Бренд и информация на этикетках кондитерских изделий как факторы потребительского спроса



страница6/10
Дата02.05.2016
Размер0.68 Mb.
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10

Регрессионная модель потребительского выбора


В результате опроса респондентов, в нашем наборе данных оказалась переменная, нуждающаяся в перекодировке в набор дихотомических переменных. Это «Уровень образования (Education)». (таб. 12). Дихотомическая переменная – это переменная, которая может принимать только два значения.

Таблица 12

Распределение значений переменной "Уровень образования" по количеству ответов

Переменная «Уровень образования»

Интерпретация

Количество ответов, шт.

Процент ответов, %

0

Неполное среднее или ниже (8 классов или меньше)

2

1.1

1

Среднее общее, ПТУ

4

2.2

2

Среднее специальное

23

12.64

3

Незаконченное высшее (3 курса)

30

16.48

4

Высшее

49

26.92

5

В настоящее время являюсь студентом(кой)

74

40.66

Всего




182

100

Поскольку в выборке очень редко встречаются люди с уровнем образования ниже среднего специального (категории 0 и 1), при включении группы фиктивных переменных, отвечающих за уровень образования в регрессию, мы объединим людей с образованием не выше среднего в одну группу. Таким образом, мы ввели 6 фиктивных бинарных переменных edu1,edu2,edu3,edu4,edu5,edu6, которые в совокупности интерпретируют переменную education по каждому возможному значению. Мы объединили переменные edu1, edu2, edu3 в одну переменную edu3, которая является индикатором образования не выше среднего. (табл.13).

Таблица 13

Фиктивные переменные по уровню образования



Фиктивные переменные

Индикатор

Количество ответов, шт.

Процент ответов, %

edu3

Образование не выше среднего

29

15.94

edu4

Незаконченное высшее (3 курса)

30

16.48

edu5

Высшее

49

26.92

edu6

В настоящее время являюсь студентом(кой)

74

40.66

Всего




182

100

Следующим этапом, является выбор эталонной категории. При построении мультиномиальной логистической регрессии выбор базовой категории не влияет на результаты предсказания, но более наглядно показать значимые различия между разными группами респондентов удалось, взяв в качестве эталонной категории группу респондентов, для которых гораздо большее значения имеет информация, расположенная на этикетках, чем бренд (group=2). Введем понятие отношения шансов (Odds Ratio) в мультиномиальной логистической регрессии. Отношение шансов - это отношение числа случаев появления события в выборке к числу случаев его не появления (к числу «не случаев»). В данном исследовании, рассматривается отношение шансов попадания в группу потребителей, ориентирующихся исключительно на бренд при выборе кондитерских изделий к шансам попадания в группу потребителей, ориентирующихся только на информацию, а также шансы попадания в группу потребителей, опирающихся и на бренд, и на информацию на этикетках к шансам попадания в группу потребителей, принимающих во внимание только информацию на этикетках.

Сами по себе коэффициенты мультиномиальной логистической регрессии используются для получения предсказаний, но не имеют четкой интерпретации. В данном типе модели для интерпретации полученных результатов рассчитывается относительный риск (relative risk ratio), то есть отношение частоты события в той части выборки, где фактор действует, к частоте в части выборки, где фактор не действует, путем возведения число e в степень, равную оценке коэффициента регрессии. Именно поэтому в построении модели используется именно этот, более хорошо интерпретируемый показатель, а к коэффициентам регрессии обратимся при расчете сценарного моделирования.

Спецификация модели №1

Первой спецификацией мультиномиальной логистической регрессии является построение модели, включающей все выбранные независимые переменные, а именно



  • пол

  • возраст

  • доход

  • уровень образования

  • семейное положение

  • наличие детей

  • качество питания

  • уровень здоровья

  • рост-вес

  • отношение к пищевым добавкам

  • доверие к бренду

  • реклама бренда

Уравнение регрессии выглядит следующим образом:


Полученные результаты модели представлены в таблице. (табл.14).
Таблица 14

Результаты спецификации модели №1



Группа, независимые переменные

Показатель Relative Risk Ratio

Z - статистика

P>z – значимость коэффициента

Группа №0 – потребители, ориентирующиеся исключительно на бренд

Пол

3.32

1.76

0.078

Возраст

0.85

-2.17

0.03

Доход

0.48

-2.22

0.02

Образование не выше среднего

0.37

-0.64

0.51

Незаконченное высшее (3 курса)

