Attribute Non-Attendance in Discrete-Choice-Experimenten

Zusammenfassung

Ziel/Hintergrund Bei der Präferenzmessung mit Discrete-Choice-Experimenten (DCE) wird implizit angenommen, dass die Befragten alle gegebenen Informationen bei der Entscheidungsfindung berücksichtigen. Studien zeigten jedoch, dass in komplexen Befragungssituationen Verarbeitungsstrategien wie Attribute Non-Attendance (ANA) genutzt werden, um Wahlentscheidungen zu vereinfachen. Dies führt zu unvollständigen Trade-offs. Ziel der Studie war es, die Bedeutung von ANA in Präferenzmessmethoden, speziell DCEs, zu untersuchen und ANA-Strategien zu identifizieren.

Methodik Ausmaß und Folgen von ANA-Strategien in DCEs wurden aus der Literatur zusammengetragen. Der Schwerpunkt lag auf der Identifikation von ANA mit qualitativen und quantitativen Methoden, den Arten von ANA-Strategien, der Berücksichtigung von ANA bei der Auswertung und der Prävention von ANA in DCE-Studien.

Ergebnisse Durch die Berücksichtigung von ANA in der Ergebnisanalyse kann eine Verbesserung der Gütekriterien des statistischen Analysemodells erreicht werden. Den stärksten Einfluss hatte ANA auf die Berechnung der Zahlungsbereitschaft (WTP). In Studien wurden hohe Anteile von Befragten identifiziert, die das Kostenattribut ignorierten.

Fazit Die Nichtberücksichtigung von Verarbeitungsstrategien in DCEs kann zu verzerrten Ergebnissen und falschen gesundheitspolitischen Entscheidungen führen. Besondere Berücksichtigung von ANA in der Analyse erscheint dann erforderlich, wenn die WTP ermittelt werden soll.

Abstract

Aim/Background In Discrete Choice Experiments (DCE) it is implicitly assumed that respondents consider all given information to make their choices. However, studies have shown that in complex situations people often use attribute processing strategies such as attribute non-attendance (ANA) in order to simplify choice decisions. This leads to incomplete trade-offs. The aim of the study was to investigate the significance of ANA in preference measurement methods, especially DCEs, and identify ANA strategies.

Methods This paper investigates the impact of ANA on DCE studies. Focus was on identification of ANA with qualitative and quantitative methods used in the literature, identification of different types of ANA-strategies, consideration of ANA in the analysis and prevention of ANA in DCEs.

Results Accounting for ANA in analysis improved the fit criteria of a model. ANA had the most influential effect on the estimation of willingness to pay (WTP). Studies found a greater share of respondents who ignored the cost attribute.

Conclusion Not accounting for ANA in DCEs might lead to biased results and, in consequence, to false health policy decisions. Accounting for ANA is highly recommended when estimation of WTP is the main focus of a study.

Schlüsselwörter

Discrete-Choice-Experiment (DCE) - Attribute Non-Attendance (ANA) - Patientenpräferenzen - Präferenzmessung - Zahlungsbereitschaft

Key words

Discrete Choice Experiment (DCE) - Attribute Non-Attendance (ANA) - patient preferences - preference measurement - willingness to pay (WTP)

• Literatur

• 1 Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). OECD Gesundheitsdaten 2014: Deutschland im Vergleich. Im Internet: 2014 http://www.oecd.org/els/health-systems/Briefing-Note-DEUTSCHLAND-2014-in-German.pdf (Zugriff: 25.01.2016)
• 2 Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). Value for Money in Health Spending. Paris: OECD Publishing; 2010
• 3 Gerard K. Ryan M. Amaya-Amaya M. Introduction – Benefit Valuation in health economics. In: Ryan M. Gerard K. Amaya-Amaya M. Hrsg. Using Discrete Choice Experiments to Value Health and Health Care. Dordrecht: Springer Verlag; 2008: 1-10
• 4 Mühlbacher AC. Bethge S. Tockhorn A. Präferenzmessung im Gesundheitswesen: Grundlagen von Discrete-Choice-Experimenten. Gesundheitsökonomie & Qualitätsmanagement 2013; 18: 159-172
• 5 Mühlbacher AC. Bethge S. Potenziale der Präferenzmessung. Gesellschaftspolitische Kommentare 2013; 7: 1-5
• 6 Mühlbacher AC. Juhnke C. Patienten- und Bürgerpartizipation in der Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen insbesondere bei der Bewertung von Arzneimitteln. Zeitschrift für Evidenz, Fortbildung und Qualität im Gesundheitswesen 2016; 110: 36-44
• 7 Mühlbacher AC. Juhnke C. Beyer AR. Patient-Focused Benefit-Risk Analysis to Inform Regulatory Decisions: The European Union Perspective. Value in Health 2016; 6: 734-740
• 8 Ho MP. Gonzalez JM. Lerner HP. et al. Incorporating patient-preference evidence into regulatory decision making. Surgical endoscopy 2015; 29: 2984-2993
• 9 Hauber AB. Gonzalez JM. Groothuis-Oudshoorn CG. et al. Statistical Methods for the Analysis of Discrete Choice Experiments: A Report of the ISPOR Conjoint Analysis Good Research Practices Task Force. Value Health 2016; 19: 300-315
• 10 Clark MD. Determann D. Petrou S. et al. Discrete Choice Experiments in Health Economics: A Review of the Literature. PharmacoEconomics 2014; 32: 883-902
• 11 Lancaster KJ. A New Approach to Consumer Theory. The Journal of Political Economy 1966; 74: 132-157
• 12 McFadden D. Conditional logit analysis of qualitative choice behavior. In: Zarembka P. Hrsg. Frontiers in Econometrics. New York: Academic Press; 1974: 105-142
• 13 Iles RA. Rose JM. Stated Choice design comparison in a developing country: recall and attribute nonattendance. Health economics review 2014; 4: 25
• 14 Lagarde M. Investigating attribute non-attendance and its consequences in choice experiments with latent class models. Health economics 2013; 22: 554-567
• 15 Kessels R. Jones B. Goos P. Bayesian optimal designs for discrete choice experiments with partial profiles. Journal of Choice Modelling 2011; 4: 52-74
• 16 Campbell D. Lorimer VS. Aravena C. et al. Attribute processing in environmental choice analysis: implications for willingness to pay. Edinburgh: Agricultural Economics Society Annual Conference; 2010
• 17 Scarpa R. Gilbride TJ. Campbell D. et al. Modelling attribute non-attendance in choice experiments for rural landscape valuation. European Review of Agricultural Economics 2009; 36: 151-174
• 18 Alemu MH. Mørkbak MR. Olsen SB. et al. Attending to the Reasons for Attribute Non-attendance in Choice Experiments. Environmental and Resource Economics 2012; 54: 333-359
• 19 Hole AR. Attribute non-attendance in patients’ choice of general practitioner appointment. Oulton Hall, Leeds: Second international choice modelling conference; 2011
• 20 Carlsson F. Kataria M. Lampi E. Dealing with Ignored Attributs in Choice Experiments on Valuation of Sweden’s Environmental Quality Objectives. Environmental and Resource Economics 2010; 47: 65-89
• 21 Hole AR. Kolstad JR. Gyrd-Hansen D. Inferred vs. Stated attribute non-attendance in choice experiments: A study of doctors’ prescription behaviour. Journal of Economic Behavior & Organization 2013; 96: 21-31
• 22 Campbell D. Lorimer VS. Accommodating attribute processing strategies in stated choice analysis: do respondents do what they say they do?. Amsterdam: European Association of Environmental and Resource Economists Annual Conference; 2009
• 23 Erdem S. Campbell D. Hole AR. Accounting for Attribute-Level Non-Attendance in a Health Choice Experiment: Does it Matter?. Health economics 2015; 24: 773-789
• 24 Hole AR. A discrete choice model with endogenous attribute attendance. Economics Letters 2011; 110: 203-205
• 25 DeShazo JR. Fermo G. Implications of Rationally-Adaptive Pre-choice Behavior for the Design and Estimation of Choice Models. Working paper; Los Angeles: School of Public Policy and Social Research; University of California; 2004
• 26 Hess S. Hensher DA. Making use of respondent reported processing information to understand attribute importance: a latent variable scaling approach. Transportation 2013; 40: 397-412
• 27 Hess S. Hensher DA. Using conditioning on observed choices to retrieve individual-specific attribute processing strategies. Transportation Research Part B 2010; 44: 781-790
• 28 Mariel P. Hoyos D. Meyerhoff J. Stated or inferred attribute non-attendance? A simulation approach. Economía Agraria y Recursos Naturales-Agricultural and Resource Economics 2013; 1: 51-67
• 29 Ryan M. Watson V. Entwistle V. Rationalising the ‘irrational’: a think aloud study of discrete choice experiment responses. Health economics 2009; 18: 321-336
• 30 Weller P. Oehlmann M. Mariel P. et al. Stated and inferred attribute non-attendance in a design of designs approach. Journal of Choice Modelling 2014; 11: 43-56
• 31 Hensher DA. How do respondents process stated choice experiments? Attribute consideration under varying information load. Journal of Applied Econometrics 2006; 21: 861-878
• 32 Steiner M. Nachfrageorientierte Präferenzmessung: Bestimmung zielgruppenspezifischer Eigenschaftssets auf Basis von Kundenbedürfnissen [Dissertation]. Deutscher Universitäts-Verlag – GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden: Universität Jena; 2007
• 33 Reed Johnson F. Lancsar E. Marshall D. et al. Constructing experimental designs for discrete-choice experiments: report of the ISPOR Conjoint Analysis Experimental Design Good Research Practices Task Force. Value Health 2013; 16: 3-13
• 34 Crabbe M. Vandebroek M. Using appropriate prior information to eliminate choice sets with a dominant alternative from D-efficient designs. Journal of Choice Modelling 2012; 5: 22-45
• 35 Auspurg K. Liebe U. Choice-Experimente und die Messung von Handlungsentscheidungen in der Soziologie. KZfSS Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie 2011; 63: 301-314
• 36 Louviere JJ. Hensher DA. Swait JD. Stated Choice Methods – Analysis and Applications. Virtual Publishing: Cambridge University Press; 2003
• 37 Telser H. Zweifel P. Validity of discrete-choice experiments evidence for health risk reduction. Applied Economics 2007; 39: 69-78