Ilościowe modele integracji danych na przykładzie wybranych produktów rynkowych

Pełen tekst

(1)605. 2002. Akademii Ekonomicznej w Krakowie. Jadwiga Stobiecka Katedra Analizy Rynku i Badañ Marketingowych. Iloœciowe modele integracji danych na przyk³adzie wybranych produktów rynkowych 1.. Wprowadzenie. Z przegl¹du literatury dotycz¹cej zachowañ konsumentów wynika, ¿e konsumenci dysponuj¹ ograniczonymi mo¿liwoœciami odbioru i wykorzystywania informacji o produktach rynkowych1. Z regu³y nie dokonuj¹ oni racjonalnych ocen porównawczych produktów rynkowych na podstawie ich w³aœciwoœci. Nie formu³uj¹ te¿ ostatecznych opinii na podstawie takich efektów z³o¿onego przetwarzania informacji, jakimi s¹ postawy i zamiary. Badania nad rozumieniem i wykorzystywaniem przez konsumentów dodatkowych informacji o wartoœciach od¿ywczych wyrobów ¿ywnoœciowych dowiod³y, ¿e ogromna wiêkszoœæ konsumentów nie korzysta z tych informacji przy podejmowaniu decyzji i nie rozumie ich. Inne badania dowodz¹, ¿e sytuacja ta nie ogranicza siê tylko do nabywania wyrobów nietrwa³ych2. W.L. Wilkie i P.R. Dickson3 dokonali podsumowania wielu spójnych wyni1 J.N. Alba, J.W. Hutchinson, Dimensions of Consumerexpertise, „Journal of Consumer Research” 1987, nr 13, s. 411–454; S.M. Broniarczyk, J.N. Alba, The Role of Consumers’ Intuitions in Inference Making, „Journal of Consumer Research” 1994, nr 21, s. 393–407; A. Dick, D. Chakravarti, G. Biechal, Memory-based Inferences During Consumer Choice, „Journal of Consumer Research” 1990, nr 17, s. 82–93; G.R. Foxall, R.E. Goldsmith, Psychologia konsumenta dla mened¿era marketingu, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1998, s. 46–49; G.P. Thomas, The Influence of Processing Conversational Information on Inference, Argument Elaboration and Memory, „Journal of Consumer Research” 1992, nr 19, s. 83–92; D.W. Rook, The Buying Impulse, „Journal of Consumer Research” 1987, nr 14, s. 189–199; Zachowanie konsumenta. Koncepcje i badania europejskie, pod red. M. Lambkin, G. Foxalla, F. van Raaija, B. Heilbrunna, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2001, s. 61–64. 2 J. Jacoby, R.W. Chestnut, W. Silberman, Consumer Use and Comprehension of Nutrition Information, „Journal of Consumer Research” 1977, nr 4, s. 119–128. 3 G.R. Foxall, R.E. Goldsmith, op. cit. s. 48, cyt. za: W.L. Wilkie, P.R. Dickson, Shopping for Appliances: Consumers Strategies and Patterns of Information Search [w:] Perspectives in Consumer Behavior, pod red. H.H. Kassarjiana, T.S. Robertsona, Prentice Hall, New York 1991, s. 1–26..

(2) Jadwiga Stobiecka. 58. ków badañ i stwierdzili, ¿e wiêkszoœæ konsumentów na co dzieñ zaopatruje siê w jednym sklepie, nie czyta reklam, ogranicza siê do nielicznych informacji na temat cen, uwzglêdnia tylko jedn¹ markê, bierze pod uwagê renomê wytwórcy i wygl¹d opakowania. Nie poddaje ocenie wyrobu b¹dŸ us³ugi, aby wytworzyæ sobie opiniê o ich jakoœci. Jak wynika z badañ, poziom zdobywania informacji przez konsumentów przed zakupem jest zaskakuj¹co niski. Zadziwiaj¹ce wydaje siê, ¿e badacze z jednej strony prowadz¹ prace zmierzaj¹ce do podzia³u rynku na segmenty, a z drugiej traktuj¹ konsumentów jako zbiór homogeniczny, nie bior¹c pod uwagê faktu, ¿e nie tylko preferencje i zasób informacji posiadanych przez konsumenta w chwili dokonywania oceny mog¹ byæ ró¿ne, ale i sam mechanizm ich formu³owania mo¿e byæ odmienny. W niniejszym artykule skupiono uwagê na iloœciowych modelach integracji danych, pozwalaj¹cych na mo¿liwie trafne przewidywanie absolutnej wielkoœci reakcji konsumenta, np. oceny globalnej, ogólnego wra¿enia czy postawy. Celem badañ by³o wykazanie wp³ywu wiedzy oceniaj¹cego podmiotu (wyp³ywaj¹cej czêsto z w³asnego doœwiadczenia) na dobroæ dopasowania liniowego zwi¹zku pomiêdzy ocen¹ globaln¹ a ocenami cz¹stkowymi obiektów na przyk³adzie sprzêtu elektronicznego (wie¿e hi-fi), us³ug bankowych, soków owocowych oraz herbaty ekspresowej (starano siê pokazaæ ten sam problem na przyk³adzie produktów znacznie siê od siebie ró¿ni¹cych). Lista ocenianych cech za ka¿dym razem ustalana by³a na podstawie wywiadów przeprowadzonych z konsumentami.. 2. Teoretyczne podstawy formu³owania ocen o obiektach Wartoœciowanie obiektów jest jednym z pierwszych i najczêstszych zabiegów, jakich cz³owiek dokonuje. Zdobywaj¹c orientacjê w swoim œwiecie, pragnie nie tylko poznaæ i zrozumieæ jego naturê, ale próbuje dowiedzieæ siê, które obiekty dzia³aj¹ pozytywnie, a które szkodz¹, które s¹ u¿yteczne, a które bezu¿yteczne, do posiadania których nale¿y d¹¿yæ, a których unikaæ. Badania empiryczne pozwalaj¹ wyró¿niæ trzy rodzaje zjawisk zwi¹zanych z procesami wartoœciowania (zjawisk afektywnych): emocje, nastroje i oceny4. Zjawiska afektywne (skierowane od podmiotu na obiekty) s¹ bardziej subiektywne ni¿ procesy poznawcze. Bior¹c pod uwagê stosunek pomiêdzy procesami poznania a procesami wartoœciowania, mo¿na wskazaæ trzy g³ówne stanowiska zak³adaj¹ce5: – wtórnoœæ zjawisk afektywnych wobec poznania, – ich wzajemn¹ niezale¿noœæ, – pierwotnoœæ afektu wobec poznania.. 4 R.B. Zajonc, Feeling and Thinking: Preferences Need no Inferences, „American Psychologist” 1980, nr 39, s. 151–175. 5. B. Wojciszke, Procesy oceniania ludzi, Wydawnictwo Nakom, Poznañ 1991, s. 12–23..

