Часть II. Разработка плана исследования 26 страница

После изучения материала этой главы вы должны уметь...

1. Понимать принципы проведения измерений и шкалирования, а также связь между ними.

2. Различать номинальную, порядковую, интервальную и относительную шкалы.

3. Классифицировать и характеризовать такие методики шкалирования, как сравнительную и

несравнительную, а также давать характеристику сравнительных методов шкалирования:

попарного сравнения, упорядочения, постоянной суммы и шкалирования Q-сортировки.

4. Объяснить суть вербальных протоколов и показать, как их использовать для измерения ре-

акции потребителей на рекламу.

5. Учитывать факторы, влияющие на применение основных методов шкалирования на меж-

дународном уровне.

6. Понимать этические аспекты выбора той или иной шкалы измерения.

7. Дать характеристику использования Internet и компьютеров при применении основных ти-

пов шкал.

КРАТКИЙ ОБЗОР

Разработав план проведения исследования (см. главы 3—7) и определив, какую именно ин-

формацию необходимо собрать, исследователь вплотную сталкивается с проблемой выбора ме-

тодов измерения и шкалирования. В данной главе рассматривается суть шкалирования и изме-

рения, изучаются четыре основные шкалы: номинальная, порядковая, интервальная и относи-

тельная. Далее рассматриваются методы сравнительного и несравнительного шкалирования с

детальным рассмотрением первого из них. Метод несравнительного шкалирования описывает-

ся в главе 9. Также рассматриваются основные факторы, учитываемые при исследовании меж-

дународных рынков. Определяются некоторые этические аспекты измерения и шкалирования.

Завершается глава обсуждением использования Internet и компьютеров при применении ос-

новных шкал измерения.

ПРИМЕР. Бразилия впереди

Согласно рейтингам международной футбольной федерации (FIFA) на конец 1997 года,

мировой лидер Бразилия сохранила свое первенство с 73,45 баллами, оставив на втором месте

Германию с 65,41 баллами. В десятку футбольных лидеров планеты вошли следующие страны.

Номер Страна Место Баллы

1 Англия 4 61,26

-' Бразилия 1 73,45

3 Германия 2 65,41

4 Дания 8 59,95

Глава 8. Измерение и шкалирование: основы и сравнительное шкалирование 315

5 Италия 9 59,59

(- Колумбия 10 59,44

Мексика 5 60,80

8 Румыния 7 60,35

9 Франция 6 60,36

10 Чешская республика 3 64,92

Номера, присвоенные странам, представляют номинальную шкалу, место по ранжиру —

порядковую, а количество набранных баллов (из 100) — интервальную. Таким образом под

номером шесть расположена Колумбия, находящаяся на 10-м месте с 59,44 баллами. Следует

отметить, что номера стран не отображают их футбольные возможности, а используются для

их идентификации. То, что Мексика обозначена более высоким номером (7), чем Колумбия

(6), не означает, что футбольная команда Мексики играет лучше или хуже команды Колум-

бии. Подобный вывод можно сделать только, исходя из ранга (места по ранжиру). Следова-

тельно, Мексика (ранг 5) выступила лучше, чем Колумбия (ранг 10). Более низкий ранг со-

ответствует лучшим результатам игры. Однако ранг не дает представления о значительности

разницы между отдельными странами. Из оценки по балльной шкале видно, что Мексика

(60,80 баллов) ненамного опередила Колумбию (59,44 балла). Некоторые страны в данной

выборке имеют близкие, отличающиеся менее чем на один балл результаты, при этом их

ранги различны. В такие группы входят Германия и Республика Чехия; Англия, Мексика,

Франция и Румыния, а также Дания, Италия и Колумбия. Заметьте, что разница между

Францией и Румынией составляет только 0,01 балл. Бразилия лидирует с большим отрывом

