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離散選択実験における現状維持レベル?

親愛なる研究者の皆様、

私は研究で選択ベースのコンジョイント分析を行っています。実験では、選択タスクごとに固定された現状に対する 2 つの選択肢を比較したいと考えています。

現状は定数「オプションなし」としてモデル化され、定数として推定されます。現状を定義するレベルを代替案のレベルとしても使用して、回答者に、現状と完全に異なるのではなく、一部の属性レベルのみが異なるオプションを選択する機会を与えることができるかどうか疑問に思っています。

考えられる選択タスクは次のようになります。

現状は次のもので構成されています。

属性 1 現状レベル = 赤

属性2 現状レベル = 時速300マイル

属性3現状レベル = 電気エンジン

代替案1:

属性1レベル =青

Attr. 2 レベル = 300 mph (現状レベル)

属性3レベル = ディーゼルエンジン

代替案2:

属性 1 レベル = 赤 (現状レベル)

属性2レベル = 150 mph

属性3レベル = ガソリンエンジン

これによって設計や分析に関して何か問題が生じる可能性があると思いますか?

アドバイスをいただければ幸いです。

ありがとう、そしてよろしく。

ジュリア

高度な統計モデリング実験計画法Re: 離散選択実験における現状維持レベル?

こんにちは@Julia90 、

これは本当に興味深い質問です。最終的に何がわかるのか知りたいです。Choice Design DOE についてはあまり詳しくありませんが、これは使用できるプラットフォームかもしれません。2 つの属性が 2 レベル (青/赤、時速 300 マイル/時)、3 番目の属性が 3 レベル (ガス、ディーゼル、電気) である 3 属性設計を設定するのは簡単だとわかりました。次に、各選択オプションで変更される属性の数を指定できます。これは、実行回数や評価方法に影響する可能性があります。

また、最近の Discover Summit Europe での@Ryan_Lekivetzのブログ投稿も興味深く、役立ちました。そこでは、DOE を非常に柔軟に作成できる Custom DOE プラットフォームが使用されていました。

他に試すことができるのは、サンプル データ インデックスに消費者調査のオプションがあり、ピザの選択肢として選択 (選択なし) があるというものです。これは、DOE の設定方法を理解するのに役立つかもしれません。オンライン JMP ヘルプにも、コーヒーの良い例がここにあります。

これは、DOE の生成と分析についてもさらに理解を深めたい分野です。

これで正しい方向に進むことができれば幸いです。

幸運を！、

DS