Auszug
Für die im Rahmen der Monte-Carlo-Simulation erzeugten Daten wird das Software-Paket SAS 8.2 eingesetzt, das einen Zufallszahlengenerator umfasst und durch die integrierte Programmiersprache erlaubt, die Daten an die Anforderungen der Conjoint-Analyse anzupassen. In einem ersten Schritt wird eine Matrix mit Ausgangsteilnutzenwerten der Ausprägungen aller Eigenschaften festgesetzt, die sich im Intervall [−1,7; 1,7] befinden und damit vergleichbar sind zu solchen Teilnutzenwerten, wie sie auch bei empirischen Studien beobachtet werden.667Im Falle der Simulation verschiedener Segmente668werden entsprechend drei verschiedene Matrizen mit Ausgangsteilnutzenwerten definiert. Es handelt sich hierbei um Präferenzinformationen auf aggregiertem Niveau. Durch Addition eines zufallsverteilten Terms wird Heterogenität innerhalb verschiedener Segmente bzw. im Fall einer Komponente innerhalb der gesamten Stichprobe berücksichtigt. Die aggregierten Informationen werden auf diese Art und Weise „individualisiert“. Im Folgenden werden diese Werte als „wahre“ Teilnutzenwerte und als Soll-Werte für den Verfahrensvergleich herangezogen.
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© 2006 Deutscher Universit|ts-Verlag | GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden
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(2006). Monte-Carlo-Studie zum systematischen Vergleich von conjoint-analytischen Verfahrensvarianten hinsichtlich ihrer Eignung zur Prognose von Kaufentscheidungen. In: Verfahrensvarianten der Conjoint-Analyse zur Prognose von Kaufentscheidungen. DUV. https://doi.org/10.1007/978-3-8350-9006-4_5
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-8350-9006-4_5
Publisher Name: DUV
Print ISBN: 978-3-8244-8329-7
Online ISBN: 978-3-8350-9006-4
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