MaxDiff最大差异

什么是MaxDiff题型

MaxDiff （最大化差异度量）题型，是一种市场调研的研究方法，用于了解受访者对产品属性（例如品牌、产品特征或宣传语等）的偏好程度。
（此功能为企业版功能，答卷数量企业标准版限制为账户下200份，企业尊享版不限）

MaxDiff可以干什么

MaxDiff是通过对比的方法进行偏好排序，从而理清受访者对每项事物的偏好程度。可以用于产品功能点偏好、品牌偏好、卖点偏好等。

它不像传统方式那样要求受访者对一长串属性进行排序，而是将其分解为多个较小的任务。在每个任务中，受访者从一个子集中（通常一次3到5个项目）选择最好和最差的属性。这种方法使受访者更易于完成任务，并能得出更准确、可靠的结果。

举个例子：某饮料品牌商想为即将研发的饮料确定用户最专注的功能（属性）。饮料共有8种要调查的属性：

在这里，饮料品牌商需要调查客户对8种属性的偏好，会按6次任务呈现，每次任务呈现4个属性互相对比，每个属性出现的频率一致均为3。受访者只用选择“最重要”、“最不重要”，不会在过多选择之间纠结排序，最终MaxDiff会计算出属性排序。如下所示：

这样比较信息会通过多次测量从而获得更稳健的结论。当受访者评估这个问题时，属性会相互比较，研究人员可以确定偏好。

如果您有兴趣，可以扫码体验MaxDiff

如果您想使用，可以在创建问卷时选择“MaxDiff“题型，去创建

如何使用MaxDiff

1、在问卷编辑页左侧[调研题型]栏，点击使用“MaxDiff”题型；
2、修改标题名称；
3、添加要调研的属性；
4、修改“最好的标签”、“最差的标签”名称；
5、自定义每个任务的属性数量、任务的总数量（系统会根据调研属性数量智能化推荐合适数值）。

详细设置说明

1、属性：需要在Maxdiff中进行比较的所有对象，例如调研用户对饮料的偏好：口味、价格、品牌等被称为属性；

属性的数量：MaxDiff是一种强大的研究方法，可以评估数百个列表项目，但对于大多数应用场景，我们建议将数量保持在30个左右或更少。超过30个项目可能会导致调查时间变长，增加受访者的疲劳感，并降低得分精度。

2、标签：即偏好的描述，最好的标签/最差的标签，可对应修改名称。例如：您可以使用“最有可能”/“最重要”来代替最好；“最没可能”/“最不重要”来代替最差。

3、每个任务的属性数量：每个任务展示调查属性的数量。建议每个任务中出示3-5个属性，这是因为当每个任务里的属性超过5个时，受访者较难准确选出“最好/最差”的属性。
建议每个任务的属性数量不要超过受访者MaxDiff总属性的一半。否则将获得相对较少的信息来区分受访者中偏好的属性

4、任务的数量：同时出示几个属性进行“最好/最差”的选择题。在这里，我们把每个这样的选择题称为一个任务。任务数量会有个推荐范围：理想状态下，我们希望在单个受访者层面的结果都尽可能的准确。为此，当受访者完成所有任务后，每个对象应至少出现了3-5次，那么可以推导出任务数的公式：[3*属性数量/每个任务的属性数量,5*属性数量/每个任务的属性数量]

每个对象出现的次数：
对于样本量较少或适中的研究（例如，样本量为50到400），并且当你希望按细分群体深入分析以比较不同受访者群体的偏好时，通常让每个受访者看到每个对象3次或更多次，在个人层面的MaxDiff得分上获得相对较高的精度是很有价值的。
在其他样本量相对较大的研究（例如，样本量为600或更多）中，如果不太需要按细分群体深入分析不同受访者群体之间的差异，你可以选择让每个受访者看到每个对象大约一到两次。

5、推荐最小样本量=（500 *总属性数量 ）/（每个任务的属性数量 *  任务数量）

6、在全部属性中随机呈现： 适用于属性数量过多，不需要每个受访者在全部属性中选择，就可以设置“在全部属性中随机呈现”，这样针对每位受访者就会只呈现部分属性，但系统会尽量保证每个属性出现次数均等

呈现规则

系统会根据设置自动给每位受访者呈现每个任务的属性，并遵循以下原则：
（1）每个属性出现次数尽量均等，同时在单个任务中不会重复出现：
（2）每个属性在各个任务中的位置出现的次数尽量均等

数据统计

可在分析下载》统计分析》默认报告中查看数据统计

1、数据可以按分数大小排序，通过计数可以直观看出受访者对属性的偏好程度。
（1）分数越高，一个属性对你的受访者越有吸引力；
（2）正分意味着该属性被选为最具吸引力的次数多于最不吸引人的次数；
（3）负分意味着该属性被选为最不吸引人的次数比最吸引人的次数要多；
（4）零分表示该属性被选为最吸引人和最不吸引人的次数相等或从未被选中。

注：
1、分数：（最好标签的次数-最差标签的次数）/属性出现的次数；

2、偏好份额：每个属性选中为最重要占所有属性选中的比例；百分比越高表示该属性越重要；

3、概率：被选中为最重要的概率；

4、p值：如果 p 值为 5% 或更低，则具有统计学意义。

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