The conditional logit model with XLSTAT-Conjoint
Conjunto de datos para Conditional Logit model XLS224 KB
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Conjoint Software estadístico para el análisis conjunto
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Configuración del sistema
- Windows:
- Versiones: 9x/Me/NT/2000/XP/Vista/Win 7
- Excel: 97 o superior
- Procesador: 32 o 64 bits
- Disco duro: 150 Mb
- Mac OS X:
- OS: OS X
- Excel: X, 2004 y 2011
- Disco duro: 150 Mb
- Windows:
Ventajas
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Sencillo y dirigido a los usuarios
Sencillo y dirigido a los usuarios XLSTAT es un software que se integra de forma transparente con Microsoft Excel, que es la hoja de cálculo más difundida del mundo. Esta integración hace que sea una de las herramientas más sencillas para trabajar ya que utiliza la misma filosofía que Microsoft Excel. El programa está disponible en una ficha de XLSTAT. Los análisis se agrupan en menús funcionales. Los cuadros de diálogo están dirigidos a los usuarios, por lo que la preparación de los análisis es tarea sencilla.
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Resultados y datos compartidos sin dificultad
Resultados y datos compartidos sin dificultad Una de las mayores ventajas de XLSTAT es la forma transparente con la que se pueden compartir los datos y los resultados. Los resultados se almacenan en Microsoft Excel de modo que cualquier usuario puede acceder a ellos. No es necesario que el destinatario tenga una licencia de XLSTAT o cualquier visor adicional, lo que facilita y rentabiliza el trabajo en equipo. Del mismo modo, es fácil integrar los resultados en otras aplicaciones de Microsoft Office, como PowerPoint, por lo que se pueden crear estupendas presentaciones en cuestión de minutos.
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Modular
Modular XLSTAT es un producto modular. XLSTAT-Pro es un módulo principal de estadística de XLSTAT, que incluye todas las funcionalidades dominantes en el análisis estadístico y multivariado. Es posible añadir funciones más avanzadas por medio de módulos complementarios para aplicaciones específicas. De este modo es posible adaptar el software a sus necesidades, aumentando la rentabilidad.
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Didáctico
Didáctico Los resultados de XLSTAT están organizados por análisis y es fácil desplazarse por ellos. La información útil se proporciona junto con los resultados para ayudarle en su interpretación.
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Asequible
Asequible XLSTAT es una solución completa y modular que se puede ajustar a cualquier necesidad de análisis comercial. Tiene un precio muy razonable, por lo que el retorno de su inversión es casi inmediato. Todas las licencias de XLSTAT incluyen también un servicio de asistencia de la mayor calidad.
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Accesible: disponible en muchos idiomas
Accesible: disponible en muchos idiomas Nos hemos asegurado de que XLSTAT sea accesible para todos traduciendo el programa a muchos idiomas, incluyendo chino, inglés, alemán, italiano, japonés, polaco, portugués y español.
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Automatizable y personalizable
Automatizable y personalizable La mayoría de las funciones estadísticas disponibles en XLSTAT pueden llamarse directamente desde la ventana Visual Basic de Microsoft Excel. Pueden modificarse e integrarse en código fuente adicional para ajustarse a sus necesidades. Añadir tablas y trazados, así como modificar los resultados existentes se convierte en tarea sencilla. Además, XLSTAT incluye algunas herramientas especiales en los cuadros de diálogo para generar automáticamente el código fuente VBA para reproducir su análisis empleando el editor de VBA o simplemente cargar ajustes predeterminados. Esta automatización de análisis rutinarios sin esfuerzo le ahorrará gran cantidad de tiempo.
The conditional logit model
The conditional logit model is a statistical method similar to logistic regression.
The conditional logit model is a method mostly used in its evolved form as part of the conjoint analysis. It is nevertheless useful when to analyze a certain type of data. McFadden introduced this model in 1973. Instead of having one line per individual, there are as many lines as alternatives. Thus, it is no longer the characteristics of the individuals that are modeled but the alternatives.
If one seeks to study travel modes, we will have four travel modes (car / train / air / bus), each travel mode having its own characteristics (price, speed), but an individual can only choose one of the four modes.
As part of a conditional logit model, we have for N individuals, N*4 rows with 4 rows associated with the four choices. The binary response variable will indicate the choice of the individual with the value 1, and 0 will correspond to the options that the individual did not choose.
A column associated with the name of the individuals (with 4 lines per individual for our example) has to be selected in XLSTAT. The explanatory variables will also have N * 4 rows.
Dataset for the conditional logit model
The example discussed below is a classic case in which one seeks to compare the travel modes proposed to go on vacation. It comes from Greene, W.H. (2003). Econometric Analysis, 5th edition. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
An Excel file containing both the data and the results can be downloaded by clicking here.
The data correspond to a sample of 210 individuals, each one having 4 possibilities (air, car, bus and train). We asked each of them the travel mode they would choose to go on vacation.
The data set has 840 rows. The first column identifies the individual, the second is the binary variable modeling the travel mode. Then there are two quantitative variables, respectively, the overall cost and the waiting time during the trip associated with each travel mode for each individual. Finally, the categorical variable associated with the transportation is in the last column (air, train, bus or car).
Set a conditional logit model
To activate the dialog box, start XLSTAT, then select XLSTAT / XLSTAT-Conjoint / Conditional Logit , or click the corresponding button on the XLSTAT-Conjoint toolbar (see below).
Once you have clicked the button, the dialog box appears.
Select the data on the Excel sheet.
The response variable corresponds to the binary variable. The subject labels correspond to the numbers associated with the individuals (you can also have names of individuals instead). In our case there are three predictors, one qualitative - the travel mode - and two quantitative - global cost and waiting time. As we selected the labels of the variables, we must select the variable labels option.
Once you click the OK button, the calculations are performed and the results displayed.
Interpret the results of a conditional logit model
The following table gives several indicators of the quality of the model (or goodness of fit). These results are similar to R² and to the analysis of variance table of linear regression and ANOVA. The most important value is the Chi-square associated with the log ratio (LR). This is equivalent to Fisher's F test in the linear model: an attempt to assess whether the variables provide a significant amount of information to explain the variability of the binary variable. In our case, as the probability is less than 0.0001, we can conclude that the variables provide a significant amount of information.
These goodness of fit statistics show that our model is significantly better than the model without any predictor. The following table confirms these initial impressions:
The p-values are all very small and the impact of the three variables is significant in the type III analysis table.
Finally, the coefficients of the model show that the air is preferred and that the waiting time has a significant negative effect on the choice of travel mode.
The analysis of residuals may also be useful and provide other information about individuals' choices.