Е.П. Голубков, академик Международной академииинформатизации, д.э.н., профессор АНХ при правительстве РФ
1.Шкалы измерений
Длясбора данных разрабатываются анкеты (вопросники). Информация для их заполнениясобирается путем проведения измерений. Под измерением понимается определениеколичественной меры или плотности некой характеристики (свойства),представляющей интерес для исследователя.
Измерение– это процедура сравнения объектов по определенным показателям илихарактеристикам (признакам).
Измерениямогут носить качественный или количественный характер и быть объективными илисубъективными. Объективные качественные и количественные измерения производятсяизмерительными приборами, действие которых основано на использовании физическихзаконов. Теория объективных измерений достаточно хорошо разработана.
Субъективныеизмерения производятся человеком, который как бы выполняет роль измерительногоприбора. Естественно, что при субъективном измерении на его результаты влияетпсихология мышления человека. Законченная теория субъективных измерений пока ещене построена. Однако можно говорить о создании общей формальной схемы какобъективных, так и субъективных измерений. На основе логики и теории отношенийпостроена теория измерений, позволяющая с единых позиций рассматривать какобъективные, так и субъективные измерения.
Любоеизмерение включает в свой состав: объекты, показатели и процедуру сравнения.
Измеряютсяпоказатели (характеристики) некоторых объектов (потребители, марки продуктов,магазины, реклама и т.п.). В качестве показателей сравнения объектовиспользуются пространственные, временные, физические, физиологические,социологические, психологические и другие свойства и характеристики объектов.Процедура сравнения включает определение отношений между объектами и способ ихсравнения.
Введениеконкретных показателей сравнения позволяет установить отношения междуобъектами, например, «больше», «меньше», «равны», «хуже», «предпочтительнее» ит.д. Существуют различные способы сравнения объектов между собой, например,последовательно с одним объектом, принимаемым за эталон, или друг с другом впроизвольной или упорядоченной последовательности.
Кактолько была определена некоторая характеристика для выбранного объекта,говорят, что объект был измерен по данной характеристике. Легче измеряютсяобъективные свойства (возраст, доход, количество выпитого пива и т.п.), чемсубъективные свойства (чувства, вкусы, привычки, отношения и т.п.). В последнемслучае респондент должен перевести свои оценки на шкалу плотности (на некоторуючисловую систему), которую должен разработать исследователь.
Измеренияможно провести с помощью различных шкал. Выделяют четыре характеристики шкал:описание, порядок, расстояние и наличие начальной точки.
Описаниепредполагает использование единственного дескриптора или опознавателя длякаждой градации в шкале. Например, “да” или “нет”; “согласен” или “несогласен”;возраст респондентов. Все шкалы имеют дескрипторы, которые определяют, чтоизмеряется.
Порядокхарактеризует относительный размер дескрипторов (“больше чем”, “меньше чем”,“равен”). Не все шкалы обладают характеристиками порядка. Например, нельзясказать больше или меньше “покупатель” по сравнению с “непокупателем”.
Такаяхарактеристика шкалы как расстояние используется, когда известна абсолютнаяразница между дескрипторами, которая может быть выражена в количественныхединицах. Респондент, который купил три пачки сигарет, купил на две пачкибольше по сравнению с респондентом, купившем только одну пачку. Следуетотметить, что когда существует “расстояние”, то существует и порядок.Респондент, купивший три пачки сигарет, купил их “больше чем” респондент,приобретший только одну пачку. Расстояние в данном случае равно двум.
Считается, что шкала имеет начальную точку, если она имеет единственное начало илинулевую точку. Например, возрастная шкала имеет истинную нулевую точку. Однаконе все шкалы обладают нулевой точкой для измеряемых свойств. Часто они имеютолько произвольную нейтральную точку. Скажем, отвечая на вопрос опредпочтительности определенной марки автомобиля, респондент ответил, что он неимеет мнения. Градация “ не имею мнения” не характеризует истинный нулевойуровень его мнения.
Каждаяпоследующая характеристика шкалы строится на предыдущей характеристике. Такимобразом, “описание” является наиболее базовой характеристикой, которая присущалюбой шкале. Если шкала имеет “расстояние”, она также обладает “порядком” и“описанием”.
Выделяютчетыре уровня измерения, определяющих тип шкалы измерений: наименований,порядка, интервальный и отношений. Их относительная характеристика дается втабл. 1.
Таблица1
Характеристикашкал различного типа Уровень измерений Характеристики шкал описание порядок расстояние наличие начальной точки Шкала наименовний * Шкала порядка * * Интервальная шкала * * * Шкала отношений * * * *
Шкаланаименований обладает только характеристикой описания; она ставит всоответствие описываемым объектам только его название, никакие количественныехарактеристики не используются. Объекты измерения распадаются на множествовзаимоисключающих и исчерпывающих категорий. Шкала наименований устанавливаетотношения равенства между объектами, которые объединяются в одну категорию.Каждой категории дается название, численное обозначение которого являетсяэлементом шкалы. Очевидно, что измерение на этом уровне всегда возможно. “Да”,”Нет” и “Согласен”, ”Несогласен” являются примерами градаций таких шкал. Еслиреспонденты были расклассифицированы по роду их деятельности (шкаланаименований), то она не дает информацию типа; “больше чем”, “меньше чем”. Втабл. 2 приводятся примеры вопросов, сформулированных как в шкале наименований,так и в других шкалах.
Таблица2
Примерывопросов, сформулированных в различных шкалах измерений
А.Шкала наименований
1.Пожалуйста, укажите ваш пол: мужской, женский
2.Выберете марки электронной продукции, которые вы обычно покупаете:
-Сони
-Панасоник
-Филлипс
-Орион
-ит.д.
3.Согласны или не согласны вы с утверждением, что имидж фирмы “Сони” основан навыпуске продукции высокого качества согласен не согласен
Б.Шкала порядка
1.Пожалуйста, проранжируйте фирмы-производители электронной продукции всоответствии с системой вашего предпочтения. Поставьте “1” фирме, которая занимает первое место в системе ваших предпочтений; “2” – второй и т.д.:
-Сони
-Панасоник
-Филлипс
-Орион
-ит.д.
2.Из каждой пары бакалейных магазинов обведите кружком тот, который выпредпочитаете:
Крогери Первый национальный
Первыйнациональный и A&P
A&Pи Крогер
3.Что вы скажете о ценах в “ Вел-Марте”:
Онивыше, чем в Сирс
Теже самые как и в Сирс
Ниже,чем в Сирс.
