覚え書き：Sawtooth Software 社が公開しているテクニカル・ペーパー総ざらえ

　勤務先の仕事でコンジョイント分析関係の話をしていて、その話ならこの解説がわかりやすいです… とSawtooth Software社のテクニカル・ペーパーを紹介したんだけど、ふとwebをみたら見知らぬペーパーがいっぱいあって、ああ世間は進歩しているのに私は全く進歩していない… と悲しい気持ちになった。

　コンジョイント分析というのはですね、モノの価値とかヒトの好みなんかを調べるための調査手法で、マーケティング方面ではよく用いられます。Sawtooth Software社はそのためのソフトを開発している会社で、最近はどうなのか知らんけど、コンジョイント分析の活用を長年にわたってリードしてきた会社である。

　この会社はコンジョイント分析と自社製品の普及を意図し、技術面を解説したテクニカル・ペーパーを多数公開している。もちろん自社製品の悪口は書いてないけれど、他の会社とちがって細部をごまかすことが少なく、とても勉強になる。私も前の会社に在職していた頃に片っ端から読んだものだが、残念ながら最近さぼっていて、新しいのが多数公開されているのに気づかなかった。

　というわけで、Sawtooth Software社のwebサイトに公開されているテクニカル・ペーパーを片っ端から開き、内容別に分類してみた。
　こんなのつくって誰が嬉しいかといって、俺が嬉しいだけなんだけど、こういう単純作業は頭を空っぽにできるので助かる。さみしい人生だなあ。

目次:

  • 書籍化されたテクニカル・ペーパー
  • 初心者向け解説
  • コンジョイント分析全般
  • CBC (Choice-Based Conjoint)
  • ACBC (Adaptive Choice-Based Conjoint)
  • MBC (Menu-Based Choice)
  • ACA (Adaptive Conjoint Analysis)
  • CVA (Conjoint Value Analysis)
  • Maxdiff
  • 実験計画
  • 個人パラメータ推定
  • 異常回答者検出
  • マーケット・シミュレーション
  • TURF (Total Unduplicated Reach and Frequency)
  • CCEA (Convergent Cluster and Ensemble Analysis)
  • 知覚マッピング
  • 階層回帰

書籍化されたテクニカル・ペーパー
Sawtooth Software社はテクニカル・ペーパーなどをまとめた書籍を3冊出版している。1冊目”Getting Started…”の初版を読んだけど、とても分かりやすい良書であった。以下、書籍に収録されているテクニカル・ペーパーを挙げる。

Orme (2019) “Getting Started with Conjoint Analysis“, 4th ed.

Orme & Chrzan (2021) “Becoming an Expert in Conjoint Analysis“, 2nd ed.

  • Chap.1. How People Choose
  • Chap.2. Reducing Hypothetical Bias
  • Chap.3. Advanced CBC Designs
  • Chap.4. Adaptive Designs and Customization
  • Chap.5. The Non Alternative
  • Chap.6. Holdout Choice Tasks
  • Chap.7. Dealing with Many Attributes and Levels
  • Chap.8. Sample Size Decisions
  • Chap.9. Coding Conjoint Data for Estimation
  • Chap.10. Part-Worth Utility Estimation
  • Chap.11. Allocation and Volumetric Choice Experiments
  • Chap.12. Statistical Testing
  • Chap.13. Willingness to Pay
  • Chap.14. Building Choice Simulators
  • Chap.15. Optimization in Choice Simulators
  • Chap.16. Situational Choice Experiments
  • Chap.17. Perceptual Choice Experiments
  • Chap.18. Best-Worst Case 2
  • Chap.19. Introduction to MBC

Chrzan & Orme (2019) “Applied MaxDiff: A Practitioner’s Guide to Best-Worst Scaling”