(3) Iloœciowe modele integracji danych.... 59. W œwietle dostêpnych danych literaturowych wszystkie trzy stanowiska wydaj¹ siê trafne (w pewnym ograniczonym zakresie), pomimo ¿e s¹ wzajemnie sprzeczne. Bli¿sza analiza dostêpnych w literaturze danych empirycznych dotycz¹cych relacji afekt – poznanie pozwala przypuszczaæ, ¿e proces oceniania obiektu przez cz³owieka mo¿e mieæ dwojaki przebieg6: – mo¿e byæ zdominowany reakcjami poznawczymi oceniaj¹cego podmiotu, który analizuje kolejne dane szczegó³owe o obiekcie, ustala ich cz¹stkowe wartoœciowoœci oraz wartoœciowoœæ ca³ej konfiguracji cech i na tej podstawie formu³uje ostateczn¹ ocenê, – mo¿e byæ zdominowany reakcj¹ afektywn¹ oceniaj¹cego podmiotu, która pojawia siê jeszcze przed analiz¹ danych o obiekcie i decyduj¹c¹ zarówno o ocenach cz¹stkowych, jak i o ocenie ogólnej. W pierwszym wypadku ocena jest w zasadzie formu³owana po zapoznaniu siê z faktami dotycz¹cymi obiektu (ocena aposterioryczna), w drugim zaœ ocena jest formu³owana przed analiz¹ faktów (ocena aprioryczna). Mo¿na przypuszczaæ, ¿e w rzeczywistoœci takie idealne (skrajne) sytuacje wystêpuj¹ rzadko, w wiêkszoœci aktów oceniania wystêpuj¹ oba komponenty w ró¿nych proporcjach. Jak zauwa¿a B. Wojciszke7, wartoœciowanie, które mia³oby charakter wy³¹cznie aprioryczny sprowadza³oby siê do kolejnego powtórzenia dawno ju¿ znanej oceny obiektu. Z kolei wartoœciowanie, które mia³oby charakter wy³¹cznie aposterioryczny, sprowadza³oby siê do zbierania dok³adnych danych z zastosowaniem kryterium oceny i na podstawie pochodz¹cych z zewn¹trz informacji o ocenianym obiekcie, ustalenia wartoœciowoœci i sformu³owania oceny w „ch³odny” i „racjonalny” sposób. Jego zdaniem przedstawione powy¿ej rozró¿nienie nale¿y traktowaæ jako teoretycznie odrêbne procesy wartoœciowania, które mog¹ wystêpowaæ nawet w tym samym akcie oceniania. W latach 60. i 70. podstawowym celem autorów wiêkszoœci teorii kszta³towania siê reakcji afektywnej wobec obiektu (najczêœciej cz³owieka) prezentowanych na gruncie psychologii by³o sformu³owanie modelu pozwalaj¹cego przewidywaæ absolutn¹ wielkoœæ tej reakcji (oceny globalnej, ogólnego wra¿enia, postawy). Najbardziej „dopracowan¹” postaæ maj¹ trzy iloœciowe modele integracji danych, które ró¿ni¹ siê nie tylko postaci¹ regu³y matematycznej scalaj¹cej dane cz¹stkowe, ale tak¿e wieloma za³o¿eniami o psychologicznej naturze tego procesu. S¹ to: – afektywno-wzmocniony model Byrne’a8, – model Fishbeina 9, – teoria integrowania informacji Andersona 10. 6. Ibidem, s. 26.. 7. Ibidem, s. 31.. D. Byrne, C.R. Ervin, Attraction toward a Negro Stranger as a Functional Predjudice, Attitude Similarity, and the Stranget’s Revaluation of the Subject, „Human Relations” 1969, nr 22, s. 397–404. 8. 9 M. Fishbein, E. Landy, G. Hatch, Some Determinants of an Individual’s Esteem for his Least Preffered Co-worker, „Human Relations” 1969, s. 173–188. 10 N.H. Anderson, Licableness Ratings of 555 Personality Traid-words, „Journal of Personality and Social Psychology” 1968, nr 9, s. 272–279..

