Livello: intermedio
Roselinde Kessels, Assistant Professor, Università di Anversa e Università di Maastricht
Robert Mee, William e Sara Clark Professore di Business Analytics, Università del Tennessee
Esperimenti di scelta discreta passati forniscono una chiara evidenza degli effetti di primato e di recency nell'ordine di presentazione dei profili all'interno di un set di scelte, con il primo o l'ultimo profilo in un set di scelte selezionato più spesso rispetto agli altri profili. Gli algoritmi di progettazione delle scelte bayesiane esistenti non adattano gli effetti dell'ordine dei profili nei set di scelta. Ciò può produrre stime del valore di parte fortemente distorte, come illustriamo utilizzando un esperimento di scelta dell'imballaggio del prodotto eseguito per P&G in Messico. Una pratica comune è quella di randomizzare l'ordine dei profili all'interno dei set di scelta per ciascun rispondente. Mentre la randomizzazione degli ordini dei profili per ogni soggetto garantisce un equilibrio quasi medio tra tutte le materie, le randomizzazioni per molte singole materie possono essere abbastanza sbilanciate rispetto all'ordine dei profili; pertanto, qualsiasi tendenza a preferire il primo o l'ultimo profilo può comportare una distorsione per tali soggetti. Di conseguenza, questo pregiudizio può produrre eterogeneità nelle stime gerarchiche bayesiane per i soggetti, anche quando i soggetti hanno identiche preferenze reali. Come soluzione progettuale, proponiamo progetti bayesiani bilanciati in posizione che sono vincolati a raggiungere un sufficiente equilibrio degli ordini. Per l'analisi, si consiglia di includere una covariata dell'ordine dei profili per tenere conto di qualsiasi preferenza dell'ordine nelle risposte.
