L'analyse conjointe conventionnelle est une méthode d'analyse de données basée sur la collecte de données expérimentales et est largement utilisée dans des domaines tels que le développement de produits et de services et la stratégie marketing. Dans l’analyse conjointe, les expériences sont souvent menées en utilisant des facteurs qualitatifs et, dans ce cas, le problème est qu’il y a moins de flexibilité dans la conception des politiques. Par conséquent, dans cette étude, nous collectons des données expérimentales qui ne négligent pas les effets combinatoires (interactions) et les termes quadratiques grâce à des expériences virtuelles conçues pour accomplir les tâches de l'analyse conjointe conventionnelle.
De plus, les principales méthodes d'évaluation des données expérimentales incluent (A) la méthode de notation et (B) la méthode de classement, mais dans cette étude, nous proposons (C) la méthode de répartition des différences. De plus, afin de résoudre le problème selon lequel la collecte de données expérimentales prend plus de temps et d'efforts que les enquêtes par questionnaire, nous tenterons de collecter des données expérimentales entièrement en ligne à l'aide de vidéos, de fichiers électroniques et d'Internet.
Dans cette recherche, nous visons à relever les défis conventionnels et à mener des expériences de haute qualité basées sur (1) une conception optimale qui utilise une table de modèle prédictif plutôt qu'une conception orthogonale, (2) une évaluation utilisant la méthode de distribution par différence d'ordre. , et (3) des exemples d'expériences virtuelles intégrant des expériences en ligne. Discutez des approches de collecte de données.
