Основы измерения

Размещено на http://www.allbest.ru/

Основы измерения

Измерения в маркетинговых исследованиях

Для сбора данных разрабатываются анкеты (вопросники). Информация для их заполнения собирается путем проведения измерений. Под измерением понимается определение количественной меры или плотности некоей характеристики (свойства), представляющей интерес для исследователя. Измеряются характеристики некоторых объектов (потребители, марки продуктов, магазины, реклама и т.п.). Как только была определена некоторая характеристика для выбранного объекта, говорят, что объект был измерен по данной характеристике. Легче измеряются объективные свойства (возраст, доход, количество выпитого пива и т.п.), чем субъективные свойства (чувства, вкусы, привычки, отношения и т.п.). В последнем случае респондент должен перевести свои оценки на шкалу плотности (на некоторую числовую систему), которую должен разработать исследователь.

Измерения можно провести с помощью различных шкал. Выделяют четыре характеристики шкал: описание, порядок, расстояние и наличие начальной точки.

Описание предполагает использование единственного дескриптора, или опознавателя, для каждой градации в шкале. Например, «да» или «нет»; «согласен» или «не согласен»; возраст респондентов.

Порядок характеризует относительный размер дескрипторов («больше, чем», «меньше, чем», «равен»). Не все шкалы обладают характеристиками порядка. Например, нельзя сказать больше или меньше «покупатель» по сравнению с «непокупателем».

Такая характеристика шкалы, как расстояние, используется, когда известна абсолютная разница между дескрипторами, которая может быть выражена в количественных единицах. Респондент, который купил три пачки сигарет, купил на две пачки больше по сравнению с респондентом, купившим только одну пачку. Следует отметить, что когда существует «расстояние», то существует и «порядок». Респондент, купивший три пачки сигарет, купил их «больше, чем» респондент, приобретший только две пачки. «Расстояние» в данном случае равно двум.

Считается, что шкала имеет начальную точку, если она имеет единственное начало или нулевую точку. Например, возрастная шкала имеет истинную нулевую точку. Однако не все шкалы обладают нулевой точкой для измеряемых свойств. Часто они имею только произвольную нейтральную точку. Скажем, отвечая на вопрос о предпочтительности определенной марки автомобиля, респондент сказал, что он не имеет мнения. Градация «не имею мнения» не характеризует истинный нулевой уровень его мнения.

Каждая последующая характеристика шкалы строится на предыдущей характеристике. Таким образом, «описание» является наиболее базовой характеристикой, которая присуща любой шкале. Если шкала имеет «расстояние», она также обладает «порядком» и «описанием».

Шкалы измерений: шкала наименований, шкала порядка, шкала интервалов, шкала отношений

Выделяют четыре уровня измерения, определяющих тип шкалы измерений: наименований, порядка, интервальный и отношений. Их относительная характеристика дается в табл.

Таблица Характеристика шкал различного типа

Уровень измерений		Характеристики шкал
	описание	порядок	расстояние	наличие начальной точки
Шкала наименований	*
Шкала порядка	*	*
Интервальная шкала	*	* *
Шкала отношений	*	* *	*

Шкала наименований обладает только характеристикой описания; она ставит в соответствие описываемым объектам только его название, никакие количественные характеристики не используются.

Объекты измерения распадаются на множество взаимоисключающих и исчерпывающих категорий. Шкала наименований устанавливает отношения равенства между объектами, которые объединяются в одну категорию. Каждой категории дается название, численное обозначение которого является элементом шкалы. Очевидно, что измерение на этом уровне всегда возможно. «Да», «Нет» и «Согласен», «Не согласен» являются примерами градаций таких шкал. Если респонденты были расклассифицированы по роду их деятельности (номинальная шкала), то это не дает информацию типа: «больше, чем», «меньше, чем». В табл. приводятся примеры вопросов, сформулированные как в шкале наименований, так и в других шкалах.

Табл. Примеры вопросов



В. Шкала интервалов

1. Пожалуйста, проранжируйте каждую марку товара с точки зрения его качества:

Марка	Рейтинг (обведите одну из цифр)
	Очень низкое Очень высокое
«Монблан»	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
«Паркер»	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
«Кросс»	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10

2. Укажите степень вашего согласия со следующими заявлениями, обведя одну из цифр:

Заявление	Сильно не согласен Сильно согласен
а. Я всегда стремлюсь делать выгодные покупки	1	2	3	4	5
б. Я люблю проводить время вне дома	1	2	3	4	5
в. Я люблю готовить	1	2	3	4	5

3. Пожалуйста, проранжируйте автомобиль «Понтиак Транс-Ам» по следующим характеристикам:

Медленный разгон ______ _______ ______ ____________	Быстрый разгон
Хороший дизайн ______ _______ _______ ______	Плохой дизайн
Низкая цена ______ _______ _______ ______	Высокая цена

Г. Шкала отношений

1. Пожалуйста, укажите ваш возраст____лет

2. Приблизительно укажите, сколько раз за последний месяц вы делали покупки в дежурном магазине в интервале времени от 20 до 23 часов

3. Какова вероятность того, что при составлении завещания вы прибегнете к помощи юриста _______ процентов.

Шкала порядка разрешает ранжировать респондентов или их ответы. Она имеет свойства номинальной шкалы в сочетании с отношением порядка. Иными словами, если каждую пару категорий шкалы наименований упорядочить относительно друг друга, то получится порядковая шкала. Для того чтобы шкальные оценки отличались от чисел в обыденном понимании, их на порядковом уровне называют рангами. Например, частоту покупки определенного товара (раз в неделю, раз в месяц или чаще). Однако такая шкала указывает только относительную разницу между измеряемыми объектами.

Зачастую предполагаемого четкого различения оценок не наблюдается и респонденты не могут однозначно выбрать тот или иной ответ, т.е. некоторые соседние градации ответов накладываются друг на друга. Такую шкалу называют полуупорядоченной; она находится между шкалами наименований и порядка.

