MaxDiff（最大差分）分析の質問
MaxDiff（最大差分スケーリング）は、消費者の嗜好や優先順位を測るために広く使われている強力な調査手法です。参加者に一連の選択肢を提示し、最も好ましい選択肢と最も好ましくない選択肢を示すよう求めます。 例は MaxDiff 分析 でご覧ください。
MaxDiff 質問の作成
1. 調査に質問を追加するには、MaxDiff を選択します。
2. 質問を入力します。
3. 「MaxDiff 設定」をクリックして、次の項目をカスタマイズします：
- 属性: 比較する必要のある機能や選択肢（例：異なる味やブランドなど）。
- ラベル: 最も重要および最も重要でないラベルの説明。デフォルトのラベルは「最も重要」と「最も重要でない」です。
- タスクごとの属性数: 各質問に表示される属性の数。より正確な結果を得るために、各タスクで3〜5の属性を使用することを推奨します。
- タスク数: これは次の式で計算されます: Number of times to display each attribute (default range: 3-5 times ) x Total attributes / Number of attributes per task. 入力した他の情報に基づいて推奨されるタスク数の範囲が表示されます。例えば、範囲 6-10 は次のように計算されます: (3 x 8) / 4 = 6 および (5 x 8) / 4 = 10.
4. （オプション）質問の追加設定を調整します。
5. 完了 をクリックします。
データの分析
MaxDiffの結果は、チャートや表を使用してデータを可視化して表示されます。各属性に対して以下の統計的分析が提供されます：
- 優先度 %: 属性がタスクで「最も良い」オプションとして選択された割合。優先度のパーセンテージが高いほど、その属性がより好まれていることを示します。
- 確率 %: 属性がタスクで「最も良い」オプションとして選ばれる確率。確率のスコアは0から1の範囲で、スコアが高いほどベストとして選ばれる可能性が高くなります。
- P値: P値が0.05未満であれば、一般的に統計的に有意と見なされます。
- 最も重要 / 最も重要でない: 属性が最も重要または最も重要でないとして選択された回数。
- 表示回数: 属性が表示された回数。
- スコア: (# of Selected Times for "Best" Label - # of Selected Times for "Worst" Label) / Frequency. スコアが高いほど、回答者にとってより重要な属性であることを示します。
