Zusammenfassung
Die Anwendung des Gestaltungsmodells setzt einen identifizierten Verkehrsdienstleistungs-markt voraus. Hierzu muß ein Erklärungsmodell entwickelt werden, welches zum einen die Makrosegmente des interrelationalen Gesamtmarktes auf Basis verhaltensrelevanter Kriterien spezifiziert. Zum anderen müssen in dem Erklärungsmodell zwischen den untersuchten Relationen auftretende Variationen in den Makrosegmenten dargelegt und die korrespondierende, relationsspezifische Verkehrsmittel- und Tarifwahlentscheidung entsprechend abgebildet werden. Zur Ableitung der entsprechenden Makrosegment-Relationstyp-Matrix bieten sich mikrogeographische, mehrstufige und mehrdimensionale Ansätze an, welche im folgenden kurz vorgestellt werden.
„ Though much is written about normative pricing strategy formation, almost nothing is known descriptively about how (or whether!) managers engage these strategies under real world pressures.“
Thomas V. Bonoma
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Literatur
Vgl. Martin (1992), S. 14 ff.
Vgl. Jacobi (2000), S. 26.
Vgl. für einen Überblick u.a. Wind/ Cardozo (1974), S. 156; Bonoma/ Shapiro (1991), S. 156 ff.; Bonoma/ Shapiro (1983), S. 7 ff.; Engelhardt/ Günter (1981), S. 87 ff.
Perrey(1997), S. 129 ff.
Vgl. Backhaus (1995), S. 167.
Vgl. beispielsweise Horst (1988).
Vgl. Perrey (1998), S. 128. Perrey nennt als Beispiel die oft in diesem Zusammenhang herangezogene Geschäftsfelddefinition von Abell, deren Dimensionen „Funktionserfüllung“, „Nachfragesektoren“ sowie „alternative Technologien“ sich bereits im Vorfeld präzise beschreiben lassen und eine weitgehende überschneidungsfreie Zuordnung der Untersuchungsobjekte ermöglichen.
Zu einer Vertiefung dieser Problematik vgl. Perrey (1998), S. 128 f.
Die in dieser Untersuchung vorgenommene Trennung der Identifikation individueller Präferenzen sowie anschließender Segmentierung entspricht einer sequentiellen Schätzprozedur. Alternativ hierzu ist auch eine Anwendung der im folgenden nicht weiter vertieften simultanen Segmentierungsverfahren z.B. nach DeSarbo/ Ramaswamy/ COHEN (1995) oder Ogawa (1987) auf Basis des in Abschnitt 3.3.2 vorzustellenden Conjoint-Ansatzes in Verbindung mit der in 3.4.4.2 dargestellten Aufbereitung der Primärdaten möglich. U.a. Wedel/kamakura (1998), S. 309; Louviere (1994), S. 240 f. und AUST (1996), S. 70 ff. verweisen auf die methodischen Nachteile sequentieller Ansätze im Vergleich zu simultanen Schätzverfahren. So unterscheiden sich aufgrund der methodischen Trennung der Schritte eins und zwei deren jeweils zugrunde liegende Optimierungskriterien (vgl. DeSarbo/ Oliver/ Rangaswamy (1989), S. 710). Ferner wird u.a. von Kamakura (1988), S. 157 angeführt, daß in der anschließenden Segmentierung die Validität der zuvor hergeleiteten individuellen Nutzenfunktionen nicht mehr hinterfragt wird. Gleichwohl erzielte eine Anwendung des sequentiellen Verfahrens in einer Studie von Kamakura (1988) ähnlich gute Ergebnisse wie das simultane Verfahren. Zudem weisen sequentielle Verfahren eine größere Flexibilität hinsichtlich des zu verarbeitenden Datenmaterials auf. So ist es möglich, in der dritten Stufe weitere Präferenzdaten zu integrieren, welche nicht auf individueller Ebene vorliegen und folglich nicht Bestandteil des Segmentierungsprozesses sein können. Vgl. für ein exemplarisches Vorgehen z.B. Johnson/ Rlngham/ Jurd (1991), S. 26 ff.
Vgl. Reiners (1996), S. 8 ff.
Vgl. Myers/ Shocker (1981); eine Diskussion dieser Typologie findest sich u.a. in Reiners (1996), S. 47 f.; Perrey (1998), S. 46 f., MacLachlan/ Mulhern/ Shocker (1988), S. 39 f.
Vgl. Finn (1985), S. 35 ff.
Zu dieser terminologischen Präzisierung des von Myers/ Shocker (1981) auf S. 213 nur wage definierten „imageries“-Begriff vgl. Perrey (1998), S. 46.
Quelle: In Anlehnung an Levin/ Louviere (1981), S. 34 ff.; ebenso in Axhausen (1989), S. 324 ff.; ähnlich Hauser (1980), S. S32. Zur Bedeutung der Transformation von Characteristics in Benefits vgl. auch Albers (1989), S. 191. Die Verbindung mit dem S-O-R-Paradigma findet sich in Herrmann (1992), S. 205 ff.
Der Begriff „Präferenzstnikturmodell“ ist etwas irreführend, da lediglich attributsspezifische Nutzenvorstellungen vorliegen und kein Vergleich zwischen Alternativen vorgenommen wird. Gleichwohl hat sich die Verwendung diese Begriffes im Zuge einer synonymen Verwendung der Konstrukte „Nutzen“ und „Präferenz“ etabliert, so daß der eingeführte terminus technicus auch im folgenden beibehalten wird.
Vgl. Thomas (1979), S. 200.
Vgl. u.a. Büschken (1994a), S. 76; Perrey (1998), S. 68 ff.; Knapp (1997), S. 179 f., Reiners (1996), S. 55 f.; Green/ Srinivasan (1978), S. 105 f.; Green/ Srinivasan (1990), S. 4 f.
Da die Nutzenparameter nicht Verhältnis- sondern lediglich intervallskaliert sind, ist ihr „Nullpunkt“ beliebig wählbar. Daher kann im Idealvektormodell sowie in den folgenden Modellen auf eine Modellierung einer additiven Komponente verzichtet werden (vgl. Reiners (1996), S. 55).
Vgl. Perrey (1998), S. 180.
Alternativ dazu geht das Anti-Idealpunktmodell von einer Attributstufe mit maximaler Nutzeneinbuße aus.