В.Шкала интервалов
1.Пожалуйста, оцените каждую марку товара с точки зрения его качества: Марка Рейтинг (обведите одну из цифр) Очень низкое Очень высокое Монблан 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Паркер 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Кросс 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
2.Укажите степень вашего согласия со следующими заявлениями, обведя одну из цифр:Заявление Сильно несогласен Сильно согласен а. Я всегда стремлюсь делать выгодные покупки 1 2 3 4 5 б. Я люблю проводить время вне дома 1 2 3 4 5 в. Я люблю готовить 1 2 3 4 5
3.Пожалуйста, оцените автомобиль “Понтиак Транс-Ам” по следующим характеристикам:
Медленныйразгон Быстрый разгон
Хорошийдизайн Плохой дизайн
Низкаяцена Высокая цена
г.Шкала отношений
1.Пожалуйста, укажите ваш возраст_________ лет
2.Приблизительно укажите сколько раз за последний месяц вы делали покупки вдежурном магазине в интервале времени от 20 до 23 часов
01 2 3 4 5 другое число раз _______
3.Какова вероятность того, что при составлении завещания вы прибегнете к помощиюриста?
______________процентов
Шкалапорядка разрешает ранжировать респондентов или их ответы. Она имеет свойствашкалы наименований в сочетании с отношением порядка. Иными словами, если каждуюпару категорий шкалы наименований упорядочить относительно друг друга, тополучится порядковая шкала. Для того чтобы шкальные оценки отличались от чиселв обыденном понимании, их на порядковом уровне называют рангами. Например,частоту покупки определенного товара (раз в неделю, раз в месяц или чаще).Однако такая шкала указывает только относительную разницу между измеряемымиобъектами.
Зачастуюпредполагаемого четкого различения оценок не наблюдается и респонденты не могутоднозначно выбрать тот или иной ответ, т.е. некоторые соседние градации ответовнакладываются друг на друга. Такую шкалу называют полуупорядоченной; онанаходится между шкалами наименований и порядка.
Интервальнаяшкала обладает также характеристикой расстояния между отдельными градациямишкалы, измеряемого с помощью определенной единицы измерений, то естьиспользуется количественная информация. На этой шкале уже не бессмысленныразности между отдельными градациями шкалы. В данном случае можно решить, равныони или нет, а если не равны, то какая из двух больше. Шкальные значенияпризнаков можно складывать. Обычно предполагается, что шкала имеет равномерныйхарактер (хотя это предположение требует обоснования). Например, еслиоцениваются продавцы магазина по шкале, имеющей градации: чрезвычайнодружествен, очень дружествен, в известной мере дружествен, в известной меренедружествен, очень, недружествен, чрезвычайно недружествен, то обычнопредполагается, что расстояния между отдельными градациями являются одинаковыми(каждое значение от другого отличается на единицу – см. табл. 2).
Шкалаотношений является единственной шкалой, имеющей нулевую точку, поэтому можнопроводить количественное сравнение полученных результатов. Такое дополнениепозволяет вести речь о соотношении (пропорции) a: b для шкальных значений a иb. Например, респондент может быть в 2, 5 раза старше, тратить в три разабольше денег, летать в два раза чаще по сравнению с другим респондентом (табл.2).
Выбраннаяшкала измерений определяет характер информации, которой будет располагатьисследователь при проведении изучения какого-то объекта. Но скорее следуетговорить о том, что выбор шкалы для измерений определяется характером отношениймежду объектами, наличием информации и целями исследования. Если, скажем, намтребуется проранжировать марки продуктов, то, как правило, не требуетсяопределять, насколько одна марка лучше другой. Следовательно, нет необходимостипри таком измерении пользоваться количественными шкалами (интервалов илиотношений).
Крометого, тип шкалы предопределяет, какой вид статистического анализа можно илинельзя использовать При использовании шкалы наименований возможно нахождениечастот распределения, средней тенденции по модальной частоте, вычислениекоэффициентов взаимозависимости между двумя или большим числом рядов свойств,применение непараметрических критериев проверки гипотез.
Средистатистических показателей на порядковом уровне пользуются показателямицентральной тенденции – медианой, квартилями и др. Для выявления взаимозависимостидвух признаков используются коэффициенты ранговой корреляции Спирмена иКендэла.
Надчислами, принадлежащими интервальной шкале можно производить довольноразнообразные действия. Шкалу можно сжать или растянуть в любое число раз.Например, если шкала имеет деления от 0 до 100, то, разделив все числа на 100,получим шкалу со значениями из интервала от 0 до 1. Можно сдвинуть всю шкалутак, чтобы ее составляли числа от — 50 до +50.
Кромерассмотренных выше алгебраических операций интервальные шкалы допускают всестатистические операции, присущие порядковому уровню; возможны также вычислениясредней арифметической, дисперсии т.д. Вместо ранговых коэффициентов корреляциивычисляется коэффициент парной корреляции Пирсона. Может также быть рассчитанмножественный коэффициент корреляции.
Всеперечисленные выше расчетные операции применимы также для шкалы отношений.
Надоиметь ввиду, что полученные результаты всегда можно перевести в более простуюшкалу, но никогда наоборот. Например, градации “сильно несогласен” и “вкакой-то мере не согласен”(интервальная шкала) легко перевести в категорию “несогласен” шкалы наименований.
Использование шкал измерений
Впростейшем случае оценка измеряемого признака некоторым индивидом производитсяпутем выбора, как правило, одного ответа из серии предложенных или путем выбораодного числового балла из некоторой совокупности чисел.
Дляоценки измеряемого качества иногда пользуются графическими шкалами,разделенными на равные части и снабженные словесными или числовымиобозначениями. Респондента просят сделать отметку на шкале в соответствии с егооценкой данного качества.
Какуказывалось выше, ранжирование объектов является другим широко используемымприемом измерения. При ранжировании производится оценивание по измеряемомукачеству совокупности объектов путем их упорядочивания по степени выраженностиданного признака. Первое место, как правило, соответствует наиболее высокомууровню. Каждому объекту приписывается оценка, равная его месту в данномранжированном ряду.
Достоинствомранжирования как метода субъективного измерения является простота осуществленияпроцедур, не требующая какого-либо трудоемкого обучения экспертов. Однакопрактически невозможно упорядочить большое число объектов. Как показывает опыт,при числе объектов, большем 15 – 20, эксперты затрудняются в построенииранжировок. Это объясняется тем, что в процессе ранжирования эксперт долженустановить взаимосвязь между всеми объектами, рассматривая их как единуюсовокупность, При увеличении числа объектов количество связей между ними растетпропорционально квадрату числа объектов. Сохранение в памяти и анализ большойсовокупности взаимосвязей между объектами ограничиваются психологическимивозможностями человека. Поэтому при ранжировании большого числа объектовэксперты могут допускать существенные ошибки. В этом случае можетиспользоваться метод парных сравнений.
