Mérések a marketingkutatásban. A szemantikai differenciálban használt skálák típusai Szemantikus differenciálskála példa

Az egymásnak ellentmondó ítéletek jelenléte a B skála válaszaiban ahhoz vezet, hogy a skálát elfogadhatatlannak kell tekinteni.

Ez a megközelítés a skála megbízhatóságának növelésére nagyon összetett. Ezért csak kritikus tesztek vagy tömeges felhasználásra szánt technikák vagy paneltanulmányok kidolgozásakor ajánlható.

Egy módszert több válaszadón is lehet tesztelni. Ha a módszer megbízható, akkor a különböző válaszadók konzisztens információkat adnak, de ha eredményeik nem konzisztensek, akkor vagy megbízhatatlanok a mérések, vagy az egyes válaszadók eredményei nem tekinthetők egyenértékűnek. Ez utóbbi esetben meg kell határozni, hogy az eredmények valamelyik csoportja megbízhatóbbnak tekinthető-e. A probléma megoldása annál is fontosabb, ha feltételezzük, hogy a vizsgált módszerek bármelyikével ugyanúgy megengedhető az információszerzés.

Egyazon tulajdonság mérésére párhuzamos módszerek alkalmazása számos nehézségbe ütközik.

Először is, nem világos, hogy mindkét módszer milyen mértékben méri az objektum azonos minőségét, és általában nincsenek formális kritériumok egy ilyen hipotézis tesztelésére. Ebből következően egy adott módszer érdemi (logikai-elméleti) indoklásához kell folyamodni.

Másodszor, ha párhuzamos eljárásokat találunk egy közös tulajdonság mérésére (az adatok nem különböznek szignifikánsan), akkor továbbra is kérdés marad ezen eljárások alkalmazásának elméleti indokoltsága.

El kell ismerni, hogy maga a párhuzamos eljárások alkalmazásának elve nem formális, hanem sokkal inkább tartalmi elv, amelynek alkalmazása elméletileg nagyon nehezen igazolható.

Az érvényesség megállapításának egyik elterjedt megközelítése az úgynevezett bírák, szakértők alkalmazása. A kutatók megkérik az emberek egy meghatározott csoportját, hogy kompetens egyénekként járjanak el. Felkínáljuk a vizsgált objektum mérésére szolgáló jellemzők készletét, és felkérik őket, hogy értékeljék az egyes jellemzők ehhez az objektumhoz való hozzárendelésének helyességét. A bírák véleményének közös feldolgozása lehetővé teszi, hogy a vizsgált objektum mérése során súlyozást, vagy, ami ugyanaz, skálaértékeléseket rendeljenek hozzá. A jellemzők halmaza lehet egyéni ítéletek listája, egy tárgy jellemzői stb.

A bírálati eljárások változatosak. Alapozhatnak páros összehasonlítás, rangsorolás, szekvenciális intervallumok stb. módszerein.

Az a kérdés, hogy kit tekintsünk bírónak, meglehetősen ellentmondásos. A vizsgált sokaság képviselőjeként kiválasztott bíráknak így vagy úgy, annak mikromodelljét kell képviselniük: a bírák értékelése szerint a kutató határozza meg, hogy a felmérési eljárás egyes pontjait mennyire megfelelően értelmezik a válaszadók.

A bírák kiválasztásánál azonban nehéz kérdés merül fel: milyen hatással van a bírák saját attitűdje az értékelésükre, mert ezek az attitűdök jelentősen eltérhetnek az alanyok attitűdjétől ugyanarra a tárgyra vonatkozóan.

Általánosságban elmondható, hogy a probléma megoldása a következő: a) gondosan elemezze a bírák összetételét abból a szempontból, hogy élettapasztalataik és társadalmi helyzetük jelei megfelelnek-e a vizsgált populáció megfelelő mutatóinak; b) azonosítsa a bírák pontszámaiban az egyéni eltérések hatását a pontszámok általános eloszlásához képest. Végül nem csak a bírák mintapopulációjának minőségét, hanem méretét is értékelni kell.

Ezt a számot egyrészt a konzisztencia határozza meg: ha kellően magas a bírák véleményének konzisztenciája, és ennek megfelelően kicsi a mérési hiba, akkor a bírák száma is kicsi lehet. Be kell állítani a megengedett hiba értékét, és ennek alapján kiszámítani a szükséges mintanagyságot.

Ha a tárgy teljes bizonytalanságát észlelik, vagyis abban az esetben, ha a bírák véleménye egyenletesen oszlik el az összes értékelési kategória között, a bírák mintájának növelése nem menti meg a helyzetet, és nem hozza ki a tárgyat az értékelési kategóriákból. bizonytalanság állapota.

Ha az objektum kellően bizonytalan, akkor a nagyszámú fokozat csak további beavatkozást okoz a bírák munkájában, és nem ad pontosabb információt. Ismételt teszteléssel azonosítani kell a bírák véleményének stabilitását, és ennek megfelelően szűkíteni kell a fokozatok számát.

Az érvényesség ellenőrzésére szolgáló adott módszer, módszer vagy technika kiválasztása számos körülménytől függ.

Mindenekelőtt egyértelműen meg kell állapítani, hogy lehetséges-e jelentős eltérés a tervezett mérési programtól. Ha a kutatási program szigorú határokat szab, akkor nem egy, hanem több módszert kell alkalmazni az adatok érvényességének ellenőrzésére.

Másodszor, szem előtt kell tartani, hogy az adatok robusztusságának és érvényességének szintjei szorosan összefüggenek egymással. Az instabil információk e kritérium szerinti megbízhatóságának hiánya miatt nem igénylik az érvényesség túl szigorú ellenőrzését. Biztosítani kell a kellő robusztusságot, majd megfelelő lépéseket kell tenni az adatok értelmezési határainak tisztázására (azaz az érvényességi szint azonosítására).

A megbízhatóság szintjének meghatározására irányuló számos kísérlet arra enged következtetni, hogy a mérőműszerek fejlesztése során azok megbízhatósága szempontjából a következő főbb munkaszakaszok sorrendje javasolt:

a) Az elsődleges adatok mérésére szolgáló módszerek érvényességének előzetes ellenőrzése a módszertan tesztelésének szakaszában. Itt ellenőrzik, hogy az információ mennyiben felel meg lényegében a tervezett célnak, és milyen korlátai vannak az adatok későbbi értelmezésének. Ehhez elegendő 10-20 megfigyelésből álló kis minták, majd a módszertan szerkezetének módosítása.

b) A második lépés a módszertan kipróbálása és a kiindulási adatok stabilitásának alapos ellenőrzése, különös tekintettel a kiválasztott mutatókra és skálákra. Ebben a szakaszban olyan mintára van szükség, amely a válaszadók valós sokaságának mikromodelljét reprezentálja.

c) Ugyanazon általános műrepülés során minden, az érvényességi szint ellenőrzéséhez szükséges műveletet elvégeznek. A kísérleti adatok elemzésének eredményei elvezetnek a módszertan tökéletesítéséhez, minden részletének finomításához, és végső soron a fő vizsgálat módszertanának végleges változatának kézhezvételéhez.

d) A fő vizsgálat elején célszerű ellenőrizni az alkalmazott módszer stabilitását, hogy a stabilitás pontos mutatóit kiszámíthassuk. Az érvényességi határok utólagos tisztázása a vizsgálat eredményeinek teljes elemzésén megy keresztül.

Az alkalmazott megbízhatóság-értékelési módszertől függetlenül a kutatónak négy egymást követő lépése van a mérési eredmények megbízhatóságának javítására.

Először is, amikor a mérési megbízhatóság rendkívül alacsony, néhány kérdést egyszerűen kidobunk a kérdőívből, különösen akkor, ha a megbízhatóság mértéke a kérdőív kidolgozása során meghatározható.

Másodszor, a kutató „összecsukhatja” a skálákat, és kevesebb fokozatot használhat. Tegyük fel, hogy a Likert-skála ebben az esetben csak a következő fokozatokat tartalmazhatja: „egyetértek”, „nem értek egyet”, „nincs véleményem”. Erre általában akkor kerül sor, amikor az első lépést befejezték, és amikor a vizsgálatot már elvégezték.

Harmadszor, a második lépés alternatívájaként vagy a második lépés utáni megközelítésként a megbízhatóság értékelését eseti alapon végzik el. Tegyük fel, hogy közvetlen összehasonlítás történik a válaszadók kezdeti és ismételt tesztje során adott válaszaival, vagy valamilyen ezzel egyenértékű válasszal. A megbízhatatlan válaszadók válaszait egyszerűen nem veszik figyelembe a végső elemzésben. Nyilvánvalóan, ha ezt a megközelítést a válaszadók megbízhatóságának objektív értékelése nélkül alkalmazzuk, akkor a „nem kívánatos” válaszok kidobásával a kutatási eredmények a kívántakhoz igazíthatók.

Végül az első három lépés végrehajtása után felmérhető a mérések megbízhatósága. A mérési megbízhatóságot jellemzően nullától egyig változó együttható jellemzi, ahol az egy a maximális megbízhatóságot jellemzi.

Általában úgy tartják, hogy a minimálisan elfogadható megbízhatósági szintet 0,65–0,70 közötti számok jellemzik, különösen, ha a méréseket először végezték el.

Nyilvánvaló, hogy a különböző cégek által végzett sokrétű marketingkutatás során a mérési skálák és azok megvalósítási módjai következetesen igazodtak a konkrét marketingkutatás céljaihoz és célkitűzéseihez. Ez megkönnyíti az ebben a részben tárgyalt problémák megoldását, és inkább szükségessé teszi az eredeti marketingkutatás során.

A mérések validitása egészen más szempontokat jellemez, mint a mérések megbízhatósága. Egy mérés lehet megbízható, de nem érvényes. Ez utóbbi jellemzi a mérések pontosságát a valóságban létezőhöz képest. Például egy válaszadót az éves jövedelméről kérdeztek, ami kevesebb, mint 25 000 dollár. A válaszadó nem szívesen árulta el a kérdezőnek a valós számot, ezért „több mint 100 000 dollár”-ként számolt be bevételéről. Amikor újra tesztelték, ismét elnevezte ezt az adatot, ami a mérések magas szintű megbízhatóságát bizonyítja. Nem a hamisság az egyetlen oka a mérési megbízhatóság alacsony szintjének. Nevezheted úgy is, hogy rossz memória, rossz valóságismeret a válaszoló részéről stb.

Nézzünk egy másik példát, amely a mérések megbízhatósága és érvényessége közötti különbséget jellemzi. Még egy pontatlan óra is naponta kétszer egy órában mutatja az időt, ami nagy megbízhatóságot mutat. Viszont nagyon pontatlanul mehetnek, pl. Az időkijelzés megbízhatatlan lesz.

A mérések megbízhatóságának ellenőrzésének fő iránya a különböző forrásokból származó információk beszerzése. Ezt különböző módon lehet megtenni. Itt mindenekelőtt a következőket kell megjegyezni.

Arra kell törekednünk, hogy a kérdéseket úgy fogalmazzuk meg, hogy azok megfogalmazása hozzájáruljon a megbízható válaszok megszerzéséhez. A kérdőívben további, egymással kapcsolatos kérdések is szerepelhetnek.

Például a kérdőív tartalmaz egy kérdést arra vonatkozóan, hogy a válaszadó mennyire szereti egy bizonyos márkájú élelmiszert. Aztán megkérdezik, hogy a válaszadó mennyit vásárolt ebből a termékből az elmúlt hónapban. Ez a kérdés az első kérdésre adott válasz megbízhatóságának ellenőrzésére irányul.

Gyakran két különböző módszert vagy információforrást használnak a mérések megbízhatóságának értékelésére. Például az írásos kérdőívek kitöltése után a kezdeti mintából több válaszadónak is felteszik ugyanazokat a kérdéseket telefonon. A válaszok hasonlósága alapján ítélik meg azok megbízhatóságának mértékét.

Előfordul, hogy azonos követelmények alapján két válaszadó mintát alakítanak ki, és válaszaikat összehasonlítják a megbízhatóság mértékének felmérése érdekében.

Ellenőrizendő kérdések:

Mi a mérés?

Miben különbözik az objektív mérés a szubjektív méréstől?

Ismertesse a négy skálajellemzőt!

Határozza meg a négyféle skálát, és jelölje meg az egyes skálákban található információk típusait.

Milyen érvek szólnak a semleges gradáció szimmetrikus skálán történő alkalmazása mellett és ellen?

Mi az a módosított Likert-skála, és hogyan viszonyul hozzá az életmód skála és a szemantikai differenciálskála?

Mi az a „halo-effektus”, és hogyan kell egy kutatónak irányítani?

Milyen összetevők határozzák meg a „mérés megbízhatósága” fogalmának tartalmát?

Milyen hátrányai lehetnek az alkalmazott mérőskálának?

Milyen módszereket ismer a mérési stabilitás értékelésére?

Milyen módszereket ismer a mérések érvényességi szintjének értékelésére?

Miben különbözik a mérési megbízhatóság a mérés érvényességétől?

Mikor kell a kutatónak értékelnie a mérés megbízhatóságát és validitását?

Tételezzük fel, hogy marketingkutatással foglalkozik, és egy magán élelmiszerbolt tulajdonosa megkereste Önt azzal a kéréssel, hogy pozitív képet alakítson ki erről az üzletről. Tervezzen szemantikai differenciálskálát egy adott üzlet releváns képméreteinek mérésére. A munka elvégzésekor a következőket kell tennie:

A. Végezzen ötletrohamot a mérhető mutatók meghatározásához.

b. Keresse meg a megfelelő bipoláris definíciókat.

V. Határozza meg a fokozatok számát a skálán!

d) Válasszon módszert a „halo effect” szabályozására.

Készítsen mérési skálát (indokolja a skálaválasztást, az átmenetek számát, a semleges pont vagy gradáció meglétét vagy hiányát; gondolja át, hogy azt méri-e, amit mérni tervezett) a következő feladatokhoz:

A. Egy gyermekjátékokat gyártó cég azt szeretné tudni, hogyan reagálnak az óvodások az „Énekelj velünk” videojátékra, amelyben a gyermeknek együtt kell énekelnie az animációs film szereplőivel.

b. Egy tejtermékgyártó öt új joghurtízt tesztel, és szeretné tudni, hogyan értékelik a fogyasztók az ízeket édesség, kellemesség és gazdagság tekintetében.

