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MaxDiff
MaxDiff-Skalierung

MaxDiff-Skalierung
Definition, Typen und Tipps

Lernen Sie die MaxDiff-Skalierung kennen. MaxDiff ist eine leistungsstarke Technik zur Messung der relativen Präferenzen und der Bedeutung von Elementen. Dieser Artikel behandelt die Definition und die Anleitung zum effektiven Einsatz von MaxDiff – eine Methode, die Ihre Entscheidungsfindung unterstützt und strategische Initiativen vorantreibt.

Die MaxDiff-Skalierung ist ein statistisches Verfahren, das auch als Maximum Difference Scaling oder Best-Worst Scaling bekannt ist. Es wird häufig in der Marktforschung, Produktentwicklung und anderen Bereichen eingesetzt, um die relativen Präferenzen und die Bedeutung von Elementen oder Attributen zu messen. Dabei werden den Befragten verschiedene Elemente vorgelegt. Sie werden gebeten, das beste und das schlechteste Element in jeder Gruppe zu wählen.

Dieser Artikel befasst sich mit der Definition der MaxDiff-Skalierung, liefert Beispiele aus der Praxis und bietet eine Anleitung zur effektiven Nutzung dieser vielseitigen Methode, um wertvolle Einblicke in die Kundenpräferenzen zu erhalten, Funktionen zu priorisieren und datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Was ist die MaxDiff-Skalierung?

Die MaxDiff-Skalierung ist eine Methode der Umfrageforschung zur Messung der relativen Bedeutung mehrerer Attribute oder Merkmale eines Produkts, einer Dienstleistung oder eines Konzepts. Dabei werden den Befragten verschiedene Elemente vorgelegt. Sie werden gebeten, die am meisten und am wenigsten bevorzugten Elemente auszuwählen. Durch die Analyse dieser Wahlmöglichkeiten bestimmen Forscher die relative Bedeutung der einzelnen Elemente und können dadurch fundierte Entscheidungen über Produktentwicklung, Marketing und andere Geschäftsstrategien treffen. Die MaxDiff-Skalierung ist ein beliebtes Verfahren in der Marktforschung, der Conjoint-Analyse und bei Umfragen und Studien zur Kundenzufriedenheit.

MaxDiff Scaling: A Better Way to Understand Preference / Importance

MaxDiff-Skalierung: Ein besserer Weg zum Verständnis von Präferenz/Wichtigkeit – by Elucidate (02m:24s)

Was sind die Vorteile der MaxDiff-Skalierung?

Die MaxDiff-Skalierungsmethode hat in den letzten Jahren aufgrund ihrer zahlreichen Vorteile an Popularität gewonnen:

