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Repeated Stack Sorting und eine empirische Vergleichsstudie

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Kaufentscheidungsprognose auf Basis von Befragungen

Part of the book series: Marken- und Produktmanagement ((MPM))

  • 305 Accesses

Zusammenfassung

Gemäß den Ergebnissen aus Kapitel 5 besteht in der Marktforschungspraxis Bedarf nach unkompliziert und zügig anzuwendenden Methoden. Solche stehen in Form der kompositionellen Verfahren (Abschnitt 3.2.2) bereits zur Verfügung, werden aber eher selten eingesetzt, vgl. Unterkapitel 5.4. Für den Einsatz dekompositioneller Verfahren (Abschnitt 3.2.3) an Stelle einfacher kompositioneller Verfahren spricht die vermutete höhere Validität der Conjoint-Analysen.2 Interessant ist nun, dass von der bisherigen empirischen Forschung eine höhere Validität von Conjoint-Analysen im Verhältnis zu kompositionellen Verfahren nicht eindeutig nachgewiesen werden konnte.3 Nach Wissen der Verfasserin ist allerdings bisher kein empirischer Validitätsvergleich zwischen wahlbasierten Conjoint-Analysen (Unterkapitel 3.3) und kompositioneilen Verfahren vorgenommen worden.4 Ein solcher Vergleich ist von besonderem Interesse, da — wie in Kapitel 5 dargestellt — wahlbasierte Verfahren in Form der CBC von Sawtooth Software mittlerweile zur dominierenden Variante von Präferenzstrukturmessungen in der marktforscherischen Anwendung geworden sind. Vor diesem Hintergrund soll nun ein empirischer Vergleich der internen Validität (Abschnitt 4.3.2) zwischen wahlbasierten Conjoint-Analysen und kompositionellen Verfahren vorgenommen werden. Dabei ist insbesondere von Interesse, ob die Robustheit von kompositioneilen Verfahren auch beim Vergleich mit der wahlbasierten Conjoint-Analyse beobachtet werden kann. In den empirischen Validitätsvergleich soll als dritte Methode die in praktischen und wissenschaftlichen Anwendungen nach wie vor bedeutende ACA (Abschnitt 3.2.4) hinzugezogen werden. Auch hinsichtlich des Vergleichs zwischen ACA und CBC gibt es bisher nur wenige Erkenntnisse.

Einige Inhalte dieses Kapitels sind in Hartmann/Sattler (2004) wiedergegeben.

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  1. Einige Inhalte dieses Kapitels sind in Hartmann/Sattler (2004) wiedergegeben.

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  2. Vgl. Green/Srinivasan (1978); Green/Srinivasan (1990); Böcker (1986).

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  3. Vgl. die Meta-Analysen von Sattler/Hensel-Börner (2003) und Hensel-Börner (2000). Die Studien von Oppewal/Klabbers (2003) und Pullman/Dodson/Moore (1999), die in der Meta-Analyse noch nicht berücksichtigt wurden, sprechen allerdings der Conjoint-Analyse eine höhere Validität zu.

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  4. Validitätsvergleiche finden sich hauptsächlich zwischen wahlbasierten und klassischen Conjoint-Varianten, vgl. beispielsweise Elrod/Louviere/Davey (1992); Moore/Gray-Lee/Louviere (1998).

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  5. Vgl. Srinivasan/Park (1997); Green/Srinivasan (1990); Akaah/Korgaonkar (1983); Oppewal/Klabbers (2003).

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  6. Vgl. Unterabschnitt 3.2.3.1.

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  7. Von der hier beschriebenen Vorgehensweise sind je nach Untersuchungszweck, Untersuchungsdesign und Produktkategorie Modifikationen möglich, z. B. im Hinblick auf die Definition und die Anzahl der Präferenzkategorien (Stapel). Die beschriebene Vorgehensweise entspricht derjenigen der hier implementierten empirischen Studie.

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  8. Bei einem orthogonalen Design der Stimuli sind die Chancen für jede Ausprägung annähernd gleich.

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  9. Vgl. premiereworld (2000). Premiereworld ist zwischenzeitlich von Premiere abgelöst und das Angebot stark überarbeitet worden.

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  10. Z.B. Agarwal/Green (1991); Green/Krieger/Agarwal (1993); Green/Helsen (1989); Leigh/MacKay/Summers (1984); Srinivasan/Park (1997).

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  11. Vgl. Orme (2000b), S. 9–1 ff.

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  12. Es wurden sieben Versionen eingesetzt, da sieben Interviewer je ca. zwanzig Interviews durchführen sollten. So war jeder Interviewer mit nur einer Version ausgerüstet und mögliche Erhebungsfehler durch Verwechslungen wurden ausgeschlossen.

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  13. Vgl. Johnson (2000a); Orme (2000a).

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  14. Vgl. zusammenfassend Ernst (2001).

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  15. Testgröße beschrieben in Keller/Warrack/Bartel (1990).

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  16. Da die Anzahl der Beobachtungen klein ist, wird die Testgröße \(\\frac{{MA{A_2} - MAA1}}{{\sqrt {\frac{1}{6}\left( {VA{R_1} + VA{R_2}} \right)} }}\) verwendet. Dabei ist MAAi der Mittelwert der absoluten Abweichungen und VARi ihre Varianz bei Methode i, vgl. Keller/Warrack/Bartel (1990)

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© 2004 Deutscher Universitäts-Verlag/GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden

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Hartmann, A. (2004). Repeated Stack Sorting und eine empirische Vergleichsstudie. In: Kaufentscheidungsprognose auf Basis von Befragungen. Marken- und Produktmanagement. Deutscher Universitätsverlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-81742-6_6

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-81742-6_6

  • Publisher Name: Deutscher Universitätsverlag

  • Print ISBN: 978-3-8244-8091-3

  • Online ISBN: 978-3-322-81742-6

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