Escala de Diferença Máxima: definição, exemplos, vantagens, desvantagens

O que significa escala de diferença máxima? Uma definição.

Escala de Diferença Máxima, também conhecida como Melhor-Pior Escala e muitas vezes coloquialmente referida como MaxDiff Scaling ou simplesmente MaxDiff, é um método de pesquisa de mercado usado para medir as preferências, preferências e atitudes do consumidor para diferentes produtos, serviços ou outras opções.

A ideia por trás da escala de diferença máxima é que os consumidores selecionem dois objetos, um dos quais representa o melhor recurso ou característica e o outro o pior. A diferença entre os dois objetos selecionados é então tomada como uma medida da importância do recurso ou característica. Este processo é repetido até que todos os recursos ou propriedades tenham sido avaliados por todos os objetos.

A escala de diferença máxima é uma maneira eficaz de entender e comparar as preferências do cliente, pois faz com que os participantes escolham diretamente entre as opções, em vez de selecionar uma única opção.

A escala de diferença máxima (MaxDiff) foi desenvolvida pelo psicólogo americano Jack Knetsch. Knetsch publicou a primeira descrição formal de MaxDiff em seu livro “The Foundations of Economic Analysis of Law” em 1992. Desde então, o método tem sido amplamente utilizado em pesquisa de mercado e desenvolvimento de produtos e se estabeleceu como um dos métodos mais importantes para medir atributos forças.

Exemplos de escalonamento de diferença máxima

1 exemplo:

Suponha que queremos descobrir quais das seguintes atividades de lazer são as mais populares: Caminhada, Natação, Ciclismo e Escalada.

Para descobrir, podemos realizar uma pesquisa MaxDiff pedindo aos participantes que escolham entre pares de atividades e sempre selecionem aquela que mais gostam. É crucial que todas as propriedades estejam em comparação direta umas com as outras.

Por favor, escolha qual das seguintes atividades você mais gosta:

a) Caminhada ou natação
b) Andar de bicicleta ou escalar
c) Caminhar ou andar de bicicleta
d) Nadar ou escalar
e) Escalada ou caminhada
f) Natação ou ciclismo

Os participantes então selecionariam sua opção preferida e poderíamos analisar os resultados para determinar quais atividades são mais populares.

É importante observar que o MaxDiff não foi projetado para medir as preferências absolutas das pessoas, mas sim suas preferências relativas. Isso nos ajuda a entender quais opções são mais atraentes, mas não nos dá informações sobre quão fortes são as preferências.

2 exemplo:

O dimensionamento de diferença máxima é desafiador quando há muitas opções, porque todas as opções precisam ser comparadas. Neste caso, procedemos da seguinte forma:

Suponhamos que não temos 4 atividades de lazer, mas 12, a saber: caminhadas, natação, escalada, ciclismo, caminhada, basquete, tênis, salto em distância, ginástica, corrida, patinação e balé. Como todas as opções teriam que ser comparadas entre si, 12 opções resultariam em um total de 66 pares de comparação. Obviamente, isso é demais. Portanto, é mostrada aos participantes da pesquisa apenas uma certa seleção de uma totalidade de todos os itens a serem avaliados, em que os respondentes devem selecionar o item mais popular e o menos popular para eles. Isso geralmente é feito em 3 ou 5 rodadas. Os itens geralmente são mostrados aleatoriamente e podem ser repetidos.

1 Sessão:

2 Sessão:

3 Sessão:

Um modelo de preferência significativo finalmente emerge das respostas de todos os entrevistados. As pontuações MaxDiff são então calculadas a partir dos dados de comparação das pessoas de teste. Existem vários procedimentos estatísticos que podem ser usados ​​para calcular essas pontuações, como o procedimento de Thurstone ou o procedimento de Likert. Por fim, as pontuações do Maximum Difference Scaling são interpretadas e usadas para analisar as preferências ou pontuações de atratividade dos objetos. Os resultados podem ser apresentados na forma de gráficos ou tabelas para ilustrar a força relativa das preferências ou atratividade dos objetos.

