Análisis conjunto mediante modelos lineales jerárquicos y modelos lineales jerárquicos bayesianos. Una aproximación desde el análisis multivariado.

Con el fin de evaluar la estrategia de mercado a seguir en el relanzamiento de un producto financiero vigente en el mercado, la compañía consultó a sus clientes actuales y potenciales a través de una encuesta, por el producto financiero ideal. Los resultados fueron recogidos, procesados y analizados...

Full description

Autores:
Alarcón Granados, Mauricio
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad Santo Tomás
Repositorio:
Repositorio Institucional USTA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.usta.edu.co:11634/20851
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11634/20851
Palabra clave:
Conjoint
Homogeneity Analysis
Análisis de mercado
Estadística bayesiana
Análisis multivariante
Conjoint
Análisis de homogeneidad
Datos ordenados
Rights
openAccess
License
Atribución-SinDerivadas 2.5 Colombia
id SANTOTOMAS_6254e29d51b4ce780007b2606714559e
oai_identifier_str oai:repository.usta.edu.co:11634/20851
network_acronym_str SANTOTOMAS
network_name_str Repositorio Institucional USTA
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Análisis conjunto mediante modelos lineales jerárquicos y modelos lineales jerárquicos bayesianos. Una aproximación desde el análisis multivariado.
title Análisis conjunto mediante modelos lineales jerárquicos y modelos lineales jerárquicos bayesianos. Una aproximación desde el análisis multivariado.
spellingShingle Análisis conjunto mediante modelos lineales jerárquicos y modelos lineales jerárquicos bayesianos. Una aproximación desde el análisis multivariado.
Conjoint
Homogeneity Analysis
Análisis de mercado
Estadística bayesiana
Análisis multivariante
Conjoint
Análisis de homogeneidad
Datos ordenados
title_short Análisis conjunto mediante modelos lineales jerárquicos y modelos lineales jerárquicos bayesianos. Una aproximación desde el análisis multivariado.
title_full Análisis conjunto mediante modelos lineales jerárquicos y modelos lineales jerárquicos bayesianos. Una aproximación desde el análisis multivariado.
title_fullStr Análisis conjunto mediante modelos lineales jerárquicos y modelos lineales jerárquicos bayesianos. Una aproximación desde el análisis multivariado.
title_full_unstemmed Análisis conjunto mediante modelos lineales jerárquicos y modelos lineales jerárquicos bayesianos. Una aproximación desde el análisis multivariado.
title_sort Análisis conjunto mediante modelos lineales jerárquicos y modelos lineales jerárquicos bayesianos. Una aproximación desde el análisis multivariado.
dc.creator.fl_str_mv Alarcón Granados, Mauricio
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Pineda Rios, Wilmar
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Alarcón Granados, Mauricio
dc.subject.keyword.spa.fl_str_mv Conjoint
Homogeneity Analysis
topic Conjoint
Homogeneity Analysis
Análisis de mercado
Estadística bayesiana
Análisis multivariante
Conjoint
Análisis de homogeneidad
Datos ordenados
dc.subject.lemb.spa.fl_str_mv Análisis de mercado
Estadística bayesiana
Análisis multivariante
dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv Conjoint
Análisis de homogeneidad
Datos ordenados
description Con el fin de evaluar la estrategia de mercado a seguir en el relanzamiento de un producto financiero vigente en el mercado, la compañía consultó a sus clientes actuales y potenciales a través de una encuesta, por el producto financiero ideal. Los resultados fueron recogidos, procesados y analizados mediante al análisis conjunto o Conjoint Analysis. La primera evaluación se realiza mediante el análisis conjunto para datos ordenados, tradicionalmente utilizado en la investigación de mercados. Seguidamente, y con el objeto de evaluar los resultados a través de distintas metodologías como el análisis conjunto lineal, análisis conjunto lineal jerárquico y análisis conjunto jerárquico bayesiano se realiza la transformación de los datos tipo RANKING a datos tipo SCORE utilizando el análisis de homogeneidad.
