Roselinde Kessels , PhD, Postdoktorand, Angewandte Volkswirtschaftslehre, Universität Antwerpen roselinde.kessels0
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Discrete-Choice-Experimente (DCEs), auch bezeichnet als sogenannte Conjoint-Choice-Experimente, werden häufig verwendet, um die Präferenzen der Menschen in so unterschiedlichen Bereichen wie Wirtschaft, Marketing, Verkehr, Gesundheit, Psychologie, Umweltplanung und Sozial-, Politik- und Kommunikationswissenschaften zu quantifizieren. In Anbetracht einer Reihe von vordefinierten Attributen eines Produkts oder Artikels identifizieren DCEs die Attribute, die am wichtigsten sind, und geben die jeweils attraktivsten Ebenen an. Typischerweise beinhalten DCEs Befragte, die unter hypothetischen (gelegentlich echten) alternativen Elementen auswählen, die in Auswahlsätzen präsentiert werden, wobei die Alternativen, auch Profile genannt, Kombinationen von Ebenen mit unterschiedlichen Attributen sind. In den meisten Studien ist die Anzahl der Attribute groß (locker mehr als fünf). Um die Lücke zwischen der Einbeziehung vieler Attribute in Profile und der erhöhten kognitiven Belastung bei der Auswahl zwischen Profilen zu schließen, empfehlen wir die Verwendung von Teilprofildesigns. Im Gegensatz zu Full-Profile-Designs, bei denen die Stufen aller Attribute in den Profilen der Auswahlsätze variieren, variieren Teilprofil-Designs nur die Ebenen einer Teilmenge der Attribute. Anhand realer DCE-Fallstudien zeigen wir, wie man vollständige und teilweise Profildesigns mithilfe des empfohlenen Bayes'schen Designansatzes in JMP erstellt. Wir zeigen, wie man die resultierenden Auswahldaten sowohl auf aggregierter Ebene (durch Zusammenfassen der Daten) als auch auf individueller Ebene analysiert, wenn die Anzahl der von jedem Befragten bewerteten Auswahlsätze dies zulässt.
