Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Wydział Gospodarki Regionalnej i Turystyki w Jeleniej Górze

Marta M. –

nr albumu (………)

Hubert W. –

nr albumu (………)

Paweł T. –

nr albumu (………)

Projekt z przedmiotu Badania preferencji

nt. Preferencje dotyczące zakupu jogurtów

Zawartość projektu:
1.

Omówienie przedmiotu badania

2.

Dane – zgromadzone na podstawie kwestionariusza ankiety z wykorzystaniem cząstkowego układu czynnikowego

3.

Wyniki estymacji modelu zestawione w tablicach:
–

użyteczności cząstkowe poziomów atrybutów

–

przeciętna „ważność” atrybutów

–

użyteczności całkowite profilów badanych

–

użyteczności całkowite i udziały w rynku profilów symulacyjnych

4.

Prezentacja na wykresach:
–

użyteczności cząstkowe poziomów atrybutów

–

przeciętna „ważność” atrybutów

5.

Interpretacja uzyskanych wyników

6.

Kwestionariusz ankiety

7.

Pliki:
–

projekt w pliku edytora Word

–

dane w plikach CSV (cząstkowy układ czynnikowy, preferencje empiryczne, profile symulacyjne)

–

skrypty w plikach programu R (generowanie cząstkowego układu czynnikowego)

Kryteria oceny projektu:

przedmiot badań, dobór zmiennych, uzasadnienie wyboru, cel badania

konstrukcja kwestionariusza ankietowego, sposób formułowania pytań, skale pomiaru odpowiedzi, układ czynnikowy

analiza danych – poprawność merytoryczna, zakres analizy

interpretacja wyników, wnioski, podsumowanie

strona formalna (typografia, powołania literatury, język, opis tablic i rysunków, estetyka pracy)

Jelenia Góra 2011/2012

Spis treści

WSTĘP ................................................................................................................................................... 3

1.

CHARAKTERYSTYKA BADANIA.......................................................................................... 3

2.

DANE ........................................................................................................................................... 4

3.

ESTYMACJA UŻYTECZNOŚCI CZĄSTKOWYCH ................................................................ 6

4.

OCENA PRZECIĘTNYCH „WAŻNOŚCI” ATRYBUTÓW ................................................ 13

5.

BADANIE UDZIAŁÓW W RYNKU PROFILÓW SYMULACYJNYCH ........................... 14

PODSUMOWANIE ........................................................................................................................... 16

LITERATURA .................................................................................................................................... 17

Załącznik 1. Kwestionariusz ankiety ........................................................................................................................ 18

Załącznik 2. Skrypt

JogurtUklad.r

generujący cząstkowy układ czynnikowy .................................... 21

Załącznik 3. Dane do projektu jogurt ....................................................................................................................... 22

Załącznik 4. Użyteczności całkowite profilów w przekroju respondentów ............................................... 26

Spis tabel i rysunków. ..................................................................................................................................................... 29

Wstęp

Istotnym aspektem mającym decydujący wpływ na sukcesy rynkowe przedsiębiorstwa

jest zrozumienie postępowania konsumenta oraz poznanie jego preferencji. Poznanie oczekiwań

konsumenta w stosunku do oferowanego produktu, jak również preferowanych cech

determinujących jego wybór ułatwi udoskonalenie produktu, poprawienie jego parametrów, na-

danie mu najbardziej pożądanych cech. W związku z powyższym kluczowym zadaniem jest

prowadzenie badań nad preferencjami i zachowaniami konsumentów. Ich celem jest

usprawnienie procesów dostosowywania oferty przedsiębiorstwa do oczekiwań nabywców.

Problemem badawczym została objęta próba wprowadzenia na rynek nowych smaków

jogurtów pewnego przedsiębiorstwa.

Według danych historycznych ojczyzną jogurtów są tereny Kaukazu. To właśnie tam doceniono

orzeźwiający smak fermentowanego mleka. Wówczas fermentacja mleka miała charakter spontaniczny –

nie było wiadomo, jakie bakterie są za nią odpowiedzialne. Po prostu w zależności od naczynia do fer-

mentacji – np. gliniany dzban czy skórzana sakwa – uzyskiwało się smak i gęstość jogurtu. Dziś, po od-

kryciach w dziedzinie mikrobiologii, rozróżniamy szczepy odpowiedzialne za fermentację jogurtową, a

produkcja jogurtu to proces ściśle określony normami prawnymi. Jogurt, to bardzo wygodna i smaczna

alternatywa dla mleka i innych przetworów nabiałowych ważnych w zdrowej, zbilansowanej diecie każ-

dego człowieka.

Wśród dostępnych na rynku jogurtów możemy wyróżnić jogurty naturalne, czyli jogurty niesło-

dzone i bez dodatków (na przykład owoców czy zbóż). Takie jogurty, choć może nie mają szczególnych

walorów smakowych, posiadają wyjątkowe wartości odżywcze. Większość z nas sięga jednak częściej po

pełne słodyczy owocowe jogurty.

1.

Charakterystyka badania

Przedmiot badania: jogurt

Badanie przeprowadzono: w 2011 r.

Gromadzenie danych: kwestionariusz ankiety został rozdany bezpośrednio osobom przypadko-

wym odwiedzającym hipermarket w Zgorzelcu. Spośród

96

rozdanych formularzy poprawnie

zostało wypełnionych

69

.

Kwestionariusz ankiety: załącznik 1.

Jogurt jest mlecznym napojem fermentowanym znanym od tysięcy lat. Jego nazwa wywodzi

się od słów tureckich “ya-urt” co oznacza kwaśne mleko. Jogurt zawiera około 3,3% białka, 2 do

6% tłuszczu, 3,1% cukru, 0,8% kwasu mlekowego, śladowe ilości alkoholu. W jednej szklance

jogurtu

znajduje

się

415

miligramów

bardzo

dobrze

przyswajalnego

wapnia

( w mleku odtłuszczonym – 302 mg), witaminy i inne biopierwiastki. Jogurt produkowany jest z

mleka

pasteryzowanego,

zagęszczonego

przez

odparowanie

lub

dodanie

mleka

w proszku. Po dodaniu kultur bakterii Lactobacillus bulgaricus i Streptococcus thermophilus,

fermentacja

przebiega

przez

kilka

godzin

w

temperaturze

42

do

450

C.

