離散選択実験（2020-EU-EPO-387）における優位性と最新性の影響の説明レベル：中級
Roselinde Kessels、アントワープ大学およびマーストリヒト大学助教授
ロバートミー、ウィリアム、サラクラークテネシー大学経営分析学教授
過去の離散選択実験は、選択セット内のプロファイルの表示順序における優位性と最新性の影響の明確な証拠を提供し、選択セットの最初または最後のプロファイルは他のプロファイルよりも頻繁に選択されます。既存のベイジアン選択設計アルゴリズムは、選択セット内のプロファイル次数効果に対応していません。メキシコのP＆Gで実施された製品パッケージングの選択実験を使用して説明するように、これは部分的に価値のある推定値を生成する可能性があります。一般的な方法は、各回答者の選択セット内のプロファイルの順序をランダム化することです。各サブジェクトのプロファイルの順序をランダム化すると、すべてのサブジェクトの平均でほぼバランスが保たれますが、多くの個々のサブジェクトのランダム化は、プロファイルの順序に関して非常に不均衡になる場合があります。したがって、最初または最後のプロファイルを好む傾向は、それらの被験者に偏りをもたらす可能性があります。結果として、このバイアスは、被験者の真の好みが同じである場合でも、被験者の階層ベイズ推定に不均一性をもたらす可能性があります。 設計ソリューションとして、十分な次数のバランスを達成するように制約された位置バランスのとれたベイジアン最適設計を提案します。分析のために、応答の任意の順序設定を説明するためにプロファイル順序共変量を含めることをお勧めします。
DOEePoster予測モデリングビデオ