1.5

0.28

0.77

Высшее

1.7

0.40

0.69

Студент

0.66

-0.31

0.76

Семейное положение

0.4

-0.82

0.41

Наличие детей

0.74

-0.25

0.80

Качество питания

0.37

-2.95

0.003

Уровень здоровья

1.34

0.74

0.458

Рост-Вес

0.7

-1.01

0.31

Отношение к пищевым добавкам

0.49

-2.4

0.01

Доверие к бренду

2.1

2.4

0.01

Реклама бренда

1.9

2.26

0.024

Группа №1 – потребители, ориентирующиеся и на бренд и на информацию

Пол

2.55

1.88

0.06

Возраст

0.95

-1.42

0.15

Доход

0.68

0.15

0.12

Образование не выше среднего

1.21

1.13

0.88

Незаконченное высшее (3 курса)

4.57

1.3

0.25

Высшее

5.11

0.79

0.19

Студент

2.6

-0.25

0.43

Семейное положение

0.8

-0.24

0.80

Наличие детей

0.81

-1.13

0.81

Качество питания

0.71

-0.4

0.25

Уровень здоровья

0.88

-0.3

0.69

Рост-Вес

0.92

-1.69

0.76

Отношение к добавкам

0.66

1.2

0.09

Доверие к бренду

1.32

1.91

0.23

Реклама бренда

1.54

1.5

0.05

Группа №2 – потребители, ориентирующиеся на информацию (эталонная категория)

Прежде чем приступить к интерпретации коэффициентов, была проведена проверка, на наличие незначимых переменных, то есть переменных, которые не повышают и не понижают вероятность того, что респондент обращает внимание на бренд или одновременно на бренд и информацию на упаковке относительно вероятности того, что респондент обращает внимание исключительно на информацию на этикетках продуктов питания. К выводу о незначимости можно прийти в том случае, если коэффициенты в обоих представленных выше уравнениях одновременно равны нулю. Данную гипотезу протестировали с помощью теста отношения правдоподобия (LR-test). (табл.15).

Таблица 15

Результаты теста отношения правдоподобия (LR-test)




Переменные

P - значимость коэффициента

Пол

0.12

Возраст

0.04

Доход

0.07

Образование не выше среднего

0.67

Незаконченное высшее (3 курса)

0.42

Высшее

0.37

Студент

0.45

Семейное положение

0.63

Наличие детей

0.96

Качество питания

0.003

Уровень здоровья

0.38

Рост-Вес

0.53

Отношение к добавкам

0.047

Доверие к бренду

0.043

Реклама бренда

0.058

В результате на уровне значимости 10% были признаны одновременно и индивидуально (исходя из оценок коэффициентов и их уровня значимости) и совместно (исходя из теста отношения правдоподобия) незначимыми переменные:

- семейное положение (Marrige Status)

- наличие детей (Children)

- уровень здоровья (Health level)

- соотношение роста и веса (Weght-Height)

Поэкспериментировав с различными вариантами объединения уровней образования (edu1-edu6), мы пришли к выводу, что этот фактор также не является значимым в объяснении важности бренда и информации для потребителя.

Таким образом, в дальнейшем построении модели необходимо исключить переменные, которые оказались незначимыми на 10% уровне. Для этого был проведен повторный тест отношения правдоподобия на незначимость коэффициентов во всех уравнениях, с учетом дополнительного проведения теста для группы переменных, которые планируются исключить из регрессии. В результате повторного проведения LR-теста было выявлено, что p-value теста для группы переменных (семейное положение, наличие детей, уровень здоровья, соотношение роста и веса, уровень образования) оказалось равным 0.796, что, очевидно, больше 10% уровня значимости. Следовательно, гипотеза о том, что коэффициенты перед этими переменными во всех уравнениях равны нулю, не может быть отвергнута, а значит, есть основания исключить данные переменные из модели.



Спецификация модели №2

Второй спецификацией модели является модель, включающая в себя 7 переменных:



  • пол

  • возраст

  • доход

  • качество питания

  • отношение к пищевым добавкам

  • доверие к бренду

  • реклама бренда

Уравнение регрессии выглядит следующим образом:

Результаты построения данной модели представлены в таблице. (табл.16).


Таблица 16

Результаты спецификации модели №2

Группа, независимые переменные

Показатель Relative Risk Ratio

Z - статистика

P>z – значимость коэффициента

Группа №0 – потребители, ориентирующиеся исключительно на бренд

Пол

3.03

1.74

0.082

Возраст

0.83

-3.14

0.002

Доход

0.56

-1.92

0.055

Качество питания

0.49

-2.88

0.004

Отношение к пищевым добавкам

0.51

-2.54

0.011

Доверие к бренду

2.11

2.74

0.034

Реклама бренда

1.73

2.12




Группа №1 – потребители, ориентирующиеся и на бренд и на информацию

Пол

2.49

1.9

0.058

Возраст

0.94

-2.49

0.013

Доход

0.8

-1.02

0.307

Качество питания

0.77

-1.05

0.293

Отношение к пищевым добавкам

0.71

-1.53

0.120

Доверие к бренду

1.32

1.4

0.160

Реклама бренда

1.42

1.69

0.092

Группа №2 – потребители, ориентирующиеся на информацию (эталонная категория)

Из результатов построения модели, видно, что все независимые переменные оказались значимыми 10% уровне значимости.

