Eu tenho três categorias de produtos, . Cada categoria possui dois produtos, . Eu forneço vários tipos diferentes de situações de escolha: 1) o assunto do teste é apresentado em uma única categoria e feito para escolher um produto, 2) o assunto do teste é apresentado com duas categorias e feito para escolher um produto de duas categorias, e 3 ), o assunto do teste é apresentado às três categorias e feito para escolher um produto de cada uma. Acredito que as opções de produtos dependem de várias covariáveis medidas dos produtos individuais, das categorias de produtos apresentadas e da escolha na outra categoria (se essa opção for possível).
Por exemplo, digamos que tínhamos uma categoria de produto de vinagre, com duas marcas. A primeira marca é um vinagre balsâmico caro. A segunda marca é uma marca de loja barata, vinagre de maçã. Agora, digamos que temos outras duas categorias de produtos: saladas e luvas de cozinha, cada uma contendo uma marca cara e de alta qualidade e uma marca barata e genérica. Mesmo que um consumidor escolha o vinagre caro quando solicitado a escolher apenas a categoria de vinagre ou de vinagre e salada, ainda podemos esperar que ele selecione o vinagre barato se for solicitado a escolher produtos das categorias de vinagre e luva de cozinha. Também podemos esperar que uma pessoa que escolheu o vinagre barato, quando solicitada a escolher entre as categorias verde e vinagre, também escolha as verduras baratas.
Essa situação é semelhante aos problemas do "carrinho de compras" revisados por PB Seetharaman, et. al. em " Modelos de comportamento de escolha de várias categorias ". No entanto, os modelos que eu vi consideram a incidência de uma categoria de produto em função do consumidor, geralmente como um modelo de estágio.
Como estimaríamos os coeficientes das covariáveis medidas no caso em que o selecionador não escolhe as categorias que deve selecionar.
Respostas:
Você leu isso? http://www.jstor.org/pss/30038862 Edwards e Allenby parecem ter a mesma configuração básica que você, um probit multivariado, no qual você pode encontrar o código no pacote bayesm.
Parece que você deve poder avaliar a dependência por um teste, se os probits são independentes nos diferentes cenários, por um teste de razão de verossimilhança no rho, assim como os testes de endogeneidade que as pessoas defendem. Portanto, execute o probit multivariado aparentemente não relacionado e faça um teste de razão de verossimilhança no rho para ver se as coisas afetam uma à outra. Aqui está um exemplo do teste rho no SUR mv probit, cerca de 2/3 do caminho abaixo: http://www.philender.com/courses/categorical/notes1/biprobit.html
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