Eine Evaluation experimenteller Designs und deren Einfluss auf die Schätzergebnisse von Choice Based Conjoint Analysen mittels Monte Carlo Simulation

Das Ziel der statistischen Versuchsplanung bei Choice Experimenten ist es, möglichst effiziente Designs zu erstellen. Im Rahmen dieser Arbeit werden Methoden zur Erstel-lung eines (3,4,3,4)-Designs mittels Monte Carlo Simulation miteinander verglichen. Es zeigt sich, dass bei allen Methoden die Haupteffekte geschätzt werden können und sich die geschätzten Parameter den wahren Parametern mit steigendem Stichprobenumfang nähern. Die relativen Unterschiede in Form des Root Mean Square Error (RMSE) sind vergleichsweise hoch, können jedoch in ihrer absoluten Höhe nachrangig behandelt wer-den. Sollen Haupteffekte und Zwei-Wege-Interaktionseffekte geschätzt werden, so sind diese Effekte nicht bei allen Methoden zur Designerstellung schätzbar. Sowohl die abso-luten Werte des RMSE sind höher gegenüber einer ausschließlichen Haupteffektschät-zung als auch die relativen Unterschiede zwischen den Designs. Eine steigende Anzahl an Blöcken hat allgemein einen positiven Einfluss auf die statistische Effizienz und den RMSE. Der marginale Einfluss sinkt jedoch mit steigender Anzahl, sodass er v.a. bei sehr wenigen Blöcken von Bedeutung ist. Zudem ist der Einfluss geringer als der eines steigenden Stichprobenumfangs. ... mehrDie durch die Methode der Designerstellung oder durch eine geringe Anzahl an Blöcken auftretenden Ineffizienzen können durch einen erhöhten Stichprobenumfang kompensiert werden und sind daher insbesondere bei beschränkten Stichprobengrößen von Relevanz.