Mô hình lựa chọn đa mục tiêu với các danh mục nhất định


8

Tôi có ba loại sản phẩm, A,B,C. Mỗi loại có hai sản phẩm,0,1. Tôi cung cấp một số loại tình huống lựa chọn khác nhau, 1) đối tượng thử nghiệm được trình bày một danh mục duy nhất và được thực hiện để chọn một sản phẩm, 2) đối tượng thử nghiệm được trình bày với hai loại và được thực hiện để chọn một sản phẩm từ hai loại và 3 ) đối tượng thử nghiệm được trình bày với cả ba loại và được thực hiện để chọn một sản phẩm từ mỗi loại. Tôi tin rằng các lựa chọn sản phẩm phụ thuộc vào một số phép tính đo lường của từng sản phẩm, các loại sản phẩm được trình bày và lựa chọn trong danh mục khác (nếu có thể lựa chọn như vậy).

Ví dụ: giả sử rằng chúng tôi có một loại sản phẩm giấm, với hai nhãn hiệu. Thương hiệu đầu tiên là một loại giấm balsamic đắt tiền. Thương hiệu thứ hai là một thương hiệu rẻ tiền, cửa hàng, giấm táo. Bây giờ, giả sử chúng ta có hai loại sản phẩm khác: rau xà lách và găng tay nhà bếp, mỗi loại chứa một thương hiệu đắt tiền, chất lượng cao và một thương hiệu chung, giá rẻ. Ngay cả khi người tiêu dùng chọn giấm đắt tiền khi được yêu cầu chỉ chọn từ loại giấm hoặc từ loại giấm và salad, chúng ta vẫn có thể hy vọng rằng anh ta sẽ chọn giấm rẻ tiền nếu được yêu cầu chọn sản phẩm từ loại giấm và găng tay nhà bếp. Chúng tôi cũng có thể mong đợi rằng một người chọn giấm rẻ tiền, khi được yêu cầu chọn từ các loại giấm và salad xanh, cũng sẽ chọn rau xanh xà lách rẻ tiền.

Tình huống này tương tự như các vấn đề "giỏ mua hàng" được xem xét bởi PB Seetharaman, et. al. trong " Mô hình hành vi lựa chọn đa danh mục ". Tuy nhiên, các mô hình tôi đã thấy coi tỷ lệ của một loại sản phẩm là một chức năng của người tiêu dùng, thường là một mô hình giai đoạn.

Làm thế nào chúng ta sẽ ước tính các hệ số của các hiệp phương đo được trong trường hợp khi người chọn không chọn các danh mục họ phải chọn.


1
Phần khó xử duy nhất dường như là bạn nghĩ rằng lựa chọn sản phẩm phụ thuộc vào sản phẩm, danh mục của họ và sự lựa chọn trong danh mục khác . Có lẽ bạn muốn giải thích một chút về sự phụ thuộc cuối cùng này? Đây có phải là một sự lựa chọn theo thứ tự / hiệu ứng khung? Hoặc một ràng buộc đồng biến chéo (ví dụ: nhận được 1500 calo với giá trị gần 10 đô la nhất có thể, hoặc nhận một mặt hàng từ mỗi nhóm thực phẩm chính), hoặc một số điều khác bạn có trong tâm trí.
liên hợp chiến binh

Liệu ví dụ trên có làm rõ vấn đề không?
fgregg

Tôi không chia sẻ bất kỳ trực giác nào về lý do tại sao 'chúng tôi mong đợi' bất kỳ điều gì bạn nói chúng tôi mong đợi. Có lẽ tôi không nghiêm túc mua sắm. Vì vậy, tôi sẽ cố gắng rút lui ...
liên hợp

Có phải là rau xà lách và giấm giống nhau hơn so với găng tay, điều này sẽ khiến người chọn liên quan đến quyết định giá bước thứ hai trên một số loại căn cứ nhất quán? Điều này có ý nghĩa đối với quyết định lựa chọn các món salad và giấm rẻ tiền chung - chúng là xe buýt màu đỏ và màu vàng theo ngôn ngữ vi phạm IIA. Nhưng điều gì khiến họ chọn giấm đắt tiền trong tình huống lựa chọn duy nhất? Một hạn chế ngân sách độc lập nhưng không có căn cứ?
liên hợp chiến binh

Một quan sát hữu ích có thể là do định dạng lựa chọn không được xác định bởi người chọn, nên về nguyên tắc, bạn có thể phù hợp với mô hình chính xác cho tất cả các tùy chọn có thể và xác định xác suất lựa chọn dự đoán bằng cách bình thường hóa cơ hội của các tùy chọn còn lại (nghĩ về vấn đề Monte Hall) - miễn là bạn có tất cả các phụ thuộc được mô hình hóa. Đó là lý do tại sao tôi hỏi về họ. Có thể có một số chương trình cho phần bình thường hóa của ước tính mặc dù. Tốt nhất để bắt đầu với khả năng và làm việc lên.
liên hợp chiến binh

Câu trả lời:


1

Bạn đã đọc nó? http://www.jstor.org/pss/30038862 Edwards và Allenby dường như có cùng thiết lập cơ bản như bạn, một probit đa biến, mà bạn có thể tìm thấy mã trong gói bayesm.

Có vẻ như bạn có thể đánh giá sự phụ thuộc bằng một thử nghiệm nếu các thử nghiệm độc lập trong các kịch bản khác nhau bằng thử nghiệm tỷ lệ thích trên rho, giống như thử nghiệm nội sinh mà mọi người ủng hộ. Vì vậy, hãy chạy probit đa biến dường như không liên quan và thực hiện kiểm tra tỷ lệ khả năng trên rho để xem liệu mọi thứ có tác động lẫn nhau không. Dưới đây là một ví dụ về thử nghiệm trên rho trong probit mv của SUR, khoảng 2/3 đường xuống: http://www.philender.com/cifts/c sortical / notes1 / biprobit.html


Cảm ơn bạn đã tham khảo hữu ích. Trong bài viết của họ, Edwards và Allenby không may sụp đổ khi một lựa chọn sản phẩm không được cung cấp và khi một sản phẩm bị từ chối.
fgregg
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.