SP design을 하다보면 orthogonal design, d efficiency design 이라는 말이 나온다. orthogonal design은 말그대로 가능한 모든 조합을 다 고려하는건데 attributes, level 의 개수가 많아지면 불가능해진다. 이때 쓰는게 d-efficiency 이다. 초이스셋 일부분만 고려하되 orthogonality를 최대한 보존하는 방식이다.
설계 구현을 위해서는 r 에 choiceDes 패키지 쓰면 됨
cran.r-project.org/web/packages/choiceDes/choiceDes.pdf
d-efficiency는 prior parameter 라는걸 선택해야한다. 구축할 모델의 parameter가 어떻게 될지는 모르지만 대충 예상한 후 그걸로 d-efficiency 설계에 활용하는 것이다. 선행 연구의 beta 값을 취할 수도 있고, 가장 좋은건 orthogonal design 에서 random subset 뽑아서 50-100명 대상으로 pretest 하고 거기서 추정된 beta를 prior parameter로 넣어서 d-efficiency design 하는거다.
모든 parameter 0으로 두고하는 naive approach 도 있는데 그것도 틀린건 아니고 second best 이긴하다.
관련 논문은 아래에..
Walker, Joan L., et al. "D-efficient or deficient? A robustness analysis of stated choice experimental designs." Theory and Decision 84.2 (2018): 215-238.