  • Chap.1. Introduction to MaxDiff
  • Chap.2. Designing a MaxDiff Experiment
  • Chap.3. Coding MaxDiff for Utility Estimation
  • Chap.4. Estimating MaxDiff Utilities
  • Chap.5. Rescaling MaxDiff Utilities
  • Chap.6. Statistical Testing
  • Chap.7. Sample Size
  • Chap.8. Anchored MaxDiff
  • Chap.9. MaxDiff with Larget Numbers of Items
  • Chap.10. Subsequent Analyses Using MaxDiff Utilities
  • Chap.11. Best-Worst Scaling Case 2
  • Chap.12. MaxDiff in Practice
  • Chap.13. Challenges
  • Chap.14. Case Study: Big Ed’s Flan Farm

初心者向け解説
これはあきらかに初心者向けだなあ、というのをまとめておく。

  1. Survey-Based Methods for Pricing Research (2022, Orme & Chrzan (Sawtooth Software))
    Quirk’s Marketing Research Reviewの2021年の記事を転載。価格調査の手法のうちPSM, Gabor-Grander, コンジョイント分析を比較する。
  2. How Good Is Best-Worst Scaling? (2018 Orme(Sawtooth Software))
    Quirk’s の記事の転載。Maxdiffの紹介。
  3. Which Conjoint Method Should I Use? (2013, Orme(Sawtooth Software))
    初心者向けの紹介。CVA, CBC, 部分プロファイルCBC, ACBC, MBCの比較。
  4. The Apple vs. Samsung Patent Trial of the Century (2012)
    2頁の宣伝資料。AppleとSamsungとの裁判で証拠としてコンジョイント分析の結果が提出されたという話。
  5. CBC/HB for Beginners (2009 Howell(Sawtooth Software))
    個人効用の階層ベイズ推定についての初心者向け解説。
  6. Formulating Attributes and Levels in Conjoint Analysis (2002, Orme(Sawtooth Software))
    コンジョイント分析における属性水準表の作り方についてのガイドライン。
  7. Understanding Conjoint Analysis in 15 Minutes (1996, Curry(Sawtooth Software))
    コンジョイント分析についての超初心者向けの解説。

コンジョイント分析全般

  1. Enhance Conjoint with a Behavioral Framework (2021 Kurz & Binner(bms-Marketing Research+Strategy))
    Behavioral Calibration設問についての実験。どういう話なのか、ちゃんと読んでみないとわかんないな…
  2. Uncommon Choices: Novel Applications of Conjoint Analysis in Practice (2021, Chapman(google))
    Sawtooth Software Conferenceでの発表。コンジョイント分析の最近の進展として、適応型CBC、ゲーム理論に基づく予測、遺伝的アルゴリズムによる最適製品ポートフォリオ発見、CBCによるサイコグラフィック・セグメントの発見を紹介。
  3. Estimating Willingness to Pay Given Competition in Conjoint Analysis (2021, Orme(Sawtooth Software))
    確認してないけど、たぶんSawtooth Sortware Conferenceでの発表だと思う。競合環境を考慮したWTP(購入意思金額)推定の話。
  4. Including Holdout Choice Tasks in Conjoint Studies (2015, Orme(Sawtooth Software))
    ホールドアウトを入れましょうという話。
  5. How Many Holdout Tasks for Model Validation (2015, Chrzan(Sawtooth Software))
    ホールドアウトを何試行入れるかという話。
  6. Introduction of Quantitative Marketing Research Solutions in a Traditional Manufacturing Firm: Practical Experiences (2009, Goodwin(Lifetime Products))
    Sawtooth Software Conference 2009での発表。事例報告。
  7. Three Ways to Treat Overall Price in Conjoint Analysis (2017, Orme(Sawtooth Software))
    コンジョイント分析での価格の扱い方として、伝統的アプローチ, Conditional Price, Continuous Priceを比較。
  8. Conjoint Analysis: How We Got Here and Where We Are–An Update (2004, Huber(Duke Univ.))
    Sawtooth Software Conference 1987/2004での発表の改訂版。
  9. Comment on Huber: Practical Suggestions for CBC Studies (2004, Pinnell(MarketVision Research))
    Sawtooth Software Conference 2004での発表。上記のHuberの発表へのコメントらしい。
  10. Assessing the Monetary Value of Attribute Levels with Conjoint Analysis: Warnings and Suggestions (2001, Orme(Sawtooth Software))
    部分効用を価格換算するくらいならちゃんとシミュレーションしなさいなという話。
  11. What We Have Learned from 20 Years of Conjoint Research: When to Use Self-Explicated, Graded Pairs, Full Profiles or Choice Experiments (1997, Huber(Duke Univ.))
    コンジョイント分析に関する概観。
  12. Assessing the Validity of Conjoint Analysis–Continued (1997, Orme(Sawtooth Software), Alpert(Univ. Texas), Christensen (Univ. Texas))
    これも概説。
  13. Commercial Use of Conjoint Analysis in Europe: Results and Critical Reflections (1992, Wittink(Cornell Univ.), Vriens(Univ. Groningen), Burhenne(Interview))
    書いてないけど、これ、International Journal of Research in Marketingに1994年に載った同名論文のドラフトだと思う。コンジョイント分析の使用についてのレビュー。

