Eine Survey-Methode zur zuverlässigen Priorisierung einer langen Liste von Items, bei der Befragten kleine Teilmengen gezeigt werden und sie aus jeder Teilmenge nur das wichtigste und das unwichtigste Item auswählen.
Definition: Eine Survey-Methode zur zuverlässigen Priorisierung einer langen Liste von Items, bei der Befragten kleine Teilmengen gezeigt werden und sie aus jeder Teilmenge nur das wichtigste und das unwichtigste Item auswählen.
MaxDiff (Maximum Difference Scaling) löst ein grundlegendes Problem der Survey-Forschung: Wenn Personen gebeten werden, eine lange Liste von Items zu ranken oder zu bewerten, liefert das unzuverlässige Daten. Bei 15 oder 20 Features fällt es Teilnehmer*innen schwer, zwischen Items in der Mitte der Liste zu differenzieren, und Bewertungsskalen leiden unter Antwortverzerrungen, bei denen alles eine 4 von 5 bekommt. MaxDiff umgeht dieses Problem, indem den Befragten kleine Teilmengen gezeigt werden, typischerweise 4 oder 5 Items gleichzeitig, und sie nur das wichtigste und das unwichtigste Item aus jeder Teilmenge auswählen. Jede befragte Person sieht mehrere Teilmengen, und das experimentelle Design stellt sicher, dass jedes Item über alle Teilmengen gleich häufig erscheint.
Das Ergebnis ist eine ranggeordnete Präferenzliste, die aus vielen einfachen, kognitiv leichten Entscheidungen abgeleitet wird, statt aus einer einzigen kognitiv anspruchsvollen Ranking-Aufgabe. Da die Methode Abwägungen erzwingt (man muss ein bestes und ein schlechtestes wählen), erzeugt sie eine klarere Differenzierung zwischen Items als direkte Bewertung. Das statistische Ergebnis ist ein Nutzenwert für jedes Item auf einer Verhältnisskala. Das bedeutet, Sie können nicht nur sagen, dass Feature A gegenüber Feature B bevorzugt wird, sondern auch um wie viel.
MaxDiff erfordert spezialisierte Survey-Tools mit dedizierten Fragetypen. Plattformen wie Sawtooth Software oder Qualtrics bieten integrierte MaxDiff-Module, die das experimentelle Design und die Analyse übernehmen. MaxDiff in einem generischen Survey-Tool durchzuführen ist technisch möglich, aber fehleranfällig. Für eine weiterführende Diskussion strukturierter Entscheidungsmethoden in UX Research siehe Abschnitt 14.3 in UX Research: Building Blocks for Impact in the Age of AI von Marc Busch.
Eine Core Method des skalierten Fragens mit standardisierten Fragen. Ermöglicht Datenerhebung bei größeren Stichproben, opfert dafür aber die Tiefe von Interviews zugunsten von Breite und Standardisierung.
Forschung mit Fokus auf numerischer Messung und dem Ziel, Ergebnisse von einer Stichprobe auf eine breitere Population zu generalisieren. Beantwortet ‚wie viel', ‚wie viele' und ‚wie oft'.
Eine Survey-Methode, die aufdeckt, wie Nutzer*innen Abwägungen zwischen Produktattributen treffen, indem realistische Produktkonzepte mit unterschiedlichen Feature- und Preiskombinationen präsentiert werden.
Dieser Begriff wird in den folgenden Artikeln referenziert:
Ein interaktiver Rechner, der mit Entscheidungstheorie schätzt, ob sich eine Studie wirtschaftlich lohnt, bevor Sie sie durchführen.
Ein interaktives Tool, das Sie basierend auf Ihren Zielen, Rahmenbedingungen und Ihrem Kontext zur passenden Forschungsmethode führt.
Hören Sie auf zu fragen 'Was würden Sie bezahlen?' Die 3 Methoden für ehrliche Antworten: MaxDiff, Conjoint und Van Westendorp.