3. Importance measuresThe second ma

3. Importance measuresThe second major difficulty facing IPA, and the focus of this paper, is the measurement of importance and performance.In this regard, performance has generally been less controversial than importance: the usual measurement procedure has been to take the mean of the performance ratings obtainedfrom an appropriate group of people by means of a metric or Likert scale. However, a variety of means exist to perform importance measurement. In particular, two quite differentkinds of measure are common in IPA applications: 1) direct measures based on Likert scale, k-point scale or metric ratings obtained in the same way as for performance; and 2) indirectmeasures obtained from the performance ratings, either by multivariate regression of an overall product or service rating on the ratings given to the individual attributes (Danaher andMattsson, 1994; Dolinsky, 1991; Neslin, 1981; Taylor, 1997;Wittink and Bayer, 1994) or by means of conjoint analysistechniques (Danaher, 1997; DeSarbo et al., 1994; Ostrom andIacobucci, 1995).Although a recent review of these methods (Bacon, 2003)supports earlier studies (e.g. Alpert, 1971; Heeler et al., 1979) in finding that direct measures capture the importance of attributes better than indirect measures, the former have serious drawbacks.In particular, Bacon (2003) himself emphasizesthat direct importance assessment is often misleading becauseratings are uniformly high. The main source of this problem isinherent to Martilla and James' procedure, in which the first step should be to identify themost salient attributes of a product or service by qualitative studies (focus groups and/orunstructured personal interviews) or by reviewing previous research. This procedure has a natural tendency to record high importance ratings on a metric or Likert scale for all theattributes selected for evaluation, with the result that they all crowd together at the top of the IPA grid. This defeats the purpose of the exercise, since the objective of the IPA diagramis not to act simply as a record of absolute importance and performance values, but to discriminate among attributes as

結果 (繁體中文) 1:

3.重要措施
IPA面臨的第二個主要困難，本文的重點，是重要和性能測量。
在這方面，性能已普遍低於重要性爭議較少：一般的測量過程一直到取均值獲得的性能等級的
用公制或李克特量表的方式從人相應的組。然而，各種各樣的手段存在執行重要性測量。特別地，兩種完全不同
種類的度量的在IPA中的應用是常見的：1）的基礎上李克特量表，k點比例或以相同的方式對獲得的性能度量的評分直接措施; 2）間接
從性能的評分所得的措施，無論是由一個整體的產品或服務的評級給予個體屬性（丹納赫和收視率的多元回歸
Mattsson的，1994; Dolinsky，1991; Neslin，1981;泰勒，1997;
Wittink和Bayer，1994 ）或通過聯合分析裝置
技術（丹納赫，1997; DeSarbo等人，1994;和奧斯特羅姆
亞科布奇，1995）。
雖然最近的這些方法（培根，2003年）評審
支持早期的研究（如阿爾珀特，1971;赫勒犬等，1979）中發現，直接的措施捕捉屬性的重要性比間接措施好，前有嚴重的缺點。
特別是，培根（2003）本人強調
的是直接的重要性的評估往往是誤導，因為
收視率普遍高。這個問題的主要來源是
固有的Martilla和詹姆斯的過程中，其中的第一步應該是確定由定性研究的產品或服務的themost顯著屬性（焦點小組和/或
非結構化面談）或通過審查以往的研究。這個過程有一個自然的傾向來記錄所有的指標或李克特量表高度重視收視
選擇進行評估的屬性，其結果是他們都一起擠在IPA網格的頂部。這將無法工作的目的，因為客觀的IPA圖的
不是簡單地充當絕對重要性和性能值的記錄，但的屬性之間區分

結果 (繁體中文) 2:

3. 重要措施
IPA 面臨的第二個主要困難，也是本文的重點，是衡量重要性和性能。
在這方面，業績的爭議性通常低於重要性：通常的衡量程式是採用獲得的業績評級的平均值
通過指標或 Likert 等級從適當的人員群體中。但是，存在多種執行重要性測量的方法。特別是，兩個完全不同的
在 IPA 應用中常見的度量類型：1） 直接測量基於 Likert 刻度、k 點刻度或指標評級，其方式與性能相同;和2）間接
從績效評級中獲得的度量，無論是通過對各個屬性的評級進行總體產品或服務評級的多變數回歸（Danaher 和
馬特松，1994年;多林斯基，1991年;內斯林， 1981;泰勒，1997年;
威廷克和拜耳，1994 年，或通過聯合分析
技術（達納赫，1997年;DeSarbo等人，1994年;奧斯特羅姆和
亞科布奇，1995年）。
雖然最近對這些方法進行了審查（Bacon，2003年）
支援早期的研究（例如，阿爾珀特，1971年;Heeler等人，1979年）在發現直接措施比間接措施更能體現屬性的重要性時，前者存在嚴重的缺點。
特別是，培根（2003年）自己強調
直接重要性評估往往具有誤導性，因為
評級一致高。此問題的主要來源是
Martilla 和 James 程式所固有的，其中第一步應該是通過定性研究（焦點小組和/或）確定產品或服務的最顯著屬性
非結構化個人訪談）或通過回顧以前的研究。此過程具有一種自然趨勢，即在所有
屬性選擇用於評估，其結果是它們聚集在 IPA 網格的頂部。這違背了演習的目的，因為 IPA 圖的目標
不是簡單地作為絕對重要性和性能值的記錄，而是區分屬性作為

結果 (繁體中文) 3:

三。重要措施
IPA面臨的第二個主要困難，也是本文的重點，是重要性和效能的度量。
在這方面，績效的爭議通常小於重要性：通常的量測程式是取所獲得的績效評級的平均值
通過量表或芮克特量表從適當的人群中選取。然而，存在多種方法來執行重要性度量。尤其是兩個完全不同的
在IPA應用中，常用的度量方法有：1）基於Likert量表、k點量表或與效能相同的度量等級的直接度量；2）間接度量
從效能等級中獲得的測量值，可以通過對產品或服務的總體等級進行多元回歸，得到對各個内容的等級（Danaher和
馬特松，1994年；多林斯基，1991年；內斯林，1981年；泰勒，1997年；
或通過聯合分析
科技（Danaher，1997；DeSarbo等人，1994；Ostrom和
Iacobucci，1995年）。
儘管最近對這些方法的回顧（Bacon，2003）
支持早期的研究（例如，Alpert，1971；Heeler等人，1979），發現直接度量比間接度量更能反映内容的重要性，前者有嚴重的缺陷。
培根（2003）特別強調
這種直接重要性評估往往會產生誤導，因為
收視率都很高。這個問題的主要根源是
Martilla和James程式固有的，其中第一步應該是通過定性研究（焦點小組和/或
非結構化的個人訪談）或者回顧以前的研究。這個過程有一個自然的趨勢，即在所有
選擇要評估的内容，結果是它們都聚集在IPA網格的頂部。這違背了練習的目的，因為IPA圖的目標是
不是簡單地作為絕對重要性和效能值的記錄，而是作為