Conjoint Measurement with Constraints on Attribute Levels: A Mixture–Amount Model Approach

Damaraju Raghavarao and James Wiley

International Statistical Review, 2009, vol. 77, issue 2, 167-178

Abstract: Traditional and choice‐based conjoint analyses (CAs) have used full or fractional factorial designs to generate concept profile descriptions. However, these designs confound two factors when costs are associated with attributes: first is the total cost of the concept profile, and second is the allocation of costs among the attributes. Both factors may influence consumers' preferences. So far, these issues have not been separated in the CA literature. The present paper shows how mixture–amount designs used in industrial experiments may be used to separate amount and mixture effects in traditional CA. The extension to choice‐based CA using balance incomplete block (BIB) designs is also given. L'analyse conjointe, classique ou basée sur les choix (CBC), a utilisé des plans factoriels complets ou fractionnés pour générer des descriptions de profils de concepts. Toutefois, ces plans confondent deux facteurs lorsque les coûts sont associés aux attributs: le premier est le coût total du profil de concept et le second est la répartition des coûts entre les attributs. Ces deux facteurs peuvent influencer les préférences des consommateurs. Jusqu'à présent, la littérature sur l'analyse conjointe n'a pas traité séparément ces problèmes. Cet article montre comment des plans de mélange mixture–amount utilisés dans des expériences en milieu industriel peuvent être utilisés pour séparer des effets de type montant et des effets de type mélange dans une analyse conjointe traditionnelle. Une extension à l'analyse conjointe CBC fondée sur des plans en blocs incomplets équilibrés (BIB) est également proposée.

Date: 2009
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