MaxDiff（最大差异测量）是通过让受访者在一组属性中挑选最喜欢和最不喜欢的选项，准确地量化消费者对各属性的偏好程度。广泛应用于市场调研领域，一般适用于评估品牌优势、产品特性优先级等场景。
举例，如某品牌需要调查用户在购买服装时，更偏向以下7种属性中的哪些内容：
属性：品牌、材质、款式、价格、代言人、购买渠道、购买服务。
编辑好属性内容后，系统会根据属性的数量，智能推荐合适的任务数和每个任务的属性数，本例子中7个属性，会推荐4个任务，每个任务的属性数为3个。在其中进行对比，最终 MaxDiff 会计算出属性排序。
关键词说明
属性：在 MaxDiff 中的调研比较对象，如品牌、材质、款式、价格等统称为属性。
任务：同时出示几个属性进行最好/最差的选择。在这里每一组这样的题，我们称为一个任务。任务的数量我们会根据您输入的“属性”数进行推荐，您也可以手动调整，建议3 - 5次范围最优。
每个任务的属性数：每个任务上出现的属性数量。
两级文案：属性对应选择的描述。如最重要的/最可能的来描述最好，最不重要的/最可能的来描述最差。
在全部属性中随机呈现：指每个受访者不需要在设置的全部属性中选择，开启后，每个任务中的属性随意呈现，但系统会尽量保证每个属性出现的次数均等，适用于属性较多的调研。
设置指引
1. 在 腾讯问卷工作台 进入待设置的问卷，单击编辑页左侧题型，选择 MaxDiff。
2. 在中间编辑 MaxDiff 题目和选项。
选中题目，在右侧栏设置两级文案，支持自定义文案。
设置每个任务属性数，指每个任务展示中供受访者评估的“属性”数量。为提高准确性，建议设置为3 - 5个。此设置将影响任务数和所需最小样本量。
可根据实际应用场景选择是否“在全部属性中随机呈现”。适用于属性数量过多的调研。打开后，每位受访者就会只呈现部分属性，但系统会尽量保证每个属性出现次数均等。
效果展示
每个任务受访者只需要做出2个选择，选择最重要和最不重要，不会在过多选择之间纠结排序，最终 MaxDiff 会计算出属性排序，完成所有任务才算此题作答完成。
统计公式
在统计 > 统计图表页可查看统计情况，通过多次测量从而获得更稳健的结论。当受访者评估这个问题时，属性会相互比较，调研人员可以确定偏好。
计算公式： (最好标签的次数 - 最差标签的次数) / 属性出现的次数。
偏好份额直观展现了各个属性的偏好程度或重要性，值越大说明该属性偏好程度越高。
分数反映了受访者对属性的偏好程度。
正分意味着该属性被选为最重要的次数多于最不重要的次数。
负分意味着该属性被选为最不重要的次数比最重要的次数要多。
零分表示该属性被选为最重要和最不重要的次数相等或从未被选中。