Produkuje się jogurty płynne, przeznaczone do picia i jogurty o konsystencji stałej. Przez za-

gęszczenie jogurt ma wyższą wartość odżywczą od mleka spożywczego i powinien stanowić

składnik codziennej diety, powyżej pierwszego roku życia.

2.

Dane

Konsumencka znajomość producentów jogurtu jest ściśle związana z ich udziałami rynko-

wymi. W tej kategorii najczęściej spontanicznie wymieniane były firmy: Danone i Zott.

Na trzecim miejscu uplasowała się Bakoma. Pozostałe firmy były zauważalne właściwie tylko na

rynkach lokalnych. Najbardziej istotnymi atrybutami według konsumentów, odzwierciedlający-

mi ich preferencje co do konkretnego wyboru okazały się: cena, konsystencja jogurtu (rodzaj),

smak oraz zawartość tłuszczu. Tabela nr 1 jest charakterystyką preferencji konsumentów, czyli

najczęściej wybieranych w ankiecie odpowiedzi na pytania, które mają przybliżyć badaczowi

najważniejsze cechy produktu, mające wpływ na decyzję jego zakupu przez konsumenta.

Tabela 1.

Atrybuty i poziomy charakteryzujące jogurt:

ATRYBUTY

POZIOMY

Ilość

poziomów

Marka

danone

zott

bakoma

3

Cena

niska

średnia

wysoka

3

Rodzaj

pitne

kremowe

2

Smak

owocowe

naturalne

2

Zaw. tłuszczu

chude

półtłuste

tłuste

3

Pełny układ czynnikowy liczy 108 profilów (iloczyn liczb poziomów). W wyniku zastosowania

cząstkowego układu czynnikowego zredukowano tę liczbę do 14 profilów.

Tabela 2. Macierz X reprezentująca cząstkowy układ czynnikowy

(plik

Cz

ą

stkowy układ czynnikowy.csv

)

Profil

Marka

Cena

Rodzaj

Smak

Zaw.tłuszczu

10

1

1

2

1

1

17

2

3

2

1

1

24

3

2

1

2

1

25

1

3

1

2

1

40

1

2

1

1

2

44

2

3

1

1

2

54

3

3

2

1

2

64

1

1

2

2

2

68

2

2

2

2

2

75

3

1

1

1

3

85

1

2

2

1

3

92

2

1

1

2

3

97

1

3

1

2

3

108

3

3

2

2

3

Tabela 3. . Cząstkowy układ czynnikowy z nazwami poziomów (do zamieszczenia w kwestionariuszu ankiety)

Profil

Marka

Cena

Rodzaj

Smak

Zaw.tłuszczu

10 danone

niska

kremowe

owocowe

chude

17 zott

wysoka

kremowe

owocowe

chude

24 bakoma

średnia

pitne

naturalne

chude

25 danone

wysoka

pitne

naturalne

chude

40 danone

średnia

pitne

owocowe

półtłuste

44 zott

wysoka

pitne

owocowe

półtłuste

54 bakoma

wysoka

kremowe

owocowe

półtłuste

64 danone

niska

kremowe

naturalne

półtłuste

68 zott

średnia

kremowe

naturalne

półtłuste

75 bakoma

niska

pitne

owocowe

tłuste

85 danone

średnia

kremowe

owocowe

tłuste

92 zott

niska

pitne

naturalne

tłuste

97 danone

wysoka

pitne

naturalne

tłuste

108 bakoma

wysoka

kremowe

naturalne

tłuste

Tabela 4. Wektor Y reprezentujący preferencje (tutaj dla respondenta nr 1), plik preferencje.csv

prof
.1

prof
.2

prof
.3

prof
.4

prof
.5

prof
.6

prof
.7

prof
.8

prof
.9

prof
.10

prof
.11

prof
.12

prof
.13

prof
.14

Respondent

1

9

10

4

9

3

10

5

5

10

1

10

9

2

5

Ź

ródło: opracowanie własne z wykorzystaniem danych zgromadzonych w badaniu ankietowym.

3.

Estymacja użyteczności cząstkowych

Liniowy model regresji wielorakiej conjoint analysis określony jest ogólnie (z uwzględnieniem
rzeczywistych atrybutów produktów/usług) wzorem (zob. Walesiak i Gatnar [2009]):

ε

β

β

+

+

=

∑

=

p

k

k

k

Z

Y

1

0

,

(1)

gdzie:

Y

−

zmienna objaśniana, której wartościami są preferencje empiryczne respondentów,

0

β

−

wyraz wolny modelu,

p

β

β

,

,

1

K

−

parametry modelu,

p

Z

Z

,

,

1

K

−

zmienne objaśniające

(atrybuty opisujące profile produktów lub usług),

p

k

,

,

1 K

=

−

numer zmiennej objaśniającej

(atrybutu),

ε

−

składnik losowy modelu.

Atrybuty niemetryczne

p

Z

Z

,

,

1

K

są następnie kodowane za pomocą zmiennych sztucznych,

które wskazują na występowanie określonych poziomów atrybutów w poszczególnych profilach.
Wykorzystuje się w tym celu najczęściej metody kodowania zero-jedynkowego, quasi-
eksperymentalnego lub ortogonalnego (zob. Zwerina [1997]; Walesiak i Bąk [2000]; Bąk
[2004]).

Po przekodowaniu atrybutów model conjoint analysis ze zmiennymi sztucznymi można

przedstawić w następującej formie:

∑

=

+

=

m

j

j

j

X

b

b

Y

1

0

ˆ

,

(2)

gdzie:

Yˆ

−

wartości teoretyczne zmiennej objaśnianej,

0

b

−

wyraz wolny modelu,

m

b

b

,

,

1

K

−

parametry modelu

1

,

m

X

X

,

,

1

K

−

zmienne sztuczne reprezentujące poziomy atrybutów nieme-

trycznych,

m

j

,

,

1 K

=

−

numer zmiennej sztucznej.

Użyteczności cząstkowe poziomów atrybutów (tab. 1) zostały oszacowane za pomocą funkcji

Conjoint()

z pakietu

conjoint

.

Znaczenie argumentów funkcji

Conjoint(preferencje,profile,poziomy)

jest

następujące:

pref

– preferencje empiryczne zgromadzone na podstawie kwestionariusza ankie-

ty (min. 30),

prof

– cząstkowy układ czynnikowy otrzymany za pomocą skryptu

JogurtU-

klad.r

,

levn

– nazwy poziomów atrybutów.

