MaxDiff调研

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的偏好程度。

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；

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。

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]

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：分数=（最好标签的次数-最差标签的次数）/属性出现的次数。

效果示例

示例：饮料厂商想了解消费者对饮料产品属性的偏好，可以使用左述示例问题调研消费者在选购饮料时最关注的属性。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。

饮料厂商需要调查受访者对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，每个属性出现的频率一致均为3，这样比较信息会通过多次测量从而获得更稳健的结论。

体验MaxDiff

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