publishDate 2020
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2020-01-20T17:45:00Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2020-01-20T17:45:00Z
dc.type.local.spa.fl_str_mv Trabajo de grado
dc.type.version.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.coar.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.drive.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
status_str acceptedVersion
dc.identifier.citation.spa.fl_str_mv Alarcón, M. (2019). Análisis conjunto mediante modelos lineales jerárquicos y modelos lineales jerárquicos bayesianos. Una aproximación desde el análisis multivariado. (trabajo de pregrado) Universidad Santo Tomás. Bogotá, Colombia
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11634/20851
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomás
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv instname:Universidad Santo Tomás
dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv repourl:https://repository.usta.edu.co
identifier_str_mv Alarcón, M. (2019). Análisis conjunto mediante modelos lineales jerárquicos y modelos lineales jerárquicos bayesianos. Una aproximación desde el análisis multivariado. (trabajo de pregrado) Universidad Santo Tomás. Bogotá, Colombia
reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomás
instname:Universidad Santo Tomás
repourl:https://repository.usta.edu.co
url http://hdl.handle.net/11634/20851
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.references.spa.fl_str_mv Andrade, J., 2010. Conjoint analysis a pie. Market Variance. Recuperado de http://marketvariance.com/ blog/2010/01/12/conjoint-analysis-a-pie.
Bak, A. , Bartlomowicz, T. 2012. Conjoint analysis method and its implementation in conjoint R package. Wroclaw University of Economics.
Chapman, C. 2015. R for marketing research and analytics. Springer.
De la Cerna Villavicencio, J. F. 2016. Identificación de preferencias académicas universitarias en alumnos de los últimos años de educación secundaria en el colegio particular “Bella Unión” mediante el uso del Análisis Conjunto -Perfil Completo- con el aplicativo estadístico R. Lima, Perú.
Factum Mercadotécnico. 2009. Análisis de conjuntos (Conjoint Analysis. Recuperado de www.factummarketing.com/download.php?file=CONJOINT.ppt.
Ferreira Lopes, S. (2011). Análisis Conjunto. Teoría, campos de aplicación y conceptos inherentes. Estudios y Perspectivas en Turismo, 20 (2), 341-366.
Lam, K.Y. Koning, A.J. Franses, Ph.H.B.F., 2010. Ranking Models in Conjoint Analysis,.Econometric Institute Research Papers EI 2010-51, Erasmus University Rotterdam, Erasmus School of Economics (ESE), Econometric Institute..
Lenk, P. J. , DeSarbo, W. S. , Green, P. E. and Young, M. R. 1996. Hierarchical Bayes Conjoint Analysis: Recovery of Partworth Heterogeneity from Reduced Experimental Designs. Informs.
Luce, R. D. , Tukey, R. D. 1994. Simultaneous Conjoint Measurement: A New Type of Fundamental Measurement. , Journal of Mathematical Psychology. 1, 1-27.
Maydeu-Olivares, A, Bockenholt, U. 2005. Structural Equation Modeling of Paired-Comparison and Ranking Data.Psychological Methods. Vol. 10, No. 3, pp. 285-304.
McCullough, J, Best, R. 1979. Conjoint Measurement: Temporal Stability and Structural Reliability.Journal of Marketing Research. Vol. 16, No. 1 (Feb., 1979), pp. 26-31.
Okamoto, Y. 2015. A Two-Step Analysis with Common Quantification of Categorical Data. Japan Women’s University Journal: Faculty of Integrated Arts and Social Sciences, 2015, 26, 99-112.
Park, C. 2004. The robustness of hierarchical Bayes conjoint analysis under alternative measurement scales. Journal of Business Research 57, 1092-1097.
Ramírez, J. M. 2010. Measuring Preferences: from Conjoint Analysis to Integrated Conjoint Experiments. Revista de métodos cuantitativos para la economía y la empresa. 28-43.
Ravenzwaaij, D. , Cassey, P. , Brown, S. (2018). A simple introduction to Markov Chain Monte-Carlo sampling. Psychonomic Bulletin Review. 25, 143-154.
Sharma, S. 2017. Markov Chain Monte Carlo Methods for Bayesian Data Analysis in Astronomy.Sydney Institute for Astronomy, School of Physics, University of Sydney, NSW.
Tenenhaus, M. , Young, F. W. 19855. An analysis and synthesis of multiple correspondence analysis, optimal scaling, dual scaling, homogeneity analysis and other methods for quantifying categorical multivariate data. Psychometrika 50(1):91-119.