(73,45 баллов) [1],

(ПРИМЕР. Торговые центры Америки

По результатам последнего исследования Martiz Ameri-Poll, посещение местных торга- |

j вых центров стало частью американского образа жизни. Опрос показал, что в среднем 40% |

: взрослого населения осуществляют покупки в подобных центрах один или два раза в месяц. I

1 Еще 20% посещают их три или четыре раза в месяц, в то время как 10% бывают там от пяти |

I до восьми раз. В категорию "прирожденных покупателей" входят 7%, посещающих торговые I

I центры больше восьми раз в месяц. Информация, представленная в виде процентных соот-

I ношений, является примером шкалирования с постоянной суммой. Информация такого ро- ]

I да может использоваться сетями магазинов для планирования количества точек в одном!

I торговом центре [2].

Определение футбольных рангов для различных стран и процентных соотношений для раз-

личных категорий респондентов подтверждает важность роли, которую играют измерение и

шкалирование в маркетинговых исследованиях.

ИЗМЕРЕНИЕ И ШКАЛИРОВАНИЕ

Измерение (measurement)

Присвоение чисел или других символов характеристикам объектов по заранее определен-

ным правилам.

Измерение (measurement) означает присвоение чисел или других символов характеристикам

объектов по заранее определенным правилам [3]. Обратите внимание, что измеряется не сам по

себе объект, а лишь его отдельные характеристики, параметры. Таким образом, мы измеряем не

потребителей, а их восприятия, отношения, предпочтения или другие релевантные характери-

стики. В маркетинговых исследованиях, как правило, числа присваиваются, во-первых, для

316 Часть II. Разработка плана исследования

статистического анализа полученных данных; во-вторых, они помогают определить связи меж-

ду правилами измерения и полученными результатами.

Наиболее важный аспект измерения — определение правил присвоения чисел отдельным

параметрам. Процесс присвоения должен быть изоморфным, т.е. должно существовать абсо-

лютное соответствие между числами и измеряемыми параметрами. Например, одинаковые

значения в долларах присваиваются домохозяйствам с идентичными годовыми доходами.

Только в этом случае числа можно связывать со специфическими характеристиками измеряе-

мого объекта, и наоборот. Кроме того, правила присвоения чисел должны применяться посто-

янно и быть стандартизированными и не зависеть от объекта или времени.

Шкалирование (scaling)

Создание континуума (последовательного ряда), на котором размещаются измеряемые

объекты.

Шкалирование может рассматриваться как продолжение измерения. Шкалирование (scaling)

включает в себя процесс создания определенного континуума (последовательного ряда), на кото-

ром располагаются измеряемые объекты. Для иллюстрации рассмотрим шкалу размещения по-

требителей согласно характеристике "отношение к универмагам". Каждому респонденту при-

сваивается число, указывающее на положительное (равное 1), нейтральное (равное 2) и отрица-

тельное отношение (равное 3). Измерение является процессом присвоения 1, 2 или 3 согласно

определенному правилу. Шкалирование заключается в процессе размещения респондентов вдоль

этого ряда в зависимости от их отношения к магазинам. В нашем примере шкалирование — это

процесс, с помощью которого респонденты классифицируются в соответствии с их положитель-

ным, нейтральным или отрицательным отношением к магазинам. При этом отобранные для ана-

лиза респонденты могут рассматриваться индивидуально или попарно.

ОСНОВНЫЕ ТИПЫ ШКАЛ

Существует четыре основных типа шкал, применяющихся для измерения характеристик

объектов: номинальная, порядковая, интервальная и относительная [4]. Они приведены на

рис. 8.1, их свойства обобщены в табл. 8.1 и рассматриваются в последующих разделах.

Номинальная шкала

Номинальная шкала (nominal scale)

Шкала, числа которой служат только как ярлыки или метки для определения и классифика-

ции объектов со строгим, один к одному, соответствием между числами и объектами.

