Stated_Preference_Methods_Using_R

资 源 简 介

Stated_Preference_Methods_Using_R

详 情 说 明

在行为经济学和市场营销研究中，陈述偏好方法(Stated Preference Methods)是一种重要的数据收集技术，用于了解个体在不同属性组合下的决策偏好。R语言因其强大的统计建模能力和丰富的生态包，成为实现这类分析的理想工具。

陈述偏好分析通常通过选择实验(Choice Experiments)进行，研究人员设计包含不同属性组合的虚拟选择场景，要求受访者在多个选项中做出选择。这种方法可以克服观测数据的局限性，特别适用于新产品或政策的前景评估。

在R中实现陈述偏好分析主要涉及三个关键环节：首先是实验设计阶段，使用诸如'support.CEs'或'idefix'包生成正交或高效的选择集；其次是数据收集阶段，通常通过问卷调查获得受访者的选择结果；最后是建模分析环节，常用'mlogit'包拟合离散选择模型，揭示各属性对选择概率的影响程度。

离散选择模型中最常用的是多项Logit模型(MNL)，它可以估计不同属性水平的效用值。对于更复杂的情况，还可以考虑混合Logit模型或潜在类别模型，这些进阶模型能够捕捉个体间的异质性偏好。

陈述偏好方法在交通政策评估、新产品开发和环境价值评估等领域有广泛应用。R语言提供的可视化工具如'ggplot2'还能帮助研究者直观呈现不同属性间的权衡关系，以及预测不同情景下的市场份额变化。