dEjournals Nyitóoldal
International Journal of Engineering and Management Sciences
Regisztráció Aktuális szám Megjelenés előtti cikkek Archívum Indexáltság Beküldés Kapcsolat Keresés
Regisztráció Bejelentkezés
IJEMS

Évf. 7 szám 2 (2022)
Menedzsmenttudományok

A best-worst scaling használata marketingkutatásban

Megjelent:
2022-10-14
DOI Linkhttps://doi.org/10.21791/IJEMS.2022.2.11.
Szerző
Oláh Bertold
Megtekintés
PDF
Kulcsszavak
best-worst scaling preferenciakutatás marketingkutatás Likert-skála
Licenc

Copyright (c) 2022 Bertold Oláh

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Hogyan hivatkozzuk
Kiválasztott formátum: APA
Oláh, B. (2022). A best-worst scaling használata marketingkutatásban. International Journal of Engineering and Management Sciences, 7(2), 140-151. https://doi.org/10.21791/IJEMS.2022.2.11.
Beküldött 2022-04-21
Elfogadott 2022-10-14
Publikált 2022-10-14
Absztrakt

A legjobb-rosszabb skálázás (BWS) az adatgyűjtés egyik módszere és/vagy annak elmélete, hogy a válaszadók miként adják meg a lista első és legrosszabb rangsorolását. Cikkemben azt vizsgálom meg, hogy mi az a best-worst scaling (BWS), milyen területeken használják előszeretettel, illetve mi maga a módszer. Ezután rátérek a BWS metódusára, ezen belül is megvizsgálom elemét: a BWS objektum esetet (1. eset), a BWS profil esetet (2. eset) és BWS többprofil esetet (3. eset). Részletezem a BWS használatát a marketingkutatásban, ezután pedig összehasonlítom a Likert-skálás módszert és a BWS-t. Konklúzióimat cikkem végén összegzem.

