Chère communauté,
Pour le profileur de probabilité utilisé pour analyser les données dans l'analyse des expériences de choix, je me demande comment définir de manière optimale le scénario de base pour comparer les données du profileur de probabilité .
Suivant l'exemple de von Wedel et Hagist (2022), on utilise le profileur de probabilité pour comparer la combinaison d'attributs de référence présentant les utilités marginales les plus faibles. Bien qu'une telle analyse ne soit pas erronée en soi pour comparer les valeurs de probabilité entre différentes combinaisons, ma critique initiale d'une telle interprétation est que les valeurs de probabilité estimées ne représentent pas la probabilité de succès. Afin d'estimer la probabilité qu'un individu choisisse une certaine combinaison d'attributs (scénario), ne devrions-nous pas comparer le scénario futur hypothétique à un scénario de référence dans lequel la somme de tous les coefficients d'utilité est nulle ?
Pour mon étude, afin de présenter de tels résultats, j'ai créé manuellement un scénario habituel où la somme des utilités de base ≈ 0 en calculant la valeur exacte des paiements pour équilibrer les utilités marginales dérivées d'autres attributs.
Pour plus de précisions, voir les fichiers joints : utilité de base proche de zéro ; probabilité avec une valeur de base proche de zéro ; et probabilité avec une valeur de base d'utilité minimale. Mes questions sont les suivantes :
1) Une telle interprétation pour estimer les profils de probabilité est-elle correcte ?
2) Et si la réponse à la première question est oui, existe-t-il une fonction intégrée pour définir la valeur d'utilité de base à 0 ?
J'espère que tout est clair, cordialement,
Déclan
