Проверка устойчивости распределения индивидуальных оценок в, полученных методом совместного анализа, основанного на дискретном выборе

Таблица 12. Значения индивидуальных частичных полезностей для 93 респондента.

Таблица z демонстрирует аналогичные результаты устойчивости распределений, что и традиционный совместный conjoint.

Подсчет индивидуальных полезностей с использованием модели иерархического Байеса

Распределения в байесовском анализе значительно отличаются от тех распределений, с помощью которых мы задаем доверительные интервалы для частичных полезностей в традиционном и CBC анализах. Тем не менее, на них тоже можно считать доверительные интервалы. Байесовский анализ позволяет нам довольно просто сгенерировать распределения плотности вероятности индивидуальных частичных полезностей на основе реальных данных.

Рисунок 12. Распределения плотности вероятности для трех операторов сотовой связи (сверху вниз — Оператор 1, Оператор 2, Оператор 3).

Распределения плотностей вероятности на рисунке 12 демонстрируют некоторые неточности в значениях частичных полезностей операторов на индивидуальном уровне. Некоторые из распределений обладают маленькой стандартной ошибкой, а некоторые чуть большей. Тем не менее, необходимо заметить, что в целом распределения выглядят более устойчивыми, чем для традиционного совместного анализа в SPSS, и для CBC с использованием регрессии. Следовательно, оценивание частичных полезностей наилучшим образом проводится с помощью метода иерархического байесова моделирования.