(4) Jadwiga Stobiecka. 60. Zgodnie z pierwszym modelem determinantami atrakcyjnoœci obiektu s¹ jedynie takie jego cechy, które maj¹ zdolnoœæ do wzbudzania reakcji emocjonalnej, posiadaj¹ w³asnoœci empirycznie zdefiniowanego wzmocnienia. Oddzia³ywanie wzmocnieñ dodatnich i ujemnych skojarzonych z obiektem obrazuje regu³a, maj¹ca postaæ funkcji liniowej11: A= m[ (Σ Nw)/( Σ Nw + Σ Kw)] + k, (1) gdzie: A – atrakcyjnoœæ, N – nagroda, K – kara, w – wa¿noœæ kary lub nagrody, m, k – sta³e wyznaczone empirycznie. Podstawowa idea koncepcji M. Fishbeina zak³ada, ¿e postawa cz³owieka wobec dowolnego obiektu jest funkcj¹ si³y jego przekonañ o w³asnoœciach tego obiektu i wartoœciowoœci cech przypisywanych obiektowi. Zale¿noœæ tê wyra¿a wzór: n. Px = ∑ pioi ,. (2). i=1. gdzie: Px – pi – oi – n –. postawa wobec obiektu x, przekonanie podmiotu na temat obiektu x, ocena cz¹stkowa cechy i, liczba uwzglêdnionych przekonañ o obiekcie i.. Z kolei N.H. Anderson zaproponowa³ ca³y zestaw regu³ opisuj¹cych integrowanie w ca³oœæ ró¿nych informacji cz¹stkowych o ró¿norodnych bodŸcach. Wyszed³ on z za³o¿enia, ¿e wiêkszoœæ ludzkich zachowañ zdeterminowana jest wieloczynnikowo (jest skutkiem równoczesnego oddzia³ywania wielu bodŸców). Pomiêdzy poszczególnymi bodŸcami a zachowaniem poœrednicz¹ dwa niezale¿ne procesy rz¹dz¹ce siê odmiennymi prawami, a mianowicie: nadawanie poszczególnym bodŸcom wartoœciowoœci (valuation) oraz integracja, to jest scalanie cz¹stkowych wartoœciowoœci zgodnie z jak¹œ regu³¹ matematyczn¹ w ogóln¹ ocenê obiektu. W latach 80. w psychologii omawiane podejœcie teoretyczne uleg³o niemal zanikowi. Zdaniem B. Wojciszke, zanik iloœciowych modeli integracji danych jest spowodowany zarówno zmiennoœci¹ „mody teoretycznej”, jak i niejasnoœci¹ czy nietrafnoœci¹ ich g³ównych za³o¿eñ. Z charakterystyki postêpowania badawczego wynika, ¿e podstawow¹ tez¹ teoretyczn¹ jest twierdzenie o dwuwartoœciowej reprezentacji afektywnego znaczenia integrowanej informacji, na które sk³ada siê sta³a wartoœæ skalowa danej informacji i jej zmienna waga. Je¿eli przyj¹æ, ¿e podstawow¹ funkcj¹ teorii jest przewidywanie zjawisk i ich wyjaœnianie, to przydatnoœæ omawianych modeli jest znacznie ograniczona. Ju¿ samo rozró¿nienie pomiêdzy wartoœci¹ skalow¹ a wag¹ informacji nie zawsze jest jasne. Prawdopodobnie pro11. Symbole przyjêto za: B. Wojciszke, op. cit., s. 47–48..

(5) Iloœciowe modele integracji danych.... 61. blem polega na tym, ¿e tylko wartoœæ skalowa ma definicjê teoretyczn¹, podczas gdy parametr wagi spe³nia rolê niewyczerpanego Ÿród³a hipotez stawianych ad hoc12. Wyniki badañ empirycznych uzyskane na podstawie prezentowanych modeli nie zachêcaj¹ do ich stosowania. Interesuj¹ce wydaje siê natomiast kontynuowanie badañ nad mo¿liwoœci¹ zastosowania do tego celu modelu regresji wielokrotnej. Analiza regresji jest technik¹ dobrze znan¹, dlatego w niniejszym artykule pominiêto rozwa¿ania teoretyczne na jej temat. Nale¿y jednak nadmieniæ, ¿e o dobroci modelu regresji liniowej œwiadcz¹ trzy wielkoœci13: – wspó³czynnik korelacji wielokrotnej, – wspó³czynnik determinacji, – standaryzowane wspó³czynniki regresji. Wspó³czynnik korelacji wielokrotnej R przyjmuje wartoœci z przedzia³u ⟨0, +1⟩. Miara ta pozwala na okreœlenie si³y zwi¹zku pomiêdzy zmienn¹ zale¿n¹ a zmiennymi niezale¿nymi traktowanymi ³¹cznie. Wartoœæ wspó³czynnika R = 0 wskazuje na brak zwi¹zku liniowego pomiêdzy zmiennymi. Wspó³czynnik determinacji R2 wskazuje na dopasowanie modelu liniowego do próby losowej. Aby oceniæ, czy model jest dobry równie¿ dla ogólnej populacji, stosuje siê korektê dla R 2. W pakietach statystycznych jest ona okreœlona jako Adjusted R-Square. Wspó³czynnik determinacji wskazuje na to, jak¹ czêœæ wariancji w zmiennej zale¿nej wyjaœnia liniowa kombinacja predyktorów. Je¿eli wszystkie obserwacje le¿¹ na linii regresji, wówczas wspó³czynnik determinacji jest równy 1. Je¿eli nie ma zwi¹zku liniowego miêdzy zmienn¹ zale¿n¹ a zmiennymi niezale¿nymi, R2 wynosi 0. W wypadku du¿ych zbiorów danych mo¿liwe jest uzyskanie istotnego statystycznie R 2 w równaniu, które wyjaœnia bardzo niski procent wariancji zmiennej zale¿nej. W takim wypadku nale¿y poddaæ analizie inne wielkoœci, takie jak wspó³czynniki korelacji cz¹stkowej B i BETA wraz z odpowiadaj¹cymi im statystykami t i prawdopodobieñstwami, ¿e wspó³czynnik korelacji cz¹stkowej wynosi 0. Je¿eli prawdopodobieñstwo jest niskie (p < 0,05), oznacza to, ¿e zmienna jest dobrym predyktorem zmiennej zale¿nej.. 3. Prezentacja badanej próby i materia³u empirycznego W celu wykazania wp³ywu wiedzy respondenta na dobroæ dopasowania liniowego zwi¹zku pomiêdzy ocenami cz¹stkowymi produktów rynkowych a ocen¹ ogóln¹ wykorzystano piêæ baz danych pochodz¹cych z badañ ankietowych prowadzonych przez autorkê lub pod jej kierunkiem14. Ocenie poddano: 12. Ibidem, s. 72–75.. 13. J. Kowal, Metody statystyczne w badaniach sonda¿owych rynku, PWN, Warszawa–Wroc³aw 1998, s. 113–. 119. 14 Dwie z prezentowanych baz opracowano dla potrzeb prac dyplomowych: H. Demirski, Jakoœæ us³ug œwiadczonych przez Bank Spó³dzielczy w Tarnobrzegu w opinii jego klientów, praca dyplomowa.

