Zastosowanie analizy głównych składowych do oceny jakości produktów rynkowych

Pełen tekst

(1)Jadwiga Stobiecka Katedra Analizy Rynku l. Badań. Marketingowych. Zastosowanie analizy głównych składowych do oceny jakości produktów rynkowych 1. Wprowadzenie Ocena jakości opiera się na indywidualnej Skali wanościowania użyteczno ści. Przeciętny klient formułuje sądy o produkcie jedynie na podstawie swoich doznań oraz informacji pochodzących z ró żnych źródeł (np, środków masowego przekazu, testów konsumenckich, atestów i certyfikatów wydawanych przez wiarygodne i upoważnione do tego instytucje i laboratoria), Wzrost zainteresowania producentów zarówno wynikami konsumenckich ocen jakości, jak i kryteriami, którymi konsumenci kierujq się, oceniajQc produkty, zmnsza badaczy do poszukiwania rozwiązali umożliwiających poznanie relacji pomię dzy obrazem produktu widzianym oczami klienta, a wyobrażeniami i założe niami producenta, Spośród wielu metod wielowymiarowej analizy danych w hierarchicznYc/l badaniach jakościowych celowe wydaje się rozważenie możliwości zastosowania przynajmniej trzech z nich, a mianowicie: analizy głównych skhldowych (prillcipal componelltJ', cOli/patiem,\' ollaly.l'is) , analizy czynnikowej ifaclor analysis) oraz analizy skupiell (cluster analysis) , Zaleuj wymienionych metod jest redukcja dużej ilości zmiennych do relatywnie małej grupy abstrakcyjnych konstruktów utworzonych na bazie wszystkich wykorzystywanych zmiennych, Z jednej strony taka możliwość jest bardzo CCllna, z drugiej jcdnak, stosując metody wielowYll1iarowej analizy danych, ll"dacz traci bezpośredni kontakt z danymi wejściowymi, dlatego bardzo istotne jest w tym wypadku właściwe zrozumienie danych eksperymentalnych, aby nie ulec ślepej i niebezpiecznej akceptacji wszystkiego, co sugerują te metody, W niniejszej pracy porównano ze sobą metodę głównych składowych i analizę czynnikową, jednak szczególną.

(2) I. Jadwiga Srobiecka. uwagę skupiono przykładzie.. na pierwszej z wymienionych metod, którą zaprezentowano na. moillwości zastosowania analizy głównych składowych I analizy czynnikowej w hierarchicznych badaniach lakoścIowych. 2. Ocena. o poprawności przeprowadzenia hierarchicznych badań jakościowych, do których należy zaliczyć porównawcze testowanie towarów , decydują dwa elementy, a mianowicie: - sposób doboru kryteriów oceny jakości rozumiany jako wytypowanie zbioru cech istotnych, jak też udzialu poszczególnych podsystemów w ocenie końcowej,. - sposób przeprowadzenia agregacji ocen cząstkowych w syntetyczną ocenę poziomu jakości , a zatem rodzaj działa.i matematycznych, które należy wykonać na ocenach cząstkowych, aby otrzymać wyniki znacz'lce merytorycznie. Wielostopniowy proces agregacji lączy się zawsze z utratą informacji, co może spowodować, że otrzymane wyniki będą miały wątpliwą wartość aplikacyjną. W praktyce należy zatem poszukiwać rozwiązań. które umożliwiaj'l redukcję liczby dokonywanych przekształce.\ do niezbędnego minimum. Analiza glównych składowych' jest modelem liniowym slużącym do opisu grupy badanych zmiennych. Ortogonalną transformację zmiennych wyjścio wych w nowy zbiór wzajemnie nieskorelowanych zmiennych można zapisać równaniem: (I). gdzie': Zj - j-ta zmienna U= 1,2, ... , II), S" ... , S" - główne składowe,. bjt , ... , bj" -. współczynniki głównych składowych.. Analiza głównych składowych nie uwzględnia struktury wariancji badanych zmiennych . W tym wypadku całkowita wariancja zmiennych wyjściowych jest I. Modele szeroko opisane w literaturze zarówno angiclskiej,jak i polskiej; szczególnie polecić prace następujących autorów: Bac/wda przc.\'/I'zelllle rynku i kOllsumpcji, Przcw()(lllik me({J-. należy. J. Bazarnik, T. Grabiliski, S. Mynnrski, L. Ru<lnicki, L. Strz-embicki, A. Szromnik, K.P. Wojdacki. PWN. Wnrszawa, J992, s. 161-185; R.J. Zalewski, Analizo cZyllllikoll'll- Przcwodllik po programach komputerowych, Zeszyly Naukowe AE w Poznaniu, Poznań 1989. nr 174, s. 94-107; M. Zakrzewska, Analiza cZYlIIIikowa II' budol1'lllliu i sprCllI'dwl/iu. modeli psyclw/ogieznych, Wydawnictwo Naukowe UAM, Pozmlń 1994; W.W. Cooley, r ,R. Lohncs, M/lJtivariate Data Allalysis. Wi\ey, New York '971~ H.H. Hnrman, MOIlem Facto,. AlIlIlysi.\', Univcrsity ar Chicago Prcss, Chicago 1976; Stevclls J Applied Multivar;ate Statistics!o}' rJle Social Sciellces , HilIsdnle, Erlb.nm, New York 1986. 2 W niniejszej pracy przyjęto oZllllqenin za: M. Zakrzewska, op, cit., s. 20-21,. tlyCZIłY,. 'I.