CBC (Choice-Based Conjoint)
CBCとはいわゆる選択型コンジョイント分析のこと。

  1. Discover-CBC: How and Why It Differs from Lighthouse Studio’s CBC Software (2018)
    Discover(Sawtooth社のSaaSプラットホーム)上のCBCの機能解説。
  2. CBC Technical Paper (2017)
    Lighthouse Studio(Sawtooth社の主力製品。Windows上で動作する計画・実査・分析プラットホーム)上のCBCの技術解説だが、CBC全般の解説になっている。Sawtooth社の製品を使っているかどうかを問わず、最初に読むべきはこれであろう。
  3. Choice Experiments for Pharmaceutical Market Research (2015, Chrzan(Sawtooth Software))
    読んでないけど、選択課題の設問形式を比べた実験のようだ。
  4. Perceptual Choice Experiments: Enhancing CBC to Get from Which to Why (2015, Orme (Sawtooth Software))
    Sawtooth Software Conference 2015での発表。コンジョイント分析で通常の選択と任意個選択とを併用するという話らしい。
  5. The Random Regret Minimization Choice Modeling Paradigm: An Introduction with Empirical Tests (2014, Chrzan & Forkner (Sawtooth Software))
    後悔最小化モデルの話らしい。面白そう…
  6. History of Sawtooth Software’s CBC Program (2011, Johnson (Sawtooth Software))
    Sawtooth Softwareの創業者、マーケティング・サイエンスのリジェンド Rich Johnsonによる思い出話。
  7. Fine-Tuning CBC and Adaptive CBC Questionnaires (2009, Orme (Sawtooth Software))
    技術的なトピックについての実験紹介。ランダム計画のときoverlapはあったほうがいいか、ACBCは4属性しかなくてもうまくいくか、ACBCで”Unacceptable”設問を使うべきか、ACBCでの個人レベル効用制約のせいでホールドアウト予測はどうなるか、”Consistence Game”教示は有効か。
  8. CBC Advanced Design Module Technical Paper (2008)
    CBC Advance Design Moduleの技術解説。alternative-specific計画, 部分プロファイル計画、棚風ディスプレイについて。
  9. Getting the Most from CBC (2003, Johnson & Orme (Sawtooth Software))
    CBCユーザへのアドバイスのまとめ。prohibitionを使うかどうか、属性数・水準数をどうするか、標本サイズをどうするか、シミュレーションすべきか、「どれも選ばない」を使うべきか、結果を実際の市場シェアにどうあわせるか、IIA問題。
  10. Special Features of CBC Software for Packaged Goods and Beverage Research (2003) (2003, Orme (Sawtooth Software))
    話の主旨はAdvanced Design Moduleの機能紹介だと思う。
  11. Predicting Actual Sales with CBC: How Capturing Heterogeneity Improves Results (1999, Orme(Sawtooth Software), Heft(Daymon Associated))
    読んでないけど、個人レベルの効用推定が大事だよという話だと思う。
  12. The Benefits of Accounting for Respondent Heterogeneity in Choice Modeling (1998, Orme(Sawtooth Software))
    これも、個人レベルの効用推定が大事だよという話だと思う。
  13. Extensions to the Analysis of Choice Studies (1998, Pilon(TRAC))
    コンジョイント分析の結果を知覚マップ上で表示するという話かな…? 読んでみないとわからない。
  14. How Many Questions Should You Ask in Choice-Based Conjoint Studies? (1996, Johnson & Orme(Sawtooth Software))
    ART Forum 1996での発表。試行数の話。
  15. Using Conjoint Analysis in Pricing Studies: Is One Price Variable Enough? (1992, Johnson(Sawtooth Software), Olberts(Chevron Chemical))
    ブランド名と価格の交互作用を推定したほうがいいよという話だと思う。
  16. Learning Effects in Preference Tasks: Choice-Based Versus Standard Conjoint (1992, Huber(Duke Univ.), Wittink (Cornell Univ.), Johnson(Sawtooth Software), Miller(Consumer Pulse))
    Sawtooth Software Conference 1992での発表。