Интервальная шкала обладает также характеристикой расстояния между отдельными градациями шкалы, измеряемого с помощью определенной единицы измерений, т.е. используется количественная информация. На этой шкале уже не бессмысленны разности между отдельными градациями шкалы. В данном случае можно решить, равны они или нет, а если не равны, то какая из двух больше. Шкальные значения признаков можно складывать. Обычно предполагается, что шкала имеет равномерный характер. Например, если оцениваются продавцы магазина по шкале, имеющей градации: чрезвычайно дружественен, очень дружественен, в известной мере дружественен, в известной мере недружественен, очень недружественен, чрезвычайно недружественен, то обычно предполагается, что расстояния между отдельными градациями являются одинаковыми.

Шкала отношений является единственной шкалой, имеющей нулевую точку, поэтому можно проводить количественное сравнение полученных результатов. Такое дополнение позволяет вести речь о соотношении (пропорции) а:b для шкальных значений а и b. Например, респондент может быть в 2,5 раза старше, тратить в три раза больше денег, летать самолетом в два раза чаще по сравнению с другим респондентом.

Выбранная шкала измерений определяет характер информации, которой будет располагать исследователь при проведении изучения какого-то объекта. Кроме того, она предопределяет, какой вид статистического анализа можно или нельзя использовать.

При использовании шкалы наименований возможно нахождение частот распределения, средней тенденции по модальной частоте, вычисление коэффициентов взаимозависимости между двумя или большим числом рядов свойств, применение непараметрических критериев проверки гипотез.

Среди статистических показателей на порядковом уровне пользуются показателями центральной тенденции -- медианой, квартилями и др. Для выявления взаимозависимости двух признаков используются коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендэла.

Над числами, принадлежащими интервальной шкале, можно производить довольно разнообразные действия. Шкалу можно сжать или растянуть в любое число раз. Например, если шкала имеет деления от 0 до 100, то, разделив все числа на 100, получим шкалу со значениями из интервала от 0 до 1. Можно сдвинуть всю шкалу так, чтобы ее составляли числа от -50 до +50.

Кроме рассмотренных выше алгебраических операций, интервальные шкалы допускают все статистические операции, присущие порядковому уровню; возможны также вычисления средней арифметической, дисперсии т.д. Вместо ранговых коэффициентов корреляции вычисляется коэффициент парной корреляции Пирсона. Может также быть рассчитан множественный коэффициент корреляции.

Все перечисленные выше расчетные операции применимы также для шкалы отношений.

Надо иметь в виду, что полученные результаты всегда можно перевести в более простую шкалу, но никогда наоборот. Например, градации «сильно не согласен» и «в какой-то мере не согласен» (интервальная шкала) легко перевести в категорию «не согласен» шкалы наименований.

шкала потребительский измерение восприятие

Построение шкал измерений

В простейшем случае оценка измеряемого признака некоторым индивидом производится путем выбора, как правило, одного ответа из серии предложенных или путем выбора одного числового балла из некоторой совокупности чисел. Таким оценкам предшествует построение шкалы измерений.

Для оценки измеряемого качества иногда пользуются графическими шкалами, разделенными на равные части и снабженными словесными или числовыми обозначениями. Респондента просят сделать отметку на шкале в соответствии с его оценкой данного качества.

Ранжирование объектов является другим широко используемым приемом измерения. При ранжировании производится оценивание по измеряемому качеству совокупности объектов путем их упорядочивания по степени выраженности данного признака. Первое место, как правило, соответствует наиболее высокому уровню. Каждому объекту приписывается оценка, равная его месту в данном ранжированном ряду.

Возможно попарное сравнение исследуемой совокупности по измеряемому качеству и дальнейшее упорядочивание их на основе результатов сравнения. Однако данный подход является более сложным и его, скорее, применяют при опросах экспертов, а не массовых респондентов.

Так, при построении шкалы часто используются экспертные оценки, а в дальнейшем принятая шкала применяется при проведении полномасштабного исследования.

Рассмотрим измерение, направленное на построение шкалы, т.е. построение шкальных весов оцениваемых признаков. Для этого после определения числа и названий исследуемых признаков экспортно проводится назначение каждому признаку определенной количественной меры. Проще, но не лучше, осуществить построение шкалы с помощью простейших экспертных методов путем простого ранжирования или используя балльные шкалы. Полученные таким путем ранги (веса) оцениваемых признаков скорее всего будут носить ориентировочный характер. Причем многие эксперты, если не оговорить специальные правила определения шкальных весов, просто затруднятся провести такое измерение. Поэтому в данном случае целесообразно использовать более сложные методы.

При решении подобных задач часто используется метод парных сравнений. Предположим, что строится шкала для выяснения отношения к таким ценностям продукта, как «польза», «дизайн», «качество», «срок гарантии», «послепродажный сервис», «цена» и т. п. Предполагаем, что простое ранжирование (определение весов признаков) затруднено или имеет большое значение достаточно точное определение шкальных весов исследуемых признаков, поэтому прямое их экспертное определение не может быть осуществлено. Обозначим для простоты эти ценности символами А1, А2, А3,...,А k.

Сущность метода парных сравнений состоит в том, чтобы предложить экспертам произвести сравнение объектов попарно, с тем чтобы установить в каждой паре наиболее важный (значимый) из них.

Из символов образуем всевозможные пары: (А1А2), (А1А3) и т. д. Всего таких парных комбинаций получится k * (k -- 1)/2, где k -- количество оцениваемых признаков.

Выделенные пары признаков предъявляются экспертам на отдельных карточках так, чтобы одно и то же понятие не появлялось подряд в двух последовательно идущих карточках.

Результаты опроса сводятся в таблицу по образцу табл. в которой приведены гипотетические результаты опроса 30 экспертов по 5 признакам.



