在2018年Sawtooth软件大会上发表演讲

Sawtooth Software 会议因其注重实用性、面向从业者，以及在选择/联合分析、细分和数据收集/分析等领域的专业深度而广受欢迎。今年该会议再度举办，在这场为期5天的活动中，我们于前3天进行了主题演讲。

无论您是方法论专家还是普通调查程序员，都有许多会议环节会引起您的兴趣。除了各领域专家带来的会议环节外，我们公司内部的方法论专家也在本次会议上主持了几场会议：

为期两天的“Turbo Choice”建模培训（2018年3月5日（周一）至6日（周二））

虽然许多议题提到了Sawtooth Software公司的CBC和MBC相关程序，但这些原理同样适用于任何其他用于选择建模的软件。这些会议更侧重于实际问题和切实可行的解决方案，而非理论性的学术研究。

主题包括：

• 我们从CBC的眼动追踪研究中获得了哪些启示，
• 系统1与系统2思维，HB中的趋同，
• 基于纳什均衡的价格优化，
• 优化算法，
• 上层模型和上下文效应，
• bandit MaxDiff，
• 利用HB分析寻找交互项，
• 双重反应价格，
• sparse/express MaxDiff，
• 让CBC更具吸引力。

关于联合分析（Conjoint）和MaxDiff的实用技巧与窍门（2018年3月6日，星期二）

在这节实践课上，你们将部分负责决定我们教授的内容。我们提供了一系列实践主题，由你们决定其中哪些最切合实际。如果你们在以下问题上感到困惑：

• 对于该商业问题，哪种联合分析法最为合适？
• 我应该使用哪种“None”？
• 首选还是备选？
• 优先股、市场份额和销量份额之间有什么区别？
• 我应该展示多少个概念？
• 我应该为产品设定分级定价吗？
• 我的研究中可以纳入多少种产品？
• 待处理的项目太多，无法进行常规的MaxDiff分析，现在该怎么办？

基于偏好的联合分析：能否用于对包含数十种产品的市场进行建模？（2018年3月7日，星期三）

联合分析常用于产品种类繁多的复杂市场。理想情况下，我们在设计联合分析问卷时应尽可能还原市场的现有复杂性，但这并不总是可行的。本次演讲的核心问题在于：采用不同的统计设计方法，能否提高针对包含数十种产品的模拟器的预测精度。

处理相关备选方案的工具（2018年3月7日，星期三）

相关选项违反了我们的标准联合分析建模假设（IIA）。虽然受访者层面的效用值有所帮助，但有时这还不够。本文描述并比较了若干用于处理相关选项的工具，其中包括完整的嵌套逻辑回归、误差分量逻辑回归以及事后模拟器调整。