Маркетинговые исследования

Форма шкалы

Существует несколько вариантов формы шкал. Шкалы можно представлять вертикально или горизонтально. Категории могут отображаться прямоугольниками, размечаться линиями или делениями на последовательном ряде, иметь или не иметь числовых значений. Используемые числовые значения могут быть положительными, отрицательными или и теми, и другими. Некоторые возможные конфигурации шкал представлены на рис. 9.2.

Для оценки мягкости моющего средства Cheer могут быть использованы различные шкалы. Далее представлены некоторые примеры;

Шкала термометра и шкала выражения лица -- две уникальные в своем роде шкалы, применяемые в маркетинговых исследованиях. При использовании шкалы термометра чем выше температура, тем более положительную оценку она означает, Точно также и улыбающиеся рожицы отражают позитивное отношение. Эти шкалы особенно полезны при опросе детей [23]. Примеры данных шкал приведены на рис. 9.3, в табл. 9.2 обобщен процесс принятия шести решений, необходимых для составления рейтинговой шкалы.

Хотя не существует единственного оптимального числа, наиболее распространено количество от пята до девяти категорий

В общем, для получения 'бъектчвиы. данных необходимо сбалансировать шкалу

Если возможен нейтральный или безразличный ответ по крайней мере от некоторых респондентов следует использоват;. нечетное количество категормй

В ситуациях, когда от респондентов не ожидается ответа на определенный вопрос, точность данных можно улучшить, используя шкалу с неопределенными ответами

Существует ряд гричин для разметки всех или большинства категорий. Описания категорий нужно как можно ближе располагать к категориям ответов

Следует протестировать несколько вариантов, чтобы выбрать наилучший

Шкала термометра

Инструкция

Пожалуйста, определите, насколько вам нравятся гамбургеры McDonald's, закрашивая изображение термометра шариковой ручкой. Начните снизу и закрашивайте до отметки, которая наилучшим образом отражает ваше отношение к гамбургерам McDonald's

Шкала "выражение лица" Инструкция

Пожалуйста, определите, насколько вам нравится кукла Barbie, указав выражение лица, которое наилучшим образом отражает ваше отношение. Если кукла вам не нравится, выберите выражение лица 1 Если она вам очень нравится, выберите выражение лица под номером 5.

Многомерные шкалы

Разработка многомерных шкал требует специальной подготовки [24]. На рис. 9.4 изображен алгоритм для построения многомерных шкал. Измеряемая характеристика часто называется конструкцией (construct). Разработка шкалы начинается с теоретического представления о том, что собой представляет данная конструкция, что необходимо не только для составления шкалы, но и для интерпретации результатов. Следующий шаг заключается в предложении маркетологом первоначального варианта всех возможных пунктов шкалы. Обычно это делается на базе теоретических положений, анализа вторичных данных и результатов качественного исследования. Из этого "котла" маркетолог отбирает ограниченное количество потенциальных пунктов шкалы. Для отбора используется определенный качественный критерий. Количество пунктов все еще достаточно велико для составления шкалы. Поэтому вдальнейшем их количество уменьшается.

Затем проводится сбор информации из достаточно большой предварительной выборки респондентов с использованием шкалы с сокращенным числом пунктов. Данные анализируются с помощью таких методов, как корреляция, факторный анализ, кластерный анализ, дискриминантный анализ и статистические критерии, обсуждаемые в этой книге. По результатам этого статистического анализа устраняются еще несколько пунктов, после чего остаются пункты, непосредственно используемые при составлении шкалы (в следующем разделе). На основе этих оценок разрабатывается окончательный набор пунктов шкалы. Как видно из рис. 9.4, процесс разработки содержит последовательность действий, отдельные элементы которой повторяются несколько раз [25].

Р РИМЕР. Технические параметры продуктовой линии

Приведенная многомерная шкала измеряет техническую сложность продуктовой линии (26].

При использовании многомерной шкалы нужно проверить ее точность и применимость [27]. Как показано на рис. 9.5, этот процесс включает оценку надежности, достоверности и обобщенности шкалы. Среди различных подходов к оценке надежности отметим следующие: двойное тестирование, проверка надежности с помощью альтернативных форм и проверка внутренней согласованности. Достоверность можно оценить через рассмотрение достоверности содержания, достоверности критерия и конструкции.

Оценка шкрлы

	Надежность /-·¦ «·.,-.-. » иримшимоаь
i	1
Повторное тестирование	Альтернативные Внутренний формы согласованность

Содержание Критерий	Конструкция
1	1
Конвергенция	Дискриминант Номологичность

Рис. 9.5. Оценка шкалы

Перед оценкой надежности и достоверности следует рассмотреть точность измерения как основу оценки шкалы.

Точность измерения

Ошибка измерения (measurement error)

Отклонение информации, которую ищет маркетолог, от информации, получаемой с помощью заданного процесса измерения.

Модель истинной оценки (true score model)

Математическая модель, дающая представление о точности измерений.

Как уже указывалось в главе 8, измеряя некий объект, мы с помошьу 1 чисел (показателей) определяем его отдельные характеристики. Показатель является не истинным значением характеристики, а результатом наблюдения. Действие различных факторов может вызвать ошибку измерения (measurement error), которая проявляется в отклонении показателя, т.е. полученного значения характеристики, от ее истинного значения (рис. 9.6). Модель истинной оценки (true score model) содержит основы для понимания точности измерения. Согласно этой модели,

Х0 = Хт + Xs + Хк где

Хо- измеренное фактическое значение Хт- истинное значение характеристики Xs систематическая ошибка Хц- случайная ошибка

Систематическая ошибка (systematicerror)

Систематическая ошибка постоянно влияет на измерение, отображает действие стабильных факторов, влияющих на полученный результат при каждом отдельном измерении.

Случайная ошибка (random error)

Ошибка измерения, появляющаяся вследствие случайных изменений или различий между респондентами или условиями, в которых проводится опрос.

