{"id":2108,"date":"2026-03-02T14:24:48","date_gmt":"2026-03-02T14:24:48","guid":{"rendered":"https:\/\/johannessiebert.com\/?p=2108"},"modified":"2026-03-18T16:07:19","modified_gmt":"2026-03-18T16:07:19","slug":"lineare-vs-nichtlineare-nutzenfunktionen-maut-rangfolge","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/johannessiebert.com\/?p=2108","title":{"rendered":"Lineare Transformation eindimensionaler Nutzenfunktionen: Eine empirische Studie zum Einfluss auf die finale Rangfolge von Alternativen bei pers\u00f6nlichen Entscheidungen"},"content":{"rendered":"\n<p>Die Bestimmung eindimensionaler Nutzenfunktionen f\u00fcr jedes Ziel in der Multiattributiven Nutzentheorie (MAUT) ist f\u00fcr Entscheidungstr\u00e4ger mit erheblichem Zeit- und kognitivem Aufwand verbunden. Dabei m\u00fcssen sie unter anderem abnehmenden oder zunehmenden Grenznutzen sowie ihre individuelle Risikoeinstellung ber\u00fccksichtigen, was h\u00e4ufig zu nichtlinearen Funktionsverl\u00e4ufen f\u00fchrt. Diese Einsch\u00e4tzungen sind anf\u00e4llig f\u00fcr Fehler und Verzerrungen.<\/p>\n\n\n\n<p>In dieser Studie untersuchen wir, inwieweit eine lineare Transformation eindimensionaler Nutzenfunktionen die Entscheidungsqualit\u00e4t beeintr\u00e4chtigt. Konkret analysieren wir drei Aspekte: die Verwendung von (nicht-)linearen Nutzenfunktionen, deren Einfluss auf die Rangfolge von Alternativen sowie die Stabilit\u00e4t der besten Alternativen in Abh\u00e4ngigkeit von Nutzenunterschieden unter Annahme linearer Transformation.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Analyse basiert auf 2.536 sorgf\u00e4ltig modellierten pers\u00f6nlichen Entscheidungen, die von Studierenden mithilfe des Entscheidungstools Entscheidungsnavi durchgef\u00fchrt wurden. Die Ergebnisse zeigen, dass 95,9 % der Teilnehmenden mindestens eine nichtlineare Nutzenfunktion verwendeten und 76,4 % aller Ziele nichtlinear bewertet wurden. Die Vereinfachung pr\u00e4ferenzgerechter Nutzenfunktionen durch Linearisierung f\u00fchrte in 15,5 % der Entscheidungen zu einer Rangumkehr der besten Alternative. Die Menge der drei besten Alternativen ver\u00e4nderte sich in 14 % der F\u00e4lle. Gleichzeitig befand sich in 98,8 % der Entscheidungen die beste Alternative weiterhin unter den Top drei bei Annahme linearer Nutzenfunktionen.<\/p>\n\n\n\n<p>T\u00f6nsfeuerborn, Mendy; von Nitzsch, R\u00fcdiger; Siebert, Johannes U. \u201cDo Non-Linear Utility Functions Matter? Analyzing the Impact of Non-Linear Utility Functions on the Final Ranking with the Entscheidungsnavi\u201d, <em>Decision Analysis, <\/em>23(1), 46\u201364. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1287\/deca.2024.0317\">https:\/\/doi.org\/10.1287\/deca.2024.0317<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Bestimmung eindimensionaler Nutzenfunktionen f\u00fcr jedes Ziel in der Multiattributiven Nutzentheorie (MAUT) ist f\u00fcr Entscheidungstr\u00e4ger mit erheblichem Zeit- und kognitivem Aufwand verbunden. Dabei m\u00fcssen sie unter anderem abnehmenden oder zunehmenden Grenznutzen sowie ihre individuelle Risikoeinstellung ber\u00fccksichtigen, was h\u00e4ufig zu nichtlinearen Funktionsverl\u00e4ufen f\u00fchrt. Diese Einsch\u00e4tzungen sind anf\u00e4llig f\u00fcr Fehler und Verzerrungen. 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