MaxDiff es una metodología desarrollada por Jordan Louviere y otros, que genera mediciones en una escala de intervalos basadas en juicios comparativos fáciles de realizar, incluso cuando el número de atributos no es pequeño. La tarea presenta a los encuestados un conjunto de elementos, generalmente de 3 a 6, y simplemente se les pide que seleccionen el más preferido y el menos preferido del conjunto (o el más importante y el menos importante; el mejor y el peor, etc.). De hecho, este método también se conoce como escalamiento Mejor/Peor. Los encuestados normalmente pueden manejar varias de estas evaluaciones y se les puede pedir que respondan a 15, 20 o más conjuntos.
El Escalamiento de Máxima Diferencia es un método muy efectivo para establecer la prioridad relativa que una audiencia asigna a un conjunto grande de elementos (hasta 30). Estos elementos podrían ser:
Tradicionalmente, para un gran número de elementos (más de 10), esto se habría abordado con una escala de calificación. Por ejemplo, podríamos preguntar en una escala numérica del 1 al 10, donde 1 es "nada importante" y 10 es "extremadamente importante", qué tan importante es cada elemento. Luego, el puntaje promedio de cada elemento se puede presentar para cualquier subgrupo.
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Haz clic en el botón Agregar Pregunta. Haz clic en preguntas Avanzadas. Selecciona el tipo de pregunta Max-Diff en Modelos de Elección. La pregunta se agregará a tu encuesta.Sí. Para tus opciones de respuesta, haz clic en el menú desplegable de más opciones después de pasar el cursor sobre la opción de respuesta.
Haz clic en la opción Agregar Imagen y selecciona o sube la imagen. Agrega imágenes para cada una de las opciones de respuesta requeridas. Puedes controlar el tamaño de la imagen que se muestra en la configuración. De manera predeterminada, se ajusta automáticamente al tamaño de la ventana.Sí, haz clic aquí para conocer más sobre las configuraciones adicionales disponibles para las preguntas Max-Diff.
MaxDiff es compatible con la aplicación offline. Limitado a un solo paso.