Description:
CJ-Analysen werden in der Marktforschung eingesetzt, um metrische Nutzenfunktionen zu ermitteln. Sofern die Eingabedaten in Form einer Rangordnung vorliegen, ist bei der Auswertung eine Skalentransformation vorzunehmen. Am Beispiel einer Conjoint-Anwendung wird aufgezeigt, daß hieraus deutliche Mängel in der analytisch erreichbaren Schätzgenauigkeit resultieren. Unterschiedliche Vorgehensweisen der Schätzverfahren führen zu voneinander abweichenden Lösungen. Damit treten Schätzintervalle auf, die ein Vielfaches der eigentlichen Parameter-Schätzwerte ausmachen können. Die Schätzintervalle sind in ihrer Lage und Größe unbestimmt und hängen von Erhebungsdesign, Nutzenfunktion und Fehlerterm ab. Gängige Schätzverfahren wie OLS und UNMAP liefern teilweise suboptimale Schätzwerte und können zu einer Überzeichnung individueller Teilnutzen-Schätzungen führen. Eine mögliche Verbesserung der Schätzwerte durch Simulationen wird aufgezeigt.
Conjoint analysis is widely applied in the area of consumer research to estimate metric preference functions from ranking input data. This paper shows the Potential pitfalls which stem from the necessary scale transformation. It is shown that different estimation methods lead to divergent Solutions. The part-worth estimates possess estimation intervals of remarkable size. The estimation intervals are indeterminate both in their size and location and depend on experimental design, Utility function and error term. The commonly used estimation methods OLS and UNMAP provide only suboptimal estimates.