Таблица Определение шкальных весов на основе парного сравнения

Ценности	А1	А2	А3	А4	А5
А1	--	061	0,82	0,89	0,95
А2	0,39	--	0,51	0,60	0,69
А3	0,18	0,49	--	0,68	0,73
А4	0,11	0,40	0,32	--	0,82
А5	0,05	0,31	0,27	0,08	--

Число на пересечении, например, первой строки (А1) и второго столбца (А2 ) представляет собой долю случаев предпочтения признака А2 признаку А1 (общее число суждений равно n, где n -- число экспертов). Очевидно, что на пересечении второй строки и первого столбца должно стоять число, дополняющее предыдущую долю до единицы. Если эксперт затрудняется выбрать предпочтительный признак, то в таблицу заносится число 0,5.

В математической модели, лежащей в основе построения шкалы методом парных сравнений, предполагается, что доля случаев предпочтения признака i признаку j f (mij) подчиняется нормальному закону, т.е.

Следующий шаг в построении шкальных оценок заключается в том, чтобы обратить наблюдаемые отношения mij в Zij по приведенному уравнению. По приложению для каждого значения mij (из табл. 3) находят Zij и заносят в табл.

В приложении приведены значения интеграла в пределах от 0 до Z, а не от-- ? до Z, как требует того приведенная выше формула. Поэтому при использовании этой таблицы надо исходить из следующего: табл. 3 антисимметрична относительно диагонали (на диагонали стоят нули), т. е. Zij == Zij; причем значения Z положительны тогда, когда mij (табл. 3) больше 0,5. Поэтому берем из табл. 3 те mij, которые больше 0,5, вычисляем разности (mij -- 0,5). По приложению для них находим Zij и записываем в табл. 4 со знаком «плюс». Симметричное к нему число Zij имеет знак «минус» и ту же абсолютную величину.

Если Zij оказывается большим, чем 2,0, или меньшим 2,0, оно отвергается как нестабильное. Если ни одна из оценок не отвергается, то шкальная оценка признака i будет равна средней величине всех чисел в графе i табл. 4. Когда некоторые j отвергаются, то в табл. 4 ставится прочерк. Далее из данных столбца 2 вычитаются данные столбца 1, из 3 -- 2 и т. д., а результат заносится в новую таблицу. При этом разность между двумя прочерками или между значением и прочерком считается незначимой и в матрице ставится прочерк. Для преобразованной таблицы вновь вычисляются средние по столбцам, которые и отождествляются с весом признака измеряемого явления.

Таблица Определение веса признака измеряемого явления

Нулевую точку устанавливают произвольным образом.

Метод парных сравнений может использоваться также при определении относительных весов целей, критериев, факторов и др., осуществляемом при проведении различных маркетинговых исследований.

При большом числе признаков метод парных сравнений оказывается громоздким, поскольку эксперты должны -рассмотреть каждую возможную пару признаков, а число таких пар быстро растет с ростом числа признаков. Так, при k = 5 число пар равно 10, при k = 30 -- 435.

В таких случаях используются некоторые другие методы, из которых наибольшее применение получил метод равных интервалов.

Лайкерт в 1932 г. предложил метод измерения без использования экспертной оценки, который получил название шкалы Лайкерта (метод суммарных оценок). Группе лиц даются вопросы, которые должны оцениваться по пятибалльной системе в отношении согласия с этими вопросами (суждениями);

5 -- «полностью согласен»

4 -- «согласен»

3 -- «нейтрален»

2 -- «не согласен»

1 -- «полностью не согласен».

Баллы одного лица относительно всех вопросов суммируются. Полученная сумма -- балл этого лица. Затем лица ранжируются по баллам.

Для построения шкалы отбирается большое число вопросов, относящихся к исследуемой проблеме.

Данный метод можно использовать для отбора наиболее значимых вопросов для их включения в анкету, особенно в случае, когда имеется большое количество вопросов и реально существует проблема их отбора для включения в анкету. Например, ограниченной группе потребителей или экспертов в 10 человек (А, Б, В и т.д.) дается 10 вопросов, из которых производится отбор. Вопросы оцениваются по пятибалльной шкале Лайкерта. Каждому лицу дается бланк (табл.)

Таблица Иллюстрация метода суммарных оценок

Номер вопроса	Ответ
	полностью согласен	согласен	нейтрален	не согласен	полностью не согласен
1-й	+
2-й	+
3-й			+
4-й		+
5-й		+
6-й				+
7-й				+
8-й					+
9-й			+
10-й		+

Индивид делает отметку по каждому вопросу в соответствии со своим отношением к нему. Далее подсчитывается общий балл лица относительно всех вопросов. Полученные данные сводятся в следующую таблицу (здесь даны вычисления для пятого вопроса).

Лицо	Общий балл	Балл пятого вопроса	Разность	Лицо	Общий балл	Балл пятого вопроса	Разность
А	45	5	40	Е	39	4	35
Б	42	5	37	И	33	3	30
В	35	4	31	К	40	4	36
Г	35	4	31	Л	22	1	21
Д	20	1	19	М	27	2	25

Затем строится таблица сопряженности между баллами вопроса и величинами в графе «разность», причем разности сгруппированы по интервалам (табл. 9.6).

Таблица сопряженности

Балл	Интервал разностей	Балл	Интервал разностей
	10-19	20-29	30-39	40-50		10-19	10-29	30-39	40-50
1	1	1	--	--	4	--	--	4	--
2	--	1	--	--	5	. --	--	1	1
3	--	--	1	--

Вычисляется коэффициент корреляции между баллом и разностью. И так для каждого вопроса. Вопросы с малыми корреляциями выбрасываются.

Техника построения шкал методом суммарных оценок обеспечивает порядковый уровень измерения.

Проблема сопоставимости признаков, измеренных по разным шкалам, с одной стороны, и желание иметь некий интегральный показатель для характеристики совокупности свойств измеренного объекта -- с другой, приводят к задаче объединения нескольких признаков, измеренных по разным шкалам, в один общий, итоговый показатель -- индекс.

Следует помнить, что было бы большим заблуждением требовать от индекса того, чего он не может дать, -- полной качественной характеристики объекта наблюдения, так как задача шкалирования предполагает .всего лишь разработку механизма сведения качественных признаков к количественным.