Парноесравнение представляет собой процедуру установления предпочтения объектов присравнении всех возможных пар и дальнейшее упорядочивание объектов на основерезультатов сравнения… В отличие от ранжирования, в котором осуществляетсяупорядочение всех объектов, парное сравнение объектов представляет собой болеепростую задачу. Парное сравнение, так же как и ранжирование, есть измерение в порядковойшкале.
Однакоданный подход является более сложным и его, скорее, применяют при опросахэкспертов, а не массовых респондентов.
Предположим,что выясняется отношение к таким ценностям продукта, как “польза”, “дизайн”,“качество”, “срок гарантии”, “послепродажный сервис”, “цена” и т. п.Предполагаем, что простое ранжирование (определение весов признаков) затрудненоили имеет большое значение достаточно точное определение шкальных весовисследуемых признаков, поэтому прямое их экспертное определение не может бытьосуществлено. Обозначим для простоты эти ценности символами А1, А2, А3, …,Ак.
Респонденты(эксперты) производят сравнение данных признаков попарно, с тем чтобыустановить в каждой паре наиболее важный (значимый) из них.
Изсимволов образуем всевозможные пары: (А1А2), (А1А3) и т. д. Всего таких парныхкомбинаций получится к x (к – 1)/2, где к – количество оцениваемых признаков.Затем производится ранжировка объектов по результатам их парного сравнения [2], [4 ].
Методпарных сравнений может использоваться также при определении относительных весовцелей, критериев, факторов и др., осуществляемом при проведении различныхмаркетинговых исследований.
Вомногих случаях при составлении вопросников не целесообразно с “нуля”разрабатывать шкалы измерений. Лучше воспользоваться стандартными типами шкал,используемыми в отрасли маркетинговых исследований. К числу таких шкалотносится: модифицированная шкала Лайкерта, шкала для изучения жизненного стиляи семантическая дифференциальная шкала.
Наоснове модифицированной шкалы Лайкерта (интервальная шкала), адаптированной подцели проводимого маркетингового исследования, изучается степень согласия илинесогласия респондентов с определенными высказываниями. Данная шкала носитсимметричный характер и измеряет интенсивность чувств респондентов.
Втабл. 3 приводится вопросник, основанный на шкале Лайкерта. Данный вопросникможет быть использован при проведении телефонных опросов потребителей.Интервьюер зачитывает вопросы, при этом просит опрашиваемых определить степеньсвоего согласия с каждым заявлением.
Таблица3
Вопросникдля выявления мнения потребителя относительно товара определенной марки Заявление Сильно согласен В какой-то мере согласен Отношусь нейтрально В какой-то мере не согласен Сильно не согласен 1. Джинсы (указывается конкретная марка) хорошо выглядят 1 2 3 4 5 2. Данные джинсы имеют разумную цену 1 2 3 4 5 3. Следующая пара ваших джинсов будет данной марки 1 2 3 4 5 4. Данные джинсы легкоузнаваемы 1 2 3 4 5 5. В данных джинсах вы чувствуете себя хорошо 1 2 3 4 5
Существуютразличные варианты модификации шкалы Лайкерта, например, вводится различноечисло градаций (7 – 9).
Шкаладля изучения жизненного стиля является специальным направлением применениямодифицированной шкалы Лайкерта и предназначена для изучения системы ценностей,личностных качеств, интересов, мнений относительно работы, отдыха, покупокразличных людей. Такая информация позволяет принимать эффективные маркетинговыерешения. Пример анкеты для изучения жизненного стиля приводится в табл. 4.
Таблица4
Анкетадля изучения жизненного стиля
Пожалуйста,обведите цифру, в наибольшей мере соответствующей степени вашего согласия илинесогласия с каждым утверждением. Заявление Сильно согласен В какой-то мере согласен Отношусь нейтрально В какой-то мере не согласен Сильно не согласен 1. Я покупаю много специальных товаров 1 2 3 4 5 2. Я обычно имею один и более видов одежды самой последней моды 1 2 3 4 5 3. Самое главное для меня – это мои дети 1 2 3 4 5 4. Я обычно содержу мой дом в большом порядке 1 2 3 4 5 5. Я предпочитаю провести вечер дома, чем пойти на вечеринку 1 2 3 4 5 6. Я люблю наблюдать или слушать трансляции футбольных матчей 1 2 3 4 5 7. Я зачастую оказываю влияние на покуки друзей 1 2 3 4 5 8. В следующем году я буду иметь больше денег на покупки 1 2 3 4 5
Семантическаядифференциальная шкала содержит серию двухполярных определений, характеризующихразличные свойства изучаемого объекта. Так как многие маркетинговые стимулыоснованы на мыслительных ассоциациях и отношениях, невыраженных явно, то данныйтип шкалы часто используется при определении имиджа товарной марки, магазина ит.п. Результаты изучения мнений потребителей относительно двух ресторанов (#1 и#2) на основе семантической дифференциальной шкалы приводятся в табл. 5.
Таблица5
Сравнительнаяоценка двух ресторанов Высокие цены Низкие цены Неудобное месторасположение Удобное месторасположение Теплая атмосфера Холодная атмосфера Ограниченное меню Разнообразное меню Быстрое обслуживание Медленное обслуживание Пища низкого качества Пища высокого качества Посещение в осовых случаях Ежедневное посещение
Обозначения:сплошная линия – оценки ресторана #1, пунктир – ресторана #2.
Втабл. 5 специально все положительные или отрицательные оценки не расположенытолько с одной стороны, а случайным образом перемешаны. Это сделано для того,чтобы избежать “гало эффекта”. Он заключается в том, что если первыйоцениваемый объект обладает первыми более высокими оценками (левая сторона анкеты)по сравнению со вторым объектом, то респондент будет иметь тенденцию и дальшеставить оценки слева.
Однимиз достоинств данного метода является то, что если отдельным градациям в шкалеприсвоить номера:1, 2, 3, и т.д., и ввести в компьютер данные разныхреспондентов, то конечные результаты могут быть получены в графическом виде(табл. 5).
Приприменении вышеназванных шкал возникает вопрос о целесообразности использованиянейтральной точки. Все зависит от того, имеют или нет респонденты нейтральноемнение. Однозначной рекомендации по этому вопросу дать не представляетсявозможным.