Номинальная шкала (nominal scale) — это условная схема маркировки, где числа служат ис-

ключительно как ярлыки или метки для определения и классификации объектов. Например,

номера, присваиваемые респондентам в процессе исследования, составляют номинальную

шкалу. При использовании номинальной шкалы для определения объектов существует строгое

соответствие, — один к одному, между номерами и объектами. Каждый номер соответствует

одному объекту, и каждый объект имеет только один номер, как, например, номера полисов

социального страхования или номера игроков футбольной команды. В маркетинговых иссле-

дованиях номинальные шкалы используются для идентификации респондентов, торговых ма-

рок, характерных признаков, магазинов и других объектов.

Числа в номинальной шкале используются для классификации как ярлыки для классов и ка-

тегорий. Например, контрольную группу можно классифицировать как группу 1, а эксперимен-

тальную — как группу 2. Классы взаимно исключающие и вместе полностью охватывают выбор-

ку. Объекты каждого класса рассматриваются как эквиваленты в соответствии с характеристикой,

которую представляет присвоенное им номинальное число. Всем объектам внутри одного класса

присвоено одно и то же число, и никаким двум классам нельзя присвоить одно и то же число.

Глава 8. Измерение и шкалирование: основы и сравнительное шкалирование 317

Шкала

Номинальная Номера

бегунов

Финиш

Порядковая Порядок мест

победителей

Финиш

Третье Второе Первое

Интервальная Результат по

десятибалльной

шкале

8,2 9,1 9,6

Относительная Время,

в секундах

15,2 14,1

Рис. 8.1. Примеры основных типов школ

13,4

Таблица 8.1. Основные типы шкал

Шкала

Номи-

нальная

Порядко-

вая

Интер-

вальная

Относи-

тельная

Основные

характеристики

Числа обозначают и

классифицируют объ-

екты

Числа обозначают от-

носительные позиции

объектов, но не вели-

чину различий между

ними

Разница между объек-

тами, которые срав-

ниваются; точка нача-

ла отсчета выбирается

произвольно

Точка начала отсчета

фиксирована; могут

быть рассчитаны ко-

эффициенты по дан-

ным шкалы

Общеизвестные

примеры

Номера полисов

социального стра-

хования, номера

игроков футболь-

ной команды

Ранги качества,

ранги команд в

турнире

Температура

(Фаренгейт,

Цельсий)

Длина, ширина

Примеры из

маркетинга

Номера торговых

марок, типов мага-

зинов, классифика-

ция по полу

Ранги предпочте-

ний, рыночная по-

зиция, социальный

класс

Отношения, мнения,

коэффициенты

Возраст, доход, за-

траты, объемы про-

даж, доли рынка

Статистика

Описательная

Процентные от-

ношения, мода

Процент ил и,

медиана

Диапазон,

средняя, стан-

дартное откло-

нение

Средняя гео-

метрическая,

средняя гармо-

ническая

Дедуктивная

Критерий хи-квадрат,

биномиальный крите-

рий

Ранговая корреляция,

дисперсионный анализ

Коэффициент корре-

ляции, t-критерий,

регрессия, факторный

анализ, дисперсион-

ный анализ

Коэффициент вариа-

ции

318 Часть II. Разработка плана исследования

Числа в номинальной шкале не показывают количественную определенность характери-

стик данного объекта. Например, большой номер полиса социального страхования не означает,

что его владелец имеет какое-то превосходство над тем, у кого он меньше. Это же касается и чи-

сел, присваиваемых классам. Единственной допустимой операцией с числами в номинальной

шкале является счет. Допустимо только ограниченное количество статистических расчетов,

базирующихся на подсчете частот. К ним относятся процентные соотношения, мода, хи-

квадрат и биномиальные критерии (подробности — в главе 15). Не имеет смысла подсчет сред-

него номера социального страхования, среднего пола респондентов в исследовании или номе-

ра, присвоенного среднему магазину, как это показано в следующем примере.

