水平给消费者带来的效用的效用的多元统计分析方法多元统计分析方法它是在已知消费者对全轮廓的评价结果的基础上它是在已知消费者对全轮廓的评价结果的基础上,经过分解的方法去估计其偏好结构的一种分析法。

经过分解的方法去估计其偏好结构的一种分析法。

可帮助我们研究为什么消费者购买某一产品而可帮助我们研究为什么消费者购买某一产品而不是其它产品这样一个核心的营销问题。

不是其它产品这样一个核心的营销问题。

其因变量是消费者对某一轮廓的整体偏好评价，其因变量是消费者对某一轮廓的整体偏好评价，自变量是组成各轮廓的不同属性自变量是组成各轮廓的不同属性（因子因子）水平。

水平。

4中国人民大学统计学院联合分析的发展概述联合分析的发展概述联合分析，或称结合分析，早期被称为联合度量联合分析，或称结合分析，早期被称为联合度量（conjointmeasurement）（conjointmeasurement），由数理心理学家，由数理心理学家R.R.卢卢斯斯（R.LuceR.Luce）和统计学家和统计学家J.J.图基图基（J.TukeyJ.Tukey）于于19641964年年首先提出。

首先提出。

19711971年年P.P.格林格林（P.GreenP.Green）和劳和劳（RaoRao）将此法引入市将此法引入市场研究领域场研究领域到了到了8080年代，联合分析发展到了混合型联合分析，年代，联合分析发展到了混合型联合分析，以以SawtoothSawtooth公司公司19851985年推出的一系列联合分析软年推出的一系列联合分析软件为代表，如件为代表，如:

自适应联合分析自适应联合分析（ACA）（ACA），此后又推，此后又推出全轮廓联合分析出全轮廓联合分析（CVA）（CVA），以选择为基础的联合分，以选择为基础的联合分析析（CBC）（CBC）。

5中国人民大学统计学院联合分析的基本概念联合分析的基本概念属性和水平（属性和水平（attributeandlevelsattributeandlevels）:

属性是研究中属性是研究中产品的主要特征（等同于方差分析中的因素产品的主要特征（等同于方差分析中的因素,如如包装包装，价价钱钱等。

）；水平指这些特征的不同取值。

等。

）；水平指这些特征的不同取值。

轮廓（轮廓（profileprofile）：

由能描述产品（或服务）重要特征）：

由能描述产品（或服务）重要特征的属性以及赋予每一个属性的不同水平的组合构成。

的属性以及赋予每一个属性的不同水平的组合构成。

完整轮廓（完整轮廓（fullprofilefullprofile）：

根据所有属性的各种属）：

根据所有属性的各种属性水平所构造的所有组合。

性水平所构造的所有组合。

结对表（结对表（pairwisepairwisetablestables）:

属性间两两配对得到的属性间两两配对得到的二维交叉表。

二维交叉表。

6中国人民大学统计学院分式析因设计（分式析因设计（fractionalfactorialdesignfractionalfactorialdesign）:

用来用来减少完整轮廓法中的组合数所采用的设计。

减少完整轮廓法中的组合数所采用的设计。

正交数组（正交数组（orthogonalarraysorthogonalarrays）:

分式析因设计的一种分式析因设计的一种特殊类型，能够用来有效估算所有主效应。

特殊类型，能够用来有效估算所有主效应。

成分效用函数（成分效用函数（part-worthfunctionpart-worthfunction）:

描述消费者对描述消费者对每一属性的不同水平所感知的效用。

每一属性的不同水平所感知的效用。

相对重要性（相对重要性（relativeimportancerelativeimportanceweithtweitht）:

表示消费表示消费者在选择时，某种属性影响消费者决策的重要程度。

者在选择时，某种属性影响消费者决策的重要程度。

内部效度（内部效度（internalvalidityinternalvalidity）:

预测的效用与实际效预测的效用与实际效用之间的相关程度。

用之间的相关程度。

7中国人民大学统计学院联合分析的基本思想联合分析的基本思想联合分析法的创建基于这样一种思路联合分析法的创建基于这样一种思路:

单独考虑某一单独考虑某一等级的属性时，属性效用无法测量等级的属性时，属性效用无法测量;若将不同等级的若将不同等级的各项属性联合起来加以分析，属性效用有可能被间各项属性联合起来加以分析，属性效用有可能被间接地测量出来。

接地测量出来。

基本思想是：

通过提供给消费者以不同的属性水平基本思想是：

通过提供给消费者以不同的属性水平组合形成的产品或服务，让消费者做出心理判断，组合形成的产品或服务，让消费者做出心理判断，按其意愿程度给产品（或服务）组合打分或排序，按其意愿程度给产品（或服务）组合打分或排序，然后采用数理分析方法对每个属性水平赋值，使评然后采用数理分析方法对每个属性水平赋值，使评价结果与消费者的给分尽量保持一致，来分析研究价结果与消费者的给分尽量保持一致，来分析研究消费者的选择行为。