Vgl. u.a. Reiners (1996), S. 56; Green/ Srinivasan (1978), S. 106, Nieschlag/ Dichtl/ Hörschgen (1994), S. 223 ff. und S. 825 f.
Vgl. Green/ Shrinivasan (1978), S. 106.
Vgl. backhaus/ Erichson/ Plinke/ Weiber (2000), S. 579.
Vgl. Hahn (1997), S. 77.
Vgl. Green/ Srinivasan (1978), S. 106; Green/ Srinivasan (1990), S. 5; Gutsche (1995), S. 85.
Vgl. Pekelman/ Sen (1979), S. 217.
Green/ Srinivasan (1978) sprechen von sogenannten „mixed models“.
In Anlehnung an Green/ Srinivasan (1978), S. 106.
Im folgenden werden lediglich die im Kontext dieser Arbeit wesentlichen Verfahren nachgezeichnet. Für eine Übersicht und weitere Verfahren vgl. u.a. Herrmann (1992), S. 201 ff.; Thomas (1983), S.231 ff.; Green/ Wind (1973), S. 38 ff.; Johnson/ Huber (1977), S. 316 ff.
Vgl. Fenwick (1978), S. 210.
Vgl. Knapp (1998), S. 181 f.
Vgl. Reiners (1996), S. 58.
Vgl. u.a. Knapp (1998), S. 182; Klein (1986), S. 154; Levin/ Johnson (1984), S. 597; Olshavsky/ Acito (1980), S. 451 ff.; Shocker/ Srinivasan (1979), S. 169.
Vgl. Böcker (1986), S. 558. Die Identifikation des zweistufigen Auswahlprozesses basiert auf Forschungsarbeiten über Entscheidungsmodelle von Lussier/ Olshavsky (1979) und Payne (1976).
Vgl. Srinivasan (1988): Studie zur Berufswahl von MBA-Studenten; Bucklin/Shrinivasan (1991), S. 58 ff.: Studie über Kaufverhalten bei Kaffeeprodukten.
Die kriterienorientierte Validität gibt an, wie gut nicht zur Parameterschätzung verwendete Daten durch die geschätzten Modelle vorhergesagt werden, vgl. auch Abschnitt 3.3.1.1.
Vgl. Klein (1986); zu einem ähnlichen Ergebnis kommen auch Olshavsky/ Acito (1980).
Vgl. Green/ Krieger/ Bansal (1988), S. 294 f.; kritisch hierzu Johnson/ Meyer/ Ghose (1989), S. 255 ff.
Die MUR oder First-Choice-Regel wird ausführlich in Abschnitt 3.4.2 diskutiert.
Vgl. u.a. Nieschlag/ Dichtl/ Hörschgen (1994), S. 721 ff.; Berekoven/ Eckert/ Ellenrieder (1991), S. 84.
Vgl. u.a. Nieschlag/ Dichtl/ Hörschgen (1994), S. 723, Reiners (1996), S. 152 ff., Weiber/ Rosendahl (1996), S. 573; Perrey (1998), S. 51 und die dort angegebene Literatur.
Vgl. Reiners (1996), S. 157.
Hold-Out-Stimuli sind ebenfalls beurteilte Objekte, welche jedoch nicht in die Parameterschätzung eingehen. Zur Vertiefung der Verfahrensweise zur Validitätsbestimmung anhand von Hold-Out-Stimuli vgl. Reiners (1996), S. 156 ff.; Johnson (1989), S. 273 ff.
Vgl. Perrey (1998), S. 51; Schmidt (1996), S. 115 ff.
Vgl. Perrey (1998), S. 52 ff.; Weiber/ Rosendahl (1996), S. 557 ff.
Vgl. Stout (1969), S. 36.
Vgl. Knapp (1998), S. 216; Huber (1987), S. 244 und Abschnitt 3.3.1.3.1.1. Zum Begriff der Anspruchsinflation vgl. Abschnitt 3.3.1.3.1.1.
Vgl. Hauser/ Urban (1979), S. 255.
Weber/ Rosendahl (1997) erachten derartige Verfahren als zur Segmentierung nicht geeignet. In der jüngeren Zeit werden jedoch zunehmend Lösungsvorschläge präsentiert, auch aggregierte Strukturen einer Segmentierung zugänglich zu machen. Auf diese Verfahren wird in Abschnitt 3.3.1.3.2.3 näher eingegangen.
Auf diesen Aspekt wird vertiefend in Abschnitt 3.3.2.1 eingegangen.
Vgl. Weiber/ Rosendahl (1996), S. 579; ebenso Perrey (1998), S. 53.
Levin/ Louviere (1981), S. 37; ähnlich Walther (2000), S. 141 f.
Levin/ Louviere (1981), S. 38.
So zeigen Ben-Akiva/ Morikawa (1990), S. 495, daß durch die Verknüpfung von Relvealed-Preference-Daten mit Stated-Preference-Daten die Genauigkeit eines Wahlmodelles erhöht werden kann. Louviere/ Woodwqrth (1983), S. 362 weisen auf die Möglichkeit einer Re-Kalibrierung der geschätzten Marktanteile mittels tatsächlicher Marktanteile hin.
Vgl. Timmermans (1984), S. 99 f.
Vgl. Knapp (1998), S. 185.
Vgl. zu den folgenden Ausführungen Pearmain/ Swanson/ Kroes/ Bradley (1991), S. 4.
Vgl. Knapp (1998), S. 189.
Vgl. Gutsche (1995), S. 75.
Vgl. Nieschlag/ Dichtl/ Hörschgen (1994), S. 168; Schubert (1991), S. 117.
Vgl. Knapp (1998), S. 199.
Vgl. Fishbein (1963), S. 233; Knapp (1998), S. 198.
Vgl. Schubert (1991), S. 129; Trommsdorff (1975), S. 55.
Vgl. Bruhn (1996), S. 75 ff., Knapp (1998), S. 216.
Vgl. Simon (1992), S. 116.
Vgl. Thomas (1983), S. 252; Knapp (1988), S. 199.
Vgl. Gutsche (1995), S. 77; Knapp (1998), S. 201.