Woltman, H. , Feldstain, A. , MacKay, J. C. , Rocchi, M. (2012). An introduction to hierarchical linear modeling. Tutorials in Quantitative Methods for Psychology . 8 (1), 52-69.
dc.rights.*.fl_str_mv Atribución-SinDerivadas 2.5 Colombia
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.5/co/
dc.rights.local.spa.fl_str_mv Abierto (Texto Completo)
dc.rights.accessrights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv Atribución-SinDerivadas 2.5 Colombia
http://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.5/co/
Abierto (Texto Completo)
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.campus.spa.fl_str_mv CRAI-USTA Bogotá
dc.publisher.spa.fl_str_mv Universidad Santo Tomás
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv Pregrado Estadística
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv Facultad de Estadística
institution Universidad Santo Tomás
bitstream.url.fl_str_mv https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/20851/6/2019mauricioalarcon.pdf.jpg
https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/20851/7/carta%20aprobaci%c3%b3n%20facultad.pdf.jpg
https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/20851/8/carta%20derechos%20autor.pdf.jpg
https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/20851/1/2019mauricioalarcon.pdf
https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/20851/2/carta%20aprobaci%c3%b3n%20facultad.pdf
https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/20851/3/carta%20derechos%20autor.pdf
https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/20851/4/license_rdf
https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/20851/5/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 8ebfd470df9f04d25a88afa7271da8bf
4731bd0bdd79c44aa2183fb70757a291
5c4c2572de42478ccd5479d8f517b7f5
fbdc546c419efabf8867fd97353e04b0
d14809871229f77fd7af1afcffc841bf
bdb24974c2fb6ddd693290fb8c8ec0a9
dab767be7a093b539031785b3bf95490
f6b8c5608fa6b2f649b2d63e10c5fa73
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Universidad Santo Tomás
repository.mail.fl_str_mv repositorio@usantotomas.edu.co
_version_ 1866408983317708800
spelling Pineda Rios, WilmarAlarcón Granados, Mauricio2020-01-20T17:45:00Z2020-01-20T17:45:00ZAlarcón, M. (2019). Análisis conjunto mediante modelos lineales jerárquicos y modelos lineales jerárquicos bayesianos. Una aproximación desde el análisis multivariado. (trabajo de pregrado) Universidad Santo Tomás. Bogotá, Colombiahttp://hdl.handle.net/11634/20851reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coCon el fin de evaluar la estrategia de mercado a seguir en el relanzamiento de un producto financiero vigente en el mercado, la compañía consultó a sus clientes actuales y potenciales a través de una encuesta, por el producto financiero ideal. Los resultados fueron recogidos, procesados y analizados mediante al análisis conjunto o Conjoint Analysis. La primera evaluación se realiza mediante el análisis conjunto para datos ordenados, tradicionalmente utilizado en la investigación de mercados. Seguidamente, y con el objeto de evaluar los resultados a través de distintas metodologías como el análisis conjunto lineal, análisis conjunto lineal jerárquico y análisis conjunto jerárquico bayesiano se realiza la transformación de los datos tipo RANKING a datos tipo SCORE utilizando el análisis de homogeneidad.In order to evaluate the market strategy to be followed in the relaunch of a current financial product in the market, the company consulted its current and potential customers through a survey of the ideal financial product. The results were collected, processed and analyzed through Análisis Conjunto or Conjoint Analysis. The first evaluation is carried out through a conjoint analysis for ordered data, traditionally used in market research. Next, and in order to evaluate the results through different methodologies such as linear conjoint analysis, hierarchical linear conjoint analysis and Bayesian hierarchical conjoint analysis, the transformation of RANKING type data to SCORE type data is performed using homogeneity analysis.Profesional en estadísticaPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado EstadísticaFacultad de EstadísticaAtribución-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Análisis conjunto mediante modelos lineales jerárquicos y modelos lineales jerárquicos bayesianos. Una aproximación desde el análisis multivariado.ConjointHomogeneity AnalysisAnálisis de mercadoEstadística bayesianaAnálisis multivarianteConjointAnálisis de homogeneidadDatos ordenadosTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BogotáAndrade, J., 2010. Conjoint analysis a pie. Market Variance. Recuperado de http://marketvariance.com/ blog/2010/01/12/conjoint-analysis-a-pie.Bak, A. , Bartlomowicz, T. 2012. Conjoint analysis method and its implementation in conjoint R package. Wroclaw University of Economics.Chapman, C. 2015. R for marketing research and analytics. Springer.De la Cerna Villavicencio, J. F. 2016. Identificación de preferencias académicas universitarias en alumnos de los últimos años de educación secundaria en el colegio particular “Bella Unión” mediante el uso del Análisis Conjunto -Perfil Completo- con el aplicativo estadístico R. Lima, Perú.Factum Mercadotécnico. 