Lista irodalom

Burns Alvin C., Bush Ronald F. Marketingkutatás. New Jersey, Prentice Hall, 1995.

Evlanov L.G. A döntéshozatal elmélete és gyakorlata. M., Közgazdaságtan, 1984.

Eliseeva I.I., Yuzbashev M.M. A statisztika általános elmélete, M., Pénzügy és Statisztika, 1996.

Egy szociológus munkafüzet. M., Nauka, 1977.

A munka elkészítéséhez a http://www.marketing.spb.ru/ webhelyről származó anyagokat használtak fel.

Jelenlegi oldal: 4 (a könyv összesen 9 oldalas) [olvasható rész: 7 oldal]

4. témakör. MINTAVÉTELI MÓDSZER AZ INFORMÁCIÓGYŰJTÉS, A TÉRFOGAT MEGHATÁROZÁSÁHOZ ÉS A MINTAVÉTELI ELJÁRÁS

1. Problémás helyzet„Új üzleti kilátások kutatása”

I. Ivanov vállalkozó fontolóra veszi egy teljes ciklusú reklámügynökség megszervezésének lehetőségét N városában, amely ügyfelei számára szinte a teljes hirdetési szolgáltatást nyújtja. Véleménye szerint a szolgáltatásra lesz kereslet, mert N város fogyasztási cikkeinek piaca ígéretes (jelenleg a fehérorosz gyártók aktívan fejlesztik), vagyis elég magas a piaci kapacitás. Figyelembe véve ennek az üzletnek az újszerűségét, Ivanov elemezni kívánja a piaci helyzetet, és következtetéseket von le egy ilyen vállalkozás vonzerejét illetően.

A probléma megoldása érdekében úgy döntöttek, hogy tanulmányt készítenek a piaci versenyhelyzetről, valamint meghatározzák azokat a piaci szegmenseket, amelyeket a reklámügynökségnek meg kell céloznia.

A versenyhelyzet tanulmányozása során a következő részfeladatok azonosíthatók: versengő ügynökségek ajánlatainak felkutatása, reklámszolgáltatási kínálat volumenének meghatározása N város piacán, a nyújtott reklámszolgáltatások leírása, árrés szerinti szegmentálás, az árrés mechanizmusának azonosítása. interakció a nagyvállalati ügyfelekkel, a legközelebbi versenytársaktól eltávozó ügyfelek kilátásainak felmérése, a fogyasztók értékelése a legközelebbi versenytársak által nyújtott szolgáltatás minőségéről.

A nagyvállalati ügyfelek szegmensének vizsgálatát a következő területeken tervezzük elvégezni: az ügynökségi szolgáltatásokra vonatkozó ügyféligények azonosítása, a szolgáltatások iránti kereslet volumenének felmérése, az ügyfelek árorientációinak azonosítása, a lehetséges együttműködési mechanizmusok vizsgálata.

Kérdések és feladatok

1. Milyen másodlagos információforrások használhatók a problémák megoldására?

2. Milyen marketingkutatási módszerek alkalmazhatók ebben az esetben?

3. Kik alkotják a populációt e tanulmány szempontjából?

2. Problémahelyzet „Új termék a piacon”

Egy süteményeket gyártó kis édesipari cég új terméket - csökkentett kalóriatartalmú diétás süteményt - fejlesztett ki, amelyet N város és a régió piacára kíván szállítani. A társaság vezetése a városi piac kiskereskedelmi szegmensében tervezi megszervezni a munkát. Sőt, a cégvezetésnek információi vannak a közvetlen versenytársakról. A tervek szerint információkat gyűjtenek a helyettesítő áruk gyártóiról is. Egy marketing audit kimutatta, hogy a cégnek nincs fogalma a célközönségről, és nincs egyértelmű pozicionálási stratégiája sem. E körülmények tisztázása érdekében marketingkutatást tervezünk, melynek fő céljai:

– a diétás sütemények potenciális fogyasztóinak azonosítása;

– a célfogyasztók viselkedési jellemzőinek azonosítása (fogyasztás gyakorisága, árorientáció, meglévő egészségügyi problémák, új termékek fogyasztására hajlamosak, súlyukra figyelők);

– a potenciális piaci kapacitás felmérése;

– a közvetlen versenytársak és a versenytársak azonosítása a helyettesítő áruk gyártásában;

– a diétás süteményfogyasztók szegmentálása;

– termékpozícionálás a kiválasztott piaci szegmensekben;

– lehetséges elosztási csatornák tanulmányozása.

Kérdések és feladatok

1. Határozza meg a kutatási módszereket és a másodlagos információforrásokat!

2. Indokolja a mintavételi módszereket!

3. Ki alkotja a populációt a vizsgálat szempontjából?

3. Problémás helyzet„Új címke tesztelése”

Az OJSC Pivo új címkével kívánja bevezetni a kvast a regionális piacra. Több moszkvai reklámügynökség bemutatott kifejlesztett címkelehetőségeket, ezért a cég vezetése marketingkutatás mellett döntött, hogy a célközönség képviselői szempontjából a legjobb címkeopciót azonosítsa.

A marketing osztály a következő feladatokat kapta:

– azonosítsa a fogyasztói preferenciákat a „kvasz” termékkel kapcsolatban (térfogat, palack alakja, színe stb.);

– annak felmérése, hogy a fogyasztók hogyan vélekednek az új címkézési lehetőségről;

– felméri a célfogyasztók véleményét a címkén szereplő információkról.

A marketingkutatás legkedveltebb módszere a potenciális fogyasztók felmérése volt az értékesítési pontokon.

Kérdések és feladatok

1. Milyen típusú kiskereskedelmi egységeket kell kutatni?

2. A kiskereskedelmi egységek mintavételének melyik módja a legelőnyösebb ebben a helyzetben (valószínűségi vagy determinisztikus)?

3. Milyen szempontok alapján választják ki a válaszadókat a felmérésben való részvételre?

4. Praktikus munka„A mintavételi keret meghatározása”

A munka célja: Fedezze fel a mintakeret és a mintaméret meghatározására szolgáló módszereket.

A mű tartalma: A hallgatók listákat kapnak kutatási feladatokkal. A kutatási kérdések lehetnek egyszerűek, és a hallgatók számára ismerős termékekhez kapcsolódnak, például átlagosan hány csokit fogyaszt el egy egyetemi közgazdász hallgató hetente? Ehhez a tanulóknak a táblázat kitöltésével egy mintavételi keretet kell összeállítaniuk (feltéve, hogy a mintavételi keret és a célpopuláció azonos). 18.

18. táblázat

Hipotetikus populáció a csokoládé fogyasztás tanulmányozásához

Figyelni kell azonban arra a tényre, hogy nem szabad figyelembe venni azokat a maximális és minimális értékeket, amelyek jelentősen meghaladják az elfogyasztott rudak átlagos számát. Véletlenszámokat tartalmazó táblázat segítségével (13. melléklet) a hallgatóknak a teljes lakosság megkérdezése nélkül meg kell határozniuk, hogy átlagosan mennyi csokoládét fogyasztanak el az egyetem Közgazdaságtudományi Karának hallgatói hetente.

5. Példák tipikus problémák megoldására17
Összeállította: Davis D. Reklámtevékenység kutatása: elmélet és gyakorlat / Ford. angolról – M.: Williams, 2003. – 243–248.

1. példa Határozza meg a végső mintanagyságot, ha három alternatív, „egyetértek-nem értek egyet” választ igénylő kérdést dolgoztak ki a kutatáshoz. Az első kérdésre várhatóan a minta 10%-a kap igenlő választ, a másodikra ​​20%, a harmadikra ​​pedig 85%. Ezenkívül a három kérdésre külön-külön egy szűk, ±3%-ot meg nem haladó konfidenciaintervallumot kell biztosítani.

Megoldás. A probléma megoldásához a melléklet adatait kell felhasználni. 4. A mellékletben található táblázatból. A 4. ábrán jól látható, hogy ±3%-ot meg nem haladó értékű konfidenciaintervallum mellett az igenlő válaszok várható aránya mellett:

– 10% – a minta mérete 400 legyen;

– 20% – a minta mérete 700 legyen;

– 85% – a minta mérete körülbelül 600 legyen.

Ezért ezeknél az értékeknél a végső mintanagyságnak 700 főnek kell lennie (a három szükséges mintaméret közül a legnagyobb).

Válasz: 700 fő.

2. példa Tegyük fel, hogy választ kell kapnia a válaszadók egy csoportjától a következő kérdésre: „Ismerte-e a Zhuravli Factory-Kitchen OJSC által gyártott sütemények reklámozását?”, és a válaszadók 35%-ától igenlő választ kell kapnia. Ebben az esetben 99%-ig biztosnak kell lennie abban, hogy a pozitív válaszok tényleges aránya ±2%-on belül lesz. Mekkora lenne a minta mérete, ha a konfidenciaszint 95%, a konfidencia intervallum pedig ±4%?

Megoldás. A szükséges mintanagyságot egy adott megbízhatósági szinten a következő képlet határozza meg:

p – várható részesedés;

e – kívánt konfidencia intervallum.

A különböző megbízhatósági szintek Z-pontszámait a táblázat tartalmazza. 19.

19. táblázat

Z-pontérték

Az értékeket behelyettesítve a következőket kapjuk:

A minta mérete nagy, mert a konfidenciaszint és a konfidenciaintervallum nagy pontosságot határoz meg. A minta mérete sokkal kisebb lesz, ha a konfidencia intervallum ±4%-ra nő, és a konfidenciaszint 95%-ra csökken:

Válasz: 3756 fő; 546 fő

3. példa. Legyen a lakosság létszáma 375 557 fő. Meg kell határozni a minta méretét, ha a konfidenciaszint 95%, a konfidencia intervallum ±0,05.

Megoldás.

A probléma megoldását táblázat formájában mutatjuk be. 20.

20. táblázat

A minta méretének meghatározása

Válasz: 350 fő

4. példa Képzelje el a következő helyzetet. Ön a válaszadók egy csoportjához fordult a következő kéréssel: „Kérjük, értékelje egytől ötig terjedő skálán a „Supercomp” OJSC számítógépes szalonja hirdetésének hitelességét. Mekkora lenne a minta mérete, ha 95%-ban biztos akar lenni abban, hogy a valódi sokaság átlagértéke ±0,4-en belül van a minta átlagától?

Megoldás.

Az első szakaszban értékeljük a szórást. Ezt úgy kaphatjuk meg, hogy összeadjuk a skála szélsőértékeit, és az összeget elosztjuk néggyel:

s = (5 + 1): 4 = 1,5

Az adott kívánt konfidenciaszinthez szükséges mintanagyság a következő képlettel számítható ki:

ahol z a szükséges megbízhatósági szintnek megfelelő z-pontszám;

e – kívánt konfidencia intervallum;

s 2 – szórás.

Válasz: 54 fő

6

1. feladat. Töltse ki a táblázat üres helyeit! 21, feltüntetve a mintavételi módszerek előnyeit és hátrányait.

21. táblázat

Mintavételi módszerek összehasonlító elemzése

2. probléma. A következő helyzetek mindegyikéhez határozza meg a célpopulációt:

a) Az OJSC „Dairy Plant” tájékoztatást szeretne kapni a tejtermékeket vásárlók alacsony aktivitásának okairól az üzem reklámkampányaiban;

b) egy háztartási elektromos készülékek értékesítésével foglalkozó nagykereskedő N városában szeretné értékelni a fogyasztói reakciókat a mindennapi életet serkentő kampányra;

c) A város központi áruháza tájékoztatást kíván kapni a helyi újságban elhelyezett hirdetések hatékonyságáról;

d) egy nemzeti kozmetikai gyártó biztosítani akarja, hogy a nagykereskedők elegendő készlettel rendelkezzenek, hogy elkerüljék a kiskereskedők készletezését;

e) az egyetemi kávézó új, munkatársai által gyártott üdítőt kíván tesztelni.

3. feladat. Egy népszerű turisztikai üdülőhely adminisztrációja úgy döntött, hogy meghatározza az üdülőhelyet látogató turisták hozzáállását az aktív pihenés bizonyos típusaihoz. A tervek szerint az üdülőhely két legnagyobb szállodájának minden szobájába értesítést küldenek, amely tájékoztatja a vendégeket a tanulmányozás céljáról, idejéről és helyszínéről. A felmérésben részt venni kívánóknak a szálloda halljába kellett menniük, ahol speciális asztalok elhelyezését tervezték:

a) milyen módszerrel választják ki a mintaelemeket?

4. feladat. A plus-size ruhákat gyártó Bogatyr cég vezetése úgy döntött, hogy megváltoztatja a cég marketingstratégiáját. Ezt egy sor célcsoport-felmérés előzte meg. A megkérdezett csoportok 10-12 nagytestű, eltérő demográfiai jellemzőkkel rendelkező férfiból és nőből álltak, akiket testi adottságok alapján választottak ki közvetlenül az utcán:

a) milyen módszerrel választják ki a mintaelemeket?

b) kritikai értékelést ad az alkalmazott kiválasztási módszerről.

5. feladat. Meghatározzák a DVD-lejátszóval rendelkező családok százalékos arányát és az átlagos heti használati időt. Az előírt pontossági szint 95%, a maximális hiba ±3% a tulajdonosok számánál és ±1 óra a használati időnél. Egy korábbi tanulmány kimutatta, hogy a háztartások 20%-ának volt DVD-lejátszója; az átlagos használati idő heti 15 óra, 5 óra szórással:

a) mekkora minta legyen a DVD-lejátszós háztartások számának meghatározásához?

b) mekkora minta legyen a DVD-lejátszók használatával eltöltött átlagos idő meghatározásához?

c) mekkora legyen a minta mérete mindkét fenti paraméter meghatározásához? Miért?

6. feladat. Az általános populációt a következő jellemzők írják le (22. táblázat). E három referenciaérték alapján határozza meg egy 200 elemből álló minta teljesítményét.

