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J-GLOBAL ID：202002278506389651   整理番号：20A0542574

選択ベースのコンジョイント分析のためのHBロジットモデルの能力分析:シミュレーション研究【JST・京大機械翻訳】

Analyzing the capabilities of the HB logit model for choice-based conjoint analysis: a simulation study

著者 (3件)： Hein Maren (Department of Marketing, Clausthal University of Technology, Clausthal-Zellerfeld, Germany) ,  Kurz Peter (bms Marketing Research + Strategy, Munich, Germany) ,  Steiner Winfried J. (Department of Marketing, Clausthal University of Technology, Clausthal-Zellerfeld, Germany)
資料名： Zeitschrift fuer Betriebswirtschaft  (Zeitschrift fuer Betriebswirtschaft)
巻： 90  号： 1  ページ： 1-36  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0430A  ISSN： 0044-2372  CODEN： ZEBEA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者らは,選択ベースのコンジョイント(CBC)研究のための階層的Bayes(HB)ロジットモデルの能力を調べるための広範なシミュレーション研究を行った。HBの統計的性能を,適合度,パラメータ回復および予測精度に対する基準を用いて実験的に変化する因子レベル設定下で評価した。これらの結果は,顧客がより多くの属性を含むという問題に直面している市場研究者に対するガイダンスを提供し,一方,選択タスクを管理できるようにした。結果は,単純なCBC設定のために,HB推定が非常にロバストであることを証明した。単純なCBC設定に対する主な知見の一つは,以前に提案されたよりもはるかに多くの属性で他の因子を保持することが,CBC研究に使用できることである。さらに,サンプルサイズおよび/または応答者当たりの選択タスクの数を著しく削減することができた。しかし,既に高い数のパラメータ(部分語)を持つより複雑なCBC設定に対しては,応答者から入手できる情報が少ないが,HBモデルは,これらの因子の1つ(属性,サンプルサイズ,選択タスク)が極端なレベルに設定されると崩壊し始める。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ロジットモデル ,  市場調査 ,  *性能分析 ,  感度解析 ,  *シミュレーション ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 予測精度 ,  適合度 ,  *コンジョイント分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 選択ベースのコンジョイント分析 ,  階層ベイズ ,  シミュレーション ,  感度解析

分類 (2件)： 交通調査  (TB01031B) ,  市場調査,広告  (KA06030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： コンジョイント分析 ,  HB ,  ロジットモデル ,  能力分析 ,  シミュレーション ,  研究