<<

стр. 12
(всего 35)

СОДЕРЖАНИЕ

>>

20. См., например, статью M.G. Weinberger, H. Spotts, L. Campbell, A.L. Parsons, "The Use and
Effect of Humor in Different Advertising Media", Journal of Advertising Research, May—June 1995,
p. 44-56.
21. Об использовании факторной модели см. статью Wendy J. Bryce, Rachel Day, Thomas
J. Oiney, "Commitment Approach to Motivating Community Recycling: New Zealand Curbside
Trial", Journal of Consumer Affairs, Summer 1997, p. 27—52.
22. Gwen E. Jones, Michael J. Kavanagh, "An Experimental Examination of the Effects of Individual
and Situarional Factors on Unethical Behavioral Intentions in the Workplace", Journal of Business
Ethics, May 1996, p. 511-523.
23. John R. Dickson, Carolyn P. Wilby, "Concept Testing with and without Product Trial", Journal of
Product Innovation Management, March 1997, p. 117—125; James B. Miller, Norman T. Bruvold,
Jerome B. Keman, "Does Competitive-Set Information Affect the Results of Concept Tests?",
Journal of Advertising Research, May 1987, p. 16—23,
24. Paula F. Bone, "Word-of-Mouth Effects on Short-Term and Long-Term Product Judgments",
Journal of Business Research, March 1995, p. 213—223; J.H. Barnes, Jr., D.T. Seymour,
"Experimenter Bias: Task, Tools, and Time", Journal of the Academy of Marketing Science, Winter
1980, p. 1-11.
25. J. Perrien, "Repositioning Demand Artifacts in Consumer Research", Advances in Consumer Research
24 (1997), p. 267-271; T.A. Shimp, E.M.Hyatt, D.J.Snyder, "A Critical Appraisal of Demand
Artifacts in Consumer Research", Journal of Consumer Research, December 1991, p. 272—283.
26. Yasuhiro Monden, Mahmuda Akter, Naoto Kubo, "Target Costing Performance Based on
Alternative Participation and Evaluation Method: A Laboratory Experiment", Managerial & Decision
Economics, March 1997, p. 113-129.
27. Richard M. Alston, Clifford Nowell, "Implementing the Voluntary Contribution Game: A Field
Experiment", Journal of Economic Behavior & Organization, December—February 1996, p. 357—368.
28. Aris Spanos, "On Theory Testing in Econometrics: Modeling with Nonexperimental Data", Journal
of Econometrics, May 1995, p. 189—226; Hurbert M. Blalock, Jr., Causal Inferences in
Nonexperimental Research (Chapel Hill, NC: University of North Carolina Press, 1964).
29. В некоторых случаях опросы и эксперименты могут взаимно дополняться и использоваться
одновременно. Например, результаты, полученные в лабораторных экспериментах, можно
в дальнейшем проверить в ходе эксперимента в естественных условиях. См. статью Wesley
J.Johnston, Keysuk Kim, "Performance, Attribution, and Expectancy Linkages in Personal
Selling", Journal of Marketing, October 1994, p. 68—81.
30. Peter Romeo, "Testing, Testing", Restaurant Business, January 15, 1998, p. 12. Перепечатано с
разрешения издания Marketing News Американской ассоциации маркетинга (Chicago, IL),
March 1985, p. 15.

Глава 7. Причинно-следственное маркетинговое исследование: эксперимент 313
31. Stephanie Thompson, "Tetley Tests Higher-Value Pitches", Brandweek, December 15, 1997, p. 8;
Ed Rubinstein, "7-Elevcn Tests Internet Kiosks in Seattle Market", Nation's Restaurant News,
October 20 1997, p. 24.
32. Тага Parker-Pope, "Frito-Lay to Begin Selling Wow! Chips Made with Oiestra Later This Month",
Wall Street Journal, February 10, 1998, p. B2.
33. Sean Mehegan, "Vaseline Dps Ante ViaAnti-Bacterial", Brandweek, May 26, 1997, p. 1.6.
34. "Why New Products are Bypassing the Market Test", Management Today, October 1995, p. 12.
35. Jack Neff, "Ivory Extension Targets Families", Advertising Age, March 3, 1997, p. 39.
36. Dermot J. Hayes, Jason F. Shogren, John A. Fox, James B. Kliebenstein, "Test Marketing New
Food Products Using a Multitrial Nonhypothetical Experimental Auction", Psychology & Marketing,
July 1996, p. 365-379.
37. "Simulated Test Marketing", Sloan Management Review, Winter 1995, p. 112.
38. David Woodruff, Karen Nickel, "When You Think Deluxe Think East Germany", Business Week,
May 26,1997, p. 124-132.
39. Bernard H. Schmitt, "Contextual Priming of Visual Information in Advertisements", Psychology &
Marketing, January 1994, p. 1-14.
40. Betsy Peterson, "Ethics, Revisited", Marketing Research: A Magazine of Management & Applications,
Winter 1996, p. 47-48.
41. Isabelle Sender, "Internet Coupons Driving Store Traffic", Chain Store Age, September, 1997,
p. 127-128.