  • Vereinfachter Entscheidungsprozess
    Einer der Hauptvorteile der MaxDiff-Skalierung besteht darin, dass sie die kognitive Belastung der Befragten reduziert. Sie vereinfacht den Entscheidungsprozess. Im Gegensatz zu anderen Umfragemethoden, bei denen die Befragten die Elemente auf einer Skala bewerten oder nach ihrer Wichtigkeit ordnen müssen, werden sie bei der MaxDiff-Skalierung nur aufgefordert, die besten und die schlechtesten Elemente in jedem Set zu identifizieren. Das ist ein unkomplizierter Prozess. Er macht es den Befragten leichter, ihre Präferenzen auszudrücken, ohne zu viel nachzudenken oder verwirrt zu werden.
  • Erzeugt zuverlässigere Daten
    Die MaxDiff-Skalierung ist dafür bekannt, dass sie im Vergleich zu anderen Methoden, wie zum Beispiel Rating- oder Rangskalen, zuverlässigere und genauere Daten liefert. Dies liegt daran, dass die paarweisen Vergleiche, die bei der MaxDiff-Skalierung durchgeführt werden, die Verzerrung der Skalenverwendung minimieren. Sie verringern die Wahrscheinlichkeit, dass die Befragten vorschnelle Antworten geben, die die Ergebnisse verzerren könnten. Darüber hinaus ermöglicht es die MaxDiff-Skalierung, die Nutzenwerte der einzelnen Items auf der Grundlage von Daten auf individueller Ebene zu schätzen. Das führt zu robusteren und stabileren Schätzungen.
  • Ermöglicht aussagekräftige Vergleiche zwischen Items
    Die MaxDiff-Skalierung ermöglicht es Forschern, aussagekräftige Vergleiche zwischen einer Vielzahl von Items oder Attributen anzustellen. Die Methode erzeugt Daten auf Intervallniveau. Das bedeutet, dass die Unterschiede zwischen den Präferenzwerten aussagekräftig sind und direkt verglichen werden können. Diese Funktion ermöglicht es den Forschern, nicht nur die Reihenfolge der Präferenzen für die Elemente zu bestimmen, sondern auch das Ausmaß der Präferenzen zwischen ihnen. Solche Informationen sind für Entscheidungsträger sehr wertvoll, wenn es um die Zuweisung von Ressourcen oder die Priorisierung von Produktmerkmalen geht.
  • Einfache Handhabung einer großen Anzahl von Items
    Ein weiterer Vorteil der MaxDiff-Skalierung ist, dass sie eine große Anzahl von Items oder Attributen effektiv handhaben kann. Da die Methode paarweise Vergleiche beinhaltet, kann sie mehr Items aufnehmen, ohne die Befragten zu überfordern oder die Umfrage zu verlängern. Dadurch eignet sich die MaxDiff-Skalierung für Studien mit mehreren Produktmerkmalen, Dienstleistungen oder Messaging-Elementen, die priorisiert werden müssen.
  • Flexibilität
    Die MaxDiff-Skalierung ist vielseitig und kann auf verschiedene Forschungsfragen und -kontexte angewendet werden. Sie kann verwendet werden, um Präferenzen für Produktmerkmale, Marketingbotschaften, Markeneigenschaften und vieles mehr zu bewerten. Die Methode ist in verschiedenen Branchen einsetzbar, zum Beispiel in der Konsumgüter-, Gesundheits-, Finanz- und Technologiebranche sowie in der politischen und sozialen Forschung. Diese Anpassungsfähigkeit macht die MaxDiff-Skalierung zu einem wertvollen Instrument für Forscher in verschiedenen Bereichen.
  • Unterstützung fortschrittlicher Analysetechniken
    Schließlich unterstützt die MaxDiff-Skalierung fortschrittliche Analysetechniken wie hierarchische Bayes-Schätzung und latente Klassenanalyse. Diese Techniken machen es möglich, Befragte auf der Grundlage ihrer Präferenzen zu segmentieren und Präferenzwerte auf individueller Ebene zu schätzen. Das macht wertvolle Einblicke in die Heterogenität der Verbraucher möglich und hilft Entscheidungsträgern, ihre Marketingstrategien, Produktentwicklungen und Botschaften so zu gestalten, dass verschiedene Segmente effektiv angesprochen werden.

Verschiedene Arten der MaxDiff-Skalierung

Es wurden verschiedene Arten der MaxDiff-Skalierung entwickelt, um spezifischen Forschungsanforderungen und Anwendungen gerecht zu werden.

