Maximum Difference Scaling : définition, exemples, avantages, inconvénients

Que signifie l'échelle de différence maximale ? Une définition.

L'échelle de différence maximale, également connue sous le nom d'échelle Best-Worst et souvent appelée familièrement MaxDiff Scaling ou simplement MaxDiff, est une méthode d'étude de marché utilisée pour mesurer les préférences, les préférences et les attitudes des consommateurs pour différents produits, services ou autres options.

L'idée derrière la mise à l'échelle maximale des différences est que les consommateurs sélectionnent deux objets, dont l'un représente la meilleure fonctionnalité ou caractéristique et l'autre la pire. La différence entre les deux objets sélectionnés est alors considérée comme une mesure de l'importance de la caractéristique ou de la caractéristique. Ce processus est répété jusqu'à ce que toutes les fonctions ou propriétés aient été évaluées par tous les objets.

La mise à l'échelle maximale des différences est un moyen efficace de comprendre et de comparer les préférences des clients, car elle permet aux participants de choisir directement entre les options plutôt que de sélectionner une seule option.

L'échelle de différence maximale (MaxDiff) a été développée par le psychologue américain Jack Knetsch. Knetsch a publié la première description formelle de MaxDiff dans son livre "Les fondements de l'analyse économique du droit" en 1992. La méthode a depuis été largement utilisée dans les études de marché et le développement de produits et s'est imposée comme l'une des méthodes les plus importantes pour mesurer les attributs. forces.

Exemples de mise à l'échelle de différence maximale

1 Exemple:

Supposons que nous souhaitions savoir lesquelles des activités de loisirs suivantes sont les plus populaires : la marche, la natation, le vélo et l'escalade.

Pour le savoir, nous pouvons mener une enquête MaxDiff en demandant aux participants de choisir entre des paires d'activités et de toujours sélectionner celle qu'ils préfèrent le plus. Il est crucial que toutes les propriétés soient en comparaison directe les unes avec les autres.

Veuillez choisir laquelle des activités suivantes vous préférez le plus :

a) Randonnée ou baignade
b) Faire du vélo ou de l'escalade
c) Marche ou vélo
d) Natation ou escalade
e) Escalade ou randonnée
f) Natation ou cyclisme

Les participants sélectionneraient ensuite leur option préférée et nous pourrions analyser les résultats pour déterminer quelles activités sont les plus populaires.

Il est important de noter que MaxDiff n'est pas conçu pour mesurer les préférences absolues des personnes, mais plutôt leurs préférences relatives. Cela nous aide donc à comprendre quelles options sont les plus attrayantes, mais cela ne nous donne pas d'informations sur la force réelle des préférences.

2 Exemple:

La mise à l'échelle de la différence maximale est difficile lorsqu'il existe de nombreuses options, car toutes les options doivent être comparées. Dans ce cas, nous procédons comme suit :

Supposons que nous n'ayons pas 4 loisirs, mais 12, à savoir la randonnée, la natation, l'escalade, le vélo, la marche, le basket, le tennis, le saut en longueur, la gymnastique, le jogging, le roller et le ballet. Étant donné que toutes les options devraient être comparées les unes aux autres, 12 options donneraient un total de 66 paires de comparaison. C'est évidemment trop. Par conséquent, les participants à l'enquête ne voient qu'une certaine sélection parmi une totalité de tous les éléments à évaluer, les répondants devant sélectionner l'élément le plus populaire et le moins populaire pour eux. Cela se fait généralement en 3 ou 5 tours. Les éléments sont généralement affichés au hasard et peuvent très bien être répétés.

1 session:

2 session:

3 session:

Un modèle de préférence significatif émerge finalement des réponses de tous les répondants. Les scores MaxDiff sont ensuite calculés à partir des données de comparaison des personnes testées. Différentes procédures statistiques peuvent être utilisées pour calculer ces scores, telles que la procédure de Thurstone ou la procédure de Likert. Enfin, les scores de Maximum Difference Scaling sont interprétés et utilisés pour analyser les préférences ou les scores d'attractivité des objets. Les résultats peuvent être présentés sous forme de graphiques ou de tableaux pour illustrer la force relative des préférences ou de l'attractivité des objets.

Comment le résultat de l'échelle de différence maximale est-il calculé ?

