맥스디프

MaxDiff
최상의 스케일링과 혼동하지 마십시오.

MaxDiff는 사람들이 어떻게 선택을 하는지에 대한 매우 구체적인 가정을 가지고 오랫동안 확립된 수학 이론이다:[1] 그것은 응답자들이 표시된 집합 내에서 가능한 모든 항목 쌍을 평가하고 선호도나 중요도의 최대 차이를 반영하는 쌍을 선택한다고 가정한다.그것은 쌍체 비교 방법의 변화라고 생각할 수 있다.응답자가 A, B, C, D의 네 가지 항목을 평가하는 집합을 고려한다.응답자가 A가 최선이고 D가 최악이라고 말한다면, 이 두 응답은 6가지 가능한 암묵적 쌍체 비교 중 5가지에 대해 알려준다.

  • A > B
  • A > C
  • A > D
  • B > D
  • C > D

추론할 수 없는 유일한 쌍체 비교는 B 대 C이다.위의 항목과 같이 4가지 항목을 선택할 때 맥스디프 질문은 6가지 암묵적 쌍체 비교 중 5가지에 대해 알려준다.5개 항목 중에서 선택적으로 맥스디프 질문은 10개의 암묵적인 쌍체 비교 중 7개를 알려준다.

항목 간 알려진 관계의 총량은 다음과 같이 수학적으로 표현할 수 있다:( 2( - )- ) 스타일( N은 여기서 항목의 총량을 나타낸다.이 공식은 N이 커질수록 관계를 가정한 이 방법의 효과가 급격히 감소한다는 것을 분명히 한다.

개요

1938년 리처드슨은[2] 실험 대상자들이 가장 비슷한 쌍의 삼합회 및 가장 다른 쌍을 보고하는 선택 방법을 도입했다.가장 다른 쌍을 포함하는 이 방법의 구성요소는 가장 다른 쌍과 차이의 방향을 모두 얻는 "가장 낮은" 또는 "가장 낮은" 방법과는 대조적으로 "MaxDiff"라고 적절하게 불릴 수 있다.Ennis, Mullen 및 Frijters(1988)는 [3]리차드슨의 트라이애드 방법에 대해 단차원 Thurstonian 스케일링 모델을 도출하여 결과들이 항목 인식에 대한 정규성 가정 하에서 스케일링될 수 있도록 했다.

MaxDiff는 단차원 표현을 가정하는 대부분의 리스트 모델과 달리 다차원 지각과 관련될 수 있다.MaxDiff 및 최단거리 방법은 등급 데이터 분석에서 발생하는 인지 매개변수의 추정이 필요하지 않은 방법의 종류에 속한다.이것이 그들이 어플리케이션에서 인기를 얻는 이유 중 하나이다.이 세분류에 속하는 다른 방법으로는 2 대/3 대안의 강제 선택 방법, 리처드슨 방법의 특수한 경우인 삼각법, 듀오 트리오 방법, 테트라드의 구체적이고 불특정화된 방법 등이 있다.이 모든 방법은 에니스(2016년)[4]에서 최근 논의한 바와 같이 Thurstonian 스케일링 모델을 잘 발전시켰으며, 이 모델은 또한 가장 마지막 또는 가장 낮은 선택을 위한 Thurstonian 모델을 포함하며 순위 의존성을 가지고 있다.쌍체 비교와 순위를 포함하여 어떤 과목들이 가장 낮은 결정을 내릴 수 있는 많은 가능한 과정이 있지만, 일반적으로 그 결정이 어떻게 도달하는지는 알려져 있지 않다.

최상의 확장("MaxDiff" 설문 조사)과의 관계

MaxDiff와 Best-Worst 스케일링(BWS 또는 "MaxDiff 조사")은 잘못된 동의어로 간주되었다.[5]응답자들은 MaxDiff 프로세스가 단 하나일 뿐인 여러 가지 방법으로 가장 최악의 데이터를 생성할 수 있다.가능한 모든 쌍(MaxDiff 모델)을 평가하는 대신, 그들은 n개 항목 중에서 가장 좋은 것을, 나머지 n-1 항목에서 가장 나쁜 것을, 또는 그 반대로(순차 모델)을 선택할 수 있다.아니면 실제로 그들은 완전히 다른 방법을 사용할지도 모른다.따라서 MaxDiff가 BWS의 하위 집합이라는 것은 분명해야 한다. MaxDiff는 BWS이지만 BWS가 반드시 MaxDiff는 아니다.실제로 MaxDiff는 심리적이고 직관적인 이유로 매력적인 모델로 간주되지 않을 수 있다. 즉, 항목의 수가 증가함에 따라, 가능한 쌍의 수는 승법적으로 증가한다. n개 항목은 n(n-1) 쌍을 생산한다(최악의 순서가 중요한 경우).응답자들이 가능한 모든 쌍을 평가한다고 가정하는 것은 강력한 가정이다.초기 작업은 BWS를 지칭하기 위해 맥스디프라는 용어를 사용했지만 말리의 복귀와 함께 세계 일부 지역에 정확한 학술용어가 보급됐다.[6]

참조

  1. ^ Marley, Anthony AJ; Louviere, Jordan J. (1 January 2005). "Some probabilistic models of best, worst, and best–worst choices". Journal of Mathematical Psychology. 49 (6): 464–480. doi:10.1016/j.jmp.2005.05.003.
  2. ^ Richardson, MW (1938). "Multimensional psychophysics". Psychological Bulletin. 35: 659–660. doi:10.1037/h0055433.
  3. ^ Ennis, Daniel M; Mullen, Kenneth; Frijters, Jan ER (1988). "Variants of the method of triads: Unidimensional Thursonian models". British Journal of Mathematical and Statistical Psychology. 41: 25–36. doi:10.1111/j.2044-8317.1988.tb00885.x.
  4. ^ Ennis, Daniel M (June 2016). Thurstonian Models: Categorical Decision Making in the Presence of Noise. The Institute for Perception. ISBN 9780990644606.
  5. ^ Louviere, Jordan J; Flynn, Terry N; Marley, A A J (September 2015). Best-Worst Scaling: Theory, Methods and Applications. Cambridge University Press. ISBN 9781107043152. Retrieved 2 October 2015.
  6. ^ Marley, A. A. J.; Louviere, J. J. (1 December 2005). "Some probabilistic models of best, worst, and best–worst choices". Journal of Mathematical Psychology. Special Issue Honoring Jean-Claude Falmagne: Part 1. 49 (6): 464–480. doi:10.1016/j.jmp.2005.05.003.