Max-Diff 分析

Max-Diff または Maximum Difference (最大差)スケーリングは、Jordan Louvière が提案した手法で属性の重要度が得られる。いくつかの属性が回答者に提示されて、彼は最良と最悪の(最重要 / 最も重要でない)属性を選ぶように求められる。

その手法を適用するには、2つのステップが必要である。最初に、各属性が他の属性と等しい回数提示されるように、計画が生成されなければならない。そして、回答者が各選択について最良と最悪の属性を選んだら、 各属性の重要度を得るためにモデルが適用される。重要度の個別の値を得るために、階層ベイズ・モデルが適用される。

Max-Diff モデルの場合、個別は、属性のセレクションの間で選ばなければならない。したがって、多数の選択が、すべての個別に与えられる(我々は、多数の属性から1つの属性を選択する)。

これらの選択の分析は、個別の結果を可能にする階層ベイズ・アルゴリズムを用いてなされる。個別の選択だけでなく、選択の全体的な分布も考慮に入れて、インタラクティブな手法( Gibbsサンプリング)を用いて、個別レベルでパラメータが推定される。得られる個別の重要度がより正確になる。

Max-Diff 分析は、各回答者および各属性について、個別のMax-Diff スコアが得られる。