Le résultat de l'échelle de différence maximale est calculé en déterminant l'importance relative de chaque attribut par rapport aux autres attributs. Il existe plusieurs techniques statistiques qui peuvent être utilisées pour ce faire, dont l'une est la méthode dite du « score d'importance normalisé ». Cependant, il existe d'autres méthodes qui peuvent être utilisées pour calculer les résultats, comme la méthode de transformation logit. Il est important de sélectionner avec soin la méthode utilisée pour l'analyse et de garder à l'esprit ses limites et ses incertitudes.

Nous décrivons ici deux modèles de calcul de l'échelle de différence maximale que vous devriez examiner de plus près.

Score d'importance normalisé

Le score d'importance normalisé est une méthode utilisée pour calculer l'importance relative de chaque attribut dans une échelle de différence maximale. Cela fonctionne en calculant le nombre de fois qu'un attribut a été sélectionné comme le "meilleur" attribut moins le nombre de fois qu'il a été sélectionné comme le "pire" attribut. Cela nous donne une idée approximative de l'importance relative d'un attribut par rapport aux autres.

Pour rendre les résultats comparables, l'importance relative des attributs doit être normalisée en les divisant par la somme de toutes les importances relatives. Cela nous donne une valeur en pourcentage indiquant l'importance relative de chaque attribut par rapport aux autres attributs.

Les scores d'importance normalisés peuvent ensuite être interprétés pour déterminer l'importance relative de chaque attribut par rapport aux autres attributs. Un attribut avec un score en pourcentage plus élevé est considéré comme plus important qu'un attribut avec un score en pourcentage inférieur.

Transformation logit

La transformation logit est une méthode utilisée pour analyser les résultats de la mise à l'échelle de la différence maximale ou des méthodes de comparaison par paires. Il est basé sur la transformation logit, également connue sous le nom de fonction logistique, qui est une fonction qui calcule l'importance relative des attributs.

La méthode suppose que la probabilité qu'un attribut soit sélectionné comme le « meilleur » attribut est fonction de la différence entre la valeur de l'attribut et la valeur de l'attribut de comparaison.

Le modèle logit calcule l'importance relative des attributs sur la base des comparaisons par paires. L'importance relative est exprimée par une probabilité qui décrit la probabilité que l'attribut soit choisi.

La transformation logit peut être utilisée pour analyser les résultats des méthodes de mise à l'échelle de la différence maximale ou de comparaison par paires en calculant l'importance relative des attributs et en traçant les résultats sur une échelle de 0 à 1. Un avantage de la méthode est que les résultats sont faciles à analyser. interpréter, car ils expriment l'importance relative des attributs sous la forme d'une probabilité.

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Quels sont les avantages de la mise à l'échelle maximale des différences ?

L'un des avantages de l'échelle de différence maximale est qu'elle fournit un moyen simple d'identifier les préférences des consommateurs en se concentrant sur un petit nombre d'attributs plutôt qu'en évaluant de nombreux attributs individuellement. Il s'agit également d'une méthode rapide et peu coûteuse de collecte de données car elle ne nécessite que quelques questions et peut être effectuée rapidement.

Un autre avantage de la mise à l'échelle maximale des différences est qu'elle a une grande fiabilité, car elle est basée sur un concept clair et facile à comprendre et les résultats sont faciles à interpréter. C'est également une méthode valable car elle capture les véritables préférences des consommateurs en considérant les meilleures et les pires caractéristiques qui sont importantes pour eux.

Dans l'ensemble, la mise à l'échelle des différences maximales offre de nombreux avantages pour la collecte de données et la mesure des préférences des consommateurs. C'est une méthode efficace et fiable qui peut être utilisée dans de nombreux contextes différents. D'autres avantages incluent :

• Comparaison directe : la mise à l'échelle MaxDiff permet aux participants de choisir directement entre les options au lieu de sélectionner une seule option. Cela donne une image plus précise des préférences des participants.
• Facile à utiliser : la mise à l'échelle maximale des différences est facile à comprendre et à utiliser car les participants sont uniquement invités à choisir entre les options. Il ne nécessite aucune formation ou connaissance particulière.
• Résultats rapides : Max Diff Scaling donne généralement des résultats rapides car il s'agit d'une méthode simple qui ne prend pas beaucoup de temps.
• Convient aux grands échantillons : la mise à l'échelle Max Diff est particulièrement bien adaptée aux grands échantillons car il s'agit d'une méthode simple et rapide qui peut donner des résultats précis même avec de grandes quantités de données.
• Convient à un large éventail d'options : MaxDiff est bien adapté à une utilisation avec une variété d'options car il permet aux participants de choisir directement entre les options plutôt que de simplement sélectionner une seule option.
• Convient pour une utilisation avec d'autres méthodes : Max Diff Scaling peut être bien utilisé en combinaison avec d'autres méthodes d'étude de marché pour acquérir une compréhension complète des préférences des participants.
• La mise à l'échelle maximale des différences est une méthode rentable de collecte de données car elle nécessite peu de temps et de ressources.