Vgl. u.a. Freter (1983), S. 76 f.; Trommsdorff (1975), S. 63 f.; Mazis/ Ahtols/ Kippel (1975), 38 ff.; Bass/ Wilkie (1973), S. 262 ff.; Beckwith/ Lehmann (1973), S. 141 ff.
So subsumieren Green/ Srinivasan (1978) derartige Modelle — inklusive dem noch vorzustellenden Adequacy Importance Modell — unter „Fishbein-Rosenberg Class Models“.
Vgl. Knapp (1998), S. 199.
Vgl. Schubert (1991), S. 129; Trommsdorff (1975), S. 55.
Vgl. Böcker (1986), S. 550.
Vgl. Böcker (1986), S. 550; Nieschlag/ Dichtl/ Hörschgen (1994), S. 215 sowie Varianten von Green/ Srinivasan (1978) und Edwards (1977).
Vgl. Trommsdorff (1993), S. 126.
Vgl. Schubert (1991), S. 129.
Vgl. Green/ Shrinivasan (1990), S. 9.
Vgl. Trommsdorff (1975), S. 66.
Vgl. Knapp (1998), S. 202.
Vgl. Nieschlag/ Dichtl/ Hörschgen (1994), S. 216; Knapp (1998), S. 203.
Vgl. Knapp (1998), S. 203 und die dort angegebene Literatur.
Vgl. Trommsdorff (1975), S. 114.
Vgl. Knapp (1998), S. 203; Trommsdorff (1975), S. 126 f.
Vgl. Freter (1983), S. 77. In der Parametrisierung nach Nieschlag/ Dichtl/ Hörschgen (1994) werden die Differenzen daher noch mit Wichtigkeiten gewichtet. Diese Variation des Modells entspricht aber nicht der ursprünglichen Parametrisierung nach Trommsdorff.
Vgl. u.a. Green/ Krieger/ Agarwal (1993), S. 369 ff.; Huber/ Wittink/ Fiedler/ Miller (1993), S. 105 ff.; Neslin (1981), S. 80 ff.; Akaah/ Korgaonkar (1983), S. 195; Green/ Goldberg/ Wiley (1983), S. 147 ff.; Green/ Goldberg/ Montemayor (1981), S. 33 ff.; Cattin/ Hermet/ Pioche (1982), S. 148.
Vgl. für einen Überblick u.a. Reiners (1996), S. 20; Wittink/ WALSH (1988), S. 13 und 17.
Vgl. Wright/ Kriewall (1980), S. 288; Leight/ McKay/ Summers (1984), S. 465 ff.; Moore/ Semenik (1988), S. 267 ff.; Hensel-Börner/ Sattler (2000), S. 705 ff., welche die kompositioneile Verfahren lediglich mit Varianten des noch vorzustellenden ACA vergleichen, welche jedoch per se keine rein dekompo-sitionellen Verfahren darstellen; ein guter Überblick über vergleichende Studien ist zu finden bei Sattler/ Hensel-Börner (2000), S. 131.
Vgl. Reiners (1996), S. 106.
Vgl. Perrey (1998), S. 64. Für einen ausführlichen Überblick über conjointbasierte Studien vgl. AUST (1996), S. 71 f.
Green/ Srinivasan (1978), S. 104. Einige Autoren unterscheiden innerhalb der Conjoint Analyse zwischen Conjoint Measurement im Fall der Erhebung ordinaler Präferenzurteile und Functional Measurement bei metrischen Präferenzurteilen (vgl. z.B. Pearmain/ Swanson (1991), S. 19; speziell zum Functional Measurement Lerman/ Louviere (1978), S. 78 ff.). In der weiten Definition der Conjoint Analyse nach Green/ Srinivasan (1978) wird jedoch Conjoint und Functional Measurement unter dem Begriff der Conjoint Analyse subsumiert.
Vgl. z.B. Perrey (1998), S. 87. Die Unterschiede bestehen im wesentlichen darin, daß im Gegensatz zur klassischen Conjoint Analyse bei CBC keine ganzheitliche (in der Definition von Green/ Srinivasan „overall“) Bewertung des Alternativensets vorgenommen wird.
Vgl. Knapp (1998), S. 217.
Vgl. Gutsche (1995), S. 129. Eine Möglichkeit die Problematik zu entschärfen bietet die simultane Erhebung von sogenannten „property vectors“, bei welchen die Auskunftspersonen gebeten werden, die zu beurteilenden Objekte hinsichtlich ihrer Ausprägung bezüglich vorgegeben Eigenschaften einzuordnen. Die Vektoren werden alsdann in das bestehende Koordinatensystem projiziert und stufenweise um das Koordinatenkreuz rotiert, bis eine möglichst gute Übereinstimmung erzielt wird (vgl. Nieschlag/ Dichtl/ Hörschgen (1994), S. 217 u. 824 ff.). Ein Beispiel zur a posteriori Interpretation des Wahraehmungsraumes findet sich in Albers (1989), S. 188 ff.
Vgl. Perrey (1998), S. 86.
Vgl. Nieschlag/ Dichtl/ Hörschgen (1994), S. 824.
Vgl. Gutsche (1995), S. 130.
Green (1975), S. 27. Dies bedeutet nicht, daß im Umkehrschluß die CA grundsätzlich dazu geeignet ist, Hinweise auf die Gestaltung von Innovationen zu geben. Dieser Aspekt wird in Abschnitt 3.3.1.3.2.1 noch näher beleuchtet.
Vgl. Büschken (1994a), S. 84 f.
Büschken (1994a), S. 85; ebenso Conrad (1997), S. 61, welcher anführt, daß Conjoint-Analysen zur Ermittlung der Preisbereitsehaft für Navigationssysteme in Automobilen völlig unzutreffende Prognosen lieferten.
In Anlehnung an Green/ Srinivasan (1978), S. 105; Perrey (1998), S. 66; ähnlich Specht/ Beckmann (1996), S. 123.
Dies gilt bei Verwendung der noch vorzustellenden Profilmethode (vgl. Backhaus/ Erichson/ Plinke/ Weiber (2000), S. 570). Bei der Verwendung von Trade-off-Matrizen steigt die Zahl der Stimuli mit der Anzahl der Attribute lediglich quadratisch.
Vgl. Backhaus/ Erichson/ Plinke/ Weiber (2000), S. 569.