22. táblázat

A lakosság jellemzői

7. probléma. Az OJSC "Beer" azt tervezi, hogy megváltoztatja fő termékeinek címkéjét:

a) határozza meg az ebben az esetben használható sokaságot és mintavételi keretet;

b) írja le, hogyan lehet egyszerű véletlenszerű mintát nyerni a létrehozott mintavételi keret segítségével;

c) Lehetséges-e rétegzett mintavétel? Ha igen, akkor hogyan?

d) lehet-e klaszteres mintavételt alkalmazni? Ha igen, akkor hogyan?

e) milyen mintavételi módszert javasol? Miért?

8. feladat. Töltse ki a táblázatot. 23, meghatározza azokat a kritériumokat, amelyek meghatározzák a minta vagy a népszámlálás célszerűségét.

23. táblázat

Kritériumok annak meghatározásához, hogy a minta vagy a népszámlálás megfelelő-e

9. feladat. Milyen hatással lenne a minta méretére az általános átlag abszolút pontosságának 25%-os csökkenése? Csökkenteni a megbízhatósági szintet 95-ről 90%-ra?

10. probléma. Tegyük fel, hogy választ kell kapnia a válaszadók egy csoportjától a következő kérdésre: „Ismerte-e az OJSC Dairy Plant által gyártott ivójoghurtok reklámozását?”, amelyre a válaszadók 45%-ától igenlő választ kell kapnia. Ebben az esetben 99%-ig biztosnak kell lennie abban, hogy a pozitív válaszok tényleges aránya ±3%-on belül lesz. Mekkora lenne a minta mérete 95%-os és ±4%-os konfidencia-intervallum mellett?

11. probléma. Képzelje el a következő helyzetet. Ön a válaszadók egy csoportjához fordult egy kéréssel: „Kérjük, egytől ötig terjedő skálán értékelje a Katyusha bútorkonszern által gyártott reklámszekrény-bútorok hitelességét.” Mekkora lenne a minta mérete, ha 95%-ban biztos akar lenni abban, hogy a sokaság átlagának valós értéke a mintaátlag ±0,5-en belül van?

12. probléma. Határozza meg a végső mintanagyságot, ha három alternatív, „egyetértek-nem értek egyet” választ igénylő kérdést dolgoztak ki a kutatáshoz. Az első kérdésre a minta 20%-a, a másodikra ​​35%, a harmadikra ​​pedig 65%-a várhatóan igenlő választ kap. Ezen túlmenően szükség van egy szűk konfidenciaintervallum megadására, amely ±4%-on belül van mindhárom kérdés esetében külön-külön.

7. Vita

Olvassa el és beszélje meg a következő állításokat:

1. Minél nagyobbak a különbségek (heterogenitás) a sokaságon belül, annál nagyobb a lehetséges mintavételi hiba.

2. A minta mérete a vizsgált objektumok homogenitásának vagy heterogenitásának szintjétől függ. Minél homogénebbek, annál kisebb számok szolgáltathatnak statisztikailag megbízható következtetéseket.

3. A minta méretének meghatározása a megengedett statisztikai hiba konfidenciaintervallumának szintjétől függ. Ez az úgynevezett véletlenszerű hibákra vonatkozik, amelyek bármilyen statisztikai hiba természetéhez kapcsolódnak.

4. A legmegbízhatóbb eredményt bizonyos feltételek mellett folyamatos vizsgálattal vagy népszámlálással lehet elérni.

5. Minden minta rendelkezik egy bizonyos szintű reprezentativitással és a kapcsolódó hibaaránnyal.

6. Van egy bizonyos mintaméret-határ, amelynek túllépése nem növeli jelentősen az eredmények pontosságát.

7. A leggyengébb követelményeket a hírszerzési célokat szolgáló tanulmány mintájára támasztják. A fő elv itt a „poláris” csoportok azonosítása az elemzéshez elengedhetetlen kritériumok szerint. Az ilyen minták mérete nincs szigorúan meghatározva. Az információgyűjtés addig folytatódik, amíg a kutató nem halmoz fel sokféle információt, amely nem reprezentatív, de elégséges hipotézisek megfogalmazásához.

8. A rétegzett mintavétel pontosabb, mint az egyszerű véletlenszerű mintavétel.

9. A legtöbb nem szándékos adathamisítás a mintavételi szakaszban történik. Oroszországban kevés a hozzáértő mintavétel szakembere, így még néhány neves cégnél sem állították össze kellően szakszerűen a mintavételt.

10. Minden kutatási módszerben vannak potenciális hibák. És senki sem lehet ellenük immunis. A megoldás az, hogy szisztematikusan és professzionális szinten vegyen részt marketingkutatásban, akkor a tapasztalat és a tudás lehetővé teszi a legtöbb szűk keresztmetszet sikeres leküzdését 18
Tokarev B.E. Marketing kutatás. – M.: Közgazdász, 2007. – P. 582–583.

8. Ellenőrző vizsgálat

1. Miben látja a marketingben a szelektív megfigyelés előnyeit vagy hátrányait? ____________________________________.

2. A mintamegfigyelés lehetővé teszi-e a sokaság egységének vagy egy részének vizsgálatát?

a) biztosítja;

b) részben biztosítja;

c) Nem tudom.

3. A mintavétel segítségével pénzt takaríthat meg a felmérés lebonyolításán?

a) lehetővé teszi;

b) nem teszi lehetővé.

4. A részleges felmérés teljes körű információt nyújt?

a) rendelkezik;

b) nem rendelkezik.

5. Lehetővé teszi-e a mintás megfigyelés a teljes sokaság megbízható megítélését a része alapján?

c) Nem tudom.

5. témakör ADATGYŰJTÉSI ŰRLAP

1. Önállóan megoldandó problémák

1. probléma. Határozza meg a következő kérdésekben használt skála típusát! Válaszát indokolja:

a) az év melyik szakaszában tervezi általában a nyaralását?

b) családja teljes bevétele? __________________.

c) Mi a három kedvenc samponmárkád? Értékelje őket 1-től 3-ig saját preferenciái szerint, és jelölje be az 1-et a legkedveltebbnek:

– Pantene Pro-V;

d) mennyi időt tölt naponta úton otthonról egyetemre:

– kevesebb, mint 5 perc;

– 5–15 perc;

– 16-20 perc;

– 21–30 perc;

– 30 perc vagy több;

e) mennyire elégedett a „Marketing és Reklám” magazinnal:

- Nagyon elégedett;

- elégedett;

– elégedettek és elégedetlenek egyaránt;

- elégedetlen;

- nagyon elégedetlen;

f) átlagosan hány cigarettát szív el naponta?

– egynél több csomag;

– fél csomagtól egy egészig;

– fél csomagnál kevesebb;

g) iskolai végzettsége:

– befejezetlen másodlagos;

– végzett középfokú;

– befejezetlen felsőoktatás;

- felsőfokú végzettség.

2. probléma. Az alábbiakban az előző kérdések mindegyikének elemzése olvasható. Az alkalmazott elemzés minden esetben megfelelő-e a mérési skála típusának?

V. A minta körülbelül 50%-a ősszel, 25%-a tavasszal, a maradék 25%-a télen megy nyaralni. Megállapíthatjuk, hogy ősszel kétszer annyi nyaraló van, mint a tavaszi és téli szezonban.

B. Egy családtag átlagos összjövedelme 15 ezer rubel. Azok a válaszadók, akiknek összjövedelme kevesebb, mint 15 ezer rubel. 67%, több mint 15 ezer rubel bevétellel. – 33%.

Q. A Pantene Pro-V a legelőnyösebb márka. Átlagos preferencia értéke 3,52. D. Az otthonról az egyetemre való utazással töltött időre vonatkozó összes válaszlehetőség medián értéke 8,5 perc. Háromszor több válaszadó tölt 5 percnél kevesebbet úton, mint a 16-20 percet töltők száma.

D. Az átlagos elégedettségi pontszám 4,5, ami a Marketing és Reklám magazin olvasóinak magas szintű elégedettségét jelzi.

E. A válaszadók 10%-a fél doboz cigarettánál kevesebbet szív el naponta, míg a válaszadók 90%-a naponta egy doboznál többet szív el.

G. A válaszok azt mutatják, hogy a válaszadók 40%-a befejezetlen középfokú végzettséggel, 25%-a érettségizett, 20%-a nem végzett felsőfokú végzettséggel, 15%-a pedig felsőoktatási intézményben végzett.

3. feladat. A MIR reklámügynökség az OJSC Dairy Plant számára kidolgozott reklámkampány ismertségi szintjét és fogyasztói megítélését kívánja tanulmányozni. Elhatározták, hogy kvantitatív kutatást végeznek. A hirdetés célközönsége és ennek megfelelően a vizsgálat mintapopulációja 20 év feletti, N városában élő, jelenleg 10 év alatti gyermeket nevelő nők voltak. A reklámkampány célja a fogyasztók tájékoztatása volt a bébiételekhez szánt új termékekről. Ügyfele, az OJSC Dairy Plant szeretné tudni, hogy a kutatás célját el kell-e rejteni a válaszadó elől. Milyen kérdéseket tesz fel a Dairy Plant OJSC marketing igazgatójának, és milyen információkra van szüksége a döntés meghozatalához? Milyen tényezők befolyásolják az Ön döntését, hogy az OJSC Dairy Plant kérdőívének kidolgozásakor nem hozza nyilvánosságra a tanulmány célját? Milyen előnyei és hátrányai vannak annak, ha e kutatási projekt során eltitkolják a kutatás célját?

a) az alábbi újságok közül melyiket olvassa rendszeresen:

- „brjanszki munkás”;

- "TVNZ";

– „Gazdasági Újság”;

b) milyen gyakran vásárol termékeket az OJSC „Dairy Plant”-tól:

c) Ön beleegyezik abba, hogy a kormány behozatali korlátozásokat vezessen be:

- Határozottan egyetértek;

- egyetértek;

– sem ellene, sem mellette;

– nem értek egyet;

- határozottan, - nem ért egyet;

d) milyen gyakran vásárol Cif mosószert:

- hetente egyszer;

- kéthetente egyszer;

– háromhetente egyszer;

- havonta egyszer;

d) milyen társadalmi csoporthoz tartozik?

- munkás;

– alkalmazott;

– menedzser;

- Egyéb;

f) hol szoktál irodaszereket vásárolni?

g) ha tévét néz, néz reklámot?

i) melyik teamárkát ismeri a legjobban:

j) Ön mit gondol arról, hogy az orosz kormánynak a globális pénzügyi válsággal összefüggésben folytatnia kell-e a jelenlegi adócsökkentési és kormányzati kiadáscsökkentési politikát?

k) hányszor sportol a héten:

- minden nap;

- heti 5-6 alkalommal;

- heti 2-4 alkalommal;

- hetente egyszer;

a) az alábbi okok közül melyik a legfontosabb az Ön számára, amikor tévét választ:

– szerviz az üzletben;

- védjegy;

– a hibák szintje;

- garanciák;

b) adja meg iskolai végzettségét:

- kevesebb mint középiskola;

– befejezetlen másodlagos;

- Gimnázium;

– másodlagos műszaki;

– befejezetlen felsőoktatás;

– felsőfokú végzettség;

– felsőfokú szakember;

c) mennyi az átlagos havi jövedelme?

– kevesebb, mint 4500 RUB;

– 4501–10 000 RUB;

- 10 001-20 000 rubel;

- 20 001-50 000 rubel;

- több mint 50 001 rubel;

d) átlagos havi jövedelme?

- magas;

- átlagos;

– minimális.

6. feladat. Válasszon ki legalább öt márkát ugyanabból a termékcsaládból ismert gyártóktól, például sampon, autó, csokoládé stb. Soroljon fel 5-10 paramétert (tulajdonságokat, minőségeket), amelyek alapján ezek a termékek értékelhetők, majd:

24. táblázat

Állandó összegű skála értékelési eredményei

c) módosítsa a táblázatot. 25. ábra, az egyes paraméterekhez a szignifikancia szerint rangsorolást rendelve, 0-tól (legkevésbé előnyös) 1-ig (legelőnyösebb), táblázatban foglalja össze az eredményeket. 25, következtetést levonni, összehasonlítani az előző feladatok eredményeivel;

25. táblázat

Az értékelési eredmények állandó összegű skálán a rangot figyelembe véve

d) értékelje ezeket a termékeket egy módosított Likert-skálán hét értékelési lehetőség segítségével: 7 – csodálatos; 6 – nagyon jó; 5 – jó; 4 – közepes; 3 – rossz; 2 – nagyon rossz; 1 – értéktelen (26. táblázat);

26. táblázat

Módosított Likert-skála értékelési eredmények

27. táblázat

Termékek összehasonlítása a paraméter szerint (b, c, …)

Határozza meg az egyes termékek preferenciáinak számát az összes többi termékkel szemben:

ahol f Si az S i termék preferenciáinak összessége a többi termékhez viszonyítva (az összes táblázat megfelelő sorában szereplő „egységek” számának meghatározásával);

n – áruk száma;

m – azon paraméterek száma, amelyek alapján az értékelést elvégzik;

f ksij – az S i termék kiválasztásának gyakorisága (értékelése) az S j termékkel szemben.

Számítsa ki az egyes termékek általános súlyát:

ahol W az S termék általánosított tömege egy egység törtrészében ();

J – a kapott értékelések száma összesen:

Szorozzuk meg az általánosított súlyokat 100-zal, és hasonlítsuk össze az előző feladatok eredményeivel.

7. feladat. Válasszon öt márkát különböző gyártóktól bármely termékcsoportból (például tejtermékek, csokoládé, kávé stb.). Írjon kérdéseket a vizsgált márkákról névleges, ordinális, intervallum- és arányskálák segítségével. Válaszoljon a feltett kérdésekre. Melyikre nehezebb válaszolni és miért?

8. probléma. A tanulóknak három-négy fős csoportokra kell oszlaniuk. A páros összehasonlítás módszerével a csoport minden tagjának öt-hat televíziós reklámot kell értékelnie olyan szempontok szerint, mint a szerző ötletének eredetisége, emlékezetessége, a fogyasztó vásárlási motivációja. Ezután fel kell mérni a vélemények konzisztenciájának mértékét, ki kell számítani a videók integrált értékelését, és meg kell határozni a legjobbat.

