ANÁLISE DE CHAID: O que é? 5 características e como fazê-la.

É uma técnica que surgiu com o objetivo de melhorar os resultados de segmentações obtidos através do AID. O CHAID requer uma variável dependente categórica e várias variáveis ​​independentes ou preditoras que, quando combinadas, permitem a identificação de segmentos. Limita-se a variáveis ​​nominais e ordinais e não assume nenhuma normalidade.

A análise CHAID “Chi-Square Automatic Interaction Detector” é uma ferramenta utilizada como técnica de segmentação de mercado para descobrir a relação entre variáveis ​​de resposta categórica, bem como quais características definem determinados grupos e delinear quais variáveis ​​específicas têm maior impacto na diferenciação de os grupos,  por exemplo, sexo, nível socioeconômico, religião, ocupação, raça, cidade, município, região, etc, em que existe uma variável dependente e pelo menos uma variável independente, o objetivo é prever a variável dependente através das variáveis ​​independentes.

O CHAID pode economizar muito tempo do pesquisador, evitando que ele analise centenas de tabelas, sem encontrar nenhuma relação importante entre as variáveis. CHAID ANALYSIS identificará rapidamente e facilmente as relações significativas entre as variáveis, permite que o usuário reconheça segmentos de mercado, explique as diferenças nos estudos de satisfação do cliente, conheça o perfil de quem gostou de um novo conceito, produto, embalagem ou publicidade.

A análise é baseada no teste Qui-quadrado, pelo qual você pode encontrar padrões em dados que possuem muitas variáveis ​​categóricas, criar segmentos e então apresentar os dados em uma representação visual. Conhecendo algumas características dos clientes, a análise CHAID pode construir uma árvore que divide o conjunto de dados ao longo da variável escolhida, e mostra o efeito das características na probabilidade de resposta à estratégia.

5 principais características da análise CHAID

1. Modelo preditivo: a análise CHAID cria um modelo de análise preditiva, ou modelo de árvore, para ajudar a determinar como as variáveis ​​combinam melhor para explicar o resultado na variável dependente.
2. Dados nominais, ordinais e contínuos: Dados nominais, ordinais e contínuos podem ser usados ​​nesta análise, em que os preditores contínuos são divididos em categorias com aproximadamente o mesmo número de observações.
3. Tabulações cruzadas: A análise cria todas as tabulações cruzadas possíveis para cada preditor categórico até que o melhor resultado seja alcançado e nenhuma divisão adicional possa ser realizada.
4. Árvore de decisão:  Na análise CHAID podemos ver visualmente as relações entre as variáveis ​​divididas e o fator relacionado associado dentro da árvore.
5. Nós: A análise divide o alvo em duas ou mais categorias chamadas nós iniciais, ou pais, e então os nós são divididos por algoritmos estatísticos em nós filhos.

Como realizar uma análise CHAID?

A análise CHAID pode ser realizada usando uma variedade de entradas, incluindo escalas (por exemplo, classificação de satisfação de 1 a 5), ​​bem como perguntas categóricas (por exemplo, dados demográficos).

Essa análise só pode ser realizada se as variáveis ​​produzirem uma divisão estatisticamente significativa na amostra da pesquisa. A primeira categoria de preditores que a análise CHAID utiliza para dividir a amostra é o preditor mais associado à variável resposta, ou seja, fornece os grupos de respondentes mais diferenciados.

A árvore de decisão continua a ser construída, dividindo a base de clientes até que o algoritmo não encontre mais preditores com discriminação significativa. Essa análise tem a vantagem de fornecer detalhes sobre os níveis gerais em cada estágio da árvore de decisão.

Árvore de decisão

Mas então como é composta essa árvore de decisão?

Os componentes são os seguintes:

• Nó raiz:  representa a variável dependente ou de destino.
• Nós pais: Estas são as categorias derivadas da variável de destino pelo algoritmo.
• Nós filhos: Estas são as categorias que estão abaixo das categorias dos nós pais.
• Nó terminal: É a categoria que apresentou menor influência na variável dependente.

Agora que você já sabe em que consiste a análise CHAID e como pode realizá-la, gostaria de conhecer outras metodologias e técnicas para realizar suas pesquisas de forma mais prática e precisa? Deixe-nos ajudá-lo na QUALYLIFE, somos especialistas em pesquisa e colocaremos em prática as melhores ferramentas para realizar sua pesquisa e entregar a análise mais detalhada possível para suas necessidades. Entre em contato conosco:

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