Maximum Difference Scaling, també anomenat Best-Worst Scaling, és approach per understanding la preferència i importància dels resultats a través d'analitzar a higher number of items generating discriminating results as responents are asked to choose the 'Best' and 'Worst' option which simulates real-world behavior. Max diff is a powerful tool utilitzeu Hamilton per further understand and identify which atributes a product /service / offer are most important.
Tradicionalment, determineu la importància d'ítems per a l'interviewee, els atributs s'han adquirit mitjançant rating Scales and/ or Ranking Scales. Listed below are the main characteristics of each one:
Rating Scales: asking the respondents to choose one response category from several arrenged in hierarchical order. In example: how much do you agree or how satisfied are you, etc. The main benefits d'avaluació de valor són les que són a l'hora, proveu data que s'ha analyzat statistically i s'estableix en repeated measures. Per contrast, els problemes principals s'avaluaran que els resultats no són discriminats com a responedors temps que són importants, la valencia és arbitrària i no és treta la importància i, a més, valoració càlides no s'han fet a llarg llistat i depending on the country rating scales used are different.
Example of Rating Scale:
Rànquing Scales: asking els responents a la vista dels seus ulls en llista d'articles relatats, comparing diferents objectes per a un altre. Amb la utilització d'aquestes escales, interviewees per establir what matters i what doesn't matter. The main benefits les rànquings cales són els que els elements receives a un rànquing tan escaient que responen cannot assignar la seva valoració a tots els elements, així com, la qüestió tècnica força discriminació entre els guanys, dels quals proves més statistical power. Otherwise, the main contres with ranking scales are that responents are good at picking the extrems but their preferences for any item in between might be fuzzy and inaccurate, this technique only explain the order of importance but no the strength of , cannot handle a long list of items / characteristics.
Example of Ranking Scale:
Which are the main characteristics and benefits of Max Diff Scales?
- Max Diff always generats discriminating results Les persones responen a la possibilitat d'aconseguir el BEST and WORST option que simulates reals situacions (in reals de l'individu que tenen choices i trade-offs no ordering o rànquing, per exemple, en purchase in a supermarket).
- Max Diff is a simple method per a tots els targets involved in the project: researchers, end user and respondents. La qüestió és simple per understand, els seus responents dels infants per a adults amb varietat d'educatives i culturals d'interès per proveir reliable data less monotonically. Per a researchers i end users és fàcil d'utilitzar-lo i aplicar-lo a una gran varietat de projectes i mercat de research situacions.
- Since responents make choices rather than expressing strength of preference using some numeric scale, there is no problems of scale use bias, so cultural differences are absent in the Max Diff scales. Comparisons between items referenced against other attributes tested, rather than pre-defined points of a scale.
- In Max Diff scales more items can be included du a la qüestió és simple performar i understand proveït per a analysts a preferències value per a l'attribute reflectint el seu importància important en comparació amb altres.
Per a la metodologia del nivell, els responsents són els articles i les dades que es determinen per a la llista de les mostres importants per a les importants. Aquests articles no s'asseuen en un temps. Els technical teams determinen que hi ha molts ítems que es mostren i s'han trobat els seus articles en tots els individus que tenen a través d'una manera de moure a la següent pregunta.
MaxDiff it's easy for researchers and responents. The studies with MaxDiff scales mai be conducted via CATI, CAPI and also PAPI, so the technique allows apply it through different research methodologies.
Example of Max Diff Scale:
Example of Max Diff Scale:
How to analyze the Max Diff Scales?
Aquesta és la teva main techniques que es pot utilitzar:
- Count Analysis: the simplest alternative, tallying of the number of times each item is chosen a 'Best or 'Worst' important by respondents. A simple form of summarizing MaxDiff scores combines les dues measures: el percentatge d'times que l'attribute ha estat seleccionat al BEST, els percentatges dels temps dels elements ha estat seleccionat al WORST.
- Logit Model: a més complexe però fast alternatiu, usant Logit model per obtenir l'importància valua de l'atribut del percentatge d'utilitat scale.
- Hierarchical Bayes or Latent Class: a more advanced statistical technique that provides responent-level utilities and can be used in simulators or segments of respondents with similar needs / preferences.
When can be used the Max Diff Scales?
The Max Diff method is similar to the Conjoint Analysis but molt easier to use and is applicable to a wider type of studies and objectives like:
- Brand preferences: to identify a brand market position, relative to its competitors.
- Advertising: to identify which messages són most preferred by key targets.
- Concept and/or product testing: to determini which variety of products ha de greatest potential for success.
- Customer satisfaction: per identificar key strengths and enhancement opportunities per improve quality index.
- Needs-based studies: to determini which attributes are critical vs. those consumers are willing to sacrifice.
Therefore, Max Diff és un appropriate research tool que proveeix richer information o respondents preferències i atributs importants mitjançant trade-off analysis instéad traditional Ranking or Rating scales in robust easy application.
Jennifer Home
