MaxDiff模型（最大差异测量）-文章-SPSSPRO社区

1 概述

Maxdiff全称Maximum Difference Scaling，用于受访者客户对产品属性的偏好程度，目前被广泛的应用在市场调研领域。其做法是让受访者从一组对象中指出能表明最大差异偏好的对象。例如受试者需要在几个对象中指出“最好的”和“最差的”）

在具体介绍之前，先看看下面这个例子：

当你购买一款零食时间，以下因素那一个对您来说最为重要，哪一个最不重要？

在这里，受试者需要指出“最重要”和“最不重要”的因素。那么，为什么需要同时指出“最重要”和“最不重要”的因素呢？

这是因为这么做可以使我们更快速，更高效地获得所需要的成对比较信息。

如果采用Maxdiff的问法，假设我们要评测的这6个对象，每个受访者要做6道MaxDiff的题目（任务），每个题目中出现3个对象。它的意思是每一个受访者需要完成 6 个任务，每一个任务都是从三个选择项中选出“最重要属性”和“最不重要属性”。第一个任务是指受访者需要从"价格、味道、分量"中选出认为最重要的以及最不重要的。每个任务里出现的对象如下图所示。

问卷设计好后应发放给受访者回答，然后需要对所有问卷结果进行基本汇总，假设下面是两个受访者的回答情况：

我们把所有受访者在所有6个任务的回答都排列在一起后统计总出现次数，就是在所有问卷的任务中，某个属性出现的次数，以及它被选为"最重要"的次数、它被选为"最不重要"的次数。

2 如何设计？

2.1 步骤

2.11 列出所有需要进行比较的对象

2.12 确定实验设计参数

参数的设定在这里最为关键，先来介绍几个概念：

k为总的对象数目，即我们所有需要比较的对象总数。也就是案例里的6个零食
m为每个任务中需出示的对象个数。也就是每个题目中出现3个对象
t为每个MaxDiff问题需要包含的任务数量。也就是这里的6个任务
n为样本量

首先，建议每个任务中出示3-5个对象（m），这是因为当每个任务里的对象超过5个时，受试者较难准确选出“最好/最差”的对象。

确认了m后，我们可以很容易推倒出t的公式：

样本量n可以根据以下公式确立：

2.13 通过专业软件生成问卷

2.2 评判标准

一个良好的MaxDiff实验设计应该满足以下4个条件：

被测对象出现的频率均等
两两对象同时出现的频率一致
每个对象在MaxDiff题目中每个位置出现的频率相等
所有对象均可“相连接”

2.3 基本思想

MaxDiff 模型是通过多项式逻辑回归的解析估计得到各个属性的回归系数。Maxdiff记录的是消费者在面对不同对象集合时的选择。从模型的角度看，消费者的选择是因变量Y，他所面对的对象集合是自变量X。而消费者的选择（Y）是一个离散型变量（要么选中，要么不选中），而非连续型数据（偏好打分）。这时，我们的因变量实际上具有一种概率意义，只不过我们收集到的样本数据并不是如同概率那样可以在0-1的区间里任意取值，而是只能为0或1。