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경영지도사9

지각적 범주화와 지각적 추론, 태도의 기능, 저관여상황에서의 태도형성 2018 경영지도사 2차 마케팅 소비자행동론 4번 문제 지각적 범주화는 소비자가 자극에 노출되면 그 자극을 기존 스키마와 연결시켜 자신의 방식으로 이해하는 것을 말하며, 지각적 추론은 한 대상을 평가할 때 직접적인 평가를 하기보다 다른 것들로부터 추리하여 평가하는 것을 말한다. ​ 4. 소비자의 지각적 해석 과정에는 지각적 범주화(categorization)와 지각적 추론(inference)의 원리가 적용된다. 지각적 범주화와 지각적 추론의 개념을 각각 설명하시오. (10점) 지각적 범주화(Perceptual categorization)는 소비자가 자극에 노출되면 그 자극을 기억 속에 가지고 있던 기존 스키마(schema)와 관련지어 자신의 방식으로 그것을 이해하는 것을 말한다. 스키마는 개별 정보들이 .. 2023. 2. 19.
파블로프의 고전적 조건화 (Pavlov의 Classical Conditioning), 준거집단, 환기와 주의의 상관관계 2018 경영지도사 2차 마케팅 소비자행동론 기출 1번 1. 행동주의적 학습이론 중 파블로프(Pavlov)의 고전적 조건화(classical conditioning) 이론에 관한 다음 물음에 답하시오. (30점) ​ 1) 고전적 조건화의 개념을 파블로프의 실험을 중심으로 설명하시오. (10점) ​ 고전적 조건화의 이론적 토대는 파블로프의 조건반사에 있다. 파블로프는 개에게 먹이를 줄 때마다 종을 치는 것을 반복했더니 나중에는 먹이가 없이 종만 치더라도 개의 침샘에서 침이 나온다는 것을 발견하였다. 개가 먹이(무조건자극)를 보면 침(무조건 반응)을 흘리는 것은 자연스러운 현상이지만, 아무 상관 없는 중립적 자극인 종을 먹이와 함께 반복제시 했더니 나중에는 종(조건자극)만 울려도 침(조건반응)을 흘린 것이다.. 2023. 2. 19.
외생변수의 통제방법 (제거,균형화,상쇄,무작위화), 정성조사 (투사법, 민족지학적 연구, 온라인리서치) 외생변수의 통제방법 (제거,균형화,상쇄,무작위화) 외생변수의 통제(Control)란 독립변수와 종속변수 사이에 다른 변수가 개입되어 해석상의 오류를 일으키게하는 가능성을 차단 또는 제거 하는 등의 행위를 말한다. ​ 외생변수의 통제 방법 ​ 1. 제거 (Elimination) : 외생변수가 애초에 실험상황에 개입되지 않도록 함 - 예시) 20대 남성의 구매성향을 조사하려고 할 경우, 군 입대로 이탈할 가능성이 있는 군미필자를 실험대상에 포함시키지 않는다. ( "소멸"이라는 발생가능한 외생변수를 사전에 제거함 ) ​ 2. 균형화(Matching) : 예상되는 외생변수의 영향을 동일하게 받을 수 있도록 실험집단과 통제집단을 설계함 ​ 3. 상쇄 (Counter balancing) : 실험집단에 영향을 주는 .. 2023. 2. 19.
외생변수의 종류 (우성시측통편소), 조사디자인 (탐험조사, 기술조사, 인과관계조사) 외생변수의 종류. (실험의 내적타당성을 저해하는 요인) ​ 우성시측통편소로 외우면 쉽다.​ 1. 역사적 오염 ( = 우발적 사건 ) - 실험기간 동안에 우연히 발생하는 사건이 결과에 영향을 미치는 것 - 예) 광고모델의 스캔들 발생 ​ 2. 성숙효과 - 시간의 경과에 의해 자연스럽게 발생하는 효과에 따라 독립변수의 효과 측정이 어려움 - 예) 어린이들의 성장 ​ 3. 시험효과 : 첫 번째 측정에 의한 학습결과가 그 효과를 왜곡시키는 것 [실험 디자인 : O1 -> X -> O2] 1) 주시험효과 (O1 의 학습효과가 O2 에 영향을 미치는 것) - 예) 영어학원의 효과를 처치 전 후 토익 점수로 측정하려고 할 때, 처치 전 토익시험를 본 후 시험요령을 터득한 것이 처치 후 성적에 영향을 미치는 경우 2).. 2023. 2. 19.
