다차원선호분석의 최적척도화 및 부분수량화

Abstract

다차원선호분석(mutidimensional preference analysis)은 여러 상품들에 대한 개인(또는 그룹)의 선호도를 알아보기 위한 분석방법으로 결과는 보통 2차원 그림으로 제공된다. 본 연구에서는 의미 있는 두 가지 최적척도 기준을 제안하고 이와 연관된 행 및 열 표시자를 유도하고 있으며, 아울러 사전지식을 반영하기 위해 부분수량화를 다차원선호분석에 도입하는 방법을 제시한다. 또한 본 연구에서 제시한 다차원분석기법들을 실제 인터넷 검색엔진에 대한 선호도 자료에 적용한다.

Multidimensonal preference analysis(MDPREF) is an useful analytical tool which figures out graphically how consumers recognize, evaluate and prefer certain products. This article mainly concerns the optimal scaling and partial quantification in implementing MDPREF. Methodologies developed here can be directly applicable to the real data. As an example, internet searching engine data in Korea are analized for implementing and illustrating the main results of the article.