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Technische Universität München

Traditionelle Conjoint–Analyse

Übung

Verfahren der Präferenzmessung

Technische Universität München

Allgemeiner Ablauf der Conjoint-Analyse

1 Eigenschaften und Eigenschaftsausprägungen

2 Erhebungsdesign festlegen

3 Bewertung der Stimuli

4 Schätzung der Nutzenwerte

5 Aggregation der Nutzenwerte

Technische Universität München

Beispiel: Gewehr

• Auswahl der Eigenschaften

– Relevanz

– beeinflussbar

– Voneinander unabhängig

– Kein K.O.-Kriterium

– Anzahl begrenzt

Material, Backe, Oberfläche, …

Technische Universität München

Beispiel: Gewehr

• Definition der Ausprägungen

– Realisierbar

– Kompensatorische Beziehung zueinander

Eigenschaftsausprägungen für „Material“:

Nussholz, Kunststoff, Schichtholz…

Quelle Foto:

http://thumbs.dreamstime.com/x/jagdgewehr-mit-

dem-bereich-getrennt 17377651.jpg

Technische Universität München

Eigenschaften und Ausprägungen

des Beispiels Gewehr

• Material: Nussholz, Schichtholz, Kunststoff

• Oberfläche: Fischhaut, punziert

• Backe: keine Backe, deutsche Backe, bayerische

Backe, Monte-Carlo-Backe

• Schaftform: Teilschaft, Vollschaft

Technische Universität München

Erstellen eines Fragebogens

1. Auswahl der Methode

Profilmethode

Zwei-Faktoren-Methode

2. vollständiges Design vs. reduziertes Design

Orthoplan mit SPSS für Profilmethode

3. Plankarten erstellen

4. Bewertungsverfahren auswählen

– Paarvergleich

– Rating-Skala

– Rangreihenfolge

Technische Universität München

Stimuli nach der Profilmethode (Auszug)Gewehr I Gewehr II Gewehr III

Nussholz

Fischhaut

Keine Backe

Teilschaft

Kunststoff

Fischhaut

Keine Backe

Teilschaft

Schichtholz

Fischhaut

Keine Backe

Teilschaft

Gewehr IV Gewehr V Gewehr VI

Nussholz

Fischhaut

Dt. Backe

Teilschaft

Kunststoff

Fischhaut

Dt. Backe

Teilschaft

Schichtholz

Fischhaut

Dt. Backe

Teilschaft

Gewehr VI Gewehr VII Gewehr IX

Nussholz

Fischhaut

Bayr. Backe

Teilschaft

Kunststoff

Fischhaut

Bayr. Backe

Teilschaft

Schichtholz

Fischhaut

Bayr. Backe

Teilschaft

Gewehr X Gewehr XI Gewehr XII…

Nussholz

Fischhaut

Monte-Carlo-Backe

Teilschaft

Kunststoff

Fischhaut

Monte-Carlo-Backe

Teilschaft

Schichtholz

Fischhaut

Monte-Carlo-Backe

Teilschaft

Technische Universität München

Stimuli nach der Zwei-Faktoren-Methode

A: MaterialD: Schaftform

1. Teilschaft 2. Vollschaft

1. Nussholz

2. Kunststoff

3. Schichtholz

A1D1

A2D1

A3D1

A1D2

A2D2

A3D2

A: MaterialC: Oberfläche

1. Fischhaut 2. punziert

1. Nussholz

2. Kunststoff

3. Schichtholz

A1C1

A2C1

A3C1

A1C2

A2C2

A3C2

C: OberflächeD: Schaftform

1. Teilschaft 2. Vollschaft

1. Fischhaut

2. punziert

C1D1

C2D1

C1D2

C2D2

z.B.

Technische Universität München

1. Orthoplan erstellen

• Erstellung eines reduzierten Designs

vgl. Backhaus et al. 2011; S. 492f

Technische Universität München

2. Plankarten: Allgemein

• Plankarten werden mit Hilfe von SPSS erstellt.

• Vollständiges Design würde[3 (Material) x 2 (Oberfläche) x 4 (Backe) x 2 (Schaftform)]

= 48 Plankarten aufweisen!

• Durch den Orthoplan (reduzierten Designs) wurde der

Umfang auf 16 Plankarten verringert.

Technische Universität München

2. Exemplarische PlankartenProfilnummer 1: Eigenschaften Gewehrschaft

Karten-ID Material des

Schaftes

Oberflächenbes

chaffenheit

Backe am

Schaft

schaftform

1 Kunststoff Fischhaut bayr. Backe Teilschaft

Profilnummer 2: Eigenschaften Gewehrschaft

Karten-ID Material des

Schaftes

Oberflächenbes

chaffenheit

Backe am

Schaft

schaftform

2 Nussholz Fischhaut dt. Backe Vollschaft

Profilnummer 3: Eigenschaften Gewehrschaft

Karten-ID Material des

Schaftes

Oberflächenbes

chaffenheit

Backe am

Schaft

schaftform

3 Kunststoff Punziert dt. Backe Teilschaft

.

