MaxDiff最大差異

什么是MaxDiff題型

MaxDiff （最大化差異度量）題型，是一種市場(chǎng)調研的研究方法，用于了解受訪(fǎng)者對產(chǎn)品屬性（例如品牌、產(chǎn)品特征或宣傳語(yǔ)等）的偏好程度。
（此功能為企業(yè)版功能，答卷數量企業(yè)標準版限制為賬戶(hù)下200份，企業(yè)尊享版不限）

MaxDiff可以干什么

MaxDiff是通過(guò)對比的方法進(jìn)行偏好排序，從而理清受訪(fǎng)者對每項事物的偏好程度?？梢杂糜诋a(chǎn)品功能點(diǎn)偏好、品牌偏好、賣(mài)點(diǎn)偏好等。

它不像傳統方式那樣要求受訪(fǎng)者對一長(cháng)串屬性進(jìn)行排序，而是將其分解為多個(gè)較小的任務(wù)。在每個(gè)任務(wù)中，受訪(fǎng)者從一個(gè)子集中（通常一次3到5個(gè)項目）選擇最好和最差的屬性。這種方法使受訪(fǎng)者更易于完成任務(wù)，并能得出更準確、可靠的結果。

舉個(gè)例子：某飲料品牌商想為即將研發(fā)的飲料確定用戶(hù)最專(zhuān)注的功能（屬性）。飲料共有8種要調查的屬性：

在這里，飲料品牌商需要調查客戶(hù)對8種屬性的偏好，會(huì )按6次任務(wù)呈現，每次任務(wù)呈現4個(gè)屬性互相對比，每個(gè)屬性出現的頻率一致均為3。受訪(fǎng)者只用選擇“最重要”、“最不重要”，不會(huì )在過(guò)多選擇之間糾結排序，最終MaxDiff會(huì )計算出屬性排序。如下所示：

這樣比較信息會(huì )通過(guò)多次測量從而獲得更穩健的結論。當受訪(fǎng)者評估這個(gè)問(wèn)題時(shí)，屬性會(huì )相互比較，研究人員可以確定偏好。

如果您有興趣，可以?huà)叽a體驗MaxDiff

如果您想使用，可以在創(chuàng )建問(wèn)卷時(shí)選擇“MaxDiff“題型，去創(chuàng )建

如何使用MaxDiff

1、在問(wèn)卷編輯頁(yè)左側[調研題型]欄，點(diǎn)擊使用“MaxDiff”題型；
2、修改標題名稱(chēng)；
3、添加要調研的屬性；
4、修改“最好的標簽”、“最差的標簽”名稱(chēng)；
5、自定義每個(gè)任務(wù)的屬性數量、任務(wù)的總數量（系統會(huì )根據調研屬性數量智能化推薦合適數值）。

詳細設置說(shuō)明

1、屬性：需要在Maxdiff中進(jìn)行比較的所有對象，例如調研用戶(hù)對飲料的偏好：口味、價(jià)格、品牌等被稱(chēng)為屬性；

屬性的數量：MaxDiff是一種強大的研究方法，可以評估數百個(gè)列表項目，但對于大多數應用場(chǎng)景，我們建議將數量保持在30個(gè)左右或更少。超過(guò)30個(gè)項目可能會(huì )導致調查時(shí)間變長(cháng)，增加受訪(fǎng)者的疲勞感，并降低得分精度。

2、標簽：即偏好的描述，最好的標簽/最差的標簽，可對應修改名稱(chēng)。例如：您可以使用“最有可能”/“最重要”來(lái)代替最好；“最沒(méi)可能”/“最不重要”來(lái)代替最差。

