ベストワーストスケーリング調査を組み込んだ離散選択実験の属性選択

目的：定性的方法を使用して個別の選択実験（DCE）の潜在的な属性を生成することに関する文献は存在しますが、どの属性を含めるかを選択することはほとんどありません。ベストワーストスケーリングケース1（BWS-1）調査を使用して、DCEの属性選択をガイドするケーススタディを提示します。ケーススタディのコンテキストは、自然な発話が限られている子供向けの拡張および代替コミュニケーション（AAC）システムの選択に関する専門家の意思決定でした。 方法：BWS-1調査属性は、文献レビューとフォーカスグループから生成されました。DCE属性は、BWS-1属性から選択されました。選択基準は次のとおりです。主に重要な属性を含めます。子供とAACシステムの一貫した説明を作成します。プロジェクトの調査目的に対処します。適切な回答者の負担があります。属性の重要性は、BWS-1の相対的な重要性スコアを使用して判断されました。 結果：BWS-1調査には、19人の子供と18のAACデバイス/システム属性が含まれ、n = 93 AACの専門家に投与されました。n = 155 AACの専門家に管理されたDCEに対して、4人の子と5つのデバイス/システム属性が選択されました。 結論：このケーススタディでは、BWS-1の結果はDCE属性の選択に役立ちました。将来の研究に対して4つの推奨事項が作成されます。DCE属性の選択基準を定義します。参加者の視点がBWS-1およびDCEの結果に与える影響を考慮してください。研究の開始時に重要な用語を明確に定義し、研究が暫定的な調査結果を反映するために進行するにつれてそれを改良します。BWSは、トピックや質的作業に関する既存の述べられた設定作業がほとんどない場合に役立ちます。

OBJECTIVES: Although literature exists on using qualitative methods to generate potential attributes for a discrete choice experiment (DCE), there is little on selecting which attributes to include. We present a case study in which a best-worst scaling case 1 (BWS-1) survey was used to guide attribute selection for a DCE. The case study's context was the decision making of professionals around the choice of augmentative and alternative communication (AAC) systems for children with limited natural speech. METHODS: BWS-1 survey attributes were generated from literature reviews and focus groups. DCE attributes were selected from BWS-1 attributes. The selection criteria were: include mostly important attributes; create coherent descriptions of children and AAC systems; address the project's research aims; have an appropriate respondent burden. Attributes' importance was judged using BWS-1 relative importance scores. RESULTS: The BWS-1 survey included 19 child and 18 AAC device/system attributes and was administered to N = 93 AAC professionals. Four child and five device/system attributes were selected for the DCE, administered to N = 155 AAC professionals. CONCLUSIONS: In this case study BWS-1 results were useful in DCE attribute selection. Four recommendations are made for future studies: define selection criteria for DCE attributes a priori; consider the impact participant's perspective will have on BWS-1 and DCE results; clearly define key terminology at the start of the study and refine it as the study progresses to reflect interim findings; BWS will be useful when there is little existing stated preference work on a topic and/or qualitative work is difficult.