Материал: ЛекцМаркИссл(т.1-3)

Выбор конкретных методов опроса основан на учете следующих групп факторов: цели и ресурсы исследователя; характеристики респонден­тов; характеристики вопросов, задаваемых исследователем. Кратко охарактеризуем эти три группы факторов.

Цели сбора данных вытекают из целей проводимого маркетингового исследования. В основе их определения лежат требования получения информации желаемого качества. Последнее определяется отпущенным временем на принятие решения и имеющимися ресурсами.

К числу наиболее быстро реализуемых методов относятся телефон­ный опрос и интервьюирование посетителей крупных магазинов. Го­раздо больше времени требует реализация персонального интервьюи­рования, опроса по почте.

Следует рассмотреть, по крайней мере, четыре характеристики целе­вой группы респондентов, влияющие на выбор метода сбора данных:

1. Степень охвата (incidence rate) характеризует процент респонден­тов, обладающих требуемыми характеристиками, в общей совокупности опрашиваемых.

2. Желание участвовать в опросе. Исследователя всегда беспокоит высокая степень отказа респондентов от участия в обследовании. Обычно используются различные методы стимулирования желания принять участие в обследовании: де­нежная оплата, небольшие подарки (ручки, зажигалки и др.) и т.п.

3. Возможность принятия участия в опросе. Даже если потенциальный респондент удовлетворяет двум вышеизложенным требованиям, он в силу тех или иных причин может не принять участие в обследовании (командировка, болезнь, неожиданные семейные обстоятельства, забывчивость и т.п.).

4. Разнообразие респондентов характеризует степень, в которой перс­пективные респонденты обладают некоторыми ключевыми чертами. На­пример, если только малая часть целевой совокупности посещает круп­ные универсальные магазины, то опрос посетителей таких магазинов не даст репрезентативных результатов. Чем более разнообразной является целевая группа, тем более личностный подход для обеспечения участия в обследовании нужных респондентов должны использовать исследователи.

3.3 Измерения и разработка форм для сбора данных. Измерения в маркетинговых исследованиях. Методы измерений.

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 и их характеристики, марки продуктов, магазины, реклама, психологические процессы и т.п.). Измерение — это упорядочение множества свойств ре­альных объектов (предметная область) относительно множества знаков (область модели-шкалы) посредством правила упорядочения, позволяю­щего изоморфно отобразить элементы и отношения между ними в пред­метной области через элементы и отношения между ними в области модели-шкалы. Как только была определена некоторая характеристика

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.

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.

Таким образом, при ранжировании производится оценивание по измеряемому качеству совокупности объектов путем их упорядочения по степени выраженности данного признака. Первое место, как правило, соответствует наиболее высокому уровню. Каждому объекту приписывает­ся оценка, равная его месту в данном ранжированном ряду.

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 (хотя это предположение требует обоснования). 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. 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 Кэндела.

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 и 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.

Ниже рассматриваются методы, приемы, с помощью которых объек­там измерения можно приписать те или иные оценки по шкале (шкальные оценки) и установить свойства полученных оценок. Речь, прежде всего, пойдет об измерении социальных, маркетинговых установок, где возникают наибольшие трудности.

Используют прямые и косвенные процедуры измерения. В первом случае проводится непосредственное прямое оценивание измеряемого свойства. Во втором случае осуществляется приписывание оценки по измеряемому признаку на основе совокупности косвенных ответов.

При использовании прямого измерения 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. В данном случае обычно обращаются к корреспондентам с закрытыми вопросами типа: « Как часто вы посещаете какой-то магазин?» Вариантами ответов могут быть: «постоянно», «довольно часто», «редко», «никогда». Ответам могут быть приписаны числовые оценки, например, соответственно — 4, 3, 2, 1.

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.

Для измерений посредством косвенных процедур используются мето­ды парных сравнений, равных интервалов, последовательных катего­рий, суммарных оценок и др. Измерение в этом случае разбива­ется на два этапа: построение шкалы, т.е. построение шкальных весов признаков, и оценивание респондентов по этим шкалам, т.е. проведение полномасштабного исследования.

На первом этапе речь идет о шкалировании признаков (эталонировании суждений, высказываний). Под эталонированием понимается шкали­рование признаков посредством прямых или косвенных процедур, при котором судящие (представители подлежащего опросу круга лиц или эк­сперты), независимо от их собственной установки, оценивают предло­женные высказывания возможно ближе к абсолютной выраженности их признаков. (Метод судейства будет подробнее рассмотрен ниже).

Для этого после определения исследуемой области установок осуще­ствляется сбор высказываний. Должно быть собрано, возможно, большее количество высказываний, касающихся исследуемой области установки. Для этого используется как вторичная информация, так и экспертные оценки, и результаты ограниченных выборочных исследований.

После редактирования собранных высказываний они предъявляются группе судей.

Задача судей состоит в распределении высказываний в отношении вы­раженности их признаков по заданным категориям. Подразумевается, что судящие в состоянии охватить стоящий за высказываниями континуум по возможности равноинтервально. Для этого обычно пользуются пяти-, семи-, девятиступенчатыми шкалами интенсивности, крайние и проме­жуточные категории которых определяются вербально. Судей важно пре­дупредить, чтобы они не основывались при категорировании высказыва­ний на собственной установке, а оценивали степень выраженности при­знака, представляемого высказыванием.

Объединение неустойчивых рангов по итогам двух последовательных замеров

Исходные ранги	1 2	3 4 5	6 7 8 9 10	11 12 13	14 15
Объединенные ранги	1	2	3	4	5

Объединение рангов при их числе, большем 15—18, помогает повы­сить устойчивость, но одновременно резко снижает чувствительность шкалы. В этом случае может использоваться метод парных сравнений.

Парное сравнение представляет собой процедуру установления пред­почтения объектов при сравнении всех возможных пар и дальнейшее упорядочивание объектов на основе результатов сравнения. В отличие от ранжирования, в котором осуществляется упорядочение всех объектов, парное сравнение объектов представляет собой более простую задачу. Парное сравнение, так же как и ранжирование, есть измерение в поряд­ковой шкале.

Метод парных сравнений может использоваться также при опреде­лении предпочтительности 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.

Основное отличие метода равных интервалов от метода парных сравне­ний заключается в том, что большой список высказываний об изуча­емой характеристике, полученных от респондентов, оценивается экс­пертами, которые располагают признаки (суждения) в фиксирован­ное число категорий, ранжированных по степени предпочтения.

Список суждений сортируется таким образом, чтобы они по возмож­ности покрывали весь континуум установки: от мнений, выражающих крайнее положительное отношение к объекту установки, до мнений, выражающих крайнее отрицательное отношение к этому объекту. Также формулируются нейтральные мнения.

Обычно выделяется 5, 7, 9 или 11 групп. В первую группу помещаются утверждения, соответствующие максимально негативной установке к объекту исследования; в конечную — максимально положительной уста­новке; в среднюю помещались нейтральные утверждения.

После того как эксперты провели сортировку, необходимо оценить каж­дое суждение с точки зрения его соответствия шкале и установить вес суж­дения на шкале. На этом этапе построения шкалы суждению, помещен­ному данным экспертом в некоторую категорию, приписывается число, совпадающее с номером этой категории. Затем вычисляется медиана (М) распределения оценок, данных всей группой экспертов для каждого суж­дения.

На основании подобных расчетов каждому суждению приписывается вес, равный его медиане. В итоговую шкалу отбираются суждения, кото­рые, во-первых, сравнительно равномерны по всей шкале (по М) и, во-вторых, обладают сравнительно небольшим квартальным отклонением:

Далее осуществляется построение итоговых шкал. Для этого из оце­нок судей должны быть определены шкальные оценки высказываний. Кроме того, надлежит обсудить пригодность высказываний для измере­ния установок. Шкальная оценка высказывания определяется посред­ством выбранной средней, пригодность — мерой рассеивания (чаще все­го — межквартильные расстояния, стандартное отклонение или диспер­сия). С помощью шкальной оценки можно определить место каждого эта­лонированного высказывания на континууме признаков. Рассеивание по­казывает, в какой мере межиндивидуальные системы отсчета влияют на однозначность отнесения данного высказывания к определенной катего­рии. Чем чаше одно и то же высказывание попадало в различные кате­гории, тем больше рассеивание оценок и тем меньше пригодность этого высказывания для итоговой шкалы установок.

Для отбора в итоговую шкалу учитываются высказывания, отвечаю­щие следующим требованиям:

1. Средние значения высказываний разбивают континуум при­знаков на возможно более равные части (равноинтервальность). Если соседние шкальные оценки высказываний, отобранных для итоговой шкалы, расположены слишком плотно друг к другу, то о наличии значимости, т.е. о том, имеет ли место подлинная или только мнимая выраженность признака, надле­жит решить посредством статистических проверочных проце­дур (критерии Стьюдента — t и Пирсона — %²).

2. Высказывания обнаруживают небольшую степень рассеивания. Критерием рассеивания служит возможно меньшее взаимное перекрытие областей измерения высказываний. Если эти требования не выполняются, то нужно ставить под сомнение точность шкалы установок.

Если пригодных высказываний достаточно много, то можно построить параллельную шкалу установок. Это облегчает проверку надежности такой шкалы.

Рассмотрим отдельные методы определения шкальных весов призна­ков, при применении которых используется вышеизложенная логика проведения измерений.

Метод парных сравнений

Достоинством ранжирования как метода субъективного измерения явля­ется простота осуществления процедур, не требующая какого-либо трудо­емкого обучения экспертов. Однако практически невозможно упорядочить большое число объектов. Как показывает опыт, при числе объектов, боль­шем 15 — 20, эксперты затрудняются в построении ранжировок. Это объяс­няется тем, что в процессе ранжирования эксперт должен установить взаи­мосвязь между всеми объектами, рассматривая их как единую совокупность. При увеличении числа объектов количество связей между ними растет про­порционально квадрату числа объектов. Сохранение в памяти и анализ боль­шой совокупности взаимосвязей между объектами ограничиваются психо­логическими возможностями человека. Поэтому при ранжировании боль­шого числа объектов эксперты могут допускать существенные ошибки, дан­ные ранжирования могут быть крайне неустойчивыми. Кроме того, более устойчивыми обычно являются первые и последние ранги (при повторных опросах опытных групп они приписываются тем же объектам), а срединная зона, как правило, менее устойчива. Поэтому для повышения надежности данных ранжирования следует после проведения повторного опроса среди небольшой группы респондентов объединить в один ранг те из них, кото­рые обнаружат наибольшую неустойчивость.

Предположим, что после второго измерения произошли следующие сдвиги рангов: 1—2, 3—5, 6—10, 11 — 13 и 14—15. Иными словами, мно­гие из тех, кто, например, первоначально приписывал данному объекту 6-й ранг, во втором замере приписали ему 7, 8, 9 или даже 10-й. Определив неустойчивые области, можно при проведении основного исследования преобразовать 15-ранговую шкалу в 5-ранговую, как показано в приве­денной ниже таблице.