Nonmetric multidimensional scaling of complex sounds : dimensions of preference ratings and perceived similarity of vehicle noises Die vorliegende Untersuchung hat zum Ziel die Anzahl der psychologisch bedeutsamen Urteilsdimensionen von Präferenz bzw. Ähnlichkeitsurteilen ein und derselben Menge von Pkw Innengeräuschen zu bestimmen und die ihnen zugrundeliegenden physikalischen Parameter als solche zu identifizieren. Aus der nicht metrischen MDS von 15 x 15 Proximitätsmatrizen wurden 2D Repräsentationen ermittelt. Dimensionale bzw. nichtdimensionale Analysen von Schätzurteilen haben zwei Urteilsdimensionen erbracht jede für sich als Lautheit und Rhythmus interpretierbar. Die Varianzanalyse erbrachte die Aufklärung von 82% der Gesamtvarianz durch 3 Dimensionen für die Präferenzurteile jeweils 65.7% auf PrefDimI 9 6% auf PrefDimII und 7% auf PrefDimIII. Die Ähnlichkeitsurteile dagegen machen 80% der Gesamtvarianz aus. Jeweils 47.8% der Gesamtvarianz werden durch SimDimI erklärt 23.5% durch SimDimII und 7.9% durch SimDimIII. Der Korrelationskoeffizient von 0.694 zwischen PrefDimI und SimDimI deutet darauf hin dass beide auf ein und demselben Urteilskriterium beruhen. Zwischen PrefDimII und SimDimII ergibt sich der Korrelationskoeffizient von 0.289 der aber nicht statistisch signifikant ist. Die Statistische Analyse erlaubt die Aussage dass der Maximalpegel eine gemeinsame Ursache von Präferenz und Ähnlichkeitsurteilen darstellt. Dabei ist für die Präferenzurteile der Maximalpegel einzig und allein wirksam; andererseits ist die Schärfe für einen zusätzlichen Einfluss auf den Ähnlichkeitsmechanismus verantwortlich. Der Korrelationskoeffizient von 0.846 zwischen SimDimI und dem Maximalpegel der Korrelationskoeffizient von 0.661 zwischen SimDimII und der Schärfe und der Korrelationskoeffizient von 0.919 zwischen PrefDimI und dem Maximalpegel sind jeweils signifikant. Zwischen der Schärfe in acum gemessen und PrefDimII ergab sich keine signifikante Korrelation. <dt.>