  1. Die Standard-MaxDiff-Skalierung ist die gebräuchlichste Art der MaxDiff-Skalierung. Sie wird zur Messung der relativen Präferenzen und Prioritäten einer einzelnen Liste von Elementen oder Attributen verwendet. Bei diesem Ansatz werden den Befragten Gruppen von Elementen vorgelegt – in der Regel zwischen vier und sechs. Die Teilnehmer werden gebeten, das beste und das schlechteste oder das wichtigste und das unwichtigste Element in jeder Gruppe zu wählen. Dieser Vorgang wird für verschiedene Kombinationen von Elementen wiederholt. Die Ergebnisse werden zur Schätzung der individuellen Präferenzwerte und der Gesamtpräferenzranglisten verwendet. Diese Art der Befragung findet in verschiedenen Bereichen der Marktforschung Anwendung. Beispiele:
    • Priorisierung der Produktmerkmale
    • Bewertung von Marketingbotschaften
    • Bewertung der Verbraucherpräferenzen für Marken oder Produkte
    • Ermittlung der Faktoren für die Kundenzufriedenheit
  2. Dual-Response MaxDiff baut auf der Standard-MaxDiff-Skalierung auf, indem eine zweite Antwortaufgabe für jedes Item-Set hinzugefügt wird. Bei diesem Ansatz werden die Befragten zunächst gebeten, das beste und das schlechteste Item in jedem Set zu wählen – genau wie beim Standard-MaxDiff. Anschließend werden sie gebeten, das beste Item auf einer Skala, zum Beispiel einer 7-Punkte-Likert-Skala, hinsichtlich seiner Wichtigkeit, Erwünschtheit oder einer anderen relevanten Dimension zu bewerten. Dieser zusätzliche Bewertungsschritt hilft den Forschern, neben der relativen Bedeutung der Items auch Informationen über deren absolute Bedeutung zu erhalten. Die Marktforschung kann von der Verwendung dieses MaxDiff-Typs in einer Vielzahl von Bereichen profitieren, darunter:
    • Messung der absoluten Bedeutung von Produktmerkmalen oder -vorteilen
    • Bewertung der allgemeinen Erwünschtheit einer Reihe von Alternativen
    • Bewertung der Intensität der Präferenzen für Gegenstände oder Eigenschaften
  3. Multi-Profile MaxDiff wurde entwickelt, um Präferenzen und Abwägungen über mehrere Attribute oder Dimensionen hinweg gleichzeitig zu messen. Bei diesem Ansatz werden den Befragten Gruppen von Multi-Attribut-Profilen vorgelegt. Das sind zum Beispiel Produktbeschreibungen oder hypothetische Szenarien. Die Teilnehmer werden gebeten, das beste und das schlechteste Profil in jeder Gruppe zu wählen. Diese Art der MaxDiff-Skalierung ermöglicht es den Forschern, die relative Bedeutung der einzelnen Attribute sowie die Präferenzgewichte für die verschiedenen Stufen der einzelnen Attribute zu schätzen. Dieser Typ kann bei verschiedenen Aspekten der Marktforschung hilfreich sein:
    • Festlegung einer gemeinsamen Skala für den Vergleich von Präferenzen in verschiedenen Erhebungen oder Populationen
    • Messung der absoluten Bedeutung von Elementen oder Attributen
    • Bewertung der Auswirkungen von Interventionen oder Veränderungen im Laufe der Zeit
  4. Die hierarchische Bayes-MaxDiff-Skalierung ist eine Methode der Datenanalyse, bei der statistische Verfahren nach Bayes zur Schätzung von Präferenzwerten auf individueller Ebene aus MaxDiff-Daten verwendet werden. Der hierarchische Bayes-Ansatz kombiniert Informationen von einzelnen Befragten mit Informationen aus der gesamten Stichprobe, um genauere und stabilere Präferenzschätzungen zu erhalten. Diese Methode ist besonders nützlich für die Analyse von Daten aus kleinen Stichproben oder wenn Präferenzschätzungen auf individueller Ebene für weitere Analysen wie beispielsweise Segmentierung oder prädiktive Modellierung erforderlich sind. Die Anwendungen umfassen:
    • Schätzung der Präferenzwerte auf individueller Ebene
    • Analyse von Daten aus kleinen Stichprobengrößen
    • Segmentierung der Befragten auf der Grundlage ihrer Präferenzen
    • Vorhersage zukünftiger Präferenzen oder Entscheidungen
  5. Latent Class MaxDiff Scaling ist eine alternative Methode der Datenanalyse, bei der Gruppen oder Segmente von Befragten mit ähnlichen Präferenzmustern identifiziert werden. Mithilfe der Latent-Class-Analyse können Forscher Präferenzwerte auf Gruppenebene schätzen und den Anteil der Befragten bestimmen, die zu jeder Gruppe gehören. Dieser Ansatz ist nützlich, um die Heterogenität der Präferenzen innerhalb einer Bevölkerung zu verstehen und verschiedene Marktsegmente mit unterschiedlichen Bedürfnissen und Prioritäten zu identifizieren. Dieser Typ findet auch in verschiedenen Bereichen der Marktforschung Anwendung. Beispiele:
    • Identifizierung von Segmenten von Befragten mit ähnlichen Präferenzen
    • Verständnis der Heterogenität der Präferenzen innerhalb einer Population
    • Ausrichtung der Marketing- und Produktentwicklungsbemühungen auf bestimmte Segmente
  6. Adaptive MaxDiff Scaling ist ein dynamischer Ansatz für den Entwurf von MaxDiff-Umfragen, bei dem die Auswahl der Items und Sets auf die einzelnen Befragten auf der Grundlage ihrer früheren Antworten zugeschnitten wird. Mithilfe adaptiver Algorithmen wählt die Umfragesoftware die Items aus, die für jeden Befragten am informativsten und relevantesten sind. Dadurch wird die Gesamtzahl der erforderlichen Sets reduziert und die Effizienz der Umfrage verbessert. Diese Art der MaxDiff-Skalierung ist besonders nützlich für Studien mit einer großen Anzahl von Items oder wenn ein hohes Maß an Präzision bei den Präferenzschätzungen erforderlich ist. Sie kann für folgende Zwecke verwendet werden:
    • Verringerung der kognitiven Belastung der Befragten bei groß angelegten Umfragen
    • Steigerung der Effizienz der Datenerhebung
    • Erzielung eines hohen Präzisionsniveaus bei Präferenzschätzungen

Wie erstellt man wirksame MaxDiff-Fragen für Umfragen?