СКВОЗНОЙ ПРИМЕР. ВЫБОР УНИВЕРМАГА

Номинальная шкала

В проекте "Выбор универмага" числа от 1 до 10 присвоены 10 универмагам (табл. 8.2). Та-

ким образом Sears оказался под номером 9. Это не значит, что Sears оказался чем-то лучше

или хуже Neiman Marcus, которому присвоен номер 6. Любая замена чисел, например пере-

мена местами номеров Sears и Neiman Marcus, не повлияет на систему нумерации, так как

номера не отражают характеристик магазинов. Имеют смысл утверждения вроде: "75% рес-

пондентов на протяжении последнего месяца были постоянными покупателями Sears". В то

же время, хотя среднее арифметическое присвоенных номеров равно 5,5, не имеет смысла

утверждение, что номер среднего магазина равен 5,5.

i Таблица 8.2. Иллюстрация основных типов шкал

Номинальная шкала Порядковая шкала Интервальная шкала

№ Универмаг Ранги предпочтений Рейтинги предпочтений

Относительная шкала

Расходы на покупки

за три месяца, долл.

Lord & Taylor

Macy's

Kmart

Rich's

J.C. Penney

Neiman Marcus

Target

Saks Fifth Avenue

Sears

Wai Mart

a?

1-7

r

11-17

;j

Порядковая шкала

Порядковая шкала (ordinal scale) — это ранговая шкала, в которой числа присваиваются

объектам для обозначения относительной степени, в которой определенные характери-

стики присущи тому или иному объекту. Она позволяет узнать, в какой мере выражена

конкретная характеристика данного объекта, но не дает представления о степени ее выра-

женности. Таким образом, порядковая шкала отображает относительную позицию, но не

значительность разницы между объектами. Объект, находящийся по рангу на первом мес-

те, имеет более сильно выраженную характеристику по сравнению с тем, что находится на

Глава 8. Измерение и шкалирование: основы и сравнительное шкалирование 319

втором месте, но при этом неизвестно, насколько значительно различие между ними.

Примерами порядковых шкал являются качественные ранги, ранги команд в турнирах, со-

циально-экономические классы и профессиональный статус. В маркетинговых исследова-

ниях порядковые шкалы используются для измерения отношения, мнения, восприятия и

предпочтения. Измерительные инструменты подобного типа включают такие суждения рес-

пондентов, как "более чем" или "менее чем".

Порядковая шкала (ordinal scale)

Ранговая шкала, в которой числа присваиваются объектам для отражения относительной

степени выраженности некоторых характеристик у тех или иных объектов. Таким образом

можно определить, в какой степени данная характеристика присуща объекту.

В порядковой шкале, как и в номинальной, эквивалентные объекты имеют одинако-

вый ранг. Объектам могут присваиваться значения любого ряда чисел, при условии со-

хранения характера взаимосвязей между ними. Например, порядковые шкалы можно

трансформировать любым способом, если при этом сохраняется первоначальный порядок

расположения [5].

Другими словами, допустимо любое монотонное положительное (сохраняющее порядок)

преобразование шкал, так как, кроме порядка расположения, другие свойства чисел получен-

ного ряда значения не имеют (ниже приведен пример).

СКВОЗНОЙ ПРИМЕР. ВЫБОР УНИВЕРМАГА

Порядковая шкала

В табл. 8.2 представлены подробные данные по рангам предпочтений респондентов. Рес-

понденты расположили 10 универмагов в зависимости от своих предпочтений, присваи-

вая 1 наиболее предпочтительному, 2 — второму по предпочтению и т.д. Примечательно,

что J.C. Penny (ранг 1) пользуется большим предпочтением, чем универмаг Macy's (ранг

2), но насколько больше это предпочтение, определить нельзя. Не обязательно использо-

вать числа именно от 1 до 10 для определения рангов предпочтения. Вторая порядковая

шкала, по которой J.C. Penny присвоен ранг 10, Macy's — ранг 25, a Rich's— 30, эквива-

лентна, так как получена монотонным положительным преобразованием первой. В ре-

зультате обе шкалы отражают одинаковый порядок расположения магазинов в зависимо-

сти от предпочтений.