Vgl. Simon (1992), S. 117.
Vgl. Backhaus/ Erichson/ Plinke/ Weiber (2000), S. 569. Green/ Rao (1971) verweisen in ihrem einführenden Artikel auch auf die Verwendung alternativer Präferenzintegrationsmodelle, fukussieren ihre Argumentation jedoch auf das additive Modell. Die mit der Zeit publizierten Standardsoftwarepakete zur Schätzung der Parameter basieren in Gänze auf dem additiv-kompensatorischen Modell.
Vgl. Weisenfeld (1989), S. 64.
Vgl. Köcher (1997), S. 147; Ernst/ Sattler (2000), S. 161 ff.
Vgl. Perrey (1998), S. 72 f.
Vgl. Johnson (1974), S. 121 ff.
Vgl. Backhaus/ Erichson/ Plinke/ Weiber (2000), s. 572 f.; Mengen/ Simon (1996), S. 231.
Die Profilmethode stößt in der Forschungspraxis auf eine weit höhere Akzeptanz. So stellen Wittink/ Cattin (1992), S. 92 fest, daß in den Jahren von 1981–85 mehr als 61 % der Erhebungen einen Profilansatz bevorzugten. Trade-off-Matrizen wurden lediglich in 6 % der Fälle benutzt, der Rest ist auf kombinierte Verfahren zurückzufuhren. JOHNSON (1987), S. 257 erklärt dazu, die Verwendung von Trade-off-Matrizen „... has become nearly obsolete“ (vgl. hierzu auch Mengen/ Simon (1996), S. 231). Laut Schubert (1991) wurde die Vollprofilmethode in den Jahren zwischen 1972 und 1989 gar zu 91 % eingesetzt.
Vgl. Reiners (1996), S.74 ff. für eine Übersicht alternativer reduzierter Designs.
Vgl. Nieschlag/Dichtl/Hörschgen (1994), S. 793 f. Unter Interaktionseffekten werden jene Effekte auf die abhängige Variable subsumiert, welche auf Abhängigkeiten zwischen den Attributen zurückzuführen sind. Bei drei Attributen A, B und C existieren neben den Haupteffekten drei Interaktionen erster Ordnung (A×B, A×C, B×C) und eine Interaktion zweiter Ordnung (A×B×C). Für eine exemplarische Integration ausgewählter Interaktionseffekte in ein Untersuchungsdesign vgl. Strebinger/ Hoffmann/ Schweiger/ Otter (2000), S. 59 f.
Vgl. u.a. Knapp (1998), S. 226; ebenso Carmone/ Green (1981), S. 93; Huber (1974), S. 1395.
Vgl. Perrey(1998), S.68.
Vgl. u.a. Addelman (1962), S. 21 ff.; Green (1974), S. 61 ff.
Die bekanntesten Prozeduren sind die SPSS-Prozedur Orthoplan® oder Bretton-Clarks Conjoint Designer® (vgl. zur Funktionsweise Herman (1988), S. 117 ff.)
Vgl. Reiners (1996), S. 107; Perrey (1998), S. 71 f.
Vgl. stellvertretend Perrey (1998), S. 74; Fendick (1978), S. 203; Clancy/ Garsen (1970), S. 33 ff.
Vgl. Gutsche (1995), S. 128.
So müssen bereits bei 9 zu rangreihenden Stimuli 9-(9-l)/2 = 36 Paarvergleiche durchgeführt werden; vgl. Hahn (1997), S. 67.
Vgl. Green/ Srinivasan (1978), S. 112.
Für eine Übersicht der Simulationsstudien vgl. Reiners (1996), S. 133.
Vgl. GREEN/ Srinivasan (1978), S. 113. Bezüglich der damit verbundenen Vorteile vgl. Abschnitt 3.2.2.1.
Vgl. u.a. Wittink/ Cattin (1981), S. 105; Green/ Srinivasan (1978), S. 113.
Vgl. Perrey (1998), S. 76.
Vgl. Backhaus/ Erichson/ Plinke/ Weiber (2000), S. 590.
Vgl. u.a. Louviere (1984), S. 148 ff.; Louviere/ Gaeth (1987), S. 25 ff.
Vgl. zu dieser Methode u.a. Green/ Srinivasan (1978), S. 108; Reiners (1996), S. 107 ff., Perrey (1998), S. 92 ff.
Vgl. Oppewal/ Louviere/ Timmermans (1994), S. 92.
Perrey (1998), S. 93.
Vgl. Reiners (1996), S. 109.
Dieser Prozeß stellt eine Variante der in Abschnitt 2.4.3.1 diskutierten Informationsgeneralisierung dar.
Quelle: In Anlehnung an Reiners (1996), S. 108 f.
Vgl. Reiners (1996), S. 110 f. Es existieren jedoch auch Ansätze zur Hierarchisierung der Stimulibewertung innerhalb von ACA, wie beispielsweise das sogenannte Dual-Conjoint (vgl. Krämer/ Wilger (1999), S. 52).
Vgl. Perrey (1998), S. 100.
Vgl. Hahn (1997), S. 83.
Vgl.Perrey(1998), S. 87.
Vgl. Louviere/ geath (1988), S. 61.
Vgl. Hahn (1997), S. 88 f. und S. 99 f.
Vgl. stellvertretend Malhotra (1984), S. 26; Hahn (1997), S. 97.
Vgl. Madansky(1980), S. S42; Green/Krieger (1996), S. 852.
Vgl. Hahn (1997), S. 91.
Es existieren beispielsweise keine Informationen über die Präferenzen zwischen inferioren Stimuli.
Vgl. Weiber/ Rosendahl (1997), S. 109.
Vgl. Hahn (1997), S. 150.
Vgl. Perrey (1998), S. 89.
Vgl. DeSarbo/ Ramaswamy/ Cohen (1995), S. 141. Dieses Verfahren ist damit den simultanen Schätzverfahren zuzurechnen, vgl. hierzu Fußnote 243.
Vgl. Weiber/ Rosendahl (1997), S. 116.
Vgl. Vriens/ Wedel/ Wilms (1996), S. 73 ff.
Vgl. u.a. Allenby/ Ginter(1995), S. 392. Eine Anwendung findet sich in RENKEN (1997), S. 18 ff.
O.V. (2000), S. 1.