Тожесамое можно сказать и относительно того, строить шкалу симметричной илинесимметричной.
Существуетвеликое множество вариантов шкал, построенных на основе изложенных принципов.Окончательный выбор обычно делается на основе испытания уровня надежности иточности измерений, проведенных с помощью различных вариантов шкал.
Надежность и достоверность измерения маркетинговойинформации
Описанныевыше способы построения шкал не дают полного представления о свойствахполученных оценок. Необходимы дополнительные процедуры для выявления присущихэтим оценкам ошибок. Назовем это проблемой надежности измерения. Эта проблемарешается путем выявления правильности измерения, устойчивости и обоснованности.
Приизучении правильности устанавливается общая приемлемость данного способаизмерения (шкалы или системы шкал). Непосредственно понятие правильностисвязано с возможностью учета в результате измерения различного родасистематических ошибок. Систематические ошибки имеют некоторую стабильнуюприроду возникновения: либо они являются постоянными, либо меняются поопределенному закону.
Устойчивостьхарактеризует степень совпадения результатов измерения при повторныхприменениях измерительной процедуры и описывается величиной случайной ошибки.Она определяется постоянством подхода респондента к ответам на одинаковые илиподобные вопросы.
Например,вы являетесь одним из опрашиваемых, отвечающим на вопросы анкеты табл. 5относительно деятельности какого-то ресторана. Из-за медленного обслуживания вданном ресторане вы опоздали на деловую встречу, поэтому вы дали самую низкуюоценку по данному показателю. Спустя неделю вам позвонили и просилиподтвердить, что вы действительно приняли участие в проведенном обследовании.Затем вас попросили по телефону ответить на ряд дополнительных вопросов, средикоторых был вопрос о быстроте обслуживания по шкале от 1 до 7, где 7 означалосамое быстрое обслуживание. Вы поставили 2, продемонстрировав высокий уровеньидентичности оценок и следовательно, – устойчивость ваших оценок.
Наиболеесложный вопрос надежности измерения – его обоснованность. Обоснованностьсвязана с доказательством того, что измерено вполне определенное заданноесвойство объекта, а не некоторое другое, более или менее на него похожее.
Приустановлении надежности следует иметь в виду, что в процессе измеренияучаствуют три составляющие: объект измерения, измеряющие средства, с помощьюкоторых производится отображение свойств объекта на числовую систему, и субъект(интервьюер), производящий измерение. Предпосылки надежного измерения кроются вкаждой отдельной составляющей.
Преждевсего, когда в качестве объекта измерения выступает человек, то он в отношенииизмеряемого свойства может обладать значительной степенью неопределенности.Так, зачастую у респондента нет четкой иерархии жизненных ценностей, аследовательно, нельзя получить и абсолютно точные данные, характеризующиеважность для него тех или иных явлений. Он может быть плохо мотивирован,вследствие чего невнимательно отвечает на вопросы. Однако только в последнююочередь следует искать причину ненадежности оценок в самом респонденте.
Сдругой стороны, может быть, что способ получения оценки не в состоянии датьмаксимально точных значений измеряемого свойства. Например, у респондентасуществует развернутая иерархия ценностей, а для получения информациииспользуется шкала с вариациями ответов только «очень важно» и «совсемневажно». Как правило, из приведенного набора все ценности помечаются ответами“очень важно”, хотя реально у респондента имеется большее число уровнейзначимости.
Наконец,при наличии высокой точности первых двух составляющих измерения субъект,производящий измерение, допускает грубые ошибки; нечетко составлены инструкциик анкете; интервьюер каждый раз по-разному формулирует один и тот же вопрос,использую различную терминологию.
Например,в процессе интервью, в ходе которого должна быть выявлена система ценностейопрашиваемого, интервьюер не смог довести до респондента суть опроса, не смогдобиться доброжелательного отношения к исследованию и пр.
Каждаясоставляющая процесса измерения может быть источником ошибки, связанной либо сустойчивостью, либо с правильностью, либо с обоснованностью. Однако, какправило, исследователь не в состоянии разделить эти ошибки по источникам ихпроисхождения и поэтому изучает ошибки устойчивости, правильности иобоснованности всего измерительного комплекса в совокупности. При этомправильность (как отсутствие систематических ошибок) и устойчивость информации– элементарные предпосылки надежности. Наличие существенной ошибки в этомотношении уже сводит на нет проверку данных измерения на обоснованность.
Вотличие от правильности и устойчивости, которые могут быть измерены достаточнострого и выражены в форме числового показателя, критерии обоснованностиопределяются либо на основе логических рассуждений, либо на основе косвенныхпоказателей. Обычно применяется сравнение данных одной методики с даннымидругих методик или исследований.
Преждечем приступать к изучению таких компонентов надежности, как устойчивость иобоснованность, необходимо убедиться в правильности выбранного инструментаизмерения.
Возможно,что последующие этапы окажутся излишними, если в самом начале выяснится полнаянеспособность данного инструмента на требуемом уровне дифференцироватьизучаемую совокупность, иначе говоря, если окажется, что систематически неиспользуется какая-то часть шкалы либо та или иная градация шкалы или вопроса.И, наконец, возможно, что исходный признак не обладает дифференцирующейспособностью в отношении объекта измерения. Прежде всего нужно ликвидироватьили уменьшить такого рода недостатки шкалы и только затем использовать ее висследовании.
Кчислу недостатков используемой шкалы прежде всего следует отнести отсутствиеразброса ответов по значениям шкалы. Попадание ответов в один пунктсвидетельствует о полной непригодности измерительного инструмента – шкалы.Такая ситуация может возникнуть или из-за «нормативного» давления в сторонуобщепринятого мнения, или из-за того, что градации (значения) шкалы не имеютотношения к распределению данного свойства у рассматриваемых объектов(нерелевантны).
Например,если все опрашиваемые респонденты согласны с утверждением «хорошо, когдастроительный инструмент является универсальным», нет ни одного ответа «несогласен», то подобная шкала не поможет дифференцировать отношение респондентовк разным типам строительных инструментов.
Использованиечасти шкалы. Довольно часто обнаруживается, что практически работает лишькакая-то часть шкалы, какой-то один из ее полюсов с прилегающей более или менееобширной зоной.