314 Часть II. Разработка плана исследования
Измерение и шкалирование:
основы и сравнительное
шкалирование
После изучения материала этой главы вы должны уметь...
1. Понимать принципы проведения измерений и шкалирования, а также связь между ними.
2. Различать номинальную, порядковую, интервальную и относительную шкалы.
3. Классифицировать и характеризовать такие методики шкалирования, как сравнительную и
несравнительную, а также давать характеристику сравнительных методов шкалирования:
попарного сравнения, упорядочения, постоянной суммы и шкалирования Q-сортировки.
4. Объяснить суть вербальных протоколов и показать, как их использовать для измерения ре-
акции потребителей на рекламу.
5. Учитывать факторы, влияющие на применение основных методов шкалирования на меж-
дународном уровне.
6. Понимать этические аспекты выбора той или иной шкалы измерения.
7. Дать характеристику использования Internet и компьютеров при применении основных ти-
пов шкал.


КРАТКИЙ ОБЗОР
Разработав план проведения исследования (см. главы 3—7) и определив, какую именно ин-
формацию необходимо собрать, исследователь вплотную сталкивается с проблемой выбора ме-
тодов измерения и шкалирования. В данной главе рассматривается суть шкалирования и изме-
рения, изучаются четыре основные шкалы: номинальная, порядковая, интервальная и относи-
тельная. Далее рассматриваются методы сравнительного и несравнительного шкалирования с
детальным рассмотрением первого из них. Метод несравнительного шкалирования описывает-
ся в главе 9. Также рассматриваются основные факторы, учитываемые при исследовании меж-
дународных рынков. Определяются некоторые этические аспекты измерения и шкалирования.
Завершается глава обсуждением использования Internet и компьютеров при применении ос-
новных шкал измерения.

ПРИМЕР. Бразилия впереди
Согласно рейтингам международной футбольной федерации (FIFA) на конец 1997 года,
мировой лидер Бразилия сохранила свое первенство с 73,45 баллами, оставив на втором месте
Германию с 65,41 баллами. В десятку футбольных лидеров планеты вошли следующие страны.
Номер Страна Место Баллы
1 Англия 4 61,26
-' Бразилия 1 73,45
3 Германия 2 65,41
4 Дания 8 59,95


Глава 8. Измерение и шкалирование: основы и сравнительное шкалирование 315
5 Италия 9 59,59
(- Колумбия 10 59,44
Мексика 5 60,80
8 Румыния 7 60,35
9 Франция 6 60,36
10 Чешская республика 3 64,92
Номера, присвоенные странам, представляют номинальную шкалу, место по ранжиру —
порядковую, а количество набранных баллов (из 100) — интервальную. Таким образом под
номером шесть расположена Колумбия, находящаяся на 10-м месте с 59,44 баллами. Следует
отметить, что номера стран не отображают их футбольные возможности, а используются для
их идентификации. То, что Мексика обозначена более высоким номером (7), чем Колумбия
(6), не означает, что футбольная команда Мексики играет лучше или хуже команды Колум-
бии. Подобный вывод можно сделать только, исходя из ранга (места по ранжиру). Следова-
тельно, Мексика (ранг 5) выступила лучше, чем Колумбия (ранг 10). Более низкий ранг со-
ответствует лучшим результатам игры. Однако ранг не дает представления о значительности
разницы между отдельными странами. Из оценки по балльной шкале видно, что Мексика
(60,80 баллов) ненамного опередила Колумбию (59,44 балла). Некоторые страны в данной
выборке имеют близкие, отличающиеся менее чем на один балл результаты, при этом их
ранги различны. В такие группы входят Германия и Республика Чехия; Англия, Мексика,
Франция и Румыния, а также Дания, Италия и Колумбия. Заметьте, что разница между
Францией и Румынией составляет только 0,01 балл. Бразилия лидирует с большим отрывом
(73,45 баллов) [1],



