Czym jest analiza skupień

Analiza skupień (cluster analysis) obejmuje techniki, których skupień celem jest połączenie badanych czynników lub obiektów (respondentów badań) w bardziej homogeniczne grupy. Grupy są wyodrębniane w taki sposób, aby każdy z ich elementów był bardziej podobny do innych elementów tej właśnie grupy niż do elementów innej grupy. Analiza skupień może obejmować:

– łączenie w grupy obiektów (respondentów lub inne badane podmioty) – jest to tzw. analiza segmentacyjna

– łączenie w grupy analizowane zmienne – jest to tzw. plasowanie (np. plasowanie produktu).

W analizie skupień wykorzystuje się różne algorytmy skupiania, np. skupianie hierarchiczne, skupianie niehierarchiczne. Algorytmy te wykorzystują zasadę minimalizacji zróżnicowania (zmienności) wewnątrz utworzonych grup oraz maksymalizacji zróżnicowania między grupami. Podstawowe obszary praktycznych zastosowań analizy skupień w badaniach marketingowych obejmują: dokonywanie segmentacji rynku wykorzystującej jako kryteria czynniki demograficzne lub psychograficzne, identyfikację rynków testowych i kontrolnych do badań eksperymentalnych, wybór podobnych rynków w różnych krajach w badaniach wykorzystujących metodę analogii itp.

Skalowanie wielowymiarowe (multidimensional scaling) odnosi się wielowymiarowe do grupy metod, dzięki którym można przedstawić w przestrzeni (najczęściej graficznie) związki zachodzące między różnymi elementami (produktami, markami produktów, firmami itp.). Rezultatem skalowania wielowymiarowego jest najczęściej tzw. mapa percepcyjna. Na płaszczyźnie z wyznaczonymi osiami współrzędnych są zaznaczone punkty odzwierciedlające sposób postrzegania przez konsumentów różnych badanych obiektów. Informacje od konsumentów, służące do tej analizy, są zazwyczaj gromadzone w prosty sposób za pomocą kwestionariusza badającego postrzegane przez respondentów podobieństwo między obiektami lub ich preferencje.

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *