مقارنة بين الانحدار اللوجستي ونماذج سبايك في التنبؤ باحتمالية سلوك التنقّل
الكلمات المفتاحية:
الاستعداد للدفع، نموذج لوجيت (الانحدار اللوجستي)، من الرحلةالملخص
كان الهدف من هذه الدراسة التجريبية اختبار ما يُعرف بـ "افتراضات الربط"، أي معرفة مدى توافق تحليل الظروف الهيكلية الكلية الموضوعية التي تحدد اختيار وسيلة التنقل مع الطريقة التي يدرك بها المستجيبون هذه الظروف.
اعتمدت المنهجية المتبعة على أسلوب التقييم الاحتمالي (Contingent Valuation - CV). وقد استُخدمت استبيانات التفضيلات المصرّح بها (Stated Preference - SP)، والتي تُعرف أيضًا بالتفضيلات الذاتية المُصرّح بها لأغراض البحث أو الخدمات، على نطاق واسع في مجالي التسويق ونمذجة الطلب على السفر، سواء بشكل منفصل أو بالاقتران مع استبيانات التفضيلات الفعلية (Revealed Preference - RP) التي تعتمد على السلوك الفعلي مثل شراء المنتجات أو استخدام الخدمات.
ويُعد استبيان التفضيلات المصرّح بها (SP) أداة أساسية ومفيدة لتقييم الاستعداد للدفع مقابل تغيير وسيلة النقل، وكذلك لدراسة مدى تقبّل الأفراد وإدراكهم لهذه التغييرات.
تم تنفيذ نوعين من استبيانات SP على مستخدمي السيارات:
- استبيان اتجاهي (Attitudinal)
- واستبيان قائم على اختيارات افتراضية (Hypothetical Choices)
حيث طُلب من المشاركين في الاستبيان الاتجاهي التعبير عن ردود أفعالهم تجاه مواقف مختلفة (مثل: ما إذا كانوا سيحوّلون إلى استخدام النقل العام في حال تحسنت الخدمة).
وقد تمت مقارنة النموذجين بناءً على مؤشرات القدرة التنبؤية والدقة، وأظهرت النتائج أن نموذج سبايك (Spike Model) يحقق دقة أعلى من نموذج الانحدار اللوجستي (Logit Model) في التنبؤ.
التنزيلات
المراجع
[1] Dargay, J., & Gately, D. (1999). Income's effect on car and vehicle ownership, worldwide: 1960–2015. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 33(2), 101-138.
[2] Farr, M., Stoeckl, N., & Beg, R. A. (2014). The non-consumptive (tourism)‘value’of marine species in the Northern section of the Great Barrier Reef. Marine Policy, 43, 89-103.
[3] Hsieh, H. S. (2020). Transport policy evaluation based on elasticity analysis with social interactions. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 139, 273-296.
[4] Kitamura, R., Golob, T. F., Yamamoto, T., & Wu, G. (1999). Accessibility and auto use in a motorized metropolis.
[5] Piras, F., Sottile, E., Tuveri, G., & Meloni, I. (2022). Does the joint implementation of hard and soft transportation policies lead to travel behavior change? An experimental analysis. Research in transportation economics, 95, 101233.
[6] Richter, J., Friman, M., & Gärling, T. (2010). Review of evaluations of soft transport policy measures. Transportation: Theory and application, 2(1), 5-18.
[7] Richter, J., Friman, M., & Gärling, T. (2011). Soft transport policy measures: Gaps in knowledge. International journal of sustainabl transportation, 5(4), 199-215.