При построении индекса измеряемое качество следует искать в сочетании оценок по совокупности исходных признаков.

В общем виде измеряемое качество у можно представить некоторой функцией исходных признаков (х), т. е.

Y=f(Х1, Х2,..., Хk)

Возможны различные представления функции f и, с другой стороны, различные способы приписывания оценок исходным признакам {х}. В зависимости от этого можно выделить три существенно различных типа методов:

1. Конструкция индекса задана на основе предваряющих исследование логических операций. Так, приписывание респонденту значения по основному показателю может определяться некоторой логической схемой, например схемой логического квадрата.

Разберем этот случай на примере построения итогового индекса уровня индивидуальной свободы одеваться для подростка. Этот индекс может быть построен на базе двух исходных: в вопросе А подросток дает свою оценку предоставляемой ему родителями свободы выбора (оценки 1,2,3,4); вопрос Б содержит информацию о том, как родители, по мнению респондента, учитывают его индивидуальные склонности (оценки 1,2,3). Схема объединения вопросов А и Б в итоговом показателе дана на рис. 1 Итоговый индекс имеет три градации, различающиеся по уровню индивидуальной свободы, -- 111,11,1.

2. Итоговый индекс может представлять собой аналитическую функцию от исходных признаков. Форма математической зависимости между исходными признаками обосновывается исходя из теоретических соображений.

Примером подобного рода косвенного измерения является шкала Лайкерта. Респонденту предъявляется серия из вопросов, связанных с исследуемым объектом либо непосредственно, либо только весьма косвенно. Общий балл респондента по всему вопроснику определяется как сумма его баллов x1 по всем признакам, т. е. суммарный балл равен x1 + x2 + x3 +,..., + xk.

Другой пример касается определения устойчивости интересов респондента в проведении досуга с помощью индекса «стабильных занятий на досуге». Он представляет собой отношение количества «стабильных» занятий (z) к числу всех занятий (t), присутствующих в досуге респондента, т. е. индекс стабильности занятий имеет вид у == z/t.

3. Конструкция индекса может определяться путем применения некоторых формальных методов преобразования исходных признаков изучаемой совокупности. Обоснованность конструкции индекса и его формирование определяются непосредственно самим методом.

Наибольшую известность получили методы факторного анализа, распознавание образов, некоторые процедуры анализа причинных структур.

Во многих случаях при составлении вопросников нецелесообразно с «нуля» разрабатывать шкалы измерений. Лучше воспользоваться стандартными типами шкал, используемыми в области маркетинговых исследований. К числу таких шкал относятся: модифицированная шкала Лайкерта, шкала для изучения жизненного стиля и семантическая дифференциальная шкала.

На основе модифицированной шкалы Лайкерта (интервальная шкала), адаптированной под цели проводимого маркетингового исследования, изучается степень согласия или несогласия респондентов с определенными высказываниями. Данная шкала носит симметричный характер (табл. 7) и измеряет интенсивность чувств респондентов.

Таблица Вопросник для выявления мнения потребителя относительно товара определенной марки

Заявление	Сильно согласен	В какой-то мере согласен	Отношусь нейтрально	В какой-то мере не согласен	Сильно не согласен
1. Джинсы (указывается конкретная марка) хорошо выглядят	1	2	3	4	5
2. Данные джинсы имеют разумную цену	1	2	3	4	5
3. Следующая пара ваших джинсов будет данной марки	1	2	3	4	5
4. Данные джинсы легкоузнаваемые	1	2	3	4	5
5. В данных джинсах вы чувствуете себя хорошо	1	2	3	4	5



Существуют различные варианты модификации шкалы Лайкерта, например, вводится различное число градаций (7--9).

Школа для изучения жизненного стиля является специальным направлением применения модифицированной шкалы Лайкерта и предназначена для изучения системы ценностей, личностных качеств, интересов, мнений относительно работы, отдыха, покупок различных людей.

Такая информация дозволяет принимать эффективные маркетинговые решения.

Пример анкеты для изучения жизненного стиля приводится в табл.

Семантическая дифференциальная шкала содержит серию двухполярных определений, характеризующих различные свойства изучаемого объекта. Так как многие маркетинговые стимулы основаны на мыслительных ассоциациях и отношениях, не выраженных явно, то данный тип шкалы часто используется при определении имиджа товарной марки, магазина и т.п. Результаты изучения мнений потребителей относительно двух ресторанов (№1 и №2) на основе семантической дифференциальной шкалы приводятся в табл.

Таблица Сравнительная оценка двух ресторанов

Обозначения: - оценки ресторана №1,

- оценки ресторана №2



В табл. специально положительные или отрицательные оценки не расположены только с одной стороны, а случайным образом перемешаны. Это сделано для того, чтобы избежать «гало эффекта». Он заключается в том, что если первый оцениваемый объект обладает более высокими оценками (которые расположены только с левой стороны анкеты) по сравнению со вторым объектом, то респондент будет иметь тенденцию и дальше ставить оценки слева.

Одним из достоинств данного метода является то, что если отдельным градациям в шкале присвоить номера: 1, 2, 3, и т.д. и ввести в компьютер данные разных респондентов, то конечные результаты могут быть получены в графическом виде (табл.).

При применении вышеназванных шкал возникает вопрос о целесообразности использования нейтральной точки. Все зависит от того, имеют или нет респонденты нейтральное мнение. Однозначной рекомендации по этому вопросу дать не представляется возможным.

То же самое можно сказать и относительно того, строить шкалу симметричной или несимметричной.

Существует великое множество вариантов шкал, построенных на основе изложенных принципов. Окончательный выбор обычно делается на основе испытания уровня надежности и точности измерений, проведенных с помощью различных вариантов шкал.

Введение в измерение психологических характеристик

Измерение психологических предпочтений.

Качество объекта определяет наиболее сильную шкалу, которая может быть использована для измерения его характеристик. Именно так и случается всегда при проведении измерения. Характеристика и ее количественные параметры устанавливают верхний предел для приписывания числовых значений объектам.