(3) Zastosowanie analizy. głównych składowych. do. ocelły jakości .... I. równa ogólnej wariancji głównych skladowych. Wyjściową macierzą korelacji jest w tym modelu całkowita macierz korelacji (Rl). którą można przedstawić następująco :. R1=. Model analizy. l. /'12. /'13. rl n. /'21. I. /'23. 1"211. /'31. /'32. 1'111. '"n2. r3n. (2). "113. głównych składowych. nie zakłada redukcji liczby zmiennych. wyjściowych. Jednak zawsze kilka pierwszych składowych wyjaśnia większość całkowitej wariancji zbioru badanych zmiennych i tyłko Olle są interpretowane. Analiza czynnikowa jest również liniowym modelem opisującym grupę. badanych zmiennych. Jest to dekompozycja n zmiennych obserwowalnych w nowy zbiór fil nieskorelowanych zmiennych. (3) gdzie:. z· - jota zmienna (j = 1.2 •...• n).. F" .... F", - czynniki wspólne.. ali' .... aj'" - ładunki czynników wspólnych. Uj - czynnik swoisty.. dj. -. ladunek czynnika swoistego.. Czynniki wspólne mogą być wzajemnie skorelowane lub nieskorelowane . Czynniki swoiste. na które składa się wmiancja specyficznaj-tej zmiennej oraz wariancja błędu. są nieskorelowane ani z czynnikami wspólnymi. ani z pozostałymi czynnikami swoistymi. Model analizy czynnikowej zaklada. że wariancję wspólną zmiennych generują tylko czynniki wspólne . natomiast czynniki swoiste wyjaśniają wariancję właściwą tylko jednej. określonej zmiennej. Celem analizy czynnikowej jest wyodrębnienie zbioru czynników wspólnych - wyjściową macierzą korelacji badanych zmiennych jest zatem zredukowana macierz korelacji (R). którą można przedstawić w następującej formie:. R=. h 2I. /'12. /'13. I'JIJ. /'21. h 22. /'23. "211. /'31. /'32. h2. 1"311. I'nl. 1'112. 1'113. h~. 3. (4).

(4) I. Jadwiga Stobiecka. J. gdzie h oznacza zasób zmienności wspólnej zmiennej j. W modelu analizy czynniKowej liczba zmiennych wyjściowych (n) jest zawsze większa od liczby czynników wspólnych (m). Różnice pomiędzy analizą czynnikową, a analizą głównych s kładowych sprowadzają się do trzech punktów: - analiza czynnikowa wyodrębnia zwykle mniej czynników niż wynosi liczba wyjściowych zmiennych, w analizie zaś głównych składowych uzyskuje się dokladnie tyle składowych, ile wykorzystano zmiennych, - model głównych składowych tłumaczy całkowitą wariancję wszystkich zmiennych w terminach czynników wspólnych (składowych), natomiast modeł analizy czynnikowej wymaga, aby do wyjaśnienia całkowitej wariancji zmiennych użyć zarówno czynników wspólnych ,jak i specyficznych, - główne składowe rotuje się tylko ortogonalnie, model zaś analizy czynnikowej oprócz rotacji ortogonalnej dopuszcza również rotację ukośną. Różnice te sprawiają, że model analizy głównych składowych jest modelem preferowanym przez matematyków, modeł zaś analizy czynnikowej jest atrakcyjniejszy dla badaczy z innych dziedzin. Najbardziej krytykowanym przez matematyków elementem analizy czynnikowej jest możliwość redukcji liczby czynników w porównaniu z liczbą wykorzystanych zmiennych'. Fakt, że stosunkowo mała grupa czynników pozwała tłumaczyć relacje pomiędzy duż ą grupą zmiennych, bardziej odpowiada badaczom. Czynniki współne stanowią jedynie część modelu czynnikowego. Drugą część stanowią czynniki swoiste. Analiza czynnikowa kończy się dopiero wyodrębnieniem n + m czynników (m czynników wspólnych i n czynników swoistych). Liczba wyodrębnionych czynników jest zatem większa niż liczba wprowadzonych zmiennych. Ten problem nie pozwała matematykom na akceptację modelu analizy czynnikowej . Modeł analizy czynnikowej, uwzględniając zarówno czynniki wspólne,jak i swoiste, stwarza możliwość oddzielenia wariancji specyficznej od wariancji błędu i interpretacji wyników analiz na podstawie obu grup czynników. W praktyce jednak badacze najczęściej pomijają czynniki swoiste. Uży tkownikom analizy czynnikowej trudno się pogodzić z faktem, że wariancja każdej zmiennej jest w 100% wyjaśniona i akurat przez te zmienne, które znalazły się w analizowanej grupie. Z taką sytuacją mamy do czynienia niezwykle rzadko. W wielu badaniach trudno znaleźć i uwzględnić wszystkie źródła zmienności zmiennej objętej analizą i wytłumaczyć 100% jej wariancji. Ponieważ w przypadku analizy głównych składowych dodanie p zmiennych do grupy II zmiennych pociąga za sobą zmianę całej kO!\cowej struktury", mo-. 'M. Zakrzewska, 01'. ci/., s. 26-29. 4 Co wykazał Cattell w pracy: R,B. Cattell, C,A. Burds111, The Radial Parcel Double Facloring Desigll . A Sollltiolllo llie ltems - Parcel COlltroversy, Multivariate Behaviornl Rescarch, 1915 . 10, s.165-179..

