Как и в многомерном шкалировании, исходные данные для совместного анализа бывают неметрическими или метрическими. Для получения неметрических данных респондентов обычно просят дать оценку в виде рангов. При попарном подходе респонденты ранжируют все ячейки каждой из матриц, определяя их желательность. Приполнопрофильном методе они ранжируют все профили объектов. Ранги включают относительные оценки атрибутивных уровней. Сторонники ранжированных данных полагают, что такие данные точно отражают поведение потребителей на рынке.
При использовании метрических переменных респонденты пользуются рейтингами, а не рангами. Сторонники рейтинговых данных полагают, что они удобнее для респондентов и их анализировать легче, чем ранжированные данные. Последнее время наблюдается рост исследований именно с рейтинговыми данными.
В совместном анализе зависимая переменная обычно представляет собой предпочтение или намерение совершить покупку. Другими словами, респонденты предоставляют рейтинги или ранги, выражающие их предпочтения или намерения покупки. Однако методология совместного анализа достаточно гибкая и позволяет использовать диапазон других зависимых переменных, включая фактическую покупку или выбор.
