Análisis y estadística

Analizar un MaxDiff: preferencias nítidas, sin sesgo de escala

Explote su encuesta MaxDiff (best-worst scaling) con el análisis count, el logit agregado y el logit de parámetros aleatorios, sobre el motor R y directamente sobre sus datos. Un ranking limpio de lo que de verdad importa. Sin export.

Resultado MaxDiff presentado como ranking de preferencias en un dashboard de DataLion

DataLion explota las encuestas MaxDiff (best-worst scaling) con tres métodos sobre el motor R: el análisis count (best−worst), el logit agregado y el logit de parámetros aleatorios. Obtiene así un ranking nítido e independiente de la escala sobre lo que de verdad importa a los encuestados, directamente sobre sus datos.

Institutos de investigación, marcas y equipos de insights confían en DataLion

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  • 50+ tipos de gráficos interactivos
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Medir preferencias sin que todo resulte «importante»

Las escalas de importancia clásicas sufren el sesgo de aquiescencia: al final casi todo es «muy importante». El MaxDiff (best-worst scaling) obliga a decisiones reales: en cada bloque, el encuestado señala el ítem más importante y el menos importante.

El resultado es un ranking nítido e independiente de la escala, que se compara limpiamente entre países y públicos objetivo. DataLion calcula el análisis dentro de la propia herramienta.

  • Decisiones forzadas en lugar de «todo es importante»
  • Ranking comparable, independiente de la escala
  • Robusto entre países y públicos objetivo
  • Análisis directamente en DataLion

Count, logit agregado y logit de parámetros aleatorios

DataLion incorpora tres métodos MaxDiff sobre el motor R: el análisis count (best−worst) para un ranking rápido e intuitivo, el logit agregado para una estimación de conjunto robusta y el logit de parámetros aleatorios, que tiene en cuenta la heterogeneidad entre encuestados.

Usted elige el método según la exigencia del proyecto, desde el cálculo count rápido hasta la estimación fina de las diferencias de preferencia individuales.

  • Análisis count (best−worst) para un ranking rápido
  • Logit agregado para valores de conjunto robustos
  • Logit de parámetros aleatorios para la heterogeneidad
  • Método elegido según la exigencia del proyecto

De la priorización de funcionalidades al test de claims

El MaxDiff responde a preguntas de priorización: ¿qué funcionalidades, mensajes, beneficios o claims importan más a los encuestados? ¿Cuáles puede dejar de lado? El ranking se desglosa por segmento y se explota después en las tablas cruzadas.

Esta página describe la técnica de análisis. Para el caso de uso completo, del diseño del estudio a la explotación, consulte la página de solución Conjoint y MaxDiff.

  • Priorización de funcionalidades, beneficios y claims
  • Ranking desglosado por segmento
  • Explotación en tablas cruzadas y gráficos
  • Caso de uso completo en Conjoint y MaxDiff

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Más funcionalidades de análisis

Preguntas frecuentes sobre el análisis MaxDiff

¿Qué métodos MaxDiff ofrece DataLion?
Tres, sobre el motor R: el análisis count (best−worst) para un ranking rápido, el logit agregado para una estimación de conjunto robusta y el logit de parámetros aleatorios, que tiene en cuenta la heterogeneidad entre encuestados.
¿Qué ventaja tiene el MaxDiff frente a una escala de importancia?
El MaxDiff (best-worst scaling) obliga a decisiones reales en lugar de dejar que los encuestados califiquen todo como «importante». El resultado es un ranking nítido e independiente de la escala, comparable entre públicos objetivo y países.
¿En qué se diferencia esta página de la de Conjoint y MaxDiff?
Esta página describe la técnica de análisis, es decir, los tres métodos de cálculo. La página de solución Conjoint y MaxDiff presenta el caso de uso completo, del diseño del estudio al trabajo de campo y la explotación.
¿Puedo explotar los resultados MaxDiff por segmento?
Sí. El ranking de preferencias se desglosa por segmento y se procesa después en las tablas cruzadas y los gráficos de DataLion.
¿Hay que exportar los datos o saber programar en R?
No. Los métodos MaxDiff funcionan en segundo plano sobre el motor R, directamente sobre sus datos. Usted elige el método con un clic, sin código R y sin export.

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