Благодаря процедурам, используемым при выборе инструмента измерения, всегда можно ограничиться тем, что мы могли бы назвать менее сильным измерителем определенного качества объекта (например, номинальной, а не порядковой шкалой). Однако мы никогда не сможем переступить через природу этого качества при помощи нашего инструмента измерения; например, мы никогда не можем использовать интервальную шкалу для измерения свойства, которое по своей природе является порядковым. Таким образом, чрезвычайно важно знать что-то о необходимом свойстве как таковом, перед тем как приписывать ему какие-либо числовые значения для использования какой-то процедуры измерения. Например, есть очень немного психологических показателей, которые в достаточной степени могут быть представлены как имеющие естественный или абсолютный ноль.

Например, каким может быть абсолютный ноль применительно к уму? Или что такое абсолютный ноль для измерения отношения к республиканской партии? Может существовать и нейтральная позиция, и эта нейтральная позиция часто используется как нулевая точка на шкале, но она при этом не означает абсолютного отсутствия позиции.

Такая проблема стоит не менее остро и в маркетинге. Многие из наших построений, заимствованные в психологии и социологии, предлагают не больше, чем возможность интервального измерения и даже еще меньше. Мы должны быть очень осторожны в разработке конструкции или характеристики, чтобы не заблуждаться самим и не вводить в недоразумение других своими измерениями и (что более важно) своей интерпретацией этих измерений.

Процедура, используемая при создании шкалы, определяет тип шкалы для реальной практики. Более сильные шкалы позволяют проводить более серьезные сравнения и делать более глубокие выводы. Так, мы можем провести определенные типы сравнений, чтобы сделать конкретные выводы, когда измерение производится при помощи относительной шкалы, например, которые мы не сможем провести при использовании интервальной, порядковой или номинальной шкалы.

Существует искушение допустить, что наши показатели имеют свойства относительной или, по крайней мере, интервальной шкалы. Обладают ли они на самом делетакими качествами - это другой вопрос, и то простое условие, что этим качествам были приписаны определенные числовые значения, не должно вводить нас в заблуждение. Скорее мы должны критически спросить себя: какова природа этих характеристик? Смогли ли мы ухватить их суть при помощи нашей процедуры измерения?

Более того, хотя относительные шкалы позволяют производить более серьезные сравнения, они также более требовательны по отношению к субъектам исследования.

Часть трудностей в вопросах измерения проистекает из общей трудности, существующей при измерении любой психологической конструкции или концепции. Поскольку мы не можем физически воспринимать такие психологические категории, как отношение, осведомленность, намерения и другие, трудно определить, измеряют ли их наши средства измерения правильно. Даже если мы можем непосредственно воспринимать их, то все равно остается вопрос, могут ли показатели, которые мы используем, просчитать достоверно ту конструкцию, которую мы хотели отобразить.

Пример: Оценка потребительского расположения к безалкогольным напиткам по номинальной, порядковой, интервальной и относительной шкале.

НОМИНАЛЬНАЯ ШКАЛА

Какой безалкогольный напиток из приведенного списка вам нравится? Отметьте все подходящие варианты.

1) «Соке»

2) «Dr Pepper»

3) «Mountain Dew»

4) «Pepsi»

5) «Seven Up»

6) «Sprite»

ПОРЯДКОВАЯ ШКАЛА

Пожалуйста, расставьте напитки из прилагаемого списка в соответствии со степенью вашего расположения в отношении каждого, оценивая наиболее привлекательный напиток как 1, а наименее предпочтительный, как 6.

1) «Coke»

2) «Dr Pepper»

3) «Mountain Dew»

4) «Pepsi»

5) «Seven Up»

6) «Sprite»

ИНТЕРВАЛЬНАЯ ШКАЛА

Пожалуйста, укажите степень вашего расположения к каждому из напитков в следующем списке, указав подходящую позицию на шкале.

Сильно не нравится Не нравится Нравится Сильно нравится

*Соке» *Dr Pepper» *Mountain Dew» *«Pepsi» *«Seven Up» *Sprite»

ОТНОСИТЕЛЬНАЯ ШКАЛА

Пожалуйста, распределите 100 очков между каждым из напитков из прилагаемого списка в соответствии с вашим расположением к ним.

1)«Соке»

2) «Dr Pepper.

3) «Mountain Dew»

4)»Pepsi»

5) «Seven Up»

6) «Sprite.

Рисунок

Сущность проблемы измерения представлена на рис. Ведущий исследователь или ученый использует разные теории при попытке объяснить феномен. Эти теории или модели состоят из основных положений (обозначенных буквами С в кружочках), связей между ними (одиночные линии, соединяющие буквы С) и данных, которые связывают эти теоретические положения с реальным миром (двойные линии). Одиночные линии представляют концептуальные, или составляющие, определения, при помощи которых эти положения (конструкции) определяются в терминах других построений из набора.

СОСТАВЛЯЮЩЕЕ (КОНЦЕПТУАЛЬНОЕ) ОПРЕДЕЛЕНИЕ - определение, в котором конкретное построение определяется в терминах других определений из набора, иногда в форме уравнений, которые выражают отношения между ними.

Определение может принимать форму уравнения, которое точно отражает взаимоотношения одного из положений к другим конструкциям, как уравнение в механике, которое отражает, что сила равна массе, умноженной на ускорение. И наоборот, отношение может быть выражено косвенным образом, что является обычным случаем в общественных науках.

ОПЕРАЦИОННОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ - определение конструкции, которое описывает операции, которые следует сделать для того, чтобы эмпирически измерить данную характеристику.

Двойные линии представляют операционные определения. Операционное определение описывает, как конструкция должна быть измерена. Оно конкретизирует действия, которые должен предпринять исследователь, чтобы приписать характеристика определенную ценность (например, суммировать количество очков по десяти отдельным бланкам, чтобы вывести общий итог). По сути, операционное определение говорит исследователю, что он должен сделать и каким способом, чтобы измерить данное качество.