(5) Zastosowanie analizy. głównych składowych. do oceny jakości .... I. może być stosowany wówczas, gdy grupa badanych zmiennych jest zamkniętym, samotlumaczącym się. systemem. Oznacza to, że wszystkie istotne z punktu widzenia badań zmienne zostały określone i umieszczone. dei ten. w macierzy korelacji. Metody omówione w niniejszym rozdziale (oraz inne metody analizy wielowymiarowej) mogą być pomocne przy rozwi~zywaniu problemów hierarchicznych badań jakościowych, jednak ich zastosowanie wymaga przeprowadzenia badań o charakterze empirycznym dla wielu różnorodnych grup produktów. W rozdziale następnym zaprezentowano zastosowanie analizy głównych skła dowych do oceny jakości mydla toaletowego.. 3. Prezentacja zastosowania analizy głównych do oceny \akoścl mydła toaletowego. składowych. 3.1. Charakterystyka zbioru danych. W celu sprawdzenia możliwości zastosowania analizy głównych składowych do oceny jakości produktów rynkowych wykorzystano wyniki badań ankietowych oraz badm\ eksploatacyjno-użytkowych mydel toaletowych zgromadzone przez autorkę dla potrzeb innej pracy'. Wyboru takiego dokonano z uwagi na stosunkowo dobrą znajomość badanej populacji, którą stanowiła młodzież w wieku od 13 do 25 roku życia. Na wstępie przeprowadzono badania ankietowe w celu wyodrębnienia segmentów rynku. Doboru osobników do próby dokonano metodą kwotową, starając się zachować zasady losowania warstwowego. Liczebność próby określono na podstawie najmniej licznej warstwy, którą stanowili studenci. Ich liczbę ustalono na 30 osób, co w konsekwencji dało liczebność całej próby wynoszącą 700 respondentów. W wyniku badaJ\ wyodrębniono trzy segmenty rynku obejmujące 75% populacji badanej: segment I - sensoryści (30% respondentów), dla których najważniejszą cechą mydła toaletowego był zapach, segment II - konsumenci racjonalni (45% respondentów), dla których najważniejszą cechą mydla toaletowego było oddziaływanie pl'Oduktunu skórę, segment III - konsumenci prozaiczni (25%), dla których najważniejszą cechą mydła toaletowego były zdolności myjące (usuwanie brudu). W drugim etapie badań 124 osoby (studenci) dokonaly oceny jakości trzech marek mydel (Palmolive, Fa oraz Bobas), w tym 36 sensorystów (29%), 57 konsumentów racjonalnych (46%) oraz 31 konsumentów prozaicznych (25%). Struktura studentów uczestniczących w eksperymencie byla więc zbieżna z rozkładem 5 J. Slobiecka, Metody lIstalania kryteriów ocelly jako.fei towarów, praca doktorska. Kraków 1994,s. 133..

(6) I. Jadwiga SlObiecka. procentowego udziału poszczeg6lnych segmentów w próbie objętej badaniami ankietowymi. Mydła oceniono, opierając się na 18 kryteriach z zastosowaniem pięciostopniowej skali punktowej. Przyznanie pięciu punkt6w było r6wnoznaczne z uznaniem poziomu cechy za optymalny. Uzyskane średnich ocen dla poszczególnych kryteriów oraz ich odchylenia standardowe zamieszczono w tabelach l, 2 i 3. Analizie poddano dziewięć zbiorów pochodzących z tej samej próby. Oddzielnie potraktowano wyniki otrzymane dla: ogółu badanych, kobiet, mężczyzn, mydła Palmolive , mydła Fa, mydła Bobas, sensorystów, konsument6w racjonalnych oraz konsumentów prozaicznych. 3.2. Wyniki. badań. potraktowano ocenę jakości produktu jako jednowymiarową (typu Likerta). Analizę rzetelności tej skali przeprowadzono, korzystając z modułu "Analiza rzetelności i pozycji" programu Statistica 5.0. W tabelach 4 i 5 zaprezentowano dla poszczególnych zbiorów skale wewnętrz nie spójne otrzymane na bazie 18 zmiennych, ich współczynniki a. Cronbacha oraz średnią korelację między pozycjami. Dla każdego zbioru podano liczbę analizowanych przypadk6w. Jak wynika z omawianych tabel miejsca na skalach kO!\cowych nie znalazła zmienna "informacje na opakowaniu" (w 20 przypadkach na 24 prezentowane) oraz "uciążłiwość opakowania dla środowiska" (również w 20 przypadkach na 24). Uzyskany rezultat wydaje się uzasadniony merytorycznie. Obie zmienne mają inny charakter niż pozostałe. Bardzo moż liwe, że gdyby byly opisane dokładniej za pomocą zmiennych szczeg6łowych, utworzyłyby dwa dalsze "wymiary" (w analizie gł6wnych składowych czy analizie czynnikowej stanowiłyby one odrębne czynniki). Największą spójność wewnętrzną (najwyższe współczynniki a. Cronbacha) uzyskały zbiory zawierające dane dotyczące wszystkich trzech badanych mydeł. Najwyższy współ czynnik a. zaobserwowano dla sensorystów (do skali weszło 10 zmiennych) i wynosi on 0,9438, najniższy zaś dla konsumentów prozaicznych (a. = 0,9069 - skala zlożona z \3 zmiennych). Przyjmując założenie, że każdy obiekt (produkt) można przedstawić jako punkt w n-wymiarowej przestrzeni stanów jakości (gdzie n oznacza liczbę cech istotnych), uzyskuje się możliwość prezentacji oceny jakości wyrobu A w postaci charakterystyki wektorowej. Miarę jakości (rozumianej subiektywnie) stanowi w tym wypadku odległość punktu odwzorowującego produkt A(xlA' ... , x iA ) - realnie istniejący i oceniany - od punktu odwzorowującego obiekt idealny [(xII' ... , Xii) w przestrzeni. Obiektem idealnym będzie produkt, który w wyniku testowania otrzyma oceny najwyższe z możliwych. W wypadku przyjęcia skali 5-punktowej (podobnie jak to robią organizacje konsumenckie) wszystkie składowe punktu odwzorowującego obiekt idealny w tej przestrzeni będą równe ,,5". Na. wstępie. I Ich analiza. skalę złożoną.