Quels sont les inconvénients de la mise à l'échelle maximale des différences ?

L'un des inconvénients de MaxDiff est qu'il ne mesure que la préférence relative des consommateurs pour différentes fonctionnalités ou attributs, mais ne fournit pas d'informations sur le prix qu'un consommateur paierait réellement pour une fonctionnalité particulière. En raison de cette limitation, il est difficile d'estimer les préférences réelles des consommateurs en matière de valeur.

Un autre inconvénient de MaxDiff est qu'il peut ne pas capturer toutes les caractéristiques ou tous les attributs pertinents que les consommateurs prennent en compte lorsqu'ils décident d'un produit ou d'un service particulier. Si des caractéristiques importantes ne sont pas capturées, les résultats peuvent être inexacts ou biaisés.

Un autre inconvénient potentiel de MaxDiff est qu'il peut ne pas être bien adapté pour mesurer les préférences des consommateurs qui considèrent un très grand nombre de caractéristiques ou d'attributs. Dans de tels cas, les résultats MaxDiff pourraient être potentiellement peu fiables ou inexacts.

Certains autres inconvénients possibles de l'échelle de différence maximale sont résumés comme suit :

• Elle nécessite un échantillon suffisamment important : la précision des résultats dépend de la représentativité de l'échantillon. Si l'échantillon est trop petit, les résultats peuvent être inexacts.
• Il peut être difficile de sélectionner les bons éléments : pour mesurer les préférences et les attitudes des clients, les éléments utilisés dans l'échelle de différence maximale doivent être soigneusement sélectionnés. Si les items ne sont pas bien choisis, les résultats peuvent être biaisés.
• Il peut y avoir un biais dû à des effets « d'ancrage » : Si un item est présenté en premier, cela peut conduire à ce que les scores des items suivants en soient influencés. Cela peut entraîner des distorsions dans les résultats.
• Il peut y avoir des problèmes avec la mise à l'échelle : la mise à l'échelle de la différence maximale utilise une méthode de mise à l'échelle particulière basée sur l'hypothèse que les préférences des participants correspondent à une échelle linéaire. Cependant, cette hypothèse peut ne pas toujours être valide, ce qui peut entraîner des biais dans les résultats.
• Il peut y avoir des problèmes de compréhensibilité pour les participants : L'échelle de différence maximale peut être difficile à comprendre pour certains participants, surtout s'ils n'ont aucune expérience avec ce type de mesure. Cela peut les amener à ne pas consacrer suffisamment d'efforts à la notation des éléments, ce qui peut à son tour affecter l'exactitude des résultats.

Conclusion

L'échelle de différence maximale est une méthode de mesure des préférences qui permet de saisir rapidement et facilement l'importance relative des attributs dans une enquête. Cela fonctionne en demandant aux répondants de sélectionner parmi une variété d'attributs celui qu'ils considèrent le plus important/le meilleur et celui qu'ils considèrent le moins important/le pire. Cela permet d'enregistrer et de comparer l'importance relative des attributs.

L'un des avantages de la mise à l'échelle des différences maximales est qu'elle est facile à réaliser et que les données sont faciles à interpréter. Il ne nécessite pas de formation particulière ni de connaissance des méthodes statistiques pour comprendre les résultats.

Cependant, l'utilisation de la mise à l'échelle de la différence maximale présente également certains inconvénients. L'un d'eux est qu'il s'agit généralement d'une méthode subjective, car les répondants expriment leurs propres préférences et opinions. Cela peut également conduire à la possibilité que certains attributs soient surestimés, car les répondants sont invités à se concentrer sur le « meilleur » et le « pire » attribut.

En résumé, la mise à l'échelle de la différence maximale est une méthode simple et intuitive pour capturer l'importance relative des attributs, mais elle a ses limites et il serait conseillé de l'utiliser en combinaison avec d'autres méthodes.

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