(6) 62. Jadwiga Stobiecka. – piêæ marek wie¿ hi-fi, a mianowicie: JVC, Philips, Panasonic, Sony i Technics. Lista ocenianych cech objê³a w tym wypadku 10 zmiennych, takich jak: marka15, serwis, brzmienie, estetyka, parametry techniczne, cena, jakoœæ, funkcjonalnoœæ, nowoczesnoœæ, niezawodnoœæ; – dwa banki: Bank Spó³dzielczy oraz PKO BP. Oceniano: zakres oferowanych us³ug, sprawnoœæ obs³ugi, kompetencje personelu, atmosferê, zaufanie do banku, oprocentowanie, dostêpnoœæ banku, zrozumienie potrzeb klienta; – trzy marki soków wieloowocowych w kartonach: Donald Duck, Hortex i Och. Lista ocenianych cech objê³a 11 zmiennych, które stanowi³y: cena, marka, estetyka opakowania, informacje na opakowaniu, ³atwoœæ utylizacji opakowania, smak, posmak, aromat, barwa soku, klarownoœæ, wartoœæ zdrowotna soku; – trzy marki herbaty ekspresowej ocenione przez grupê pierwsz¹: Dilmah, Brooke Bond, Leader Price (herbata produkowana przez firmê POSTI dla supermarketu Géant); – piêæ marek ocenionych przez drug¹ grupê: Brooke Bond, Dilmah, Lipton, POSTI i Tetley. Lista ocenianych cech w obu ostatnich przypadkach objê³a 12 zmiennych. By³y to: cena, marka, grafika opakowania, kolorystyka opakowania, informacje na opakowaniu, estetyka torebki, funkcjonalnoœæ torebki, barwa naparu, klarownoœæ naparu, aromat, smak naparu, moc naparu. Dla potrzeb niniejszej pracy z ogó³u badanych wyodrêbniono po trzy grupy, z których pierwsza reprezentuje konsumentów „dobrze poinformowanych” (z du¿ym doœwiadczeniem), druga – konsumentów œrednio poinformowanych, trzecia zaœ – konsumentów s³abo poinformowanych (z ma³ym doœwiadczeniem). W badaniach dotycz¹cych wie¿ hi-fi wziê³o udzia³ 200 osób. Poszczególne cechy oceniano w skali 1–5, z mo¿liwoœci¹ wykorzystywania ocen po³ówkowych. Badanych podzielono na nastêpuj¹ce grupy: – respondentów z wykszta³ceniem technicznym, interesuj¹cych siê sprzêtem RTV, znaj¹cych dobrze lub bardzo dobrze marki producentów, posiadaj¹cych wie¿e (osoby dobrze poinformowane), – respondentów nie posiadaj¹cych technicznego wykszta³cenia, interesuj¹cych siê sprzêtem RTV, znaj¹cych dobrze lub bardzo dobrze marki producentów, posiadaj¹cych wie¿e (osoby œrednio poinformowane), – respondentów nie posiadaj¹cych technicznego wykszta³cenia, nie interesuj¹cych siê sprzêtem RTV, nie znaj¹cych lub s³abo znaj¹cych marki producentów, nie posiadaj¹cych wie¿ (osoby s³abo poinformowane). napisana w Katedrze Analizy Rynku i Badañ Marketingowych pod kier. J. Stobieckiej, AE w Krakowie, Kraków 2000; M. Kupczyk, Badanie preferencji marek na przyk³adzie wie¿ hi-fi, praca dyplomowa napisana w Katedrze Analizy Rynku i Badañ Marketingowych pod kier. J. Stobieckiej, AE w Krakowie, Kraków 2000. Pozosta³e trzy bazy pochodz¹ z badañ, po³¹czonych z degustacj¹ produktów, prowadzonych przez autorkê z udzia³em studentów studiów zaocznych i wieczorowych AE w Krakowie. 15 Okreœlenie „marka” mia³o tutaj odcieñ wartoœciuj¹cy (znaczenie potoczne), cecha ta zosta³a uznana przez konsumentów jako istotna przy ocenie badanych produktów..

