모드 선택을 위한 선택 디자인안녕하세요 여러분,
SAS JMP를 처음 사용하는 초보 사용자로서, 현재 연구를 위한 이산 선택 실험(DCE)을 설계하고 있습니다. 응답자들이 자동차, 오토바이, 버스, 기차의 네 가지 교통 수단 중 하나를 선택하는 선택 시나리오를 만들어야 합니다. 각 교통 수단은 아래와 같이 서로 다른 속성과 수준을 갖습니다.
1. 자동차
2. 오토바이
3. 버스
4. 훈련하다
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이동시간: 25, 35, 45
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여행 비용: 3,000; 5,000; 8,000
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대기시간: 5, 10, 15
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접속시간 : 5, 10, 15
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입장료: 6,000; 8,000; 10,000
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주차: 0; 5,000; 10,000
보시다시피, 각 교통수단은 동일한 속성을 공유하지 않습니다 . 자가용(자동차, 오토바이)은 대기 시간이나 접근 시간이 없는 반면, 대중교통(버스, 기차)은 이러한 속성을 가지고 있습니다. 주차 요금과 같은 일부 속성은 자가용과 대중교통 모두에 적용되지만, 역할은 서로 다릅니다.
다음을 생성하고 싶습니다.
제가 주로 묻는 질문은 다음과 같습니다.
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대안의 속성이 서로 다를 때(비대칭 설계) JMP에서 선택 실험을 구축하는 것이 가능합니까?
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특정 대안에만 적용되는 속성(예: 버스/기차의 대기 시간만)을 올바르게 정의하려면 어떻게 해야 하나요?
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JMP 19 평가판은 Choice Design 기능을 제한합니까?
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이러한 유형의 혼합 속성 디자인을 JMP에 입력하여 유효한 D-효율 선택 세트를 생성하는 정확한 단계별 절차는 무엇입니까?
"선택 디자인" 모듈을 살펴봤는데, 속성 구조가 동일한 대안만 지원하는 것 같습니다. 제 경우처럼 대안별 속성을 지정하는 방법은 찾지 못했습니다.
어떤 지침이나 사례라도 알려주시면 감사하겠습니다.
감사합니다!
감사합니다,
아담
실험 설계Re: 모드 선택을 위한 선택 디자인안녕하세요 @브라보아담18 ,
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
더 많은 배경 맥락과 정보 없이 주제에 대해 논평하기는 어려울 수 있지만, 실험 설계 설정과 관련하여 몇 가지 질문이 있습니다.
- 이 설문조사의 목적은 무엇인가요? 연구의 목표는 무엇인가요?
- 다양한 교통수단의 수준이 왜 다를까요? 특히 선택지가 매우 가까울 때, 예를 들어 승용차 40분 vs 기차 35/45분처럼 선택지가 매우 가까울 때 선택하기가 꽤 어렵다고 생각합니다. 그리고 매우 다른 선택지들을 비교하다 보면 뻔한 결론에 도달할 수도 있다는 점이 걱정됩니다. 이동 시간이 훨씬 짧은(60분 미만) 다른 대안을 마주했을 때 버스 90분 옵션을 선택할 사람은 없을 것입니다.
- 아마도 일부 요소와 수준은 다음과 같은 동일한 아이디어를 나타내므로 변경될 수 있습니다.
- 예를 들어, 대기 시간과 이동 시간을 나누는 이유는 무엇일까요? 여러 단계로 구성된 "이동 시간"이라는 하나의 요소를 사용하여 이동 시간과 대기 시간을 모두 포함할 수 있습니다.
- 예를 들어, 접근 비용을 다른 비용(주차비 등)과 나누는 이유는 무엇일까요? "교통비"라는 하나의 요소를 여러 단계로 나누어 총 교통 비용(연료비, 주차비, 티켓 등)을 포함할 수 있습니다.
이 설문조사의 목적이 무엇인지는 모르겠지만, 더 간단하면서도 신뢰할 수 있는 모델과 설명/해석을 제공하기 위해 몇 가지 요인과 수준을 하나로 묶어 선택지를 줄이는 것이 좋을 것 같습니다. 다양한 기준에 따라 다양한 요인과 수준을 사용하는 설계도 가능할 것 같습니다.
- 이동시간과 관련된 요소 : <30분, 30~60분, 60분 초과
- 여행 비용과 관련된 요소(낮음, 중간, 높음 수준, 적절한 비용 범위로 정의)
- 여행 편의성과 관련된 요소(낮음, 보통, 높음 등)
- 환경 영향과 관련된 요소로, 수준은 낮음, 중간, 높음(Co2 발자국 범위 또는 유사한 지표로 정확하게 표현)입니다.
- ...
이러한 설정은 교통 이용자의 주요 우선순위와 교통 수단 선택의 주요 기준(시간, 비용, 편의성, 환경적 영향)을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 응답자의 답변과 다양한 요인의 영향을 기준으로 응답자를 분류할 수도 있습니다.
