医疗保健偏好研究中用于模型鲁棒的部分剖面选择设计的模拟退火
统计方法学
2026-04-07 v1 统计计算
摘要
离散选择实验（DCEs）通过观察参与者在假设场景中的选择行为来调查其偏好，在医疗保健领域被广泛使用。为降低参与者的认知负担，尤其是在处理大量属性时，研究者常采用部分剖面设计。在这些设计中，每个选择集中的某些属性保持不变。当前关于部分剖面设计的文献主要关注主效应模型而非交互效应模型，某些部分剖面设计甚至无法估计交互效应。为解决这一问题，本文引入模拟退火（SA）算法，基于交互效应模型构建部分剖面设计。在实验设计阶段，交互效应的存在及其幅度往往是未知的。因此，本文提出一种模型鲁棒的实验设计策略。通过广泛的模拟实验和真实案例研究，我们证明所提出的SA模型鲁棒部分剖面设计在不同底层模型下均表现良好。
引用
@article{arxiv.2604.04294,
title = {Simulated Annealing for Model-Robust Partial Profile Choice Designs in Healthcare Preference Studies},
author = {Yicheng Mao and Roselinde Kessels},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.04294},
year = {2026}
}