Perguntas Frequentes (FAQs)

MaxDiff (Maximum Difference Scaling) é uma técnica de pesquisa por questionário poderosa, amplamente usada para medir preferências e prioridades dos consumidores. Ela apresenta aos participantes uma série de escolhas e pede que identifiquem as opções mais preferidas e menos preferidas. É adequada para cenários como priorização de funcionalidades de produtos, avaliação da importância de itens de serviço, análise de preferências por atributos de marca e pesquisas de segmentação de mercado. É especialmente indicada para estudos que precisam entender a hierarquia real das necessidades dos usuários.

A análise MaxDiff tem as seguintes vantagens em comparação com questões tradicionais de avaliação por pontuação: 1) evita vieses de pontuação, pois os participantes precisam fazer uma escolha em vez de atribuir notas altas a todas as opções; 2) fornece uma classificação de importância relativa, mais alinhada com cenários reais de decisão; 3) reduz a carga cognitiva, já que cada vez é necessário comparar apenas um pequeno número de opções; 4) gera dados de preferência mais confiáveis, adequados para análise estatística; 5) permite identificar os atributos realmente importantes, evitando a "armadilha da média".

Recomendações principais de parâmetros: 1) Número de atributos por tarefa: recomenda-se 3-5. Poucos demais tornam a comparação insuficiente, enquanto muitos demais podem confundir os participantes; 2) Número de tarefas: o sistema calcula isso automaticamente com base em uma fórmula, e a faixa recomendada é de 6-10 tarefas; 3) Número total de atributos: recomenda-se 8-20. Poucos demais não têm significância comparativa, enquanto muitos demais aumentam a fadiga dos participantes; 4) Configurações de rótulos: você pode personalizar as descrições de "mais importante" e "menos importante" para se adequar melhor ao tema da pesquisa.

A análise MaxDiff é recomendada nas seguintes situações: 1) quando você precisa entender a classificação da importância relativa de vários recursos ou opções; 2) quando o objetivo da pesquisa é identificar os fatores de influência mais críticos; 3) quando os respondentes provavelmente demonstram viés em perguntas de avaliação (por exemplo, dando notas altas para tudo); 4) quando você precisa de dados de preferência que possam ser analisados estatisticamente; 5) quando o orçamento da pesquisa é limitado, mas é necessário obter dados de alta qualidade; 6) para cenários como pesquisa de mercado B2B e B2C, desenvolvimento de produtos e otimização de serviços.

Interpretação das principais métricas: 1) Percentual de preferência: a métrica mais intuitiva, mostrando a proporção de vezes em que um atributo é selecionado como o "melhor"; 2) Pontuação: uma métrica abrangente, calculada como (número de escolhas como melhor - número de escolhas como pior) / frequência; quanto maior o valor positivo, mais importante ele é; 3) Percentual de probabilidade: a probabilidade de um atributo ser selecionado como o melhor, variando de 0 a 1; 4) Valor-p: significância estatística, com valores abaixo de 0,05 indicando resultados confiáveis; 5) Contagem de mais importante/menos importante: mostra a frequência absoluta de seleção. Recomenda-se focar no percentual de preferência e na pontuação, pois essas duas métricas refletem melhor a verdadeira importância de um atributo.