Die Erstellung effektiver MaxDiff-Fragen entscheidet darüber, ob Sie genaue und zuverlässige Daten von den Umfrageteilnehmern erhalten. Im Folgenden geht es um den Prozess der Gestaltung von MaxDiff-Fragen sowie bewährte Verfahren und Tipps, die den Erfolg Ihrer MaxDiff-Umfrage sicherstellen.

  • Definieren Sie Ihre Forschungsziele

    Der erste Schritt zur Erstellung effektiver MaxDiff-Fragen besteht darin, Ihre Forschungsziele klar zu definieren. Was wollen Sie mit Ihrer MaxDiff-Umfrage erreichen? Wollen Sie Produktmerkmale priorisieren, Marketingbotschaften bewerten oder Verbraucherpräferenzen verstehen? Ein klares Verständnis Ihrer Forschungsziele hilft Ihnen, die Elemente oder Attribute zu identifizieren, die Sie in Ihre MaxDiff-Umfrage aufnehmen wollen. Die Forschungsziele geben die Richtung für den gesamten Umfrageentwurf vor.

  • Bestimmen Sie die angemessene Anzahl von Artikeln

    Die Anzahl der Items in Ihrer MaxDiff-Umfrage hat einen erheblichen Einfluss auf die Qualität der Daten und die Motivation der Befragten. Zu viele Items können zu Ermüdungserscheinungen bei den Befragten und einer geringeren Datenqualität führen. Dagegen können zu wenige Items die gewünschten Erkenntnisse aus der Umfrage einschränken. In der Regel sollten MaxDiff-Umfragen zwischen 10 und 30 Items enthalten. Diese Spanne kann je nach Ihren spezifischen Forschungszielen und Ihrer Zielgruppe variieren.

  • Erstellen von Artikelgruppen für paarweise Vergleiche

    Anhand der Liste erstellen Sie Gruppen von Elementen, die die Befragten bewerten sollen. Jedes Set sollte eine Teilmenge Ihrer Elemente enthalten – normalerweise zwischen vier und sechs. Die Befragten werden gebeten, das beste und das schlechteste oder das wichtigste und das unwichtigste Element in jedem Set zu wählen. Ziel ist es, eine ausgewogene und repräsentative Auswahl von Elementen für jedes Set zu erstellen. So lässt sich sicherstellen, dass jedes Element in einer gleichen Anzahl von Sets enthalten ist und mit jedem anderen Element gleich oft vorkommt. Dieser Prozess kann mit spezieller Software oder Algorithmen wie dem Balanced Incomplete Block Design (BIBD) durchgeführt werden.

  • Optimieren Sie die Anzahl der Sets

    Um zuverlässige und genaue Daten aus Ihrer MaxDiff-Umfrage zu erhalten, müssen Sie den Befragten eine angemessene Anzahl von Sets vorlegen. Zu wenige Sets können zu unvollständigen Daten und ungenauen Präferenzschätzungen führen. Zu viele Sets können die Befragten ermüden und dadurch die Datenqualität verringern. Die optimale Anzahl von Sets hängt von der Anzahl der Items in Ihrer Umfrage und dem gewünschten Grad an statistischer Genauigkeit ab. Als allgemeine Richtlinie sollten Sie mindestens 10 bis 15 Sets pro Befragten anstreben.

  • Entwicklung klarer und präziser Anweisungen

    Neben der Gestaltung der MaxDiff-Fragen selbst ist es wichtig, den Befragten klare und präzise Anweisungen für das Ausfüllen der Umfrage zu geben. Erklären Sie das Konzept der MaxDiff-Skalierung und den Zweck der Umfrage. Erläutern Sie, wie die Befragten ihre Auswahl treffen sollten. Betonen Sie unbedingt, wie wichtig es ist, jedes Element im Kontext des spezifischen Sets zu betrachten, in dem es präsentiert wird. Dies verringert die Wahrscheinlichkeit, dass die Befragten vorschnelle Antworten geben, welche die Ergebnisse verzerren können.