Примечательно, что общая ошибка измерения включает систематическую ошибку (systematic error) -- Xs,u случайную ошибку-- \я Влияние систематической ошибки на процесс измерения носит постоянный характер. Она отображает действие стабильных факторов, влияющих на полученный результат при каждом отдельном измерении, например механические факторы (рис. 9.6). Случайная ошибка (random variable), напротив, непостоянна. Она отображает действие временных факторов, их разному влиянию на результат при каждом отдельном измерении. К таким факторам относятся индивидуальные и ситуационные факторы. Разграничение между систематической и случайной ошибкой очень важно для понимания надежности и достоверности.

Относительно стабильные характеристики индивида, влияющие на оценку при тесте, как, например, интеллект, уровень образования,

Краткосрочные или временные факторы, такие как здоровье, эмоции, усталость

Ситуационные факторы, такие как присутствие других людей, шум и факторы, отвлекающие внимание.

4. Набор пунктов шкалы: добавление, удаление или изменения в пунктах шкалы,

5. Неясность шкалы, инструкций или самих пунктов.

Механические факторы, такие как плохое качество печати, перенасыщенность пунктами в анкете, плохой дизайн.

Различия между интервьюерами.

Надежность

Надежность (reliability) характеризуется тем, насколько устойчивые результаты дает применение шкалы при повторных измерениях [28]. Систематические источники ошибок не влияют на надежность, они постоянно воздействуют на измерение и не приводят к противоречивости ее результатов. Случайная ошибка, напротив, может приводить к противоречивым результатам и соответственно -- к уменьшению надежности. Надежность, таким образом, можно определить как степень отсутствия при измерении случайной ошибки -- Хк- Если Хц = О, измерение абсолютно надежное.

Надежность (reliability)

Насколько применение шкалы дает согласующиеся результаты при повторных измерениях характеристик объекта.

Надежность оценивается определением доли систематической вариации в шкале. Это осуществляется установлением связи между оценками, полученными при использовании различных методик расчета. Если связь достаточно сильна, шкала дает согласующиеся и, следовательно, достаточно надежные результаты. К методам оценки надежности относятся повторное тестирование, метод альтернативны форм и внутренней согласованности.

Повторное тестирование надежности (test-retest reliability)

Метод оценки надежности, при котором идентичные опросы при как можно более сходных условиях проводятся дважды.

Повторное тестирование надежности. При повторном тестировании надежности (test-retest reliability) опрос респондентов проводится дважды с помощью двух идентичных шкал и при как можно более сходных условиях. Интервал между тестированиями обычно составляет от двух до четырех недель. Степень схожести результатов двух измерений определяется коэффициентом корреляции (подробности -- в главе 17). Чем выше коэффициент корреляции, тем выше надежность.

С определением надежности при применении метода повторного тестирования связано несколько проблем. Во-первых, данный метод сильно зависит от промежутка времени между тестированиями. При прочих равных условиях, чем дольше интервал, тем ниже надежность. Во-вторых, первоначальное измерение может изменить рассматриваемые характеристики. Например, измерение отношений респондентов к молоку с низкой жирностью может заставить опрашиваемых задуматься о его полезности для здоровья и в результате привести к повышению оценки данного продукта. В-третьих, иногда невозможно провести повторное тестирование (например, при измерении первоначальной реакции на новый продукт). В-четвертых, первое измерение может иметь эффект автоматического переноса высказанного мнения на второе и последующие измерения. В-пятых, измеряемые характеристики могут изменяться за промежуток времени между опросами. Например, благоприятная информация об объекте может улучшить отношение к объекту. Наконец, коэффициент корреляции может быть завышен из-за автокорреляции отдельных пунктов шкалы.

Из-за перечисленных выше недостатков метод двойного тестирования применяется в сочетании с другими подходами, одним из них которых является метод альтернативных форм [29].

Проверка надежности с помощью альтернативных форм (alternative-forms reliability)

Метод проверки надежности, при котором составляются две формы шкалы, эквивалентные по своей сути, а затем одна и та же группа респондентов опрашивается дважды.

Проверка надежности с помощью альтернативных форм. При проверке надежности с помощью альтернативных форм (alternative-forms reliability) составляются две эквивалентные по сути формы шкалы. Одни и те же респонденты опрашиваются дважды, обычно с перерывом от двта до четырех недель. Для проверки надежности рассчитывается корреляция между результатами по двум шкалам [30|.

С данным подходом связано две основные проблемы. Во-первых, составление двух шкал отнимает достаточно много времени и требует дополнительных финансовых ресурсов. Во-вторых, существуют сложности с составлением двух эквивалентных шкал. Формы должны быть эквивалентны по содержанию. В строгом смысле это означает, что альтернативные шкалы должны иметь одинаковые средние, вариации и внутренними корреляциями. Даже при соблюдении этих двух условий формы не всегда эквивалентны по содержанию. Таким образом низкий коэффициент корреляции будет свидетельствовать либо о ненадежности шкалы, либо о неэквивалентности форм.

Проверка надежности через тестирование внутренней согласованности (internal consistency reliability)

Метод оценки внутренней согласованности набора пунктов, при котором подсчитывается" сумма количества баллов для получения общего итога.

Проверка надежности через тестирование внутренней согласованности. Для проверки надежности итоговой шкалы, в которой результаты по отдельным пунктам суммируются для получения общего балла, применяется проверка надежности через тестирование внутренней согласованности (internal consistency reliability). В подобных шкалах отдельные пункты измеряют какой-либо аспект конструкции, рассматриваемой с помощью всей шкалы, поэтому результаты по пунктам должны согласовываться между собой. Данная методика проверки согласованности фокусируется на внутренней согласованности набора пунктов, составляющих шкалу.

Проверка надежности делением данных на половины (split-half reliability)

Метод проверки внутренней согласованности, при котором пункты, составляющие шкалу, разделяются на половины с последующим расчетом коэффициента корреляции между ними.

Наиболее простой способ измерения внутренней согласованности -- это проверка надежности делением данных на половины (split-halfreliability). Пункты шкалы разделяются на две половины и затем рассчитывается корреляция между ними. Высокое значение корреляции между половинами свидетельствует о высокой внутренней согласованности. Пункты шкалы разбиваются на две части в зависимости от четности, нечетности или случайным образом. Проблема в том, что результаты будут зависеть от выбора способа разбивки. Популярное решение этой проблемы -- расчет коэффициента "альфа".