По этим причинам, кроме использования операций подсчета, допустимых для данных

номинальной шкалы, для порядковых шкал можно использовать статистические методы,

базирующиеся на процентилях. В данном случае имеют смысл расчеты процентилей, квар-

тилей, медианы (главу 15), ранговой корреляции (глава 17) или других сводных показателей

порядковых данных.

Далее в качестве иллюстрации журнал Fortune рассматривает пример порядкового шка-

лирования наиболее успешных компаний мира (врезка 8.1. "Практика маркетинговых ис-

следований") [6].

Интервальная шкала

Интервальная шкала (interval scale)

Числовая шкала, количественно равные промежутки которой отображают равные проме-

жутки между значения измеряемых характеристик.

При использовании интервальной шкалы (interval scale) количественно равные промежутки

шкалы отображают равные значения измеряемых характеристик. Интервальная шкала не толь-

ко содержит всю информацию, заложенную в порядковую, но также позволяет сравнивать раз-

320 Часть II. Разработка плана исследования

линия между объектами. Разница между двумя значениями шкалы идентична разнице между

двумя любыми другими смежными значениями интервальной шкалы. Между значениями ин-

тервальной шкалы существует постоянный или равный интервал. Разница между 1 и 2 та же,

что и между 2 и 3, что соответствует также разнице между 5 и 6. Общеизвестным примером из

повседневной жизни является шкала температуры. В маркетинговых исследованиях данные об

отношениях покупателей, полученные по рейтинговым шкалам, часто обрабатываются как ин-

тервальные [7].

В интервальной шкале расположение точки начала отсчета не фиксируется. Точка начала

отсчета и единицы измерения выбираются произвольно. Следовательно, любое позитивное

линейное преобразование формы у = а + Ьх сохранит свойства шкалы. Здесь х — первоначаль-

ное значение шкалы, у — преобразованное значение шкалы, b — положительная константа.

Таким образом, две интервальные шкалы, оценивающие объекты А, В, С числами 1, 2, 3 и 4

или 22, 24, 26 и 28, эквивалентны. Заметьте, что вторую шкалу можно получить из первой при

преобразовании с а = 20 и b = 2. Поскольку точка начала отсчета не фиксирована, отношение

значений шкалы не имеет смысла. Из приведенного выше примера видно, что при преобразо-

вании соотношение значений В и D изменяется от 2:1 до 7:6. Тем не менее допускается ис-

пользование отношений разниц между двумя значениями. При этом константы а и b в расчет

не принимаются. Отношение разницы между D и В к разнице между С и В равно 2:1 и одина-

ково для обеих шкал.

Врезка 8.1. Практика маркетинговых исследований

Наиболее успешные компании мира

В основе табели о рангах самых преуспевающих компаний мира (World's Most Admired

Companies), как и списка наиболее успешных компаний Америки журнала Fortune, находят-

ся ранги, присвоенные компетентными экспертами: топ-менеджерами в каждой сфере биз-

неса и финансовыми аналитиками, занимающимися изучением и сравнением конкурентов

в каждой отрасли. По просьбе Fortune эксперты оценивали международные компании по

восьми критериям, используемым для ранжирования самых преуспевающих компаний

Америки: инновационность, общее качество менеджмента, стоимость компании с точки

зрения долгосрочных инвестиций, ответственность перед обществом и за окружающую сре-

ду, способность привлекать и удерживать талантливых людей, качество продукции и услуг,

финансовая устойчивость, эффективное управление корпоративными активами. Fortune

добавил девятую категорию для отражения интернационального характера нового листинга:

эффективность компании в ведении глобального бизнеса. Общий рейтинг компании бази-

руется на среднем количестве очков по всем девяти параметрам, Ниже приводится почетный

список лидеров некоторых отраслей.

