Fachbereich 07 - Psychologie und Sportwissenschaft
Psychologisches Institut IV - Sozialpsychologie, Persönlichkeitspsychologie, Organisationspsychologie
Organisationspsychologie, Evaluations- und Forschungsmethoden (AE Holling)

Effiziente Versuchsplanung in der Conjoint Analyse

Die Conjoint Analyse ist ein häufig eingesetztes statistisches Verfahren zur Analyse von Präferenzen, Entscheidungen bzw. Wahlen. Die Validität conjointanalytischer Verfahren hängt entscheidend von den eingesetzten Versuchsplänen ab. In diesem Projekt werden D-optimale Versuchspläne für conjointanalytische Paarvergleichsmodelle mit diskreten und stetigen Faktoren entwickelt. Damit sind im Vergleich zu den bisher üblichen Versuchsplänen bedeutend weniger Paarvergleiche notwendig bei gleicher Güte der Schätzungen für die Parameter. Weiterhin wird in experimentellen Studien überprüft, ob die aus den statistischen Modellen folgenden Eigenschaften D-optimaler Versuchspläne auch in der Empirie realisiert werden.

Drittmittelgeber:

Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)

Beteiligte Wissenschaftler:

Prof. Dr. Heinz Holling, Prof. Dr. Rainer Schwabe, Dr. Ulrike Graßhoff, Dipl.-Math. Andreas Jütting, Dipl.-Psych. Michaela Brocke, Dipl.-Math. Heiko Großmann

Veröffentlichungen:

Graßhoff, U., Großmann, H., Holling, H. & Schwabe, R. (in press). Optimal paired comparison designs for first order interactions. “Statistics”.

Großmann, H., Holling, H., Brocke, M., Graßhoff, U. & Schwabe, R. (in press). On the empirical relevance of optimal designs for the measurement of preferences. In M. P. J. Berger & W. K. Wong (Eds), “Optimal designs: Their role and applications”. New York: Wiley.

Großmann, H., Holling, H., Graßhoff, U. & Schwabe, R. (2001). Efficient designs for paired comparisons with a polynomial factor. In A. Atkinson, B. Bogacka & A. Zhigljavsky (Eds.), “Optimum design 2000” (pp. 45 - 56). Dordrecht: Kluwer Academic Publishers.

Großmann, H., Graßhoff, U., Holling, H. & Schwabe, R. (2001). Efficient paired comparison designs for utility elicitation. In A. C. Atkinson, P. Hackl & W. G. Müller (Eds.), “mODa 6 - Advances in model-oriented design and analysis. Proceedings of the 6th International Workshop on Model-Oriented Design and Analysis held in Puchberg/Schneeberg, Austria, June 25 - 29, 2001” (pp. 111 - 118). Heidelberg: Physica.

Großmann, H., Holling, H. & Schwabe, R. (2002). Advances in optimum experimental design for conjoint analysis and discrete choice models. In P. H. Franses & A. L. Montgomery (Eds.), “Advances in econometrics: Vol. 16. Econometric models in marketing” (pp. 93 - 117). Amsterdam: JAI.