Роль научного исследования состоит в том. чтобы установить взаимосвязи, которые существуют между отдельными составляющими модели. Для того чтобы ученые могли выполнить свою задачу, необходимо, чтобы некоторые из этих составляющих были связаны с данными, которые поддаются наблюдению. В противном случае модель окажется замкнутой сама на себя, поскольку в этом случае ненаблюдаемые конструкции будут определяться в терминах других, неподдающихся наблюдению положений. Поскольку такая замкнутая модель не может быть ни поддержана, ни опровергнута эмпирическими данными, она не является правомерной как теория. Наоборот, теория или система объяснения опирается на то условие, что по крайней мере некоторые из ее составляющих могут быть достаточно функциональны для того, чтобы позволить их измерение. Измерение определяется как «правила для присваивания числовых значений объектам с целью представить количественные характеристики их качеств». Строгость, с которой определяются эти правила, и мастерство, с которым они приценяются, определяет то, поддается ли конкретное свойство измерению.

Вы без сомнения посмеетесь над следующим вариантом измерения: у Джона голубые глаза, а у Билла -- коричневые; следовательно, Джон выше ростом, чем Билл. Вы можете возразить, что цвет глаз человека никак не связан с его ростом, и что если вы захотите узнать, кто из них выше, то наилучшей процедурой для такого сравнения будет измерить их метром или поставить рядом друг с другом и сравнить их рост. Вы будете правы применительно к обоим случаям. Если бы я проводил измерения Джона и Билла при помощи вопроса с том, насколько они высоки, то вы бы могли, вероятно, выдвинуть возражение против объективности в моей процедуре, -- например. Джон сказал бы, то он выше, в то время как ваше наблюдение показало, что Билл определенно больше его по росту.

Еще одним интересным моментом в отношении большинства психологических построений является то, что мы не можем опираться на визуальные сравнения, чтобы подтвердить или опровергнуть измерение. Мы не можем увидеть предпочтение, личностную характеристику, индивидуальное знание или обеспокоенность в отношении конкретного товара, или психологические характеристики, такие как ум, ментальную настроенность или что-либо еще. Все эти характеристики -- части «черного ящика», который представляет собой потребитель. Их величины должны быть выведены из наших измерений. Так как мы не в состоянии осуществить визуальную проверку достоверности ваших измерений, мы должны опираться на оценку процедур, которые мы используем для определения этих значений. Цвет глаз не определяет рост, но можем ли мы получить сведения об удовлетворенности своей работой торговых представителей, если прямо спросим их. насколько они довольны своей работой? Возможно, что нет, по причинам, которые станут очевидными по мере продолжения нашего разговора.

Проблема измерения разных построений не является исключительно проблемой исследователя, заинтересованного в научном объяснении явления. Практики тоже разделяют этот интерес. Производитель хочет знать, что именно измеряет исследователь при изучении вопроса о потребительских оценках нового продукта и что точность этих сведений не подверглась изменениям из-за интервьюера, задававшего вопросы. Способность делать такие оценки строго зависит от понимания процедуры измерения, ошибки измерения и концепций надежности и достоверности.

Различия в результатах измерения

Когда мы занимаемся измерениями, мы замеряем характеристики объектов, а не объекты сами по себе. Большинство задач, связанных с измерениями, порождают проблемы, но измерение психологических качеств иногда особенно затруднительно, поскольку, как правило, связано с комплексной ситуацией, в которой имеется множество факторов, которые влияют на измеряемую характеристику. В дополнение к этому сам измерительный процесс может оказывать воздействие на результаты. Например, предположим, что отдельные табачные компании заинтересованы в измерении отношения людей к курению в таких общественных местах, как рестораны, служебные помещения и зоны ожидания в медицинских учреждениях. Шкала предпочтений для измерения этих мнений была предложена группе отобранных респондентов. Высший результат (максимальная оценка равнялась 100) означает, что респондент обладает резко отрицательным отношением к курению в общественных местах, а низкий показатель (минимум равен 25) показывает противоположное. Если Мэри набрала 75 очков, а Джейн 40, мы можем заключить, что Мэри гораздо негативнее оценивает курение в общественных местах, чем Джейн. Но достоверность этого вывода будет зависеть от качества самого измерения. Перечислим некоторые из возможных причин разности данных оценок.

1. Действительное различие в тех характеристиках, которые мы измеряем. В идеальной ситуации различие в количестве набранных очков будет отражать настоящее различие в предпочтениях Мэри и Джейн, и ничего больше. Эта ситуация достаточно редка, если вообще возможна. Более вероятно, что разница в количестве очков также отражает некоторые из посторонних факторов, которые перечислены дальше.

2. Действительное различие в некоторых других относительно стабильных характеристиках индивида. Не только позиция человека по конкретному вопросу влияет на величину его оценки, но также другие характеристики могут, как ожидается, иметь воздействие на результаты. Возможно, различие между результатами ответов Мэри и Джейн вызвано просто тем, что Мэри отличается большим желанием выражать негативные чувства. Джейн, напротив, следует правилу «Если вы не можете сказать что-то хорошее, не говорите вообще ничего». Она приняла участие в исследовании, она ответила на вопросы, но не всегда правдиво.

3. Различия из-за индивидуальных краткосрочных факторов. Личное настроение, состояние здоровья, усталость и тому подобные моменты могут повлиять на его или ее ответы, даже если эти факторы временные и могут поменяться. Так, если Мэри не курит и только что вернулась после долгого ожидания в приемной у дантиста, где разрешено курить, ее ответы будут определенно отличаться от тех, которые бы она дала несколькими днями раньше.

4. Различия из-за факторов ситуации. Ситуация, в которой проводится измерение, также может повлиять на конечный результат. Очки Мэри могут отличаться, если ее муж присутствовал при проведении анкетирования. К несчастью, данная проблема губительна для исследователей, изучающих проблемы принятия решений женатыми парами. Когда мужа, например, спрашивают о тех самостоятельных ролях, которые муж и жена играют в покупке нового автомобиля, дается один набор ответов; когда спрашивают жену, ответы даются другие; когда их спрашивают совместно, выдается третий набор ответов. Какой из них правильный? Трудно сказать, поэтому факт состоит в том, что ситуация, сопровождающая процесс измерения, может изменить результаты, которые получаются.