Отрасль

Авиакосмическая

Авиаперевозки

Напитки

Электрическое оборудование

Пищевая

Автомобильная

Нефтеперерабатывающая

Фармацевтическая

Косметическая

Телекоммуникации

Компания с наивысшим рангом

Boeing

British Airways

Coca-cola

General Electric

General Mills

Toyota Motor

Royal Dutch/Shell Group

Pfizer

Procter and Gamble

SBC Communications

Глава 8. Измерение и шкалирование: основы и сравнительное шкалирование 321

СКВОЗНОЙ ПРИМЕР. ВЫБОР УНИВЕРМАГА

Интервальная шкала

В табл. 8.2 предпочтения респондентов относительно 10 магазинов выражены по семи-

балльной шкале. Хотя Sears получил рейтинг предпочтения 6, a Wal-Mart — 2, это не означа-

ет, что Sears оценивается в три раза выше Wal-Mart. Когда рейтинги преобразуются в экви-

валентную шкалу с И до 17, рейтинги данных магазинов становятся равными 16 и 12, при

этом коэффициент соотношения уже не равен 3 к 1. В то же время соотношение разницы

предпочтений между J.C. Penney и Wal-Mart и между Neiman Marcus и Wal-Mart равно 5 к 3

для обеих шкал.

Статистические методы для обработки интервальных шкал включают все методы, исполь-

зуемые для номинальных и порядковых данных, в том числе арифметическое среднее,

сред неквадрати чес кое отклонение (глава 15), коэффициент корреляции (глава 17) и другие

методы, обычно применяемые в маркетинговых исследованиях. Однако некоторые специ-

альные статистические показатели, такие как среднее геометрическое, среднее гармониче-

ское и коэффициент вариации для интервальных данных, нельзя применять.

Относительная шкала

Относительная шкала (ratio scale)

Наиболее информативная ш<ала. Позволяет исследователю идентифицировать и классифи-

цировать объекты, ранжировать их, а также сравнивать интервалы и разницы. Также имеет

смысл расчет коэффициентов различных значений шкалы.

Относительная шкала (ratio scale) обладает всеми свойствами номинальной, порядковой

и интервальной шкал и, кроме того, имеет точку начала отсчета. Таким образом, с помощью

относительных шкал мы можем определять и классифицировать объекты, ранжировать их,

сравнивать интервалы и разницы. Также имеет смысл расчет коэффициентов значений

шкал и не только равенство разности между 2 и 5 и разности между 14 и 17, но и то, что 14

больше 2 в семь раз. Общеизвестные примеры относительной шкалы: рост, вес, возраст и

деньги. В маркетинге с помощью относительной шкалы измеряются объемы продаж, затра-

ты, доля рынка и число покупателей.

Относительные шкалы допускают только пропорциональные преобразования формы у =

Ьх, где b — положительная константа. Нельзя добавить еще одну константу, как это делалось

для интервальных величин. Примером трансформации может быть преобразование ярдов в

футы (Ь = 3). Результаты сравнения объекта как в ярдах, так и в футах идентичны.

г СКВОЗНОЙ ПРИМЕР. ВЫБОР УНИВЕРМАГА

i Относительная шкала

С помощью относительной шкалы в табл. 8.2 респондентов просят подсчитать сумму денег,

потраченную в каждом из магазинов за последние три месяца. Примечательно, что благода-

| ря тому, что данный респондент потратил $200 в Macy's и только $10 в Wal-Mart, фактиче-

| ски он потратил в Macy's в 20 раз больше, чем в Wai-Marl. Точка начала отсчета фиксирова-

| на; 0 означает, что респондент ничего не потратил в данном магазине. Умножение данных

на 100, чтобы перевести их в центы, приводит к получению эквивалентной шкалы.

