離散選擇法

離散選擇法(Discrete choice approach,縮寫DCA,也作Discrete choice model,即「離散選擇模型」)屬於多重變量分析的方法之一,是社會學生物統計學數量心理學市場行銷統計實證分析的常用方法。

假設

目標

離散選擇法的目標是通過(特定個體的或者特定類別的)協變量解釋所觀察到的在離散對象中進行的抉擇。

應用領域舉例

  • 與一組實行安慰劑治療的對照組(Control group)進行比較,看治療方法是否成功
  • 解釋婦女的工作行為
  • 選擇某一專業學習
  • 在一攬子商品中對某一商品的購買決策
  • 情景條件下的市場份額建模
  • 根據「回憶者」(表現出來)的特徵衡量廣告活動的成功
  • 解釋顧客價值概念(分類模型)
  • 顧客滿意度研究(分類模型)

臨界值模型的假設

  • 個體行為能夠通過一個不可觀察的(隱藏)變量yn*來調控
  • yn*線性依賴於協變量
  • 二元變量假定依賴於yn*的水平
  • 不可觀察的臨界值c在識別基礎o.B.d.A上設為0
  • 分布函數F(·)是邏輯常態分布或者常態分布
  • Logit模型 
  • Probit模型

隨機效用模型的假設

  • 存在r≥2個未排序的對象,在其中個體中於該時點選出一個
  • 每個對象有自己的效用
  • 效用不能完整的觀察,

參見

外部連結