Como é calculado o resultado da Escala de Diferença Máxima?

O resultado da escala de diferença máxima é calculado determinando a importância relativa de cada atributo em comparação com os outros atributos. Existem várias técnicas estatísticas que podem ser usadas para fazer isso, uma delas é o chamado método “Normalised Importance Score”. No entanto, existem outros métodos que podem ser usados ​​para calcular os resultados, como o método de transformação logit. É importante selecionar cuidadosamente o método usado para a análise e manter suas limitações e incertezas em mente.

Descrevemos aqui dois modelos de cálculo da escala de diferença máxima que você deve examinar mais de perto.

Pontuação de importância normalizada

A pontuação de importância normalizada é um método usado para calcular a importância relativa de cada atributo em uma escala de diferença máxima. Funciona calculando o número de vezes que um atributo foi selecionado como o “melhor” atributo menos o número de vezes que foi selecionado como o “pior” atributo. Isso nos dá uma ideia aproximada da importância relativa de um atributo em comparação com outros.

Para tornar os resultados comparáveis, a importância relativa dos atributos deve ser normalizada dividindo-os pela soma de todas as importâncias relativas. Isso nos dá um valor percentual que indica a importância relativa de cada atributo em comparação com os outros atributos.

As pontuações de importância normalizadas podem então ser interpretadas para determinar a importância relativa de cada atributo em comparação com os outros atributos. Um atributo com uma pontuação percentual mais alta é considerado mais importante do que um atributo com uma pontuação percentual mais baixa.

Logit transformação

A transformação logit é um método usado para analisar os resultados da escala de diferença máxima ou métodos de comparação pairwise. Baseia-se na transformação logit, também conhecida como função logística, que é uma função que calcula a importância relativa dos atributos.

O método assume que a probabilidade de um atributo ser selecionado como o “melhor” atributo é uma função da diferença entre o valor do atributo e o valor do atributo de comparação.

O modelo logit calcula a importância relativa dos atributos com base nas comparações pareadas. A importância relativa é expressa por uma probabilidade que descreve a probabilidade de o atributo ser escolhido.

A transformação logit pode ser usada para analisar os resultados da escala de diferença máxima ou métodos de comparação pareada calculando a importância relativa dos atributos e plotando os resultados em uma escala de 0 a 1. Uma vantagem do método é que os resultados são fáceis de interpretam, pois expressam a importância relativa dos atributos na forma de uma probabilidade.

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Quais são as vantagens da escala de diferença máxima?

Uma vantagem da escala de diferença máxima é que ela fornece uma maneira simples de identificar as preferências do consumidor, concentrando-se em um pequeno número de atributos, em vez de avaliar muitos atributos individualmente. É também um método rápido e barato de coletar dados, pois requer apenas algumas perguntas e pode ser feito rapidamente.

Outra vantagem da escala de máxima diferença é que ela possui alta confiabilidade, pois se baseia em um conceito claro e de fácil compreensão e os resultados são fáceis de interpretar. É também um método válido, pois capta as verdadeiras preferências dos consumidores, considerando as melhores e as piores características que são importantes para eles.

No geral, a escala de diferença máxima oferece muitas vantagens para coletar dados e medir as preferências do consumidor. É um método eficaz e confiável que pode ser usado em muitos contextos diferentes. Outras vantagens incluem:

• Comparação direta: a escala MaxDiff permite que os participantes escolham diretamente entre as opções, em vez de selecionar apenas uma opção. Isso fornece uma imagem mais precisa das preferências dos participantes.
• Fácil de usar: A escala de diferença máxima é fácil de entender e usar, pois os participantes são solicitados apenas a escolher entre as opções. Não requer nenhum treinamento ou conhecimento especial.
• Resultados rápidos: Max Diff Scaling geralmente dá resultados rápidos, pois é um método simples que não leva muito tempo.
• Adequado para grandes amostras: a escala Max Diff é particularmente adequada para grandes amostras, pois é um método rápido e fácil que pode fornecer resultados precisos mesmo com grandes quantidades de dados.
• Adequado para uma ampla gama de opções: MaxDiff é adequado para uso com uma variedade de opções, pois permite que os participantes escolham diretamente entre as opções, em vez de apenas selecionar uma única opção.
• Adequado para uso com outros métodos: Max Diff Scaling pode ser bem usado em combinação com outros métodos de pesquisa de mercado para obter uma compreensão abrangente das preferências dos participantes.
• A escala de diferença máxima é um método econômico para coletar dados, pois requer pouco tempo e recursos.