Polecenia, których należy użyć w celu przeprowadzenia obliczeń są następujące:

> library(conjoint)

#wczytanie do pami

ę

ci pakietu

> data(jogurt)

#wybranie pliku danych

> preferencje

#wy

ś

wietlenie preferencji empirycznych

> profile

#wy

ś

wietlenie cz

ą

stkowego układu czynnikowego

> poziomy

#wy

ś

wietlenie nazw poziomów atrybutów

> Conjoint(preferencje,profile,poziomy)

#oszacowanie u

ż

yteczno

ś

ci cz

ą

stkowych

1

Szacowane metodą najmniejszych kwadratów parametry modelu są nazywane użytecznościami cząstkowymi

poziomów atrybutów.

#i narysowanie wykresów

Wyniki estymacji:

> library(conjoint)
> data(jogurt)
> Conjoint(pref, prof, levn)
[1] "Part worths (utilities) of levels (model parameters for whole sample):"

levnms utls

1 intercept 5,6446

2 danone 0,2902

3 zott -0,1556

4 bakoma -0,1346

5 niska -0,0693

6

ś

rednia 0,0110

7 wysoka 0,0583

8 pitne -0,0850

9 kremowe 0,0850

10 owocowe 0,0512

11 naturalne -0,0512

12 chude 0,0545

13 półtlłuste -0,0865

14 tłuste 0,0320

[1] "Average importance of factors (attributes):"

[1] 24,32 22,69 13,99 13,51 25,49

[1] Sum of average importance: 100

[1] "Chart of average factors importance"

Oszacowane parametry zostały zestawione w tab. 5 i zilustrowane na rys. 1-5.

Tabela 5. Użyteczności cząstkowe

ATRYBUTY

POZIOMY

Użyteczności

Cząstkowe

Marka

Danone

0,2902

Zott

-0,1556

Bakoma

-0,1346

Cena

Niska

-0,0693

Średnia

0,0110

Wysoka

0,0583

Rodzaj

Pitne

-0,0850

Kremowe

0,0850

Smak

Owocowe

0,0512

Naturalne

-0,0512

Zaw. tłuszczu

Chude

0,0545

Półtłuste

-0,0865

Tłuste

0,0320

danone

zott

bakoma

Marka

u

ti

li

ty

-0

,2

0

,0

0

,2

0

,4

Rysunek 1. Użyteczności cząstkowe poziomów atrybutu „marka”

Ź

ródło: opracowanie własne z wykorzystaniem programu R i pakietu

conjoint

.

W badanej grupie respondentów marka danone cieszy się największą popularnością, po-

zostałe marki zott oraz bakoma (podobna „atrakcyjność”) pozostały nieco w tyle.

niska

ś

rednia

wysoka

Cena

u

ti

li

ty

-0

,1

0

-0

,0

5

0

,0

0

0

,0

5

0

,1

0

Rysunek 2. Użyteczności cząstkowe poziomów atrybutu „cena”

Ź

ródło: opracowanie własne z wykorzystaniem programu R i pakietu

conjoint

.

Ankietowanie respondenci w pytaniach dotyczących ceny jogurtów w zdecydowanej mierze są

skłonni zapłacić więcej za produkt, niska cena okazała się być najmniej atrakcyjnym atrybutem.

pitne

kremowe

Rodzaj

u

ti

li

ty

-0

,1

5

-0

,1

0

-0

,0

5

0

,0

0

0

,0

5

0

,1

0

0

,1

5

Rysunek 3. Użyteczności cząstkowe poziomów atrybutu „rodzaj”

Ź

ródło: opracowanie własne z wykorzystaniem programu R i pakietu

conjoint

.

W grupie atrybutów dotyczących rodzaju jogurtów respondenci szczególnie wyróżnili jogurty

kremowe. Pitne są rzadziej wybierane.

owocowe

naturalne

Smak

u

ti

li

ty

-0

,1

0

-0

,0

5

0

,0

0

0

,0

5

0

,1

0

Rysunek 4. Użyteczności cząstkowe poziomów atrybutu „smak”

Ź

ródło: opracowanie własne z wykorzystaniem programu R i pakietu

conjoint

.

Jogurty naturalne w badanej grupie cieszą się najmniejszą (cząstkową) użytecznością. Respon-

denci wyraźnie preferują jogurty owocowe.

chude

półtlłuste

tłuste

Zaw.tłuszczu

u

ti

li

ty

-0

,1

5

-0

,1

0

-0

,0

5

0

,0

0

0

,0

5

0

,1

0

Rysunek 5. Użyteczności cząstkowe poziomów atrybutu „Zawartość tłuszczu”

Ź

ródło: opracowanie własne z wykorzystaniem programu R i pakietu

conjoint

.

Ostatni atrybut dotyczący zawartości tłuszczu w jogurtach podzielił respondentów na dwie

grupy: Najliczniejsza część badanych wskazała za istotne – niską zawartość tłuszczu, jogurty

półtłuste nie cieszą się popularnością, tłuste zaś wybrane są nieco rzadziej od chudych.

4.

Ocena przeciętnych „ważności” atrybutów

Przeciętna ważność atrybutów w ocenie profilów zamieszczonych w kwestionariuszu ankiety

została zestawiona w tab. 6 i zilustrowana na rys. 6.

Tabela 6. . Przeciętna „ważność” atrybutów dla badanej próby

Atrybuty

Ważność atrybutów

Marka

24,32

Cena

22,69

Rodzaj

13,99

Smak

13,51

Zaw. Tłuszczu

25,49

Ź

ródło: opracowanie własne z wykorzystaniem programu R.

Marka

Cena

Rodzaj

Smak

Zaw.tłuszczu

Factors

A

v

e

ra

g

e

i

m

p

o

rt

a

n

c

e

0

2

0

4

0

6

0

8

0

1

0

0

Rysunek 6. Przeciętna „ważność” atrybutów

Ź

ródło: opracowanie własne z wykorzystaniem programu R i pakietu

conjoint

.

Z zaprezentowanych wyników

5.