.

.

Technische Universität München

Heutige Übung: Beispiel Jagdmesser

• Orthoplan erstellen

• Plankarten anfertigen

Bis zum nächsten Treffen:

• Befragung von Probanden (durch Teilnehmer)

10 Personen befragen

• Daten aufarbeiten

Ergebniserfassung mittels Excel Liste

Zusendung per Email bis 09.01.2015 an vanriesen@tum.de

Beim nächsten Treffen werden die Daten ausgewertet!

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Das Produkt: Ein Jagdmesser

Vorgehen

• Eigenschaften festlegen

• Eingabe in SPSS und Erstellung Orthoplan

Quelle: http://www.messerdepot.de/Shopsites/puma-damast-jagdmesser.jpg

Griff Fangriemen Klinge Messer-

scheide

Kunststoff Mit

Fangriemen

Poliert Leder

Horn Ohne

Fangriemen

Organisches

Muster

Stoff

Nussholz Gravur

Schichtholz

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Orthoplan Jagdmesser

Nächster Schritt: Plankarten für Befragung

Technische Universität München

Erstellung der Plankarten……aus dem OrthoplanDaten orthogonales Design Anzeigen: Auswahl aller Eigenschaften und Haken

bei Formateinstellungen

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Befragung der Probanden

• Rangreihenfolge soll erstellt werden

– Mit Hilfe von einzelnen Karten

– Mit Hilfe einer Übersicht

Technische Universität München

Datengrundlage und Auswertung

Exceltabelle in SPSS importieren:

Unter SPSS Datei öffnen *.xlsx als Dateiformat wählen

als *.sav Dateiformat abspeichern

(…)Proband Karten-ID 1 Karten-ID 2 Karten-ID 3 Karten-ID 4 Karten-ID 5 Karten-ID 6 Karten-ID 7

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Karten-ID 16

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Organisatorische Hinweise

• Terminplanung nächste Treffen (KW 3, etc.)

• Zusendung der erhobenen Daten bis 9.1.2015 an:

vanriesen@tum.de

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Traditionelle Conjoint–Analyse

Übung

Teil 2

Datenauswertung und Interpretation

Technische Universität München

Abel / van Riesen

Allgemeiner Ablauf der Conjoint-Analyse

1 Eigenschaften und Eigenschaftsausprägungen

2 Erhebungsdesign festlegen

3 Bewertung der Stimuli

4 Schätzung der Nutzenwerte

5 Aggregation der Nutzenwerte

2

Technische Universität München

Abel / van Riesen

Das Produkt: Ein Jagdmesser

Vorgehen

• Eigenschaften festlegen

• Eingabe in SPSS und Erstellung Orthoplan

Quelle: http://www.messerdepot.de/Shopsites/puma-damast-jagdmesser.jpg

Griff Fangriemen Klinge Messer-

scheide

Kunststoff Mit

Fangriemen

Poliert Leder

Horn Ohne

Fangriemen

Organisches

Muster

Stoff

Nussholz Gravur

Schichtholz

3

Technische Universität München

Abel / van Riesen

Orthoplan Jagdmesser

4

Technische Universität München

Abel / van Riesen

Erstellung der Plankarten……aus dem OrthoplanDaten orthogonales Design Anzeigen: Auswahl aller Eigenschaften und Haken

bei Formateinstellungen

5

Technische Universität München

Abel / van Riesen

Befragung der Probanden

• Rangreihenfolge soll erstellt werden

– Mit Hilfe von einzelnen Karten

– Mit Hilfe einer Übersicht

6

Technische Universität München

Abel / van Riesen

Datengrundlage und Auswertung

Exceltabelle in SPSS importieren:

Unter SPSS Datei öffnen *.xlsx als Dateiformat wählen

als *.sav Dateiformat abspeichern

(…)Proband Karten-ID 1 Karten-ID 2 Karten-ID 3 Karten-ID 4 Karten-ID 5 Karten-ID 6 Karten-ID 7

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Karten-ID 16

7

Technische Universität München

Abel / van Riesen

Auswertung mit SPSS

Syntax Conjoint-Analyse

8

Technische Universität München

Abel / van Riesen

Auswertung mit SPSS

Syntax Conjoint-Analyse* [Text] als Beschreibung.

