Modelos de regressão ordinal dentro da estrutura do Modelo Linear Generalizado (GLM) oferecem uma vantagem técnica distinta ao tratar a frequência de compra como dados ordenados e classificados, em vez de valores numéricos contínuos. Essa abordagem permite que os analistas mapeiem com precisão como variáveis independentes — como fatores psicológicos ou traços demográficos — influenciam a probabilidade específica de um consumidor pertencer a um determinado nível de frequência.
Modelos lineares padrão frequentemente interpretam mal dados de consumidores classificados, assumindo distâncias iguais entre as categorias. A regressão ordinal resolve isso quantificando exatamente quão provável é um consumidor mudar de comportamento, fornecendo Razões de Chances acionáveis para a tomada de decisões estratégicas.
A Precisão da Análise de Dados Classificados
Indo Além das Suposições Lineares
Modelos lineares padrão geralmente tratam os dados como contínuos, assumindo que a diferença entre frequência "baixa" e "média" é a mesma que entre "média" e "alta". Isso raramente é verdade no comportamento humano.
Lidando com Dados Não Contínuos
A regressão ordinal é projetada especificamente para lidar com dados classificados não contínuos. Ao respeitar a natureza ordinal das variáveis, ela evita a distorção estatística que ocorre ao tentar forçar dados de pesquisa categóricos em uma equação de regressão linear padrão.
Quantificando Mudanças de Comportamento
O Poder das Razões de Chances
Um benefício técnico principal dessa estrutura é o cálculo das Razões de Chances. Essa métrica permite prever quantitativamente a probabilidade de uma mudança no comportamento do consumidor, em vez de apenas identificar uma tendência geral.
Mapeando Variáveis Independentes
O modelo se destaca em mapear a influência de variáveis independentes específicas. Ele isola como fatores distintos, como traços psicológicos ou demográficos, impactam diretamente a probabilidade de um consumidor passar de um nível de compra para outro.
Previsão de Transições Durante Interrupções
Esses modelos são particularmente eficazes para analisar o comportamento durante interrupções de mercado. Por exemplo, eles podem calcular a probabilidade de os consumidores transitarem para compras online para categorias específicas, como botas táticas ou tênis de treino, quando as condições externas mudam.
Compreendendo as Compensações
Complexidade da Interpretação
Embora as Razões de Chances forneçam insights profundos, elas são mais complexas de interpretar do que os coeficientes lineares padrão. Você está analisando a probabilidade de um evento ocorrer em limiares, o que requer uma compreensão sutil das estatísticas de probabilidade para explicar aos stakeholders.
Dependência de Categorias Ordenadas
Essa abordagem depende inteiramente de os dados terem uma ordem significativa. Se os "rankings" em seus dados forem arbitrários ou não representarem uma hierarquia clara (por exemplo, preferência de marca em vez de frequência de compra), um modelo ordinal produzirá resultados enganosos.
Fazendo a Escolha Certa para o Seu Objetivo
Para determinar se a regressão ordinal é a ferramenta correta para sua análise de calçados, considere seus alvos analíticos específicos:
- Se o seu foco principal é Precisão: Use regressão ordinal para entender a probabilidade exata de um cliente se enquadrar em um determinado nível de frequência de compra (por exemplo, Baixo vs. Alto).
- Se o seu foco principal é Análise de Drivers: Use este modelo para quantificar como mudanças demográficas ou psicológicas específicas aumentam as chances de um cliente mudar seu canal de compra (por exemplo, Loja Física para Online).
Ao respeitar a estrutura hierárquica dos dados do consumidor, a regressão ordinal transforma rankings brutos em insights preditivos e quantificáveis.
Tabela Resumo:
| Característica | Regressão Ordinal (GLM) | Modelo Linear Padrão |
|---|---|---|
| Tipo de Dado | Categorias Ordenadas (Classificadas) | Numérico Contínuo |
| Suposição de Intervalo | Distâncias Variáveis/Desiguais | Assume Intervalos Iguais |
| Métrica Principal | Razões de Chances (Probabilidade) | Coeficientes (Mudança Média) |
| Precisão da Saída | Prevê a Probabilidade de Mudança de Categoria | Prevê Tendências de Valor Médio |
| Melhor Caso de Uso | Frequência e Probabilidade de Compra | Projeções Gerais de Volume |
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Referências
- Larisa Ivaşcu, Codruța Daniela Pavel. Psychological and Behavior Changes of Consumer Preferences During COVID-19 Pandemic Times: An Application of GLM Regression Model. DOI: 10.3389/fpsyg.2022.879368
Este artigo também se baseia em informações técnicas de 3515 Base de Conhecimento .
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