Vgl. Voeth/ Hahn (1998), S. 120.
Vgl. zu diesen Ausführungen Voeth (2000), S. 100f.
Vgl. Allenby/ Ginter (1995), S. 393.
Voeth/ Hahn (1998), S. 120, Herv. d. V.
Die Aufnahme der Limit-Card erfüllt damit die von Woratschek (1999), S. 625 erhobene Forderung der Integration einer Budgetrestriktion in die CA.
Vgl. Büschken (1994b), S. 82. Sofern eine Auskunftsperson durch das setzten der Limit-Card an erster Stelle einen Nichtkauf signalisiert, bedeutet dies nicht zwangsläufig, daß sämtliche Stimuli mindestens eine inakzeptable Attributstufen aufweisen. Aus dieser Auswahlentscheidung kann lediglich geschlossen werden, das keines der vorgestellten Objekte im reduzierten Design jene Attributstufenkombination besitzt, welche zum Kauf bewegen würde.
Vgl. Green/ Goldberg/ Montemayor (1981), S. 33 ff.
Zu dem Verfahren der Konstruktion sogenannter balancierter Blockdesigns aus dem Master-Design vgl. Green /Goldberg/ Montemayor (1981), S. 35.
Vgl. Reiners (1996), S. 112.
Vgl. Perrey (1998), S. 80.
Vgl. Weiber/ Rosendahl (1996), S. 579.
Vgl. Cattin/ Hermet/ Pioche (1982), S. 44 ff.; Akaah/ Korgaonkar (1983), S. 192; Timmermans (1987), S. 67 ff.; überblicksartig Green (1984), S. 165 ff.
Vgl. Green/ Krieger (1996), S. 854 f.
Baier/ Säuerlich (1997), S. 970.
„Face-Validität liegt vor, wenn die Ergebnisse plausibel sind und nicht gegen den gesunden Menschenverstand verstoßen.“ Schweikl (1995), S. 71. Als anerkannt schwaches Maß für diese Validität vergleichen Baier/Säuerlich (1997), S. 968 f. den Anteil an verletzten vorgegebenen Nutzenrelationen, wie beispielsweise Nutzen (hoher Preis) > Nutzen (niedriger Preis); anders in Guerlain (1989), S. 327 f.
Ca. 42% der CA-basierten Untersuchungen in den Jahren von 1986 bis 1991 entfielen auf das ACA-Verfahren (vgl. Wittink/ Vriens/ Burhenne (1994), S. 44).
Vgl. Johnson (1987), S. 253 ff.
In Anlehnung an Weiber/ Rosendahl (1996), S. 571. Für eine detaillierte Beschreibung und Diskussion der einzelnen Phasen vgl. u.a. Reiners (1996), S. 114 ff.; Green/ Krieger/ Agarwal (1991), S. 216 ff.
Vgl. Herman (1988), S. 127.
Vgl. Green/ Krieger (1996), S. 855.
Vgl. Knapp (1998), S. 274 sowie Höger (1992), S. 47, welcher die Validität einer direkten Erhebung von Kaufwahrscheinlichkeiten anzweifelt.
Green/ Krieger (1995a), S. 253 ff. schlagen daher ein Verfahren vor, das aus der Conjoint-Analyse ermittelten Präferenzstrukturen anhand a posteriori ermittelter Auswahlentscheidungen zwischen Vollprofilen rekalibriert.
Green/ Krieger/ Agarwal (1991) ermitteln für die klassische CA eine höhere Validität; kritisch hierzu Johnson (1991). Vgl. für einen Überblick der Beurteilungen u.a. Reiners (1996), S. 126 ff.; Perrey (1998), S. 83; Knapp (1998), S. 278.
Vgl. u.a. Perrey (1998), S. 83; Green/ Srinivasan (1990), S. 8 f.; Agarwal (1988), S. 54.
Vgl. hierzu auch Voeth (2000), welcher in einer aktuellen Veröffentlichung die sogenannte Hierarchische Individualisierte Limit Conjoint-Analyse (HILCA) vorstellt.
Vgl. Perrey (1996), S. 107.
Vgl. u.a. Wittink/ Huber/ Zadan/ Johnson (1992), S. 355 ff.; Wittink/ Krishnamurthi/ Reibstein (1989), S. 113 ff.; Simmons/ Esser (2000), S. 77. Ein Verfahren zur Messung und Elimination des Level-Effekts wird von McCullough (1999) vorschlagen. Es basiert auf den Gedanken, der eigentlichen Untersuchung eine Conjoint-Analyse vorzuschalten, welche je Attribut die gleiche Anzahl an Attributstufen aufweist. Die daraus generierten Wichtigkeiten weisen per defínitionem keinen Level-Effekt auf und dienen als Grundlage zur Reskalierung der finalen Schätzwerte der Hauptuntersuchung.
Für eine Vertiefung dieses Aspektes vgl. Abschnitt 3.3.3.1.
Dieser Sachverhalt setzt an dem in der Gewichtungskontroverse diskutierten Problem der Unmöglichkeit einer Trennung der affektiven Komponente „Wichtigkeit“ von der kognitiven Komponente „Zufriedenheit“ (vgl. Abschnitt 3.3.1.3.1.1f). Wenn eine Auskunftsperson mit einem Attribut in einer Art und Weise „völlig unzufrieden“ ist, daß dieser Nachteil nicht kompensiert werden kann, ist damit die „Wichtigkeit“ dieses Attributes faktisch predeterminiert.
Green/ Krieger/ Bansal (1988), S. 295.
Perrey(1998), S. 99.
Vgl. Perrey (1998) für ein exemplarisches Vorgehen der Exploration und Verdichtung von Nutzenkomponenten im Verkehrsdienstleistungsmarkt.
Vgl. Perrey (1998), S. 177.
Vgl. Krämer/ Wilger (1999), S. 55. 419 Vgl. Perrey (1998), S. 174 f.
Vgl.Wind(1978), S.331.
Vgl. Ketchen/ Shook (1996), S. 443 ff.
Vgl. Perrey (1998), S. 186; Hahn (1997), S. 150 f.; Gutsche (1996), S. 232 f.; CURRIM (1981), S. 304.