(7) Iloœciowe modele integracji danych.... 63. Banki oceni³o równie¿ 200 klientów. Oceny cz¹stkowe podawane by³y w skali 10-punktowej, ocena ³¹czna zaœ w skali 1–5, z mo¿liwoœci¹ stosowania ocen po³ówkowych. Respondentów podzielono nastêpuj¹co: – grupy „dobrze poinformowanych” nie uda³o siê wyodrêbniæ; ankietowani byli klienci indywidualni, ich orientacja na rynku us³ug bankowych by³a œrednia lub s³aba, – respondenci posiadaj¹cy bony rentierskie oraz rachunki terminowe, korzystaj¹cy z us³ug ocenianych banków (œrednio poinformowani), – respondenci posiadaj¹cy jedynie rachunki oszczêdnoœciowo-rozliczeniowe w jednym z banków, nie korzystaj¹cy z us³ug innych banków (s³abo poinformowani). Z kolei soki wieloowocowe oceni³o 77 studentów. Oceny cz¹stkowe podawane by³y w skali 1–5, ocena ³¹czna zaœ w skali ci¹g³ej, tak¿e od 1 do 5, ale badani mieli za zadanie podaæ tak¿e ocenê wyra¿on¹ liczbowo. W wypadku, gdy ocena liczbowa nie by³a podawana, obliczano j¹ na podstawie odleg³oœci od pocz¹tku skali ci¹g³ej. Grupa ta zosta³a podzielona w sposób podany poni¿ej: – respondenci, dla których wartoœæ zdrowotna soków owocowych jest cech¹ bardzo wa¿n¹ (w tej grupie w dwóch niezale¿nych pytaniach wymieniali oni konsekwentnie na trzech pierwszych miejscach te same cechy jako najwa¿niejsze), – respondenci, dla których smak soków owocowych jest cech¹ najwa¿niejsz¹ (w tej grupie w dwóch niezale¿nych pytaniach konsekwentnie na pierwszym miejscu jako cechê najwa¿niejsz¹ wymieniali oni smak), – respondenci, dla których wartoœæ zdrowotna soków nie jest cech¹ wa¿n¹. Pierwsza grupa oceniaj¹ca herbaty ekspresowe (3 marki) liczy³a 120 osób. Podobnie jak w wypadku soków oceny cz¹stkowe podawane by³y w skali 1–5, ocena ³¹czna zaœ w skali ci¹g³ej 1–5. Badani okreœlali tak¿e ocenê wyra¿on¹ liczbowo. W wypadku, gdy ocena liczbowa nie by³a podawana, obliczano j¹ równie¿ na podstawie odleg³oœci od pocz¹tku skali ci¹g³ej (mierz¹c d³ugoœæ odcinka). Ostatnia grupa, oceniaj¹ca podobnie jak poprzednia herbaty ekspresowe (5 marek), podawa³a oceny tak¿e w skali 1–5, ale skala ta mia³a zaznaczon¹ podzia³kê co 0,1 jednostki. Badanych w obu wypadkach podzielono na grupy wed³ug tych samych kryteriów: – respondenci pij¹cy herbatê czêsto, lubi¹cy herbaty aromatyzowane, posiadaj¹cy ulubion¹ markê, – respondenci pij¹cy herbatê czêsto, nie lubi¹cy herbat aromatyzowanych, posiadaj¹cy ulubion¹ markê, – respondenci pij¹cy herbatê czêsto, ale nie posiadaj¹cy ulubionej marki. Uczestnicy drugiej grupy, podobnie jak poprzedniej, ocenili co prawda herbaty ekspresowe (5 marek) tak¿e w skali 1–5, ale skala ta mia³a zaznaczon¹ podzia³kê co 0,1 jednostki..

(8) Jadwiga Stobiecka. 64. 4. Wyniki badañ Otrzymane rezultaty analizy regresji dla wyodrêbnionych grup respondentów i produktów zaprezentowano w kolejnych tabelach. Z uwagi na obszerny materia³ empiryczny, w niniejszym artykule zamieszczono jedynie wyniki koñcowe (po odrzuceniu tych zmiennych, dla których oceny parametrów w kolejnych krokach okaza³y siê nieistotne). Tabele 1–3 prezentuj¹ rezultaty uzyskane dla wie¿ hi-fi, tabele 4 i 5 dla banków, tabele 6–8 dla soku owocowego, tabele 9–11 dla herbaty ekspresowej (3 marki) oraz tabele 12–14 – tak¿e dla herbaty ekspresowej (5 marek). Tabela 1. Podsumowanie regresji zmiennej zale¿nej: ocena ogólna wie¿ hi-fi (respondenci dobrze poinformowani) R = ,91994881 R2 = ,84630581 Popraw. R2 = ,82660142 F(5,39) = 42,950 p < ,00000 Błąd stand. estymacji: ,40186 Oceniana cecha Wyraz wolny Marka Estetyka Cena Nowoczesność Niezawodność. Beta. ,217348 ,327278 –,162953 ,246590 ,309132. Błąd stand. Beta ,093849 ,100932 ,067362 ,105404 ,107385. B –,197599 ,203356 ,364698 –,137272 ,252946 ,336203. Błąd stand. B ,326404 ,087807 ,112473 ,056746 ,108121 ,116789. t(39). poziom p. –,60538 2,31593 3,24254 –2,41908 2,33947 2,87871. ,548432 ,025909 ,002430 ,020325 ,024525 ,006450. Źród³o: opracowanie w³asne.. Tabela 2. Podsumowanie regresji zmiennej zale¿nej: ocena ogólna wie¿ hi-fi (respondenci œrednio poinformowani) R = ,86133817 R2 = ,74190343 Popraw. R2 = ,72083433 F(4,49) = 35,213 p < ,00000 Błąd stand. estymacji: ,49599 Oceniana cecha Wyraz wolny Cena Jakość Nowoczesność Niezawodność. Beta. –,237402 ,473907 ,243598 ,321943. Źród³o: opracowanie w³asne.. Błąd stand. Beta ,082153 ,116376 ,110225 ,110828. B 1,026074 –,199894 ,482895 ,218837 ,246464. Błąd stand. B ,330031 ,069173 ,118583 ,099021 ,084845. t(49). poziom p. 3,10903 –2,88975 4,07221 2,21002 2,90489. ,003124 ,005729 ,000170 ,031806 ,005498.