(7) ~. Tabela 1. Średnie oceny oraz odchylenia standardowe uzyskane dla poszczególnych cech mydła toaletowego i wyodrębnionych zbiorów Badane mydła łącznie Zmienna Informacja na opakowaniu Graftka opakowania Kolorystyka opakowania Ekologia (uciążliwość opakowania dla środowiska) Dopasowanie mydła do dłoni Gładkość powierzchni mydla Ksztah mydła Cieplo barwy mydła Czystość koloru mydła Preferencja koloru mydla DelikatonoŚĆ zapachu mydła Rodzaj zapachu Utrzymywanie się zapachu na skórze Relaksujące działanie zapachu Korzystne działanie na Zdolność. skórę. usuwania brudu. Pienistość Szybkość. zmydlania. Liczba przypadków Źródło:. opracowanie własne.. Mydło. srednia ocena. odch. stand.. średnia. odch.. ocena. stand .. 2,88 3,47 3,57. 1,17 1,12 1,03. 3,49 4,42 4;1.7. 1,03 0,64 0,74. 1,12 0,81 0,91 0,84 1,15 1;1.9 1,35 1,39 1,41. 3,02 4,04 4,44 4;1.2 4 ,06 4,52 4,49 4,37 4,37. 1,10 0 ,69 0,64 0 ,6 1 0,95 0,74 0 ,8 1 0,84 0,78. 3,40 3,90 4 ,07 4,02 3,39 3,49 3 ,42. 3,32 3;1.8. Mydło. Palmolive. Fa. '" Ci. Mydło. "'"~. Bobas. srednia ocena. odch. stand.. średnia. ocena. odch. stand.. 2,60. 1,14 0,78 0,91. 2,56 2,50 2,93. 1,11 0,94 0,96. 1,13. 3,44. 0,82 0,86 0,74 1,16 1,11 1,23 1,08 1,11. 3,68 3,68 3,50 2,88 2,44 2,48 2 ,03 1,87. 1,04 0,87 1,03 0,90 0,98 1,04 1,12 1,05 0,92. 0,84 1,11 1,03 0,71 0,67 0,83. 2,48 2,11 3,58 3,79 2,98 3,30. 1,07 1,05 1,Q7 0,86 0,93 0 ,92. 3,49 3,52 3,73 3,99 4,08 4,34 3,23 3,51 3,29. 3,56 3,60. ,,''" i5". Ę o". j """ '" "" S-. i} Ę. g.. g-. "" ". ą !. 3,51. 1,15 1,34 1,04 0,78 0,97 0,91. 3,29. 3 ,72 4 ,09 3,84 3,67 372. 3,80. 0,66 0,95 0 ,88 0,65 0,66 0,87. 4,25. 4,09 4 ,14 4,33 4,32 3,98 124. 3,67. 3,44 4,14 4;1.1 3,73. 124 -. -. -. -. -. ,. -. -. 124. -. -. i. ';s'. Er "', ~.. I. -.

(8) Tabela 2. Średnie oceny uzyskane dla poszczególnych cech mydeł toaletowych i. Informacja na opakowaniu Grafika opakowania Kolorystyka opakowania. badane mydło mydl a Palmo-. mydło. mydło. Fa. Bobas. badane mydło mydla PaIml>łącznie live. ł ączni e. Hve. 3,29 3,66 3,8 1. 3,97 4,56 4,39. 3,03 3.78 3,78. 2,86 2,64 3,25. 2,63 3,39 3,48. 3,26 4,47 4,32. 3,45 3,83 4,07 4,09 3,49 3,6&. 2,89 4,00 4,44 4,25 4,11. 4,08 3,89 4 ,00 4,50 3,50. 3,39 3 ,61 3.78 3,53 2,81. 4,5& 4,53 4,33 4,39. 3.&1 3,6 1 3,67 3,56. 2.64 2,72 1,&6 1,7&. 3,33 3,91 4p4 4 ,0 1 3,3& 3,43 3,33 3,36 3 ,33. 3.11 4 ,04 4,51 4,23 4,16 4,68 4,61 4,54 4,60. ar... segmentów rynku Konsumenci prozaiczni. Konsumenci racjonalni. Sen s oryści. Zmienna. wyodrębnionych. badane. mydło. mydla. Palmolive. mydło. mydło. Fa. Bobas. 2,28 3,40 4 ,44. 2,35 2.30 2,68. 2,88 3,40 3,46 3,46 3,97 4,11 3,95 3,29 3,38 3,35 3,29. łączni e. 3,35 4,16 4 ,03. mydło. mydł o. Fa. Bobas. 2,71 3,32 3,35. 2,58 2,11 3.00. Ekologia (uci ążliwość opakowa-. nia dla środowiska) Dopasowanie mydła do dłoni Gładkość powierzchni mydła Kształt. mydla Cieplo barwy mydla Czystość koloru mydła. Preferencja koloru mydła Delikatoność zapachu mydła Rodzaj zapachu Utrzymywanie się zapachu na skórze. 3,62. 3,29 3,24 3,45. 4,25. 3,83. 2,28. 3,56. 4,32. Relaksujące działanie zapachu Korzystne działanie na s kórę Zdolność usuwania brudu. 3.19 3,75 4,09. 4,14 4,14. 3,47 3,56. 1,97. 4,25 4 ,32. Pi enistość. 3,94. 4,58 4 ,19. 4,41 3.74 4,1 9 3,&4 3,73. Szybkość. zmydlania. 3,86 10&. Liczba przypadków Źródło:. opracowanie. własne.. 4,39. 4,17 4,31 3.97 36. 3 .56 3 ,72. 2,94 3 ,42. 171. 4,46 4,28 4.16. 3,49. 3,39. 4 ,11. 3,60. 4.12 4,33 3,07 3,35 3,09 3,42 3,53. 3,49. 3.&4 3,&9 3,37 4,24. 2,53 2,09. 4,2 1 3,74 57. 3 ,47. 2,9 1 2,26 2,30 2,12 1,86. 3.03 4.10 4,32 4,1 6 3,17 4,13. 3 ,74. 3.90 4.10 4.16 3 ,1 9 3,45 3,29. 3,61 3,90 3,90 3,52 2,90 2,55 2,55 2.06 2.00. 3,2j. 4,23 4.10 3,94. 3.71 3,81. 3,47. 4.\3. 3,58. 3,74. 3.48. 2 ,61 2,32. 3,53. 3.1& 3,67. 3 ,88 3 ,03 3,28. 3 ,88 3,7 1 3,34. 3,84 4,03 4,10. 3.45 3.90 4.10 3.42. 3.71 3.71 2.94 3.23. 93. 3.39. 31. ~. "'-. ". ~.. ~. ,,'". <l-. fr.