ACBC (Adaptive Choice-Based Conjoint)
Sawtooth Software社は選択型コンジョイント分析にadaptiveな要素(対象者ごとに属性水準表を最適化する要素)を導入した手法をいくつか提案していて、ACBCはそのうち新しいほう。

  1. ACBC vs. Partial Profile CBC: A Market-Based Comparison (2021 Liu(Diagaid), Wang(Vivo Mobile), You (Vivo Mobile), Cui(Diagaid))
    確認してないけどSawtooth Software Conferenceでの発表だと思う。ACBCと部分プロファイル法のCBCを比較。
  2. ACBC Technical Paper (2014)
    ACBCの技術解説。
  3. Adaptive Choice-Based Conjoint Analysis: A New Patient-Centered Approach to the Assessment of Health Service Preferences (2010 Cunningham, Deal, & Chen(McMaster Univ.))
    医学系の学術論文(Patient誌に掲載)。
  4. CBC vs. ACBC: Comparing Results with Real Product Selection (2009 Chapman(Microsoft), Alford(Vold Information), Johnson(Answers Research), Weidemann(Answers Research), Lahav(Sakson & Taylor Consulting))
    Sawtooth Software Conference 2009での発表。CBCとACBCの比較。第一著者のChapmanって、いまGoogleにいるChapmanさんかしらん…
  5. A Perspective on Adaptive CBC (What Can We Expect from Respondents?) (2008 Johnson(Sawtooth Software))
    SawtoothのいうACBCについてというよりも、adaptiveなコンジョイント分析全般について概観するエッセイのようだ。
  6. Testing Adaptive CBC: Shorter Questionnaires and BYO vs. “Most Likelies” (2008 Orme & Johnson(Sawtooth Software))
    ACBCの性能実験。
  7. A New Approach to Adaptive CBC　(2007 Johnson & Orme(Sawtooth Software))
    ACBC発売時の技術解説だと思う。

MBC (Menu-Based Choice)
MBCもSawtooth Software社が提案する独自手法で、メニュー選択型の課題にadaptiveな要素がはいっている。発売当初はすごく力をいれているなと印象だったんだけど、ペーパーは少ない。あんまり売れてないのかなあ？