(9) Iloœciowe modele integracji danych.... 65. Tabela. 3. Podsumowanie regresji zmiennej zale¿nej: ocena ogólna wie¿ hi-fi (respondenci s³abo poinformowani) R = ,48441667 R2 = ,23465951 Popraw. R2 = ,22146399 F(1,58) = 17,783 p < ,00009 Błąd stand. estymacji: ,81803 Oceniana cecha Wyraz wolny Marka. Beta. ,484417. Błąd stand. Beta ,114872. B 2,459765 ,360338. Błąd stand. B ,329282 ,085449. t(58). poziom p. 7,470090 4,217021. ,000000 ,000088. Źród³o: opracowanie w³asne.. Tabela 4. Podsumowanie regresji zmiennej zale¿nej: ocena ogólna banków (respondenci œrednio poinformowani) R = ,89592394 R2 = ,80267971 Popraw. R2 = ,76473350 F(5,26) = 21,153 p < ,00000 Błąd stand. estymacji: ,28729 Oceniana cecha. Beta. Wyraz wolny Sprawność obsługi Kompetencje personelu Atmosfera Zaufanie do banku Dostępność banku. 1,03785 0000000 –1,03302 ,88850 –,35924 ,32354. Błąd stand. Beta ,134838 00000 ,199197 ,163332 ,127507 ,120211. B 1,437829 ,403352 00000 –,316979 ,281941 –,118541 ,072596. Błąd stand. B ,257004 ,052403 00000 ,061123 ,051829 ,042075 ,026973. t(26). poziom p. 5,59458 7,69706 00000 –5,18590 5,43984 –2,81740 2,69142. ,000007 ,000000 0000 ,000021 ,000011 ,009125 ,012274. Źród³o: opracowanie w³asne.. Tabela 5. Podsumowanie regresji zmiennej zale¿nej: ocena ogólna banków (respondenci s³abo poinformowani) R = ,34612412 R2 = ,11980190 Popraw. R2 = ,09663880 F(1,38) = 5,1721 p < ,02869 Błąd stand. estymacji: ,56895 Oceniana cecha Wyraz wolny Sprawność obsługi. Beta. ,346124. Źród³o: opracowanie w³asne.. Błąd stand. Beta ,152194. B 2,728595 ,135565. Błąd stand. B ,447270 ,059609. t(58). poziom p. 6,100561 2,274225. ,000000 ,028685.

(10) Jadwiga Stobiecka. 66. Tabela 6. Podsumowanie regresji zmiennej zale¿nej: ocena ogólna soków wieloowocowych (respondenci dobrze poinformowani) R = ,88942885 R2 = ,79108369 Popraw. R2 = ,76586965 F(7,58) = 31,375 p < ,00000 Błąd stand. estymacji: ,47386 Oceniana cecha. Beta. Wyraz wolny Cena Estetyka opakowania Łatwość utylizacji opakowania Posmak Aromat Klarowność soku Wartość zdrowotna. –,296010 0000 ,291123 0000 –,266299 ,556691 –,330938 ,498550 ,402481. Błąd stand. Beta ,076977 0000 ,063268 0000 ,064008 ,093818 ,084141 ,069052 ,066106. B ,005361 –,238085 0000 ,317646 0000 –,251632 ,451749 –,363196 ,484749 ,433173. Błąd stand. B ,459181 ,061914 0000 ,069032 0000 ,060483 ,076132 ,092343 ,067141 ,071147. t(58). poziom p. ,01167 –3,84542 0000 4,60141 0000 –4,16041 5,93377 –3,93314 7,21990 6,08845. ,990726 ,000302 0000 ,000023 0000 ,000106 ,000000 ,000226 ,000000 ,000000. Źród³o: opracowanie w³asne.. Tabela 7. Podsumowanie regresji zmiennej zale¿nej: ocena ogólna soków wieloowocowych (respondenci œrednio poinformowani) R = ,68168479 R2 = ,46469415 Popraw. R2 = ,45035560 F(3,112) = 32,409 p < ,00000 Błąd stand. estymacji: ,50380 Oceniana cecha Wyraz wolny Marka Smak Wartość zdrowotna. Beta. ,210134 ,477096 ,319629. Błąd stand. Beta ,071727 ,072764 ,071284. B ,792839 ,117150 ,347915 ,300790. Błąd stand. B ,332132 ,039988 ,053062 ,067083. t(112). poziom p. 2,387121 2,929644 6,556767 4,483874. ,018656 ,004113 ,000000 ,000018. Źród³o: opracowanie w³asne.. Tabela 8. Podsumowanie regresji zmiennej zale¿nej: ocena ogólna soków wieloowocowych (respondenci s³abo poinformowani) R = ,45446473 R2 = ,20653819 Popraw. R2 = ,19066896 F(1,50) = 13,015 p < ,00071 Błąd stand. estymacji: ,67035 Oceniana cecha Wyraz wolny Marka. Beta. ,454465. Źród³o: opracowanie w³asne.. Błąd stand. Beta ,125973. B 2,431603 ,304733. Błąd stand. B ,308363 ,084469. t(50). poziom p. 7,885526 3,607632. ,000000 ,000713.

