Best-Worst Choice-Based Conjoint-Analyse: eine neue Variante der wahlbasierten Conjoint-Analyse
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
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Marburg
Tectum
2010
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| Schriftenreihe: | Wissenschaftliche Beiträge aus dem Tectum-Verlag
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| adam_text | INHALTSVERZEICHNIS ABBILDUNGSVERZEICHNIS 11 TABELLENVERZEICHNIS 13
ABKUERZUNGSVERZEICHNIS 17 1 ZIELSETZUNG UND AUFBAU DER ARBEIT 19 1.1
ZIELSETZUNG DER ARBEIT 19 1.2 AUFBAU DER ARBEIT 22 2 EINFUEHRUNG IN DIE
CONJOINT-ANALYSE 25 2.1 ENTWICKLUNG, DEFINITION UND ABGRENZUNG DER
CONJOINT-ANALYSE 25 2.2 ABLAUF DER TRADITIONELLEN CONJOINT-ANALYSE UND
TYPISCHE GESTALTUNGSFREIRAEUME 33 2.2.1 AUSWAHL VON EIGENSCHAFTEN UND
EIGENSCHAFTSAUSPRAEGUNGEN 34 2.2.2 DESIGNERSTELLUNG 36 2.2.3
DATENERHEBUNG 38 2.2.4 SCHAETZUNG DER NUTZENFUNKTION 39 2.2.5
ERGEBNISINTERPRETATION/SIMULATION 48 2.3 DIE CHOICE-BASED
CONJOINT-ANALYSE 55 2.3.1 THEORETISCHER URSPRUNG UND BEFRAGUNGSSITUATION
56 2.3.2 DESIGNERSTELLUNG 58 2.3.3 SCHAETZUNG DER NUTZENFUNKTION 62
2.3.3.1 DIE ZUFALLSNUTZENTHEORIE ALS THEORETISCHE BASIS FUER DISKRETE
WAHLMODELLE 63 2.3.3.2 DAS MULTINOMIALE LOGIT-MODELL 65 2.3.3.3
KLASSISCHE SCHAETZUNG DER PARAMETER IM MULTINOMIALEN LOGIT-MODELL 68
2.3.4 ABSCHLIESSENDE BEURTEILUNG 74 3 EINFUEHRUNG IN DIE BAYES-STATISTIK
77 3.1 KONZEPTIONELLE GRUNDLAGEN 78 BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN
HTTP://D-NB.INFO/1000027414 DIGITALISIERT DURCH 3.2 DAS LINEARE
REGRESSIONSMODELL MIT NATUERLICH KONJUGIERTER PRIORI-VERTEILUNG 83 3.2.1
LIKELIHOODFUNKTION 84 3.2.2 PRIORI-VERTEILUNG 86 3.2.3
POSTERIORI-VERTEILUNG 88 3.3 MARKOV CHAIN MONTE CARLO SIMULATION 93
3.3.1 THEORETISCHE GRUNDLAGEN 94 3.3.2 KONKRETE MCMC-VERFAHREN 101
3.3.2.1 GIBBS SAMPLER 101 3.3.2.2 METROPOLIS-HASTINGS ALGORITHMUS 105
3.4 HIERARCHISCHE BAYES MODELLE 110 4 ANSAETZE ZUR ERMITTLUNG
INDIVIDUELLER NUTZENPARAMETER IN WAHLBASIERTEN CONJOINT- ANALYSEN 117
4.1 DER KLASSISCHE HB-CBC-ANSATZ 118 4.1.1 DAS HIERARCHISCHE MODELL 118
4.1.2 SIMULATION DER POSTERIORI-VERTEILUNG 123 4.1.3 BEURTEILUNG DES
KLASSISCHEN HB-CBC-ANSATZES 127 4.2 DER HB-BEST-WORST-CBC-ANSATZ 131
4.2.1 GRUNDLAGEN UND MOTIVATION 132 4.2.2 PROBABILISTISCHE
BEST-WORST-WAHLMODELLE 135 4.2.2.1 NOTATION 136 4.2.2.2 AUS DER
ZUFALLSNUTZENTHEORIE ABGELEITETE BEST-WORST-WAHLMODELLE 136 4.2.2.3
WEITERE BEST-WORST-WAHLMODELLE 142 4.2.2.4 ZUSAMMENFASSUNG DER
BERUECKSICHTIGTEN BEST-WORST-WAHLMODELLE 147 4.2.3 DAS HIERARCHISCHE
MODELL 149 4.2.4 SIMULATION DER POSTERIORI-VERTEILUNG 151 4.3 DER
LOUVIERE ET AL.-ANSATZ , 153 5 SYSTEMATISCHER VERGLEICH DER ANSAETZE 159
5.1 UEBERBLICK UEBER FORSCHUNGSZIELE UND FORSCHUNGSANSATZ 159 5.2
EMPIRISCHE VORSTUDIE 163 5.2.1 DATENGRUNDLAGE UND VORGEHEN IM RAHMEN DES
EMPIRISCHEN MODELLVERGLEICHS 163 5.2.2 ERGEBNISSE 169 5.2.2.1 DATENSATZ
1 169 5.2.2.2 DATENSATZ 2 172 5.2.2.3 DATENSATZ 3 175 5.2.2.4
ZUSAMMENFASSUNG 177 5.3 SIMULATIONSSTUDIE 180 5.3.1 BERUECKSICHTIGTE
EINFLUSSFAKTOREN UND FAKTORSTUFEN SOWIE ZUGEHOERIGE HYPOTHESEN 181 5.3.2
DATENGENERIERUNG 187 5.3.2.1 ERZEUGEN DER CHOICE-DESIGNS 188 5.3.2.2
GENERIEREN DER INDIVIDUELLEN NUTZENPARAMETER 191 5.3.2.3 SIMULIEREN DER
BEOBACHTUNGEN 195 5.3.3 GUETEMASSE 199 5.3.4 ERGEBNISSE 203 5.3.4.1
VORGEHENSWEISE BEI DER SYSTEMATISCHEN BEURTEILUNG DER ANSAETZE 205
5.3.4.2 ERGEBNISSE ZUR AUFDECKUNG DER PRAEFERENZSTRUKTUREN 209 5.3.4.2.1
MITTLERE KORRELATION ZWISCHEN DEN ECHTEN UND DEN GESCHAETZTEN
INDIVIDUELLEN NUTZENPARAMETERN 210 5.3.4.2.2 KORRELATION ZWISCHEN DEN
ECHTEN UND DEN GESCHAETZTEN ATTRIBUTWICHTIGKEITEN 213 5.3.4.2.3
ZWISCHENFAZIT 216 5.3.4.3 ERGEBNISSE ZUR PROGNOSEVALIDITAET 217 5.3.4.3.1
FIRST-CHOICE-HITRATE 218 5.3.4.3.2 MAE ZWISCHEN DEN ECHTEN UND DEN
PROGNOSTIZIERTEN WAHLANTEILEN 221 5.3.4.3.3 ZWISCHENFAZIT 226
LITERATURVERZEICHNIS 237 5.3.4.4 ZUSAMMENFASSUNG UND BEURTEILUNG DER
ZENTRALEN ERGEBNISSE DER SIMULATIONSSTUDIE 228 6 ZUSAMMENFASSUNG UND
AUSBLICK 233
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