PL EN


2014 | 4(928) | 109-125
Article title

Zastosowanie programu Mplus w modelowaniu ukrytych przejść w segmentacji rynku

Authors
Title variants
EN
Mplus in Latent Transition Model Estimations in Market Segmentation
Languages of publication
PL
Abstracts
PL
W artykule omówiono zastosowanie modeli ukrytych przejść w segmentacji dynamicznej rynku. Modele te są uogólnieniem modeli klas ukrytych uwzględniających dynamiczny charakter danych. Pozwalają one na identyfikację ukrytych segmentów rynku, ocenę prawdopodobieństw warunkowych związanych z profilem ukrytych segmentów oraz prawdopodobieństw przejść w ramach klas (statusów) ukrytych w czasie. Model LTA został zastosowany do oceny segmentów dynamicznych w trzech falach analiz wyodrębnionych na podstawie wskaźników statusu ekonomicznego w danych z Polskiego Generalnego Sondażu Społecznego.
EN
The article is devoted to the applications of latent transition models (LTA) in dynamic market segmentation. A generalisation of the latent class models, these models take into account the dynamic nature of the data. They allow for the identification of unobserved market segments, the assessment of conditional probabilities and transition patterns within latent statuses in time. LTA model was used to evaluate the dynamic segments in three separate waves of research based on economic status indicators in data from the Polish General Social Survey.
Contributors
author
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, Katedra Analizy Rynku i Badań Marketingowych, ul. Rakowicka 27, 31-510 Kraków, Poland
References
  • Collins L.M., Lanza S.T. [2010], Latent Class and Latent Transition Analysis, Wiley, Hoboken.
  • Chung W., Walls T.A. [2007], A Latent Transition Model with Logistic Regression, „Psychometrica” vol. 72, nr 3.
  • Dias J.G., Vermunt J.K. [2007], Latent Class Modeling of Website Users’ Search Patterns: Implications for Online Market Segmentation, „Journal of Retailing and Consumer Services”, vol. 14, nr 6.
  • Everitt B. [2006], The Cambridge Dictionary of Statistics, Cambridge University Press, Cambridge.
  • Frazer A.M. [2011], Hidden Markov Models and Dynamic Systems, Society for Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia.
  • Guo B. et al. [2009], Using Latent Class and Latent Transition Analysis to Examine the Transtheoretical Model Staging Algorithm and Sequential Stage Transition in Adolescent Smoking, „Substance Use & Misuse”, vol. 44, nr 14.
  • Poulsen C.S. [1990], Mixed Markov and Latent Markov Modeling Applied to Brand Choice Behavior, „International Journal of Research in Marketing”, vol. 7, nr 11.
  • Ramaswamy V. [1997], Evolutionary Preference Segmentation with Panel Survey Data: An Application to New Products, „International Journal of Research in Marketing”, vol. 14, nr 1.
  • Wedel M., Kamakura W.A. [2000], Market Segmentation. Conceptual and Methodological Foundation, Kluwer Academic, Boston.
Document Type
Publication order reference
Identifiers
YADDA identifier
bwmeta1.element.desklight-07244091-8554-4230-b4c3-8753d1f7ef24
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.