あなたも興味があるかもしれません...
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
MaxDiff は、Jordan Louviere らによって開発された方法論であり、属性の数が少なくない場合でも、簡単に実行できる比較判断に基づく間隔スケール測定を実現します。このタスクでは、回答者に一連の項目 (通常は 3 ~ 6 個) を提示し、その中で最も好ましい項目と最も好ましくない項目 (または最も重要な項目、最も重要でない項目、最高の項目、最悪の項目など) を選択するよう求めるだけです。この方法は、ベスト/ワースト スケーリングとも呼ばれます)。回答者は通常、これらの評価を多数処理でき、15、20、またはそれ以上のセットに回答するよう求められる場合があります。
最大差分スケーリングは、視聴者が大規模な項目セット (最大 30) に付ける相対的な優先順位を確立する非常に効果的な方法です。これらの項目は次のとおりです。
従来、多数の項目 (10 個以上) の場合、これは評価スケールによって対処されていた可能性があります。たとえば、1 ~ 10 の数値スケールで質問します。1 はまったく重要ではなく、10 は非常に重要です。各項目はどれくらい重要ですか?各項目の平均スコアは、任意のサブグループに対して表示できます。
Maximum Attributes: 質問にリストされている属性の中から、タスクに応じて表示する属性を選択または制限するオプションがあります。
例: 9 つの属性がある場合、6 つだけが表示されるように、属性を 6 つに制限できます。
Attributes Per Task: 選択した最大属性の中から、タスクごとに表示する属性の数を選択できます。
例: 最大属性が 4 の場合、タスクごとの属性を 2 に設定できます。したがって、タスクごとに 2 つの属性が表示されます。
Repeat Attributes: 一連の属性を繰り返したい場合、この機能が使用されます。
例: 質問には 6 つの属性がリストされており、これらの属性を 4 回繰り返すと、各属性が回答者に 4 回表示されます。
Example 1:
[最大属性] で All が選択され、[繰り返し属性] で 1 が選択されている場合、各回答者はすべての属性を 1 回だけ表示します。
Example 2:
[最大属性] で All が選択され、[繰り返し属性] で 2 選択されている場合、各回答者はすべての属性を正確に 2 回表示することになります。
Example 3:
[最大属性] で 3 が選択され、[繰り返し属性] で 2 選択されている場合、各回答者は属性のうち 3 つを正確に 2 回表示し、残りの 1 つは表示されません。
この機能は、次のライセンスで利用できます。
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