5. Различия, вызванные отклонениями в процессе проведения исследования. Большинство измерений в маркетинге предполагает использование анкет, заполняемых при помощи телефона или в ходе личного интервью. Так как интервьюеры могут отличаться по манере задавания, вопросов, ответы также будут разниться, как функция этого интервьюера. Один и тот же интервьюер может провести две беседы настолько различным образом, что это вызовет отличие в записанных ответах, хотя респонденты не испытывают никакой разницы в отношении характеристик.

6. Различия из-за выбора показателей. Когда ми пытаемся измерить какую-то составляющую объекта, мы обычно выбираем только малую часть качеств, относящихся к измеряемой характеристике. Так, наша шкала предпочтений для табачных компаний будет содержать только несколько из всего количества характеристик идя утверждений, которые мы могли бы включить в список. Фактически, часто мы и не знаем полностью всех факторов, относящихся к конкретному объекту исследования. Когда мы добавляем, устраняем или изменяем формулировку какого-то пункта, мы, несомненно, изменяем результат набранных Мэри или Джейн очков. Мы постоянно должны беспокоиться о том, что наши инструменты измерения отражают нашу интерпретацию определенного положения и что полученное количество баллов будет точно соответствовать тому способу, которым были выбраны эти характеристики, и тому способу, при помощи которого они выражаются.

7. Различия из-за недостаточной ясности самого инструмента измерения. Иногда разница в ответе на анкету или вопрос, оцениваемый при помощи шкалы, может представлять собой различия в истолковании неоднозначного или сложного вопроса в большей степени, чем различия в неких фундаментальных отличиях в характеристике, которую пытаются измерить. Даже простые слова могут быть подвержены неправильному толкованию. При измерении сложных аспектов, таких как отношении, возможности для неправильного понимания возрастают многократно. Одной из главных задач исследователя является создание таких характеристик или вопросов, которые означают одно и то же для всех респондентов, чтобы наблюдаемые различия в оценках не вызывались разницей в интерпретации.

8. Различия из-за технических факторов. Технические факторы могут также повлиять на полученные оценки. Такие вещи, как недостаток места для записи ответов, случайная отметка не в том окошечке и неправильная интерпретация трудного для прочтения ответа могут воздействовать на полученные результаты.

Классификация и оценка ошибок

Идеалом для всякой шкалы является создание такой системы баллов, которая отражала бы истинные различия в той характеристике, которую хотят измерить, без возможности вмешательства ненужных факторов. То, что мы на самом деле получаем, часто отличается от желаемого. Одна из ошибок, которая может проявиться при подсчете -- систематическая ошибка, которая также называется постоянной ошибкой из-за того, что постоянно присутствует при измерениях. Примерами могло бы послужить измерение роста человека при помощи плохо размеченной линейки или различия в стабильных характеристиках, которые воздействуют на личную оценку.

СЛУЧАЙНАЯ ОШИБКА - ошибка в измерении, возникающая из-за временных особенностей человека или ситуации, о которой происходит измерение, и которые влияют на процесс измерение несистематическим образом.

Другой тип ошибки, случайная ошибка, не является постоянной, а возникает вследствие временных характеристик личности или ситуации, в которой проводится измерение и которая возникает при измерении нерегулярным образом. Случайная ошибка возникает, когда мы повторяем измерение для отдельных людей или групп и не получаем тех же самых результатов, что и в первый раз, когда мы проводили замеры, даже если замеряемые характеристики не изменились. Например, если, не поставив в известность исследователя, человек, которого измеряли, сменил свои туфли перед повторным измерением, два результата могут не совпасть, даже если рост человека не изменился.

ДОСТОВЕРНОСТЬ - степень, в которой разница результатов при использовании инструмента измерения отражает истинные различия среди индивидов, групп или состояний характеристик, которые пытаются измерить, или подлинные отличие в отношении тех же индивидов, групп или состояний от одного случая к другому, не совпадающие с постоянными или случайными ошибками.

Различие между систематической и случайной ошибкой является очень важным из-за способа оценки достоверности, или корректности, измеряемого свойства. Любая шкала или другой инструмент измерения, который правильно измеряет то, что было намечено измерить, должен обладать надежностью. Надежность измерительного инструмента может быть определена как «степень, в которой различия в результатах подсчета отражают правильную разницу между индивидами по характеристикам, которые мы собираемся измерить, вне связи с постоянной или случайной ошибками». Определить это -- очень трудная задача. Этого не решить, например, простым составлением набора вопросов или утверждений, чтобы измерить личное отношение к курению в общественных местах. Исследователь должен предпринять необходимые шаги, чтобы гарантировать, что анкета действительно измерит характер личного отношения к этому вопросу. Это никогда не может быть определено прямо, но всегда выводится косвенным образом. Существует два типа заключений, которые мы делаем, когда устанавливаем надежность инструмента: (1) прямая оценка достоверности и (2) косвенная оценка, использующая надежность.

ПРЯМАЯ ОЦЕНКА ДОСТОВЕРНОСТИ - существует три методики прямой оценки, которые мы можем использовать для выводов о достоверности показателя. Назовем их практической достоверностью, содержательной достоверностью и конструкционной достоверность.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ДОСТОВЕРНОСТЬ - полезность измерительного инструмента как предсказателя некоторых других характеристик или поведения индивида иногда она называется достоверностью предсказания или надежностью выбранных критериев.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ДОСТОВЕРНОСТЬ. Насколько хорошо показатель действительно предсказывает критерий, является ли он характеристикой или особенностью поведения человека, показывает его практическая достоверность. Примером может служить Graduate Management Admissions Test. Причина, по которой этот тест используется большинством основных школ бизнеса, состоит в его практической надежности; он доказал свою полезность в предсказании того, как успешно студент, получивший определенную оценку, сможет сдать экзамен на получение степени Магистра делового администрирования. Результат используется для предсказания состояния критерия деятельности. Один из вариантов шкалы предпочтений может быть использован для исчисления баллов, которыми торговые представители оценивают результаты с помощью выбранного инструмента измерения, направленного на оценку ими своей деятельности с точки зрения предсказания вероятности их ухода. Оба примера демонстрируют достоверность предсказания или надежность выбранных критериев, которые являются альтернативными терминами для практической достоверности, в которых оценки отношения используются для предсказания будущего поведения.

ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ ДОСТОВЕРНОСТЬ - корреляция между предсказываемой переменной и переменным критерием, когда они оба применяются в одном и том же отношении одновременно.

Существует и другой тип практической достоверности, известной как параллельная достоверность, которая связана с взаимосвязью между предсказываемой переменной и переменным критерием, когда обе эти оценки применяются к одному и тому же объекту одновременно. Например, обычный тест на туберкулез, который является обычной составной частью большинства врачебных осмотров, не предскажет, заразится ли человек туберкулезом в будущем в какой-то момент, но показывает, болен ли человек этой болезнью сейчас.

Практическая достоверность непосредственно определяется корреляцией между инструментом измерения и характеристикой или поведением, которые измеряются. Если корреляция высокая, то говорят, что показатель имеет практическую достоверность. Так, если было обнаружено, что качество предварительной подготовки тесно связано с успехами в колледже, то предварительная подготовка будет достоверной мерой для предсказания успехов в колледже. Это не означает, что прежняя теория или здравый смысл не могут быть полезными при выборе инструментов предсказания при расследовании, но после того, как исследование закончено, единственное доказательство правоты выражается именное отношениях корреляции. Практическую достоверность относительно легко оценить. Для уверенности в этом требуется относительно надежный способ измерения того критерия, с которым должны сравниваться результаты, полученные при помощи нашего инструмента измерения. Но даже при условии доступности таких оценок, все, что надо сделать исследователю, это установить степень взаимосвязи, обычно в виде некоторых формальных коэффициентов корреляции, между показаниями инструмента измерения и переменным критерием. Являясь наиболее простой для оценки, практическая достоверность редко является наиболее важным видом достоверности. Мы часто имеем дело с тем, «что фактически измеряет показатель», а не просто с тем, позволяет ли он правильно предсказывать или нет.

СОДЕРЖАТЕЛЬНАЯ ДОСТОВЕРНОСТЬ - адекватность, с которой содержание характеристики охватывается показателем; иногда она называется лицевой достоверностью.

Если измерительный инструмент адекватно охватывает наиболее важные аспекты измеряемого понятия, он обладает содержательной достоверностью. Рассмотрим, например, характеристику «способности к произнесению по буквам» и предположим, что следующий список слов используется для оценки такой индивидуальной способности: catcher, shortstop, foul, strike, walk, pitcher. Теперь допустим, что вам пришлось иметь дело с этим тестом. И здесь причиной вашего возражения послужил тот факт, что все эти слова относятся к терминологии бейсбола. Следовательно, вы можете сказать, что тот человек, который в целом очень плохо разбирается в написании слов, мог бы хорошо выполнить данный тест из-за того, что он является фанатом бейсбола. Человек же с хорошими способностями к правописанию может получить плохой результат при выполнении этого теста по сравнению с тем, кто обладает меньшими природными способностями, но сильнее интересуется бейсболом. Этот тест характеризуется недостатком содержательной достоверности, поскольку не содержит соответствующую подборку из всех доступных слов, которые могут использоваться при составлении данного теста, а является очень специфическим по своей тематике.

Теоретически, для того чтобы проверить способность произносить слова по буквам (в английском языке) наиболее приемлемым образом, мы должны организовать тест так, чтобы он включал в себя все слова английского языка тот человек, который произнес бы по буквам наибольшее число этих слов, корректно мог бы быть назван лицом, обладающим наилучшей способностью по буквенному произношению слов. Это нереалистичная процедура. Она бы замяла большую часть человеческой жизни. Поэтому мы прибегаем к отбору ряда характеристик, в соответствии с которыми создаются тесты для проверки способности к побуквенному произношению, включающие а себя выборки из всех возможных слов, которые могут быть применены в данном случае. Различные выборки слов могут дать разные результаты их выполнения одними и теми же людьми. Мы должны осознать, что оценка нами нужных характеристик зависит от того, насколько хорошо мы отобрали необходимые характеристики.

Это справедливо не только в отношении способности к побуквенному произношению, но также и для других психологических характеристик.

Как мы можем определить, что наш показатель обладает содержательной достоверностью? Мы никогда не сможем этого гарантировать, поскольку это частично зависит от самого процесса оценивания. Мы можем чувствовать себя вполне удовлетворенными теми пунктами, которые включены в показатель, в то время как критик может сказать, что мы ошиблись в выборе среди относящихся к объекту аспектов характеристики. Хотя мы никогда не можем гарантировать содержательную достоверность меры измерения, мы способны минимизировать возражения критиков. Ключ к достижению содержательной достоверности в процедурах, которые используются для разработки этого инструмента.

Один из способов выделить соответствующую область, например, -- найти литературу и посмотреть, как другие исследователи определяли эту же область. Следующий шаг состоит в том, чтобы сформулировать большое количество пунктов, которые широко представляют список предпочтений, которые могли бы быть связаны с темой вопроса. На этой стадии исследователь может захотеть включить широкий перечень вопросов со слегка отличающимися оттенками значения, с тем чтобы этот обширный список был в дальнейшем сокращен для выработки окончательного инструмента измерения.

Набор характеристик должен быть достаточно широким, чтобы после обработки показатель содержал достаточно большое их количество для адекватного отбора целой группы переменных. В приведенном примере показатель степени удовлетворенности торговых представителей своей работой включал бы в себя вопросы о каждом компоненте работы (обязанности. коллеги, менее управленческое звено, руководитель торгового отдела, клиенты, оплата, способности к продвижению товаров), если он хочет быть содержательно достоверным.

...