Так,если респондентам для оценки предлагается шкала, имеющая положительный иотрицательный полюса, в частности от +3 до – 3, то при оценивании какой-тозаведомо положительной ситуации респонденты не используют отрицательные оценки,а дифференцируют свое мнение лишь с помощью положительных. Для того чтобывычислить значение относительной ошибки измерения, исследователь должен знатьопределенно, какой же метрикой пользуется респондент – всеми семью градациямишкалы или только четырьмя положительными. Так, ошибка измерения в 1 балл мало очем говорит, если мы не знаем, какова действительная вариация мнений.
Длявопросов, имеющих качественные градации ответов, можно применять подобноетребование в отношении каждого пункта шкалы: каждый из них должен набирать неменее 5% ответов, в противном случае считаем этот пункт шкалы неработающим.Требование 5%-ного уровня наполнения каждой градации шкалы не следуетрассматривать как строго обязательное; в зависимости от задач исследованиямогут быть выдвинуты большие или меньшие значения этих уровней.
Неравномерноеиспользование отдельных пунктов шкалы. Случается, что некоторое значениепризнака систематически выпадает из поля зрения респондентов, хотя соседниеградации, характеризующие более низкую и более высокую степень выраженностипризнака, имеют существенное наполнение.
Аналогичнаякартина наблюдается и в том случае, когда респонденту предлагают шкалу, имеющуюслишком большую дробность: будучи не в состоянии оперировать всеми градациямишкалы, респондент выбирает лишь несколько базовых. Например, зачастуюдесятибалльную шкалу респонденты расценивают как некоторую модификациюпятибалльной, предполагая, что «десять» соответствует «пяти», «восемь” –«четырем», «пять» – «трем” и т. д. При этом базовые оценки используютсязначительно чаще, чем другие.
Длявыявления указанных аномалий равномерного распределения по шкале можнопредложить следующее правило: для достаточно большой доверительной вероятности(1-a >0, 99) и, следовательно, в достаточно широких границах наполнениекаждого значения не должно существенно отличаться от среднего из соседнихнаполнений. Для чего используется критерий хи-квадрат.
Определениегрубых ошибок. В процессе измерения иногда возникают грубые ошибки, причинойкоторых могут быть неправильные записи исходных данных, плохие расчеты,неквалифицированное использование измерительных средств и т. п. Этообнаруживается в том, что в рядах измерений попадаются данные, резкоотличающиеся от совокупности всех остальных значений. Чтобы выяснить, нужно лиэти значения признать грубыми ошибками, устанавливают критическую границу, такчтобы вероятность того, что крайние значения превысят ее, была бы достаточномалой и соответствовала бы некоторому уровню значимости а. Это правило основанона том, что появление в выборке чрезмерно больших значений хотя и возможно какследствие естественной вариабельности значений, но маловероятно.
Еслиокажется, что какие-то крайние значения совокупности принадлежат ей с оченьмалой вероятностью, то такие значения признаются грубыми ошибками и исключаютсяиз дальнейшего рассмотрения, Выявление грубых ошибок особенно важно проводитьдля выборок малых объемов: не будучи исключенными из анализа, они существенноискажают параметры выборки. Для этого используются специальные статистическиекритерии определения грубых ошибок [4].
Итак,дифференцирующая способность шкалы как первая существенная характеристика еенадежности предполагает: обеспечение достаточного разброса данных; выявлениефактического использования респондентом предложенной протяженности шкалы;анализ отдельных «выпадающих» значений; исключение грубых ошибок. После тогокак установлена относительная приемлемость используемых шкал в указанныхаспектах, следует переходить к выявлению устойчивости измерения по этой шкале.
Устойчивостьизмерения. Существует несколько методов оценки устойчивости измерений:повторное тестирование; включение в анкету эквивалентных вопросов и разделениевыборки на две части.
Частоинтервьюеры в конце опроса частично его повторяют, говоря при этом: “Заканчиваянашу работу, вновь коротко пройдемся по вопросам анкеты, чтобы я мог проверить,все ли я правильно записал из ваших ответов”. Конечно речь идет не о повторениивсех вопросов, а только критических из их числа. При этом надо помнить, чтоесли интервал времени между тестированием и повторным тестированием слишкомкороткий, то респондент просто может помнить первоначальные ответы. Если интервал– слишком велик, то могут иметь место некоторые реальные изменения.
Включениев анкету эквивалентных вопросов предполагает использование в одной анкетевопросов по той же проблеме, но сформулированных по-другому. Их респондентдолжен воспринимать как разные вопросы. Главная опасность данного методазаключается в степени эквивалентности вопросов; если это не достигается, тореспондент отвечает на разные вопросы.
Разделениевыборки на две части основано на сравнении ответов на вопросы двух групп респондентов.Предполагается, что эти две группы являются идентичными по своей композиции ичто средние оценки ответов для этих двух групп являются очень близкими. Всесравнения делаются только на групповой основе, поэтому сравнение внутри группыпроводить невозможно. Например, среди студентов колледжа с помощьюмодифицированной шкалы Лайкерта с пятью градациями был проведен опросотносительно их будущей карьеры. В анкете приводилось утверждение: “ Я считаю,что меня ожидает блестящая карьера”. Ответы были обобщены, начиная с “сильно несогласен” (1 балл) и кончая “сильно согласен”(5 баллов). Затем общая выборкаопрошенных была разделена на две группы и были вычислены средние оценки дляэтих групп. Средняя оценка была одинаковой для каждой группы и равнялась 3- мбаллам. Данные результаты дали основание считать измерение надежным. Когда жепроанализировали групповые ответы более внимательно, то оказалось, что в однойгруппе все студенты ответили “и согласен и не согласен”, а в другой – 50%ответили “сильно не согласен”, а другие 50% – “сильно согласен”. Как видно,более глубокий анализ показал, что ответы не являются идентичными.
Вследствиеданного недостатка этот метод оценки устойчивости измерений является наименеепопулярным.
Овысокой надежности шкалы можно говорить лишь в том случае, если повторныеизмерения при ее помощи одних и тех же объектов дают сходные результаты. Еслиустойчивость проверяют на одной и той же выборке, то часто оказываетсядостаточным сделать два последовательных замера с определенным временныминтервалом – таким, чтобы этот промежуток не был слишком велик, чтобы сказалосьизменение самого объекта, но и не слишком мал, чтобы респондент мог по памяти«подтягивать» данные второго замера к предыдущему (т. е. его протяженностьзависит от объекта изучения и колеблется от двух до трех недель).
Существуютразличные показатели оценки устойчивости измерений. Среди них чаще всегоиспользуется средняя квадратическая ошибка.