Коэффициент "альфа" (coefficient alpha)

Показатель внутренней согласованности, рассчитывающийся как средняя всех возможных I половинных коэффициентов различных разделений шкалы.

Коэффициент "альфа" (coefficient alpha), или альфа Кронбаха (Cronbach's alpha) является средним из всех возможных половинных коэффициентов при различных делениях шкалы. Коэффициент принимает значения от 0 до 1, при значении коэффициента 0,6 и меньше внутренняя согласованность неудовлетворительная. Важное свойство коэффициента "альфа" -- это увеличение его значения при увеличении количества пунктов шкалы. Таким образом, коэффициент может быть искусственно завышен за счет чрезмерно большого количества пунктов [31]. Коэффициент "альфа" дополняет коэффициент "бета", который оценивает наличие несогласованных пунктов в процессе усреднения с помощью коэффициента альфа.

ПРИМЕР. Критерии Бюмонта

Совокупность эмоциональных критериев Бюмонта разработана Beaumont Organization, { Ltd. для измерения эмоциональных реакций на рекламу. Респонденты оценивали просмотренные рекламные ролики по совокупности показателей, описывающих восемь ос-

Некоторые многомерные шкалы включают несколько наборов пунктов для измерения различных аспектов многомерной конструкции. Например, имидж магазина является многомерной конструкцией, включающей качество товаров, разнообразие и ассортимент продукции, политику возврата и урегулирования конфликтов, торговое обслуживание, цены, удобство расположения, внешний вид магазина, политику оплаты и продажи в рассрочку. Следовательно, шкала, разработанная для оценки имиджа магазина, включает пункты для измерения каждого из этих показателей. Поскольку измеряемые показатели в некоторой степени не зависят один от другого, расчет внутренней согласованности даст недостоверные результаты. Если же для измерения одного показателя используется несколько пунктов, возможен расчет коэффициента согласованности для отдельного показателя, как в случае с совокупностью эмоционшьны критериев Бюмонта (Beaumont emotion battery)- ионных видов эмоций: одобрение, страх, удивление, печаль, отвращение, злость, ожидание и удовольствие. По каждой из основных эмоций с помощью коэффициента "альфа" Кронбаха измерялась внутренняя согласованность. Для перечисленных эмоций коэффициенты составили соответственно 0,73, 0,66, 0,63, 0,75, 0,72, 0,81, 0,79 и 0,85. Эти результаты показывают удовлетворительную внутреннюю согласованность для совокупности критериев Бюмонта [32].

Достоверность

Достоверность (validity)

Насколько различия между оценками, полученными по шкале, отражают истинные различия между измеряемьмм характеристиками объектов, а не обусловлены случайными и систематическими ошибками.

Достоверность (validity) шкалы можно определить как степень, в которой различия между оценками, полученными по шкале, отражают истинные различия между измеряемыми характеристиками объектов, а не обусловлены случайными и систематическими ошибками. Полная достоверность предусматривает отсутствие ошибок измерения (Х„=Л]-, XR-О, Xs -- 0). Исследователи оценивают содержательную достоверность, критериальную и конструкционную [33].

Содержательная достоверность (content validity)

Тип достоверности, иногда называемый лицевой достоверностью (face validity), для определения которого проводится субъективная систематическая оценка того, насколько хорошо содержание шкалы соответствует поставленной цели измерения.

Содержательная достоверность. Содержательная достоверность (content validity), иногда называемая лицевой достоверностью (face validity), субъективная систематическая оценка того, насколько хорошо содержание шкалы соответствует поставленной цели измерения. Исследователь, или кто-либо еше, проверяет, насколько пункты шкалы адекватно покрывают всю область измерений. Таким образом, шкала, разработанная для измерения имиджа магазина, считается неадекватной, если будет опущена одна из существенных характеристик объекта (качество, разнообразие, ассортимент предлагаемой продукции). Учитывая субъективную природу данного показателя, оценки содержательной достоверности будет недостаточно при измерении достоверности шкалы, однако она помогает правильно интерпретировать полученные результаты. Более того, формальную оценку можно получить с помощью проверки достоверности критерия.

Критериальная достоверность (criterion validity)

Тип достоверности, отражающий соответствие используемой шкалы переменным, которые выбраны как значимые.

Критериальная достоверность. Критериальная достоверность (criterion validity) отражает, насколько используемая шкала соответствуют выбранным значимым критериальным переменным. Последние могут включать демографические и психологические характеристики, измерения отношений и поведений, оценки, полученные на основании использования других шкал. В зависимости от временных рамок критериальная достоверность может принимать две формы -- текущую или прогнозную достоверность.

Текущая достоверность определяется, когда данные, полученные на основе использования шкалы, и сведения о критериальных переменных собираются одновременно. Для оценки текущей достоверности разработаны краткие формы для определения характеристик личности, как, например, совокупность критериев Бюмонта. Данные по исходным опросам и по кратким формам обрабатываются параллельно и затем сравниваются.

Для оценки прогнозной достоверности исследователь собирает данные оценок по шкале в один период времени, а по критериальным переменным -- в другой. Например, отношение к различным маркам сухих завтраков может использоваться для прогноза будущих объемов продаж сухих завтраков представителям сканернои панели. У членов панели получают информацию об их отношении к продукту, а затем их будущие закупки проверяются по данным исследования. Прогнозные и фактические данные по покупкам сравниваются для оценки прогнозной достоверности шкалы отношения.

Конструктивная достоверность (construct validity)

Тип достоверности, оценка которого предполагает ответ на вопрос, конструкцию или характеристику чего именно измеряет шкала. При оценке конструктивной достоверности пытаются ответить на теоретические вопросы: почему шкала эффективна и какие дедуктивные I выводы можно сделать из лежащей в ее основе теории.

Конструктивная достоверность. Конструктивная достоверность (construct validity) связана с ответом на вопрос, конструкцию или характеристику чего именно измеряет шкала. При оценке конструктивной достоверности исследователь попытается ответить на теоретические вопросы: почему должна использоваться эта шкала и какие выводы можно сделать из лежащей в ее основе теории. Таким образом, для оценки конструктивной достоверности необходима основательная теоретическая разработка сути конструкций и их соотношения с другими конструкциями. Конструктивная достоверность наиболее сложна в определении. Как показано на рис. 9.5, достоверность конструкции включает конвергенционную, дискриминантную и номологическую достоверности.