消费者的选择行为。

分解技术（decompositionaltechnique）8中国人民大学统计学院联合分析是一种分解模型，与判别分析和复合回归等属于组合模型者不同。

组合模型要先知道受测者对许多个别属性的评价，以发展一预测模型；而分解模型则只要知道受测者对某一事物的整体偏好，然后将整体偏好予以分解，以求得各属性的重要性。

9中国人民大学统计学院联合分析的基本目的联合分析的基本目的11、确定消费者赋予某个预测变量、确定消费者赋予某个预测变量（水平水平）的贡的贡献和效用献和效用（utilities）（utilities）22、确定属性的相对重要性、确定属性的相对重要性33、寻找消费者可接受的某种产品的最佳市场、寻找消费者可接受的某种产品的最佳市场组合组合,即模拟市场占有率分析，建即模拟市场占有率分析，建立立一个消费一个消费者判断的有效模型。

者判断的有效模型。

10中国人民大学统计学院联合分析的基本模型联合分析的基本模型1111中国人民大学统计学院估计时往往将模型转化为含有虚拟变量的回归方估计时往往将模型转化为含有虚拟变量的回归方程进行估计程进行估计2212中国人民大学统计学院联合分析的基本假定联合分析的基本假定11、属性可加性、属性可加性产品（或服务）是作为一组属性的组合加以产品（或服务）是作为一组属性的组合加以评价的。

即消费者对产品评价的。

即消费者对产品（服务服务）的偏好每次并的偏好每次并不是基于一个因素而是基于几个因素的结合来不是基于一个因素而是基于几个因素的结合来判断的。

判断的。

22、消费者对某一轮廓的偏好（效用）函数是、消费者对某一轮廓的偏好（效用）函数是是单调线性的。

是单调线性的。

33、消费者对产品评价的反应，可以反映出消消费者对产品评价的反应，可以反映出消费者最后的消费决策。

费者最后的消费决策。

13中国人民大学统计学院联合分析的步骤联合分析的步骤11、确定研究目的、确定研究目的22、确定轮廓、确定轮廓33、数据收集、数据收集44、选择联合分析方法并进行计算、选择联合分析方法并进行计算55、解读结果、解读结果66、评估信度与效度、评估信度与效度77、联合分析的应用、联合分析的应用14中国人民大学统计学院确定研究目的确定研究目的首先，考虑研究的问题是什么，是否适合联合首先，考虑研究的问题是什么，是否适合联合分析来解决。

一般来说下面类型的问题才适合分析来解决。

一般来说下面类型的问题才适合进行联合分析：

进行联合分析：

研究目的是用来测量消费者对产品的偏好研究目的是用来测量消费者对产品的偏好产品有多种属性，并且其特征能用有限的属性和产品有多种属性，并且其特征能用有限的属性和水平进行描述水平进行描述其次，确定产品（服务）的属性以及属性水平其次，确定产品（服务）的属性以及属性水平15中国人民大学统计学院确定轮廓确定轮廓将所有属性与属性水平进行组合，形成不同的轮将所有属性与属性水平进行组合，形成不同的轮廓，并制造成卡片。

廓，并制造成卡片。

通常采用的方法有：

通常采用的方法有：

（11）配对法，也叫两项法）配对法，也叫两项法（或双因子评价法，或双因子评价法，two-factorsevaluations）（22）全轮廓法，也叫多项法）全轮廓法，也叫多项法（或多因子评价法，或多因子评价法，multiple-factorevaluations）往往采用正交数组设计来确定轮廓往往采用正交数组设计来确定轮廓16中国人民大学统计学院数据收集数据收集偏好的测量方法也决定了我们输入数据的形式，最偏好的测量方法也决定了我们输入数据的形式，最主要的测量方法有主要的测量方法有:

排序法和评分法。

排序法和评分法。

排序法排序法量表评分法量表评分法非定量的非定量的轮廓数目不多时采轮廓数目不多时采用用实施比较难实施比较难分析相对难分析相对难定量的定量的轮廓数目很多时采轮廓数目很多时采用用实施容易实施容易容易进行分析容易进行分析17中国人民大学统计学院解读结果解读结果成分效用函数成分效用函数（了解某种属性下各水平的效用）（了解某种属性下各水平的效用）属性的相对重要性属性的相对重要性（了解属性的重要程度）（了解属性的重要程度）轮廓的效用轮廓的效用（以确定出备受青睐的属性组合）（以确定出备受青睐的属性组合）18中国人民大学统计学院评估信度与效度评估信度与效度虚拟变量回归的拟合优度虚拟变量回归的拟合优度采用回访收集数据后进行联合分析，与第一次采用回访收集数据后进行联合分析，与第一次的结果进行相关分析的结果进行相关分析利用模型的预测值与实际值进行相关分析以确利用模型的预测值与实际值进行相关分析以确定内部效度定内部效度斯皮尔曼秩相关检验斯皮尔曼秩相关检验肯德尔的肯德尔的tautau检验检验划分不同子样本进行联合分析以对稳定性进行划分不同子样本进行联合分析以对稳定性进行评估评估19中国人民大学统计学院联合分析的应用联合分析的应用20中国人民大学统计学院联合分析的软件化联合分析的软件化SPSSSPSS（CONJOINTCONJOINT模块）模块）（主要利用此法讲解）（主要利用此法讲解）SASSAS（MRAMRA模块）模块）SAWTOOTH（ACASAWTOOTH（ACA模型、模型、CBCCBC模型、模型、CVACVA模