Wirth, R: Best-Worst Choice-Based Conjoint-Analyse

Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Abkürzungsverzeichnis 1 Zielsetzung und Aufbau der Arbeit 1.1 Zielsetzung der Arbeit 1.2 Aufbau der Arbeit 2 Einführung in die Conjoint-Analyse 2.1 Entwicklung, Definition und Abgrenzung der Conjoint-Analyse 2.2 Ablauf der Traditionellen Conjoint-Analyse und typische Gestaltungsfreiräume 2.2.1 Auswahl von Eigenschaften und Eigenschaftsausprägungen 2.2.2 Designerstellung 2.2.3 Datenerhebung 2.2.4 Schätzung der Nutzenfunktion 2.2.5 Ergebnisinterpretation/Simulation 2.3 Die Choice-Based Conjoint-Analyse 2.3.1 Theoretischer Ursprung und Befragungssituation 2.3.2 Designerstellung 2.3.3 Schätzung der Nutzenfunktion 2.3.4 Abschließende Beurteilung3 Einführung in die Bayes-Statistik 3.1 Konzeptionelle Grundlagen 3.2 Das lineare Regressionsmodell mit natürlich konjugierter Priori-Verteilung 3.2.1 Likelihoodfunktion 3.2.2 Priori-Verteilung 3.2.3 Posteriori-Verteilung 3.3 Markov Chain Monte Carlo Simulation 3.3.1 Theoretische Grundlagen 3.3.2 Konkrete MCMC-Verfahren 3.4 Hierarchische Bayes Modelle 4 Ansätze zur Ermittlung individueller Nutzenparameter in wahlbasierten Conjoint-Analysen 4.1 Der klassische HB-CBC-Ansatz 4.1.1 Das hierarchische Modell 4.1.2 Simulation der Posteriori-Verteilung 4.1.3 Beurteilung des klassischen HB-CBC-Ansatzes 4.2 Der HB-Best-Worst-CBC-Ansatz 4.2.1 Grundlagen und Motivation 4.2.2 Probabilistische Best-Worst-Wahlmodelle 4.2.3 Das hierarchische Modell 4.2.4 Simulation der Posteriori-Verteilung 4.3 Der Louviere et al.-Ansatz 5 Systematischer Vergleich der Ansätze 5.1 Überblick über Forschungsziele und Forschungsansatz 5.2 Empirische Vorstudie 5.2.1 Datengrundlage und Vorgehen im Rahmen des empirischen Modellvergleichs 5.2.2 Ergebnisse 5.3 Simulationsstudie 5.3.1 Berücksichtigte Einflussfaktoren und Faktorstufen sowie zugehörige Hypothesen 5.3.2 Datengenerierung 5.3.3 Gütemaße 5.3.4 Ergebnisse

Ralph Wirth, Jahrgang 1979, studierte Betriebswirtschaftslehre an der Universität Erlangen-Nürnberg. Seit 2005 arbeitet er in der zentralen Methodenabteilung der GfK Gruppe. Die vorliegende Dissertation wurde 2009 mit dem Promotionspreis der Hermann Gutmann Stiftung ausgezeichnet.