9. feladat. A páros összehasonlítási módszerrel három szakértő megbízásából értékeljen öt teamárkát olyan szempontok alapján, mint az aroma, gazdagság, íz és ár. Véleményüknek megfelelően számítsa ki a tea integrált értékét, és határozza meg a legjobbat.

10. probléma. Számítsa ki a legnagyobb orosz marketingkutató cégek 10 webhelyének szubjektív integrált értékelését a következő kritériumok szerint: a nyújtott szolgáltatásokkal kapcsolatos információk teljessége, a céggel kapcsolatos információk teljessége, a tervezés, a navigáció egyszerűsége. Határozza meg ezen jellemzők jelentőségét!

11. probléma. Készítsen szemantikai differenciálskálát a városban található két egyetem képének mérésére. Mutassa be skáláját egy 20 diákból álló kísérleti mintának. Kutatása alapján válaszoljon a kérdésre: Melyik egyetemről van kedvezőbb kép? Milyen egyéb módszerekkel értékelhető az egyetemek imázsa?

12. probléma. Készítsen Likert-skálát a város két bankjának imázsának mérésére. Mutassa be ezt a skálát egy 20 diákból álló kísérleti mintának. Kutatása alapján válaszoljon arra a kérdésre: melyik banknak van kedvezőbb imázsa?

13. probléma. Készítsen Stapel skálát két városi kiskereskedelmi lánc imázsának mérésére. Mutassa be ezt a skálát egy 20 diákból álló kísérleti mintának. Kutatása alapján válaszoljon a kérdésre: Melyik láncnak van kedvezőbb imázsa?

14. probléma. Készítsen kérdőívet annak meghatározására, hogy a tanulók hogyan választják ki nyaralási úti céljukat. Tesztelje le a kérdőívet úgy, hogy személyes interjún keresztül mutassa be 10 hallgatónak. Hogyan módosítaná a kérdőívet az előteszt után?

15. probléma. 2008 decemberében az A város egyik klinikáján megjelent egy egyedi elektronikus anyakönyvvezető, amely lehetővé teszi a betegek számára, hogy a szokásos rendszert megkerülve, a megfelelő időpontban időpontot foglaljanak: reggel hatkor kelés - sor - kupon. Külsőleg az elektronikus nyilvántartás vagy információs kioszk hasonló egy hagyományos ATM-hez. A klinika első emeletén található, közvetlenül a bejáratnál. Bárki megadhatja egészségbiztosítási számát, és a képernyőn láthatja egy egészségügyi intézmény és/vagy egy adott szakorvos nyitvatartási idejét, valamint időpontot foglalhat. A nők tájékoztatást kapnak a város másik végén található terhesgondozó fogadóóráiról, valamint a gyermekklinika gyermekorvosainak munkarendjéről is. A recepción egy szakember figyeli, mi történik a képernyőn. Mivel a kioszk online működik, a nyilvántartásban kért információk rögzítésre, elemzésre és rendszerezésre kerülnek. A beteg járóbeteg kártyáját elküldik az általa keresett orvos rendelőjébe, és az erről szóló információk bekerülnek az adatbázisba. 19
Privalenko O. Magam kérek időpontot az orvoshoz // Érvek és tények. – 2008. – 51(376) sz.

Milyen adatgyűjtési módszert alkalmaznak ebben a helyzetben? Hogyan használhatók fel a megszerzett információk? Hogyan javíthatja a klinika hatékonyságát?

16. probléma. A cég egy speciális kiskereskedelmi üzlet „Coffee Paradise”. A marketingkutatás célja annak megértése, hogyan változik a kávéfogyasztás a következő két évben. A cég a következő módszerek alkalmazását tervezi:

– fókuszcsoportok fogyasztókkal – valós és potenciális;

– mélyinterjúk és tömeges felmérés a kávéimádók és nem kávéfogyasztók körében, a választásukat befolyásoló tényezők felmérése.

A társaság a piaci kapacitásról és annak dinamikájáról szeretne információkat szerezni; a kávéfogyasztók motiválása; kávé vásárlási és fogyasztási helyzeteinek leírása, kereslet szegmensenkénti felmérése, árrugalmassága. A tervek szerint a vizsgálat eredménye a fogyasztói magatartás modellje lesz; előrejelzés 2-4 évre; a márka pozicionálásának tisztázása, az árazási stratégia indokolása; a márkapromóciós program koncepciójának kialakítása. Marketingesként dolgozol egy cégnél, és az a feladatod, hogy űrlapokat dolgozz ki az információgyűjtéshez.

17. probléma. A megfigyelési formanyomtatvány (6. sz. melléklet) segítségével végezzen vizsgálatot az üzletbe látogató vásárlók számának, nemének és életkorának megállapítására. Milyen következtetéseket lehet levonni a megfigyelési eredményekből? Milyen változtatásokat lehet végrehajtani a megfigyelési űrlapon?

18. probléma. A húsfeldolgozó vezetése az eladások visszaesésével szembesült, és úgy döntött, hogy a lehető leghamarabb megvizsgálja ennek okait. Személyes interjú lebonyolítása mellett döntöttek, melynek kérdőívét a melléklet tartalmazza. 7.

19. probléma. Arra a közvetlen kérdésre, hogy „Van DVD-lejátszója?” A pozitív válaszok 72%-a érkezett. És arra a közvetett kérdésre, hogy „Vegyél-e DVD-lejátszót a közeljövőben?” A válaszadók 57%-a azt mondta, hogy már van játékosa. Azonban sokkal kevesebb pozitív válasz érkezett, mint a kérdés első változatánál. Ismertesse a direkt felmérések hátrányait és az indirekt felmérések előnyeit!

20. probléma. Tételezzük fel, hogy Ön egy marketingügynökségnél dolgozik, amely azt a feladatot adta, hogy dolgozzon ki egy űrlapot az egyik műanyag ablakot gyártó cég szervizes személyzetének megfigyelésére. Vagyis Önnek és kollégáinak egy hétköznapi ügyfél álcája alatt kell felkeresniük a céget, fel kell tenniük tipikus „vásárlási” kérdéseket az ügyféllel egyeztetett „legenda” alapján, és esetleg vásárolni is kell valamit. A cégen kívüli látogatás eredménye alapján részletes kérdőívet kell kitöltenie. A kérdőív 15-35 paramétert tartalmazhat, amelyek alapján a vállalati személyzetet értékelni kell. Kérdőív készítése a következő paraméterek használatával: megfelelés a vállalati megjelenési normáknak (dress code); az értékesített termékek, azok fogyasztói tulajdonságainak és jellemzőinek ismerete; termékbemutató készség; ügyfélszolgálati készség (vagy aktív értékesítési és üzleti kommunikációs készség); aktuális marketingkampányok megvalósítása (a nap terméke, kedvezménykártyák értékesítése, új márkák promóciója stb.). Ha szükséges, adjon hozzá új paramétereket a kérdőívhez. Válaszolj a kérdésekre is.

Minden kutató elkészítheti a saját skáláját, de ezt aligha érdemes megtenni. Célszerűbb olyan skálát választani a standard mérlegek közül, amelyek eredetiek abban az értelemben, hogy saját nevük van, széles körben elterjedtek és a leggyakrabban használt mérlegrendszerben szerepelnek. Eredetinek is nevezik. Ezután négy diszkrét besorolási skálát veszünk figyelembe: Likert, szemantikai differenciál, grafikus értékelés és Stepel, valamint egy állandó összegskála és egy rangsor.

Likert-skála valamely konkrét állítással való egyetértés vagy egyet nem értés mértékének megválasztása alapján. Valójában ennek a lényegében bipoláris ordinális skálának az egyik pólusa van megfogalmazva, ami sokkal egyszerűbb, mint mindkét pólust megnevezni. Az állítás megfogalmazása megfelelhet az objektum valamely paraméterének ideális szintjének. Egy felsőoktatási intézmény jellemzésekor a következő tulajdonságai vehetők figyelembe: képzett oktatói gárda, technikai eszközökkel felszerelt tantermek, a képzések korszerűsége és rendszeressége, elérhetőség e-leming az oktatási technológiák, a kultúra szintje, az imázs és a hírnév, a hallgatói létszám és még sok más területén. Az állítások megfogalmazása a következő lehet: az egyetem oktatói gárdája nagyon képzett; az egyetemen igen magas szinten használják a korszerű taneszközöket; ez az egyetem tudásra törekvő hallgatókat nevel; ezen az egyetemen végzettek nagyra értékelik a munkaerőpiacon.

Likert-skála használatakor általában öt fokozatot vesznek figyelembe. A Likert-skála kérdőívben való használatára az ábrán látható egy példa. 8.1. Más szóval, a kérdéseket Likert skála formátumban fogalmazzák meg. A válaszadót arra kérik, hogy jelölje be az öt négyzet egyikét.

Rizs. 8.1.

Ebben az esetben magát a mennyiségi értékelést nem követelik meg a válaszadótól, bár gyakrabban azonnal adható pont a fokozatok neve mellett. ábrából látható. 8.1, az egyes kijelentésekkel való egyetértés vagy egyet nem értés mértéke a következő fokozatokkal rendelkezhet: egyáltalán nem értek egyet (1 pont), nem értek egyet (2 pont), semleges (3 pont), egyetértek (4 pont), határozottan egyetértek (5 pont). Itt van zárójelben a leggyakrabban használt lehetőség a skála digitalizálására. Az is lehetséges, hogy a magasabb pontszám (5 pont) megfelel az „egyáltalán nem értek egyet” fokozatnak.

Szemantikus differenciál és grafikus értékelési skála

Szemantikai differenciálskála két poláris szemantikai jelentés (antonimák) vagy antonimikus pozíció jelenlétét feltételezi, amelyek között páratlan számú fokozat van. Ebben az értelemben a skála bipoláris. Általában hét fokozatot vesznek figyelembe. A középső pozíció (középső fokozat) semlegesnek tekinthető. A skála fokozatok digitalizálása lehet egypólusú, például "1, 2, 3, 4, 5, 6, 7" formában, vagy kétpólusú, például "-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3" formában.

Általában a mérleg pólusait adják meg szóban (szóbeli). Példák a kétpólusú mérlegekre: „nyugtató – élénkítő” vagy „kompakt – terjedelmes”. A verbális szemantikai differenciálok mellett nem verbális szemantikai differenciálokat fejlesztettek ki, amelyek grafikus képeket használnak pólusként.

A verbális szemantikai különbségekre példákat mutat be az ábra. 8.2.

Rizs. 8.2.

A szemantikai differenciál hasonlít a Likert-skálára, de a következő különbségek vannak: 1) mindkét poláris állítás megfogalmazódik egy helyett; 2) a közbenső fokozatok nevei helyett a „jó - rossz” szélső értékek között elhelyezkedő páratlan számú fokozatok egymás utáni grafikus elrendezése kerül megadásra.

Szemantikus differenciálmódszer (görögből. semmaticos – jelölő és lat. differencia különbséget) Charles Osgood amerikai pszichológus javasolta 1952-ben, és az emberi észleléssel és viselkedéssel kapcsolatos tanulmányokban, a társadalmi attitűdök és a személyes jelentések elemzésében, a pszichológiában és a szociológiában, a tömegkommunikáció és a reklám elméletében, valamint marketing.

A szemantikai differenciálskála analógjának tekinthető. Az értékelési skála úgy van megvalósítva, hogy minden tulajdonsághoz egy sor tartozik, amelynek végei poláris kijelentéseknek felelnek meg, például: „nem fontos” és „nagyon fontos”, „jó” és „rossz” (ábra 1). 8.3).

Rizs. 8.3.

Az összehasonlított skálák közötti alapvető különbség az, hogy a szemantikai differenciál diszkrét skála, és általában hét fokozatú, a grafikus értékelési skála pedig folyamatos.

• Így az egyes autómárkák külsejének jellemzésekor néha azt mondják, hogy brutalitás jellemzi. Vannak egyszerűbb példák is - ergonómia és irányíthatóság, amikor nehéz értelmesen megnevezni a második pólust.

E.P. Golubkov A Nemzetközi Informatizálási Akadémia akadémikusa, a közgazdaságtudományok doktora, az Orosz Föderáció kormánya alá tartozó Gazdasági Akadémia professzora

1. Mérőmérleg

Az adatgyűjtéshez kérdőíveket dolgoznak ki. A kitöltéshez szükséges információkat mérésekkel gyűjtjük össze. Mérés alatt egy bizonyos, a kutatót érdeklő jellemző (tulajdonság) mennyiségi mértékének vagy sűrűségének meghatározását értjük.

A mérés objektumok összehasonlítására szolgáló eljárás bizonyos mutatók vagy jellemzők (attribútumok) szerint.

A mérések lehetnek minőségi vagy mennyiségi jellegűek, és lehetnek objektívek vagy szubjektívek. Az objektív minőségi és mennyiségi méréseket mérőműszerekkel végezzük, amelyek működése a fizikai törvényszerűségek felhasználásán alapul. Az objektív mérések elmélete meglehetősen fejlett.

A szubjektív méréseket olyan személy végzi, aki mintegy mérőeszközként működik. Természetesen a szubjektív mérések eredményeit befolyásolja az ember gondolkodásának pszichológiája. A szubjektív mérések teljes elmélete még nem készült el. Beszélhetünk azonban általános formális séma létrehozásáról mind az objektív, mind a szubjektív mérésekre. A logika és az összefüggéselmélet alapján felépítettek egy méréselméletet, amely lehetővé teszi mind az objektív, mind a szubjektív mérések egységes pozícióból történő mérlegelését.

Minden mérés magában foglalja a tárgyakat, indikátorokat és az összehasonlítási eljárást.

Egyes tárgyak (fogyasztók, termékmárkák, üzletek, reklám stb.) mutatóit (jellemzőit) mérik. A tárgyak térbeli, időbeli, fizikai, fiziológiai, szociológiai, pszichológiai és egyéb tulajdonságait és jellemzőit indikátorként használják a tárgyak összehasonlításához. Az összehasonlítási eljárás magában foglalja az objektumok közötti kapcsolatok meghatározását és azok összehasonlításának módját.

