当面临全球环境的变化时，人们如何修正他们关于是否移民以及移民到哪里的决定，这一问题在移民文学中至关重要。我们提出了一种交叉嵌套logit (CNL)方法来推广从IIA(不相关替代的独立性)假设的偏差可以在迁移研究中进行测试和利用的方法。与广泛使用的logit模型相比，CNL模型的结构允许目的地之间更复杂的替代模式。为了说明我们方法的相关性，我们提供了一个使用印度移民愿望数据的案例研究。我们证明了CNL方法在拟合质量方面优于标准竞争方法，具有更强的预测能力，意味着对冲击的响应更强的异质性，并突出了所有可能替代方案之间复杂和直观的替代模式。特别是，我们揭示了国内和国外替代品之间的低可替代性，以及被潜在的印度移动者视为高度可替代性或低可替代性的国家子群体。