Thurstone‘s „Law of Comparative Judgment“
Notation
- $U_{ik} = V_{ik} + e_{ik}$: Nutzen für Alternative i des Konsumenten k
- Möglichkeit, dass Alternative mit geringererm wahren Nutzen gewählt wird
- Abhängig von Messfehler $e_{ik}$ und wahrer Nutzendifferenz $(V_{ik}-V_{jk})$ zur besseren Alternative
- $e_{ik}$: Messfehler des Nutzens
- Verzerrung durch Konsumenten (z.B. Beschaffungskosten Information)
- Beobachtern der Kaufentscheidung (Teil des nutzen basiert auf unsichtbaren psychologischen Prozessen)
- $V_{ik} = V(z_{ik}, s_k)$: Wahrer Nutzen V für Alternative i des Konsumenten k
- $z_{ik}$: Beschaffenheit der Alternative
- $s_k$: Konsumenteneigenschaften
Nutzenmaximierendes Verhalten der Konsumenten:
- Entscheidungsregel: Wähle Alternative i, wenn und nur wenn $U_{ik} > U_{jk}$
Law of Comparative Judgment
Annahmen
- Messfehler $e_{ik}$ ist unabhängig und normalverteilt
Verteilung der Präferenzurteile
- Präferenz für Alternative abhängig von $P(U_{ik} > U_{jk})$
- Wahrscheinlichkeit der Präferenz von i gegenüber j:
- $P_{[i,j]} = \Phi{\Big(\frac{V_{ik} - V_{jk}}{\sqrt{\sigma_i^2 + \sigma_j^2}}\Big)}$
- $\Phi$: Fläche unter Standardnormalverteilungskurve links von Klammerausdruck
- $\sigma_i$: Standardabweichung des Messfehlers $e_i$
Beispiel
- Standardnormalverteilter Zufallsfehler ($\mu = 0, \sigma = 1$)
- $V_{ik} = 1$, $V_{jk} = 2$
- $P_{[i,j]} = \Phi{(\frac{-1}{\sqrt{2}})} = \Phi{(-0,7071)}$
- Symmetrie der Standardnormalverteilung: $\Phi(-z) = 1 - \Phi(z)$
- $\Phi{(-0,7071)} = 1 - \Phi{(0,7071)} \approx 1 - 0,75804 \approx 0,24$
Genaue Wahl des Wertes der Verteilungsfkt.
Zentrale Annahmen fortgeschrittener Modelle (als Thurstone)
Extremwertverteilung der Messfehler
Anstelle Normalverteilung des Messfehlers wird Typ I-Extremwertverteilung angenommen
- Ähnlich zu Normalverteilung, leicht Rechtsschief
- Standardfall: $\mu = 0, \sigma=\sqrt{\frac{\pi^2}{6}}$
Verwendung Normalverteilung ⇒ Probit-Modell
Unabhängigkeit der Messfehler
- Annahme bereits bei Thurstone
- Interpretation: Falsche Wahrnehmung des wahren Nutzens der Alternativen ist durch mangelnde Präzision bedingt
- Systematische verzerrte Wahrnehmungen unproblematisch, wenn lediglich Niveauverschiebungen
- Modelle mit zusammenhängenden Messfehler sind möglich: Probit-/Simulationsmodelle
Unabhängigkeit von irrelevanten Alternativen
IIA: Independence from irrelevant alternatives
Vergleich zwischen zwei Alternative sollte nicht von Anwesenheit einer dritten Alternative beeinflusst werden.
Modellierungsvorschlag Luce:
- $\frac{P_{[i,j]}(i)}{P_{[i,j]}(j)} = \frac{P_{[i,j,n]}(i)}{P_{[i,j,n]}(j)}$, ohne das gelten muss $P_{[i,j]}(i) = P_{[i,j,n]}(i)$
- Verhältnis der Kaufwahrscheinlichkeiten bleibt gleich, aber die Kaufwahrscheinlichkeit kann sich verändern, wenn es eine weitere Alternative gibt
- Empriische Haltbarkeit zweifelhaft ⇒ Alternative Modelle