3、每個(gè)任務(wù)的屬性數量：每個(gè)任務(wù)展示調查屬性的數量。建議每個(gè)任務(wù)中出示3-5個(gè)屬性，這是因為當每個(gè)任務(wù)里的屬性超過(guò)5個(gè)時(shí)，受訪(fǎng)者較難準確選出“最好/最差”的屬性。
建議每個(gè)任務(wù)的屬性數量不要超過(guò)受訪(fǎng)者M(jìn)axDiff總屬性的一半。否則將獲得相對較少的信息來(lái)區分受訪(fǎng)者中偏好的屬性

4、任務(wù)的數量：同時(shí)出示幾個(gè)屬性進(jìn)行“最好/最差”的選擇題。在這里，我們把每個(gè)這樣的選擇題稱(chēng)為一個(gè)任務(wù)。任務(wù)數量會(huì )有個(gè)推薦范圍：理想狀態(tài)下，我們希望在單個(gè)受訪(fǎng)者層面的結果都盡可能的準確。為此，當受訪(fǎng)者完成所有任務(wù)后，每個(gè)對象應至少出現了3-5次，那么可以推導出任務(wù)數的公式：[3*屬性數量/每個(gè)任務(wù)的屬性數量,5*屬性數量/每個(gè)任務(wù)的屬性數量]

每個(gè)對象出現的次數：
對于樣本量較少或適中的研究（例如，樣本量為50到400），并且當你希望按細分群體深入分析以比較不同受訪(fǎng)者群體的偏好時(shí)，通常讓每個(gè)受訪(fǎng)者看到每個(gè)對象3次或更多次，在個(gè)人層面的MaxDiff得分上獲得相對較高的精度是很有價(jià)值的。
在其他樣本量相對較大的研究（例如，樣本量為600或更多）中，如果不太需要按細分群體深入分析不同受訪(fǎng)者群體之間的差異，你可以選擇讓每個(gè)受訪(fǎng)者看到每個(gè)對象大約一到兩次。

5、推薦最小樣本量=（500 *總屬性數量 ）/（每個(gè)任務(wù)的屬性數量 *  任務(wù)數量）

6、在全部屬性中隨機呈現： 適用于屬性數量過(guò)多，不需要每個(gè)受訪(fǎng)者在全部屬性中選擇，就可以設置“在全部屬性中隨機呈現”，這樣針對每位受訪(fǎng)者就會(huì )只呈現部分屬性，但系統會(huì )盡量保證每個(gè)屬性出現次數均等

呈現規則

系統會(huì )根據設置自動(dòng)給每位受訪(fǎng)者呈現每個(gè)任務(wù)的屬性，并遵循以下原則：
（1）每個(gè)屬性出現次數盡量均等，同時(shí)在單個(gè)任務(wù)中不會(huì )重復出現：
（2）每個(gè)屬性在各個(gè)任務(wù)中的位置出現的次數盡量均等

數據統計

可在分析下載》統計分析》默認報告中查看數據統計

1、數據可以按分數大小排序，通過(guò)計數可以直觀(guān)看出受訪(fǎng)者對屬性的偏好程度。
（1）分數越高，一個(gè)屬性對你的受訪(fǎng)者越有吸引力；
（2）正分意味著(zhù)該屬性被選為最具吸引力的次數多于最不吸引人的次數；
（3）負分意味著(zhù)該屬性被選為最不吸引人的次數比最吸引人的次數要多；
（4）零分表示該屬性被選為最吸引人和最不吸引人的次數相等或從未被選中。

注：
1、分數：（最好標簽的次數-最差標簽的次數）/屬性出現的次數；

2、偏好份額：每個(gè)屬性選中為最重要占所有屬性選中的比例；百分比越高表示該屬性越重要；

3、概率：被選中為最重要的概率；

4、p值：如果 p 值為 5% 或更低，則具有統計學(xué)意義。

MaxDiff用戶(hù)交流群

為幫助用戶(hù)更好的使用問(wèn)卷星MaxDiff的產(chǎn)品，更好的執行MaxDiff的調研項目，問(wèn)卷星特建了一個(gè)「MaxDiff使用交流群」，微信掃描下面二維碼即可加入。