При анализе относительных данных могут использоваться все статистические методы ана-;

лиза. В этот список входят и специальные статистические показатели, такие как геометри-

ческая средняя, гармоническая средняя и коэффициент вариации. Относительная шкала \

иллюстрируется на примере "Выбор универмага",

322 Часть II. Разработка плана исследования

Рассмотренные выше четыре основных вида шкал не исчерпывают всех существующих ва-

риантов методов измерения. Возможно построение номинальной шкалы, которая давала бы

частичную информацию о порядке (частично порядковая шкала). Более того, порядковая шка-

ла может отображать частичную информацию о расстоянии, как в случае упорядоченной мет-

рической шкалы. Но рассмотрение этих шкал выходит за рамки данной книги [8].

СОПОСТАВЛЕНИЕ МЕТОДОВ ШКАЛИРОВАНИЯ

Используемые в маркетинговых исследованиях методы шкалирования условно можно раз-

делить на сравнительные и несравнительньте (рис. 8.2). Сравнительные шкалы (comparative

scales) предполагают прямое сравнение рассматриваемых объектов. Например, респондентов

спрашивают, предпочитают они Coke или Pepsi. Данные сравнительных шкал являются отно-

сительными и имеют свойства только порядковых и ранговых величин. Поэтому сравнитель-

ное шкалирование также называют неметрическим. Как показано на рис. 8.2, сравнительные

шкалы включают парное сравнение, порядковое ранжирование, шкалы постоянной суммы,

Q-сортировку и другие операции.

Сравнительные шкалы (comparative scales)

Один из двух методов шкалирования, заключающийся в прямом сравнении рассматривае-

мых объектов.

Основное преимущество сравнительного шкалирования заключается в возможности рас-

познавания незначительных различий между рассматриваемыми объектами. При сравнении

двух объектов респондентам приходится выбирать между ними. Кроме того, респонденты вы-

полняют задание, исходя из заданных баллов предпочтения. Благодаря этому сравнительные

шкалы легко воспринимать и применять. Другое преимущество этих шкал— сравнительно

меньшее количество используемых теоретических допущений, а также устранение влияния га-

ло-эффекта или эффекта переноса, когда из-за сильного предпочтения одного товара искажа-

ется сравнительная оценка других. Основной недостаток сравнительных шкал — их порядко-

вая природа и ограничение анализа рамками определенного количества рассматриваемых объ-

ектов. Например, для сравнения RC Cola с Coke и Pepsi следует проводить новое исследование,

Эти недостатки в значительной степени устарняются при использовании несравнительных ме-

тодов шкалирования,

Несравнительные шкалы (noncomparative scales)

Один из двух методов шкалирования, заключающийся в самостоятельной оценке каждого

объекта.

При использовании несравнительных шкал (noncomparative scales), также называемых мо-

надическими или метрическими, каждый объект исходной рассматриваемой совокупности

оценивается независимо от других. Полученные данные считаются интервально или рейтинго-

воотшкалированными [9].

Например, респондентов могут попросить оценить Coke по шкале предпочтений от 1 до 6

(1 — абсолютно не нравится, 6 — очень нравится). Таким же образом оцениваются Pepsi и RC

Cola. Из рис. 8.2 видно, что несравнительные рейтинговые шкалы могут быть непрерывными

или детализированными. Детализированные рейтинговые шкалы в свою очередь разделяются

на шкалы: Лайкерта (Likert), семантического дифференциала и Стэпеля (Stapel). В маркетинго-

вых исследованиях чаще всего используется несравнительное шкалирование. Глава 9 полно-

стью посвящена данному предмету. В этой главе рассматриваются сравнительные методики

шкалирования.

Глава 8. Измерение и шкалирование: основы и сравнительное шкалирование 323

Сравнительное

шкалирование

Несравнительное

калироаание.

Непрерывные

рейтинговые

шкалы

Детализированные

рейтинговые

Дата добавления: 2015-05-09