Для сравнения двух полученных спецификаций модели учитывались показатели скорректированного коэффициента детерминации (McFadden's Adj R2), Баевский информационный критерий (BIC) и информационный критерий Акаике. (табл.17).
Таблица 17

Показатели качества спецификаций модели 1 и модели 2






Спецификация модели №1

Спецификация модели №2

McFadden's Adj R2

9.4%

14.9%

Критерий AIC

345.06

324.28


Критерий BIC

56.19

-15.9

По сравнению с Моделью 1 (включающая все независимые переменные), Модель 2 обладает более высокими показателями скорректированного коэффициента детерминации (McFadden's Adj R2) и заметно меньшими информационными критериями (AIC, BIC), что свидетельствует о том, что модель обладает высокой объясняющей способностью, но при этом экономична, с точки зрения количества оцениваемых параметров. Таким образом, интерпретация полученных результатов проводится на основании второй спецификации модели, поскольку данная модель была выбрана в качестве лучшей.

Из модели следует, что, при прочих равных условиях:


  1. Шансы, что женщина обращает внимание исключительно на бренд, а не на информацию на этикетке (P(Y=0)/P(Y=2)) в 3 раза выше, чем аналогичные шансы для мужчин;

  2. Шансы, что женщина обращает внимание на бренд и на информацию на этикетке, а не только на информацию на этикетке (P(Y=0)/P(Y=2)) в 2,5 раза выше, чем аналогичные шансы для мужчин;

  3. Чем старше потребитель, тем меньше шансы, что он обращает внимание только на бренд (шансы, т.е. P(Y=0)/P(Y=2) уменьшаются примерно на 17% ежегодно) и что он обращает внимание и на бренд, и на этикетку (шансы, т.е. P(Y=1)/P(Y=2), уменьшаются на 5% с каждым годом). Таким образом, потребители более молодого возраста ориентируются на бренд намного сильнее, чем люди постарше.

  4. Чем выше доход, тем менее вероятно, что человек ориентируется только на бренд. Шансы, что человек ориентируется исключительно на бренд (P(Y=0)/P(Y=2)) падают на 44% при переходе на каждый новый уровень материального благосостояния. Это можно объяснить тем, что состоятельным людям свойственно более рациональное поведение с опорой на характеристики продуктов питания.

  5. Люди с высоким качеством питания имеют на 58% менее высокие шансы относиться к группе, обращающих внимание только на бренд (P(Y=0)/P(Y=2)). Вероятно, это связано с тем, что здоровое питание, как правило, не связано с покупкой широко рекламируемых товаров. Аналогичный вывод касается и тех, кто обращает внимание на содержание пищевых добавок в продуктах питания – рост согласия с утверждением «Я пытаюсь избегать покупать продукты питания, содержащие какие-либо пищевые добавки» на 1 балл снижает шансы попадания в группу опирающихся на бренд при выборе товара на 48%. Другими словами, люди, стремящиеся избегать покупку продуктов питания с наименьшим количеством пищевых добавок, более склонны ориентироваться на информацию на этикетках, чем руководствоваться известностью торговой марки.

  6. Рост согласия с утверждением «Когда я покупаю продукты питания предпочитаемого мной бренда, я уверен(а), что в продукте не содержатся пищевые добавки с высоким риском ухудшения здоровья» на один балл увеличивает вероятность попадания в группу потребителей, ориентирующихся исключительно на бренд. Данный вывод свидетельствует о том, что для части потребителей бренд является некой гарантией качества продуктов питания и уверенностью в том, что кондитерские изделия известных торговых марок не содержат пищевые добавки, ухудшающие уровень здоровья, следовательно, они менее склонны изучать информацию на этикетках.

  7. Потребители, в целом подверженные рекламе новых продуктов питания знакомых им брендов, в частности при выборе кондитерских изделий также более склонны руководствоваться известностью торговой марки нежели изучать информацию, расположенную на этикетках;




    1. Поделитесь с Вашими друзьями:
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10


База данных защищена авторским правом ©ekollog.ru 2017
обратиться к администрации

войти | регистрация
    Главная страница


загрузить материал