통계의 입문

비즈니스 통계 입문 - 퇴근시간이 빨라지는
우치다 마나부 외 지음, 오시연 옮김 / 시그마북스 / 2012년 2월

예측하려는 데이터와 예측에 사용되는 데이터와의 사이에 아무런 관련성이 없더라도, 다중공선성 문제로 인해 예측식이 정확한 인과관계를 나타내지 못하더라도 예측을 하는 것 자체가 목적이라면 그 결과를 그대로 채택해도 별 문제는 없다. 다만 오컴의 면도날 원칙이 있는데, 필요하지 않은 가설을 잘라낸다는 비유로 어떤 현상을 설명할때 불필요한 가정을 해서는 안된다는 의미이다. 경제성의 원리라고도 하는 이 원칙에 따라 결과를 얻는 예측식이 두개 있다면, 복잡한것보다는 쓸데없는 요인을 배제한 단순한 것을 선택하는 것이 좋다.

컨조인트 분석으로 선정하여 기업 고객만족도 조사를 진행하고자 한다. 컨조인트 분석은 어떤 제품이나 서비스가 갖고 있는 속성들에 대한 고객 선호도를 분석하는 방법을 말하며 질문 방식과 분석 방법에 따라 여러 종류가 있다. 컨조인트 분석은 소비자가 느끼는 제품의 속성에 대한 효용을 근거로 함으로 다양한 사례에 응용이 가능하다. 즉, 효용의 합을 이용한 신제품 개발과 신제품의 속성에 대한 포트폴리오를 구성하여 시장점유율 예측, 가격반응함수와 시장점유율을 이용한 최적가격 선택, 시장점유율과 브랜드 효용을 이용하여 개별 브랜드의 값을 구할 수 있는 장점이 있다. 그러나 속성과 속성수준이 많으면, 정확한 효용을 추정하기 위해 사용해야 할 가상상품의 수가 너무 많아지는 단점이 있어 속성과 수준이 각각 4개 이하일때 적합하다. 속성의 수가 2개일 경우 컨조인트 분석을 이용하지 않고도 적용이 가능하며, 속성의 수가 7개 이상이 될 경우에 소비자들이 선호서열을 판단하는데 혼란을 가져올 수 있다. 컨조인트 분석을 이용해 어떤 제품 또는 서비스가 가지고 있는
속성 하나하나에 고객이 부여하는 효용을 추정함으로써 그 고객이 어떤 제품을 선택할지를 예측할 수 있다. 다시 말해, 요소요소별로 각각의 자극에 대한 전체적인 반응을 분석함으로써, 각각의 자극 속성에 대한 효용을 자극에 대한 응답자의 전체적인 평가를 이용하여 이끌어낼 수 있게 하는 것이다.