A speciális összehasonlító mutatók bevezetése lehetővé teszi az objektumok közötti kapcsolatok létrehozását, például „több”, „kevesebb”, „egyenlő”, „rosszabb”, „kedvezőbb” stb. Különféle módon lehet az objektumokat összehasonlítani egymással, például szekvenciálisan egy szabványnak vett objektummal, vagy egymással véletlenszerű vagy rendezett sorrendben.

Ha egy jellemzőt meghatároztak egy kiválasztott objektumhoz, akkor azt mondják, hogy az objektumot ehhez a jellemzőhöz viszonyították. Az objektív tulajdonságok (életkor, jövedelem, elfogyasztott sör mennyisége stb.) könnyebben mérhetők, mint a szubjektív tulajdonságok (érzések, ízek, szokások, kapcsolatok stb.). Ez utóbbi esetben a válaszadónak le kell fordítania az értékeléseit egy sűrűségi skálára (valamilyen numerikus rendszerre), amelyet a kutatónak kell kidolgoznia.

A mérések különféle skálákkal végezhetők. A skáláknak négy jellemzője van: leírás, sorrend, távolság és a kiindulási pont megléte.

A leírás egyetlen leíró vagy azonosító használatát feltételezi a skála minden fokozatához. Például „igen” vagy „nem”; "Elfogadni vagy elutasítani"; válaszadók életkora. Minden skálának vannak leírói, amelyek meghatározzák, hogy mit mérünk.

A sorrend a leírók relatív méretét jellemzi („nagyobb, mint”, „kisebb, mint”, „egyenlő”). Nem minden mérleg rendelkezik sorrendi jellemzőkkel. Például nem lehet többé-kevésbé „vevő”-t mondani a „nem vásárló”-hoz képest.

A skálajellemzőt, például a távolságot, akkor használjuk, ha ismert a leírók közötti abszolút különbség, amely mennyiségi egységekben fejezhető ki. Egy válaszadó, aki három doboz cigarettát vásárolt, kettővel többet vett, mint az a válaszadó, aki csak egy dobozt vett. Meg kell jegyezni, hogy amikor létezik „távolság”, akkor a rend is létezik. Az a válaszadó, aki három doboz cigarettát vásárolt, „többet” vett, mint az a válaszadó, aki csak egy dobozt vett. A távolság ebben az esetben kettő.

Egy skála akkor tekinthető kiindulási ponttal, ha egyetlen origója vagy nullapontja van. Például az életkor skála valódi nullaponttal rendelkezik. Azonban nem minden skálán van nulla pont a mért tulajdonságokhoz. Gyakran csak egy tetszőleges semleges pontjuk van. Például egy bizonyos autómárka preferenciájára vonatkozó kérdésre a válaszadó azt válaszolta, hogy nincs véleménye. A „nincs véleményem” fokozatosság nem jellemzi véleményének valódi nulladik szintjét.

A skála minden további jellemzője az előző jellemzőre épül. Így a „leírás” a legalapvetőbb jellemző, amely minden skála velejárója. Ha egy mérlegen van „távolság”, akkor van „sorrendje” és „leírása” is.

A mérési skála típusát négy mérési szint határozza meg: nevek, sorrend, intervallum és arányok. Relatív jellemzőiket a táblázat tartalmazza. 1.

Asztal 1
Különböző típusú mérlegek jellemzői

Az elnevezési skálának csak a leírás jellemzője van; csak a nevét rendeli a leírt objektumhoz, mennyiségi jellemzőket nem használ. A mérési objektumok számos, egymást kizáró és kimerítő kategóriába sorolhatók. Az elnevezési skála egyenlőségi viszonyokat hoz létre az egy kategóriába tartozó objektumok között. Minden kategória kap egy nevet, melynek számszerű megjelölése a skála eleme. Nyilvánvaló, hogy ezen a szinten mindig lehetséges a mérés. Az „igen”, „nem” és „egyetértek”, „nem értek egyet” példák az ilyen skálák fokozatosságára. Ha a válaszadókat tevékenységük típusa szerint osztályozták (névskála), akkor az nem ad típusinformációt; "több mint", "kevesebb mint". táblázatban A 2. ábra példákat ad mind a névskálában, mind más skálákban megfogalmazott kérdésekre.

2. táblázat
Példák különböző mérési skálákban megfogalmazott kérdésekre

A. A nevek skálája
1. Kérjük, adja meg nemét: férfi, nő
2. Válassza ki azokat az elektronikai termékek márkáit, amelyeket általában vásárol:
-Sony
- Panasonic
- Phillips
-Orion
-stb.
3. Egyetért vagy nem ért egyet azzal az állítással, hogy a Sony cég imázsa kiváló minőségű termékek gyártásán alapul?

B. Rendelési skála
1. Kérjük, rangsorolja az elektronikai termékek gyártóit preferenciarendszere szerint. Írjon „1”-et annak a vállalatnak, amelyik az első helyen áll a preferenciarendszerében; „2” – második stb.:
-Sony
- Panasonic
- Phillips
-Orion
-stb.
2. Karikázza be minden egyes élelmiszerbolt-párnál azt, amelyik a legjobban tetszik:
Kroger és a First National
Első nemzeti és A&P
A&P és Kroger
3. Mit tud mondani a Vel-Mart árairól:
Magasabbak, mint a Sears.
Ugyanaz, mint a Searsnél
Alacsonyabb, mint Sears.
B. Intervallum skála
1. Kérjük, értékelje az egyes márkák minőségét:

2. Kérjük, a számok egyikének bekarikázásával jelezze, hogy mennyire ért egyet az alábbi állításokkal:

d) Kapcsolati skála
1. Kérjük, adja meg életkorát_____________ éves
2. Adja meg hozzávetőlegesen, hogy az elmúlt hónapban hányszor vásárolt ügyeletes üzletben 20 és 23 óra között
0 1 2 3 4 5 még többször _______
3. Mennyire valószínű, hogy a végrendelet megalkotásakor ügyvéd segítségét fogja kérni?
______________ százalék

A sorrendi skála lehetővé teszi a válaszadók vagy válaszaik rangsorolását. Rendelkezési relációval kombinált elnevezési skála tulajdonságaival rendelkezik. Más szóval, ha az elnevezési skála minden kategóriája párja egymáshoz képest rendezett, akkor sorszámskálát kapunk. Annak érdekében, hogy a skálaértékelések eltérjenek a közönséges értelemben vett számoktól, ezeket sorszámú rangoknak nevezzük. Például egy bizonyos termék megvásárlásának gyakorisága (hetente egyszer, havonta egyszer vagy gyakrabban). Egy ilyen skála azonban csak a mért objektumok közötti relatív különbséget jelzi.

Gyakran nem figyelhető meg az értékelések közötti egyértelmű különbségtétel, és a válaszadók nem tudnak egyértelműen kiválasztani egyik vagy másik választ, pl. a válaszok néhány szomszédos fokozata átfedi egymást. Az ilyen skálát félig rendezettnek nevezzük; a nevek és a rend skálája között fekszik.

Az intervallumskála rendelkezik a skála egyes fokozatai közötti távolság karakterisztikájával is, amelyet egy adott mértékegység segítségével mérnek, vagyis kvantitatív információt használnak. Ezen a skálán a skála egyes fokozatai közötti különbségek már nem értelmetlenek. Ebben az esetben eldöntheti, hogy egyenlők-e vagy sem, és ha nem egyenlők, akkor a kettő közül melyik a nagyobb. A jelek skálaértékei hozzáadhatók. Általában azt feltételezik, hogy a skála egységes (bár ez a feltételezés igazolást igényel). Például, ha a bolti eladókat egy rendkívül barátságos, nagyon barátságos, kissé barátságos, kissé barátságtalan, nagyon, barátságtalan, rendkívül barátságtalan skálán értékelik, akkor általában azt feltételezik, hogy az egyes fokozatok közötti távolságok azonosak (minden érték a másik eggyel különbözik – lásd a 2. táblázatot).

Az arányskála az egyetlen skála, amelynek nullpontja van, így a kapott eredmények között kvantitatív összehasonlítások végezhetők. Ez a kiegészítés lehetővé teszi, hogy beszéljünk az a: b arányról (arányról) az a és b skálaértékekre. Például lehet, hogy egy válaszadó 2,5-szer idősebb, háromszor több pénzt költ, és kétszer olyan gyakran repül, mint egy másik válaszadó (2. táblázat).

A kiválasztott mérési skála határozza meg azon információk természetét, amelyekkel a kutató rendelkezni fog egy tárgy vizsgálata során. De inkább azt kell mondani, hogy a mérések skálaválasztását az objektumok közötti kapcsolat jellege, az információ elérhetősége és a vizsgálat céljai határozzák meg. Ha mondjuk termékmárkákat szeretnénk rangsorolni, általában nem kell meghatároznunk, hogy mennyivel jobb az egyik márka, mint a másik. Ezért nincs szükség mennyiségi skálák (intervallumok vagy arányok) használatára az ilyen mérésekhez.

Ezenkívül a skála típusa határozza meg, hogy milyen típusú statisztikai elemzés használható vagy nem.. Az elnevezési skála használatakor meg lehet keresni az eloszlási gyakoriságokat, a modális gyakoriság átlagos trendjét, kiszámítani a kölcsönös függési együtthatókat két vagy több sorozat között tulajdonságait, és nem paraméteres kritériumokat használnak a hipotézisek tesztelésére.

Az ordinális szintű statisztikai mutatók közül a centrális tendencia mutatóit használjuk - mediánt, kvartiliseket stb. A két jellemző egymásra utaltságának azonosítására Spearman és Kendal rangkorrelációs együtthatókat használunk.

Az intervallumskálához tartozó számokkal meglehetősen sokféle műveletet lehet végrehajtani. A skála tetszőleges számú alkalommal tömöríthető vagy bővíthető. Például, ha a skála 0-tól 100-ig terjedő osztással rendelkezik, akkor az összes számot 100-zal elosztva egy 0-tól 1-ig terjedő értékkel rendelkező skálát kapunk. A teljes skálát el lehet tolni, hogy az a -50 és +50 között.

A fent tárgyalt algebrai műveleteken kívül az intervallumskálák lehetővé teszik az ordinális szinten rejlő összes statisztikai műveletet; Ki lehet számítani a számtani átlagot, szórást stb. A rangkorrelációs együtthatók helyett a Pearson páronkénti korrelációs együtthatót számítjuk ki. Többszörös korrelációs együttható is kiszámítható.

A fenti számítási műveletek mindegyike alkalmazható az arányskálára is.

Szem előtt kell tartani, hogy a kapott eredményeket mindig le lehet fordítani egy egyszerűbb skálára, de soha nem fordítva. Például az „egyáltalán nem értek egyet” és a „valamennyire nem értek egyet” (intervallum skála) fokozatok könnyen átvihetők a névadási skála „nem értek egyet” kategóriájába.

Mérőskálák használata

A legegyszerűbb esetben egy adott egyén mért jellemzőjének értékelése úgy történik, hogy általában kiválasztanak egy választ a javasolt válaszok sorozatából, vagy kiválasztanak egy numerikus pontszámot egy bizonyos számkészletből.

A mért minőség értékelésére időnként grafikus skálákat használnak, amelyeket egyenlő részekre osztanak, és szóbeli vagy numerikus szimbólumokkal látnak el. A válaszadót arra kérik, hogy jelölje meg a skálát e minőség értékelésének megfelelően.

Ahogy fentebb említettük, az objektumok rangsorolása egy másik gyakran használt mérési technika. A rangsorolás során egy tárgyhalmaz mérhető minőségének értékelése történik e jellemző kifejeződési foka szerint rendezve. Az első hely általában a legmagasabb szintnek felel meg. Minden objektum a rangsorolt ​​sorozatban elfoglalt helyével megegyező pontszámot kap.

A rangsorolás, mint szubjektív mérési módszer előnye az eljárások egyszerűsége, amely nem igényel munkaigényes szakemberképzést. Nagyszámú objektumot azonban szinte lehetetlen megszervezni. A tapasztalatok szerint, ha az objektumok száma meghaladja a 15–20-at, a szakértők nehezen állítanak össze rangsort. Ez azzal magyarázható, hogy a rangsorolás során a szakértőnek meg kell állapítania az összes objektum közötti kapcsolatot, egyetlen halmaznak tekintve, az objektumok számának növekedésével a köztük lévő kapcsolatok száma a szám négyzetével arányosan nő. tárgyakból. A memóriában való tárolást és az objektumok közötti kapcsolatok nagy halmazának elemzését korlátozzák az ember pszichológiai képességei. Ezért nagyszámú objektum rangsorolásakor a szakértők jelentős hibákat követhetnek el. Ebben az esetben a páros összehasonlítási módszer használható.

A páronkénti összehasonlítás az az eljárás, amely során az összes lehetséges pár összehasonlításakor felállítjuk az objektumok preferenciáját, és az összehasonlítás eredménye alapján az objektumokat tovább rendezzük. A rangsorolástól eltérően, amelyben az összes objektum sorrendjét végzik, az objektumok páronkénti összehasonlítása egyszerűbb feladat. A páros összehasonlítás, akárcsak a rangsorolás, egy ordinális skálán végzett mérés.

Ez a megközelítés azonban összetettebb, és nagyobb valószínűséggel alkalmazzák szakértők, mint tömeges válaszadók felmérésekor.

Tételezzük fel, hogy tisztázódik az olyan termékértékekhez való hozzáállás, mint az „előny”, „design”, „minőség”, „szavatossági idő”, „értékesítés utáni szolgáltatás”, „ár” stb. egyszerű rangsorolás (a jellemzők súlyának meghatározása ) a vizsgált jellemzők skálasúlyainak pontos meghatározása nehéz vagy meglehetősen fontos, így azok közvetlen szakértői meghatározása nem végezhető el. Az egyszerűség kedvéért jelöljük ezeket az értékeket A1, A2, A3,..., Ak szimbólumokkal.

A válaszadók (szakértők) páronként összehasonlítják ezeket a jellemzőket, hogy meghatározzák közülük a legfontosabbat (szignifikánsat) az egyes párokban.