Досих пор речь шла об абсолютных ошибках, размер которых выражался в тех жеединицах, что и сама измеряемая величина. Это не позволяет сравнивать ошибкиизмерения разных признаков по разным шкалам. Следовательно, помимо абсолютных,нужны относительные показатели ошибок измерения.
Вкачестве показателя для приведения абсолютной ошибки в относительный вид можноиспользовать максимально возможную ошибку в рассматриваемой шкале, на которуюделят среднеарифметические ошибки измерений.
Однакозачастую этот показатель «плохо работает» из-за того, что шкала не используетсяна всей ее протяженности. Поэтому более показательными являются относительныеошибки, рассчитанные по фактически используемой части шкалы.
Дляповышения устойчивости измерения необходимо выяснить различительные возможностипунктов используемой шкалы, что предполагает четкую фиксацию респондентамиотдельных значений: каждая оценка должна быть строго отделена от соседней. Напрактике это означает, что в последовательных пробах респонденты четкоповторяют свои оценки. Следовательно, высокой различимости делений шкалы должнасоответствовать малая ошибка.
Нои при малом числе градаций, т. е. при низком уровне различительных возможностейшкалы, может быть низкая устойчивость, и тогда следует увеличить дробностьшкалы. Так бывает, когда респонденту навязывают категорические ответы «да»,«нет», а он предпочел бы менее жесткие оценки. И потому он выбирает в повторныхиспытаниях иногда «да», иногда «нет»,
Втом случае, если обнаружено смешение градаций, применяют один из двух способовукрупнения шкалы.
Первыйспособ. В итоговом варианте уменьшают дробность шкалы (например, из шкалы в 7интервалов переходят на шкалу в 3 интервала).
Второйспособ. Для предъявления респонденту сохраняют прежнюю дробность шкалы и толькопри обработке укрупняют соответствующие ее пункты.
Второйспособ кажется предпочтительнее, поскольку, как правило, большая дробностьшкалы побуждает респондента и к более активной реакции. При обработке данныхинформацию следует перекодировать в соответствии с проведенным анализомразличительной способности исходной шкалы.
Анализустойчивости отдельных вопросов шкалы позволяет: а) выявить плохосформулированные вопросы, их неадекватное понимание разными респондентами; б)уточнить интерпретацию шкалы, предложенной для оценки того или иного явления, ивыявить более оптимальный вариант дробности значения шкалы.
Обоснованностьизмерения. Проверка обоснованности шкалы предпринимается лишь после того, какустановлены достаточные правильность и устойчивость измерения исходных данных.
Обоснованностьданных измерения – это доказательство соответствия между тем, что измерено, итем, что должно было быть измерено. Некоторые исследователи предпочитаютисходить из так называемой наличной обоснованности, т. е. обоснованности впонятиях использованной процедуры. Например, считают, что удовлетворенностьтоваром– это то свойство, которое содержится в ответах на вопрос:«Удовлетворены ли Вы товаром?». В серьезном маркетинговом исследовании такойсугубо эмпирический подход может оказаться неприемлемым.
Остановимсяна возможных формальных подходах к выяснению уровня обоснованности методики. Ихможно разделить на три группы: 1) конструирование типологии в соответствии сцелями исследования на базе нескольких признаков; 2) использование параллельныхданных; 3) судейские процедуры.
Первыйвариант нельзя считать полностью формальным методом – это всего лишь некотораясхематизация логических рассуждений, начало процедуры обоснования, котораяможет быть на этом и закончена, а может быть подкреплена более мощнымисредствами.
Второйвариант требует использования по крайней мере двух источников для выявленияодного и того же свойства. Обоснованность определяется степенью согласованностисоответствующих данных.
Впоследнем случае мы полагаемся на компетентность судей, которым предлагаетсяопределить, измеряем ли мы нужное нам свойство или что-то иное.
Конструированнаятипология заключается в использовании контрольных вопросов, которые всовокупности с основными дают большее приближение к содержанию изучаемогосвойства, раскрывая различные его стороны.
Например,можно определять удовлетворенность используемой моделью автомобиля лобовымвопросом: «Устраивает ли вас ваша нынешняя модель автомобиля?” Комбинация его сдвумя другими косвенными: «Хотите ли вы перейти на другую модель?» и«Рекомендуете ли вы своему другу купить данную модель автомобиля?» позволяетпроизвести более надежную дифференциацию респондентов. Далее проводитсятипология по пяти упорядоченным группам от наиболее удовлетворенных автомобилемдо наименее удовлетворенных.
Использованиепараллельных данных заключается в разработке двух равноправных приемовизмерения заданного признака. Это позволяет установить обоснованность методовотносительно друг друга, т. е. повысить общую обоснованность путемсопоставления двух независимых результатов.
Рассмотримразличные способы использования этого подхода и прежде всего – эквивалентныешкалы. Возможны равнозначные выборки признаков для описания измеренияповедения, отношения, ценностной ориентации, т.е. какой-то установки. Этивыборки и образуют параллельные шкалы, обеспечивая параллельную надежность.
Каждуюшкалу рассматриваем как способ измерения некоторого свойства и в зависимости отчисла параллельных шкал имеем ряд способов измерении. Респондент дает ответыодновременно по всем параллельным шкалам.
Приобработке такого рода данных следует выяснить два момента: 1)непротиворечивость пунктов отдельной шкалы; 2) согласованность оценок по разнымшкалам.
Перваяпроблема возникает в связи с тем, что модели ответов не представляют идеальнойкартины; ответы нередко противоречат друг другу. Поэтому встает вопрос, чтопринимать за истинное значение оценки респондента на данной шкале.
Втораяпроблема непосредственно касается сопоставления параллельных данных.
Рассмотримпример неудавшейся попытки повысить надежность измерения признака«удовлетворенность автомобилем» с помощью трех параллельных порядковых шкал.Приведем две из них:
ШкалаА 11. Данная модель мне очень нравится 5 1. Данная модель скорее нравится, чем не нравится 4 8. Трудно сказать, нравится ли мне данная модель 3 14. Данная модель мне скорее не проявится, чем нравится 2 3. Данная модель мне совершенно не нравится 1
ШкалаВ 2. Данная модель – одна из лучших 5 13. Считаю, что данная модель не хуже многих других 4 5. Данная модель не хуже и не лучше других 3 12. Считаю, что есть много моделей, которые лучше моей 2 4. Моя модель автомобиля хуже, чем многие другие 1
Пятнадцатьсуждений (в порядке, обозначенном слева, в начале каждой строки) предъявляютсяреспонденту общим списком, и он должен выразить свое согласие или несогласие скаждым из них. Каждому суждению присваивается оценка, соответствующая его рангув указанной пятибалльной шкале (справа). (Например, согласие с суждением 4 даетоценку «1», согласие с суждением 11 – оценку «5» и т. д.)
