离散选择实验方法/DCE/CBC资料分享

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

论文主攻方向离散选择实验法。目前国内关于该方法的资料较少。欢迎大家来交流，一起学习离散选择实验法，包括选择集该怎么设计，收回来的数据该怎么处理成正确格式，模型代码和命令等。我搜集到的离散选择实验/DCE/CBC的stata和Nlogit操作相关资料(原理，代码和教学视频)均可以共享~~获取资料请私聊，每天都会上线，看到就回。

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏2 回帖

关键词：离散选择模型 离散选择

你好楼主，我需要您共享资料备课用，谢谢分享！

离散选择实验（Discrete Choice Experiment, DCE）是一种量化研究方法，常用于评估个体在不同选项中的偏好。DCE特别适用于健康经济学、交通规划、环境政策等领域的决策分析。以下是一些关于如何进行DCE的基本步骤和资源分享：

1. **设计选择集**：这是DCE的关键一步。你需要定义你的研究目标是什么，然后基于这个目标确定属性（attributes）和水平（levels）。例如，在医疗领域，可能的属性包括治疗的效果、费用、副作用等。

2. **实验设计**：使用统计软件如NgenDCE或R中的`flexmix`包来生成选择集。这通常涉及到创建多个选项组合，每个组合中包含不同的属性和水平设置。

3. **数据收集**：通过问卷调查的形式将这些选择集呈现给受访者，要求他们做出选择。确保样本的代表性对于结果的有效性至关重要。

4. **数据分析**：使用软件如Stata或Nlogit进行数据分析。主要步骤包括：

   - 将数据整理成合适的格式。
   - 使用随机效应Logit模型、混合Logit模型等进行分析。
   - 解释和验证模型，检查拟合度和参数的统计显著性。

5. **结果解读**：基于模型输出来理解哪些属性和水平对受访者的选择有影响。可以进一步计算出愿意为特定属性支付的额外费用或时间（即价值）。

对于学习资源：

- 在线课程：Coursera、edX等平台可能有关于DCE的课程。
- 书籍推荐：《Choice Modeling: A Guidebook》by Jordan Louviere, Bryan Hensher and Joffre Swait是一个很好的入门指南。
- 视频教程：YouTube上有许多统计软件使用DCE分析数据的教学视频，如Stata和Nlogit的操作示范。

交流和学习的过程中，参与学术论坛、专业微信群或QQ群可以获取更多实时的帮助和资源分享。希望这些信息能帮助你更好地理解和应用离散选择实验方法！

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用

您好，我已经收集好了问卷，想请教一下数据录入的方法，有无相关资料教程吗？求分析，谢谢！

你好，我十分需要您的共享资料，可以分享吗？谢谢

你好，请问离散选择实验就是联合实验嘛？数据应该如何录入呢？

你好，求分享，谢谢

你好，十分需要您的资料，求分享，谢谢！

您好可以分享一下吗？

你好楼主，我需要您共享资料备课用，谢谢分享！