No abstract

Summary:The objective of this paper was to present results of research on two methodological issues related to the clustering of laddering data. The first was the methods of aggregation of information from ladders generated by one respondent and the second was the measurement of ladders' dissimilarity. Two methods of aggregation of information from ladders were proposed, three sequence dissimilarity measures were presented and all combinations of them were used in the analysis. The clustered data originate from a research on Polish adolescents' online consumer behaviour wherein the means-end approach was used. 1004 high school students participated in the research. Data were clustered from 2 to 10 groups, six modes of analysis were used, thus 54 solutions were built. Solutions with the same number of groups were compared with the adjusted Rand index. Analysis indicates the influence of sequences dissimilarity measures and methods of aggregation of information from ladders on clustering results.Keywords: means-end approach, laddering, clustering, sequences dissimilarity measures.Streszczenie: Celem artykułu było zaprezentowanie wyników badania dotyczącego dwóch metodologicznych zagadnień związanych z grupowaniem danych drabinkowych: sposobów agregowania informacji pochodzących ze wszystkich drabinek wygenerowanych przez jednego respondenta oraz metod pomiaru niepodobieństwa drabinek. Zaproponowano dwie metody agregacji informacji z drabinek, przedstawiono trzy miary niepodobieństwa sekwencji, a następnie wszystkie ich kombinacje wykorzystano w trakcie grupowania. Analizowane dane pochodziły z badania dotyczącego zachowań konsumenckich młodzieży w Internecie. W badaniu uczestniczyło 1004 uczniów ostatnich klas publicznych szkół średnich z Małopol-ski. Dane były dzielone na od 2 do 10 grup. Wykorzystano sześć sposobów analizy powstałych z kombinacji dwóch metod agregacji danych z drabinek i trzech miar niepodobieństwa sekwencji; zbudowano 54 rozwiązania. Modele mające tę samą liczbę grup porównano za The means-end approach in market segmentation -clustering of laddering data 73 pomocą skorygowanego indeksu Randa. Zarówno użyte miary niepodobieństwa sekwencji, jak i metody agregacji danych znacznie wpływały na ostateczne wyniki grupowania.Słowa kluczowe: teoria środków-celów, analiza skupień, laddering, miary niepodobieństwa sekwencji.

Informacje o naborze artykułów i zasadach recenzowania znajdują się na stronie internetowej Wydawnictwa www.noz.ue.wroc.pl www.wydawnictwo.ue.wroc.pl Publikacja udostępniona na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa-Użycie niekomercyjne-Bez utworów zależnych 3.0 Polska (CC BY-NC-ND 3.0 PL)