CONJOINT Befehl für Prozedur

/PLAN=„*.sav“ Speicherort des orthogonalen Designs

/DATA=„*.sav“ Speicherort der Daten-Datei

/RANK=*.* [RANK; SCORE;SEQUENCE] Datenkodierung

Reihenfolge der Variablen entsprechen

der Reihenfolge der Produktkarten.

/SUBJECT= Identifikationsvariable in der Daten-Datei

/FACTORS= [DISCRETE; LINEAR; IDEAL; ANTIIDEAL]

Bezeichnung der Merkmale im ortho. Design

DISCRETE: kategoriale Variablen, keine Beziehung zw. Variablen und Rangwerten

LINEAR: Lineare Beziehung zw. Rangwerten und Variablen

(…)

9

Technische Universität München

Abel / van Riesen

Spanne: (-4) + 6 = 10

Spanne: (-0,750) + 0,750 = 1,5

Spanne: (-1,417) + 1,083 = 2,5

= 15,510

15,5= 0,645

Spanne: (-0,750) + 0,750 = 1,5

Person 1 Teilnutzenwert

15,5

10

Technische Universität München

Abel / van Riesen

Prüfgrößen:

Pearson‘s R: Korrelation zwischen den (metrisch, rechnerisch ermittelten)

Gesamtnutzenwerte und den tatsächlich (empirischen) Rängen.

Wenn das Zielkriterium erfüllt ist, ist Pearson‘s R = 1.

Kendall‘s Tau: Korrelation zwischen den rechnerisch ermittelten Rängen

und den tatsächlich (empirischen) Rängen.

11

Technische Universität München

Abel / van Riesen

Aggregation der Teilnutzenwerte

12

Technische Universität München

Abel / van Riesen

Interpretation

• Angenommen, es sei nach der Produktgestaltung

gefragt. Welches Produkt sollte hergestellt werden?

• Angenommen, der Griff aus Nussholz würde sehr viel

höhere Kosten verursachen als die Hornausführung,

was sollte man dem Unternehmen raten?

• Angenommen es ginge um die Gestaltung der Preise

für verschiedene Produktvarianten. Was sollte man dem

Unternehmen raten?

• Gibt es Produktvarianten, die wir auf Grund der CJ

Analyse ausschließen können?

13

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Auswahlbasierte Conjoint–Analyse

Übung

Teil 3

Technische Universität München

Abel / van Riesen

Vergleich

Traditionelle Conjoint-Analyse vs. choice-based Conjoint-Analyse

15

Technische Universität München

Abel / van Riesen

Beispiel: Futter im Wildpark

€ 1,00 € 1,30€ 1,30€ 1,00

Futter 1 Futter 2 Futter 3 Futter 4 None-

Option

Verpackung Tüte Tüte Becher Becher

Preis in € 1,00 1,30 1,00 1,30

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Technische Universität München

Beispiel: Margarine (schriftliche Abfrage)

Technische Universität München

Abel / van Riesen

Auswahlbasierte Conjoint-Analyse -

Analyseschritte

1 Gestaltung der Stimuli

2 Gestaltung der Auswahlsituation

3 Spezifikation eines Nutzenmodells

4 Spezifikation eines Auswahlmodells

5 Schätzung der Nutzenwerte

6 Interpretation und Anwendung

7 Disaggregation der Nutzenwerte

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Technische Universität München

Abel / van Riesen

Umsetzung mittels Sawtooth Software 1/5

1. Anlegen des Fragebogens: Jagdmesser

- Auswahl Fragebogen

- Neu

- CBC (Choice-based)

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Technische Universität München

Abel / van Riesen

Umsetzung mittels Sawtooth Software 2/5

2. Produkteigenschaften und deren Ausprägungen als „Attributes“

definieren

- Ausprägungen können vielseitig, bspw. mit Bildern, hinterlegt werden

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Technische Universität München

Abel / van Riesen

Umsetzung mittels Sawtooth Software 3/5

3. Auswahl der Antwortoptionen: Standard „Discrete Choice“

Diverse Anpassungsmöglichkeiten – hier die drei wichtigsten

- „Preview“ Option zeigt und die Frage wie sie in der Umfrage erscheint

- Bei Bedarf kann der Fragentext angepasst werden

- Verbesserte Übersichtlichkeit durch Setzen des „Show Attribute Level“ Harkens

- Design Festlegung

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Technische Universität München

Abel / van Riesen

Umsetzung mittels Sawtooth Software 4/5

3. Möglichkeiten der Anpassung des Fragebogen Design

- Auswahl verschiedener Layouts, Begrüßungen und „Fehlermeldungen“ (bspw. bei

Nichtausfüllung)

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Technische Universität München

Abel / van Riesen

Umsetzung mittels Sawtooth Software 5/5

5. Das Design via „Generate Design“ & „Design Report“…

…führt uns zum Online Fragebogen.

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