Hiyerarşik Bayes yaklaşımıyla bileşik analiz: Bisiklet paylaşım programı için bir uygulama örneği

Bu çalışmada, pazarlama araştırmalarında yaygınlaşan bir yöntem olan bileşik (conjoint) analiz anketinin Hiyerarşik Bayes (HB) yaklaşımı ile bireysel düzeyde uygulanması incelenmektedir. HB yaklaşımı, katılımcı fayda katsayılarını popülasyon dağılımıyla birlikte ele alarak bireysel tercihlerdeki heterojenliğin modellenmesine olanak tanır ve küçük örneklem büyüklükleri için kararlı tahminler sağlar. Çalışma, HB modellemesinin teorik yapısını özetlemekte ve bu yöntemin bir bisiklet paylaşım programı örneği üzerinden açık kaynaklı R ortamında (ChoiceModelR paketi ile) adım adım nasıl uygulanacağını göstermektedir. Sentetik veri seti kullanılarak HB-Çok Terimli Logit (HB-MNL) modelinin performansı doğrulanmıştır. Model, veri üretiminde kullanılan "gerçek" katsayıları yüksek doğrulukla tahmin ederek, HB yaklaşımının gücünü kanıtlamıştır. Elde edilen birey düzeyindeki katsayılar, farklı fiyatlandırma ve hizmet senaryoları için pazar payı simülasyonlarını mümkün kılması sayesinde HB'nin, kentsel ulaşım projelerinde talep ve tasarım kararlarını desteklemek için güçlü bir araç olduğu ortaya konmuştur. Bu çalışma, yöntemin uygulama ve analiz adımlarını anlaşılır biçimde özetlemeyi amaçlamaktadır.