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#Sawtooth Software
#Analysis of Traditional Conjoint Using Excel: An Introductory Example
#http://www.sawtoothsoftware.com/
#http://www.sawtoothsoftware.com/download/techpap/caexcel.pdf
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source("http://blue.zero.jp/yokumura/R/conjoint/conjoint.txt")


##(a) データの読み込み
dat <- read.csv("http://blue.zero.jp/yokumura/R/conjoint/traditional.csv",header=F,row.names="V1")


###(b) シンプルなlmにて
dat2 <- dat

dat2[,1] <- factor(dat2[,1])
dat2[,2] <- factor(dat2[,2])
dat2[,3] <- factor(dat2[,3])

reg1 <- lm(V5~V2  + V3 + V4, data=dat2)
summary(reg1)


##(c) ダミー変数を指定した上で
dat3 <- data.frame(
	model.matrix(~dat2$V2-1),
	model.matrix(~dat2$V3-1),
	model.matrix(~dat2$V4-1),
	dat2$V5
)

dat4 <- dat3[,c(-1,-4,-6)]
reg2 <- lm(dat4[,6] ~ dat4[,1] + dat4[,2] + dat4[,3] + dat4[,4] + dat4[,5])
summary(reg2)


##(d) オリジナル関数を使った場合（解釈の簡単の為に，負の符号は出ないようにしている）
#conjoint.txtには，コンジョイント分析を自動実行するプログラムが記載されている
#(最小二乗法・評定尺度値 限定)．
#使い方は，
#conjoint(data)
#と入力するだけである．
#dataの中身は，最後の行に測定値，残りの行に直交表を記載しておくだけで良い

dat$V2 <- factor(dat$V2,labels=c("A","B","C"))
dat$V3 <- factor(dat$V3,labels=c("Red","Blue"))
dat$V4 <- factor(dat$V4,labels=c("$50","$100","$150"))
names(dat) <- c("Brand","Color","Price","Preference")
dat

conjoint(dat,graph=F)		#グラフを出力しない
conjoint(dat,graph=T)		#グラフを出力