(11) Iloœciowe modele integracji danych.... 67. Tabela 9. Podsumowanie regresji zmiennej zale¿nej: ocena ogólna herbaty ekspresowej (respondenci dobrze poinformowani) – ocena 3 marek R = ,95199163 R2 = ,90628806 Popraw. R2 = ,89761103 F(5,54) = 104,45 p < ,00000 Błąd stand. estymacji: ,41664 Oceniana cecha. Beta. Błąd stand. Beta. Wyraz wolny Cena Grafika opakowania Estetyka torebki Klarowność naparu Smak. –,122279 ,167110 ,617548 –,244391 ,463370. ,042792 ,047849 ,066108 ,064490 ,067461. B –,236833 –,123790 ,180643 ,680399 –,262149 ,422466. Błąd stand. B ,255893 ,043320 ,051724 ,072836 ,069176 ,061506. t(54). poziom p. –,92552 –2,85755 3,49243 9,34155 –3,78961 6,86873. ,358815 ,006051 ,000963 ,000000 ,000382 ,000000. Źród³o: opracowanie w³asne.. Tabela 10. Podsumowanie regresji zmiennej zale¿nej: ocena ogólna herbaty ekspresowej (respondenci œrednio poinformowani) – ocena 3 marek R = ,88158222 R2 = ,77718721 Popraw. R2 = ,76590555 F(4,79) = 68,889 p < ,00000 Błąd stand. estymacji: ,64251 Oceniana cecha Wyraz wolny Marka Funkcjonalność torebki Aromat Smak. Beta. Błąd stand. Beta. ,210023 0000 ,271820 ,275174 ,319413. ,072397 0000 ,063654 ,084028 ,090905. B –,443534 ,188371 0000 ,274456 ,276754 ,342153. Błąd stand. B ,210883 ,064934 0000 ,064271 ,084510 ,097377. t(79). poziom p. –2,10322 2,90098 0000 4,27028 3,27481 3,51369. ,038629 ,004817 0000 ,000054 ,001571 ,000734. Źród³o: opracowanie w³asne.. Tabela 11. Podsumowanie regresji zmiennej zale¿nej: ocena ogólna herbaty ekspresowej (respondenci s³abo poinformowani) –ocena 3 marek R = ,73917834 R2 = ,54638462 Popraw. R2 = ,54139983 F(1,91) = 109,61 p < ,00000 Błąd stand. estymacji: ,79154 Oceniana cecha Wyraz wolny Marka. Beta. ,739178. Źród³o: opracowanie w³asne.. Błąd stand. Beta ,070603. B ,596004 ,710884. Błąd stand. B ,231175 ,067900. t(91). poziom p. 2,57815 10,46950. ,011539 ,000000.

(12) Jadwiga Stobiecka. 68. Tabela 12. Podsumowanie regresji zmiennej zale¿nej: ocena ogólna herbaty ekspresowej (respondenci dobrze poinformowani) – ocena 5 marek R = ,92980994 R2 = ,86454653 Popraw. R2 = ,85803434 F(5,104) = 132,76 p < ,00000 Błąd stand. estymacji: ,35764 Oceniana cecha Wyraz wolny Informacje Estetyka torebki Funkcjonalność torebki Barwa naparu Smak. Beta. ,091585 ,258344 000 ,164647 ,156800 ,431893. Błąd stand. Beta ,040928 ,060249 0000 ,061813 ,055749 ,062995. B ,272845 ,090055 ,219025 0000 ,130322 ,165715 ,336791. Błąd stand. B ,170664 ,040244 ,051079 0000 ,048926 ,058919 ,049124. t(104). poziom p. 1,598720 2,237718 4,287928 0000 2,663636 2,812583 6,855971. ,112917 ,027372 ,000040 0000 ,008961 ,005876 ,000000. Źród³o: opracowanie w³asne.. Tabela 13. Podsumowanie regresji zmiennej zale¿nej: ocena ogólna herbaty ekspresowej (respondenci œrednio poinformowani) – ocena 5 marek R = ,91241996 R2 = ,83251018 Popraw. R2 = ,82567386 F(2,49) = 121,78 p < ,00000 Błąd stand. estymacji: ,35097 Oceniana cecha Wyraz wolny Smak Moc naparu. Beta. ,577999 ,379102. Błąd stand. Beta ,099555 ,099555. B ,755087 ,451545 ,306122. Błąd stand. B ,191066 ,077774 ,080390. t(49). poziom p. 3,951965 5,805845 3,807978. ,000249 ,000000 ,000391. Źród³o: opracowanie w³asne.. Tabela 14. Podsumowanie regresji zmiennej zale¿nej: ocena ogólna herbaty ekspresowej (respondenci s³abo poinformowani) – ocena 5 marek R = ,69312873 R2 = ,48042744 Popraw. R2 = ,46558251 F(1,35) = 32,363 p < ,00000 Błąd stand. estymacji: ,64054 Oceniana cecha Wyraz wolny Marka. Beta. ,693129. Źród³o: opracowanie w³asne.. Błąd stand. Beta ,121840. B 1,342906 ,611478. Błąd stand. B ,377534 ,107487. t(35). poziom p. 3,557043 5,688854. ,001100 ,000002.

(13) Iloœciowe modele integracji danych.... 69. 5. Uwagi koñcowe Podsumowania wyników dla poszczególnych produktów i wyodrêbnionych grup dokonano w tabeli 15. Porównanie modeli uzyskanych dla poszczególnych produktów pozwala zauwa¿yæ, ¿e: – dla konsumentów „s³abo poinformowanych” we wszystkich wypadkach do ostatecznego modelu wszed³ wyraz wolny oraz tylko jedna zmienna; w czterech wypadkach by³a to marka, dla banków zaœ sprawnoœæ obs³ugi; uzyskane modele t³umacz¹ 12–54% wariancji zmiennych zale¿nych, Tabela 15. Podsumowanie wyników analizy regresji dla poszczególnych produktów rynkowych i wyodrêbnionych grup respondentów Oceniana grupa produktów rynkowych. Wieże hi-fi. Banki. Soki wieloowocowe. Herbata ekspresowa (3 marki). Herbata ekspresowa (5 marek). a. Wyodrębniona grupa respondentów Dobrze poinformowani Średnio poinformowani Słabo poinformowani Dobrze poinformowani Średnio poinformowani Słabo poinformowani Dobrze poinformowani Średnio poinformowani Słabo poinformowani Dobrze poinformowani Średnio poinformowani Słabo poinformowani Dobrze poinformowani Średnio poinformowani Słabo poinformowani. R. R2. Popraw. R2. Błąd estymacji. Liczba cech w modelu końcowym. 0,92. 0,85. 0,83. 0,40. 5a. 0,86. 0,74. 0,72. 0,50. 4. 0,61. 0,37. 0,34. 0,81. 1 (marka). –. –. –. –. –. 0,90. 0,80. 0,76. 0,29. 5. 0,35. 0,12. 0,10. 0,57. 1 (sprawność obsługi). 0,89. 0,79. 0,77. 0,47. 7a. 0,68. 0,46. 0,45. 0,50. 3. 0,45. 0,20. 0,19. 0,67. 1 (marka). 0,95. 0,90. 0,90. 0,42. 5a. 0,91. 0,83. 0,83. 0,50. 2. 0,74. 0,54. 0,54. 0,79. 1 (marka). 0,93. 0,86. 0,86. 0,36. 5a. 0,68. 0,46. 0,45. 0,45. 3. 0,69. 0,48. 0,47. 0,64. 1 (marka). na poziomie istotności α = 0,05 wyraz wolny nie wszedł do modelu. Źród³o: opracowanie w³asne..