Badanie udziałów w rynku profilów symulacyjnych

Do analizy symulacyjnej wybrano 4 profile, które nie zostały włączone do cząstkowego układu

czynnikowego i kwestionariusza ankiety (są to profile z pełnego układu czynnikowego nie były

oceniane przez respondentów w badaniu ankietowym). Zestawienie profilów symulacyjnych za-

wiera tab. 7.

Tabela 7. Układ czynnikowy profilów symulacyjnych

Nr

Numery poziomów atrybutów

Nazwy poziomów atrybutów

Profilu

Marka

Cena

Rodzaj Smak

Zaw.

Marka

Cena

Rodzaj

Smak

Zaw.

tłuszczu

tłuszczu

1

1

3

1

2

2

danone wysoka Pitne

naturalne półtłuste

2

2

2

1

1

1

zott

średnia Pitne

owocowe chude

3

3

1

2

2

2

bakoma Niska

kremowe naturalne półtłuste

4

1

2

2

2

3

danone średnia kremowe naturalne tłuste

Ź

ródło: opracowanie własne.

Potencjalne udziały w rynku profilów symulacyjnych (tab. 8) zostały oszacowane za pomocą

funkcji

ShowAllSimulations()

z pakietu

conjoint

. Polecenia, których należy użyć:

Znaczenie argumentów funkcji

ShowAllSimulations(symulacje,preferencje

,profile)

jest następujące:

simp

– wybrane profile symulacyjne,

pref

– preferencje empi-

ryczne zgromadzone na podstawie kwestionariusza,

prof

– cząstkowy układ czynnikowy

otrzymany za pomocą skryptu

JogurtUklad.r

.

Wyniki estymacji udziałów w rynku profilów symulacyjnych:

TotalUtility MaxUtility BTLmodel LogitModel

1 5,77 26,09 25,19 26,20

2 5,52 26,09 24,15 24,62

3 5,39 21,74 24,57 23,15

4 6,01 26,09 26,08 26,02

Oszacowane udziały w rynku profilów symulacyjnych zostały zestawione w tab. 8.

Tabela 8. Wyniki oszacowania udziałów w rynku profilów symulacyjnych na podstawie trzech modeli

Nr

profilu

Użyteczność

całkowita

profilu

Udział obliczony na podstawie modelu

wyrażony w %

maksymalnej
użyteczności

BTL

Logitowego

1

5,77

26,09

25,19

26,20

2

5,52

26,09

24,15

24,62

3

5,39

21,74

24,57

23,15

4

6,01

26,09

26,08

26,02

Ź

ródło: opracowanie własne z wykorzystaniem programu R i pakietu

conjoint

.

Prognozowany udział czterech wariantów jogurtów na rynku oszacowano, wykorzystując

do tego celu modele: maksymalnej użyteczności, model użyteczności model probabilistyczny

BTL, model logitowy. Przewidywane udziały w rynku wybranych wariantów jogurtów

zaprezentowano w tabeli nr 8. Spośród czterech wariantów będących przedmiotem analizy naj-

większy udział w rynku (wg modelu maksymalnej użyteczności) przewidywany jest dla profili

jeden, dwa i cztery, zaś dla modelu logitowego przewidywany jest dla profilu jeden oraz dwa.

Podsumowanie

Analiza badań preferencji konsumentów w dziedzinie nabywania i spożywania jogurtów

wykazała, iż najbardziej obdarzoną zaufaniem okazała się firma DANONE. Marka ta należy do

producentów drogich jogurtów, co nie przeszkadza znacząco konsumentom, ponieważ są oni

skłonni zapłacić nieco więcej za lepszą jakość produktu. W kwestii konsystencji bardziej

pożądane okazały się jogurty o gęstej kremowej konsystencji, jogurty pitne są kupowane dużo

rzadziej. Konsumenci nie lubią monotonii w smaku, i chociaż jogurty naturalne są nieco

zdrowsze od owocowych, to gusta smakowe nie były dla nas odkryciem – respondenci

preferowali jogurty owocowe bardziej od naturalnego jogurtu bez dodatków smakowych.

Zawartość tłuszczu tak bardzo dla większości istotna w spożywanych pokarmach zaskoczyła

badaczy, gdyż okazało się, że konsumenci preferują zarówno jogurty ubogie w tłuszcze jak i

jogurty pełnotłuste. Najmniejszym zaś zaufaniem obdarzyli jogurty z gamy półtłustych.

Powyższa analiza wskazała na konkretną grupę konsumentów, pewnych swoich

oczekiwań w stosunku do wybieranego przez siebie produktu mlecznego – jogurtu owocowego.

Dzięki konkretyzacji grupy docelowej istnieje szansa na wprowadzenie na rynek nowych

smaków jogurtów owocowych mogących zaspokoić nowe oczekiwania konsumentów.

Literatura

•

Bąk A. [2004], Dekompozycyjne metody pomiaru preferencji w badaniach marketingo-

wych, Wydawnictwo AE, Wrocław.

•

Walesiak M., Bąk A. [2000], Conjoint analysis w badaniach marketingowych, Wydaw-

nictwo AE, Wrocław.

•

Walesiak M., Gatnar E. (red.) [2009], Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem pro-

gramu R, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.

•

Zwerina K. [1997], Discrete Choice Experiments in Marketing. Heidelberg-New York,

Physica-Verlag.

Załącznik 1. Kwestionariusz ankiety

ANKIETA

Badanie jest przeprowadzane w celu poznania preferencji konsumentów podejmujących decyzje o naby-
ciu jogurtów. Ankieta jest anonimowa, a uzyskane informacje posłużą jedynie do celów analitycznych.
Proszę o udzielenie rzetelnych odpowiedzi na przedstawione poniżej pytania.



Część I

1.

Czy pija Pani/Pan jogurty? (proszę podać jedną odpowiedź)

a) TAK

b) NIE

2.

Jak często spożywa Pani/Pan jogurty? (proszę podać jedną odpowiedź)

a)

kilka razy w tygodniu

b)

rzadziej niż raz w tygodniu

c)

codziennie

d)

raz w tygodniu

3.

Jaki rodzaj jogurtów kupuje Pani/Pan najczęściej? (do wyboru jest więcej niż jeden wariant

odpowiedzi)

a)

owocowe

b)

pitne

c)

naturalne

d)

kremowe

4.

Jogurty jakiej marki kupuje Pani/Pan najczęściej? (proszę podać jedną odpowiedź)

a)

danone

b)

zott

c)

bakoma

5.

