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アンカーされた MaxDiff スケーリング – MaxDiff を完全に保護する アンカーされた MaxDiff スケーリング – ウェビナーの要約
Anchored MaxDiff は、MaxDiff 演習を相対モデル (1 つのオプションの有用性が他のオプションと相対的なもの) から絶対モデルに拡張する、シンプルかつ効果的なモデルです。アンカーされた MaxDiff 実験は、属性の絶対的な重要性を解明するために設計された追加の質問で標準の Max-Diff 質問を補足します。
従来の MaxDiff 実験では属性の相対的な重要性が特定されますが、アンカーされた MaxDiff 実験では、特定の属性が実際に重要であるか、まったく重要でないかについての結論が得られます。
MaxDiff からわかるように、機能 A は機能 B の 2 倍重要である可能性があります。 A も B もまったく重要ではない可能性もあります。従来の MaxDiff ではこれを見つけることはできません。アンカリングを使用すると、研究者は、機能のいずれかが基本的に重要かどうかを判断する追加の「アンカリング」質問を追加できます。
バイナリ直接アンカリング モデルは、研究者にとってもユーザーにとっても、これまでで最も簡単で便利なモデルです。
バイナリダイレクト モデルでは、回答者に利用可能なすべての選択肢が表示され、すべての「必須のもの」を尋ねられます。これにより、回答者は「必須のもの」と「あると便利なもの」の間に基本的な線を引くことができます。バイナリアンカー。
二重回答モデルでは、単純な単一選択の質問を使用して、回答者は選択肢の一部、すべてを特定するか、まったく特定しないかを求められます。
QuestionPro アンケートでは、アンカーはデフォルトでオフになっています。 MaxDiff の質問に移動し、トグルをオンにして、max-diff アンケートでのアンカーリングを許可できます。
アンカリングが有効な場合、使用されるアンカリング モデル (バイナリ直接応答または二重応答) に応じて、生データには、研究者にとって理解しやすいモデルでその質問タイプの出力が含まれます。
この機能は、次のライセンスで利用できます。
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