(14) 70. Jadwiga Stobiecka. – w miarê wzrostu stopnia poinformowania konsumenta do ostatecznego modelu wchodzi coraz wiêcej zmiennych, – w wypadku grupy nazwanej „œrednio poinformowan¹” do ostatecznego modelu wszed³ wyraz wolny oraz od 2 do 5 cech; uzyskane modele t³umacz¹ 46–83% wariancji zmiennych zale¿nych, – cech¹ charakterystyczn¹ modeli uzyskanych dla grupy „dobrze poinformowanych” jest to, ¿e wyraz wolny znalaz³ siê poza modelem; do modelu ostatecznego wesz³o 5–7 zmiennych; wysokoœæ wspó³czynników determinacji œwiadczy o tym, ¿e uzyskane modele t³umacz¹ 79–90% wariancji zmiennych zale¿nych (w wypadku oceny banków nie uda³o siê wyodrêbniæ grupy dobrze poinformowanych). Uzyskane rezultaty badañ pozwalaj¹ zauwa¿yæ, ¿e konsumenci dobrze poinformowani mog¹ dokonywaæ wartoœciowania o charakterze aposteriorycznym (po ocenie poszczególnych cech produktu), natomiast wartoœciowanie dokonywane przez konsumentów s³abo poinformowanych ma raczej charakter aprioryczny (ocena poszczególnych cech produktu ma niewielki wp³yw na ocenê ogóln¹). Od stopnia poinformowania konsumenta zale¿y prawdopodobnie tak¿e stabilnoœæ jego postawy wobec produktu. Literatura Alba J.N., Hutchinson J.W., Dimensions of Consumerexpertise, „Journal of Consumer Research” 1987, nr 13. Anderson N.H., Licableness Ratings of 555 Personality Traid-words, „Journal of Personality and Social Psychology” 1968, nr 9. Broniarczyk S.M, Alba J.N., The Role of Consumers’ Intuitions in Inference Making, „Journal of Consumer Research” 1994, nr 21. Byrne D., Ervin C.R., Attraction Toward a Negro Stranger as a Functional Predjudice, Attitude Similarity, and the Stranget’s Revaluation of the Subject, „Human Relations” 1969, nr 22. Demirski H., Jakoœæ us³ug œwiadczonych przez Bank Spó³dzielczy w Tarnobrzegu w opinii jego klientów, praca dyplomowa napisana w Katedrze Analizy Rynku i Badañ Marketingowych pod kier. J. Stobieckiej, AE w Krakowie, Kraków 2000. Dick A.,.Chakravarti D., Biechal G., Memory-based Inferences During Consumer Choice, „Journal of Consumer Research” 1990, nr 17. Fishbein M., Landy E., Hatch G., Some Determinants of an Indywidual’s Esteem for His Least Prefered Co-worker, „Human Relations” 1969. Foxall G.R, Goldsmith R.E., Psychologia konsumenta dla mened¿era marketingu, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1998, cyt. za: W.L. Wilkie, P.R. Dickson, Shopping for Appliances: Consumers Strategies and Patterns of Information Search [w:] Perspectives in Consumer Behavior, pod red. H.H. Kassarjiana, T.S. Robertsona, Prentice Hall, New York 1991. Jacoby J., Chestnut R.W., Silberman W., Consumer Use and Comprehension of Nutrition Information, „Journal of Consumer Research” 1977, nr 4. Kowal J., Metody statystyczne w badaniach sonda¿owych rynku, PWN, Warszawa–Wroc³aw 1998. Kupczyk M., Badanie preferencji marek na przyk³adzie wie¿ hi-fi, praca dyplomowa napisana w Katedrze Analizy Rynku i Badañ Marketingowych pod kier. J. Stobieckiej, AE w Krakowie, Kraków 2000. Rook D.W., The Buying Impulse, „Journal of Consumer Research” 1987, nr 14. Thomas G.P., The Influence of Processing Conversational Information on Inference, Argument Elaboration and Memory, „Journal of Consumer Research” 1992, nr 19..

(15) Iloœciowe modele integracji danych.... 71. Wojciszke B., Procesy oceniania ludzi, Wydawnictwo Nakom, Poznañ 1991. Zachowanie konsumenta. Koncepcje i badania europejskie, pod red. M. Lambkin, G. Foxalla, F. van Raaija, B. Heilbrunna, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2001. Zajonc R.B., Feeling and Thinking: Preferences Need no Inferences, „American Psychologist” 1980, nr 39.. Quantitative Data Integration Models Exemplified in Selected Products This paper concentrates on quantitative models of data integration. Its aim is to demonstrate the influence of a subject’s knowledge (often resulting from experience) on the linear relationships between global and partial assessments of objects. The examples used are of electronic products (hi-fi systems), banking services, fruit juices and teabags. To this end, three groups of respondents from the sample were identified in each case. The first represented “well-informed consumers” with extensive experience, the second comprised “moderately well-informed” consumers, while the third was made up of “poorly-informed” consumers with little experience. The results obtained support the observation that “well-informed” consumers are capable of a posteriori evaluations (based on individual product features). The evaluations of “poorly-informed” consumers, though, are a priori (where individual product features have little influence on the general assessment). It is probably also the case that the stability of a consumer’s attitude to a product depends on how well informed he is..

(16)