Optimales Design in der Discrete-Choice-Analyse bei geblockten Beobachtungen

Die Discrete-Choice-Analyse ist ein häufig angewendetes Verfahren der Marktforschung. Sie wird verwendet, um das Präferenzverhalten von Konsumenten zu untersuchen und den Nutzen zu ermitteln, den die verschiedenen Attribute eines Produktes besitzen. Die den Konsumenten dabei vorgelegten Auswahlfragen erfordern den Vergleich von Produktbeschreibungen, welche unter Verwendung eines experimentellen Designs zusammengestellt werden.  Die Qualität der Ergebnisse eines solchen Experiments hängt folglich stark vom verwendeten Design ab. Bei der Modellierung der Daten und der Wahl des Designs wird häufig jedoch nicht berücksichtigt, dass den teilnehmenden Personen mehrere Fragen gestellt werden und die resultierenden Antworten daher korreliert sein können. Ziel des vorliegenden Projektes ist es, optimale und effiziente Designs unter Berücksichtigung von Blockeffekten zur Modellierung dieser potenziellen Abhängigkeiten zu entwickeln und zu validieren.

Optimal Design for Discrete Choice Experiments with Blocked Observations

Discrete choice experiments are a popular marketing research method. They are used for eliciting consumer preferences and for estimating the utility people attach to the various attributes of a product. To this end, in each of a series of choice questions, respondents are asked to compare competing variants of the product and to choose the most attractive alternative. The questions are generated according to an experimental design and by using an efficient design more information can be obtained from the experiment.  However, models and designs for discrete choice experiments do often not take into account potential correlations that are consequence of the fact that every respondent answers several questions.  The aim of this project is to develop and to validate optimal and efficient designs for discrete choice models with block effects which account for these potential dependencies.