Scalarea multidimensională

• Ne propunem ca:

• 100 % dintre colegii prezenti sa retina tema prezentarii: Scalarea Multidimensionala;

• 65 % dintre colegi sa inteleag ce inseamna scalarea multidimensionala;

• 70 % sa inteleaga pentru ce se foloseste scalarea multidimensionala;

• 40% sa inteleaga diferenta dintre scalarea multidimensionala metrica si scalarea multidimensionala non-metrica;

• 40% sa cunoasca succesiunea de comenzi pentru obtinerea soluiei finale;

• 30% să faca diferenta dintre tipul de variabile folosit pentru fiecare aplicatie in parte;

30% sa fie capabili sa interpreteze harta perceptiilor rezultata.

I. Delimitari conceptuale

Scalarea multidimensionala cuprinde o clasa de proceduri folosite pentru reprezentarea în spatiu a perceptiilor si preferintelor respondentilor, pe baza unor mijloace vizuale de reprezentare. Perceptiile sunt redate ca relatii geometrice intre puncte intr-un spatiu multidimensional (de obicei, bi sau tri dimensional). Aceste reprezentari geometrice sunt adesea denumite harti spatiale ale caror axe reprezinta dimensiunile care stau la baza perceptiilor si preferintelor subiectilor sub actiunea stimulilor.

Scalarea multidimensionala cauta sa gaseasca structura intr-o serie de masuratori dintre obiecte si cazuri. In multe cazuri, dimensiunile acestui spatiu conceptual pot fi interpretate si folosite pentru a intelege mai bine datele.

Scalarea multidimensionala poate fi folosita si la clasificarile subiective ale diferentelor dintre obiecte sau concepte. De asemenea, procedurile scalarii multidimensionale pot face fata deosebirilor dintre date provenind si din alte surse decat chestionarele. Scalarea multidimensionala poate fi definita ca un set de metode statistice multivariate folosite pentru estimarea parametrilor şi evaluarea potrivirii diferitelor modele spatiale cu date legate de apropiere.

Reprezentarea spatiala a datelor oferite de scalarea multidimensionala este adesea numita si “harta perceptuala”, scopul sau fiind furnizarea unei reprezentari vizuale a structurii relatiilor de apropiere intre un set de obiecte.

I.1. Rolul scalarii multidimensionale in marketing

Scalarea multidimensionala este o analiza folosita in marketing pentu a identifica urmatoarele:

- numarul si natura dimensiunilor pe care consumatorii le folosesc pentru a percepe diferite branduri sau stimuli de pe piata;

- pozitia brandurilor in functie de aceste dimensiuni;

- pozitia brandului ideal ( in opinia consumatorilor) fata de aceste dimensiuni

Domeniul de aplicativitate a scalarii multidimensionale in marketing este foarte variat fiind folosit in:

-Masurarea imaginii: Perceptia clientilor si a non-clientilor asupra firmei in comparatie cu imaginea firmei despre sine;

-Segmentarea pietei: Marcile si consumatorii pot fi pozitionati in acelasi spatiu pentru a identifica grupurile de consumatori cu perceptii relative omogene ;

-Dezvoltarea unui nou produs: Spatiile mari in harta spatiala reprezinta potentiale oportunitati pentru pozitionarea unor noi produse.

-Evaluarea eficientei promovarii: Hartile spatiale pot fi folosite pentru a determina daca publicitatea a avut succes in atingerea pozitiei dorite pe piata a brandului ;

-Analiza preturilor : Hartile spatiale dezvoltate cu si fara informatii despre pret pot fi comparate pentru a determina impactul pretului;

-Alegerea canalelor de distributie: Judecatile asupra compatibilitatii dintre branduri cu diferite puncte de desfacere ar putea duce la harti spatiale care ajuta in luarea deciziilor in alegerea canalului care va fi folosit ;

-Construirea unei scale de atitudini: Tehnicile scalarii multidimensionale pot fi folosite pentru a estima dimensiunile apropiate si o configuratie corecta a spatiului atitudinilor.

I.2. Termeni statistici asociati scalarii multidimensionale

Evaluarea gradului de similaritate (Similarity judgements)

Pentru a evalua gradul de similaritate trebuie sa evaluam toate perechile de stimuli in functie de gradul de asemanare folosind o scala Likert

Ierarhizarea in functie de preferinte (Preference Rankings)

Ierarhizarea in fuctie de preferinte consta in ordonarea stimulilor de la cel mai preferat la cel mai putin preferat, pe baza raspunsurilor respondentilor

Stress (Standardized Residual Sum of Square)

Stress este un indicator statistic care masoara gradul de nepotrivire dintre datele de intrare si rezultatele finale. Valorile ridicate indica un nivel slab al gradului de potrivire intre perechile comparate.

R-square

R-square este un indicator al corelatiei la patrat care indica proportiile variatiei datelor scalate optim si care pot fi folosite de procedura scalarii multidimensionale.

Harta spatiala

Relatiile dintre stimuli perceputi de subiecti sunt reprezentate ca puncte geometrice intr-un spatiu multidimensional, denumit harta spatiala.

Coordonatele

Indicã pozitia unui stimul intr-o harta spatiala.

Desfasurare -Unfolding

Reprezentarea celor doi stimuli ( doua marci) si a respondentilor ca puncte ale aceluias spatiu.