Częściej kupuje Pani/Pan jogurty naturalne czy owocowe ? (proszę podać jedną odpowiedź)

a)

owocowe

b)

naturalne

6.

Czy cena jogurtów ma znaczenie przy wyborze jogurtu? (proszę podać jedną odpowiedź)

a)

tak

b)

nie

7.

Jakie jogurty Pani/Pan wybiera ? ((proszę podać jedną odpowiedź)

a)

tańsze (do 1,50 zł za opakowanie)

b)

droższe (powyżej 1,50 zł za opakowanie)

8.

Czy kupując jogurt zwraca Pani/Pan na etykietę produktu? (proszę podać jedną odpowiedź)

a)

tak

b)

raczej tak

c)

raczej nie

d)

nie

9.

Czy kupiłaby Pani / kupiłby /Pan jogurt wzbogacony o dodatkowe składniki korzystne dla

organizmu ? (proszę podać jedną odpowiedź)

a)

tak

b)

raczej tak

c)

raczej nie

d)

nie

10.

Gdzie najczęściej kupuje Pani/Pan jogurty? (proszę podać jedną odpowiedź)

a)

market

b)

hipermarket

c)

sklepy osiedlowe

11.

Jaki dodatek do jogurtów Pani/Pan preferuje? (do wyboru jest więcej niż jeden wariant od-

powiedzi)

a)

kawałki owoców

b)

zboża

c)

czekolada

d)

płatki kukurydziane

e)

kawałki ciasteczek

f)

orzeszki

12.

Czy dodatek powinien znajdować się: ? (proszę wybrać jedna odpowiedź)

a)

w środku jogurtu

b)

osobno w dołączonym pojemniczku

13.

Płeć respondenta

a)

kobieta

b)

mężczyzna

14.

Miejsce zamieszkania?

a)

miasto powyżej 500 tyś mieszkańców

b)

miasto pomiędzy 100 – 500 tyś mieszkańców

c)

miasto do 100 tyś mieszkańców

d)

wieś

15.

Wiek

a)

15 – 20 lat

b)

26 – 35 lat

c)

36 – 45 lat

d)

46 – 55 lat

e)

Powyżej 55 lat

Część II

Proszę o przydzielenie punktów od 0 do 10 zgodnie z Pani/Pana preferencjami.
(proszę wpisać punkty według skali: 0 – najmniej preferuję, 10 – najbardziej preferuję)

Profil

Rodzaj

Producent

Zawartość tłuszczu

Punkty

1

owocowe

danone

chude

2

pitne

zott

chude

3

kremowe

zott

chude

4

pitne

bakoma

chude

5

naturalne

bakoma

chude

6

kremowe

danone

półtłuste

7

naturalne

zott

półtłuste

8

owocowe

bakoma

półtłuste

9

pitne

bakoma

półtłuste

10

pitne

danone

tłuste

11

naturalne

danone

tłuste

12

owocowe

zott

tłuste

13

kremowe

bakoma

tłuste

Załącznik 2. Skrypt

JogurtUklad.r

generujący cząstkowy układ czynnikowy

#*******************************************************************************************************************
#(C) 2009 Andrzej B1k, Uniwersytet Ekonomiczny we Wroc3awiu
#Przyk3ad skryptu generuj1cego cz1stkowy uk3ad czynnikowy z wykorzystaniem pakietu AlgDesign. (Wheeler R.E. [2004],
#AlgDesign. The R project for statistical computing, [URL:] http://www.r-project.org/)
#Zmiany: 12.11.2009, 29.11.2009, 30.10.2010
#Kod poni?szy mo?e bya modyfikowany, kopiowany i rozprowadzany na warunkach licencji GPL 2
#(http://gnu.org.pl/text/licencja-gnu.html), a w szczególnooci pod warunkiem umieszczenia w zmodyfikowanym pliku
#widocznej informacji o dokonanych zmianach, wraz z dat1 ich dokonania.
#*******************************************************************************************************************
library(AlgDesign)
set.seed(1234567)

#zarodek generatora liczb losowych (powtarzalnooa uk3adów cz1stkowych)

pelny<-gen.factorial(c(3,3,2,2,3),factors="all",varNames=c("Marka", "Cena","Rodzaj","Smak","Zaw.tłuszczu"))
print(pelny)
czastkowy<-optFederov(~.,pelny)
print(czastkowy)
write.csv2(pelny,file="Pełny układ czynnikowy.csv")
write.csv2(czastkowy,file="Cz

ą

stkowy układ czynnikowy.csv")

write.csv2(czastkowy$design,file="jogurtukład.csv",row.names=FALSE)

Załącznik 3. Dane do projektu jogurt

> library(conjoint)
> data(jogurt)

> print(profile)

Marka

Cena

Rodzaj

Smak

Zaw.tłuszczu

1

3

1

1

1

1

2

2

3

2

1

1

3

2

2

1

2

1

4

1

1

2

2

1

5

1

1

1

1

2

6

2

2

1

1

2

7

3

1

2

2

2

8

2

3

2

2

2

9

1

3

1

1

3

10

2

1

2

1

3

11

3

2

2

1

3

12

2

1

1

2

3

13

3

3

1

2

3

14

1

2

2

2

3

> library(conjoint)
> data(jogurt)

> print(poziomy)

levels

1 danone

2 zott

3 bakoma

4 niska

5 średnia

6 wysoka

7 pitne

8 kremowe

9 owocowe

10 naturalne

11 chude

12 półtłuste

13 tłuste

> library(conjoint)
> data(herbata)
> print(preferencje)