A szimbólumokból mindenféle párokat alkotunk: (A1A2), (A1A3) stb. Az ilyen páros kombinációk száma összesen x (k – 1)/2 lesz, ahol k a kiértékelt jellemzők száma. Ezután az objektumokat a páronkénti összehasonlításuk eredménye alapján rangsoroljuk.

A páros összehasonlítás módszerével a különböző marketingkutatások során is meg lehet határozni a célok, kritériumok, tényezők stb. relatív súlyát.

A kérdőívek összeállításakor sok esetben nem célszerű a nulláról mérőskálákat kidolgozni. Jobb a piackutató iparban használt standard típusú mérlegek használata. Ezek a skálák a következőket tartalmazzák: a módosított Likert skála, az életmód skála és a szemantikai differenciál skála.

Egy módosított Likert-skála (intervallum skála) alapján, amely a marketingkutatás céljaihoz igazodik, azt vizsgálják, hogy a válaszadók milyen mértékben értenek egyet vagy nem értenek egyet bizonyos állításokkal. Ez a skála szimmetrikus jellegű, és a válaszadók érzéseinek intenzitását méri.

táblázatban A 3. ábra egy Likert-skála alapján készült kérdőívet mutat be. Ez a kérdőív felhasználható a fogyasztók telefonos felmérésére. A kérdező felolvassa a kérdéseket, és megkéri a válaszadókat, hogy jelezzék, milyen mértékben értenek egyet az egyes állításokkal.

3. táblázat
Kérdőív egy bizonyos márka termékével kapcsolatos fogyasztói vélemények azonosítására

A Likert-skála módosítására többféle lehetőség kínálkozik, például eltérő számú fokozat (7-9) bevezetésével.

Az életmód tanulmányozására szolgáló skála a módosított Likert-skála speciális alkalmazási területe, és arra szolgál, hogy tanulmányozza a különböző emberek értékrendszerét, személyes tulajdonságait, érdeklődését, véleményét a munkáról, a szabadidőről és a vásárlásokról. Az ilyen információk lehetővé teszik a hatékony marketing döntések meghozatalát. Az életstílus tanulmányozására szolgáló kérdőív példáját a táblázat tartalmazza. 4.

4. táblázat
Életmód felmérés

Kérjük, karikázza be azt a számot, amely a legjobban tükrözi az Ön egyetértési vagy nem értési szintjét az egyes állításokkal.

Nyilatkozat	Nagyon egyetértek	Bizonyos mértékig egyetértek	Semleges vagyok	Bizonyos mértékig nem értek egyet	Egyáltalán nem értek egyet
1. Sok különleges terméket vásárolok	1	2	3	4	5
2. Általában van egy vagy több legújabb divatom.	1	2	3	4	5
3. Számomra a legfontosabbak a gyerekeim.	1	2	3	4	5
4. Általában nagy rendben tartom a házam.	1	2	3	4	5
5. Inkább otthon töltöm az estét, mint bulizni	1	2	3	4	5
6. Szeretek futballmérkőzések közvetítését nézni vagy hallgatni.	1	2	3	4	5
7. Gyakran befolyásolom a barátaim kéréseit.	1	2	3	4	5
8. Jövőre több pénzem lesz vásárlásra.	1	2	3	4	5

A szemantikai differenciálskála egy sor bipoláris definíciót tartalmaz, amelyek a vizsgált objektum különféle tulajdonságait jellemzik. Mivel sok marketinginger olyan mentális asszociációkon és kapcsolatokon alapul, amelyek nincsenek kifejezetten kifejezve, ezt a skálatípust gyakran használják egy márka, üzlet stb. imázsának meghatározására. Két étterem (#1 és #2) fogyasztói véleményének szemantikai differenciálskálán alapuló vizsgálatának eredményeit a táblázat tartalmazza. 5.

5. táblázat
Két étterem összehasonlító értékelése

Megnevezések: folytonos vonal – az 1. számú étterem értékelése, szaggatott vonal – a 2. étterem értékelése.

táblázatban Az 5. pontban az összes pozitív vagy negatív értékelés nem csak az egyik oldalon található, hanem véletlenszerűen keveredik. Ez a „halo-effektus” elkerülése érdekében történik. Ez abban rejlik, hogy ha az első értékelt objektum magasabb első értékelést kap (a kérdőív bal oldala), mint a második objektum, akkor a válaszadó továbbra is a bal oldalt értékeli.

Ennek a módszernek az egyik előnye, hogy ha a skálán az egyes fokozatokhoz számokat rendelünk: 1, 2, 3 stb., és a különböző válaszadók adatait beírjuk a számítógépbe, akkor a végeredmény grafikus formában is megkapható. (5. táblázat).

A fenti skálák használatakor felvetődik a kérdés a semleges pont használatának célszerűségéről. Minden attól függ, hogy a válaszadóknak semleges véleménye van-e vagy sem. Ebben a kérdésben nem lehet egyértelmű ajánlást adni.

Ugyanez mondható el arról is, hogy szimmetrikus vagy aszimmetrikus skálát építsünk.

A megadott elvek alapján sokféle méretarány létezik. A végső választás általában a különböző skálaopciókkal végzett mérések megbízhatóságának és pontosságának tesztelése alapján történik.

A marketinginformációk mérésének megbízhatósága és érvényessége

A skálák felépítésének fentebb ismertetett módszerei nem adnak teljes képet a kapott becslések tulajdonságairól. További eljárásokra van szükség az ezekben a becslésekben rejlő hibák azonosításához. Nevezzük ezt mérési megbízhatósági problémának. Ezt a problémát a mérés érvényességének, robusztusságának és érvényességének azonosításával oldják meg.

A pontosság vizsgálatakor megállapítjuk egy adott mérési módszer (skála vagy skálarendszer) általános elfogadhatóságát. A helyesség fogalma közvetlenül kapcsolódik a mérés eredményeként előforduló különféle típusú szisztematikus hibák figyelembevételének lehetőségéhez. A szisztematikus hibáknak van egy bizonyos stabil előfordulási természete: vagy állandóak, vagy egy bizonyos törvény szerint változnak.

A stabilitás jellemzi a mérési eredmények közötti egyezés mértékét a mérési eljárás ismételt alkalmazása során, és a véletlen hiba nagyságával írja le. A válaszadónak az azonos vagy hasonló kérdések megválaszolására vonatkozó megközelítésének következetessége határozza meg.

Például Ön egyike azoknak a válaszadóknak, akik a táblázatban szereplő kérdőív kérdéseire válaszolnak. 5. pontja egy étterem tevékenységére vonatkozóan. Az étterem lassú kiszolgálása miatt elkésett egy üzleti megbeszélésről, ezért erre a mutatóra a legalacsonyabb értékelést adta. Egy héttel később felhívtak, és megkérték, hogy erősítse meg, hogy valóban részt vett-e a felmérésben. Ezután megkértük, hogy válaszoljon egy sor további kérdésre telefonon, beleértve a szolgáltatás sebességére vonatkozó kérdést egy 1-től 7-ig terjedő skálán, ahol a 7 a leggyorsabb szolgáltatás. Ön 2-t adott, ami az értékelések magas szintű azonosságát, és ezáltal az értékelései stabilitását mutatja.

A mérési megbízhatóság legnehezebb kérdése annak érvényessége. Az érvényesség annak bizonyításával jár, hogy egy objektum egy nagyon specifikus meghatározott tulajdonságát mérték, nem pedig valami mást, többé-kevésbé hasonlót.

A megbízhatóság megállapításánál figyelembe kell venni, hogy a mérési folyamatban három komponens vesz részt: a mérés tárgya, a mérőeszköz, amely segítségével a tárgy tulajdonságait leképezik a numerikus rendszerre, valamint az alany (kérdező ) a mérés elvégzése. A megbízható mérés előfeltételei minden egyes komponensben rejlenek.

Először is, amikor egy személy mérés tárgyaként működik, jelentős bizonytalansága lehet a mérendő tulajdonsággal kapcsolatban. Így a válaszadó gyakran nem rendelkezik egyértelmű életérték-hierarchiával, ezért nem tud abszolút pontos adatokat szerezni, amelyek az egyes jelenségek fontosságát jellemzik számára. Lehet, hogy rosszul motivált, aminek következtében figyelmetlenül válaszol a kérdésekre. A becslések megbízhatatlanságának okát azonban csak a legvégső esetben kell magában a válaszadóban keresni.

Másrészt előfordulhat, hogy az értékelés megszerzésének módszere nem képes a legpontosabb értékeket adni a mért ingatlanra. Például a válaszadónak van egy részletes értékhierarchiája, és az információszerzéshez egy skálát használnak, amelyen a válaszok változatai csak „nagyon fontos” és „egyáltalán nem fontosak” vannak. Általában az adott halmaz összes értéke „nagyon fontos” válaszokkal van megjelölve, bár a valóságban a válaszadónak több fontossági szintje van.

Végül a mérés első két komponensének nagy pontossága esetén a mérést végző alany durva hibákat követ el; a kérdőívre vonatkozó utasítások nem egyértelműek; A kérdező minden alkalommal másként fogalmazza meg ugyanazt a kérdést, más terminológiát használva.

Például az interjú során, amelynek során fel kell tárni a válaszadó értékrendjét, a kérdező nem tudta átadni a megkérdezettnek a felmérés lényegét, nem tudott baráti viszonyulást kialakítani a kutatáshoz stb.

A mérési folyamat minden egyes komponense hibaforrás lehet a robusztusság, a pontosság vagy az érvényesség tekintetében. A kutató azonban általában nem tudja ezeket a hibákat forrásuk szerint elkülöníteni, ezért a teljes mérési komplexum stabilitásának, helyességének és érvényességének hibáit vizsgálja. Ugyanakkor az információ helyessége (mint a szisztematikus hibák hiánya) és stabilitása a megbízhatóság elemi előfeltétele. A jelentős hiba jelenléte ebben a vonatkozásban már tagadja a mérési adatok érvényességi ellenőrzését.

Ellentétben a helyességgel és stabilitással, amelyek meglehetősen szigorúan mérhetők és számszerű mutató formájában fejezhetők ki, az érvényességi kritériumokat vagy logikai érvelés alapján, vagy közvetett mutatók alapján határozzák meg. Általában az egyik technika adatainak összehasonlítását más technikákból vagy tanulmányokból származó adatokkal használják.

Mielőtt elkezdené a megbízhatósági összetevők, például a stabilitás és az érvényesség tanulmányozását, meg kell győződnie arról, hogy a választott mérőeszköz helyes.

Lehetséges, hogy a következő szakaszok szükségtelennek bizonyulnak, ha már az elején kiderül, hogy a műszer teljesen képtelen a vizsgált populációt a kívánt szinten megkülönböztetni, más szóval, ha kiderül, hogy a vizsgált populáció valamely része skála, vagy a skála vagy kérdés ilyen vagy olyan fokozata nem használatos szisztematikusan. És végül lehetséges, hogy az eredeti jellemzőnek nincs megkülönböztető képessége a mérés tárgyához képest. Mindenekelőtt ki kell küszöbölni vagy csökkenteni kell a skála ilyen hiányosságait, és csak ezt követően kell felhasználni a tanulmányban.

Az alkalmazott skála hátrányai közé tartozik mindenekelőtt a válaszok szóródásának hiánya a skálaértékek között. Ha a válaszok egy pontba esnek, ez a mérőműszer - a skála - teljes alkalmatlanságát jelzi. Ez a helyzet létrejöhet vagy az általánosan elfogadott véleményre irányuló „normatív” nyomás miatt, vagy abból, hogy a skála fokozatai (értékei) nem kapcsolódnak egy adott tulajdonságnak a kérdéses objektumokban való eloszlásához (irreleváns).

Például, ha minden válaszadó egyetért a „jó, ha egy építőeszköz univerzális” állítással, nincs egyetlen „nem értek egyet” válasz sem, akkor egy ilyen skála nem segít megkülönböztetni a válaszadók attitűdjét a különböző típusú építőeszközökkel kapcsolatban.

A skála egy részének használata. Gyakran kiderül, hogy a skála csak egy része, valamelyik pólusa a szomszédos többé-kevésbé kiterjedt zónával gyakorlatilag működik.

Ha tehát a válaszadóknak egy pozitív és negatív pólusú, különösen +3-tól – 3-ig terjedő értékelési skálát ajánlanak fel, akkor néhány nyilvánvalóan pozitív helyzet értékelésekor a válaszadók nem negatív értékelést alkalmaznak, hanem csak a pozitívak. A relatív mérési hiba értékének kiszámításához a kutatónak pontosan tudnia kell, hogy a válaszadó milyen mérőszámot használ – a skála mind a hét fokozatát, vagy csak négy pozitívat. Így az 1 pontos mérési hiba keveset mond, ha nem tudjuk, hogy mekkora a véleménykülönbség.

Azon kérdéseknél, amelyeknél a válaszok minőségi fokozatai vannak, a skála minden pontjára hasonló követelmény vonatkozhat: mindegyikre a válaszok legalább 5%-át kell megkapnia, ellenkező esetben a skála ezen pontját érvénytelennek tekintjük. Az 5%-os töltési szint követelménye a skála minden fokozatánál nem tekinthető szigorúan kötelezőnek; A vizsgálat céljaitól függően ezeknek a szinteknek kisebb vagy nagyobb értékei is előállíthatók.

Az egyes mérlegelemek egyenetlen használata. Előfordul, hogy valamely jellemző értéke szisztematikusan kiesik a válaszadók látóteréből, holott a szomszédos, a tulajdonság alacsonyabb és magasabb kifejeződési fokát jellemző gradációk jelentős tartalommal bírnak.

Hasonló a kép abban az esetben is, ha a válaszadónak túl szemcsés skálát kínálnak: mivel nem tud a skála minden fokozatával operálni, csak néhány alapszintet választ ki. Például a válaszadók a tízfokozatú skálát gyakran egy ötfokú skála módosításának tekintik, feltételezve, hogy a „tíz” az „ötnek”, a „nyolc” a „négynek”, az „öt” a „háromnak” stb. Ugyanakkor az alapvető minősítéseket sokkal gyakrabban használják, mint másokat.