표본의 크기 결정 ( 평균추정, 비율추정), 유의확률 (P-value), 가설검증의 오류 (1종오류,2종오류), 가설검증, 통계량검증 ■ 표본의 크기 결정 • 다음의 경우에는 표본의 크기가 커야 한다 1) 조사하고자 하는 변수의 분산값이 클수록 2) 높은 신뢰수준을 원할수록 3) 허용오차가 작을수록 ■ 유의확률 (Significance Probability) P-Value - 가설검정은 귀무가설을 기준으로 하기 때문에, 유의확률은 “귀무가설”이 통계적으로 얼마나 유의한가를 나타내는 지표다. 귀무가설이 유의적이면 대립가설(연구가설)은 지지되지 않으며, 귀무가설이 비유의적이면 대립가설(연구가설)은 지지된다. P-value가 허용유의확률(α)보다 작으면 귀무가설을 기각하는 결정을 내릴 수 있다. 허용 유의확률은 흔히 0.05이며, 경우에 따라 0.01 또는 0.1이 사용되기도 한다. - 정의1 (이학식 교수) : 귀무가설이 맞을 때 적어도 .. 2023. 2. 19.
시장조사론 기초통계_표준정규분포 시장조사론 기초통계 표준정규분포 • 표준정규분포 : 평균이 0이고, 표준편차가 1인 정규분포 - 정규분포 N(m,σ2)에서 알고자하는 값의 위치는 평균인 m의 값도, 표준편차인 σ의 값도 상관없이 m+kσ에서의 k값, 표준편차가 몇 개인지에 달려있다. 그런데 매번 서로 다른 평균값과 표준편차를 감안하여 계산하지 않고 모든 분포들을 표준화시키면 계산이 간편해진다. 어차피 평균이나 표준편차가 중요하지 않다면 그 값들을 하나로 통일시켜 자료의 비교 작업을 수월하게 하는 것이 효율적이다. 그래서 평균 m을 0으로, 표준편차 σ를 1로 바꾸어 m+kσ를 m+kσ=0+1·k=k로 간단하게 하면 표준편차의 개수 k만을 고려하면 되기 때문에 간단해진다. 이렇게 m=0, σ=1로 바꾸는 작업을 정규분포를 ‘표준화’한다고.. 2023. 2. 19.
비확률 표본추출의 유형 (편 판 할 눈) 비확률 표본추출의 유형 (1) 편의표본추출 (convenience sampling) - 면접원이 편리한 장소와 시간에 접촉하기 편리한 대상으로 표본을 추출하는 것 - 모집단의 구성원이 동질적이라고 가정할 수 있을 때 적절하지만, 그렇지 않을 경우에도 편의성 때문에 비교적 자주 이용된다. 장점 : 적은 비용과 시간 Construct 측정을 위한 측정도구의 개발, 설문지 개발 후 사전 조사 등에 활용 가능 단점 : 표본의 모집단 대표성이 매우 낮다. (2) 할당표본추출 (quota sampling) - 인구통계학적 측면에서 연구자가 사전에 정한 비율에 따라 모집단 구성원들을 할당하는 방법 - 층화표본추출은 무작위 추출하지만, 할당표본추출은 작위추출한다 장점 : 편의표본에 비해 모집단의 대표성이 높다 단점 :.. 2023. 2. 19.
표본추출방법, 표본추출오류, 확률표본추출의 유형 표본추출 방법 (확률표본추출, 비확률 표본추출) 표본추출방법은 확률표본추출과 비확률표본추출로 분류할 수 있다. * 확률표본추출(probability sampling) 확률표본추출은 모집단의 각 표본추출단위가 1. 표본으로 추출될 확률이 사전에 알려져 있고 2. 확률이 동일하며 3. 확률이 '0' 이 아니도록 추출하는 방법 * 비확률표본추출(nonprobability sampling) 각 표본추출단위가 추출될 확률이 사전에 알려지지 않은 표본추출방법. 조사자의 편의, 판단, 혹은 지식 등에 의해서 추출되므로 모집단에 대한 대표성이 확률표본에 비해 낮다 ㅁ 표본추출오류(sampling error) 추출된 표본이 모집단을 대표하지 못함으로써 발생하는 오류 표본추출 오류를 줄이기 위해서는 모집단의 특성에 따라 .. 2023. 2. 19.
표본추출 의미, 표본추출용어, 표본추출단계 경영지도사 2차 시장조사론 스터디 10.1 표본추출의 의미 ​ 일부분의 특성을 이해함으로써 전체의 특성을 추정할 수 있다는 가정하에서 표본추출 시행 * 표본추출 : 모집단의 특성을 알고자 할 때, 시간이나 비용의 한계 때문에 그 일부분을 선택하는 것 * 전수조사 : 모집단에 속하는 모든 구성원들을 대상으로 하는 조사 (=센서스 census) ​ 추계 통계학 : 표본의 특성으로부터 모집단의 특성을 추정하는 것 추계 통계학의 종류 : 모수 통계학, 비모수 통계학 ​ 10.2 표본추출관련 용어 ​ * 모집단(population) : 조사자가 조사목적을 달성하기 위하여 관심을 갖는 구성원 전체 * 구성원(element) : 모집단을 구성하는 소비자, 사원, 기업체 등 * 표본추출단위(sampling unit) .. 2023. 2. 19.
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