선택 설계는 소비자의 선택에 영향을 미치는 핵심 요인/동인이 무엇인지 이해하는 데 도움이 됩니다. 다양한 선택 세트에서 선택된 여러 옵션을 분석하면 테스트된 속성(요인)의 상대적 중요도와 유의도를 평가하고, 모든 응답자의 효용 점수 측면에서 최적의 수준 조합을 찾을 수 있습니다. 예시는 여기에서 확인할 수 있습니다: 선택 설계 실행 및 결과 분석(jmp.com). 다양한 요인과 수준을 사용하는 경우, 쉽게 결론을 내리기 어려울 수 있습니다. 하지만 다음과 같은 방법을 통해 결론을 내릴 수 있습니다.
- 사용자 정의 디자인 플랫폼을 사용하여 임의의 수준 1/2/3으로 디자인을 만들고, 생성된 표에서 이러한 값을 "실제" 값으로 수정하고, 중첩 모델 및/또는 선택 모델을 사용하여 결과를 분석할 수 있습니다.
- 설계에 포함하려는 매우 다양한 옵션이 있고 다양한 방법 (제한 요인 수준 조합) 으로 생성하는 것이 매우 지루하거나 불가능한 경우 설계를 생성하려는 모든 가능한 조합으로 후보 세트를 생성하고 맞춤형 설계 플랫폼을 사용하여 이 후보 세트의 실행을 사용하여 설계를 생성할 수 있습니다( 공변량 요인 선택 옵션을 통해). 자세한 내용은 프레젠테이션에서 확인하세요: 후보 세트 설계: 문제에 맞게 DOE 제약 조건 조정(2021-EU-30MP-784)
이 옵션은 여기서는 적절할 수 있다고 생각합니다. 극단적인 조합 중에는 완전히 비현실적인 것도 있을 수 있기 때문입니다.
또한 이 프레젠테이션을 시청하여 선택 설계에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. JMP®를 사용한 이산 선택 실험 설계 및 분석에 대한 사례 연구 - JMP 사용자 커뮤니티
이 첫 번째 토론 시작이 여러분에게 도움이 되고 다른 JMP 사용자가 토론에 참여하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 모드 선택을 위한 선택 디자인안녕하세요 @빅터_G ,
자세한 피드백 감사합니다. 연구 배경과 관련하여 제가 처음에 설명한 내용이 다소 부족했을 수도 있다는 점을 깨달았습니다.
명확히 하자면, 본 연구의 주요 목적은 모드 선택에 대한 개인의 선호도를 분석하는 것입니다. 궁극적으로, 개인이 특정 모드를 선택할 확률( 모드 점유율 )을 파악하고, 그러한 결정에 영향을 미치는 주요 요인들을 파악하는 것을 목표로 합니다.
디자인에 대한 질문에 대해:
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다양한 수준 및 탄력성: 속성 수준은 각 요인의 증가 또는 감소에 따른 개인의 탄력성 (민감도)을 측정하기 위해 의도적으로 다양하게 조정되었습니다. 예를 들어, 이동 시간 수준은 개인 차량과 버스의 다양한 실제 교통 상황(혼잡, 정상, 자유 교통)을 반영합니다. 90분 버스 이용은 빠른 대안에 비해 선택하기 어려울 수 있지만, 버스 요금은 모든 교통수단 중 가장 낮은 수준으로 설정되었습니다. 이는 이동 시간보다 낮은 비용을 우선시하는 특정 인구 집단(예: 저소득층)의 상충 관계를 반영하기 위해 고안되었습니다.
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시간 및 비용 요소 분리: 시간 요소(이동 시간, 대기 시간, 접근 시간)와 비용 분리에 관하여: 두 가지 대안이 대중교통이기 때문에, 기존 교통 관련 문헌에서는 이러한 개별 요소들이 사용자의 효용 함수 에서 서로 다른 가중치를 갖는다고 제시합니다. 따라서 이러한 요소들을 하나의 "총 시간" 또는 "총 비용" 요소로 통합하기보다는 별도의 속성으로 유지하는 것이 중요합니다.
최종 설문지에서 응답자들은 이러한 속성들의 무작위 조합(선택 세트)을 제시받고 네 가지 대안 모드 중 하나를 선택하게 됩니다. 각 응답자는 예를 들어 네 가지 선택 시나리오에 직면하게 됩니다.
안내해 주셔서 정말 감사합니다. "맞춤 디자인" 에 대한 제안은 제 상황에 매우 적합한 것 같습니다. 꼭 더 자세히 살펴보겠습니다.
다시 한번 시간 내주셔서 감사드립니다. 
Re: 모드 선택을 위한 선택 디자인매우 흥미롭네요. 설명해주셔서 정말 감사합니다 @브라보아담18 . 훨씬 명확해졌어요.
후보자 집합 옵션과 사용자 정의 디자인을 사용하면 적절한 설문 조사 계획을 생성하는 데 도움이 될 수 있다고 생각합니다. 블록 요소를 추가하면 선택 집합당 프로필 수를 정의하는 데 도움이 되고, 디자인 생성 에서 그룹 옵션을 사용하면 크기가 무작위인 블록으로 나뉘어 두 설문 조사에서 다른 선택 집합을 분산하는 데 도움이 될 수 있습니다(설문 조사당 선택 집합 수): 선택 설계 용어
이러한 제안을 통해 몇 가지 아이디어를 얻을 수 있기를 바랍니다.
