作成の仕組み
各セットは貪欲法で埋めていきます。各枠には、それまでの出現回数が最も少ない候補アイテムを選び、同数ならセット内の既存アイテムと同じセットに入った回数が少ないものを、さらに同数ならランダムに選びます。その後、同じバージョン内のセット間でアイテムを入れ替えたり、セット外のアイテムと置き換えたりする局所探索を行い、バージョン内の出現回数、全体の出現回数、全体のペア回数、バージョン内のペア回数のばらつきがこの優先順位で小さくなる場合だけ採用します。決められた計算量の範囲で初期解を変えて探索を繰り返し、最良のデザインを残します。最後にセット内の並び順を調整し、各アイテムが各位置にほぼ均等に表示されるようにします。
設定に対して釣り合い型不完備ブロック計画（BIBD）が存在する場合、たとえば 7 アイテム・1 セット 3 個・7 セットでどのペアもちょうど 1 回ずつ同じセットに入る計画は、確実に見つかります（テストで複数の既知の計画を確認しています）。同じセットに入れない組み合わせ（2 つの価格水準など）はどのセットにも入らず、ペアの統計からも除外されます。
計算式
回答者 1 人が各アイテムを見る平均回数 = S · k / n、ペアあたりの平均同時出現回数 = V · S · k(k − 1)/2 ÷ [n(n − 1)/2]。n はアイテム数、k は 1 セットのアイテム数、S は回答者 1 人（1 バージョン）あたりのセット数、V はバージョン数です。
作成ツールは、アイテム・ペア・表示位置の回数の二乗和を最小化します。合計が一定なので、これは分散の最小化と同じです。
作成例
「サンプルデータを使う」をクリックすると、MaxDiff 分析ツールのサンプルにあるスナックの訴求ポイント 10 個が入ります。1 セット 5 個・回答者 1 人あたり 8 セットなので、各訴求ポイントを見る回数は平均 4 回で、一般的な目安の 3 回を上回ります。バージョンは 10 個、合計 80 セットです。
どの訴求ポイントもデザイン全体でちょうど 40 回（標準偏差 0.00）、各バージョン内で 4 回表示されます。45 組のペアに対して同時出現の機会は 800 回、1 組あたり平均 17.78 回です。作成ツールはどのペアにも 17 回または 18 回を割り当て（標準偏差 0.42）、整数で可能な限り均等になっています。各訴求ポイントは 5 つの表示位置にそれぞれちょうど 8 回ずつ表示されます。
データテンプレートをダウンロードし、ベストとワーストの回答を集めたら、記入済みのファイルを MaxDiff 分析ツールで開いてください。回答者・タスク・アイテム・ベスト/ワーストの列は設定なしで認識されます。
向いているケースと向いていないケース
MaxDiff デザインは、実査の前にベスト・ワースト設問のセットを決めるためのものです。属性と価格を持つ製品プロファイルを比べるなら、コンジョイントのデザインが必要です。
- どのアンケートツールでも MaxDiff（ベスト・ワースト・スケーリング）設問を組む前に。
- 個人別スコアのために、回答者 1 人が各アイテムを 3 回以上見られるようにしたいとき。
- 一緒に見せてはいけないアイテムがある、または複数のバージョンで順序の影響を分散したいとき。
- 比べる対象が属性と価格を持つ製品そのものの場合。コンジョイントのデザインを使ってください。
- 少数のアイテムを並べるだけなら、6 個程度未満では順位付けの設問のほうが簡単です。