Рассматриваемыйздесь способ предъявления суждений списком дает возможность проанализироватьпункты шкалы на непротиворечивость. При использовании упорядоченных шкалнаименований обычно считается, что пункты, образующие шкалу, взаимно исключаютдруг друга и респондент легко найдет тот из них, который ему подходит.
Изучениераспределений ответов показывает, что респонденты выражают согласие спротиворечивыми (с точки зрения исходной гипотезы) суждениями. Например, пошкале «В» 42 человека из 100 одновременно согласились с суждениями 13 и 12, т.е. с двумя противоположными суждениями.
Наличиев ответах по шкале В противоречивых суждений приводит к необходимости считальшкалу неприемлемой.
Данныйподход повышения надежности шкалы является весьма сложным. Поэтому его можнорекомендовать лишь при разработке ответственных тестов или методик,предназначенных для массового употребления или панельных исследований.
Возможнапроверка одного метода на нескольких респондентах. Если метод надежен, торазные респонденты дадут совпадающую информацию, но если их результаты плохосогласуются, то либо измерения ненадежны, либо результаты отдельныхреспондентов нельзя считать равноценными. В последнем случае надо установить,нельзя ли рассматривать какую-либо группу результатов заслуживающей больщегодоверия. Решение этой задачи тем более важно, если предполагается, чтоодинаково допустимо получение информации любым из рассматриваемых методов.
Использованиепараллельных методов измерения одного и того же свойства сталкивается с целымрядом трудностей.
Во-первых,неясно, в какой мере оба метода измеряют одно и то же качество объекта, причем,как правило, формальных критериев для проверки такой гипотезы не существует.Следовательно, необходимо прибегнуть к содержательному (логико-теоретическому)обоснованию того или иного метода.
Во-вторых,если обнаруживается, что параллельные процедуры измеряют общее свойство (данныесущественно не различаются), остается вопрос о теоретическом обоснованииприменения этих процедур.
Нельзяне признать, что сам принцип использования параллельных процедур оказывается неформальным, а скорее содержательным принципом, применение которого теоретическиобосновать весьма трудно.
Одиниз широко распространенных подходов к установлению обоснованности – этоиспользование так называемых судей, экспертов. Исследователи обращаются копределенной группе людей с просьбой выступить в качестве компетентных лиц. Импредлагают набор признаков, предназначенный для измерения изучаемого объекта, ипросят оценить правильность отнесения каждого из признаков к этому объекту.Совместная обработка мнений судей позволит присвоить признакам веса или, что тоже самое, шкальные оценки в измерении изучаемого объекта. В качестве наборапризнаков может выступить список отдельных суждений, характеристики объекта ит. д.
Процедурысудейства многообразны. В основе их могут лежать методы парных сравнений,ранжирования, последовательных интервалов и т. д.
Вопросо том, кого следует считать судьями, достаточно дискуссионен. Судьи, выбираемыев качестве представителей изучаемой совокупности, так или иначе должныпредставлять ее микромодель: по оценкам судей исследователь определяет,насколько адекватно будут истолкованы респондентами те или иные пункты опроснойпроцедуры.
Однакопри отборе судей возникает трудноразрешимый вопрос, каково влияние собственныхустановок судей на их оценки, ведь эти установки могут существенно отличатьсяот установок обследуемых в отношении того же самого объекта.
Вобщем виде решение проблемы состоит в том, чтобы: а) внимательнопроанализировать состав судей с точки зрения адекватности их жизненного опыта ипризнаков социального статуса соответствующим показателям обследуемойгенеральной совокупности; б) выявить эффект индивидуальных отклонений в оценкахсудей относительно общего распределения оценок. Наконец, следует оценить нетолько качество, но и объем выборочной совокупности судей.
Содной стороны, это количество определяется согласованностью: еслисогласованность мнений судей достаточно высокая и, соответственно, ошибкаизмерения мала, численность судей может быть небольшой. Нужно задать значениедопустимой ошибки и на основании ее рассчитать требуемый объем выборки.
Приобнаружении полной неопределенности объекта, т. е. в случае, когда мнения судейраспределятся равномерно по всем категориям оценки, никакое увеличение объемавыборки судей не спасет ситуацию и не выведет объект из состояниянеопределенности.
Еслиобъект достаточно неопределенен, то большое число градаций только внесетдополнительные помехи в работу судей и не принесет более точной информации.Нужно выявить устойчивость судейских мнений с помощью повторной пробы и,соответственно, сузить число градаций.
Выбортого или иного конкретного способа, метода или техники проверки наобоснованность зависит от многих обстоятельств.
Преждевсего следует четко установить, возможны ли какие-то существенные отклонения отзапланированной программы измерения. Если программа исследования ставит жесткиерамки, следует использовать не один, а несколько приемов проверки данных наобоснованность.
Во-вторых,нужно иметь в виду, что уровни устойчивости и обоснованности данных тесновзаимосвязаны. Неустойчивая информация уже в силу недостаточной надежности поэтому критерию не требует слишком строгой проверки на обоснованность. Следуетобеспечить достаточную устойчивость и уже затем принять соответствующие мерыдля уточнения границ интерпретации данных (т. е. выявить уровеньобоснованности).
Многочисленныеэксперименты по выявлению уровня надежности позволяют заключить, что в процессеотработки инструментов измерений со стороны их надежности целесообразнаследующая последовательность основных этапов работы:
а)Предварительный контроль обоснованности методов измерения первичных данных настадии отработки методики. Здесь проверяется, насколько информация отвечаетсвоему назначению по существу и каковы пределы последующей интерпретацииданных. Для этой цели достаточны небольшие выборки в 10 – 20 наблюдений споследующей корректировкой структуры методики.
б)Второй этап – пилотаж методики и тщательная проверка устойчивости исходныхданных, в особенности выбранных показателей и шкал. На этом этапе нужнавыборка, представляющая микромодель реальной совокупности обследуемых.
в)В период этого же общего пилотажа осуществляются все необходимые операции,относящиеся к проверке уровня обоснованности. Результаты анализа данныхпилотажа приводят к усовершенствованию методики, к доработке всех ее деталей ив итоге – к получению окончательного варианта методики для основногоисследования.
