Maximum Difference "MaxDiff" Methodology

El escalamiento por máxima diferencia es una técnica estadística muy poderosa e igualmente muy simple al momento de ser aplicada. En esta se le pide al respondiente que haga una elección de extremos entre lo mejor y lo peor o entre lo que más le gusta y menos le gusta. El principal objetivo de esta es poder establecer lo que el consumidor considera como importante o no. 

Su valor es aún más relevante cuando existe un escenario en el que la calificación individual de los atributos es muy similar para todos; pues esta tecnica, permite establecer claramente las diferencias. 

MaxDiff, también conocido como Análisis de Máximas Diferencias, es una técnica estadística multivariada que se utiliza para obtener una medición de la importancia o preferencia relativa de diferentes ítems (que pueden ser características, atributos, beneficios, entre otros) para un individuo. Esta técnica se basa en el principio de que los encuestados encuentran más fácil hacer evaluaciones comparativas (este ítem versus ese ítem) que valoraciones absolutas (cuánto te gusta este ítem en una escala del 1 al 10).

Procedimiento del MaxDiff:

Selección de Ítems: Se comienza determinando qué ítems o características se van a evaluar. Estos ítems pueden ser atributos de un producto, características de un servicio, beneficios de una oferta, etc.

Diseño del Cuestionario: Los ítems seleccionados se combinan en conjuntos más pequeños, y a los encuestados se les pide que, de cada conjunto:

• Identifiquen el ítem que consideran más importante o preferible.

• Identifiquen el ítem que consideran menos importante o preferible.

Recopilación de Datos: Se administra el cuestionario a una muestra de encuestados, y se recopilan sus respuestas sobre los ítems que seleccionaron como más y menos preferibles en cada conjunto.

Análisis de Datos: Utilizando un modelo estadístico (generalmente un modelo logit), se estima la importancia o preferencia relativa de cada ítem. A cada ítem se le asigna un "puntaje de utilidad", que indica la importancia o preferencia del ítem en relación con los demás.

Interpretación de Resultados: Los puntajes de utilidad se analizan para determinar el orden de importancia o preferencia de los ítems. Ítems con puntajes más altos son más preferidos o considerados más importantes que ítems con puntajes más bajos.

Ventajas del MaxDiff:

• Precisión: Proporciona una escala de importancia o preferencia que es más discriminada y tiene mayor validez que las escalas tradicionales de calificación.

• Simplicidad para el Encuestado: Aunque los conjuntos pueden parecer complejos, a menudo es más fácil para los encuestados simplemente comparar ítems y elegir el más y el menos preferido en lugar de calificar cada ítem individualmente.

• Escalabilidad: Es posible evaluar un gran número de ítems sin agobiar al encuestado, ya que no todos los ítems se presentan al mismo tiempo.

Desventajas del MaxDiff:

• Complejidad en el Diseño: El diseño del cuestionario y el posterior análisis estadístico pueden ser complejos y generalmente requieren software especializado.

• No Captura Intensidad Absoluta: Si bien MaxDiff es excelente para determinar preferencias relativas, no captura la intensidad absoluta de la preferencia o importancia.

• Limitación en la Cantidad de Ítems: Aunque es escalable, agregar demasiados ítems puede complicar el diseño y aumentar la longitud del cuestionario.

Resuelve el sesgo de respuesta cuando se utiliza una escala de puntuación en que el respondiente, teniendo claridad del objeto de estudio,  determine la importancia o preferencia de atributos o variables evaluadas de forma independiente. Esta escala no compara entre atributos lo que hace que realmente la calificación independiente no sea realmente como se debe medir el peso de una variable. Igualmente cuando los respondientes en general asignan una misma puntuación a todos los atributos medidos.

La teoría está fundamentada en que el consumidor comparan entre un conjunto de atributos de forma sistémica y no de forma independiente que permita lograr una jerarquización natural del mejor al de cada atributo en el conjunto uno vs. el otro. 

Ejemplo, 3 marcas de cerveza a evaluar, los consumidores pueden decir cuál es la mejor y cuál es la peor basándose en su experiencia, lo que significa que el consumidor no sólo está comparando la mejor con la peor, sino que a cada cerveza entre sí.  Así las cosas si la marca A es mejor y la marca B es la peor, el consumidor también debe haber decidido que la marca A era mejor que la marca C, pero la marca B era peor que la marca C, lo que en resumen implica medir de forma sistémica como piensa el consumidor (de forma sistemica) los pesos reales comparados de importancia o preferencia entre atributos o productos.

3X/x, donde: X es el número total de atributos y x es el número de atributos mostrados en cada escenario. Asi, si se están comparando 8 atributos y cada escenario presenta 3 atributos por tarea, necesitarías (3*8)/3 = 8 escenarios seran necesario para medir.

Choice-Based Conjoint Modeling Tool