交通手段選択のための選択設計やあみんな、
SAS JMPを使い始めたばかりで、現在、研究のために離散選択実験（DCE）を設計しようとしています。回答者が車、バイク、バス、電車の4つの交通手段から選択する一連の選択シナリオを作成する必要があります。各交通手段には、以下に示すように異なる属性と水準があります。
1. 車
2. オートバイ
3. バス
4. 電車
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所要時間: 25、35、45
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旅行費用: 3,000; 5,000; 8,000
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待ち時間: 5、10、15
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アクセス時間: 5、10、15
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アクセスコスト: 6,000; 8,000; 10,000
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駐車場: 0; 5,000; 10,000
ご覧のとおり、これらの代替手段は同じ属性を共有していません。私的交通手段（車、バイク）には待ち時間やアクセス時間がありませんが、公共交通手段（バス、電車）にはこれらの属性が含まれます。駐車料金など、一部の属性は私的交通手段と公共交通手段の両方に適用されますが、役割が異なります。
生成したいもの:
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A D効率の高い設計
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2つのブロックに分かれた合計16の選択タスク
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各回答者は1つのブロックのみを受け取ります
私の主な質問:
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選択肢が異なる属性を持つ場合（非対称設計）、JMP で選択実験を構築することは可能ですか?
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特定の選択肢にのみ適用される属性（例：バス/電車の待ち時間のみ）を正しく定義するにはどうすればよいですか？
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JMP 19 試用版では Choice Design 機能が制限されますか?
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有効な D 効率の選択セットを生成できるように、このタイプの混合属性設計を JMP に入力するための正確な手順は何ですか?
「Choice Design」モジュールを調べてみましたが、属性構造が同一の選択肢のみをサポートしているようです。私のケースのように、選択肢固有の属性を指定する方法は見つかりませんでした。
あらゆるガイダンスや例をいただければ幸いです。
ありがとう！
敬具、
アダム
実験計画法交通手段選択のための選択設計についてこんにちは@Bravoadam18さん、
コミュニティへようこそ！
背景となる文脈や情報がないとあなたのトピックについてコメントするのは難しいかもしれませんが、実験設計の設定に関していくつか質問があります。
- この調査の目的は何ですか？研究の目標は何ですか？
- なぜ各交通手段のレベルが異なるのでしょうか？特に選択肢が非常に近い場合、例えば「車40分」と「電車35～45分」のように、選択が非常に難しいと感じます。また、非常に異なる選択肢を比較すると、明白な結論に至ってしまうのではないかと懸念しています。移動時間が大幅に短い（60分未満）別の選択肢がある場合、「バス90分」を選択する人はいないでしょう。
- いくつかの要素とレベルは、背後にある同じ考え方を表しているため、変更される可能性があります。
- たとえば、待ち時間と移動時間を分ける理由は何でしょうか? 異なるレベルの「移動時間」という 1 つの要素を用意し、移動時間と待ち時間の両方を含めることができます。
- 例えば、アクセスコストを他のコスト（駐車場など）から分離するのはなぜでしょうか？ 1つの要素「旅行コスト」に、旅行にかかる総費用（燃料、駐車場、チケットなど）を含む複数のレベルを設定することができます。
この調査の目的が何なのか分かりませんが、選択肢を減らすために、いくつかの要因とレベルをグループ化し、よりシンプルでありながら信頼性の高いモデルと説明・解釈を構築するのが良いでしょう。異なる基準に基づいて異なる要因とレベルを用いることで、設計を行うことができるかもしれません。
- 移動時間に関連する要因（レベル：30分未満、30～60分、60分以上）
- 旅行費用に関連する要因（レベル：低、中、高（適切な費用範囲で定義されます））
- 旅行の快適さに関連する要素（レベル：低、平均、高（より明確に定義））
- 環境への影響に関連する要因。レベル：低、中、高（CO2フットプリントの範囲または同様の指標で正確に表す）
- ...