г)В начале основного исследования желательно провести проверку используемоговарианта методики на устойчивость с тем, чтобы рассчитать точные показатели ееустойчивости. Последующее уточнение границ обоснованности проходит через весьанализ результатов самого исследования.
Внезависимости от использованного метода оценки надежности у исследователя имеетсячетыре последовательных шага по повышению надежности результатов измерений.
Во-первых,в случае чрезвычайно низкой надежности измерений некоторые вопросы простовыбрасываются из анкеты, особенно когда степень надежности можно определить впроцессе разработки анкеты.
Во-вторых,исследователь может “свернуть” шкалы и использовать меньше градаций. Скажем,шкала Лайкерта в этом случае может включать только следующие градации:“согласен”, “не согласен”, “не имею мнения”. Обычно так поступают, когдапройден первый шаг, и когда обследование уже было проведено.
В-третьих,как альтернатива второму шагу или как подход, осуществляемый после второгошага, оценка надежности проводится на индивидуальной основе. Скажем проводитсяпрямое сравнение ответов респондентов в ходе их первоначального и повторноготестирований или с каким-то эквивалентным ответом. Ответы ненадежных респондентовпросто не учитываются при проведении заключительного анализа. Очевидно, чтоесли использовать данный подход без объективной оценки надежности респондентов,то, выбрасывая «неугодные» ответы, результаты исследования можно подогнать поджелаемые.
Наконец,после того как первые три шага были использованы, можно оценить уровеньнадежности измерений. Обычно надежность измерений характеризуетсякоэффициентом, изменяющемся от нуля до единицы, где единица характеризуетмаксимальную надежность.
Обычносчитается, что минимально приемлемый уровень надежности характеризуют цифры 0,65–0, 70, особенно если измерения проводились впервые.
Очевидно,что в процессе проведения разными фирмами разнообразных и многочисленныхмаркетинговых исследований имела место последовательная адаптация шкализмерений и методик их проведения под цели и задачи конкретных маркетинговыхисследований. Это облегчает решение задач, рассмотренных в данном разделе, иделает это скорее необходимым при проведении оригинальных маркетинговыхисследований.
Достоверность(validity) измерений характеризует совершенно другие аспекты, чем надежностьизмерений. Измерение может быть надежным, но не достоверным. Последнеехарактеризует точность измерений по отношению к тому, что существует в реальности.Например, респонденту задали вопрос о его годовом доходе, который составляетменее 25000 долларов. Не желая интервьюеру называть истинную цифру, респондентуказал доход “более 100000 долларов”. При повторном тестировании он снованазвал данную цифру, демонстрируя высокий уровень надежности измерений. Лож неявляется единственной причиной низкого уровня достоверности измерений. Можнотакже назвать плохую память, плохое знание респондентом действительности и т.п.
Рассмотримдругой пример, характеризующий различие между надежностью и достоверностьюизмерений. Даже часы с неточным ходом будут показывать время в один час двараза в сутки, демонстрируя высокую надежность. Однако идти они могут оченьнеточно, т.е. показ времени будет недостоверным.
Главноенаправление проверки достоверности измерений заключается в получении информациииз различных источников. Это может быть осуществлено по-разному. Здесь преждевсего следует отметить следующее.
Надостремиться составлять вопросы таким образом, чтобы их формулировкиспособствовали получению достоверных ответов. Далее в анкету могут включатьсявопросы, связанные друг с другом.
Например,в анкету помещается вопрос о том, в какой степени респонденту нравитьсякакой-то продукт питания определенной марки. И далее спрашивается, какоеколичество данного товара было куплено респондентом за последний месяц. Данныйвопрос направлен на проверку достоверности ответа на первый вопрос.
Частодля оценки достоверности измерений используется два различных метода илиисточников получения информации. Например, после письменного заполнения анкетряду респондентов из первоначальной выборки дополнительно задаются те жевопросы по телефону. По схожести ответов судят о степени их достоверности.
Иногдаобразуют на основе одних и тех же требований две выборки респондентов и дляоценки степени достоверности сравнивают их ответы.
Вопросыдля проверки:
Чтотакое измерение?
Чемобъективное измерение отличается от субъективного?
Охарактеризуйтечетыре шкальные характеристики.
Дайтеопределение четырем типам шкал и укажите типы информации, заключенные в каждойиз них.
Каковыаргументы за и против использования нейтральной градации в симметричной шкале?
Чтоиз себя представляет модифицированная шкала Лайкерта и как с ней соотносятсяшкала жизненного стиля и семантическая дифференциальная шкала?
Чтоиз себя представляет «гало эффект» и как его должен контролироватьисследователь?
Какиекомпоненты определяют содержание понятия «надежность измерения»?
Какиминедостатками может обладать используемая шкала измерений?
Какиеметоды оценки устойчивости измерений вы знаете?
Какиеподходы к оценке уровня обоснованности измерений вы знаете?
Чемнадежность измерения отличается от его достоверности?
Вкаких случаях исследователь должен оценивать надежность и достоверностьизмерения?
Предположим,что вы занимаетесь маркетинговыми исследованиями и к вам обратился владелецчастного продуктового магазина с просьбой создать положительный имидж данногомагазина. Спроектируйте семантическую дифференциальную шкалу для измерениясоответствующих показателей имиджа данного магазина. При выполнении даннойработы вы должны проделать следующее:
а.Провести «мозговой штурм» для выяснения набора измеряемых показателей.
б.Найти соответствующие биполярные определения.
в.Определить число градаций на шкале.
г.Выбрать метод контроля над «гало эффектом».
Спроектируйтешкалу измерений (обоснуйте выбор шкалы, число градаций, наличие или отсутствиенейтральной точки или градации; подумайте над тем, то ли вы измеряете, чтопланировали измерить) для следующих задач:
а.Фирма-изготовитель детских игрушек желает знать, как дошкольники реагируют навидеоигру «Поем с нами», в которой ребенок должен петь совместно с героямимультипликационного фильма.
б.Фирма-производитель молочных продуктов испытывает пять новых вкусовых добавок вйогурты и желает знать, как потребители оценят эти добавки с точки зрениястепени их сладости, приятности и насыщенности вкуса.
Списоклитературы
Burns Alvin C., Bush Ronald F. Marketing Research. NewJersey, Prentice Hall, 1995.
ЕвлановЛ.Г. Теория и практика принятия решений. М., Экономика, 1984.
ЕлисееваИ.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики.М., Финансы и статистика, 1996.
Рабочаякнига социолога. М., Наука, 1977.
Дляподготовки данной работы были использованы материалы с сайта www.marketing.spb.ru/