2009. Análisis de conjuntos (Conjoint Analysis. Recuperado de www.factummarketing.com/download.php?file=CONJOINT.ppt.Ferreira Lopes, S. (2011). Análisis Conjunto. Teoría, campos de aplicación y conceptos inherentes. Estudios y Perspectivas en Turismo, 20 (2), 341-366.Lam, K.Y. Koning, A.J. Franses, Ph.H.B.F., 2010. Ranking Models in Conjoint Analysis,.Econometric Institute Research Papers EI 2010-51, Erasmus University Rotterdam, Erasmus School of Economics (ESE), Econometric Institute..Lenk, P. J. , DeSarbo, W. S. , Green, P. E. and Young, M. R. 1996. Hierarchical Bayes Conjoint Analysis: Recovery of Partworth Heterogeneity from Reduced Experimental Designs. Informs.Luce, R. D. , Tukey, R. D. 1994. Simultaneous Conjoint Measurement: A New Type of Fundamental Measurement. , Journal of Mathematical Psychology. 1, 1-27.Maydeu-Olivares, A, Bockenholt, U. 2005. Structural Equation Modeling of Paired-Comparison and Ranking Data.Psychological Methods. Vol. 10, No. 3, pp. 285-304.McCullough, J, Best, R. 1979. Conjoint Measurement: Temporal Stability and Structural Reliability.Journal of Marketing Research. Vol. 16, No. 1 (Feb., 1979), pp. 26-31.Okamoto, Y. 2015. A Two-Step Analysis with Common Quantification of Categorical Data. Japan Women’s University Journal: Faculty of Integrated Arts and Social Sciences, 2015, 26, 99-112.Park, C. 2004. The robustness of hierarchical Bayes conjoint analysis under alternative measurement scales. Journal of Business Research 57, 1092-1097.Ramírez, J. M. 2010. Measuring Preferences: from Conjoint Analysis to Integrated Conjoint Experiments. Revista de métodos cuantitativos para la economía y la empresa. 28-43.Ravenzwaaij, D. , Cassey, P. , Brown, S. (2018). A simple introduction to Markov Chain Monte-Carlo sampling. Psychonomic Bulletin Review. 25, 143-154.Sharma, S. 2017. Markov Chain Monte Carlo Methods for Bayesian Data Analysis in Astronomy.Sydney Institute for Astronomy, School of Physics, University of Sydney, NSW.Tenenhaus, M. , Young, F. W. 19855. An analysis and synthesis of multiple correspondence analysis, optimal scaling, dual scaling, homogeneity analysis and other methods for quantifying categorical multivariate data. Psychometrika 50(1):91-119.Woltman, H. , Feldstain, A. , MacKay, J. C. , Rocchi, M. (2012). An introduction to hierarchical linear modeling. Tutorials in Quantitative Methods for Psychology . 8 (1), 52-69.THUMBNAIL2019mauricioalarcon.pdf.jpg2019mauricioalarcon.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8022https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/20851/6/2019mauricioalarcon.pdf.jpg8ebfd470df9f04d25a88afa7271da8bfMD56open accesscarta aprobación facultad.pdf.jpgcarta aprobación facultad.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6576https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/20851/7/carta%20aprobaci%c3%b3n%20facultad.pdf.jpg4731bd0bdd79c44aa2183fb70757a291MD57open accesscarta derechos autor.pdf.jpgcarta derechos autor.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7257https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/20851/8/carta%20derechos%20autor.pdf.jpg5c4c2572de42478ccd5479d8f517b7f5MD58open accessORIGINAL2019mauricioalarcon.pdf2019mauricioalarcon.pdfapplication/pdf544108https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/20851/1/2019mauricioalarcon.pdffbdc546c419efabf8867fd97353e04b0MD51open accesscarta aprobación facultad.pdfcarta aprobación facultad.pdfapplication/pdf38394https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/20851/2/carta%20aprobaci%c3%b3n%20facultad.pdfd14809871229f77fd7af1afcffc841bfMD52metadata only accesscarta derechos autor.pdfcarta derechos autor.pdfapplication/pdf45085https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/20851/3/carta%20derechos%20autor.pdfbdb24974c2fb6ddd693290fb8c8ec0a9MD53metadata only accessCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8805https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/20851/4/license_rdfdab767be7a093b539031785b3bf95490MD54open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8807https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/20851/5/license.txtf6b8c5608fa6b2f649b2d63e10c5fa73MD55open access11634/20851oai:repository.usta.edu.co:11634/208512022-10-10 16:12:06.708open accessRepositorio Universidad Santo Tomásrepositorio@usantotomas.edu.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