Hivatkozások
  1. ] Anderson, N. H. (1970): Functional measurement and psychophysical judgement. Psychological Review, Vol. 77. No. 3., pp. 153-170.
  2. ] Árva G. (2020): Lágy számítási módszerek alkalmazása a menedzsmentben. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar Menedzsment és Vállalkozásgazdaságtan Tanszék, Budapest
  3. ] Bona, K. – Seongseop, S. K. – King, B. E. M. – Heo, C. Y. (2018): Luxurious or economical? An identification of tourists’ preferred hotel attributes using best–worst scaling (BWS). Journal of Vacation Marketing, Vol. 25. No. 2., pp. 163-175.
  4. ] Cheung, K. L. – Wijnen, B. F. M. – Hollin, I. L. – Janssen, E. M. – Bridges, J. F. – Evers, S. M. A. A. – Hiligsmann, M. (2016): Using Best–Worst Scaling to Investigate Preferences in Health Care. PharmacoEconomics, Vol. 34. pp. 1195-1209.
  5. ] Chrzan, K. (2010): Using partial profile choice experiments to handle large numbers of attributes. International Journal of Market Research, Vol. 52. No. 6., pp. 827-840.
  6. ] Cohen, E. (2009): Applying best-worst scaling to wine marketing. International Journal of Wine Business Research, Vol. 21. Issue 1., pp. 8-23.
  7. ] Cohen, S. - Neira, L. (2004): Measuring preference for product benefits across countries: Overcoming scale usage bias with maximum difference scaling. American Conference of the European Society for Opinion and Marketing Research, Punta del Este, Uruguay
  8. ] Cohen, S. H. - Neira, L. (2003): Overcoming scale usage bias with maximum difference scaling. ESOMAR 2003 Latin America Conference, Punta del Este, Uruguay
  9. ] Finn, A. - Louviere, J. J. (1992): Determining the Appropriate Response to Evidence of Public Concern: The Case of Food Safety. Journal of Public Policy & Marketing. Vol. 11. No. 1., pp. 12-25.
  10. ] Flynn, T. N. - Louviere, J. J. - Peters, T. J. (2007): Best–worst scaling: what it can do for health care research and how to do it. Journal of Health Economics, Vol. 26. No. 1., pp. 171–189.
  11. ] Flynn, T. N. - Marley, A. A. J. (2014): Best Worst Scaling: Theory and Methods. In: Hess, S. - Daly, A. (szerk.): Handbook of Choice Modelling. Edward Elgar Publishing, UK, pp. 178-201.
  12. ] Flynn, T. N. (2010): Valuing citizen and patient preferences in health: recent developments in three types of best–worst scaling. Expert Review Pharmacoecon and Outcomes Research, Vol. 10. No. 3. pp. 259 – 267.
  13. ] Green, P. E. - Goldberg, S. M. - Montemayor, M. (1981): A hybrid utility estimation model for conjoint analysis. Journal of Marketing, Vol. 45. Issue 1., pp. 33-41.
  14. ] Hensher, D. A. - Rose, J. M. - Greene, W. H. (2005): Applied choice analysis: a primer. Cambridge University Press, United Kingdom
  15. ] Horváth Gy. (2004): A kérdőíves módszer. Műszaki Könyvkiadó, Budapest
  16. ] Kehl, D. (2012): Mintaelemszám tervezés Likert-skálás lekérdezések esetén klasszikus és bayesi keretek között. Pécsi Tudományegyetem Közgazdaságtudományi Kar Gazdálkodástani Doktori Iskola, Pécs
  17. ] Kim, S. - Chung, J. Y. - Petrick, J. (2016): Determination of preferred performing arts tourism products using conjoint analysis. Journal of Vacation Marketing, Vol. 24. No. 1., pp. 1–18.
  18. ] Lancsar, E. – Louviere, J. (2008): Estimating individual level discrete choice models and welfare measures using best-worst choice experiments and sequential best-worst MNL. University of Technology, Centre for the Study of Choice (Censoc). pp. 1–24.
  19. ] Lee, J. A. - Soutar, G. - Louviere, J. (2008): The best–worst scaling approach: an alternative to Schwartz’s values survey. Journal of Personality Assessment, Vol. 90. No. 4., pp. 335–347.
  20. ] Louviere, J. – Hensher, D. A. - Swait, J. (2000): Stated choice methods: analysis and application. Cambridge University Press, United Kingdom
  21. ] Louviere, J. - Lings, I. - Islam, T. (2013): An introduction to the application of (Case 1) best–worst scaling in marketing research. International Journal of Research in Marketing, Vol. 30. 3., pp. 292–303.
  22. ] Louviere, J. J. - Flynn, T. N. - Marley, A. A. J. (2012): Best-Worst Scaling: Theory, methods and Applications. Manuscript, University of Technology Sydney
  23. ] Louviere, J. J. – Flynn, T. N. (2010): Using Best-Worst Scaling Choice Experiments to Measure Public Perceptions and Preferences for Healthcare Reform in Australia. Patient, Vol. 3. No. 4., pp. 275–283.
  24. ] Louviere, J. J. - Hensher, D. A. (1982): On the design and analysis of simulated choice or allocation experiments in travel choice modelling. Transportation Research Record, Vol. 890., pp. 11-17.
  25. ] Louviere, J. J. – Islam, T. (2008): A comparison of importance weights and willingness-to-pay measures derived from choice-based conjoint, constant sum scales and best–worst scaling. Journal of Business Research, Vol. 61. No. 9., pp. 903–911.
  26. ] Louviere, J. J. - Woodworth, G. (1983): Design and analysis of simulated consumer choice or allocation experiments: An approach based on aggregate data. Journal of Marketing Research, Vol. 20. No. 4., pp. 350-367.
  27. ] Marley, A. A. J. – Flynn, T. N. – Louviere, J. J. (2008): Probabilistic models of set-dependent and attribute-level best–worst choice. Journal of Mathematics Psychology, Vol. 52. No. 5., pp. 281–296.
  28. ] Marley, A. A. J. - Louviere, J. J. (2005): Some probabilistic models of best, worst, and best–worst choices. Journal of Mathematical Psychology, Vol. 49., pp. 464-480.
  29. ] Marti, J. (2012): A best-worst scaling survey of adolescents’ level of concern for health and non-health consequences of smoking. Social Science Medicine, Vol. 75. No. 1., pp. 87–97.
  30. ] McFadden, D. (1974): Conditional logit analysis of qualitative choice behavior. In: Zarembka, P (szerk.): Frontiers in Econometrics. Academic Press, New York, pp. 105-142.
  31. ] McIntosh, E. - Louviere, J. J. (2002): Separating weight and scale value: an exploration of best-attribute scaling in health economics. Health Economistsí Study Group, Brunel University
  32. ] Mühlbacher, A. C. – Zweifel, P. – Kaczynski, A. – Johnson, F. R. (2016): Experimental measurement of preferences in health care using best-worst scaling (BWS): theoretical and statistical issues. Health Economic Review, Vol. 6. No. 5., pp. 1-12.
  33. ] Park, J. - Elis, G. - Kim, S. (2010): An investigation of camping tourists’ perceptions of social equity and price acceptability judgements for user fees using a conjoint analysis. Tourism Management, Vol. 31. No. 2., pp. 202–212.
  34. ] Rózsa S. – Nagybányai Nagy O. – Oláh A. (2006): A pszichológiai mérés alapjai -Elmélet, módszer és gyakorlati alkalmazás. Bölcsész Konzorcium, Budapest
  35. ] Scarpa, R. - Notaro, S. - Louviere, J. (2011): Exploring scale effects of best/worst rank ordered choice data to estimate benefits of tourism in alpine grazing commons. American Journal of Agricultural Economics, Vol. 93. No. 3., pp. 813–828.
  36. ] Thurstone, L. L. (1927): A law of comparative judgment. Psychological Review,Vol. 34., pp. 273-286.
  37. ] Tóth Zs. E. - Surman V. - Árva G. (2017): Challenges in course evaluations at Budapest University of Technology and Economics. In: Zafer, B., Melis, Y. M., Roslind, X. T. (Szerk.): 8th ICEEPSY - International Conference on Education and Educational Psychology. Porto, Portugal, 11-14. Oct, Future Academy, pp. 629-664.
  38. ] Wittenberg, E. - Bharel, M. - Bridges, J. F. P. - Ward, Z. - Weinreb, L. (2016): Using Best-Worst Scaling to Understand Patient Priorities: A Case Example of Papanicolaou Tests for Homeless Women. Annals of Family Medicine, Vol. 14. No. 4., pp. 359-364.
  39. ] Zerényi, K. (2016): A Likert-skála adta lehetőségek és korlátok. Opus et Educatio, 3. Évf. 4. Szám, pp. 470-478.
  40. ] Zhang, J. - Johnson, F. R. - Mohamed, A. F. - Hauber, A. B. (2015): Too many attributes: a test of the validity of combining discrete choice and Best-Worst scaling data. Journal of Choice Modeling, Vol. 15., pp. 1-13.
Adatbázis logók
DOAJ MTMT SHERPA EIRHPLUS EBSCO CROSSREF