  1. MBC (Menu-Based Choice) Documentation (2019 Orme(Sawtooth Software))
    MBCについての包括的解説書。なんと146ページもある。
  2. Menu-Based Choice Modeling Using Traditional Tools (2010 Orme(Sawtooth Software))
    MBCの実験報告。
  3. Task Order Effects in Menu-Based Choice (2010 Orme(Sawtooth Software))
    これもMBCの実験報告で、試行順序の効果を調べている模様。

ACA (Adaptive Conjoint Analysis)
ACAは選択型コンジョイント分析にadaptiveな要素を導入した初期の手法。かなりの歴史があり、アカデミックな批判論文もあったと思う。会社としても最近はあんまり推してないんじゃないかな。

  1. ACA Technical Paper (2007)
    ACAの技術解説。
  2. The “Importance” Question in ACA: Can It Be Omitted? (2005 King, Hill, & Orme(Sawtooth Software))
    ACAには属性の重要度評定というオプショナルな設問があるんだけど、それを入れたほうがいいかどうかを調べた実験。
  3. Perspectives on the Recent Debate over Conjoint Analysis and Modeling Preferences with ACA (2002 Orme(Sawtooth Software))
    開発者Ormeさん、ACA批判を受けて立つの巻。
  4. History of ACA (2001 Johnson(Sawtooth Software))
    Johnsonさんの思い出話。
  5. Calibrating Price in ACA: The ACA Price Effect and How to Manage It (2000 Willams&Kilroy (KBA Consulting Group))
    おそらくSawtooth Software Conferenceでの発表。ACAの価格のカリブレーションについて。
  6. Staying Out of Trouble with ACA (1996 Orme & Johnson(Sawtooth Software))
    ACAのご利用にあたっての注意事項リスト。
  7. Multistage Conjoint Methods to Measure Price Sensitivity (1994 Pinnell(IntelliQuest))
    ART Forum 1994での発表。ACAとふつうのCBCを比較しているのかな？ 読んでないのでわからん。
  8. Accuracy of Utility Estimation in ACA (1987 Johnson(Sawtooth Software))
    ACAの精度についての実験。