Конвергенционная достоверность (convergent validity)

Способ оценки конструктивной достоверности; измеряет, насколько шкала положительно коррелирует с другими измерителями той же конструкции.

Дискриминантная достоверность (discriminant validity)

Один из вариантов конструктивной достоверности, показывающий, насколько значения не коррелируют с другими конструкциями, от которых они предположительно отличаются.

Номологическая достоверность (nomological validity)

Один из вариантов оценки достоверности, определяемый степенью корреляции значений конструкций, вытекающих из теории.

Конвергенционная (сходящаяся) достоверность (convergent validity) -- степень, в которой шкала положительно коррелирует с другими измерителями той же конструкции. При этом не обязательно получить все значения с помощью методов обычного шкалирования. Дискриминантная достоверность (discriminant validity) показывает, насколько значения шкалы не коррелируют с другими конструкциями, от которых они предположительно отличаются. Это связано с уменьшением корреляции между различающимися конструкциями. Дискриминантную достоверность также иногда называют дифференцированной. Номологическая достоверность (nomological validity) определяется степенью корреляции значений конструкций, вытекающих из теории. Маркетологом формулируется теоретическая модель с последующими выводами и проверкой. В результате составляется номологическая сеть из нескольких систематически взаимосвязанных конструкций. Иллюстрация конструктивной достоверности приведена ниже в контексте оценки многомерной шкалы [34].

ПРИМЕР. Будь честен с самим собой

Следующие положения помогут оценить достоверность многомерной шкалы самооценки.

Высокая корреляция с другими шкалами самооценки и с результатами опроса друзей (конвергенционная достоверность).

Низкая корреляция с несвязанными конструкциями приверженности к определенным торговым маркам или поиском разнообразия (дискриминантная достоверность).

Торговые марки, которые соответствуют самооценке индивида, предпочитаются им больше, как это теоретически возможно и постулируются (номологическая достоверность).

Высокий уровень надежности.

Примечательно, что высокий уровень надежности в этом примере приведен как доказательство конструкционной достоверности.

Взаимосвязь между надежностью и достоверностью

Механизм взаимосвязи между надежностью и достоверностью понятнее при рассмотрении его с помощью модели истинной оценки. Если измерение абсолютно достоверно, то оно одновременно абсолютно надежно. В этом случае Х0= Хт, Хк= О, Xs= 0. Таким образом, достоверность подразумевает надежность. Если измерение ненадежно, оно не может быть достоверным, так как даже минимально Х„= Хг + XR. Кроме того, может быть систематическая ошибка, тогда Xs*0. Ненадежность подразумевает недостоверность. Если измерение абсолютно надежно, оно может быть как достоверным, так и недостоверным из-за систематической ошибки {Х„= Хт + А",,). В то время как недостаток надежности отрицательно сказывается на достоверности, надежность не обязательно подразумевает достоверность. Надежность -- необходимое, но недостаточное условие достоверности.

Обобщаемость

Обобщаемостъ (generalizability)

Насколько исследование, основанное на выборке, можно обобщить для использования в рамках генеральной совокупности в целом.

Обобщаемость (generalizability) отражает, насколько полученные в результате конкретного исследования данные можно перенести на генеральную совокупность. Набор всех используемых исследователем условий измерений, который маркетолог хочет применить ко всей генеральной совокупности, называется полным множеством обобщения. Эти условия включают категории, пункты, интервьюеров, способы наблюдения и т.д. Исследователь может обобщить шкалу, использованную при индивидуальном опросе, для использования в других моделях сбора данных, таких, например, как телефонные и почтовые опросы. Обобщаемость может также анализироваться с точки зрения перехода от выборки объектов к генеральной совокупности объектов, от выборки количества измерений к генеральной совокупности количества измерений, от выборки наблюдателей к генеральной совокупности наблюдателей и т.д. [35].

МЕТОДЫ ШКАЛИРОВАНИЯ

Кроме теоретических аспектов, оценки надежности и достоверности, при выборе методов шкалирования для конкретного маркетингового исследования следует также принимать во внимание некоторые практические факторы [36]. Среди них отметим следующие: характер получаемых данных (номинальные, порядковые, интервальные или относительные), возможности респондентов, характеристики рассматриваемых объектов, метод обработки, контекст и затраты

Как правило, метод шкалирования, который в данной ситуации даст наибольшее количество информации, позволяет использовать наибольшее число методов статистического анализа. Также, независимо от вида выбранной шкалы и степени ее соответствия задаче измерения интересующей характеристики, необходимо использовать несколько шкал. Это даст более точный результат, чем шкала из одного пункта. Во многих ситуациях желательно использовать несколько методов шкалирования или получить дополнительные измерения с помошью математически обоснованных шкал.

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ШКАЛИРОВАНИЯ

Все рассмотренные в этой главе шкалы требуют от респондентов прямой оценка различных характеристик объекта. При выборе математического метода шкалирования исследователь сам имеет возможность сделать вывод об оценке респондентами характеристик рассматриваемых объектов, исходя из обших суждений опрашиваемых об объекте. Многомерное шкалирование и совместный анализ -- два популярных математических метода шкалирования. Детально они рассматриваются в главе 21.

МЕЖДУНАРОДНЫЕ МАРКЕТИНГОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

При разработке шкалы и формата ответов следует учитывать уровень образованности и грамотности респондентов [37]. Одним из подходов является разработка мультикультурных или независимых от культурных особенностей шкал. Из рассмотренных нами методов шкалирования семантическая дифференциальная шкала наиболее соответствует данному подходу. Она прошла проверку в нескольких странах и везде давала схожие результаты.

Крайние точки шкалы особенно уязвимы для интерпретации. В некоторых культурах единица рассматривается как лучшая оценка, в то время как в других странах она интерпретирует как наихудшая. Поэтому важно, чтобы вербальные описания и крайние точки шкалы соответствовали культурным особенностям.

