MaxDiff 亦称最优最差缩放 (BWS)，是基于选择的测量方法。MaxDiff 要求响应者报告最优和最差选择，而不要求响应者从若干备选特征中报告最优选择。相对于响应者仅报告一个最优选择的方法，MaxDiff 方法可以提供关于偏好的更多信息。有关 MaxDiff 研究课题的背景信息，请参见 Louviere et al. (2015)。有关选择建模的背景信息，请参见 Louviere et al. (2015)、Train (2009) 和 Rossi et al. (2006)。

MaxDiff 分析使用随机效用理论框架。假定某一选择对响应者存在基本价值或效用。MaxDiff 平台估计这些效用，除此之外还估计相对于其他选择更偏好某一选择的概率。上述估计需要使用条件 Logistic 回归来完成。请参见 McFadden (1974)。

若没有足够数据指定“依据组”，则可以使用响应数据和按对象保存梯度选项对测试对象进行聚类的方法在 JMP 中进行细分。该选项创建一个新数据表，其中包含每个测试对象各参数的平均 Hessian 比例梯度。相关示例，请参见细分示例。 有关梯度值的详细信息，请参见梯度。