CVA (Conjoint Value Analysis)
評価型コンジョイント分析のこと。

  1. CVA Technical Paper(2002)
    CVAの技術解説。

Maxdiff
アカデミックな文脈ではBest-Worst法と呼んだほうが通りがよさそう。選択型コンジョイント分析と同様に広く使われている手法である。

  1. Discover-MaxDiff: How and Why it Differs from Lighthouse Studio’s MaxDiff Software (2018)
    Discover(Sawtooth社のSaaSプラットホーム)上のMaxdiffの機能解説。
  2. Sparse, Express, Bandit, Relevant Items, Tournament, Augmented, and Anchored MaxDiff—Making Sense of All Those MaxDiffs! (2019 Orme(Sawtooth Software))
    最近のMaxdiffの変種についての紹介。これは助かる。
  3. MaxDiff Technical Paper (2020)
    Lighthouse Studio(Sawtooth社の主力製品。Windows上で動作する計画・実査・分析プラットホーム)上のMaxdiffの技術解説。これもとてもよくまとまっている。最初に読むべきはこれだろう。
  4. Bandit MaxDiff: When to Use It and Why It Can Be a Better Choice than Standard MaxDiff (2018 Orme(Sawtooth Software))
    Maxdiffの変種、Bandit Maxdiffについての解説。
  5. A Parameter Recovery Experiment for Two Methods of MaxDiff with Many Items (2015 Chrzan(Sawtooth Software))
    項目数が多いときのMaxdiffの変種、Express MaxdiffとSparse Maxdiffを比較。
  6. Common Scale Hybrid Discrete Choice Analysis: Fusing Best-Worst Case 2 and 3 (2013 Orme(Sawtooth Software))
    コンジョイント分析の研究者Louviere先生のいうBest-Worst Case 2とCase 3の比較。
  7. Anchoring MaxDiff Scaling Against a Threshold – Dual Response and Direct Binary Responses (2010 Lattery(Maritz Research))
    Maxdiffのアンカリング手法であるIndirect Dual Response MethodとDirect Methodを比較。
  8. Anchored Scaling in MaxDiff Using Dual-Response (2009 Orme(Sawtooth Software))
    Dual Responseによるアンカリングについて解説。
  9. MaxDiff Analysis: Simple Counting, Individual-Level Logit, and HB (2009 Orme(Sawtooth Software))
    効用推定手法としてcounting, 個人レベルロジット、HBロジットを比較。
  10. Using Calibration Questions to Obtain Absolute Scaling in MaxDiff (2009 Orme(Sawtooth Software))
    Sawtooth Software European Conference 2009での発表。異なる調査の結果を比較する話らしい。
  11. Political Landscape 2008: Segmentation Using MaxDiff and Cluster Ensemble Analysis (2008 Orme & King(Sawtooth Software))
    Maxdiffによるセグメンテーションの事例。
  12. Adaptive Maximum Difference Scaling (2006 Orme (Sawtooth Software))
    Maxdiffにadaptiveな要素をいれる実験。
  13. Testing for the Optimal Number of Attributes in MaxDiff Questions (2006 Chrzan(Maritz Research), Patterson(Probit Research))
    Maxdiffにおける試行あたり項目数についての実験。Chrzanさんって、Maritz ResearchからSawtooth Softwareに転職した人なのか…
  14. Accuracy of HB Estimation in MaxDiff Experiments (2005 Orme (Sawtooth Software))
    効用推定の精度についての実験。
  15. The Options Pricing Model: An Application of Best-Worst Measurement (2004 Chrzan(Maritz Research))
    事例報告。
  16. Maximum Difference Scaling: Improved Measures of Importance and Preference for Segmentation (2003 Cohen(SHC & Associates))
    Maxdiffについての解説。

実験計画
コンジョイント分析やMaxdiffにおける実験計画の部分に焦点をあてたたペーパーをピックアップしてみた。

  1. Balancing Version Incidence in Administration of CBC and MaxDiff Surveys: Important or Not? (2014 Chrzan(Sawatooth Software))
    計画のバージョン間でつり合いがとれてないといけないかどうかを調べた実験。
  2. An Overview and Comparison of Design Strategies for Choice-Based Conjoint Analysis (2000 Chrzan(Mariz Marketing Research), Orme(Sawtooth Software))
    実験計画生成の手続きについての概観。こ、これは助かる…
  3. Efficient Experimental Designs Using Computerized Searches (1997, Kuhfeld(SAS))
    おっとー。SAS社におられたKuhfeldさんによる、実験計画の生成についての解説。たしか同趣旨の論文をJ. Marketing Researchに書いておられたと思う。

個人パラメータ推定
コンジョイント分析やMaxdiffにおける個人効用推定の技術(具体的には階層ベイズモデルとか潜在クラスモデル)に焦点をあてたペーパーをピックアップしてみた。

  1. CBC/HB Technical Paper (2021)
    個人効用を階層ベイズ選択モデルで推定するモジュールCBC/HBの技術解説。たしかCBCとMaxdiffで使用するモジュールだと思う。
  2. Latent Class Technical Paper (2021)
    個人効用を潜在クラス選択モデルで推定するモジュールLatent Classの技術解説。
  3. What Are the Optimal HB Priors Settings for CBC and MaxDiff Studies? (2016 Orme & Williams)
    階層ベイズモデルに与える事前分布の選択についての実験。
  4. Scale Constrained Latent Class (2013, Orme (Sawtooth Software))
    読んでないけど、効用にどういう制約をつけるかという話なんだろうな…
  5. ACA/HB Technical Paper (2006)
    ACAで個人効用を階層ベイズ選択モデルで推定するモジュールACA/HBの技術解説。
  6. CVA/HB Technical Paper (2002)
    CVAで個人効用を階層ベイズ選択モデルで推定するモジュールCVA/HBの技術解説。