Quais são as desvantagens da escala de diferença máxima?

Uma desvantagem do MaxDiff é que ele apenas mede a preferência relativa dos consumidores por diferentes recursos ou atributos, mas não fornece informações sobre quanto um consumidor realmente pagaria por um determinado recurso. Devido a essa limitação, é difícil estimar as reais preferências de valor dos consumidores.

Outra desvantagem do MaxDiff é que ele pode não capturar todos os recursos ou atributos relevantes que os consumidores consideram ao decidir sobre um determinado produto ou serviço. Se características importantes não forem capturadas, os resultados podem ser imprecisos ou tendenciosos.

Outra desvantagem potencial do MaxDiff é que ele pode não ser adequado para medir as preferências dos consumidores que consideram um número muito grande de características ou atributos. Nesses casos, os resultados do MaxDiff podem não ser confiáveis ​​ou ser imprecisos.

Algumas outras possíveis desvantagens da escala de diferença máxima são resumidas a seguir:

• Requer uma amostra grande o suficiente: a precisão dos resultados depende de quão representativa é a amostra. Se a amostra for muito pequena, os resultados podem ser imprecisos.
• Pode ser difícil selecionar os itens certos: para medir as preferências e atitudes dos clientes, os itens usados ​​na escala de máxima diferença precisam ser cuidadosamente selecionados. Se os itens não forem bem escolhidos, os resultados podem ser tendenciosos.
• Pode haver viés devido a efeitos de “ancoragem”: se um item for apresentado primeiro, isso pode fazer com que as pontuações dos itens seguintes sejam influenciadas por ele. Isso pode levar a distorções nos resultados.
• Pode haver problemas com o dimensionamento: O dimensionamento de diferença máxima usa um método de dimensionamento específico baseado na suposição de que as preferências dos participantes correspondem a uma escala linear. No entanto, essa suposição pode nem sempre ser válida, o que pode levar a um viés nos resultados.
• Pode haver problemas de compreensão para os participantes: A Escala de Máxima Diferença pode ser difícil para alguns participantes entenderem, especialmente se eles não tiverem experiência com esse tipo de medição. Isso pode fazer com que eles não se esforcem o suficiente para pontuar os itens, o que, por sua vez, pode afetar a precisão dos resultados.

Conclusão

Escala de Diferença Máxima é um método de medição de preferência que permite capturar rápida e facilmente a importância relativa dos atributos em uma pesquisa. Funciona pedindo aos respondentes que selecionem entre uma variedade de atributos aquele que consideram mais importante/melhor e o que consideram menos importante/pior. Isso permite que a importância relativa dos atributos seja registrada e comparada.

Uma vantagem da escala de diferença máxima é que é fácil de executar e os dados são fáceis de interpretar. Não requer treinamento especial ou conhecimento de métodos estatísticos para entender os resultados.

No entanto, também há algumas desvantagens em usar a escala de diferença máxima. Uma delas é que costuma ser um método subjetivo, pois os entrevistados expressam suas próprias preferências e opiniões. Também pode levar à possibilidade de alguns atributos serem superestimados, pois os entrevistados são solicitados a se concentrar no 'melhor' e no 'pior' atributo.

Em resumo, o escalonamento de máxima diferença é um método simples e intuitivo para capturar a importância relativa dos atributos, mas tem suas limitações e seria aconselhável usá-lo em combinação com outros métodos.

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