Наконец, в международном маркетинговом исследовании критически важно установить эквивалентность шкал и измерений для получения данных из различных стран. Эта комплексная тема рассматривается в главе 23

ЭТИКА МАРКЕТИНГОВЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

На маркетологе лежит этическая ответственность за использование шкал, которые должны обладать достаточной надежностью, достоверностью и применимостью. Выводы, сделанные на основе использования шкал, не имеющих достаточной надежности, достоверности или обобщаемости относительно целевой совокупности, могут привести к этическим проблемам, поскольку клиент склонен рассматривать результаты исследования как заслуживающие доверия. Кроме того, исследователь не должен адаптировать шкалы для смещения результатов в каком-либо направлении. Это легко сделать, изменяя словесные утверждения (шкалы Лайкерта), описания или другие аспекты шкалы. Рассмотрим описания шкалы. Описания, используемые в рамках шкалы, могут влиять на результаты оценки, например, создавать позитивное мнение о торговой марке и клиенте или негативный имидж конкурентов. Для завышения оценки торговой марки клиента респондентов могут попросить выразить мнение о ней по нескольким пунктам по семибалльной шкале с крайними описаниями "наихудший" и "хороший". В этом случае респонденты неохотно ставят оценку "наихудший". На самом деле те респонденты, которые оценивают товар как средний, в итоге поставят ему хорошую оценку. Попробуйте сами. Как вы оцените автомобили BMWno следующим характеристикам?

Надежность Ужасная 1 7 Хорошая

Эксплуатационность Очень низкая 7 Хорошая

Качество Одно и з наихудших 1 2 3 4 5 6 7 Хорошее

Престиж Очень низкий 1 2 3 4 5 6 7 Хороший

Вы положительно оценили автомобили BMW? С помощью этой же методики можно сместить оценку конкурирующих торговых марок, используя не слишком негативное описание (в некоторой степени плохой) с сильным позитивным описанием (наилучший).

ПРИМЕР. Этическая шкала для измерения этики

Важность этики общеизвестна. Что вы скажете об измерении этики маркетинговых исследований? Для подобных измерений группа исследователей обратилась к принципам этики (подробности -- в главе 24) и разработала шкалу для оценки этики. В результате было получено 29 биполярных семибалльных шкал типа: "справедливо" -- "несправедливо" и "эффективно" -- "неэффективно". Тестирование шкал с помощью различных этических сценариев показало, что их надежность (расчет коэффициента "альфа" Кронбаха) довольно высока, как и степень конструктивной достоверности.

Разработанные шкалы использовались в разных контекстах при исследовании этических вопросов маркетинга [39].

Таким образом, подчеркивается важность использования сбалансированных шкал со сравнительными позитивными и отрицательными описаниями. Когда данный аспект не учитывается, возможно смещение результатов, и они должны рассматриваться соответственно. Исследователь несет ответственность как перед клиентом, так и перед респондентами за применимость и полезность шкалы, что проиллюстрировано на следующем примере.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ INTERNET И КОМПЬЮТЕРА

Непрерывные рейтинговые шкалы можно легко разместить в Internet. Курсор может перемешаться по непрерывной шкале на экране, чтобы отметить категорию, наилучшим образом описывающую мнение респондента, Более того, данные оценки могут автоматически рассчитываться компьютером, увеличивая скорость и точность обработки данных.

Так же могут применяться в Internet и три вида детализированных шкал. Более того, с помощью Internet можно осушествляз% поиск и размещать шкалы, подобные используемым другими исследователями. Возможно шкалы, используемые другими маркетологами, уже прошли тестирование на надежность и достоверность. Поэтому, прежде чем составлять новую шкалу, следует рассмотреть схожие шкалы, используемые другими исследователями, и применять их, если они удовлетворяют целям измерения. Отдел исследования шкал (Office of Scale Research} Университета Северного Иллинойса, известный благодаря выпуску книги Marketing Scales Handbook ("Руководство по шкалам в маркетинге ") разместил свои технические отчеты в Internet (www.siu.edu/departments/coba/raktg/osr).

ПРИМЕР. Исследование безопасности и конфиденциальности internet проект HERMES

Исследовательский проект HERMES Бизнес-школы Мичиганского университета охватывает аспекты безопасности и конфиденциальности при работе в Internet.

Опрос содержит несколько вопросов относительно личного мнения респондентов о степени риска при совершении сделок в Internet. При ответе на каждый вопрос респондент с помощью кнопочного меню может выбрать количество очков от одного до семи. После ответа на все вопросы респондента просят подтвердить свои ответы.

Несмотря на некоторые ограничения, использование семибалльной шкалы оказалось эффективным при измерении отношения респондентов к безопасности сделок в Internet, включая восприятие риска.

При разработке и тестировании непрерывных и детализированных рейтинговых шкал, особенно многомерных, полезно использовать компьютеры. Модуль EZWRITER. подключенный к компьютеру системы интервьюирования C-SURVENT, использует определенный алгоритм для разработки шкалы. EZWRITER, разработанный Computers for Marketing Corporation (CfMCi способен адаптировать шкалы для печатных опросов или телефонных интервью на компьютерных экранах, что без автоматизации заняло бы много времени. Для составления детализированных рейтинговых шкал существует ряд других программ. ATTITUDE SCALES компании Persimmon Software создает несколько рейтинговых шкал для измерения отношений в маркетинговых и социологических опросах. Некоторые из программных продуктов для разработки опросов, обсуждаемых в главе 10, могут конструировать сравнительные и несравнительные шкалы.

