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• W2063418749 abstract "Pour comprendre les perceptions par le consommateur des structures de produit/marché, les praticiens du marketing doivent choisir parmi un grand éventail de modèles spatiaux et arborescents. Etant donné que ces modèles de représentations font des hypothèses différentes sur la nature de la distribution des distances, des indicateurs de diagnostic (comme le coefficient d'asymétrie) calculés à partir des données devraient permettre d'indiquer quel type de représentation (spatiale ou arborescente) est la mieux adaptée à un jeu de données particulier. Dans cet article, l'auteur s'appuie sur la littérature relative aux caractéristiques des indicateurs de diagnostic et des modèles de représentation pour développer plusieurs hypothèses partielles relatives à la capacité de ces indicateurs à prévoir l'adéquation des modèles de représentations aux données à analyser (en termes d'ajustement statistique). Une analyse empirique montre que le coefficient d'asymétrie est clairement le meilleur indicateur de cette adéquation; résultat vérifié sur une variété de modèles spatiaux et arborescents comparables. Les indicateurs de centralité et de réciprocité, en conjonction avec le coefficient d'asymétrie, sont utiles pour prévoir l'adéquation aux données de modèles spatiaux ou arborescents bien spécifiques. L'auteur utilise la méthode de prévision “ U ” (proche du Jackknife), conjointement avec l'analyse discriminante, pour montrer comment les indicateurs de diagnostic peuvent prévoir le degré d'adéquation des modèles spatiaux ou arborescents, ceci avec une précision nettement supérieure à ce qui serait obtenu par le simple hasard." @default.
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