Discrete Choice-Analyse – Grundlagen und Anwendungen

Multiattributive Discrete Choice-Modelle erlauben die Modellierung der Entscheidung zwischen sich wechselseitig ausschließenden Alternativen. Dies geschieht auf der Grundlage von Merkmalen dieser Alternativen wie auch der Entscheidungsträger. Sie ermöglichen die attributgestützte Erklärung von Auswahlentscheidungen und somit simulationsgestützten Prognosen, beispielsweise der Marktanteile von Produkttypen oder der Stimmenanteile von Parteien. Wir zeigen die Vorteile gegenüber der Conjoint-Analyse auf – aber auch Kombinationsmöglichkeiten. Anhand von konkreten Übungsbeispielen aus der Verkehrsmittelwahl sowie der Konsum- und Wahlforschung stellen wir Ihnen Strategien des Modellbaus, der Modelldiagnostik und der Modellevaluation vor. Einen Schwerpunkt bildet hierbei die Modellierung von mehrstufigen Nested-Logit-Modellen. Für die Durchführung praktischer Beispiele wird das Software-Paket Stata verwendet.