интересно
Предыдущая | Содержание | Следующая

Упорядоченное шкалирование

Вслед за попарными сравнениями в сравнительном шкалировании по популярности следует упорядоченное шкалирование. При упорядоченном шкалировании (rank-order scaling) респондентам предлагается одновременно несколько объектов для ранжирования по некоторому критерию. Например, респондентов могут попросить гтроранжировать зубные пасты по общей шкале предпочтений. Как видно из рис. 8.4, эти ранги обычно получаются присвоением опрашиваемыми оценки 1 — самой предпочтительной торговой марке; 2 — марке, находящейся на втором месте, и т.д. до тех пор пока ранг п не будет присвоен наименее предпочтительной торговой марке. Как и парное сравнение, этот подход также является сравнительным по своей природе, и, возможно, респонденту не нравится торговая марка, которую он поместил на первое место. Кроме того, упорядоченное шкалирование также дает порядковые данные. Напомним, в табл. 8.2 используется именно упорядоченное шкалирование для порядковой шкалы.

Упорядоченное шкалирование широко используется для измерения предпочтений торговых марок и их атрибутов. Упорядоченные данные от респондентов часто получаются с помощью сравнительного анализа (см. главу 21), поскольку упорядоченное шкалирование заставляет респондента находить различия между отдельными рассматриваемыми объектами. Более того, по сравнению с попарным сравнением этот вид шкалирования точнее отображает покупательскую среду. Это также требует меньше времени и устраняет возможность нетранзитивных ответов. При наличии п рассматриваемых объектов, необходимо сделать лишь (п—1) решений при упорядоченном шкалировании. В то же время при парном сравнении необходимо решений. Другое преимущество данной методики —простота ее восприятия респондентами, которые с легкостью разбираются в инструкциях по ранжированию. Основной недостаток объясняется получением в результате только порядковых данных.

Наконец, благодаря допущению транзитивности, упорядоченные данные можно преобразовать в эквивалентные данные попарного сравнения, и наоборот. Эту возможность иллюстрирует рис. 8.3, Следовательно, можно получить интервальную шкалу из упорядоченных данных с помошью процедуры Thurstonecase V. Имеются также и другие подходы к получению интервальных шкал из упорядоченных данных.

Шкалирование с постоянной суммой

При шкалировании с постоянной суммой (constant sum scaling) респонденты распределяют постоянную сумму баллов, долларов или фишек между объектами сравнения по определенному критерию. Как показано на рис. 8.5, опрашиваемых могут попросить разделить 100 очков между свойствами туалетного мыла в зависимости от важности каждого из них. Если свойство несущественное, то респондент ставит нуль баллов. Если какое-то свойство в два раза важнее какого-либо другого, оно получает в два раза больше баллов. Общая сумма баллов всегда равна 100, Отсюда происходит название метода шкалирования.

Свойства объекта шкалируются делением суммы баллов, присвоенных каждому из них всеми опрашиваемыми, на общее количество респондентов. На рис. 8.5 эти данные представлены в разбивке по трем группам или сегментам опрашиваемых. Сегмент I включает группу, ключевым фактором для которой служит цена. Для сегмента II наиболее важна моющая способность. Представители сегмента III уделяют особое внимание пене, запаху, увлажнению и моюшей способности. Подобную информацию нельзя получить из упорядоченных данных без трансформации их в интервальные данные. Необходимо отметить, что метод постоянной суммы имеет фиксированную точку начала отсчета — И) баллов в два раза больше 5 баллов, а разница между 5 и 2 такая же, как между 57 и 54. Поэтому шкала с постоянной суммой иногда рассматривается как метрическая. Однако данное утверждение может быть верным только для набора рассматриваемых объектов, результаты опроса нельзя обобщать для сравнения с объектами, не включенными в исследование. Значит, имея сравнительную природу и ограниченные возможности для обобщения, метод постоянной суммы — это разновидность порядкового шкалирования. Из рис. 8.5 видно, что расположение баллов зависит от специфических свойств, оцениваемых в исследовании.

Основное преимущество шкалы с постоянной суммой — быстрое установление различий между рассматриваемыми объектами. В то же время шкала имеет два недостатка. Опрашиваемые при оценке могут использовать меньше или больше баллов, чем это предусмотрено постоянной суммой. Например, респондент разделит между объектами 94 или 10S баллов. В этом случае исследователю приходится модифицировать данные или удалить эту оценку из анализа. Еще одна проблема — ошибка округления, когда присваивается очень небольшое количество баллов. С другой стороны, использование большого максимального числа баллов может негативно повлиять на респондента, делая процедуру распределения слишком утомительной и вводя респондента в замешательство.

Q-сортировка и другие процедуры

Шкалирование методом Q-сортировки (Q-sort scaling) разработано для быстрого установления различий между большим количеством объектов. Этот метод заключается в процессе упорядочения, при котором объекты разбиваются на группы в зависимости от схожести по определенному критерию. Например, опрашиваемым на отдельных карточках выдается 100 утверждений, выражающих определенные мнения. Их нужно разделить на 11 групп, в зависимости от того, насколько они с ними согласны. Количество рассматриваемых утверждений должно находиться в пределах от 60 до 140; количество от 60 до 90 является оптимальным. Еще один метод сравнительного шкалирования — это оиенка значимости. При использовании данной методики числа присваиваются объектам таким образом, что соотношения между присвоенными числами отражают соотношения между объектами по определенному признаку. Например, респондентов просят выразить свое согласие или несогласие с утверждениями, выражающими отношение к универмагам. Для этого они могут использовать числа от нуля до ста. Наконец, следует отметить шкалирование Гутмана (Guttman) или анализ шкальных диаграмм, включающий процедуру решения вопроса о том, можно ли набор объектов разместить на внутренне последовательной, одномерной шкале.