  • Testen und verfeinern Sie Ihre MaxDiff-Umfrage

    Bevor Sie Ihre MaxDiff-Umfrage durchführen, ist es wichtig, die Umfrage zu testen und zu verfeinern. Damit machen Sie die Umfrage klar, verständlich und ansprechend für die Teilnehmer. Dies erreichen Sie durch Pre-Tests. Führen Sie die Umfrage mit einer kleinen Stichprobe Ihrer Zielgruppe durch, um Probleme oder verbesserungswürdige Bereiche zu ermitteln. Achten Sie während der Pre-Test-Phase besonders auf die folgenden Aspekte:

    1. Klarheit der Anweisungen – Stellen Sie sicher, dass die Befragten die Anweisungen verstehen.
    2. Formulierung und Präsentation der Aufgaben – Überprüfen Sie die Aufgaben auf Unklarheiten, doppelte Fragen oder verwirrende Formulierungen.
    3. Ausgewogenheit und Darstellung der Mengen – Überprüfen Sie, ob die Mengen ausgewogen sind und ob jedes Element gleich oft mit jedem anderen Element vorkommt.
    4. Umfragedauer und Ermüdung der Befragten – Überwachen Sie die Zeit, die die Befragten zum Ausfüllen der Umfrage benötigen, und achten Sie auf Anzeichen von Ermüdung oder Desinteresse.

    Auf der Grundlage des Feedbacks und der Erkenntnisse aus dem Pre-Test verfeinern Sie Ihre MaxDiff-Umfrage, um alle festgestellten Probleme zu beheben. Vielleicht werden eine Überarbeitung der Anweisungen, eine Neuformulierung der Items, eine Anpassung der Set-Anzahl oder andere Änderungen nötig, um die Gesamtqualität und Effektivität Ihrer Umfrage zu verbessern.

  • Anreize für die Befragten?

    Um die Beantwortungsquote zu erhöhen und die Befragten zu motivieren, sollten Sie Anreize anbieten. Solche Anreize sind zum Beispiel Geldprämien, Geschenkkarten oder die Teilnahme an einer Verlosung. Berücksichtigen Sie bei der Auswahl der Anreize Ihre Zielgruppe und deren Vorlieben sowie die ethischen Implikationen des Angebots von Anreizen in Ihrem spezifischen Forschungskontext. Vergewissern Sie sich, dass Sie den Befragten den Anreiz in Ihrer Umfrageeinladung klar mitteilen und dass Sie Ihre Versprechungen einhalten.

  • Analysieren und Interpretieren der MaxDiff-Daten

    Sobald Sie Ihre MaxDiff-Umfragedaten gesammelt haben, müssen Sie die Ergebnisse analysieren und interpretieren, um Einblicke in die Präferenzen der Befragten und die relative Bedeutung der Elemente zu erhalten. Dieser Prozess umfasst in der Regel fortschrittliche statistische Verfahren wie die hierarchische Bayes-Schätzung oder die latente Klassenanalyse, mit denen Präferenzwerte auf individueller Ebene geschätzt und die Befragten auf der Grundlage ihrer Präferenzen segmentiert werden können. Durch die Analyse der MaxDiff-Daten erkennen Sie Muster und Trends in den Präferenzen der Befragten. Sie können Elemente oder Attribute priorisieren und datengestützte Entscheidungen treffen, um Ihr Marketing, Ihre Produktentwicklung oder andere strategische Initiativen zu unterstützen.

Schlussfolgerung

MaxDiff Scaling ist eine äußerst effektive und vielseitige Methode, um Verbraucherpräferenzen zu verstehen, Merkmale zu priorisieren und datengestützte Entscheidungen in verschiedenen Branchen und Forschungsbereichen zu treffen. Man bittet die Befragten, aus einer Reihe von Merkmalen die beste und die schlechteste Option zu wählen. Dadurch ermöglicht MaxDiff Scaling den Forschern, wertvolle Erkenntnisse über die relative Bedeutung von Merkmalen oder Attributen zu gewinnen und so strategische Initiativen und Entscheidungsprozesse zu steuern.