Vgl. u.a. Weiber/Rosendahl (1996), S. 579; Büschken (1994a), S. 86 f.; Johnson/ Shocker/ Wittink (1991); Theuerkauf (1989), S. 1183 f.
Vgl. zur Anwendung z.B. Backhaus/ Erichson/ Plinke/ Weiber (2000), S. 343 f.
Vgl. Hahn (1997), S. 153.
Vgl. u.a. Green/ Krieger (1995a), S. 221 ff.; Akaah/ Yaprak (1988), S.28ff.; Green/ Shrinivasan (1978), S. 117.
Vgl. Green/ Krieger (1995a), S. 225.
Vgl. Ketchen/ Shook (1996), S. 444.
Vgl. u.a. Backhaus/ Erichson/ Plinke/ Weiber (2000), S. 382; Green/ Krieger(1995a), S. 225.
Vgl. Punj/ Steward (1983), S. 143.
Vgl. u.a. Ketchen/ Thomas/ Snow (1993), S. 1278 ff.; Neal (1989), S. 301.
Vgl. Edelbrock (1979), S. 373 für grundsätzliche Bedenken. Gleichwohl wird in der empirischen Überprüfung festgestellt, daß „[...] standardization resulted in either very little change in accuracy or slight improvement at high levels of coverage“ (EDELBROCK (1979), S. 380).
Vgl. Ketchen/ Shook (1996), S. 444; Backhaus/ Erichson/ Plinke/ Weiber (2000), S. 381.
Vgl. Punj/ Steward (1983), S. 144.
Vgl. Backhaus/ Erichson/ Plinke/ Weiber (2000), S. 381.
Vgl. Arabie/ Hubert (1994), S. 166.
Vgl. Ketchen/ Shook (1996), S. 444.
Vgl. Nieschlag/ Dichtl/ Hörschgen (1994), S. 823. Beispielsweise würde in einem von den Autoren skizzierten Beispiel bei Beschränkung auf jene fünf Faktoren, welche den größten Anteil der Gesamtvarianz erklären, das zuvor als wichtigstes Kriterium identifiziertes Attribut aus der weiteren Untersuchung ausgeschlossen!
Vgl. Dillon/ Mulani/ Frederick (1989), S. 106 ff.
Vgl. Punj/ Steward (1983), S. 139. Die oft getrennt aufgeführten Centroid und Median Verfahren sind Variationen des Average Linkage Verfahrens, welche im allgemeinen jedoch dem klassischen Average Linkage Verfahren tendenziell unterlegen sind.
Vgl. SAS Institute Inc. (1994), S. 534 f. Im folgenden wird die Distanz als stellvertretendes Proximitätsmaß verwandt. Je nach Skalenniveau und Untersuchungszweck können z.B. die euklidische Distanz, Korrelationskoeffizienten oder der Tanimoto-Koeffizient als Proximitätsmaß dienen. Für eine Übersicht gebräuchlicher Ähnlichkeitsmaße vgl. Backhaus/ Erichson/ Plinke/ Weiber (2000), S. 332 ff.; Nieschlag/ Dichtl/ Hörschgen (1994), S. 809 ff.
Vgl. Backhaus/ Erichson/ Plinke/ Weiber (2000), S. 365 f.
Vgl. z.B. Punj/ Steward (1983), S. 141 f.; Milligan (1980), S. 325 ff.
Vgl. Milligan (1980), S. 325 ff.; Sas Institute Inc. (1994), S. 531.
In der Literatur oft auch „Group Average“ genannt; vgl. Sas Institute Inc. (1994), S. 522.
Vgl. Maxwell (1979), S. 138.
Vgl. Backhaus/ Erichson/ Plinke/ Weiber (2000), S. 365 f.
Vgl. Punj/ Steward (1983), S. 138; Sas Institute Inc. (1994), S. 530.
Vgl. Ketchen/ Shook (1996), S. 450.
Vgl. u.a. Sas Institute Inc. (1994), S. 536; Backhaus/ Erichson/ Plinke/ Weiber (2000), S. 365 f.; Myers (1996), 127.
Vgl. Milligan (1980), S. 325.
Vgl. Nieschlag/ Dichtl/ Hörschgen (1994), S. 813.
Vgl. Backhaus/ Erichson/ Plinke/ Weiber (2000), S. 349 f.
Vgl. Punj/ Steward (1983), S. 143.
Vgl. Milligan (1980), S. 334; Punj/ Steward (1983), S. 138.
Vgl. Punj/ Steward (1983), S. 145.
Milligan(1980), S.339.
Vgl. Backhaus/ Erichson/ Plinke/ Weiber (2000), S. 375 f.
Vgl. Hawkins/ Muller/ ten Krooden (1982), S. 336 f.
Hawkins/ Muller/ ten Krooden (1982), S. 337.
In der Untersuchung von Ketchen/ Shook wurde in 42 % aller analysierten Studien das Elbow-Kriterium verwendet (vgl. Ketchen/ Shook (1996), S. 449).
Vgl. Ketchen/ Shook (1996), S. 446.
Vgl. Sarle (1983), S. 4 u. S. 49.
Vgl. Milligan/ Cooper (1985), S. 169
Vgl. Ketchen/ Shook (1996), S. 447.
Vgl. Sas Institute Inc. (1994), S. 561 f. Pseudo-F basiert auf Arbeiten von Calinski/ Harabasz (1974). Pseudo-t2 geht auf Duda/ Hart (1973) zurück, vgl. hierzu auch Milligan/ Cooper (1985), S. 163.
Vgl. Cooper/ Milligan (1988), S. 323.
Ketchen/ Shook (1996), S. 447.
Vgl. Abschnitt 3.3.1.1 zu den Begriffen Réhabilitât und Validität.
Vgl. Guerlain (1989), S. 328 ff.
Vgl. u.a. Musiol/ Sladkowski (1999), S. 339; Perrey (1998), S. 189 ff.
Vgl. Musiol/ Sladkowski (1999), S. 339.
Diese Größen sind natürlich nicht vollkommen unabhängig. So ist insbesondere der Marktanteil des Flugzeuges positiv mit der Entfernung korreliert. Die Cluster-Analyse setzt jedoch wie in Abschnitt 3.3.3.2 ausgeführt keinesfalls vollkommene Unabhängigkeit der Attribute voraus. Lediglich bei der Interpretation der Cluster-Ergebnisse ist es wichtig, sich die Konsequenzen einer Übergewichtung zu vergegenwärtigen.
