如何选择价格更合理的联合（Conjoint）调查软件

在不牺牲随机化记录、导出内容或文档的前提下，评估低成本的联合工具。

简要回答

在不牺牲随机化记录、导出内容或文档的前提下，评估低成本的联合工具。从科学需求出发：随机化属性、存储的配置文件（profiles）、受访者 ID，以及可分析的导出数据。检查该工具是否支持对不可能配置文件的限制（restrictions）。确认它能导出配置文件级（profile-level）的 long data，供 AMCE/ATE 分析使用。

适用对象

需要开展可辩护的联合研究、但无法获得企业级软件或缺乏大量方法预算的研究人员。

步骤

从科学需求出发：随机化属性、存储的配置文件（profiles）、受访者 ID，以及可分析的导出数据。
检查该工具是否支持对不可能配置文件的限制（restrictions）。
确认它能导出配置文件级（profile-level）的 long data，供 AMCE/ATE 分析使用。
寻找设计审查（design review）、随机化审计（randomization audit）、平衡诊断（balance diagnostics）以及方法文档（methods documentation）。
在花钱抽样之前先对完整工作流做试点（pilot）。

为何重要

低成本只有在数据仍然具有可辩护性时才有意义。目标并不是最低价的表单构建器；目标是仍能提供透明随机化、干净导出以及帮助研究人员回答审稿人问题的文档的可负担软件。

开展调查前

避免仅导出受访者级（respondent-level）汇总用于联合选择的工具。
确保你能精确恢复每位受访者所看到的内容。
检查完整导出是否被某个你能负担得起的方案（plan）所限制。
优先选择带有验证或方法学文档的工具。

常见问题

本指南有什么用途？

需要开展可辩护的联合研究、但无法获得企业级软件或缺乏大量方法预算的研究人员。

基本流程是什么？

从科学需求出发：随机化属性、存储的配置文件（profiles）、受访者 ID，以及可分析的导出数据。检查该工具是否支持对不可能配置文件的限制（restrictions）。确认它能导出配置文件级（profile-level）的 long data，供 AMCE/ATE 分析使用。寻找设计审查（design review）、随机化审计（randomization audit）、平衡诊断（balance diagnostics）以及方法文档（methods documentation）。

开展调查前应检查什么？

避免仅导出受访者级（respondent-level）汇总用于联合选择的工具。确保你能精确恢复每位受访者所看到的内容。检查完整导出是否被某个你能负担得起的方案（plan）所限制。优先选择带有验证或方法学文档的工具。