MaxDiff, die Abkürzung für Maximum Difference Scaling, ist eine Technik zur Messung der relativen Präferenzen oder der Bedeutung verschiedener Elemente. Sie ist auch als Best-Worst Scaling („BWS“) oder Maximum Differentiation bekannt.
BWS wurde von Jordan Louviere in den späten 80er Jahren für die Forschungsarbeit mit langen Listen von Items entwickelt, insbesondere für die Fälle, in denen es keinen Sinn machen würde, dass ein Befragter ein Ranking für alle Items in der Liste abgibt.
Nehmen wir an, Sie wollen sich für einen Namen für die Marke entscheiden, die Sie einführen wollen. Sie haben eine Liste mit 25 möglichen Namen und möchten wissen, welcher Name den Verbrauchern am besten und welcher ihnen am wenigsten gefällt. Sie möchten die Verbraucher aber nicht bitten 25 Namen zu bewerten, da dies zu einer schlechten Datenqualität und unzuverlässigen Ergebnissen führen würde. Stattdessen können Sie MaxDiff verwenden, bei dem den Verbrauchern jeweils ein Set von Namen vorgelegt wird und sie gebeten werden, die für sie besten und schlechtesten Optionen aus jeder Untergruppe auszuwählen. Indem Sie den Befragten systematisch verschiedene Untergruppen von Namen vorlegen und ihre Wahl analysieren, können Sie ein Ranking oder Punktzahl für jeden Namen auf der Grundlage der Häufigkeit, mit der er als bester oder schlechtester Name gewählt wird, ableiten. Das Ergebnis gibt eine klare Antwort.
Insgesamt ist MaxDiff eine leistungsstarke Technik zur Quantifizierung und zum Vergleich von Präferenzen, die über einfache Bewertungen oder Rankings hinausgeht.
Zudem können die Befragten auf einfache Weise ihre Meinung zu einer umfangreichen Liste von Attributen mitteilen.
Es gibt drei Schlüsselelemente, die ein „MaxDiff“-Forschungsdesign ausmachen:
1. Frage-Typ
Ein bestimmter Frage-Typ und ein bestimmtes Format werden verwendet, um den Befragten die Möglichkeit zu geben, Best-Worst-Vergleiche anzustellen und Antworten einzugeben.
2.Experimenteller Aufbau
Die Vergleiche, um die die Befragten gebeten werden, unterscheiden sich, je nachdem, welche Untergruppen und Reihenfolge durch den Design-Algorithmus zugewiesen werden.
3.Datenanalyse
Kann von Standard- bis zu hochentwickelten Analysemethoden variieren.
Was sind die Vorteile von MaxDiff?
1. Messung der relativen Wichtigkeit
MaxDiff ermöglicht die Messung der relativen Wichtigkeit oder Präferenz zwischen einer Gruppe von Items. Es ermöglicht den Befragten, ihre Wahl auf der Grundlage des maximalen Unterschieds zwischen den am meisten und am wenigsten bevorzugten Optionen zu treffen. Dies bietet eine höhere Trennschärfe als einfache Bewertungsskalen oder Ranglisten.
2. Verringerung von Antwortverzerrungen
MaxDiff trägt dazu bei Antwortverzerrungen zu vermeiden, die bei anderen Bewertungs- oder Rankingmethoden auftreten können. Indem die Befragten „gezwungen“ werden Kompromisse zu schließen und die jeweils beste und schlechteste Option zu wählen, wird die Tendenz, extreme oder identische Bewertungen für alle Elemente abzugeben, minimiert.
3. Geringerer mentaler Aufwand für den Befragten
Wir Menschen sind besser darin, Dinge an ihren Extremen zu bewerten, d.h. wir können leichter sagen, was wir von einer gegebenen Liste von Dingen am meisten/ am wenigsten bevorzugen, während wir es häufig schwieriger finden, die Dinge „in der Mitte“ in ein Ranking einzuordnen. Aus diesem Grund konzentriert sich MaxDiff nur auf die am meisten/am wenigsten bevorzugten Dinge. Indem diese Informationen von den Befragten über mehrere Szenarien gesammelt werden, erstellt diese Methode ein Gesamt-Ranking, auch wenn kein Befragter die gesamte Liste auf einmal zu Gesicht bekommen hat.
4. Robustheit gegenüber Heterogenität der Skalenverwendung
MaxDiff berücksichtigt Variationen in der Skalenverwendung durch die Befragten. Menschen können Bewertungsskalen unterschiedlich interpretieren, was zu Antwortinkonsistenzen führen kann. Bei MaxDiff müssen die Befragten nur die beste und die schlechteste Option innerhalb jeder Auswahlgruppe wählen, was das System weniger anfällig für Heterogenität bei der Verwendung von Skalen macht.
5. Effizientes Umfragedesign
MaxDiff ermöglicht es Forschern, mit einer überschaubaren Anzahl von Fragen umfangreiche Daten zu sammeln. Indem man den Befragten Auswahlsätze vorlegt die Teilmengen einer Liste von Items enthalten, können Forscher umfassende Präferenzdaten sammeln, ohne die Befragten mit einer erschöpfend langen Liste zu überfordern.
6. Klare Interpretation und umsetzbare Erkenntnisse
Die Ergebnisse der MaxDiff-Analyse liefern klare und interpretierbare Ergebnisse, wie z.B. Präferenzwerte oder Rankings für die Items. Dies erleichtert den Forschern die Kommunikation und das Verständnis der Ergebnisse und ermöglicht eine datengesteuerte Entscheidungsfindung und umsetzbare Erkenntnisse.
7. Flexibilität und Anwendbarkeit
MaxDiff kann in verschiedenen Forschungskontexten eingesetzt werden. Aus unserer Sicht eignet sich die Methode am besten zum Testen und Bewerten von Markenclaims, Namen, Werbeslogans und Produktvarianten.
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