よくある質問 (FAQs)

MaxDiff（Maximum Difference Scaling）は、消費者の嗜好や優先順位を測定するために広く使われる強力な調査手法です。参加者に一連の選択肢を提示し、最も好ましい項目と最も好ましくない項目を選んでもらいます。製品機能の優先順位付け、サービス項目の重要度評価、ブランド属性に対する嗜好分析、市場セグメンテーション調査などのシーンに適しています。特に、ユーザーのニーズの実際の階層を把握する必要がある調査に非常に適しています。

従来の評価質問と比べて、MaxDiff分析には以下の利点があります。1) 参加者はすべての選択肢に高い評価を付けるのではなく選択を行う必要があるため、評価バイアスを回避できます。2) 相対的重要度の順位付けができ、現実の意思決定シナリオにより合致しています。3) 毎回比較する選択肢が少数で済むため、認知的負担を軽減できます。4) より信頼性の高い嗜好データを生成でき、統計分析に適しています。5) 真に重要な機能を特定でき、「平均点の罠」を回避できます。

主なパラメータの推奨設定：1) 1タスクあたりの属性数：3～5個を推奨します。少なすぎると比較が不十分になり、多すぎると回答者を混乱させる可能性があります。2) タスク数：システムが式に基づいて自動計算し、推奨範囲は6～10タスクです。3) 属性の総数：8～20個を推奨します。少なすぎると比較の意義が弱く、多すぎると回答者の疲労が増します。4) ラベル設定：「最も重要」と「最も重要でない」の説明文は、調査テーマにより適合するようカスタマイズできます。

MaxDiff分析は、次のような状況で推奨されます。1) 複数の機能や選択肢の相対的な重要度の順位を把握する必要がある場合。2) 調査目的が、最も重要な影響要因を特定することにある場合。3) 回答者が評価式の質問でバイアスを示しやすい場合（たとえば、すべてに高い点数を付けるなど）。4) 統計的に分析できる嗜好データが必要な場合。5) 調査予算が限られている一方で、高品質なデータが求められる場合。6) B2BおよびB2Cの市場調査、製品開発、サービス最適化などのシナリオ。

主要な指標の解釈は次のとおりです。1) 選好率：最も直感的な指標で、ある属性が「最良」として選ばれた割合を示します。2) スコア：包括的な指標で、(最良に選ばれた回数 - 最悪に選ばれた回数) / 出現頻度 で算出されます。正の値が大きいほど、その重要度は高くなります。3) 確率比率：ある属性が最良として選ばれる可能性を示し、0から1の範囲です。4) P値：統計的有意性を示し、0.05未満の値は信頼できる結果を示します。5) 最重要/最重要でない回数：絶対的な選択頻度を示します。属性の真の重要度を最もよく反映するため、選好率とスコアに注目することを推奨します。