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Em muitas aplicações industriais da análise conjunta, o uso de algoritmos não métricos para analisar as classificações dos consumidores de produtos descritos por mais de oito ou 10 atributos é demorado e muito caro para grandes amostras de consumidores. Os autores comparam os resultados usando análise não métrica, designs fatoriais completos e dados de classificação com métodos mais rápidos e menos caros de análise métrica, como matrizes ortogonais e avaliações de estímulos. Além disso, dois tipos de modelos e níveis de erro são investigados. Os resultados indicam que a análise métrica usando dados de avaliações e matrizes ortogonais é muito robusta.
Carmone et al. (Mon,) estudaram essa questão.