(9) Tabela 3. Odchylenia standardowe uzyskane dla poszczególnych cech mydeł toaletowych i wyodrębnionych segmentów rynku. Zmienna. Informacja na opakowaniu Graflka opakowania Kolor)'styka opakowania Ekologia (uciążliwość opakowania dla środowiska) Dopasowanie mydła do dlOni Gładkość powierzchni mydła Kształt mydla Ciepło barwy mydła CzyStość koloru mydła. Prefe.rencja koloru mydła Delikatoność zapachu mydla Rod<aj <apOchu Utrzymywanie S ię zapachu. na. skórze Relaksujące działanie. zapachu Korzystne działanie na skórę Zdolność usuwania brudu Pienistość. Szybkość. zmydlania. Liczba prlypadków Źródlo:. -_.. opracowanie własne:.. badane mydlo mydla Palmo·. mydlo Fa. mydlo Bobas. łącznie. Hve. 1,12 1,12 0,98. 0,84 0,65 0,64. 1,13 0,72 0,96. 1,15 0,79 0,84 0,79 1,16 1,23 1,28 1,39 1,43. 1,06 0,63 0 ,61 0 ,60 0,97 0,77 0,74 0,79 0,73. 0,10 0,82 0 ,76 0,61 1,16 1,01 1,18 0,96 1,13. 1,08 0,87 0,99 0,81 0,95 1,02. p-,. 0,65 1,02 0 ,96 0,64 0,55 0 ,75. 0 ,85 1.25 0,94 0,70 0,7099 0 ,7363. 1,45 1,05 0,82 1,08 0,91 108. 36. Konsumenci prozaiczni. Konsumenci racjonalni. Sensorysci. 1,05 0,99. o:n. badane myd lo mydla Palmo. li ve łąctnie. 1.14 1,15 1,06. mydlo Fa. mydlo Bobas. 1,13 0,57 0,74. 0,98 0,82 0,89. 1,06 0,80 0,87. 1,06. 1.19 1,02 0 ,90. 1,10 0,84 0 ,98 0,89 1,19 1,36 1,42 1,42 1,46. 0,60 0.62 0,94 0,47 0,73 0,71 0,56. 1,18 0 ,77 0,89 0,81 1,19 1,12 1,27 1,21 1.20. 1,14 1.13 1,16 0,94 1.07 1.05. 1. 14 1.30 1.10 0,73 0,92 0,91. 0,66 0,79 0,81 0,57 0,67 0,77. 0 ,90 0,90 1,14 0,63 0,62 0,81. 17 1. 0 ,73. 57. badane mydlo mydla Palmo-. mydlo Fa. mydlo Bobas. Ią<:znie. Ji ve. 1,17 1,02 1,01. 0,88 0,69 0,84. 1,27 0,70 0,88. 1,20 1,07 1,03. 1,03 0,92 1,12 0,97 1,02 1,08 1,09 1,07 0 ,91. 1,15 0,79 0 ,87 0,80 1,04. 1.22 0,70 0,75. 1,27 1,34 1,30. 0.58 0,92 0 ,96 0,99 1,04 1,00. 1,09 0,91 0,94 0,73 1,08 1,15 1,16 0,94 0,91. 1,02 0,75 0,87 0,89 0,94 0,96 1,06 1,06 0,97. 0,97 0 ,972 1,10 0,85 0,84 092. 1,08 129 0.90 0,78 0,94 0,85. 0 ,67 1,09 0.86 0,71 0,65 0,92. 0,70. 1,17 1,11 0,90 0,78. 1,21. 93. 1,23. 0 ,93 0,83 0 ,70 0,89 31. !:;'. I '" ~ ~. ,,'!?" a. ąDo. s:. ;: ~. ". ;=-. ~. "~gS-. S g ą. l. ~. 0,93. 0,76. I. -.

