Ich habe drei Produktkategorien, . Jede Kategorie hat zwei Produkte, . Ich biete eine Reihe verschiedener Arten von Auswahlsituationen an: 1) Der Testperson wird eine einzelne Kategorie präsentiert und zur Auswahl eines Produkts gemacht. 2) Der Testperson wird zwei Kategorien präsentiert und ein Produkt aus zwei Kategorien ausgewählt. 3) ) Die Testperson wird mit allen drei Kategorien vorgestellt und ausgewählt, aus jeder ein Produkt auszuwählen. Ich glaube, dass die Produktauswahl von einer Reihe gemessener Kovariaten der einzelnen Produkte, den dargestellten Produktkategorien und der Auswahl in der anderen Kategorie abhängt (falls eine solche Auswahl möglich ist).
Nehmen wir zum Beispiel an, wir hätten eine Produktkategorie Essig mit zwei Marken. Die erste Marke ist ein teurer Balsamico-Essig. Die zweite Marke ist eine preiswerte Handelsmarke, Apfelessig. Nehmen wir an, wir haben zwei weitere Produktkategorien: Salatgrün und Küchenhandschuhe, die jeweils eine teure, hochwertige Marke und eine billige, generische Marke enthalten. Selbst wenn ein Verbraucher den teuren Essig wählt, wenn er nur aus der Kategorie Essig oder aus der Kategorie Essig und Salat wählen soll, können wir dennoch erwarten, dass er den preiswerten Essig auswählt, wenn er Produkte aus den Kategorien Essig und Küchenhandschuh auswählt. Wir können auch erwarten, dass eine Person, die sich für den preiswerten Essig entschieden hat, wenn sie gebeten wird, aus den Kategorien Essig und Salatgrün zu wählen, auch das preiswerte Salatgrün wählt.
Diese Situation ähnelt den von PB Seetharaman et al. al. in " Modelle für das Auswahlverhalten mehrerer Kategorien ". Die Modelle, die ich gesehen habe, betrachten jedoch die Inzidenz einer Produktkategorie als Funktion des Verbrauchers, häufig als Bühnenmodell.
Wie würden wir die Koeffizienten der gemessenen Kovariaten schätzen, wenn der Wähler nicht die Kategorien auswählt, aus denen er auswählen muss?
Antworten:
Hast du das gelesen? http://www.jstor.org/pss/30038862 Edwards und Allenby scheinen die gleiche Grundeinstellung zu haben wie Sie, ein multivariates Probit, dessen Code Sie im Bayesm-Paket finden.
Es scheint, dass Sie in der Lage sein sollten, die Abhängigkeit durch einen Test zu bewerten, ob die Probits in den verschiedenen Szenarien unabhängig sind, durch einen Likelihood-Ratio-Test auf Rho, genau wie die von den Menschen befürworteten Endogenitätstests. Führen Sie also den scheinbar nicht verwandten multivariaten Probit durch und führen Sie einen Likelihood-Ratio-Test für Rho durch, um festzustellen, ob sich die Dinge gegenseitig beeinflussen. Hier ist ein Beispiel für den Test auf Rho im SUR mv-Probit, ungefähr 2/3 des Weges nach unten: http://www.philender.com/courses/categorical/notes1/biprobit.html
quelle