Detalle: en mi primer intento de utilizar la estimación de utilidad MaxDiff Firth-Bias en JMP, descubrí que las puntuaciones de utilidad sin procesar eran exactamente la mitad de las de Sawtooth Software.Dado que el siguiente paso es volver a escalarlos a través de la exponenciación para la interpretabilidad, la discrepancia (la mitad frente al total) afecta el rango de resultados.Tengo la intención de probar otro proyecto para ver si la observación es reproducible cuando tenga la oportunidad.
@hengehold_da1 ¿pudiste investigar esto más a fondo?Encontramos la pista de soporte técnico y esto es lo que se compartió contigo:
JMP calcula las utilidades de acuerdo con el enfoque de regresión logística condicional que se analiza en la siguiente referencia. Recomiendo ponerse en contacto con Sawtooth para preguntar sobre su metodología para que pueda comparar los dos.
McFadden, D. (1974), "Análisis logit condicional del comportamiento de elección cualitativa", en P. Zarembka, ed., Fronteras en Econometría , págs. 105–142. Ver http://eml.berkeley.edu/reprints/mcfadden/zarembka.pdf . Consultado el 25/04/2016.
Tenga en cuenta que las utilidades marginales son las mismas que las estimaciones de los parámetros para el análisis. En general, las utilidades marginales pueden considerarse como una medida del valor de esa elección para los encuestados.Y como dijiste, las utilidades se pueden exponenciar y expresar como razones para calcular las probabilidades:
Probabilidad marginal = exp(utilidad) / sum(exp(utilidad) todas las demás opciones)
