Die Arbeit befasst sich mit der Bestimmung der Reliabilität und Validität von Verfahren der Präferenzmessung. Im Gegensatz zu bisherigen Reviews wird in der vorliegenden Arbeit erstmalig eine Meta-Analyse zur Integration der Forschungsergebnisse verwendet. Es werden die Ergebnisse aus 135 Studien mit insgesamt 137.500 Probanden zu einer mittleren Effektgröße für die Validität bzw. die Reliabilität der Präferenzmessverfahren zusammengeführt. Miteinander verglichen werden die traditionelle Conjoint-Analyse, die adaptive Conjoint-Analyse (ACA), andere hybride Verfahren, die wahlbasierte Conjoint-Analyse und kompositionelle Ansätze der direkten Nutzenmessung. Die Ergebnisse der durchgeführten Meta-Analyse zeigen, dass sich die Verfahrensgruppen der Präferenzmessung signifikant in ihrer Prognosegüte unterscheiden. Wahlbasierte Conjoint-Analysen weisen die höchste, Methoden der direkten Nutzenmessung die geringste Validität auf. Die Reliabilität der Verfahren ist überraschend gering.

Different techniques of preference measurement are compared in terms of their predictive validity and their reliability. Full-profile conjoint analysis, choice-based conjoint-analysis, adaptive conjoint analysis (ACA), hybrid conjoint analysis, and self-explicated models are considered. The research literature of the last three decades has been reviewed and the results integrated through a meta-analysis. The results are based on validity and reliability measures from 135 publications. The preference data from 137,500 respondents have been pooled and re-analyzed via meta-analysis. Overall, choice-based conjoint-analysis reveals the highest validity, followed by ACA and traditional full-profile. Compositional self-explicated models yield substantial validity, but perform significantly worse than decompositional approaches. The average reliability of the techniques of preference measurement is surprisingly low.