Veelgestelde Vragen (FAQs)

MaxDiff (Maximum Difference Scaling) is een krachtige enquêtetechniek die veel wordt gebruikt om consumentenvoorkeuren en prioriteiten te meten. De methode presenteert deelnemers een reeks keuzes en vraagt hen de meest en minst geprefereerde opties aan te wijzen. Het is geschikt voor scenario’s zoals het prioriteren van producteigenschappen, het evalueren van het belang van serviceonderdelen, het analyseren van voorkeuren voor merkkenmerken en marksegmentatieonderzoek. Het is vooral zeer geschikt voor studies die de werkelijke hiërarchie van gebruikersbehoeften in kaart willen brengen.

Vergeleken met traditionele beoordelingsvragen heeft MaxDiff-analyse de volgende voordelen: 1) het voorkomt beoordelingsbias, omdat deelnemers een keuze moeten maken in plaats van alle opties hoge scores te geven; 2) het biedt een rangschikking van relatieve belangrijkheid, wat beter aansluit bij besluitvormingssituaties in de praktijk; 3) het vermindert de cognitieve belasting, omdat telkens slechts een klein aantal opties hoeft te worden vergeleken; 4) het levert betrouwbaardere voorkeursgegevens op, waardoor het geschikt is voor statistische analyse; 5) het kan de functies identificeren die echt belangrijk zijn en de "gemiddelde-scorevalkuil" vermijden.

Belangrijke parameteraanbevelingen: 1) Aantal attributen per taak: 3-5 wordt aanbevolen. Te weinig maakt de vergelijking onvoldoende, terwijl te veel de deelnemers kan verwarren; 2) Aantal taken: het systeem berekent dit automatisch op basis van een formule, en het aanbevolen bereik is 6-10 taken; 3) Totaal aantal attributen: 8-20 wordt aanbevolen. Te weinig mist vergelijkende betekenis, terwijl te veel de vermoeidheid van deelnemers vergroot; 4) Labelinstellingen: u kunt de beschrijvingen voor "meest belangrijk" en "minst belangrijk" aanpassen zodat deze beter aansluiten bij het onderzoeksonderwerp.

MaxDiff-analyse wordt aanbevolen in de volgende situaties: 1) wanneer u de relatieve belangrijkheidsrangorde van meerdere functies of opties wilt begrijpen; 2) wanneer het onderzoeksdoel is om de meest kritieke beïnvloedende factoren te identificeren; 3) wanneer respondenten waarschijnlijk een bias vertonen bij beoordelingsvragen (bijvoorbeeld door alles hoge scores te geven); 4) wanneer u voorkeursgegevens nodig hebt die statistisch geanalyseerd kunnen worden; 5) wanneer het onderzoeksbudget beperkt is, maar er hoogwaardige gegevens vereist zijn; 6) voor scenario's zoals B2B- en B2C-marktonderzoek, productontwikkeling en service-optimalisatie.

Belangrijkste metric-interpretatie: 1) Voorkeurspercentage: de meest intuïtieve metric, die aangeeft in welk deel van de gevallen een attribuut als "beste" wordt gekozen; 2) Score: een uitgebreide metric, berekend als (aantal beste keuzes - aantal slechtste keuzes) / frequentie; hoe groter de positieve waarde, hoe belangrijker deze is; 3) Waarschijnlijkheidspercentage: de kans dat een attribuut als beste wordt geselecteerd, variërend van 0 tot 1; 4) P-waarde: statistische significantie, waarbij waarden onder 0,05 duiden op betrouwbare resultaten; 5) Aantal meest belangrijk/minst belangrijk: toont de absolute selectiefrequentie. Het wordt aanbevolen om te focussen op het voorkeurspercentage en de score, aangezien deze twee metrics de echte belangrijkheid van een attribuut het beste weerspiegelen.