(10) Tabela 4. Skale złożone (sumaryczne) do oceny jakości trzech Ogół. Zmienna Informacja na opakowaniu Grafika opakowania Kolorystyka opakowania. Ekologia (uciążliwość opakowania dla środowi ska) Dopasowanie mydła do dłoni Gładkość powierzchni mydła Kształt mydła Ciepło. barwy mydła Czystość koloru mydl. Preferencja koloru mydla Delikatoność zapachu mydła Rodzaj zapachu Utrzymywanie się zapachu na skórze. mydło. mydla. Palmolive. + +. + + + + + + +. + +. dzialanie zapachu Korzystne działani e na skórę Zdolnosć wllwania brudu. +. Pienislość. +. Szybkość. +. Relak sujące. zmydlania Alfa Cronbacha Średnia k.orelacja między poz.. Liczba przypadków -. Źródło: opracowan ie własne.. badanych. badane łącznie. -. 0,9276 0,4847. 371. + + + + +. + + +. + + +. + + + + +. mydełloaIelowych. badane. mydło. mydla łącznie. Palmolive. + +. -. mydło. Fa. Bobas. + + + + + + + + + + + + + +. 0,8584 0,8673 0 ,2792 0,2985 124 124. Mężczyżni. Kobiety. mydło. + +. dla ogółu badanych, kobiet oraz mężczyzn badane. mydło. mydla łącznie. Palmo· hve. -. -. +. +. +. +. -. -. + + + +. +. mydło. mydlo. Fa. Bobas. -. -. -. + +. + +. + +. +. +. +. + + + + +. + +. + + +. + + +. +. + +. + + + + +. +. + +. + + + +. +. + +. mydło. myd ło. Fa. Bobas. + +. + -. + +. -. -. +. +. + + + +. +. +. +. -. + +. + + +. + + +. +. +. +. +. -. +. + +. + +. + +. + +. +. + + + +. +. + + +. + + -. +. + +. +. +. 0,8631 0,9268 0,8180 0,8704 0,8 561 0,2908 0,4500 0,2362 03155 03078 76 ł 24 228 76 76. + + + + +. + +. -. +. -. +. +. +. -. -. 0,9296 0,5348 144. 0 ,8570 0 3 247 48. + + + + +. + +. ~. +. +. + + + +. +. + + +. + +. 0,8693 0,3293. 0,8608 0,2811. 48. 48. +. ;:;.. :c"00'. ". ~ c <:>-. ;;;.. ~.

(11) Tabela 5. Skale z]oźone (sumaryczne) do oceny jakości trzech mydeł loaletowych dla poszczególnych segmenlów rynku. Zmienna. Informacja na opakowaniu GrafIka opakowania Kolorystyka opakowania Ekologia (uciążliwość opakowania dla środowiska) Dopasowanie mydła do dłoni Gładkość powierzchni mydła. badane. mydło. mydła. Palmo-. ł ącz nie. live. -. -. -. +. + +. +. + +. +. +. -. -. +. +. +. -. -. Utrzymywanie. się. Palmo-. łącznie. hve. -. +. +. -. +. +. +. +. +. +. usuwania brudu. Pierustość Szybkość. zmydlania Alfa Cronbacha Średnia korelacja między poz. Liczba przypadków -. opracowanie. własne.. Bobas. +. -. -. +. -. +. +. -. Ę. +. Do. +. +. +. + + +. + + + + + + + +. +. -. -. -. -. -. + +. +. +. +. + +. + +. + +. + + +. +. +. +. +. -. +. + + + +. ... ... + +. + + + +. + + + +. -. +. + +. +. +. +. + + +. + +. + +. +. -. + + + +. + + + + +. +. +. +. +. +. +. + +. +. Zdolność. m ydło. Fa. + + +. +. -. zapachu Korzystne działanie na skórę. łącznie. + + +. ... .... +. ";;; ",,'". mydło. -. +. ReJaksujące działanie. Palmolive. + +. +. + + + +. mydło. mydla. mydlo Bobas. + +. +. + +. badane. Fa. + +. +. .... m y dło. zapachu. na skórze. Źródło:. my dło. mydła. +. +. Rodzaj zapachu. -. badane. +. Ciepło. koloru mydła Preferencja koloru mydła DelikatonoSć zapachu mydła. Bobas. -. -. Czystość. mydło. Fa. +. Kształt mydła. barwy mydła. mydło. .,~. <> '"'. Konsumenci prozaiczni. Konsumenci racjonalni. Sensorysci. + +. +. .... + + +. -. + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + 0,9438 0,8825 0,8958 0,8878 0,9302 0 ,8209 0 ,8503 0,8458 0,9069 0,8324 0,8880 0,8818 0,6397 0,3496 0,3998 0,3309 0,5175 0,3210 0,2719 0,2614 0,4007 0,2492 0,3103 0,3485 93 31 31 31 57 l71 57 57 36 36 108 36. "i5. o:. $. -:;;. .,"".. ;:,'". g-. ~. "... g-. "". ~. '0;'. "'<:l". .". p.. -. _L_. -.

(12) I. Jadwiga Stabieeka. Po wyeliminowaniu dwóch zmiennych , które nie znalazły miejsca w więk szości skal końcowych (wewnętrznie spójnych) przeprowadzono analizę głów nych składowych na podstawie 16 zmiennych. Korzystając z faktu, że jedna z respondentek (konsumentka racjonalna) oceniła wszystkie 16 cech mydła Palmolive na ,,5" potraktowano ten przypadek jako idealny. W ten sposób uzyskano realizacje wartości składowych głównych dla "obiektu idealnego" ,nie naruszając struktury zbioru. Dalszą analizę wykonano w następujący sposób: Wariant L Przeprowadzono analizę głównych składowych dła całego zbioru (uwzględniono 372 przypadki), a następnie obliczono średnie wartości 5 pierwszych składowych głównych dla każdego z badanych mydeł oraz czterech zbiorów: ogółu badanych, sensorystów , konsumentów racjonalnych oraz konsumentów prozaicznych. Otrzymane wyniki zamieszczono w tabeli 6. Wariant II. Przeprowadzono analizę głównych składowych dla mydła Pał molive (uwzględniając 124 przypadki). Srednie wartości 5 pierwszych składo wych głównych dla sensorystów , konsumentów racjonalnych i konsumentów prozaicznych zamieszczono w tabeli 7 . Wariant III. Przeprowadzono analizę głównych sk ładowych dła konsumentów racjonalnych (171 przypadków), a następnie obliczono średnie realizacje pierwszych 5 składowych dla poszczególnych mydeł. Otrzy mane wyniki zamieszczono w tabeli 8. Tabela 6. Średnie wartości składowych głównych dla ocenianych mydeł toaletowych (na podstawie anałi zy głównych składowych dokonanej dła wszystkich badanych łącznie) Marka mydla Obiekt. Segment oceniający. Czynnik I Czynnik 2 Czynnik 3 Czynnik 4 Czynnik 5 0,8874. 0,9063. 0,6879. 0,8199. 0,9127. -0,3160 -D ,107 I Konsumenci racj onalni -D,5083 Konsumenci prozaiczni -0,2052. -D ,2272 -D,2777 -D,2984 -D,0377. -1,0428 -1,2785 -D,9153 -1,0036. 0,1762 -D,0181 0,3072 0,1188. -D,3 103 0,001 4 -D,4655 -D,3869. 0,2544 0,1473 0,3801 0,1475. 0,4880 0,3560 0,5400 0,5458. -D ,2525 -D,2225 -D ,2286 -D,3313. -D,0157 0,2673 0,0011 -D,3753. -0,0272 -D,7974 -D ,0654 0,1043. 0,5548 0,5490 0,5961 0,4855. 0,0763 0,0971 0,2685 -D,3014. 0,3260 0,6217 0 ,3854 -D,1266. idealny3. Ogól badanych Bobas. Sensoryści. Ogól badanych. Fn. -D,3679 -D,723 I Konsumenci racjonalni -D ,6 102 Konsumenci prozaiczni -D,2657 Sensoryści. Ogól badanych Palmolive. Sensoryści. Konsumenci racjonalni Konsumenci prozaiczni. 0,6840 0,6687 0,7699 0,5437. a Do analizy włączono przypadek idealny - jedna z konsumentek racjonalnych oceniła wszystkie cechy mydla Palmolive na "S".. Źródło: opracowanie własne ..

