離散選択の実験 - 選択肢に重み付けを追加するやあ、
私は選択実験を計画していて、回答を収集する前に、回答者に、ある選択肢が別の選択肢よりどのくらい好きかをパーセンテージで尋ねるのが有益かどうかを確認したいと考えています。
たとえば、回答者が選択肢 2 よりも選択肢 1 を選択した場合、「割合で言えば、選択肢 2 よりも選択肢 1 のほうがどのくらい好きですか?」と尋ねることができます。 選択に関連付けられたこの重み付けを収集することは有用でしょうか。そうであれば、それを選択モデル プラットフォームに含める方法はありますか? Choice Model プラットフォームの Response Data セクションに「Weight」列オプションがあることがわかりました。
どうもありがとう、
アリシア
消費者および市場調査Re: 離散選択実験 - 選択肢に重み付けを追加する1 つの応答で選択肢 1 が選択されたとします。 応答のパーセンテージ、たとえば 200% (2.0) が「重み」に入力された場合、選択肢 1 が選択肢 2 よりも 100% 優先されることを意味するわけではありません。 これは、選択肢 1 を選択した回答が 2 つあることを意味します。 その回答を提出した人が選択肢 1 に 2 回投票したのと同じように。 入力されている選択肢 2 に関する比較情報はありません。
「重み」の役割についての理解に基づいて、次のようにデータを構築することで、パーセンテージ情報を分析に入力できます。
1) 応答を複製しますが、コピーの選択肢を反対の選択肢 (この場合は選択肢 2) に変更します。
2) 元の応答に重みを設定します。 この例では、200% に比例する必要があります。
3) コピーした応答に重みを設定します。 この例では、100% に比例する必要があります。
これにより、選択肢 1 を選択する回答が選択肢 2 を選択する回答の 2 倍になるという状況を作り出しています。
「比例」と言ったことに注意してください。 これは、この方法で作成された応答のペアごとに 2 つの重みの合計が定数であることを確認する必要があるためです。 たとえば、合計が 300% の場合、残りのすべてのペアでも同じ 300% でなければなりません。
しかし、ここで、Choice モデルの場合、1 人の人が 200% 優先されるとはどういう意味でしょうか? 人は選択するか、選択しないかのどちらかを選択する必要があります。 データが選択するか選択しないかを明確に表していない場合、結果として得られるモデルをどのように解釈すればよいでしょうか?
Re: 離散選択実験 - 選択肢に重み付けを追加するマークさんの意見に賛成です。主観的にどちらかの選択肢を選んだことによる測定誤差はすでにあります。選択肢が多すぎる場合にスケール、特にパーセンテージ スケールを追加すると、測定誤差が大きくなる可能性があります。
他の応答変数のオプションがある場合があります。たとえば、より連続的な類似応答を示す順序尺度 (Likert など) を作成できる場合があります。選択肢の数を 2 以上に増やします。MaxDiff 実験を検討してみてはいかがでしょうか。調査の設計によって大きく異なります (選択肢は何か、選択肢セットを合理的な順序で整理できるか、何を達成しようとしているか (説明または予測) など)。