Vgl. Hauser (1980), S. S32.
In der klassischen CA werden beispielsweise durch fehlende Integration expliziter Entscheidungsregeln lediglich Präferenzurteile, jedoch keine Auswahlentscheidungen getroffen. Der Nicht-Kauf wird beispielsweise nicht abgebildet. Anders gestaltet sich die Situation bei CBC-Verfahren, welche daher auch oftmals unter „stated response models“ oder „stated choice models“ subsumiert werden (vgl. Hensher (1993), S. 126).
Vgl. Corstjens/ Gautschi (1983), S. 23.
In diesem Zusammenhang sei auf das in jüngster Zeit von Baier/ Gaul (2000) vorgestellte „Probabilistic Ideal Vector Model“ als eine weitere Alternative verwiesen, welcher im folgenden nicht weiter behandelt wird. Dieser Ansatz bietet zudem die Möglichkeit einer gleichzeitigen Bestimmung von Nutzensegmenten, so daß er die Kategorie der in Fußnote 243 diskutierten simultanen Schätzverfahren einzuordnen ist.
Vgl. u.a. Green/ Krieger (1988), S. 114 ff.; Gutsche (1995), S. 142.
Vgl. Finkbeiner (1988), S. 80. Vgl. hierzu auch Fußnote 252 auf S. 95.
Gleichwohl ändert diese Eigenschaft nichts an der Verzerrung aller sonstigen Teilnutzenwerte bei Aufnahme unakzeptierter Attributstufen in das Stimuli-Set einer CA (vgl. Abschnitt 3.3.1.3.2.1).
Vgl. Knapp (1998), S. 258 f.
Vgl. Gaul/ Aust/ Baier (1995), S. 840; eine detaillierte Analyse der Leistungsfähigkeiten der MUR in unterschiedlichen Anwendungssituationen findet sich bei Elrod/ Kumar (1989), S. 259 ff.
Vgl. u.a. Gaul/ Aust/ Baier (1995), S. 840; Finkbeiner (1988), S. 80 f.; Wiley/ Low (1983), S. 405 ff.
Vgl. Luce (1959), S. 5 f.; Gutsche (1995), S. 144 f.
Vgl. Abschnitt 2.1.3.4; weitere Parametrisierungen finden sich bei GUTSCHE (1995), S. 147 ff.; Gaul/ Aust/ Baier (1995), S. 841 f.; Simon (1992), S. 104 und S. 168. In der Literatur wird eine möglich Parametrisierung als „Simple Logit Models“ vorgestellt (u.a. Finkbeiner (1988), S. 90; Knapp (1998), S. 261), welches beispielsweise für die Illustration des relationalen Modells in Abschnitt 2.4.4 unterstellt wurde. Hierbei wird einfach unterstellt, daß die Teilnutzenwerte der CA den noch vorzustellenden Grundannahmen eines Logit-Modells genügen. Diese Ad-hoc Annahme ist besonders unplausibel und letztlich einzig und allein unter pragmatischen Gesichtspunkten zu erklären (vgl. Knapp (1998), S. 261). Die nachstehende Kritik an BTL-Modellen gilt ebenso für Simple-Logit-Modelle mit der Ausnahme, daß diese invariant gegenüber additive Transformationen sind (vgl. Greenberg (1987), S. 303 f.; Gaver (1980), S. S36). Die Simple Logit Models sind keinesfalls mit den noch vorzustellenden, von den Ergebnissen der CA unabhängigen Multinomialen Logit-Modellen zu verwechseln (vgl. Green/ Shrinivasan (1990), S. 14).
Vgl. Finkbeiner (1988), S. 90; Reiners (1996), S. 145 f.
Vgl. Hahn (1997), S. 91.
Vergleichbare Herleitung in Maddala (1983), S. 60; alternative Herleitungen in Ben-Akiva/ Lerman (1985), S. 101 ff. und Maier/ Weiss (1989), S. 135 ff.
Currim (1981), S. 308; ebenso Gensch (1985), S. 465: „Much more important than increases in predictive accuracy, however, are the changes in the diagnostic information generated by a choice analysis incorporating a meaningful segmentation structure.“
Vgl. Ben-Akiva/Lerman (1985), S. 108.
Die Unabhängigkeitsbedingung des MNL-Modells manifestiert sich darin, daß sämtlich Elemente der Kovarianzmatrix außerhalb der Hauptdiagonalen auf null gesetzt werden (vgl. Chow (1993), S. 92 f.).
Vgl. Maddala (1983), S. 62 f.; Daganzo (1980), S. 338 ff.; eine exemplarische Parametrisierung liefert auch Gutsche (1995), S. 153 f.
Vgl. Greenberg (1987), S. 304.
Vgl. Ben-Akiva/ Lerman (1985), S. 128.
Vgl. Maddala (1983), S. 63.
Ein Ausblick auf derartige Forschungen findet sich in McFadden (1980), S. S16 f.
Ben-Akiva/Lerman (1985), S. 128; ähnlich Johnson/ Nelson (1991), S. 45.
Vgl. Perrey (1998). Neben der notwendigen Verknüpfung von Informationen aufgrund fehlender Verfügbarkeit in der Primärstudie bietet sich eine Verknüpfung auch zur Erhöhung der Stichprobe und folglich Reduktion des Stichprobenfehlers an.
Vgl. Maier/ Weiss (1989), S. 154 f.
Vgl. Maier/ Weiss (1989), S. 156.
Vgl. Anderson/ de Palma/ Thisse (1992), S. 46 ff.
Dieses Vorgehen korrespondiert mit der Konstruktion der tarifspezifischen Preisabsatzfünktionen gemäß (2.16) auf S. 57 durch Summation über die definierten Sichten S und Segmente I.
Vgl. z.B. Gutsche (1995), S. 162 ff.; Abeele/ Gijsbrechts/Vanhuele (1990), S. 223 ff.; Reiners (1996), S. 148 f.; Finkbeiner (1988), S. 75 ff.
Vgl. zu einer Darstellung Finkbeiner (1988), S. 83 f.