この設定は、交通機関利用者の主な優先事項と、交通手段を選択する際の主な基準（時間、費用、快適性、環境への影響）を理解するのに役立ちます。また、回答者を、回答内容と様々な要因の影響に基づいてクラスタリングすることも可能になります。
選択計画は、消費者の選択に影響を与える主要な要因を理解するのに役立ちます。異なる選択肢セットで選択された複数の選択肢を分析することで、テストされた属性（因子）の相対的な重要性と有意性を評価し、すべての回答者の回答における効用スコアの観点から最適な水準の組み合わせを見つけることができます。例はこちらをご覧ください： 選択計画の実行と結果の分析 (jmp.com)異なる因子と多くの異なる水準を使用すると、簡単に結論を導き出せない可能性があります。それでも、結論を導き出せる選択肢はいくつかあります。
- 任意のレベル 1/2/3 でカスタム デザインプラットフォームを使用してデザインを作成し、生成されたテーブルでこれらの値を「実際の」値に変更し、 ネストされたモデルや選択モデルを使用して結果を分析できます。
- それでも、設計に含めたいオプションが非常に多様で、さまざまな方法[因子レベルの組み合わせの制限]で作成するのが非常に面倒または不可能な場合は、設計を作成するすべての可能な組み合わせを含む候補セットを作成し、 カスタム設計プラットフォームを使用して、この候補セットの実行を使用して設計を生成できます ([ 共変量因子を選択] オプションを使用)。詳細については、プレゼンテーション「候補セット設計: 問題に合わせて DOE 制約を調整する (2021-EU-30MP-784)」をご覧ください。
いくつかの「極端な」組み合わせは完全に非現実的である可能性があるため、このオプションはここで関連があると思います。
選択設計についてさらに詳しく知りたい方は、こちらのプレゼンテーションもご覧ください。JMP® を使用した離散選択実験の設計と分析に関するケーススタディ - JMPユーザーコミュニティ
この最初のディスカッションスターターがあなたに役立ち、他のJMPユーザーがディスカッションに参加できるようになることを願っています。
交通手段選択のための選択設計についてこんにちはビクターG 、
詳細なフィードバックをありがとうございます。研究の背景に関して、最初の説明が少し不十分だったかもしれません。
明確に申し上げますと、本研究の主目的は、交通手段選択における個人の選好を分析することです。最終的には、個人が特定の交通手段を選択する確率（交通手段シェア）を明らかにし、その決定に影響を与える重要な要因を特定することを目指します。
デザインに関するご質問について:
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レベルと弾力性の変動：属性レベルは、各要因の増加または減少に対する個々の弾力性（感度）を測定するために意図的に変化させられています。例えば、移動時間レベルは、自家用車とバスのそれぞれ異なる現実世界の交通状況（混雑、通常、渋滞）を反映しています。90分のバス移動は、より速い選択肢と比較してあまり好ましくない選択肢に思えるかもしれませんが、バス料金はすべての交通手段の中で最も低く設定されています。これは、移動時間よりもコストの低さを優先する可能性のある特定の人口統計（例：低所得層）によるトレードオフを捉えるように設計されています。
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時間と費用の要素の分離：時間要素（移動時間、待ち時間、アクセス時間）と費用の分離について：選択肢のうち2つは公共交通機関であるため、過去の交通文献では、これらの異なる要素が利用者の効用関数において異なる重みを持つことが示唆されています。したがって、これらを単一の「合計時間」または「合計費用」要素に集約するのではなく、別々の属性として保持することが重要です。
最終アンケートでは、回答者にこれらの属性のランダムな組み合わせ（選択肢セット）が提示され、4つの選択肢から1つを選択するよう求められます。例えば、各回答者は4つの異なる選択シナリオに直面することになります。
ご指導いただき、本当に感謝しています。 「カスタムデザイン」に関するご提案は、私のケースに非常に当てはまるように思われますので、ぜひ詳しく調べてみます。
お時間をいただきありがとうございました。 
交通手段選択のための選択設計についてとても興味深いです。 @Bravodam18 さんの説明に感謝します。とても明確になりました。
候補セットオプションとカスタムデザインの使用は、適切な調査計画を作成するのに役立つと思います。 ブロックファクターの追加は、選択肢セットあたりのプロファイルの数を定義するのに役立ちます。一方、 デザイン生成でグループをランダムブロックのサイズに実行するオプションを使用すると、2つの調査で異なる選択肢セットを配布できます（調査あたりの選択肢セットの数）。 選択肢デザイン用語
これらの提案から何かアイデアが見つかることを願っています。
