在联合分析中，属性不同水平之间的距离对结果有重要影响。如果属性水平之间的距离过大，可能会导致消费者难以在不同水平之间做出选择，从而降低模型的预测准确性。例如，在一个商品价格属性的联合分析中，如果价格水平的差距非常大，比如从1元到10000元，那么消费者可能会在低端和高端产品之间感到困惑，不知道如何选择适合自己的价格区间。 相反，如果属性水平之间的距离过小，也可能会影响模型的准确性。当水平之间的差异很小时，消费者可能无法区分不同水平之间的差异，从而导致模型无法准确捕捉到消费者的偏好。例如，在一个产品质量属性的联合分析中，如果质量水平的差距非常小，比如从70分提高到80分，消费者可能无法明显感受到质量的提升，从而使得模型无法准确评估不同质量水平对产品偏好的影响。 因此，在构建联合分析模型时，需要合理设置属性水平的数量和间距，以确保模型能够准确地反映消费者的偏好和行为。