다중요인분석을 이용한 부분 최소제곱 경로 모형에 대한 고찰

• Published in: Ŭngyong tʻonggye yŏnʼgu Vol. 31; no. 3; pp. 315 - 328
• Main Authors: 박리라, Ri-ra Parka, 이은경, Eun-kyung Lee
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국통계학회 2018
• Subjects: multiple factor analysis; partial least square; path analysis; sensory evaluation; 경로모형; 관능검사; 다중 요인 분석; 부분최소제곱; 통계학; path analysis; 다중 요인 분석; sensory evaluation; 부분최소제곱; 관능검사; partial least square; 경로모형; multiple factor analysis
• ISSN: 1225-066X; 2383-5818

다중요인분석은 관능검사에서 주로 이용되는 분석으로 상품의 속성과 소비자들의 기호도에 대한 자료 분석에 주로 이용된다. 본 연구에서는 다중요인분석을 상품의 속성, 소비자들의 기호도 등의 자료에 이용하여 소비자들의 특성에 따라 몇 개의 군집으로 분류하고 이를 부분 최소제곱 경로모형을 이용하여 분류된 군집의 특성을 파악해 보고자 한다. 향수의 속성에 대한 자료와 소비자들이 파악한 향수의 속성, 그리고 그들의 기호도에 관한 실제 자료를 다중요인분석을 이용하여 살펴보고 이 결과를 이용하여 소비자들을 4개의 군집으로 분할한다. 분할한 군집별로 제품의 특성을 파악하고 이를 최소제곱경로모형에 적용하여 각 군집의 특성을 나타내는 잠재변수를 추정, 군집별로 소비자들이 선호하거나 기피하는 제품의 특성들, 그리고 각 군집별로 제품들을 어떻게 지각하는지 등을 파악한다. 다중요인 분석을 활용한 부분 최소제곱 경로모형은 제품에 대한 특성과 소비자들의 기호도를 동시에 분석하여 이들의 관계를 규명하고 분석 결과를 제품 개발과 판매에 적용할 수 있다는 점에서 유용한 모형이라고 할 수 있다. In this paper, we examine the methodology to predict consumer preferences using several groups of attributes of products and application to real data. In the food industry, studies are in progress to investigate the relationship between product attributes and consumer preferences; consequently, various methodologies are proposed. Among these methodologies, we consider multiple factor analysis (MFA). The result of the MFA enable the division of consumers into four clusters with similar liking and the defining of preference characteristics for each cluster. Also, using the results of multiple factor analysis, we find the partial least squares path model to predict consumer preferences through the characteristics of the product and the characteristics evaluated by consumers. We can understand the relationship between the cluster of consumers and the preferred/undesirable characteristics of products through the partial least squares path model applied to two clusters with different liking. When multiple factor analysis is used in the partial least squares path model, it is possible to investigate relationships between products and consumers by analyzing product characteristics and consumer preferences simultaneously. The results can be applied to product developments and sales which makes this methodology important and useful.