В центре внимания Burke

Каждое исследование, проводимое Burke, направлено на удовлетворение икдивиауальной потребности клиента, и поэтому использование шкал существенно различается. Компания применяет практически все описанные в данной главе шкалы, но особенно популярна шкала Лайкерта. В своих фирменных исследованиях для различных клиентов компания использует определенный протокол и набор шкал. Рассмотрим шкалы, разработанные для оценки постоянства клиентов и составления стратегического плана, направленного на развитие приоритетных направлений компании. Согласно протоколу Burke необходимо использовать следующие три критерия для разработки комплексного измерителя, известного | как Коэффициент уверенности в клиентах™ (Secure Customer Index™):

Общая удовлетворенность

4 -- Очень удовлетворен

3 -- Частично удовлетворен

2 -- Частично неудовлетворен

1 -- Очень неудовлетворен

Готовность порекомендовать

5 ~ Обязательно порекомендую

4 -- Наверное, порекомендую

3 -- Возможно, порекомендую, а возможно -- нет

2 -- Вероятно, не порекомендую

1 -- Точно не порекомендую

Вероятность повторного обращения

5 -- Обязательно воспользуюсь -ще раз

4 -- Вероятно, воспользуюсь еще раз

3 -- Возможно воспользуюсь, а возможно, и не воспользуюсь еще раз

2 -- Вероятно, больше не воспользуюсь 1 -- Точно больше не воспользуюсь

Коэффициент уверенности в клиентах включает процент клиентов, которые "очень удовлетворены", "обязательно порекомендуют" и "обязательно воспользуются продуктом или услугами еще раз".

Burke обнаружила, что коэффициент уверенности в клиентах™, более дифференцирующий, чем обший вопрос удовлетворенности. Burke также отметила высокую корреляцию между коэффициентом уверенности в клиентах™ и фактическими показателями эффективности деятельности, такими как рентабельность, доля рынка и коэффициент постоянных клиентов. Например, при изучении коммерческих закупок компьютерного оборудования и программного обеспечения Burke обнаружила, что коэффициент постоянных клиентов возрастает с увеличением "уверенности":

Уровень уверенности Коэффициент постоянных клиентов (%)

Уверенный 88

Благоприятный 57

Безразличный 30

Неудовлетворительный 25

Кроме коэффициента уверенности в клиентах™ Burke также собирает данные по множеству характеристик. И в этом случае используется шкала Лайкерта.

РЕЗЮМЕ

При несравнительном шкалировании характеристики каждого объекта измеряются (шкалируются) независимо от других объектов группы. Полученные данные обрабатываются как интервальные или рейтинговые. Несравнительные рейтинговые шкалы могут быть непрерывными или детализированными. Шкала Лайкерта, семантическая дифференциальная шкала и шкала Стэпела -- разновидности детализированных рейтинговых шкал. При использовании несравнительных детализированных рейтинговых шкал исследователю следует принять решение о количестве используемых категорий, сбалансированности или несбалансированности шкалы, четном или нечетном количестве категорий допустимости неопределенного ответа, характера и степени вербального описания и формата

Многомерные шкалы состоят из нескольких характеристик (пунктов), измеряемых рейтинговыми шкалами. Эти шкалы должны оцениваться с точки зрения надежности и достоверности. Надежность связана с тем, насколько устойчивы результаты при повторных исследованиях. Различные подходы к оценке надежности включают повторное тестирование, метод альтернативных форм и совместимости. Достоверность, или точность измерения, можно оценить с помощью содержательной, критериальной и конструкционной достоверности.

Выбор конкретного метода шкалирования в данной ситуации должен базироваться на теоретических или практических аргументах. В общем, используемый метод шкалирования должен давать максимально возможный уровень информации. Также следует применять различные методы измерений.

В международных маркетинговых исследованиях особое внимание должно уделяться определению эквивалентных вербальных описаний на различных языках и в различных культурных средах. Исследователь несет ответственность перед клиентом и респондентами за применимость и полезность шкал. Internet и компьютеры -- полезные инструменты при разработке и тестировании непрерывных и пунктирных рейтинговых шкал, особенно многомерных.

ОСНОВНЫЕ ТЕРМИНЫ и понятия

детализированная рейтинговая шкала (itemized rating scale)

дискриминантная достоверность (discriminant validity)

достоверность (validity)

конвергенционная достоверность (convergent validity)

конструктивная достоверность (construct validity)

коэффициент "альфа" (coefficient alpha),

критериальная достоверность (criterion validity)

модель истинной оценки (true score model)

надежность (reliability)

непрерывная рейтинговая шкала (continuousratingscale)

¦ несравнитсльное шкалирование (noncomparativescale)

* номологическая достоверность (nomological validity)

o6o6maeMocTi<generalizability)

ошибка измерения (measurement error)

повторное тестирование надежности (test-retest reliability)

проверка надежности делением данных на половины (split-half reliability)

проверка надежности через тестирование внутренней согласованности (internal consistency reliability)

рейтинговая шкала с принудительными ответами (forced rating scale)

сбалансированная шкала (balanced scale)

семантическая дифференциальная шкала, семантическийдифференциал (semantic differential)

систематическая ошибка (systematic error)

случайная ошибка (random variable)

содержательная достоверность (content validity)

шкала Лайкерта (Likert scale)

шкала Стэпела (Stapei scale)

УПРАЖНЕНИЯ

Вопросы

Что такое семантическая дифференциальная шкала? Для каких целей она используется?

Опишите шкалу Лайкерта.

В чем различия между шкалой Стэпела и семантическим дифференциалом? Какая шкала более популярна?

Перечислите основные решения, которые нужно принять при составлении детализированной рейтинговой шкалы.

Сколько категорий должно использоваться в детализированной шкале и почему?

В чем различие между сбалансированной и несбалансированной шкалами?

Четное или нечетное количество категорий следует использовать в детализированной рейтинговой шкале?

В чем разниц! между шкалами с допустимым и недопустимым неопределенным ответом?

Каким образом природа объекта или вербальное описание влияют на ответы в детализированной рейтинговой шкале?

Опишите многомерные шкалы.

Опишите модель истинной оценки.

Что такое надежность?

В чем различие между оценкой надежности с помощью повторного тестирования и альтернативных форм?

Поясните смысл оценки надежности с помощью внутренней согласованности.

Что такое достоверность?

Что такое критериальная достоверность? Как она оценивается?

Каквы оценили бы конструктивную достоверность многомерной шкалы?

Как соотносятся надежность и достоверность?

Опишите ваш процесс выбора методов шкалирования.

Задачи

Разработайте шкалу Лайкерта, семантический дифференциал и шкалу Стэпела для измерения лояльного отношения покупателей к магазину.

Разработайте многомерную шкалу для измерения отношений студентов к интернационализации курса менеджмента. Как будет оцениваться надежность и достоверность этой шкалы?

