Maximum Difference Scaling

Die Vorteile dieser Vorgehensweise:

  • Es werden lediglich diskrete Entscheidungen vom Probanden verlangt.
  • Die Anzahl der untersuchbaren Merkmale ist theoretisch unbegrenzt.
  • Man erhält für jedes Merkmal rationalskalierte Nutzenwerte, was weitergehende Analysen erleichtert.
  • Aus den Antworten der Probanden werden mit Hilfe multinominaler logistischer Regression Nutzenwerte ermittelt.
  • Zum besseren Verständnis bzw. für eine leichtere Interpretation können diese in Form von Wahlanteilen (in Prozent) oder indexiert ausgegeben werden.
  • Auch eine weitere Auswertung mit Hierarchical Bayes ist möglich.
  • Vorgehensweise und Auswertung von MaxDiff entsprechen somit jener der klassischen Choice-Based Conjoint-Analyse (CBC).
  • Insofern könnte MaxDiff als eine vereinfachte Form der CBC bezeichnet werden.

Ein Beispiel einer solchen MaxDiff-Aufgabe finden Sie hier …