(13) I. Zastosowanie analizy g/ównych sk/adowych do oceny jakości .... Tabela 7. Średnie wartości składowych głównych dla poszczególnych segmentów uzyskane na podstawie analizy głównych składowych dokonanej dla mydła Pałmołive Segment. oceniający. Przypadek idealny. Sensorysci Konsumenci racjonalni. Konsumenci prozaiczni. Czynnik I. Czynnik 2. Czynnik 3. Czynnik 4. Czynnik 5. 1,6694 0,1540 0,2314 -0,6043. 0,5210 0,0540 -0,1419 0,1982. 0,1827 0,0244 0,0172 -0,0600. -0,5639 -0,1091 0,1375 -0,1261. 0,3326 -0,3106 -0,0283 0,4127. Źródło: opracowanie własne.. Tabeła 8. Średnie wartości składowych głównych uzyskane dla konsumentów racjonalnych na podstawie analizy glównych skladowych dokonanej dla poszczególnych mydel. Marka mydla Obiekt idealny Palmolive Fa Bobas. Czynnik I. Czynnik 2. Czynnik 3. Czynnik 4. Czynnik 5. 1,7283 0,9201 0,1028 -1,0229. 0,3127 -0,4821 0,3588 0,1233. - 0,1418 -0,0103 0,2540 -0,2437. -0,4673 -0,0771 0,5996 - 0,5225. -0,0859 0,1790 -0,1319 -0,0470. Źródlo: opracowanie własne.. Tabela 9. Odległości punktu odwzorowującego obiekt rzeczywisty od wspólnego punktu idealnego w przestrzeni składowych głównych reprezentujące ocenę jakości mydla (bez uwzględniania wspólczynników wagowych) Odleglość. Marka mydla. Segment. oceniający. Ogól badanych Bobas. Scnsory.ści. Konsumenci racjonalni Konsumenci prozniczni Ogól badanych. Fa. Sensoryści. Konsumenci racjonalni Konsumenci prozaiczni. Ogól badanych Palmolivc. Sensol'yści. Konsumenci racjonalni. Konsumenci prozaiczni Żródlo; opracowunie własne .. cuk.idcsowa. miejska. Czebyszewa. 3 czyn· niki. 5 czyn· Ilików. 3 czyn~ niki. 2,39 2,50 2,44 2,22. 2,76 2,78 2,85 2,67. 4,07 4,14 4,20 3,73. 5,93 5,86 6,09 5,73. 1,73 1,97 1,60 1,69. 1,73 1,97 1,60 1,69. 1,43 1,81 1,59 1,39. 2,01 2,19 2,11 2,22. 2,11 2,70 2,17 2,05. 4,11. 4,39 4,13 4,49. 1,26 1,61 1,50 1,15. 1,26 1,61 1,50 1,29. 0,96 1,72 0,98 0,90. 1,35 1,89 1,24 1,35. 1,27 2,06 1,18 1,35. 2,60 3,07 2,26 3,51. 0,93 1,70 0,97 0,80. 0,93 1,70 0,97 1,12. 5 czyn· ników. 3 czynfliki. 5 czyn· ników.