profil1

profil2

profil3

profil4

profil5

profil6

profil7

profil8

profil9

profil10

profil11

profil12

profil13

profil14

respondent 1

9

10

4

9

3

10

5

5

10

1

10

9

2

5

respondent 2

6

3

10

10

3

9

5

9

6

9

6

5

2

9

respondent 3

3

6

10

4

9

8

7

10

8

9

9

2

4

3

respondent 4

3

7

1

7

3

10

2

10

3

9

9

6

6

7

respondent 5

2

9

2

8

5

10

1

4

1

8

10

4

7

2

respondent 6

6

5

7

10

6

2

8

1

5

5

7

3

8

10

respondent 7

10

7

6

10

2

3

7

5

7

7

10

10

2

9

respondent 8

9

8

7

9

9

4

9

2

9

4

10

1

10

6

respondent 9

9

10

9

8

10

4

6

7

8

1

1

2

9

10

respondent 10

1

2

9

5

8

6

3

8

1

3

10

10

9

6

respondent 11

5

9

3

8

7

7

2

5

1

5

2

6

9

6

respondent 12

3

3

6

9

8

3

3

1

4

3

10

9

10

7

respondent 13

4

9

5

9

8

5

6

5

7

9

1

3

5

8

respondent 14

10

6

5

6

1

2

8

8

7

5

5

7

4

8

respondent 15

8

1

3

2

9

1

8

4

2

4

1

9

1

5

respondent 16

10

6

1

10

7

1

8

3

5

5

7

10

5

9

respondent 17

8

9

2

2

7

4

8

1

4

8

8

3

4

2

respondent 18

10

6

2

9

9

1

3

4

5

5

4

4

7

3

respondent 19

10

2

1

5

8

8

7

5

6

10

9

1

9

1

respondent 20

9

8

1

8

5

8

7

5

2

2

2

8

3

6

respondent 21

3

9

6

9

9

5

10

1

1

5

4

9

9

7

respondent 22

9

1

8

9

5

5

6

6

10

1

3

4

5

8

respondent 23

7

3

2

3

6

2

8

5

1

9

10

4

1

10

respondent 24

5

6

6

5

10

8

9

4

3

7

4

10

10

4

respondent 25

2

2

6

6

9

5

8

10

9

6

3

1

6

1

respondent 26

1

7

1

2

9

1

3

7

5

3

9

3

9

5

respondent 27

5

2

6

2

3

7

9

8

5

3

8

10

5

5

respondent 28

8

5

10

3

4

10

6

7

1

10

5

6

9

5

respondent 29

9

6

6

8

8

6

10

4

2

5

4

8

3

5

respondent 30

4

7

2

2

5

2

5

5

5

7

8

9

6

10

respondent 31

2

9

1

8

8

2

2

6

8

5

8

9

8

1

respondent 32

4

4

10

5

2

9

5

2

7

5

1

9

9

9

respondent 33

8

7

1

5

4

4

8

10

4

4

8

2

9

1

respondent 34

7

5

9

2

3

10

10

3

6

1

1

9

9

6

respondent 35

3

2

3

10

3

5

5

3

8

2

5

7

8

3

respondent 36

3

1

7

9

9

4

9

8

6

1

2

1

5

6

respondent 37

2

9

10

3

10

4

8

6

10

1

8

4

8

2

respondent 38

3

3

4

9

5

1

8

5

9

9

6

5

3

7

respondent 39

8

3

9

1

6

9

8

9

2

1

4

6

6

10

respondent 40

2

8

10

2

1

5

2

6

10

10

10

8

10

2

respondent 41

5

3

10

8

3

1

2

8

5

1

3

10

6

10

respondent 42

3

6

10

8

8

3

5

4

6

9

10

9

1

7

respondent 43

7

7

9

8

2

6

2

1

8

7

1

9

7

7

respondent 44

4

3

7

8

3

7

2

8

4

7

2

2

2

1

respondent 45

8

10

3

6

8

6

6

6

8

2

10

2

4

7

respondent 46

10

8

9

6

5

5

5

8

4

9

6

9

1

10

respondent 47

9

1

1

5

5

1

1

1

9

9

5

3

3

5

respondent 48

7

5

2

2

9

3

3

10

10

1

9

3

9

1

respondent 49

1

1

8

8

5

3

7

8

2

3

7

1

6

8

respondent 50

10

3

8

9

10

4

1

3

5

3

4

7

2

6

respondent 51

8

2

1

6

6

5

2

9

1

6

10

2

7

2

respondent 52

6

10

10

9

9

9

1

5

2

9

2

7

6

9

respondent 53

10

9

4

4

4

4

10

3

3

10

9

5

5

4

respondent 54

6

10

3

3

2

6

10

9

3

6

8

3

10

8

respondent 55

5

10

3

1

4

6

1

10

10

10

8

8

5

1

respondent 56

10

1

1

7

8

8

9

2

8

3

3

9

6

6

respondent 57

3

9

6

3

5

7

4

8

6

3

2

4

4

1

respondent 58

9

2

9

4

4

10

4

8

10

2

4

1

9

7

respondent 59

6

4

8

7

1

10

4

3

4

9

4

7

6

9

respondent 60

2

10

2

10

7

9

6

9

9

6

7

5

2

6

respondent 61

10

5

5

8

7

5

10

5

10

2

7

3

6

6

respondent 62

7

9

5

7

5

6

6

2

6

9

10

3

9

6

respondent 63

3

7

6

1

5

9

9

7

6

1

10

5

10

2

respondent 64

10

6

4

2

3

3

10

6

7

1

3

3

3

10

respondent 65

10

4

8

4

1

8

8

2

3

10

9

8

6

2

respondent 66

8

1

7

2

8

9

7

4

3

5

8

6

1

2

respondent 67

4

1

4

1

9

2

3

10

6

10

10

3

2

4

respondent 68

8

4

9

10

2

2

6

4

1

2

4

1

5

3

respondent 69

9

9

1

2

8

3

8

8

5

2

5

7

10

6

Załącznik 4. Użyteczności całkowite profilów w przekroju respondentów

> library(conjoint)
> data(herbata)
> Usi=caTotalUtilities(preferencje, profile)
> print(Usi)

[,1]

intercept

[,2]

danone

[,3]

zott

[,4]

bakoma

[,5]

niska

[,6]

średnia

[,7]

wysoka

[,8]

pitne

[,9]

kremowe

[,10]

owocowe

[,11]

naturalne

[,12]

chude

[,13]

półtłuste

[,14]

tłuste

[1,]

6,702

-0,369

3,28

-2,911

-0,536

0,405

0,131

-1,173

1,173

0,173

-0,173

1,357

-1,061

-0,296

[2,]

6,81

-0,81

-1,029

1,839

0,922

-0,446

-0,476

0,279

-0,279

-0,779

0,779

0,762

0,354

-1,116

[3,]

6,774

-0,274

-0,841

1,115

-0,427

1,867

-1,44

0,281

-0,281

0,553

-0,553

-0,595

1,709

-1,114

[4,]

5,583

0,75

0,735

-1,485

0,806

-1,723

0,917

-0,013

0,013

0,347

-0,347

-1,5

-0,191

1,691

[5,]

