So exportieren Sie AMCE-Daten

Exportieren Sie Conjoint-Antworten im Long-Format, das für AMCE-/ATE-Schätzungen und Replikation benötigt wird.

Kurzantwort

Exportieren Sie Conjoint-Antworten im Long-Format, das für AMCE-/ATE-Schätzungen und Replikation benötigt wird. Öffnen Sie Results nach dem Einsammeln der Antworten. Nutzen Sie Analysis CSV für den zentralen Profil-Level-Long-Data-Export. Halten Sie Respondenten-Level-Felder über alle Profilzeilen hinweg wiederholt für Moderatoren und Clustering bei.

Für wen dieser Leitfaden ist

Forschende, die Conjoint-Ergebnisse in R, Stata oder einem anderen statistischen Workflow analysieren müssen.

Schritte

Öffnen Sie Results nach dem Einsammeln der Antworten.
Nutzen Sie Analysis CSV für den zentralen Profil-Level-Long-Data-Export.
Halten Sie Respondenten-Level-Felder über alle Profilzeilen hinweg wiederholt für Moderatoren und Clustering bei.
Nutzen Sie Estimate CSV für eine schnelle Tabelle im AMCE-/ATE-ähnlichen Stil aus der App.
Exportieren Sie R- oder Stata-Replikationsskripte, wenn sie benötigt werden.
Archivieren Sie die Design-Zusammenfassung und das Codebook zusammen mit den Daten.

Warum das wichtig ist

Conjoint-Analysen sind typischerweise nicht „eine Zeile pro Respondent“. Die Analysedatei benötigt eine Zeile pro angezeigtem Profil, mit Indikatoren für Auswahlentscheidungen, Aufgabennummern, Profilnummern, Attributstufen und Respondenten-Identifikatoren für gruppierte (clustere) Standardfehler.

Vor der Feldphase

Analysieren Sie nicht nur das ausgewählte Profil ohne die nicht ausgewählten Vergleichsprofile.
Clustern Sie die Standardfehler nach Respondentinnen und Respondenten in der Publikationsanalyse.
Behalten Sie die Randomisierungs-Metadaten und die Design-Datei.
Nutzen Sie das Codebook, um Variablennamen interpretierbar zu halten.

Häufige Fragen

Wofür ist dieser Leitfaden gedacht?

Forschende, die Conjoint-Ergebnisse in R, Stata oder einem anderen statistischen Workflow analysieren müssen.

Wie sieht der grundlegende Ablauf aus?

Öffnen Sie Results nach dem Einsammeln der Antworten. Nutzen Sie Analysis CSV für den zentralen Profil-Level-Long-Data-Export. Halten Sie Respondenten-Level-Felder über alle Profilzeilen hinweg wiederholt für Moderatoren und Clustering bei. Nutzen Sie Estimate CSV für eine schnelle Tabelle im AMCE-/ATE-ähnlichen Stil aus der App.

Was sollte vor der Feldphase geprüft werden?

Analysieren Sie nicht nur das ausgewählte Profil ohne die nicht ausgewählten Vergleichsprofile. Clustern Sie die Standardfehler nach Respondentinnen und Respondenten in der Publikationsanalyse. Behalten Sie die Randomisierungs-Metadaten und die Design-Datei. Nutzen Sie das Codebook, um Variablennamen interpretierbar zu halten.