Ezen egyenletes eloszlású anomáliák skálán történő azonosítására a következő szabály javasolható: kellően nagy megbízhatósági valószínűség (1-a > 0,99) és ezért kellően tág határok között az egyes értékek kitöltése nem térhet el jelentősen a a szomszédos töltelékek átlaga. Mire használják a khi-négyzet tesztet?

A baklövések meghatározása. A mérési folyamat során néha előfordulnak durva hibák, amelyek oka lehet a forrásadatok hibás rögzítése, a rossz számítások, a mérőműszerek szakképzetlen használata stb. Ez abban mutatkozik meg, hogy a mérési sorozatban vannak olyan adatok, amelyek eltérőek. élesen az összes többi érték összességétől. Annak meghatározásához, hogy ezeket az értékeket durva hibának kell-e tekinteni, egy kritikus határértéket kell beállítani, hogy a szélsőértékek túllépésének valószínűsége elég kicsi legyen ahhoz, hogy megfeleljen valamilyen szignifikanciaszintnek a. Ez a szabály azon a tényen alapul, hogy túlzottan nagy értékek megjelenése egy mintában, bár az értékek természetes változékonyságának következményeként lehetséges, nem valószínű.

Ha kiderül, hogy a sokaság néhány szélső értéke nagyon kis valószínűséggel tartozik hozzá, akkor az ilyen értékeket durva hibaként ismerjük el, és kizárjuk a további vizsgálatból. Különösen fontos a durva hibák azonosítása kis minták esetén : anélkül, hogy kizárnák az elemzésből, jelentősen torzítják a paramétermintákat. Ebből a célból speciális statisztikai kritériumokat alkalmaznak a durva hibák meghatározására.

Tehát a skála megkülönböztető képessége, mint megbízhatóságának első lényeges jellemzője, feltételezi: az adatok megfelelő terjedésének biztosítását; annak azonosítása, hogy a válaszadó ténylegesen használja a javasolt skálahosszt; egyedi „outliers” értékek elemzése; a durva hibák kiküszöbölése. Miután megállapították az ezekben a szempontokban használt skálák viszonylagos elfogadhatóságát, el kell kezdeni a mérés stabilitásának meghatározását ezen a skálán.

Mérési stabilitás. A mérési stabilitás értékelésére többféle módszer létezik: ismételt tesztelés; egyenértékű kérdések felvétele a kérdőívbe és a minta két részre osztása.

Gyakran a felmérés végén a kérdezőbiztosok részben megismétlik, mondván: „Amikor befejeztük a munkát, nézzük át még egyszer röviden a kérdőív kérdéseit, hogy ellenőrizhessem, hogy mindent jól írtam-e le a válaszaiból.” Természetesen nem az összes kérdés megismétléséről beszélünk, hanem csak a kritikusakról. Emlékeztetni kell arra, hogy ha a tesztelés és az újratesztelés közötti idő túl rövid, akkor a válaszadó egyszerűen emlékezhet a kezdeti válaszokra. Ha az intervallum túl hosszú, akkor valódi változások következhetnek be.

Az ekvivalens kérdések kérdőívben való szerepeltetése azt jelenti, hogy ugyanarra a problémára vonatkozó, de eltérően megfogalmazott kérdéseket használunk egy kérdőívben. A válaszadónak ezeket különböző kérdésként kell felfognia. Ennek a módszernek a fő veszélye a kérdések egyenértékűségének mértékében rejlik; ha ez nem valósul meg, akkor a válaszadó különböző kérdésekre válaszol.

A minta két részre osztása a válaszadók két csoportjának kérdéseire adott válaszok összehasonlításán alapul. Feltételezzük, hogy a két csoport összetételében azonos, és a két csoport átlagos válaszpontszáma nagyon hasonló. Minden összehasonlítás csak csoportos alapon történik, így csoporton belüli összehasonlítás nem végezhető. Például a főiskolai hallgatókat egy módosított ötfokozatú Likert-skála segítségével vizsgálták a jövőbeli karrierjükre vonatkozóan. A kérdőív a következő kijelentést tartalmazta: „Úgy gondolom, hogy ragyogó karrier vár rám.” A válaszokat az „egyáltalán nem értek egyet” (1 pont) a „teljesen egyetértek” (5 pont)ig összegeztük. A válaszadók teljes mintáját ezután két csoportra osztottuk, és ezekre a csoportokra számítottuk az átlagos pontszámokat. Az átlagpontszám minden csoportban azonos volt, és 3 pont volt. Ezek az eredmények okot adtak arra, hogy a mérést megbízhatónak tekintsük. Amikor alaposabban elemeztük a csoportos válaszokat, kiderült, hogy az egyik csoportban minden tanuló „egyetért és nem értek egyet”, míg a másikban 50 százalék „egyáltalán nem értek egyet”, a másik 50 százalék pedig „teljesen egyetért”. Mint látható, egy mélyebb elemzés kimutatta, hogy a válaszok nem azonosak.

E hátrány miatt a mérési stabilitás mérésének ez a módszere a legkevésbé népszerű.

Egy skála nagy megbízhatóságáról csak akkor beszélhetünk, ha ugyanazon objektumon végzett ismételt mérések hasonló eredményt adnak. Ha a stabilitást ugyanazon a mintán ellenőrzik, akkor gyakran elegendő két egymást követő mérést végezni egy bizonyos időintervallumban - úgy, hogy ez az intervallum ne legyen túl hosszú ahhoz, hogy magában az objektumban bekövetkező változást befolyásolja, de ne legyen túl kicsi is. hogy a válaszadó emlékezetből „felhúzza” a második mérés adatait az előzőhöz (azaz annak hossza a vizsgálat tárgyától függ és két-három hét között mozog).

A mérések stabilitásának értékelésére különféle mutatók állnak rendelkezésre. Közülük a leggyakrabban használt az átlagos négyzetes hiba.

Eddig abszolút hibákról beszéltünk, amelyek nagyságát ugyanabban a mértékegységben fejezték ki, mint magát a mért értéket. Ez nem teszi lehetővé a különböző tulajdonságok mérési hibáinak különböző skálákon történő összehasonlítását. Ezért az abszolút értékeken kívül szükség van a mérési hibák relatív mutatóira is.

Az abszolút hiba relatív formába hozásának mutatójaként használhatja a szóban forgó skálán a lehetséges maximális hibát, amelyre a mérési hibák számtani átlaga fel van osztva.

Ez a mutató azonban gyakran „rosszul működik”, mivel a mérleget nem használják teljes hosszában. Ezért a skála ténylegesen használt részéből számított relatív hibák inkább tájékoztató jellegűek.

A mérés stabilitásának növelése érdekében ki kell deríteni az alkalmazott skála elemeinek megkülönböztető képességét, ami feltételezi, hogy a válaszadók egyértelműen rögzítsék az egyéni értékeket: minden értékelést szigorúan el kell különíteni a szomszédostól. Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogy az egymást követő mintákban a válaszadók egyértelműen megismétlik értékeléseiket. Következésképpen egy kis hibának meg kell felelnie a skálaosztások jól láthatóságának.

De még kis számú fokozat, azaz a skála diszkriminációs képességének alacsony szintje esetén is alacsony a stabilitás, és akkor növelni kell a skála granularitását. Ez akkor fordul elő, ha kategorikus „igen” és „nem” válaszokat kényszerítenek ki a válaszadóra, de ő a kevésbé szigorú értékelést részesíti előnyben. Ezért az ismételt teszteken olykor „igen”, néha „nem” választ.

Ha a fokozatok keveredését észleli, a skála két nagyítási módszerének egyikét kell használni.

Első út. A végső változatban a skála granularitása csökken (például 7 intervallumú skáláról 3 intervallumú skálára lépnek át).

Második út. A válaszadónak való bemutatáshoz a skála korábbi granularitása megmarad, és csak a feldolgozás során kerülnek kinagyításra a megfelelő pontok.

A második módszer előnyösebbnek tűnik, mivel általában a skála nagyobb részletessége aktívabb reakcióra ösztönzi a válaszadót. Az adatok feldolgozása során az információkat az eredeti skála megkülönböztető képességének elemzésével összhangban újra kell kódolni.

Az egyes kérdések stabilitásának elemzése a skálán lehetővé teszi, hogy: a) azonosítsuk a rosszul megfogalmazott kérdéseket és azok nem megfelelő megértését a különböző válaszadók részéről; b) tisztázza az adott jelenség értékelésére javasolt skála értelmezését, és meghatározza a skálaérték frakcionálásának optimálisabb lehetőségét.

A mérés érvényessége. A skála érvényességének ellenőrzésére csak az eredeti adatok mérésének megfelelő pontosságának és stabilitásának megállapítása után kerülhet sor.

A mérési adatok érvényessége a mért és a mérni szándékozott közötti egyetértés bizonyítéka. Egyes kutatók inkább az úgynevezett elérhető validitásból, azaz az alkalmazott eljárás érvényességéből indulnak ki. Például úgy gondolják, hogy a termékkel való elégedettség az a tulajdonság, amelyet a következő kérdésre adott válaszok tartalmaznak: „Elégedett a termékkel?” Komoly marketingkutatásban egy ilyen tisztán empirikus megközelítés elfogadhatatlan lehet.

Maradjunk a módszertan érvényességi szintjének meghatározásának lehetséges formális megközelítésein. Három csoportba oszthatók: 1) a vizsgálat céljainak megfelelő tipológia felépítése több jellemző alapján; 2) párhuzamos adatok használata; 3) bírósági eljárások.

Az első lehetőség nem tekinthető teljesen formális módszernek - ez csak a logikus érvelés némi sematizálása, egy igazolási eljárás kezdete, amely ott befejezhető, vagy erősebb eszközökkel támogatható.

A második lehetőség legalább két forrás felhasználását igényli ugyanazon tulajdonság azonosításához. Az érvényességet a vonatkozó adatok konzisztenciája határozza meg.

Utóbbi esetben a bírák kompetenciájára hagyatkozunk, akiket felkérnek annak eldöntésére, hogy a szükséges ingatlant mérjük-e vagy valami mást.

A felépített tipológia kontrollkérdések használatából áll, amelyek a fő kérdésekkel együtt nagyobb közelítést adnak a vizsgált tulajdonság tartalmához, feltárva annak különböző aspektusait.

Például egy egyszerű kérdéssel meghatározhatja az Ön által használt autómodellel való elégedettséget: „Elégedett a jelenlegi autómodelljével?” Két másik közvetettnel kombinálva: „Szeretne másik modellre váltani?” és „Ajánlja barátjának, hogy vásárolja meg ezt az autómodellt?” lehetővé teszi a válaszadók megbízhatóbb megkülönböztetését. Ezt követően öt rendezett csoportra tipológiát hajtanak végre az autóval legelégedettebbektől a legkevésbé elégedettekig.

A párhuzamos adatok felhasználása két egyforma módszer kidolgozását jelenti egy adott jellemző mérésére. Ez lehetővé teszi a módszerek egymáshoz viszonyított érvényességének megállapítását, vagyis az összvaliditás növelését két független eredmény összehasonlításával.

Nézzük meg ennek a megközelítésnek a különböző módjait, és mindenekelőtt az egyenértékű skálákat. A viselkedés, attitűd, értékorientáció mérésének leírására jellemzők egyenértékű mintái lehetségesek, azaz. valamiféle telepítés. Ezek a minták párhuzamos skálákat alkotnak, amelyek egyidejű megbízhatóságot biztosítanak.

Minden skálát úgy tekintünk, mint egy adott tulajdonság mérésére, és a párhuzamos skálák számától függően számos mérési módszerünk van. A válaszadó minden párhuzamos skálán egyszerre ad választ.

Az ilyen jellegű adatok feldolgozása során két pontot kell tisztázni: 1) a tételek konzisztenciája külön skálán; 2) a különböző skálákon végzett értékelések következetessége.

Az első probléma abból adódik, hogy a válaszminták nem adnak tökéletes képet; a válaszok gyakran ellentmondanak egymásnak. Felmerül tehát a kérdés, hogy ezen a skálán mit tekintsünk a válaszadó értékelésének valódi értékének.

A második probléma közvetlenül a párhuzamos adatok leképezését érinti.

Tekintsünk egy példát egy sikertelen kísérletre, amely az „autóval való elégedettség” tulajdonság mérésének megbízhatóságát három párhuzamos ordinális skála segítségével javította. Íme kettő közülük:

Tizenöt ítélet (a bal oldalon jelzett sorrendben, minden sor elején) általános listaként kerül az alperes elé, és mindegyikkel egyetértését vagy egyet nem értését kell kifejeznie. Minden ítélethez a rangjának megfelelő pontszámot rendelnek a megadott ötfokú skálán (jobbra). (Például a 4-es ítélettel való egyetértés „1” pontot ad, a 11-es ítélettel való egyetértés „5” pontot stb.)

Az ítéletek listaként való bemutatásának módszere, amelyet itt vizsgálunk, lehetővé teszi a skálaelemek következetes elemzését. A rendezett névskálák használatakor általában azt feltételezik, hogy a skálát alkotó elemek kölcsönösen kizárják egymást, és a válaszadó könnyen megtalálja a számára megfelelőt.

A válaszok eloszlásának vizsgálata azt mutatja, hogy a válaszadók egyetértenek az ellentmondó (a kiindulási hipotézis szempontjából) ítéletekkel. Például a „B” skálán 100-ból 42 fő egyidejűleg értett egyet a 13-as és a 12-es ítélettel, vagyis két ellentétes ítélettel.

Az egymásnak ellentmondó ítéletek jelenléte a B skála válaszaiban ahhoz vezet, hogy a skálát elfogadhatatlannak kell tekinteni.

Ez a megközelítés a skála megbízhatóságának növelésére nagyon összetett. Ezért csak kritikus tesztek vagy tömeges felhasználásra szánt technikák vagy paneltanulmányok kidolgozásakor ajánlható.