Разработайте шкалу Лайкерта для измерения отношений студентов к Internet как источнику обшей информации. Проверьте вашу шкалу на небольшой выборке из десяти студентов и усовершенствуйте ее.

Следующая шкала недавно использовалась в исследовании отношения к новым технологиям. Пожшуиста, выскажите, насколько вы согласны или не согласны со следующими утверждениями с точки зрения описания вашего отношения к новым технологиям. Используйте шкалу от единицы до пяти, где 1 -- абсолютно не согласен, 5 -- полностью согласен.

Я -- человек, избегаюшийновыхтехнологий.

Я -- фанатик новых технологий и в курсе всех последних новинок.

При появлении новых технологий я придерживаюсь стратегии "поживем -- увидим", пока они не будут проверены.

Я -- хороший советчик для тех, кто хочет купить что-то, произведенное на основе новой технологии.

Каким образом вы подсчитали бы баллы для измерения отношения к новой технологии?

Разработайте эквивалентную семантическую дифференциальную шкалу для измерения отношения к новым технологиям.

Разработайте эквивалентную шкалу Стэпела для измерения отношения к новым технологиям.

Какая из шкал наиболее удобна для проведения телефонного опроса?

УПРАЖНЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ INTERNET И КОМПЬЮТЕРА

Разработайте шкалу Лайкерта для измерения полезности Web-страницы Ford Motor Company. Зайдите на страницу www. f ord. com и оцените ее по разработанным вами шкалам.

Разработайте семантическую дифференциальную шкалу для измерения восприятия услуг экспресс-доставки отправлений FedEx и сравните ее с предложенной UPS. Необходимую информацию можно получить на страницах этих компаний (www. f edex. com и www. ups . com).

Посетите в Internet сайт, посвященный шкалированию (www.siu.edu/departments/coba/ mktg/osr). Найдите один пример использования шкалы Лайкерта и один пример семантического дифференциала. Напишите отчет, описывающий ситуацию, в которой эти шкалы использовались.

4 Посетите Internet страницы двух компаний, специализирующихся на маркетинговых исследованиях. Проанализируйте по одному исследованию каждой фирмы, чтобы критически оценить используемые детализированные шкалы.

5. Найдите в Internet два примера шкалы Лайкерта, семантической дифференциальной шкалы и шкалы Стэпеля. Напишите отчет, описываюший контекст, в котором применяются эти шкалы.

КОММЕНТАРИИ

Chuck Ross, "TVB, Nielsen Examining TV Sweeps Alternatives", Advertising Age, May 12, 1997, p. 10, 8; Douglas M. Stayman, David A Aaker, "Continuous Measurement of Self-Report of Emotional Response", Psychology Marketing, May-June 1993, p. 199-214.

Heidi Toliver, "A Tale of Four Cities: How Paris, London, Florence and New York Measure -- and React - to What Riders Want", Mass Transit XXII March-April 1996, p. 22-30,107.

Patrick Dalton, "What Would You Do?", Bank Marketing, February 1996, p. 12, 49; "Americans Voice Opinions Qi the Services Industry", Marketing News, November 20. 1987, p. 18.

Ian P. Murphy, "RAMS Helps Best Western Tout Worldwide Positioning", Marketing News, January 6. 1996.p. 25.

ORTEK Data Systems, Inc.

G. Albaum, "The Likerr Scale Revisited -- An Alternate Version", Journal ofthe Market Research Society, April 1997, p. 331-348; C.J. Brody, J. Dietz, "On the Dimensionality of 2-Question Format Likert Attitude Scales", Social Science Research, June 1997, p. 197--204; Rensis Liken, "A Technique for the Measurement г Attitudes", Archives of Psychology 140 (1932).

См. статью Jennifer L. Aaker, "Dimensions of Brand Personality", Journal of Marketing Research, August 1997, p. 347-356.

Joel Herche, Brian Engelland, "Reverscd-Polarity Items and Scale Unidimensionality". Journal of the Academy of Marketing Science, Fall 1996, p. 366--374.

John P. Walsh, Shu-Fen Tseng, "The Effects of Job Characteristics on Active Effort at Work", Work & Occupations, February 1998, p. 74--96; George H. Lucas, Jr., A. Parasuraman, Robert A. Davis, Ben M. Enis, "An Empirical Study of Salesforce Turnover", Journal of Marketing, July 1987,p. 34-59.

T.A. Chandler, C.J. Spies, "Semantic Differentia] Comparisons of Attributions and Dimensions Among Respondents From 7 Nations", Psychological Reports (3 pt 1), December 1996, p. 747--758.

R. Millar, C. Brotherton, "Measuring the Effects of Career Interviews on Young People -- A Preliminary Study", Psychological Нерога(Ъ pt 2), December 1996, p. 1207-1215.

Naresh K. Malhotra, "A Scale to Measure Self-Concepts, Person Concepts and Product Concepts", Journal of Marketing Research, November 1981, p. 456-464. См. также статью Jennifer L Aaker "Dimensions of Brand Personality", Journal of Marketing Research, August 1997, p. 347--56.

Тем не менее существует незначительная разница в результатах в зависимости от того, являются данные порядковыми или интервальными. См. статьи M.D. Garcia-pena et al.. "Development and Validation of an Inventory for Measuring Job Satisfaction among Family Physicians", Psychological Reports, August 1996, p. 291-301; John Gaiton, "Measurement Scales and Statistics: Resurgence o%i Old Misconception", Psychological Bulletin 87 (1980), p. 564--567.

Timothy H. Reisenwitz, G. Joseph Wimbish, Jr., "Ovcr-the-Counter Pharmaceuticals: Exploratory Research of Consumer Preferences Toward Solid Oral Dosage Forms", Health Marketing Quarterly, 1996, p. 47-61; S. Malhotra, S. Van Auken, SC. Lonial, "Adjective Profiles in Television Copy Testing", Journal of Advertising Research. August 1981, p. 21--25.

Jan Stapei, "About 35 Years of Market Research in the Netherlands", Markonderzock Kwartaalschrifl, 1969, p. 3-7.

