Saiba como se desenvolve a técnica MaxDiff e aplique na sua pesquisa

Para desenvolver a técnica MaxDiff, temos uma extensa lista de itens a serem avaliados. Por exemplo, se solicita ao entrevistado que complete a mesma tarefa várias vezes, seguindo este esquema:

  1. Mostre 3 itens selecionados da lista.
  2. Pergunte qual é o melhor.
  3. Pergunte qual é o pior.

O princípio por trás dessa técnica MaxDiff é simples: se você perguntar a um entrevistado pelo melhor e pior item de uma lista de três itens (A, B, C), a resposta (por exemplo, A = melhor e C = pior) está fornecendo todas as informações necessárias: A> B> C. Se a lista é de 4 itens, indicando o melhor e o pior, apenas a incerteza permanece entre os dois itens centrais. Ou seja, capturamos quase todas as informações necessárias. Veja também: Como avaliar o mercado internacional e expandir seus negócios

Ao selecionar, cuidadosamente, o número de perguntas que solicitamos ao entrevistado. Também com a seleção de itens respondido, podemos obter informações suficientes para reconstruir a importância relativa do total de itens. Também recomendamos a leitura de: O que é pesquisa de negócios?

Cálculo da utilidade

A técnica MaxDiff registra informações parciais sobre preferências, sempre em pequenos grupos de itens. Uma vez que esta informação parcial tenha sido registrada, é possível reconstruir a preferência relativa do total de itens. Para isso, duas técnicas são usadas:

1. A contagem

Se eu me certificar de que (a) é mostrado um número semelhante de vezes e (b) o número de comparações entre pares de itens é semelhante. Então, a frequência com que cada item foi marcado como melhor, menos a frequência com que foi marcada como pior, é uma medida indireta da preferência dos respondentes. Veja também: Mudanças no menu de navegação de pesquisa QuestionPro

2. Análise utilitária

Este tipo de análise, mais complexa, baseia-se na ideia de que cada item é atribuído a uma “utilidade” no cérebro entrevistado. Quando o item A é selecionado como o melhor entre uma lista ABC, é porque a utilidade de A é maior que a de B e C.

Através de técnicas como a regressão multinomial, os pesquisadores podem reconstruir a utilidade média de cada item que maximiza a probabilidade de ter observado as escolhas individuais de cada pessoa e grupo de itens. . Esta medida discrimina melhor entre itens do que a contagem simples. Leia também: 5 dicas para que o crescimento do seu negócio não lhe traga dores de cabeça

Como a técnica MaxDiff é projetada

Mencionamos que, com a finalidade de “reconstruir” a importância relativa do total de itens das perguntas parciais sobre subgrupos de itens, precisamos “selecionar cuidadosamente o número de perguntas e a composição dos itens contidos nelas”.

Isso é feito através de um projeto anterior do questionário MaxDiff. Esse design predefine a composição exata das perguntas que faremos a cada respondente e deve preservar 4 propriedades fundamentais:

  1. Balanço de frequência: cada item é exibido em um número similar de vezes.
  2. Ortogonalidade: os itens devem ser mostrados junto com outros itens um número similar de vezes.
  3. Conectividade: questões que não possuem itens comuns não devem ser criadas. Caso contrário, não seria possível reconstruir a preferência sobre o número total de itens no design. (Não teríamos comparações diretas ou indiretas entre itens).
  4. Saldo posicional: como em qualquer pesquisa, devemos garantir que a posição dos elementos nas perguntas seja aleatória para evitar erros. Leia também: 5 maneiras de usar a ferramenta NPS para impulsionar seu negócio

Com esses requisitos anteriores e um conjunto de parâmetros. (Número de diferentes versões do questionário + número de questões que cada participante verá + número de itens por questão), podemos fazer o design da tecnologia MaxDiff. Fazer esse projeto manualmente é possível, mas complexo ao lidar com extensas listas de itens.

A programação de uma técnica MaxDiff torna sua pesquisa muito mais simples e segura. Leia também: MaxDiff: uma das escalas de medição mais importantes

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