선택 설계 실행 및 결과 분석

이 섹션에서는 최종 설계를 통해 얻은 결과를 분석합니다. 특히 랩톱의 가격이나 다른 특성을 바꾸는 것이 잠재적 구매자가 인식하는 만족도에 어떻게 영향을 미치는지 알고 싶습니다. 이 만족도를 랩톱 속성의 효용 값이라고 합니다.

유의한 속성 판별

1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Design Experiment/Laptop Results.jmp를 엽니다.

2. Choice 스크립트를 실행합니다.

그림 18.10 선택 모형 시작 창 

여러 설문 조사 및 응답자가 있으므로 Respondent, Survey 및 Choice Set라는 세 가지 그룹화 변수가 있습니다.

3. 모형 실행을 클릭합니다.

그림 18.11 최종 랩톱 설계의 초기 분석 

"효과 요약" 및 "가능도비 검정" 섹션에서는 Disk Size, Speed 및 Price가 0.05 수준에서 유의하고 "Battery Life"는 아주 약간 유의함을 나타냅니다.

단위 비용 및 기회 비용 찾기

이제 프로파일러를 사용하여 효용 값을 보고 랩톱 속성이 변경될 때 이 값이 어떻게 변하는지 확인합니다.

1. "선택 모형"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 효용 프로파일러를 선택합니다.

그림 18.12 Price = $1000의 효용 프로파일러 

각 속성 값이 가장 낮은 값으로 설정된 경우 "효용" 값은 –0.3406입니다. 가장 먼저 단위 효용 비용을 확인하려고 합니다.

2. Price 슬라이더를 $1,500로 움직입니다.

그림 18.13 Price = $1500의 효용 프로파일러 

Price가 $1,000에서 $1,500로 변경되면 "효용"이 –0.3406에서 –2.33037으로 변합니다. 즉, 랩톱 가격을 500달러 인상하면 효용(만족도)이 약 2 단위 낮아집니다. 따라서 단위 효용 비용을 약 250달러로 추정할 수 있습니다.

이제 이 단위 효용 비용 추정값으로 다른 속성을 변경하고, 효용 변화를 확인하고, 속성 변경과 관련된 금전적 가치 근사값을 찾을 수 있습니다. 예를 들어 가장 유의한 속성은 Speed입니다(Figure 18.11 참조).

3. "효용 프로파일러"에서 "Price"를 다시 $1,000(가장 낮은 값)로 설정하고 "Speed"를 2.0GHz(더 높은 값)로 변경합니다.

그림 18.14 Speed 값을 증가할 때의 효용 값 

"효용" 값은 Figure 18.12에 표시된 원래 값 –0.3406에서 0.988654로 바뀌어 총 1.329254 단위의 변화를 보입니다. 효용 비용 추정값 또는 250달러를 사용하면 1.5GHz 랩톱에 비해 2.0GHz 랩톱의 가격 인상은 1.329254*$250.00 = 332.31달러로 계산될 수 있습니다. 이것은 선택 연구에서 제조업체가 이 랩톱 속성의 가격을 결정하는 기준으로 사용할 수 있는 달러 값입니다. 다른 속성에 대해서도 유사한 계산을 할 수 있습니다.