異常回答者検出
ランダムに回答しているらしき回答者をどうやって検出するかという話題についてのペーパーをまとめてみた。

  1. Real-Time Detection of Random Respondents in MaxDiff (2022 Chrzan & Orme(Sawtooth Software))
    Maxdiffでのリアルタイム検出。
  2. Diagnostics for Random Respondents in Choice Experiments (2020, Chrzan & Halversen (Sawtooth Software))
    検出手法を比較する実験。
  3. Consistency Cutoffs to Identify “Bad” Respondents in CBC, ACBC, and MaxDiff (2020, Orme(Sawtooth Software))
    個人レベル尤度で足切りする際の閾値の決め方。

マーケット・シミュレーション
コンジョイント分析では推定した効用を使ってシミュレーションをやることがあるけれど、その手法に焦点をあてたペーパーをピックアップした。

  1. Differential Sourcing of Share in Brand/Price CBC Studies: Market Simulations on HB Lower-Level Point Estimates vs. Draws (2020 Orme(Sawtooth Software))
    読んでないけど、シミュレーションのときに個人レベルの点推定を使うか、MCMCのドローを直接使うか、という話だと思う。
  2. Multi-Objective Searches in Conjoint Analysis: An Intuitive Explanation (2018 Orme(Sawtooth Software))
    多目的最適化についての解説。
  3. Advanced Simulation Module (ASM) Technical Paper (2018)
    シミュレーションのためのモジュールASMの技術解説。
  4. External Effect Adjustments in Conjoint Analysis
    (2018 Orme & Johnson(Sawtooth Software))
    シミュレーションに配荷率とかをどう組み込むかという話じゃないかな。
  5. Dealing with Product Similarity in Conjoint Simulations (1999 Huber(Duke Univ.), Orme(Sawtooth Software), Miller(Consumer Pulse))
    Sawtooth Software Conference 1999での発表。製品間類似性についての実験。

TURF (Total Unduplicated Reach and Frequency)
TURFとは棚の最適化のための手法。Sawtooth社はMaxdiffの結果に基づいてTURFをやるオンライン・ツールを提供している。

  1. A Simple Introduction to TURF Analysis (2016 Howell(Sawtooth Software))
    TURFについての一般的解説。
  2. Stepwise TURF + Swaps (2012 Squire & Orme(Sawtooth Software))
    TURFにおける最適解探索の話かな？

CCEA (Convergent Cluster & Ensemble Analysis)
よく知らないけど、クラスタリング手法らしい。

  1. Achieving Consensus in Cluster Ensemble Analysis (2009 Retzer, Alberg, & Yuan(Maritz Research))
    クラスタ・アンサンブル手法についての実験らしい。知らんけど。
  2. CCEA Technical Paper (2008 Orme & Johnson(Sawtooth Software))
    Sawtooth Software社のTechnical Paperのページでは、このPDFが”CCCA Technical Paper”とされているけれど、表紙には”Improving K-Means Cluster Analyis: Emsemble Analysis Insted of Hightest Reproducibility Replicates”とある。まあとにかく、これを読めってことでしょうね。

知覚マッピング
Sawtooth Software社は知覚マッピング(製品などを空間上の位置として図示する手法)のソフトも提供しているようなのだが… Web上の製品紹介にはみあたらない。

  1. The CPM System for Composite Product Mapping (2004)
    ソフトの技術解説。
  2. Product Mapping with Perceptions and Preferences (1998 Johnson(Sawtooth Software))
    知覚マッピングについての解説。

階層回帰
なんだかよくわからんが、Sawtooth Software社は階層回帰モデルを推定するソフトHB-Regというのを提供しているようだ。うん、たしかにいまでもダウンロードできますね。いまはソフトがいっぱいあるけど、開発当時はレアだったのかもしれない。

  1. HB-Reg Technical Paper (2013)
    HB-Regの技術解説。

以上！