离散选择法(Discrete choice approach，缩写DCA，也作Discrete choice model，即"离散选择模型")属于多重变量分析的方法之一，是社会学、生物统计学、数量心理学、市场营销等统计实证分析的常用方法。

　　假设

　　目标

　　离散选择法的目标是通过(特定个体的或者特定类别的)协变量解释所观察到的在离散对象中进行的抉择。

　　应用领域举例

　　与一组实行安慰剂治疗的对照组(Control group)进行比较，看治疗方法是否成功

　　解释妇女的工作行为

　　选择某一专业学习

　　在一揽子商品中对某一商品的购买决策

　　情景条件下的市场份额建模

　　根据"回忆者"(表现出来)的特征衡量广告活动的成功

　　解释顾客价值概念(分类模型)

　　顾客满意度研究(分类模型)

　　临界值模型的假设

　　个体行为能够通过一个不可观察的(隐藏)变量yn*来调控

　　yn*线性依赖于协变量

　　二元变量假定依赖于yn*的水平

　　不可观察的临界值c在识别基础o.B.d.A上设为0

　　分布函数F(·)是逻辑正态分布或者正态分布

　　Logit模型:

　　Probit模型:

　　随机效用模型的假设

　　存在r≥2个未排序的对象，在其中个体中于该时点选出一个

　　每个对象有自己的效用

　　效用不能完整的观察，