Lecture Marketing research (12th edition) - Chapter 21: Multidimensional scaling and conjoint analysis

Chapter 21 - Multidimensional scaling and conjoint analysis. In this chapter, the following content will be discussed: Multidimensional scaling, approaches to creating perceptual maps, attribute based approaches, comparison of factor and discriminant analysis,...

Attribute data Nonattribute data

Similarity Preference

Correspondence analysis Discriminant analysis MDS

• Attribute based MDS ­ MDS used on attribute data

• Assumption 

▫ The attributes on which the individuals' perceptions of objects are based can be identified

• Methods used to reduce the attributes to a small number of  dimensions 

• Based on both perceived differences between objects and differences between people's perceptions of objects

• Dimensions provide more interpretive value than discriminant analysis

Factor Analysis

Discriminant Analysis

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Market

• MDS uses proximities (value which denotes how similar or how different two objects are perceived to be) among different objects as input 

Due to large increase in the stress values from two dimensions to one,  two dimensions are acceptable

• Respondents may not  perceive or evaluate  objects in terms of  underlying attributes

• May require more  dimensions to represent  them than the use of 

flexible models

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Perceptual Map Using Similarity Data

• Perceptual mapping has not been shown to be reliable 

across different methods

• The effect of market events on perceptual maps cannot be  ascertained 

• The interpretation of dimensions is difficult

• When more than two or three dimensions are needed, 

usefulness is reduced

• Technique that allows a subset of the possible combinations of product  features to be used to determine the relative importance of each 

• The dependent variable is the preference judgment that a  respondent makes about a new concept

• The independent variables are the attribute levels that need 

to be specified

• Respondents make judgments about the concept either by  considering 

▫ Two attributes at a time ­ Trade­off approach

▫ Full profile of attributes ­ Full profile approach

• A value of relative utility is assigned to each level of an 

attribute called partworth utilities

• The combination with the highest utilities should be the  one that is most preferred 

• The combination with the lowest total utility is the least  preferred

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• Where the general direction of attribute preference probably is known

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Utilities for Credit Card Attributes

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Approaches

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End of Chapter Twenty­One