Choice-Based Conjoint Analysis: um enfoque bayesiano - Barbosa, Eduardo Campana (Universidade Federal de Viçosa, 2015)
A presente dissertação teve como objetivo principal demonstrar um enfoque Bayesiano para a metodologia Choice-Based Conjoint Analysis (CBCA). Apresenta-se no texto uma ampla revisão sobre a CBCA (Capítulo 1), sobre o modelo Logit Multinomial [desenvolvimento do modelo, procedimentos de estimação de parâmetros, probabilidades e razões de escolha (Capítulo 2)] e sobre o enfoque de estimação Bayesiano [distribuição a priori utilizada, aproximação de Laplace para a função de verossimilhança, distribuições a posteriori e detalhes sobre o algoritmo MCMC empregado (Capítulo 3)]. No Capítulo 4 apresenta-se um exemplo hipotético, no intuito de demonstrar os resultados e inferências que podem ser obtidos por meio desta recente abordagem (Bayesiana), sendo também apresentados os resultados do enfoque Frequentista. O tratamento em estudo foi um tipo de refrigerante e avaliou-se o efeito de três fatores (A, B e C) na intenção de compra de 96 consumidores, por meio de dados simulados. As análises estatísticas foram conduzidas no software livre R, cujos scripts encontram-se disponibilizados nos apêndices desta dissertação. Concluiu-se que a abordagem Bayesiana para CBCA apresentou resultados interessantes e satisfatórios, com estimativas similares às Frequentistas e mostrando-se uma alternativa metodológica viável para os estudos de CBCA. Adicionalmente, a abordagem proposta possibilitou ainda ao pesquisador construir intervalos de credibilidade (percentis das distribuições a posteriori) para as probabilidades e razões de escolha, no intuito de comparar estas quantidades ou testar hipóteses sobre estas. Quanto aos resultados práticos, a maior probabilidade de escolha estava associada ao tratamento 4, composto pelo nível do fator A, nível do fator B e nível do fator C.

This dissertation main goal is to demonstrate the Bayesian approach to Choice-Based Conjoint Analysis (CBCA). We present a comprehensive review of the CBCA methodology (Chapter 1), on the Multinomial Logit model [model development, parameter estimation procedures, probabilities of choice ratios (Chapter 2)] and on the Bayesian estimation approach [prior distribution, Laplace approach to the likelihood function, posterior distributions and details about the MCMC algorithm we applied (Chapter 3)]. In Chapter 4 we present a hypothetical example, in order to demonstrate the results and inferences that can be obtained through this recent approach (Bayesian), and we also present the results of the frequentist approach. The treatment for the study was a type of refrigerant (soda or soft drink) and we evaluated the effect of three factors (volume, type and color) on purchase intention of 96 consumers, using simulated data. Statistical analyzes were conducted with the free software R, whose scripts are provided in the appendices of this dissertation. It was concluded that the Bayesian approach to CBCA presented interesting and satisfactory results, with estimates similar to the frequentist ones, therefore proved to be a viable alternative methodology for CBCA studies. Additionally, the proposed approach also allows the researcher to build credibile intervals (percentiles of the posterior distributions) for the probabilities and choice ratios, in order to compare these quantities or test hypotheses about them. In terms of practical or applied results, the highest estimated probability of choice was obtained for treatment 4, with a1 level of factor A, b2 level of factor B and C1 level of factor C.
Choice-Based Conjoint Analysis: a bayesian approach
Keywords: Inferência Bayesiana; Consumidores - Preferência; Marketing; Probabilidade; Ciências Agrárias