Egy módszert több válaszadón is lehet tesztelni. Ha a módszer megbízható, akkor a különböző válaszadók konzisztens információkat adnak, de ha eredményeik nem konzisztensek, akkor vagy megbízhatatlanok a mérések, vagy az egyes válaszadók eredményei nem tekinthetők egyenértékűnek. Ez utóbbi esetben meg kell határozni, hogy az eredmények valamelyik csoportja megbízhatóbbnak tekinthető-e. A probléma megoldása annál is fontosabb, ha feltételezzük, hogy a vizsgált módszerek bármelyikével ugyanúgy megengedhető az információszerzés.

Egyazon tulajdonság mérésére párhuzamos módszerek alkalmazása számos nehézségbe ütközik.

Először is, nem világos, hogy mindkét módszer milyen mértékben méri az objektum azonos minőségét, és általában nincsenek formális kritériumok egy ilyen hipotézis tesztelésére. Ebből következően egy adott módszer érdemi (logikai-elméleti) indoklásához kell folyamodni.

Másodszor, ha párhuzamos eljárásokat találunk egy közös tulajdonság mérésére (az adatok nem különböznek szignifikánsan), akkor továbbra is kérdés marad ezen eljárások alkalmazásának elméleti indokoltsága.

El kell ismerni, hogy maga a párhuzamos eljárások alkalmazásának elve nem formális, hanem sokkal inkább tartalmi elv, amelynek alkalmazása elméletileg nagyon nehezen igazolható.

Az érvényesség megállapításának egyik elterjedt megközelítése az úgynevezett bírák, szakértők alkalmazása. A kutatók megkérik az emberek egy meghatározott csoportját, hogy kompetens egyénekként járjanak el. Felkínáljuk a vizsgált objektum mérésére szolgáló jellemzők készletét, és felkérik őket, hogy értékeljék az egyes jellemzők ehhez az objektumhoz való hozzárendelésének helyességét. A bírák véleményének közös feldolgozása lehetővé teszi, hogy a vizsgált objektum mérése során súlyozást, vagy, ami ugyanaz, skálaértékeléseket rendeljenek hozzá. A jellemzők halmaza lehet egyéni ítéletek listája, egy tárgy jellemzői stb.

A bírálati eljárások változatosak. Alapozhatnak páros összehasonlítás, rangsorolás, szekvenciális intervallumok stb. módszerein.

Az a kérdés, hogy kit tekintsünk bírónak, meglehetősen ellentmondásos. A vizsgált sokaság képviselőjeként kiválasztott bíráknak így vagy úgy, annak mikromodelljét kell képviselniük: a bírák értékelése szerint a kutató határozza meg, hogy a felmérési eljárás egyes pontjait mennyire megfelelően értelmezik a válaszadók.

A bírák kiválasztásánál azonban nehéz kérdés merül fel: milyen hatással van a bírák saját attitűdje az értékelésükre, mert ezek az attitűdök jelentősen eltérhetnek az alanyok attitűdjétől ugyanarra a tárgyra vonatkozóan.

Általánosságban elmondható, hogy a probléma megoldása a következő: a) gondosan elemezze a bírák összetételét abból a szempontból, hogy élettapasztalataik és társadalmi helyzetük jelei megfelelnek-e a vizsgált populáció megfelelő mutatóinak; b) azonosítsa a bírák pontszámaiban az egyéni eltérések hatását a pontszámok általános eloszlásához képest. Végül nem csak a bírák mintapopulációjának minőségét, hanem méretét is értékelni kell.

Ezt a számot egyrészt a konzisztencia határozza meg: ha kellően magas a bírák véleményének konzisztenciája, és ennek megfelelően kicsi a mérési hiba, akkor a bírák száma is kicsi lehet. Be kell állítani a megengedett hiba értékét, és ennek alapján kiszámítani a szükséges mintanagyságot.

Ha a tárgy teljes bizonytalanságát észlelik, vagyis abban az esetben, ha a bírák véleménye egyenletesen oszlik el az összes értékelési kategória között, a bírák mintájának növelése nem menti meg a helyzetet, és nem hozza ki a tárgyat az értékelési kategóriákból. bizonytalanság állapota.

Ha az objektum kellően bizonytalan, akkor a nagyszámú fokozat csak további beavatkozást okoz a bírák munkájában, és nem ad pontosabb információt. Ismételt teszteléssel azonosítani kell a bírák véleményének stabilitását, és ennek megfelelően szűkíteni kell a fokozatok számát.

Az érvényesség ellenőrzésére szolgáló adott módszer, módszer vagy technika kiválasztása számos körülménytől függ.

Mindenekelőtt egyértelműen meg kell állapítani, hogy lehetséges-e jelentős eltérés a tervezett mérési programtól. Ha a kutatási program szigorú határokat szab, akkor nem egy, hanem több módszert kell alkalmazni az adatok érvényességének ellenőrzésére.

Másodszor, szem előtt kell tartani, hogy az adatok robusztusságának és érvényességének szintjei szorosan összefüggenek egymással. Az instabil információk e kritérium szerinti megbízhatóságának hiánya miatt nem igénylik az érvényesség túl szigorú ellenőrzését. Biztosítani kell a kellő robusztusságot, majd megfelelő lépéseket kell tenni az adatok értelmezési határainak tisztázására (azaz az érvényességi szint azonosítására).

A megbízhatóság szintjének meghatározására irányuló számos kísérlet arra enged következtetni, hogy a mérőműszerek fejlesztése során azok megbízhatósága szempontjából a következő főbb munkaszakaszok sorrendje javasolt:

a) Az elsődleges adatok mérésére szolgáló módszerek érvényességének előzetes ellenőrzése a módszertan tesztelésének szakaszában. Itt ellenőrzik, hogy az információ mennyiben felel meg lényegében a tervezett célnak, és milyen korlátai vannak az adatok későbbi értelmezésének. Ehhez elegendő 10-20 megfigyelésből álló kis minták, majd a módszertan szerkezetének módosítása.

b) A második lépés a módszertan kipróbálása és a kiindulási adatok stabilitásának alapos ellenőrzése, különös tekintettel a kiválasztott mutatókra és skálákra. Ebben a szakaszban olyan mintára van szükség, amely a válaszadók valós sokaságának mikromodelljét reprezentálja.

c) Ugyanazon általános műrepülés során minden, az érvényességi szint ellenőrzéséhez szükséges műveletet elvégeznek. A kísérleti adatok elemzésének eredményei elvezetnek a módszertan tökéletesítéséhez, minden részletének finomításához, és végső soron a fő vizsgálat módszertanának végleges változatának kézhezvételéhez.

d) A fő vizsgálat elején célszerű ellenőrizni az alkalmazott módszer stabilitását, hogy a stabilitás pontos mutatóit kiszámíthassuk. Az érvényességi határok utólagos tisztázása a vizsgálat eredményeinek teljes elemzésén megy keresztül.

Az alkalmazott megbízhatóság-értékelési módszertől függetlenül a kutatónak négy egymást követő lépése van a mérési eredmények megbízhatóságának javítására.

Először is, amikor a mérési megbízhatóság rendkívül alacsony, néhány kérdést egyszerűen kidobunk a kérdőívből, különösen akkor, ha a megbízhatóság mértéke a kérdőív kidolgozása során meghatározható.

Másodszor, a kutató „összecsukhatja” a skálákat, és kevesebb fokozatot használhat. Tegyük fel, hogy a Likert-skála ebben az esetben csak a következő fokozatokat tartalmazhatja: „egyetértek”, „nem értek egyet”, „nincs véleményem”. Erre általában akkor kerül sor, amikor az első lépést befejezték, és amikor a vizsgálatot már elvégezték.

Harmadszor, a második lépés alternatívájaként vagy a második lépés utáni megközelítésként a megbízhatóság értékelését eseti alapon végzik el. Tegyük fel, hogy közvetlen összehasonlítás történik a válaszadók kezdeti és ismételt tesztje során adott válaszaival, vagy valamilyen ezzel egyenértékű válasszal. A megbízhatatlan válaszadók válaszait egyszerűen nem veszik figyelembe a végső elemzésben. Nyilvánvalóan, ha ezt a megközelítést a válaszadók megbízhatóságának objektív értékelése nélkül alkalmazzuk, akkor a „nem kívánatos” válaszok kidobásával a kutatási eredmények a kívántakhoz igazíthatók.

Végül az első három lépés végrehajtása után felmérhető a mérések megbízhatósága. A mérési megbízhatóságot jellemzően nullától egyig változó együttható jellemzi, ahol az egy a maximális megbízhatóságot jellemzi.

Általában úgy vélik, hogy a minimálisan elfogadható megbízhatósági szintet 0,65–0,70 közötti számok jellemzik, különösen, ha a méréseket először végezték el.

Nyilvánvaló, hogy a különböző cégek által végzett sokrétű marketingkutatás során a mérési skálák és azok megvalósítási módjai következetesen igazodtak a konkrét marketingkutatás céljaihoz és célkitűzéseihez. Ez megkönnyíti az ebben a részben tárgyalt problémák megoldását, és inkább szükségessé teszi az eredeti marketingkutatás során.

A mérések validitása egészen más szempontokat jellemez, mint a mérések megbízhatósága. Egy mérés lehet megbízható, de nem érvényes. Ez utóbbi jellemzi a mérések pontosságát a valóságban létezőhöz képest. Például egy válaszadót az éves jövedelméről kérdeztek, ami kevesebb, mint 25 000 dollár. A válaszadó nem szívesen árulta el a kérdezőnek a valós számot, ezért „több mint 100 000 dollár”-ként számolt be bevételéről. Amikor újra tesztelték, ismét elnevezte ezt az adatot, ami a mérések magas szintű megbízhatóságát bizonyítja. Nem a hamisság az egyetlen oka a mérési megbízhatóság alacsony szintjének. Nevezheted úgy is, hogy rossz memória, rossz valóságismeret a válaszoló részéről stb.

Nézzünk egy másik példát, amely a mérések megbízhatósága és érvényessége közötti különbséget jellemzi. Még egy pontatlan óra is naponta kétszer egy órában mutatja az időt, ami nagy megbízhatóságot mutat. Viszont nagyon pontatlanul mehetnek, pl. Az időkijelzés megbízhatatlan lesz.

A mérések megbízhatóságának ellenőrzésének fő iránya a különböző forrásokból származó információk beszerzése. Ezt különböző módon lehet megtenni. Itt mindenekelőtt a következőket kell megjegyezni.

Arra kell törekednünk, hogy a kérdéseket úgy fogalmazzuk meg, hogy azok megfogalmazása hozzájáruljon a megbízható válaszok megszerzéséhez. A kérdőívben további, egymással kapcsolatos kérdések is szerepelhetnek.

Például a kérdőív tartalmaz egy kérdést arra vonatkozóan, hogy a válaszadó mennyire szereti egy bizonyos márkájú élelmiszert. Aztán megkérdezik, hogy a válaszadó mennyit vásárolt ebből a termékből az elmúlt hónapban. Ez a kérdés az első kérdésre adott válasz megbízhatóságának ellenőrzésére irányul.

Gyakran két különböző módszert vagy információforrást használnak a mérések megbízhatóságának értékelésére. Például az írásos kérdőívek kitöltése után a kezdeti mintából több válaszadónak is felteszik ugyanazokat a kérdéseket telefonon. A válaszok hasonlósága alapján ítélik meg azok megbízhatóságának mértékét.

Előfordul, hogy azonos követelmények alapján két válaszadó mintát alakítanak ki, és válaszaikat összehasonlítják a megbízhatóság mértékének felmérése érdekében.

Ellenőrizendő kérdések:

1. Mi a mérés?
2. Miben különbözik az objektív mérés a szubjektív méréstől?
3. Ismertesse a négy skálajellemzőt!
4. Határozza meg a négyféle skálát, és jelölje meg az egyes skálákban található információk típusait.
5. Milyen érvek szólnak a semleges gradáció szimmetrikus skálán történő alkalmazása mellett és ellen?
6. Mi az a módosított Likert-skála, és hogyan viszonyul hozzá az életmód skála és a szemantikai differenciálskála?
7. Mi az a „halo-effektus”, és hogyan kell egy kutatónak irányítani?
8. Milyen összetevők határozzák meg a „mérés megbízhatósága” fogalmának tartalmát?
9. Milyen hátrányai lehetnek az alkalmazott mérőskálának?
10. Milyen módszereket ismer a mérési stabilitás értékelésére?
11. Milyen módszereket ismer a mérések érvényességi szintjének értékelésére?
12. Miben különbözik a mérési megbízhatóság a mérés érvényességétől?
13. Mikor kell a kutatónak értékelnie a mérés megbízhatóságát és validitását?
14. Tételezzük fel, hogy marketingkutatással foglalkozik, és egy magán élelmiszerbolt tulajdonosa megkereste Önt azzal a kéréssel, hogy pozitív képet alakítson ki erről az üzletről. Tervezzen szemantikai differenciálskálát egy adott üzlet releváns képméreteinek mérésére. A munka elvégzésekor a következőket kell tennie:
    A. Végezzen ötletrohamot a mérhető mutatók meghatározásához.
    b. Keresse meg a megfelelő bipoláris definíciókat.
    V. Határozza meg a fokozatok számát a skálán!
    d) Válasszon módszert a „halo effect” szabályozására.
15. Készítsen mérési skálát (indokolja a skálaválasztást, az átmenetek számát, a semleges pont vagy gradáció meglétét vagy hiányát; gondolja át, hogy azt méri-e, amit mérni tervezett) a következő feladatokhoz:
    A. Egy gyermekjátékokat gyártó cég azt szeretné tudni, hogyan reagálnak az óvodások az „Énekelj velünk” videojátékra, amelyben a gyermeknek együtt kell énekelnie az animációs film szereplőivel.
    b. Egy tejtermékgyártó öt új joghurtízt tesztel, és szeretné tudni, hogyan értékelik a fogyasztók az ízeket édesség, kellemesség és gazdagság tekintetében.

Hivatkozások

1. Burns Alvin C., Bush Ronald F. Marketingkutatás. New Jersey, Prentice Hall, 1995.
2. Evlanov L.G. A döntéshozatal elmélete és gyakorlata. M., Közgazdaságtan, 1984.
3. Eliseeva I.I., Yuzbashev M.M. A statisztika általános elmélete, M., Pénzügy és Statisztika, 1996.
4. Egy szociológus munkafüzet. M., Nauka, 1977.