零點新聞

您現在的位置是:首頁 > 正文

選擇實驗設計中的挑戰

選擇實驗法沙龍2022-10-06 11:10:150
CE方法的所有應用都必須進行實驗設計。然而,很多研究中涉及了許多技術層面的考慮,面臨很多挑戰。例如:實驗設計中可能會涉及不合理的屬性水平組合等問題;衛生健康研究中健康結果、技術或干預措施之間的交互作用;部分受訪者群體的認知侷限性;有標籤的固定備選方案的作用;分塊。
1. 潛在的不合理組合
由於選擇數據是通過使用基於假設備選方案來收集的,因此一些可能的屬性水平組合可能不現實或不合邏輯。用具有兩個屬性的實驗設計來舉一個不現實的組合或與不合邏輯的組合的例子,例如兩個屬性:日常生活活動(無限制vs.受到限制)和症狀(輕度vs.中度vs.重度)。如果CE問題要求受訪者評估一種不受限制且症狀嚴重的治療方案,則會導致不合理的評價結果,受訪者很難評估這種不合邏輯的組合,因為這可能會存在:增加假設偏差的可能性;受訪者沒有觀察到這種情形;或回答效率較低。因此一些設計方法允許研究人員刪除不應該出現在設計中的組合,而其他方法則不允許。
2. 交互作用
在特定研究問題中,相關屬性的相關列表可能包括不同屬性之間可能發生交互的場景。例如健康問題中,症狀嚴重程度和持續時間實際上通常是一個具有兩個維度的單一複合屬性。在這種情況下,如果嚴重性和持續時間被視為單獨的屬性,則受訪者無法評估結果。例如,受訪者無法在不知道疼痛持續時間的情況下評估偏頭痛的嚴重程度,也無法在不瞭解特定時期內疼痛的嚴重程度的情況下,評估偏頭痛持續時間。由於統計模型要求包括症狀嚴重程度和持續時間之間的相互作用,實驗設計必須確保能夠有效估計這種模型。
3. 特定受訪者群體的認知侷限性
由於選擇問題是認知的挑戰,因此統計上有效的設計可能超出某些受訪者的認知能力範圍,例如患有認知缺陷的受訪者,包括阿爾茨海默病、精神分裂症或其他神經系統疾病。在這類研究中,可接受的回答效率和統計效率之間的平衡可能必須有利於更簡單的設計,以便在給定樣本量下產生更少的統計信息。
4. 有標籤的固定備選方案
大多數CE研究在衛生保健方面使用了具有通用選擇替代品的實驗設計(例如,藥物A、藥物B)。也可以給備選方案貼上標籤,其中除了指定的屬性(例如,護士執業醫生、全科醫生)外,備選方案的特定標籤本身也有一些含義或價值。這種方法的早期研究包括Viney等和Lancsar。L^MA設計包含此類標記的替代方案,並允許獨立評估替代特定屬性的影響。L^MA設計可以通過用於創建通用設計的標準方法創建,不同的是,替代特定屬性被視為單獨的設計。例如,當考慮選擇保健的提供者時,標有護士執業醫生和全科醫生的備選方案可以對等待時間等屬性有單獨的參數影響。L^MA設計中使用帶標籤的備選方案的一個有用特徵是,它們同時創建備選方案和選擇問題。一個相關的例子是,在所有的選擇題中都存在一個具有不變屬性水平的固定備選方案。此備選方案可以描述參考條件、現狀或不參與(選擇退出)的選項。這種替代方案的存在會影響統計效率的測量,許多軟件包可以通過內部選項或通過指定用戶定義的約束來適應這些測量。
5. 為壓縮選項數量而進行的分塊
通常,在實地調查之前,實驗設計中包含的選擇問題比研究人員希望向每位受訪者提出的更多。在這種情況下,研究人員必須仔細考慮壓縮選項數量。分區塊就是實驗設計中將選擇問題進行分區,通常每個區的數量相等,這樣每個回答者的選擇問題數量有限。在實際操作中,受訪者被隨機分配到一個區塊,並回答該區塊中的選擇問題,而不是整個設計所有問題。例如,研究人員可以考慮一個有24個選擇題的實驗設計,但將所有問題隨機分為兩個區塊,每個受訪者只回答12個選擇題,這樣通過減少每個受訪者所需的認知努力來提高回答效率。然而,單個區塊可能並不符合實驗設計的理想統計特性(例如,屬性水平之間沒有相關性),所以某些軟件包可以在實地調查前執行分區塊操作,對每個區塊的屬性有不同的控制。

相關文章:
選擇實驗設計的方式
正交實驗設計過程
選擇實驗設計的有效設計Efficient designs
選擇實驗的主要步驟

關注公眾號,並

回覆【保險數據】可下載logit模型分析中所應用的案例數據【inschoice.dta數據集】

回覆【cmmixlogit】獲得混合logit的命令cmmixlogit使用說明

回覆【stata16】可下載STATA16程序,免安裝,直接應用

回覆【stata15】可下載STATA15程序

回覆【Nlogit】可下載Nlogit程序,回覆【Nlogit說明】可下載Nlogit程序使用說明,回覆【Nlogit手冊】可下載Nlogit程序使用手冊

回覆【SAS】可下載SAS9.4程序,回覆【SAS宏】SAS宏 ChoicEff程序周測和語法

回覆【編碼】,獲得【Dummy Coding和Effect Coding的STATA程序】

回覆【Nonmarket】,獲得圖書【A book: A Primer on Nonmarket Valuation】,This is a practical book with clear descriptions of the most commonly used nonmarket methods.

回覆【鱷魚】獲得案例數據【鱷魚對於食物的選擇】,以便進行logit分析實際操作。

回覆【冰激凌】獲得案例數據【冰激凌口味的選擇】,以便進行logit分析實際操作。


发表评论

評論列表