In diesem Artikel haben wir uns mit der Definition der MaxDiff-Skalierung befasst, Beispiele aus der Praxis untersucht und erörtert, wie Sie diese Technik in Ihren Forschungsbemühungen effektiv einsetzen können. Wenn Sie die potenziellen Anwendungen der MaxDiff-Skalierung weiter erforschen, sollten Sie die einzigartigen Vorteile und Herausforderungen berücksichtigen, die mit dieser Methode verbunden sind, einschließlich der Möglichkeit, Verzerrungen durch Skalenverwendung zu minimieren, aussagekräftige Daten auf Intervallniveau zu erhalten und die Technik an verschiedene Forschungskontexte anzupassen. Durch die sorgfältige Gestaltung und Analyse von MaxDiff-Umfragen nutzen Sie die Leistungsfähigkeit dieser statistischen Technik, um die Präferenzen der Verbraucher besser zu verstehen, Funktionen zu priorisieren und strategische Initiativen voranzutreiben, die auf die Bedürfnisse und Wünsche Ihrer Zielgruppe abgestimmt sind.

Erfahren Sie mehr über weitere Methoden der Datenanalyse in der Marktforschung

FAQs zur MaxDiff-Skalierung

Wie viele Elemente sollten in eine MaxDiff-Umfrage aufgenommen werden?

Die optimale Anzahl von Items in einer MaxDiff-Umfrage hängt von Ihren spezifischen Forschungszielen und Ihrer Zielgruppe ab. In der Regel sollten MaxDiff-Umfragen zwischen 10 und 30 Items enthalten, wobei diese Zahl je nach Komplexität der Items und dem gewünschten Grad der statistischen Genauigkeit variieren kann.

Wie kann ich sicherstellen, dass meine MaxDiff-Umfrage ausgewogen und repräsentativ ist?

Um eine ausgewogene und repräsentative MaxDiff-Umfrage zu erstellen, sollten Sie sicherstellen, dass jedes Element in einer gleichen Anzahl von Sets enthalten ist und mit jedem anderen Element gleich oft vorkommt. Dies kann mit Hilfe spezieller Software oder Algorithmen erreicht werden, zum Beispiel dem Balanced Incomplete Block Design (BIBD). Darüber hinaus kann ein Pre-Test mit einer kleinen Stichprobe Ihrer Zielpopulation dazu beitragen, etwaige Probleme mit der Ausgewogenheit und Repräsentation Ihrer MaxDiff-Sets zu erkennen.

Wie unterscheidet sich die MaxDiff-Skalierung von anderen Erhebungsmethoden wie beispielsweise Rating- oder Ranking-Skalen?

Die MaxDiff-Skala unterscheidet sich in mehrfacher Hinsicht von Rating- oder Rangskalen. Erstens fordert MaxDiff die Befragten auf, paarweise Vergleiche von Items vorzunehmen. Dies minimiert die kognitive Belastung und trägt dazu bei, Verzerrungen bei der Skalenverwendung zu minimieren. Zweitens erzeugt die MaxDiff-Skalierung Daten auf Intervallniveau. Das macht aussagekräftige Vergleiche zwischen Präferenzwerten und die Schätzung von Präferenzgrößen möglich. Im Gegensatz dazu erzeugen Ratingskalen oft Daten auf Ordinalebene. Und Rangordnungsskalen liefern nur Informationen über die Reihenfolge der Präferenzen, ohne die Stärke dieser Präferenzen anzugeben.

Welche statistischen Verfahren werden zur Analyse der MaxDiff-Daten verwendet?

MaxDiff-Daten werden in der Regel mit fortgeschrittenen statistischen Verfahren wie der hierarchischen Bayes-Schätzung oder der Analyse latenter Klassen analysiert. Diese Methoden ermöglichen die Schätzung von Präferenzwerten auf individueller Ebene und können die Befragten auf der Grundlage ihrer Präferenzen segmentieren. Durch die Analyse von MaxDiff-Daten gewinnen Forscher Einblicke in die Verbraucherpräferenzen. Sie können Artikel oder Attribute priorisieren und datengesteuerte Entscheidungen treffen.

Kann die MaxDiff-Skalierung für die kulturübergreifende Forschung verwendet werden?

Ja, die MaxDiff-Skalierung eignet sich gut für die kulturübergreifende Forschung. Denn sie trägt dazu bei, kulturelle Verzerrungen zu minimieren, die bei der Verwendung von Bewertungs- oder Rangskalen auftreten können. Durch die Aufforderung an die Befragten, paarweise Vergleiche anzustellen, reduziert die MaxDiff-Skalierung die Auswirkungen kultureller Unterschiede bei der Verwendung von Skalen. Dadurch wird die Vergleichbarkeit von Daten verbessert, die von verschiedenen kulturellen Gruppen erhoben wurden. Außerdem wird die Ermittlung echter Unterschiede bei den Präferenzen erleichtert.

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