Roselinde Kessels , PhD, Investigador postdoctoral, Economía Aplicada, Universidad de Amberes roselinde.kessels0
Los experimentos de elección discreta (DCE), también llamados experimentos de elección declarada o conjunta, se utilizan ampliamente para cuantificar las preferencias de las personas en campos tan diversos como la economía, el marketing, el transporte, la salud, la psicología, la planificación ambiental y las ciencias sociales, políticas y de la comunicación. Dado un conjunto de atributos predefinidos de un producto o artículo, los DCE identifican aquellos atributos que más importan e indican los niveles más atractivos para cada uno. Normalmente, los DCE implican que los encuestados elijan entre elementos alternativos hipotéticos (ocasionalmente reales) presentados en conjuntos de opciones donde las alternativas, también llamadas perfiles, son combinaciones de niveles de diferentes atributos. En la mayoría de los estudios, el número de atributos es grande (en términos generales, más de cinco). Para cerrar la brecha entre la incorporación de muchos atributos en los perfiles y la mayor carga cognitiva al elegir entre perfiles, recomendamos utilizar diseños de perfiles parciales. A diferencia de los diseños de perfil completo, que varían los niveles de todos los atributos en los perfiles de los conjuntos de elección, los diseños de perfil parcial varían los niveles de sólo un subconjunto de atributos. Utilizando estudios de casos de DCE de la vida real, mostramos cómo construir diseños de perfiles completos y parciales mediante el enfoque de diseño bayesiano recomendado en JMP. Mostramos cómo analizar los datos de elección resultantes, tanto a nivel agregado (agrupando los datos) como a nivel individual, cuando el número de conjuntos de elección evaluados por cada encuestado lo permite.
