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联合分析 国际医药商学院 背景  市场研究中一个经常遇到的问题是：在研究的产品或服务中， 具有哪些特征的产品最能得到消费者的欢迎。一件产品通常拥 有许多特征如价格、颜色、款式以及产品的特有功能等，那么 在这些特性之中，每个特性对消费者的重要程度如何？在同样 的（机会）成本下，产品具有哪些特性最能赢得消费者的满意？ 要解决这类问题，传统的市场研究方法往往只能作定性研究， 而难以作出定量的回答。联合分析（Conjoint Analysis，也译 为交互分析）就是针对这些需要而产生的一种市场分析方法。 发展概况  联合分析，或称结合分析，早期被称为联合度量(conjoint measurement)，由数理心理学家R.卢斯(R.Luce)和统计学家J. 图基(J.Tukey)于1964年首先提出。  1971年P.格林(P.Green)和劳(Rao)将此法引入市场研究领域  到了80年代，联合分析发展到了混合型联合分析，以Sawtooth 公司1985年推出的一系列联合分析软件为代表，如: 自适应联合 分析(ACA)，此后又推出全轮廓联合分析(CVA)，以选择为基础 的联合分析(CBC) 。 基本假定  联合分析是通过假定产品具有某些特征，对现实产品进行模拟， 然后让消费者根据自己的喜好对这些虚拟产品进行评价，并采 用数理统计方法将这些特性与特征水平的效用分离，从而对每 一特征以及特征水平的重要程度作出量化评价的方法。  联合分析假定分析的对象如品牌、产品、商店等，是由一系列 的基本特征（如：质量、方便程度、价格）以及产品的专有特 征（如电脑的CPU速度、硬盘容量等）所组成的；消费者的抉择 过程是理性地考虑这些特征而进行的。 基本概念  属性和水平（attribute and levels ）:属性是研究中产品的主 要特征（等同于方差分析中的因素）；水平指这些特征的不同 取值。  注意：指定有决定性的属性。这些属性应该最好的区分物品。某些属性虽然非 常重要，但是在对物品作出选择时差别并不大，因此不应考虑在内。比如汽车 的安全性是一个很重要的属性，但是多数情况下它并不重要，因为所有汽车都 达到政府标准，被认为是安全的。  轮廓（profile ）：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  完整轮廓（full profile ）：根据所有属性的各种属性水平所 构造的所有组合。  结对表（pairwise tables ）:属性间两两配对得到的二维交叉 表。  正交数组（orthogonal arrays ）: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。  成分效用函数（part-worth function ）:描述消费者对每一属性的 不同水平所感知的效用。  相对重要性（relative importance weight ）: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。  内部效度（internal validity）:预测的效用与被访者评价的效用 之间的相关程度，用来反映联合分析结果的可靠性.  配对表(Pairwise Tables)：在联合分析的配对比较法中，消费者 要对两两属性的水平组合分别进行评价，这样采集到的就是配对表 数据。 基本思想  联合分析法的创建基于这样一种思路:单独考虑某一等级的属性 时，属性效用无法测量;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，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 析研究消费者的选择行为。 基本模型 联合分析是一种多元统计方法，消费者对某一轮廓的整体偏好评价，是由全 部属性的各个水平组合而成的，水平效用用来描述消费者赋予每个属性的各个 水平的重要性，每个水平效用由联合分析模型估计得到，一般根据消费者对全 轮廓的偏好，分解成为所有属性水平