Una comparación Monte Carlo de tres métodos métricos de segmentación con análisis conjunto.

Format:

Book

Author/Creator:

Picón, Eduardo.

Language:

Spanish

Physical Description:

1 online resource (24 pages)

Place of Publication:

Madrid : Red Psicológica, 2006.

Contents:

Una comparación Monte Carlo de tres métodos métricos de segmentación con análisis conjunto

LEGALES

DESCRIPCIÓN DE LOS MÉTODOS DE SEGMENTACIÓN

DISEÑO DEL ESTUDIO MONTECARLO

GENERACIÓN DE LOS DATOS

FACTORES INCLUIDOS EN EL ESTUDIO

Número de perfiles.

Número de segmentos.

Varianza de error.

Homogeneidad de los segmentos.

Similaridad de los segmentos.

MEDIDAS DE COMPARACIÓN

RESULTADOS

DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES

ABSTRACT

REFERENCIAS

Figura 1. Rectas de regresión para el total de la muestra (línea continua) y segmentando en dos grupos (líneas punteadas) (A partir de DeSarbo, Oliver y Rangaswamy, 1989).

Figura 2. Diferencias entre la Segmentación Post Hoc Basada en las Utilidades y la Basada en las Preferencias.

Figura 3. Ejemplo esquemático de una función de densidad observada y sus dos funciones subyacentes.

Figura 4. Diseño fraccionado completamente ortogonal de 9 perfiles (+8 holdout).

Figura 5. Verdaderas clasificaciones de los sujetos en los segmentos (nºseg) y estimaciones realizadas por los procedimientos SPHP, SPHU y SCL.

Tabla 1. Factores incluidos en el estudio Monte Carlo.

Tabla 2. Valores Raíz Utilizados para Calcular las Utilidades Verdaderas Simuladasa.

Tabla 3. Grados de Libertad Para Diferentes Diseños Ortogonales (Atributos Discretos con Tres Niveles) Obtenidos con el SPSS.

Tabla 4. Pruebas de Efectos Principales Sobre los Índices de Rendimiento (n = 600).

Tabla 5. Rendimiento Medio de los Diferentes Métodos de Segmentación.

Tabla 6. Rendimiento Medio de los Diferentes Niveles Considerados.

Tabla 7. Error de Predicción Medio (ETP) de Cada Método de Segmentación Según los Diferentes Niveles Considerados.

Notes:

Description based on publisher supplied metadata and other sources.

OCLC:

950759242