(14) I. Jadwiga Stobiecka. Na zakończenie obliczono o dleglości punktu idealnego od obiektów idealnych dla każdego wariantu oddzielnie oraz przestrzeni trójwymiarowej i pię ciowymiarowej. Wykorzystano trzy możliwośc i: - odległość euklidesową, - odległość miejską, - odległość Czebyszewa. Tabela 10. Odleglo ści punktu odwzorowującego obiekl rzeczywisty od wspólnego punktu idealnego w przestrzeni skladowych głównych reprezentujące ocenę mydła Palmolive dokonaną przez wszystkich respondentów Odlcglość. 3 czynniki. 5 czyn-. 1,59 1,59 2,31. 1.78 1,78 2,35. Sensoryści. Konsumenci racjonnlni Konsumenci prozaiczni Źródło:. ników. Czebyszewa. miejska. euklidesowa. Segment oceniający. 3 czynniki. 5 czyn~ oikó w. 3 czynniki. 5 czynników. 2,14 2,27 2,84. 3,24 3,33 3,36. 1,52 1,44 2,27. 1.52 1,44 2,27. opracowanie wlasne,. Tabela 11 . Odległośc i punktu odwzorowującego obiekt rzeczywisly od wspólnego punktu idealnego w przestrzeni składowych głównych reprezentujące ocenę mydeł toaletowych dokonaną przez konsumentów racjonalnych Odlcglo ść. Marka mydla. euklidesowa 3 czynniki. Bobas Fa Palmolive Źródlo:. 2,76 1,67 1,14. 5 czyn~. ników 1,24 1,99 1,23. Czebyszewa. miejska. 3 czynniki. 5 czynników. 3 czynniki. 3,04 2,07 1,76. 3,14 3,18 2,41. 2,75 1,63 0,81. 5 czyn-. oików 2,75 1,63 0,81. opracowanie wlasnc.. Wyniki otrzymane dla poszczególnych wariantów eksperymentu zamieszczono w tabelach 9, lO i II. Analiza trzech ostatnich tabel pozwala zauwazyć, ze różnice w ocenach jakości mydeł toaletowych otrzymanych z zastosowaniem przestrzeni o róznej liczbie wymiarów oraz różnych mierników odległości są znaczne. Świadczy o tym między innymi duza ilość odmiemmych uporządkowań (tabela 9) otrzymanych przede wszystkim w przypadku zastosowania róznych mierników odległości. Róznice w kolejności uporządkowań mają również miejsce, gdy w analizie uwzględnia się inną liczbę wymiarów..

(15) Zastosowanie analizy. głównych składowych. do oce/!y jakości .... I. 4. Podsumowanie Punktem wyjścia analizy głównych składowych czy analizy czynnikowej jest macierz wspólczynników korełacji między cechami pierwotnymi. Wystę powanie w zbiorze odrębnych grup zmiennych wysoko ze sobą skorelowanych oznacza, że powielają one te same informacje . Każda taka grupa może być zastąpiona pojedynczym czynnikiem, który jest nośnikiem informacji zawartych w zmiennych tworzących daną grupę. Obiekty będące przedmiotem zainteresowuń badaczy posiadają cechy, które jednak nie zawsze są łatwe do obserwacji i ilościowego opisu. Z tego powodu jedne aspekty zjawiska mogą być dokłudniej opisane, inne zaś słabiej, niezależnie od ich wagi dła ocenianego obiektu. O ile omawiane metody mogą być z powodzeniem stosowane do badań eksploracyjnych, o tyle należy z dużą ostrożnoś cią podchodzić do nich w przypadku ustalania wag określajf)cych znaczenie, jakie należy przypisać poszczególnym czynnikom w trakcie unalizy. W obu przypadkach bardzo istotna jest jakość wprowadzanych danycll. Niewielki fragment zaprezentowanych w pracy możliwości interpretacyjnych wyników uzyskanych z zastosowaniem analizy głównych składowych pokazuje, że adaptacja metod unalizy wielowymiarowej do oceny jakości produktów rynkowych bez przeprowadzenia wielu wnikliwych, pracochłonnych analiz nie jest możliwa. Wykorzystywane zbiory danych nie mog~ być przypadkowe i muszą umożliwiać prowadzenie kompleksowych analiz . Lileralura Badania przestrzenne rynku i konsLlmpcji. Prz.ewodnik metodyczny, J, Baznrnik, T. Grabiń ski, S. My"nrski, L. Rudnicki, L. Slrzembicki, A. Szroinnik , K.P. Wojdncki, PWN, Wnr-. szowa 1992. Cnttell R.B., Burdsnl C.A., Tlie Radial Parcel DOl/hle Factoring Desigll. A SOlllliolllo lite I/ems - Parcel COlltroversy,. Mullivariate Behavioral Research, 1975, 10 .. Cooley W.w .. Lohues P .R., Mułtivarialo Dal" Allalysis, New York, Wiley 1971. Hamtau H.H" Modem Faclor Allalysis, University Df Chicngo Pres>, Chicago 1976. Slcvens J., Applied Mullivariale Slalislics for file SodaL Sciences. Hillsdale, Erlballm, New York 1986. Stobiecka J., Metody ustalania kryteriów oceli)' jakości towarów, rozprawa doktorska, Krnków 1994.. Zakrzewska M., Analiz.a cZyllnikowG w budowaniu i sprawdzalliu modeli psyclwlogiCl.llyclJ, Wydawnictwo Naukowe UAM,. Poznań. 1994 .. Zalewski RJ" Analiza cZyllllikowa. Przewodnik po programach komputerowych, Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Pozl1rmiu, PozmlJ11989, nr 174..

(16) I. Jadwiga Stobiecka. The Applicalion ol Prindpal Componenl. Analysls lor Ihe Esllmation ol the Quallty ol Market Products Among the many methods ar multidimensionnl uma analysis in hiernrchical quality sludies it woultl be useful to cOIlsider the application Df at least three. ar them, namely lhe. principal components annlysis, the faeter analysis and the cłuster anulysis. The advantage af the quoted methods is reducing fi grent number af variabies to obtain a relatively smali group ol' enhlies cOl\slnl cted 01\ Ihe basis of all Ihe applied v. ,iables. 011 the olle hond this option is valuOlble, on the other while applying thc method af a multi-dimensiomll analysis af data a researcher loscs direet contact with input data. In this case it is essential to understand well experimental data in order not [o accept blindly wIJat these methods suggesl. 1n 'he article lhe iluthor compares the principal componenl mcthod wilh the faclor analysis. However, parLicular attenlion is drnwn 10 (he former one which has been iIlustrated taking toilet soap as ao example. The carried out analysls a1l0ws for ao observatiol1 that the differences in evaluations ohtaioed wilh the use of space wit h different nnmber. or dimensiolls ilnd different measurers ar dislance are considernble..

(17)