Die Verwendung des Teilnutzenwertmodells zur Ähnlichkeitsberechnung eignet sich nur bei nominal skalierten Attributen, da lediglich die Zustände „vollkommen unähnlich“ und „vollkommen ähnlich“ unterschieden werden.
In der Software ACA 4.0 wird im Rahmen des „adjusted ACA-Logit-Modells“ eine vergleichbare Post-hoc-Korrektur eingesetzt. Der Parameter für die minimale Ähnlichkeit wird hierbei der Wert λ=3 empfohlen, d.h. die minimale Ähnlichkeit zweier Alternativen ist ca. 0,05 (vgl. Reiners (1996), S. 149).
Gleichwohl soll an dieser Stelle nicht darüber hinweggetäuscht werden, daß es sich bei der Post-hoc-Korrektur um ein pragmatisch orientiertes Vorgehen handelt, welches in der Literatur nicht unumstritten ist (vgl. z.B. Reiners (1996), S. 148 f.; Finkbeiner (1988), S. 85). Insofern gibt es keinen direkten Hinweis auf „die richtigen“ Parameterwerte, so daß diese im allgemeinen im Rahmen des Kalibrierungsprozesses vor dem Hintergrund der Plausibilität der Ergebnisse angepaßt werden.
Vgl. Hahn (1997), S. 100 f.; Bierlaire/ Lotan/ Toint (1997), S. 363; Ben-Akiva/ Lerman (1985), S. 75.
Vgl. für eine ausführliche Herleitung Ben-Akiva/ Lerman (1985), S. 276 ff.
Der Inklusivwert wird auch als Estimated Maximum Utility (EMU) bezeichnet (vgl. Anderson/ de Palma/ Thisse (1992), S. 45) und ist Ausdruck der in Abschnitt 2.4 eingeführten Inklusivfimktion. Zu einer formalen Ableitung des Inklusivwertes vgl. Ben-Akiva/ Lerman (1985), S. 286 ff.; Maier/ Weiss (1989), S. 159 f.
Wird die Áhnlichkeitskorrektur auf der Tarifebene eines bestimmten Verkehrsmittels bei der Berechnung des intermodalen Inklusivwertes nicht berücksichtigt, so wird der Nutzen dieses Verkehrsmittels auf intermodaler Ebene überschätzt. Gleichwohl sei darauf hingewiesen, daß dieses Vorgehen auf ebenso pragmatischen Überlegungen wie die Einführung der Ähnlichkeitskorrektur per se basiert.
Vgl. Maier/ Weiss (1989), S. 163.
Vgl. MAIER/ Weiss (1989), S. 161 und die dort angegebene Literatur.
Um die Identifizierbarkeit der übrigen Modellparameter zu gewährleisten, muß einer der Skalierungsparameter a priori fixiert werden (vgl. Maier/ Weiss (1989), S. 159). Im allgemeinen wird zu diesem Zwecke Uj auf den Wert eins gesetzt.
Vgl. Maier/ WEISS (1989), S. 163 f. Problematisch an der Durchführung einer sequentiellen Schätzung ist die Tatsache, daß lediglich Informationen von unten nach oben weitergegeben werden, nicht jedoch umgekehrt. Ferner wird nicht berücksichtigt, daß der Inklusivwert einer Entscheidungsebene selbst eine Zufallsvariable ist. Diese Probleme bestehen bei einer simultanen Schätzung aller Entscheidungsebenen nicht. Eine derartige Schätzung weist jedoch einige nicht unbedeutende methodische Probleme auf (vgl. hierzu Maier/ Weiss (1989), S. 164 und die dort angegebene Literatur).
Vgl. u.a. Maier/ Weiss (1989), S. 80; Hahn (1997), S. 120 f. Für eine Diskussion der Vor- und Nachteile der OLS-Methode vgl. stellvertretend Ben-Akiva/ Lerman (1985), S. 94 ff. sowie Urban (1993), S. 52 ff.
Vgl. Maier/ Weiss (1989), S. 81.
Vgl. für eine ähnliche Modellstruktur Punj/ Staelin (1978), S. 590.
Vgl. Amemiya (1981), S. 1495. Bei simultaner Schätzung aller Entscheidungsebenen ist diese Eigenschaft nicht notwendigerweise gegeben, vgl. Maier/ Weiss (1989), S. 164.
Vgl. z.B. Maier/ Weiss (1989), S. 84 ff.
Da maximal drei Stufen des Fencingniveaus, nämlich 0, 1 sowie ein Zwischenwert von einer Auskunftsperson bewertet wird, existiert keine direkte Bewertung zweier Zwischenstufen. Aufgrund der Spezifikation des Fencingniveaus als Idealvektormodell sowie dem orthogonalen Design der Experimente, kann jedoch der Haupteffekt dieses Attributs bereits anhand der beiden Stufen 0 und 1 korrelationsfrei geschätzt werden. Die Bewertung der Zwischenstufen erhöht jedoch die Freiheitsgrade dieser Schätzung. Eine Spezifikation des Fencingniveaus als Teilnutzenwertmodell für alle im Experiment realisierbaren Kombinationen der Konditionen scheidet aus, da in diesem Falle eine korrelationsfreie Schätzung der Haupteffekte nicht möglich ist.
Vgl. Green/ Shrinivasan (1978), S. 113.
Vgl. u.a. Punj/Staelin (1978), S. 590 f.; Chapman/ Staelin (1982), S. 288 ff.; Chapman (1984), ■ S. 657 ff.
Vgl. Louviere (1994), S. 247; Hensher (1993), S. 111.
Vgl. Ben-Akiva/ Morikawa/ Shiroishi (1992), S. 149 ff.
Ähnlich in Punj/ Staelin (1978), S. 591.
Hensher (1993), S. 111.
Vgl. Hensher (1993), S. 111 und die dort angegebene Literatur.
Würde die Limit-Card bei der „Rank-Explosion“ nicht eliminiert, wären die nachfolgenden Auswahlentscheidungen nicht statistisch unabhängig.
Vgl. zu diesem Modelltyp Maier/ Weiss (1989), S. 165.
Vgl. Perrey (1998), S. 72 f.
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Hunkel, M. (2001). Identifikation des Verkehrsdienstleistungsmarktes. In: Segmentorientierte Preisdifferenzierung für Verkehrsdienstleistungen. Deutscher Universitätsverlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-90380-8_3
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