TAILIEUCHUNG - Quantitative Models in Marketing Research Chapter 5

5 An unordered multinomial dependent variable. In the previous chapter we considered the Logit and Probit models for a binomial dependent variable. These models are suitable for modeling binomial choice decisions, where the two categories often correspond to no/yes situations. | 5 An unordered multinomial dependent variable In the previous chapter we considered the Logit and Probit models for a binomial dependent variable. These models are suitable for modeling binomial choice decisions where the two categories often correspond to no yes situations. For example an individual can decide whether or not to donate to charity to respond to a direct mailing or to buy brand A and not B. In many choice cases one can choose between more than two categories. For example households usually can choose between many brands within a product category. Or firms can decide not to renew to renew or to renew and upgrade a maintenance contract. In this chapter we deal with quantitative models for such discrete choices where the number of choice options is more than two. The models assume that there is no ordering in these options based on say perceived quality. In the next chapter we relax this assumption. The outline of this chapter is as follows. In section we discuss the representation and interpretation of several choice models the Multinomial and Conditional Logit models the Multinomial Probit model and the Nested Logit model. Admittedly the technical level of this section is reasonably high. We do believe however that considerable detail is relevant in particular because these models are very often used in empirical marketing research. Section deals with estimation of the parameters of these models using the Maximum Likelihood method. In section we discuss model evaluation although it is worth mentioning here that not many such diagnostic measures are currently available. We consider variable selection procedures and a method to determine some optimal number of choice categories. Indeed it may sometimes be useful to join two or more choice categories into a new single category. To analyec the fit of the models we consider within- and out-of-sample forecasting and the evaluation of forecast performance. The illustration in section concerns

• Marketing - Bán hàng
• nghiên cứu định lượng
• nghiên cứu thị trường
• nghiên cứu marketing
• phương pháp nghiên cứu
• tài liệu marketing
• Nghiên cứu định tính
• Đặc trưng nghiên cứu định lượng
• Đo lường trong nghiên cứu định lượng
• Đặc điểm nghiên cứu định tính
• Hạn chế nghiên cứu định tính
• Bài giảng Thực hiện một nghiên cứu định lượng
• Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright
• Thực hiện một nghiên cứu định lượng
• Công cụ nghiên cứu định lượng
• Mô hình nghiên cứu định lượng
• Hạn chế nghiên cứu định lượng
• Đặc điểm nghiên cứu định lượng
• Thống kê học
• Thiết kế nghiên cứu định lượng
• Nghiên cứu thực nghiệm
• Định tính trong nghiên cứu xã hội
• Định lượng trong nghiên cứu xã hội
• Kết hợp định tính và định lượng
• Nghiên cứu khoa học xã hội
• Tìm hiểu định tính và định lượng
• Định tính định lượng trong giáo dục
• Phương pháp nghiên cứu định tính
• Phương pháp thu thập thông tin định tính
• Phương pháp thu thập thông tin định lượng
• Ppháp thu thập thông tin nghiên cứu
• Các thiết kế nghiên cứu định lượng cơ bản
• Nghiên cứu định lượng cơ bản
• Định lượng cơ bản
• Thiết kế nghiên cứu định lượng cơ bản
• Phân loại thiết kế nghiên cứu
• Thiết kế nghiên cứu
• thuyết trình kết quả nghiên cứu
• Giáo trình nghiên cứu marketing
• Tài liệu nghiên cứu marketing
• Phương pháp nghiên cứu marketing
• Tiểu luận nghiên cứu marketing
• Đề thi nghiên cứu marketing
• Phương pháp nghiên cứu định lượng
• Đánh giá định lượng nghiên cứu khoa học
• Đánh giá định lượng
• Nghiên cứu khoa học
• Nghiên cứu ứng dụng
• Nghiên cứu phát triển
• Bài giảng Phương pháp nghiên cứu
• kết nối dữ liệu
• Giáo trình Phương pháp nghiên cứu khoa học
• Phương pháp nghiên cứu khoa học
• Phương pháp nghiên cứu kinh tế
• Thiết kế nghiên cứu tổng thể
• Phân tích dữ liệu định lượng
• Bài giảng phương pháp nghiên cứu khoa học
• Đo lường dữ liệu định lượng
• Thu thập dữ liệu định lượng
• Bài giảng Nghiên cứu marketing
• Vai trò của nghiên cứu định lượng
• Phân biệt giữa nghiên cứu định tính
• Phân tích định lượng
• Bài giảng Phân tích định lượng
• Mô hình kinh tế lượng
• Xây dựng cấu trúc dữ liệu
• Bài giảng Nghiên cứu định tính
• Phân tích dữ liệu định lượng
• Phân tích dữ liệu định tính
• Dữ liệu định tính
• Các thiết kế nghiên cứu cơ bản
• Nghiên cứu lâm sàng
• Bài giảng Nghiên cứu lâm sàng
• Nghiên cứu y sinh học
• Sơ đồ mô tả quy trình nghiên cứu
• Nghiên cứu lượng mưa hiệu quả
• Mối quan hệ lượng mưa hiệu quả
• Lượng mưa hiệu quả
• Lượng mưa thực tế
• Xác định lượng mưa
• Tính toán chế độ tưới lúa
• Xã hội học
• Phương pháp định lượng dân số
• Nghiên cứu dân số
• Khả năng nghiên cứu dân số
• Hạn chế phương pháp định lượng dân số
• Định lượng dân số
• Các phương pháp nghiên cứu định lượng trong kinh tế
• Nghiên cứu định lượng trong kinh tế
• Kinh tế lượng
• Suy luận thống kê
• Các bước làm bài toán kiểm định
• Phân tích hồi quy đơn
• vai trò của phương pháp nghiên cứu định tính
• khác biệt giữa nghiên cứu định tính và định lượng
• cơ sở triết học của nghiên cứu định tính
• vấn đề của phương pháp nghiên cứu định
• sử dụng phương pháp phù hợp
• Dữ liệu định lượng
• Công cụ thu thập dữ liệu định lượng
• bệnh tim mạch
• nghiên cứu bệnh chứng
• cao huyết áp
• nghiên cứu thuần tập