4,845

1,155

1,18

-2,335

-1,043

-0,278

1,321

1,08

-1,08

1,587

-1,587

-0,214

-1,422

1,637

[6,]

5,679

0,655

-1,93

1,276

-2,266

0,778

1,488

-0,261

0,261

-0,239

0,239

0,786

-1,481

0,695

[7,]

7,083

-0,583

0,431

0,152

0,86

-0,11

-0,75

-1,32

1,32

-0,18

0,18

1,5

-2,309

0,809

[8,]

6,631

1,536

-1,15

-0,386

-3,011

1,975

1,036

-0,621

0,621

0,621

-0,621

0,976

-0,959

-0,018

[9,]

6,56

0,774

-0,953

0,179

-1,446

0,172

1,274

-0,55

0,55

-1,116

1,116

1,929

0,3

-2,229

[10,]

5,548

1,286

-0,636

-0,65

-0,817

1,198

-0,381

1,1

-1,1

-0,767

0,767

-1,524

-0,268

1,791

[11,]

4,988

1,012

0,479

-1,491

-0,033

-1,812

1,845

1,028

-1,028

0,138

-0,138

0,548

-0,715

0,167

[12,]

5,31

1,524

-0,196

-1,328

-2,328

1,804

0,524

0,821

-0,821

-0,488

0,488

-0,571

-1,979

2,55

[13,]

6

-0,667

-0,358

1,025

-0,309

-0,691

1

0,387

-0,387

-0,054

0,054

0,667

0,431

-1,098

[14,]

6,024

-0,357

-0,299

0,657

1,657

-1,299

-0,357

-1,699

1,699

-0,801

0,801

0,905

-0,541

-0,364

[15,]

4,321

-0,155

-1,018

1,173

2,131

-0,81

-1,321

0,173

-0,173

0,327

-0,327

-0,452

1,109

-0,656

[16,]

6,036

0,964

-0,284

-0,681

0,444

-0,909

0,464

-0,808

0,808

0,141

-0,141

0,357

-1,473

1,116

[17,]

5,06

-0,06

0,228

-0,169

-0,21

0,437

-0,226

-0,474

0,474

2,474

-2,474

0,262

-0,925

0,663

[18,]

4,929

2,238

-0,707

-1,531

0,386

-0,291

-0,095

0,169

-0,169

0,331

-0,331

1,286

-0,79

-0,496

[19,]

5,452

2,214

-1,416

-0,798

0,368

-0,249

-0,119

0,446

-0,446

1,887

-1,887

-1,476

0,973

0,503

[20,]

5,095

0,238

0,969

-1,207

1,126

-2,697

1,571

-0,127

0,127

0,461

-0,461

0,952

0,171

-1,123

[21,]

5,929

-0,095

-0,283

0,379

-1,538

-0,7

2,238

1,186

-1,186

0,48

-0,48

0,286

-0,819

0,534

[22,]

5,726

0,44

-0,948

0,508

-0,367

0,427

-0,06

-0,469

0,469

-1,697

1,697

0,929

0,947

-1,876

[23,]

5,012

0,321

-2,234

1,913

0,704

-0,193

-0,512

-1,192

1,192

1,359

-1,359

-1,214

-0,599

1,813

[24,]

6,333

0

0,088

-0,088

0,078

-0,745

0,667

1,623

-1,623

0,711

-0,711

-1

0,647

0,353

[25,]

5,143

0,857

-1,634

0,777

-0,056

0,532

-0,476

0,603

-0,603

-0,603

0,603

-1,238

3,443

-2,204

[26,]

4,167

2

-0,243

-1,757

-1,674

1,341

0,333

-0,775

0,775

0,108

-0,108

-2

-0,029

2,029

[27,]

5,607

-0,44

0,301

0,139

0,848

-0,241

-0,607

-0,457

0,457

-0,376

0,376

-1,595

0,974

0,621

[28,]

6,452

-0,452

-0,869

1,322

1,405

-1,286

-0,119

1,152

-1,152

0,681

-0,681

0,19

-0,213

0,022

[29,]

6,048

-0,048

-0,667

0,715

0,798

-1,084

0,286

0,512

-0,512

0,821

-0,821

1,143

0,193

-1,336

[30,]

5,476

-0,476

0,635

-0,159

0,174

-0,032

-0,143

-1,074

1,074

0,074

-0,074

-1,571

-1,303

2,874

[31,]

5,31

1,357

1,968

-3,326

-0,492

0,802

-0,31

0,176

-0,176

-0,176

0,176

-0,571

-0,803

1,374

[32,]

5,976

-2,143

1,167

0,976

-0,524

-0,333

0,857

0,973

-0,973

-1,306

1,306

0,095

-0,43

0,335

[33,]

4,857

2,476

-0,966

-1,51

0,573

-1,383

0,81

-1,074

1,074

0,574

-0,574

-0,429

0,626

-0,197

[34,]

5,869

-1,702

1,153

0,55

-0,242

-0,889

1,131

0,391

-0,391

-0,558

0,558

0,024

0,782

-0,806

[35,]

4,488

0,845

0,732

-1,577

-1,035

0,023

1,012

0,464

-0,464

-1,131

1,131

-0,452

0,109

0,344

[36,]

4,738

1,262

-2,675

1,413

-1,17

0,242

0,929

0,272

-0,272

-1,272

1,272

-0,286

2,819

-2,534

[37,]

6,131

0,036

0,534

-0,569

-2,694

3,159

-0,464

-0,276

0,276

-0,224

0,224

-0,024

0,806

-0,782

[38,]

5,571

-0,405

-1,055

1,46

-0,04

0,445

-0,405

-0,434

0,434

-0,566

0,566

-0,619

0,339

0,28

[39,]

5,774

-0,107

-1,226

1,333

0,458

-0,851

0,393

-0,339

0,339

-0,494

0,494

-0,595

1,415

-0,82

[40,]

6,571

-1,405

2,077

-0,673

-0,256

1,994

-1,738

0,083

-0,083

-0,417

0,417

-0,286

-1,857

2,143

[41,]

5,512

-0,012

-0,376

0,388

0,513

-0,001

-0,512

-0,246

0,246

-2,754

2,754

1,119

-1,03

-0,089

[42,]