Robert F. Devellis, Scale Development: Theories and Applications (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1991); Michael J. Etzel, Terrell G. Williams, JohnC. Rogers, Douglas J, Lincoln, "The Comparability of Three Stapei Scale Forms in a Marketing Setting", in Ronald F, Bush, Shelby D. Hunt (eds.), Marketing Theory: Philosophy of Science Perspectives (Chicago: American Marketing Association, 1982), p. 303-306.

AM. Coleman, C.E. Norris. C.C. Peterson, "Comparing Rating Scales of Different Lengths -- Equivalence of Scores from 5-Point and 7-Point Scales", Psychological Reports, April 1997, p. 355-362; Madhubalan Viswanathan, Mark Bergen, Terry Childers, "Does a Single Response Category in a Scale Completely Capture a Response?", Psychology & Marketing, August 1996, p, 457--479; Eli P. Co^ III, "The Optimal Number of Response Alternatives for a Scale: A Review", Journal of Marketing Research, November 1980, p, 407--422.

DF Alwin, "Feeling Thermometers versus 7-Point Scales-- Which Aic Better", Sociological Methods & Research, February 1997, p. 318--340; M.M.Givon, Z. Shapira, "Response to Rating Scales: A Theoretical Model and Its Application to the Number of Categories Problem", Joumuiof Marketing Research, November 1984, p. 410-419: DE. Stem, Jr.. S. Noazin, "The Effects of Number of Objects and Scale Positions on Graphic Position Scale Reliability", in RF. Luschet al., 1985БМБ Educators' Proceedings (Chicago: American MarketingAssociation, 1985, p. 370--372.

D. Watson, "Correcting for Acquiescent Response Bias in the Absence of a Balanced Scale -- An Application to Class-Consciousness", Sociological Methods & Research, August 1992, p. 52--88; H. Schuman, S. Presser, Questions and Answers in Attitude Surveys (New York: Academic Press. 1981), p. 179-201.

G.J. Spagna, "Questionnaires: Which Approach Do You Use?". Journal of Advertising Research, February- March 1984, p. 67-70.

Kathy A. Hanisch, "The Job Descriptive Index Revisited: Questions about the Question Mark", Journal of Applied Psychology, June 1992, p. 377--382; КС. Schneider, "Uninformed Response Rate in Survey Research", Journal of Business Research. April 1985,p. 153--162.

К. М. Gannon, T.M. Ostrom. "How Meaning is Given to Rating Scales --The Effects of Response Language on Categor* Activation", Joumc ¦ of i xperimenta'Social Psychology, July 1996, p. 337--360; H.H. Friedman, J.R. Lecfer, "Label versus Position in Rating Scales", Journal ofthe Academy of Markets,Science, Spring 1981,p. 88-92.

D.F AJwin. "Feeling Thermometers versus 7-Point Scales -- Which Are Better", Sociological Methods & Research, February 1997, p. 318-340.

Последние исследования построения многомерных шкал приведены в статье Jennifer L Aaker,

Dimensions of Brand Personality", Journal of Marketing Research, August 1997, p. 347--256.

Например, см. статью Anusom Singhapakdi, Scott J. Vitell, Kumar C. Rallapalli, Kenneth L Kraft, "The Perceived Role of Ethics and Social Responsibility: A Scale Development", Journalof Business Ethics, November 1996, p. 1131--1140.

Stephania H. Davis, "Smart Products for Smart Marketing", Telephony. March 2, 1998, p. 66; Erin Anderson, Wujin Chu, Barton Weitz, "Industrial Purchasing: An Empirical Exploration of the Buyclass Framework", JournoiofMarketing, July 1987, p. 71--8b.

K. Kim, Gary L Frazier, "Measurement of Distributor Commitment in Industrial Channels of Distribution", Journal of Business Research, October 1997, p. 139-154; Eric A. Greenleaf, "Improving Rating Scale Measures by Detecting and Correcting Bias Components in Some Response Styles'", JournalMarketing Research, May 1992, с, 176-188.

E.J. Wilson, "Research Design Effects on the Reliability of Rating Scales in Marketing -- An Update on Churchill and Peter", Advances in Consumer Research 22 (1995), p. 360--365; William D Perreault, Jr., Laurence E. Leigh, "Reliability of Nominal Data Based on Qualitative Judgments", Journal of Marketing Research, May 1989, p. 135--148; J. Paul Peter, "Reliability: A Review of Psychometric Basics and Recent Marketing Practices", Journal of Marketing Research, February 1979, p. 6-17.

Simon S.K. Lam, KS. Woo, "Measuring Service Quality: ATest-Retest Reliability Investigation of SERVQUAL" Journal tithe Market Research Society, April 1997 с 381-396.

David Armstrong, Ann Gosling, John Weinman, Theresa Marteau, "The Place of Inter-Rater Reliability in Qualitative Research: An Empirical Study", Sociology: The Journal ofthe British Sociological Association, August 1997, p. 597--606; M.N. Segal, "Alternate Form Conjoint Reliability", Journal of Advertising Research, April 1984, p. 31--38.

Robert A. Peterson, "A Meta-Analysis of Chronbach's Coefficient Alpha", Journal of Consumer Research, September 1994, p. 381--391: L,J Cronbach, "Coefficient Alpha and the Internal Structure of Tests", Psychornetrika 16 (1951), p. 297-334.

David M. Zeitlin, Richard A. Westwood, "Measuring Emotional Response", Journal ofAdvertising Research, October--November 1986, p. 34--44.

DC McTavish, "Scale Validity-- A Computer Content-Analysis Approach", Social Science Computer Review, Winter 1997, p. 379--393; Peter J. Paul, "Construct Validity: A Review of Basic Issues and Marketing Practices", Journal ofMarketing Research. May 1981, p. 133-135.

Более подробно о проблеме достоверности см. в статье М. Joseph Sirgy, Dhruv Grewal, Tamara F. Mangleburg, Jae-okParket al., "Assessing the Predictive Validity of Two Methods of Measuring Self-image Congruence", Journal of the Academy of Marketing Science, Summer 1997, p. 229--241; Rosann L, Spiro, Barton A. Weitz, "Adaptive Selling: Conceptualization, Measurement, and Nomological Validity", Journal of Marketing Research. February 1990, p. 61--69.

...