레벨 : 중급
Roselinde Kessels, 앤트워프 대학교 및 마스 트리 히트 대학교 조교수
Robert Mee, William and Sara Clark 테네시 대학교 비즈니스 분석 교수
과거의 이산 선택 실험은 선택 세트 내에서 프로파일의 표시 순서에서 우선 순위 및 최근 성 효과에 대한 명확한 증거를 제공하며, 선택 세트의 첫 번째 또는 마지막 프로파일은 다른 프로파일보다 더 자주 선택됩니다. 기존 베이지안 선택 설계 알고리즘은 선택 세트 내의 프로파일 순서 효과를 수용하지 않습니다. 멕시코에서 P & G에 대해 수행 된 제품 패키징 선택 실험을 사용하여 설명 할 때 이는 심각하게 치우친 부품 가치 추정치를 생성 할 수 있습니다. 일반적인 방법은 각 응답자에 대한 선택 세트 내에서 프로파일 순서를 무작위 화하는 것입니다. 각 주제에 대한 무작위 프로필 순서는 모든 주제에 대해 평균적으로 거의 균형을 유지하지만, 많은 개별 주제에 대한 무작위 화는 프로필 순서와 관련하여 상당히 불균형 할 수 있습니다. 따라서, 첫 번째 또는 마지막 프로파일을 선호하는 경향은 이들 대상에 편견을 초래할 수있다. 결과적으로,이 편향은 대상이 동일한 선호를 갖더라도 대상에 대한 계층 적 베이지안 추정치에서 이질성을 생성 할 수있다. 설계 솔루션으로서, 충분한 주문 균형을 달성하기 위해 제약을받는 위치 균형 베이지안 최적 설계를 제안합니다. 분석을 위해 응답에서 주문 선호도를 설명하기 위해 프로파일 주문 공변량을 포함시키는 것이 좋습니다.
