產生器如何運作
每個題組以貪婪法逐一填入：每個位置選擇目前出現次數最少的可用項目，若並列再看它與組內既有項目同組過幾次，最後隨機決定。接著進行局部搜尋：在同一版本的題組之間交換項目，或用組外項目替換組內項目，只要能依序降低版本內項目次數、整體項目次數、整體兩兩同組次數、版本內兩兩同組次數的離散程度就採用。搜尋會在固定的計算預算內從新的隨機起點多次重來，保留最好的設計；最後再安排各組內的順序，讓每個項目在各位置出現的次數大致相同。
當設定存在平衡不完全區集設計（BIBD）時——例如 7 個項目、每組 3 個、共 7 組，每一對項目恰好同組一次——產生器能找到它，測試中已驗證多個已知設計。禁止同組的配對（例如兩個價格水準）不會出現在任何題組，也不列入兩兩同組的統計。
計算公式
每位受訪者看到每個項目的平均次數 = S · k / n；每對項目的平均同組次數 = V · S · k(k − 1)/2 ÷ [n(n − 1)/2]。n 為項目數，k 為每組項目數，S 為每位受訪者（一個版本）的題組數，V 為版本數。
產生器最小化項目次數、配對次數與位置次數的平方和；在總數固定時，這等同於最小化它們的變異數。
範例
點選「使用範例資料」會填入 MaxDiff 分析工具範例中的 10 則零食訴求：每組 5 個、每位受訪者 8 個題組，因此每位受訪者平均看到每則訴求 4 次，高於一般建議的 3 次。共 10 個版本、80 個題組。
每則訴求在整個設計中恰好出現 40 次（標準差 0.00），在每個版本內都出現 4 次。45 個配對共有 800 次同組機會，平均每對 17.78 次；產生器讓每一對同組 17 或 18 次（標準差 0.42），已是整數所能達到的最平均分配。每則訴求在 5 個位置上都恰好出現 8 次。
下載資料範本、蒐集最佳與最差的選擇後，用 MaxDiff 分析工具開啟填好的檔案：受訪者、任務、項目與最佳/最差欄位都會自動辨識，不需任何設定。
適用與不適用的情況
MaxDiff 設計用於實地調查前安排最佳最差題的題組；若比較的是帶有屬性與價格的完整產品，需要聯合分析設計。
- 在任何問卷平台撰寫 MaxDiff（最佳最差尺度）題目之前。
- 希望每位受訪者看到每個項目約三次以上，以估計個人分數。
- 有些項目不能同組出現，或想用多個版本分散順序效應。
- 項目是帶有屬性與價格的完整產品時，請改用聯合分析設計。
- 只需替少數項目排序時，項目少於約六個，直接排序題更簡單。