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CBC

CBC

CBCはChoice Based Conjoint の略です。

店頭を再現する選択型コンジョイントです。商品棚そのものを提示し、1つを選んでもらいます。

CBCでは、商品の特徴を全て表示してしまうのが、ACAとの最大の違いです。

全ての商品特徴を提示した、いくつかのランダマイズされた商品やサービスの中から最も気に入った商品コンセプトを『選択する』という回答を繰り返します。

この『選択する』という回答方法がCBC(Choice Based Conjoint)のネーミングになっています。

CBCに向いているもの

CBCは、フルプロファイル(全ての要素を表示)型のコンジョイント分析のため、価格を提示要素に含めた場合、常に商品の価格も表示されます。

一般的にCBCはACAよりも『価格』を扱うのに向いていると言われます。価格が分析の中で比重を占める場合は、特にCBCが推奨されます。

CBCの属性・水準・質問数

質問数:20問程度
属性数:多くても6属性程度
水準数:多くても6水準程度

におさえましょう。

n:サンプル数
t:質問数
a:組み合わせ数(通常4)
c:最大水準数

nta/c>=1000

サンプル数×質問数×組み合わせ数/最大水準数が1000以上である必要があります。

組み合わせ(コンセプト)生成メソッド

Complete Enumeration

似た組み合せが出やすいメソッドです。
考え得る全ての組み合わせを考えます。(Most Nearly Orthogonal)

Shortcut

「Complete Enumeration」をより効率化・単純化したものです。
似た組み合わせが出にくいです(Minimum Overlap)が、その分直行表からは遠ざかることになります。

Random

Joint Effect(異なる属性間の水準の相関)をみたい時に使用します。

Balanced Overlap

Main EffectとJoint Effectをバランスよく考慮してほしい時に使用するメソッドです。
ランキングが大切な場合に使用します。

「Main Effect」と「Joint Effect」

「Main Effect」指向型

「主効果」とも言い、属性間の影響は考慮しません。(「Main」のみを考慮)
「Complete Enumeration」と「Shortcut」は「Main Effcect」志向型であり、組み合わせの網羅性を高め、ばらばらに提示しようとします。

「Joint Effect」指向型

「Joint Effect」とは、異なる属性間の水準同士のマッチングのいい組み合わせのことです。

(例:属性「色」/水準「赤」と、属性「ボディタイプ」/水準「クーペ」)
「Random」と「Balanced Overlap」は「Joint Effect」指向型になります。

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