Comparação dos métodos soma constante e análise conjunta de fatores para estimar a importância relativa

Abstract

A proposta deste trabalho foi comparar os métodos Soma Constante (SC) e Análise Conjunta de Fatores (ANCF) para estimar a importância relativa ((IR%)) dos fatores em estudos da preferência do consumidor. O objetivo principal foi verificar se o método SC pode ser utilizado para avaliar as estimativas de IR (%) obtidas pela ANCF. Foi realizado um estudo para avaliar a intenção de compra de uma bebida láctea sabor café com base na embalagem. Utilizou-se uma amostra de 192 julgadores residentes na cidade de Viçosa. Os fatores e respectivos níveis avaliados foram: tamanho da embalagem (200 mL e 1000 mL), nome do produto (café e chocolate e chocolate e café) e informação descafeinado (com e sem). Com as estimativas de IR (%) fornecidas pelos julgadores obtidas pelos dois métodos foram realizadas análises descritivas: gráficos Box e Whisker, histogramas e tabelas com medidas descritivas; e também análises inferenciais: teste t para dados pareados e para amostras independentes e testes de hipóteses lineares gerais. Optou-se por realizar as análises com e sem a exclusão de julgadores que não se adequaram ao modelo da ANCF, com base na não significância (valor p > 0,20) da Análise de Variância (ANOVA) realizada para os três fatores com os dados fornecidos por cada julgador. Após a realização das análises estatísticas concluiu-se que o método SC não se mostrou apropriado para avaliar os valores de importância relativa dos fatores estimados na ANCF. Devido à facilidade de aplicação, o método SC pode ser utilizado como um pré-estudo na seleção fatores para serem submetidos à ANCF, principalmente quando existem muitos fatores avaliados no estudo.Conjoint Analysis (CA) and the Constant Sum (CS) approach were both applied in a consumer preference study in order to estimate Relative Importance (RI%) of attributes. The main goal of this study was to verify if the CS approach can be used to evaluate estimates of RI% obtained from CA. A sample of 192 consumers, residents of Viçosa city, Minas Gerais State, evaluated 8 alternative packages of a milk based drink, formed by the combination of 3 factors with two levels each: Size (200mL and 1000mL), name (coffee and chocolate flavor and chocolate and coffee flavor) and information decaffeinated (with and without). We applied Descriptive (Box and Whisker plots, descriptive measures and dispersion plots) and inferential (paired and independent two sample t tests, general linear hypothesis tests) statistical analysis were applied using estimates of RI obtained from both methods and we concluded that CS does not provide a good evaluation for estimates obtained from CA, although this method can be used as a prior study in order to select factors for a CA study, specially when there exists many candidate factors.