Traveling Mode Choice Modeling from Cross-Sectional Survey and Panel Data: The Inclusion of Initial Nonresponse

Om modellen te ontwikkelen die effecten op het transportkeuzegedrag kunnen voorspellen is data nodig over het reisgedrag van een groep mensen. Deze mobiliteitsdata kan zowel cross-sectioneel zijn verzameld, als middels een panelonderzoek. Echter, de mate waarin de modellen betrouwbare resultaten opleveren is afhankelijk de kwaliteit van de gebruikte data. In veel reisonderzoeken is sprake van non-response (respondenten die niet reageren op het onderzoek). Deze non-response kan leiden tot een bias in de data. In dit onderzoek wordt onderzocht of het meenemen van non-response in een genest logit-model leidt tot veranderingen in de uitkomsten van het model. In het model is een latente variable toegevoegd die de bereidheid om mee te doen aan een cross-sectioneel of panelonderzoek weergeeft. Deze bereidheid wordt beïnvloedt door persoonlijke karakteristieken van de respondent.

De resultaten laten zien dat het niet meenemen van de non-respons leidt tot een verwaarloosbaar kleine overschatting van de kans dat iemand voor auto als passagier en fiets als vervoermiddel kiest, terwijl het leidt tot een evenredig kleine onderschatting van de kans dat iemand voor auto als bestuurder en elektrische fiets als vervoermiddel kiest. Gebaseerd op de modellen in dit paper is het niet mogelijk om te concluderen dat het meenemen van de bereidheid om mee te doen aan een reisonderzoek leidt tot substantiële verbeteringen in een transportkeuzemodel. Meer onderzoek is echter nodig om conclusies te trekken over het effect van het meenemen van bereidheid om mee te doen aan reisonderzoek op de resultaten van een transportkeuzemodel.