Problème de gestion

Une personne intéressée par le démarrage d'un nouveau club de fitness a organisé plusieurs réunions de groupes de discussion et a également réalisé une étude comparative des clubs de fitness de sa région. De ces études, il est devenu clair pour lui que, quoi qu'il arrive, son nouveau club devra avoir un certain nombre de caractéristiques qu'il prévoit comme comprenant un paquet de base. Il indiquera également cette liste clairement dans son questionnaire. Ce paquet de base serait décrit comme suit:
Le club de fitness serait situé le long d'une grande route d'approche afin de garantir son accessibilité et l'utilisation des transports en commun. Il y aura aussi suffisamment de places de stationnement disponibles. Les paquets de classe seront orientés vers les tendances avec beaucoup de variation dans une infrastructure moderne et bien entretenue. Les clients auraient une supervision professionnelle à leur disposition. Ils auront bien sûr aussi l'occasion de prendre une pause détente complète avec une collation et une boisson après s'être rafraîchi dans les nombreuses douches et vestiaires.
En outre, il existe plusieurs caractéristiques (garde d'enfants, saunas, etc.) pour lesquelles il ne sait pas quelles seraient les préférences des consommateurs. Il est également incapable de tous les offrir en raison d'un budget limité. Afin de trouver les fonctionnalités qu'il devrait offrir, il effectuera une analyse conjointe pour avoir une idée des niveaux d'utilité de (quatre) attributs de produit et de leurs niveaux respectifs.
Ceux-ci sont illustrés à la figure 11.1. Il y a essentiellement 2 X 3 X 2 X 3 = 36 combinaisons possibles sur lesquelles des indications de préférence peuvent être demandées à chaque répondant. Cela pose plusieurs problèmes pratiques, cependant. Un répondant pourrait éprouver des difficultés à exprimer une préférence non biaisée pour chaque combinaison, sans parler du fait qu'il sera en mesure de classer ces 36 combinaisons de façon adéquate par ordre de préférence. L'analyse conjointe offre une solution à ce problème. Au chapitre 4 sur l'analyse de la variance, il a été indiqué que lorsque plus d'un facteur est étudié en même temps, des effets d'interaction peuvent apparaître entre ces facteurs. L'analyse conjointe fait une abstraction de ces effets d'interaction; en d'autres termes, il suppose qu'ils n'existent pas, et que seuls les effets principaux sont possibles. Si cette hypothèse est faite, une conception partielle (partielle) est construite (appelée conception orthogonale), seuls les principaux effets sont estimés. La «conception» fait référence à un nombre bien choisi de combinaisons des niveaux des différents facteurs (attributs). L'avantage est que les indicateurs de préférence ne doivent être interrogés que sur un nombre (sensiblement) réduit de combinaisons. L'inconvénient est que, si les effets d'interaction étaient présents dans la réalité, les résultats obtenus seraient biaisés.

La première étape est donc de générer un design orthogonal. Ensuite, une indication de préférence doit être obtenue pour chaque combinaison générée. En termes pratiques, cela peut signifier qu'une carte (description de la situation) est créée pour chaque combinaison, pour laquelle le répondant doit alors indiquer une réponse (par exemple, le degré de préférence). Après cela, le modèle est estimé.

Problème
Générer un plan orthogonal qui peut être utilisé pour créer les différentes combinaisons pour lesquelles l'information doit être obtenue. Générer trois cas de rétention (profils qui ne sont pas dans la conception orthogonale), entrer manuellement un cas de rétention (voir ci-dessous) et simuler les 36 combinaisons. Effectuez l'analyse à l'aide de l'ensemble de données fitness.sav et interprétez les résultats.