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Einordung

Ein Verfahren, bei dem die abhängige Variable häufig auf ordinalem Skalenniveau gemessen wird, ist die Conjoint-Analyse. Insbesondere lassen sich mit Hilfe der Conjoint-Analyse ordinal gemessene Präferenzen und auch Auswahlentscheidungen (auswahlbasierte CA) analysieren. Ziel ist es dabei den Beitrag einzelner Merkmale von Produkten oder sonstigen Objekten zum Gesamtnutzen bzw. zur Kaufentscheidung bzgl. dieser Objekte herauszufinden. Einen Anwendungsbereich bildet die Gestaltung neuer Produkte. Dazu ist es von Wichtigkeit, den Einfluss oder Beitrag alternativer Produktmerkmale, z.B. alternativer Materialien, Formen, Farben oder Preisstufen, auf die Nutzenbeurteilung zu kennen.

Bei der Conjoint-Analyse muss der Forscher vorab festlegen, welche Merkmale in welchen Ausprägungen berücksichtigt werden sollen. Hierauf basierend wird sodann ein Erhebungsdesign gebildet, im Rahmen dessen Präferenzen, z.B. bei potenziellen Käufern eines neuen Produktes, gemessen werden. Auf Basis dieser Daten erfolgt dann die Analyse zur Ermittlung der Nutzenbeiträge der berücksichtigten Merkmale und ihrer Ausprägungen. Die Conjoint-Analyse bildet damit also eine Kombination aus Erhebungs- und Analyseverfahren.

Verfahrenssteckbrief

Name des Verfahrens: (Traditionelle) Conjoint-Analyse
Kernfrage des Verfahrens: Welchen "Nutzenbeitrag" liefern die verschiedenen Beschreibungsmerkmale eines Objektes zu dessen Präferenzstellung im Vergleich zu anderen Objekten?
Verfahrenstyp: Dependenzanalyse
Variablenmenge: geteilt
Skalenniveau:  
- abhängige Variable
ordinal (Objektrangfolge)
- unabhängige Variable nominal
- bei ungeteilter Variablenmenge - nicht relevant -
Verfahrensintension: struktur-prüfendes Verfahren (konfirmatorisch)
Verfahrensvarianten: Traditionelle und auswahlbasierte Conjoint-Analysen
Schätzverfahren: monotone Varianzanalyse, monotone Regression u.a.
Menüaufruf in SPSS 16.0: - keine graphische Benutzeroberfläche verfügbar -
Prozedurname in SPSS: CONJOINT (sowie: ORTHOPLAN; PLANCARDS)
Anmerkungen: Für mehrere Objekte wird bei einer Person (Individualanalyse) meist eine Präferenzrangfolge erhoben und das Verfahren schätzt dann den Beitrag der verschiedenen Merkmalsausprägungen eines Objektes zur Präferenzbildung.
Wichtige Begriffe, die in diesem Kapitel erklärt werden: Adaptive Conjoint; Additives Nutzenmodell; BTL-Modell; Holdout-Karte; Hybrid Conjoint; Kendall’s Tau; Logit-Modell; Max Utility Modell; Methode der Rangreihung; Methode der Rangverteilung; Präferenzwertmethode; Profilmethode; Reduziertes Design; Simulationskarte; STRESS-Maß; Teilnutzenwert; Ties; Trade-Off-Matrix; Zwei-Faktor-Methode

Inhaltsverzeichnis

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