6,833

-1,167

-0,012

1,179

-0,488

2,321

-1,833

0,36

-0,36

0,14

-0,14

0,667

-1,451

0,784

[43,]

6,202

-1,869

1,802

0,067

0,275

-0,239

-0,036

0,795

-0,795

-0,962

0,962

2,024

-1,982

-0,041

[44,]

4,452

0,048

-0,546

0,498

1,332

-0,713

-0,619

1,032

-1,032

-0,365

0,365

1,19

0,993

-2,183

[45,]

5,94

1,06

0,485

-1,544

-1,669

1,11

0,56

-1,612

1,612

0,778

-0,778

0,405

-0,261

-0,144

[46,]

7,298

-1,298

-0,101

1,399

2,107

-0,643

-1,464

-0,563

0,563

0,063

-0,063

1,643

-1,321

-0,321

[47,]

4,333

0,333

-0,181

-0,152

0,848

0,819

-1,667

-0,368

0,368

0,368

-0,368

0

-0,941

0,941

[48,]

4,964

2,702

0,274

-2,976

-0,435

1,565

-1,131

-1,104

1,104

-0,229

0,229

-1,357

1,179

0,179

[49,]

4,476

1,357

-3,179

1,821

-1,512

0,488

1,024

-0,083

0,083

-1,083

1,083

-0,571

0,786

-0,214

[50,]

5,607

0,726

-0,29

-0,437

0,272

1,169

-1,44

0,776

-0,776

-0,276

0,276

2,071

-0,83

-1,242

[51,]

4,286

3,381

-1,713

-1,668

0,915

-0,629

-0,286

-0,01

0,01

0,843

-0,843

-0,81

-0,007

0,817

[52,]

6,893

-0,726

0,312

0,415

0,206

-0,647

0,44

1,692

-1,692

0,141

-0,141

1,929

-1,258

-0,67

[53,]

6,107

-0,274

-0,437

0,71

0,752

-0,645

-0,107

-0,734

0,734

2,067

-2,067

0,738

-1,575

0,837

[54,]

5,774

0,56

-0,743

0,183

-0,192

-1,868

2,06

-1,518

1,518

0,518

-0,518

-0,929

-0,183

1,111

[55,]

6,226

-0,726

2,9

-2,174

1,951

0,275

-2,226

-0,602

0,602

0,435

-0,435

-0,738

-0,278

1,016

[56,]

5,56

0,44

0,442

-0,882

0,41

-1,017

0,607

0,357

-0,357

0,143

-0,143

-1,071

1,389

-0,317

[57,]

4,798

-0,631

1,448

-0,817

0,308

-0,177

-0,131

0,121

-0,121

-0,121

0,121

0,643

1,149

-1,792

[58,]

5,833

0,5

-0,478

-0,022

-0,605

0,439

0,167

-0,324

0,324

-1,176

1,176

0

1,412

-1,412

[59,]

6,012

-1,512

0,344

1,168

0,459

-1,114

0,655

0,852

-0,852

-0,185

0,185

0,452

-1,079

0,627

[60,]

6,286

-0,119

1,435

-1,315

-0,565

-0,315

0,881

-0,417

0,417

0,083

-0,083

-0,476

1,238

-0,762

[61,]

6,179

0,988

-0,737

-0,251

-1,126

0,638

0,488

-1,087

1,087

-0,08

0,08

0,452

0,744

-1,197

[62,]

6,274

0,393

-0,013

-0,38

-1,505

0,612

0,893

-0,217

0,217

1,217

-1,217

0,405

-1,938

1,533

[63,]

5,476

0,524

0,826

-1,35

-1,767

0,91

0,857

-0,419

0,419

0,419

-0,419

-1,571

0,933

0,639

[64,]

5,107

-0,607

-0,652

1,259

0,301

-0,861

0,56

-2,293

2,293

-0,374

0,374

0,405

0,621

-1,026

[65,]

6,238

-0,905

0,144

0,761

1,261

-0,356

-0,905

0,529

-0,529

1,471

-1,471

0,714

-1,622

0,908

[66,]

5,298

-0,131

-0,383

0,514

0,639

0,992

-1,631

0,683

-0,683

1,484

-1,484

-0,357

0,973

-0,616

[67,]

5,06

0,94

-1,617

0,677

1,218

1,674

-2,893

-0,406

0,406

0,572

-0,572

-2,071

1,124

0,947

[68,]

4,298

1,202

-2,204

1,002

-0,373

-0,329

0,702

0,072

-0,072

-0,406

0,406

2,976

-1,076

-1,9

[69,]

5,548

1,452

0,171

-1,623

0,46

-1,246

0,786

-1,199

1,199

0,199

-0,199

-0,857

0,34

0,517

Spis tabel i rysunków.

Tabela 1. Atrybuty i poziomy charakteryzujące jogurt:..................................................................................... 4

Tabela 2. Macierz X reprezentująca cząstkowy układ czynnikowy (plik

Cz

ą

stkowy układ

czynnikowy.csv

) ................................................................................................................................... 5

Tabela 3. . Cząstkowy układ czynnikowy z nazwami poziomów (do zamieszczenia w kwestionariuszu ankiety)

...................................................................................................................................................................... 5

Tabela 4. Wektor Y reprezentujący preferencje (tutaj dla respondenta nr 1), plik preferencje.csv ................. 6

Tabela 5. Użyteczności cząstkowe ..................................................................................................................... 7

Tabela 6. . Przeciętna „ważność” atrybutów dla badanej próby ..................................................................... 13

Tabela 7. Układ czynnikowy profilów symulacyjnych ...................................................................................... 14

Tabela 8. Wyniki oszacowania udziałów w rynku profilów symulacyjnych na podstawie trzech modeli ....... 14

Rysunek 1. Użyteczności cząstkowe poziomów atrybutu „marka” ................................................................... 8

Rysunek 2. Użyteczności cząstkowe poziomów atrybutu „cena” ...................................................................... 9

Rysunek 3. Użyteczności cząstkowe poziomów atrybutu „rodzaj” ................................................................. 10

Rysunek 4. Użyteczności cząstkowe poziomów atrybutu „smak” ................................................................... 11

Rysunek 5. Użyteczności cząstkowe poziomów atrybutu „Zawartość tłuszczu” ............................................. 12

Rysunek 6. Przeciętna „ważność” atrybutów .................................................................................................. 13