ПРИМЕР. Торговые центры Америки
( По результатам последнего исследования Martiz Ameri-Poll, посещение местных торга- |
j вых центров стало частью американского образа жизни. Опрос показал, что в среднем 40% |
: взрослого населения осуществляют покупки в подобных центрах один или два раза в месяц. I
1 Еще 20% посещают их три или четыре раза в месяц, в то время как 10% бывают там от пяти |
I до восьми раз. В категорию "прирожденных покупателей" входят 7%, посещающих торговые I
I центры больше восьми раз в месяц. Информация, представленная в виде процентных соот-
I ношений, является примером шкалирования с постоянной суммой. Информация такого ро- ]
I да может использоваться сетями магазинов для планирования количества точек в одном !
I торговом центре [2].

Определение футбольных рангов для различных стран и процентных соотношений для раз-
личных категорий респондентов подтверждает важность роли, которую играют измерение и
шкалирование в маркетинговых исследованиях.


ИЗМЕРЕНИЕ И ШКАЛИРОВАНИЕ
Измерение (measurement)
Присвоение чисел или других символов характеристикам объектов по заранее определен-
ным правилам.

Измерение (measurement) означает присвоение чисел или других символов характеристикам
объектов по заранее определенным правилам [3]. Обратите внимание, что измеряется не сам по
себе объект, а лишь его отдельные характеристики, параметры. Таким образом, мы измеряем не
потребителей, а их восприятия, отношения, предпочтения или другие релевантные характери-
стики. В маркетинговых исследованиях, как правило, числа присваиваются, во-первых, для



316 Часть II. Разработка плана исследования
статистического анализа полученных данных; во-вторых, они помогают определить связи меж-
ду правилами измерения и полученными результатами.
Наиболее важный аспект измерения — определение правил присвоения чисел отдельным
параметрам. Процесс присвоения должен быть изоморфным, т.е. должно существовать абсо-
лютное соответствие между числами и измеряемыми параметрами. Например, одинаковые
значения в долларах присваиваются домохозяйствам с идентичными годовыми доходами.
Только в этом случае числа можно связывать со специфическими характеристиками измеряе-
мого объекта, и наоборот. Кроме того, правила присвоения чисел должны применяться посто-
янно и быть стандартизированными и не зависеть от объекта или времени.

Шкалирование (scaling)
Создание континуума (последовательного ряда), на котором размещаются измеряемые
объекты.

Шкалирование может рассматриваться как продолжение измерения. Шкалирование (scaling)
включает в себя процесс создания определенного континуума (последовательного ряда), на кото-
ром располагаются измеряемые объекты. Для иллюстрации рассмотрим шкалу размещения по-
требителей согласно характеристике "отношение к универмагам". Каждому респонденту при-
сваивается число, указывающее на положительное (равное 1), нейтральное (равное 2) и отрица-
тельное отношение (равное 3). Измерение является процессом присвоения 1, 2 или 3 согласно
определенному правилу. Шкалирование заключается в процессе размещения респондентов вдоль
этого ряда в зависимости от их отношения к магазинам. В нашем примере шкалирование — это
процесс, с помощью которого респонденты классифицируются в соответствии с их положитель-
ным, нейтральным или отрицательным отношением к магазинам. При этом отобранные для ана-
лиза респонденты могут рассматриваться индивидуально или попарно.


ОСНОВНЫЕ ТИПЫ ШКАЛ
Существует четыре основных типа шкал, применяющихся для измерения характеристик
объектов: номинальная, порядковая, интервальная и относительная [4]. Они приведены на
рис. 8.1, их свойства обобщены в табл. 8.1 и рассматриваются в последующих разделах.

Номинальная шкала
Номинальная шкала (nominal scale)
Шкала, числа которой служат только как ярлыки или метки для определения и классифика-
ции объектов со строгим, один к одному, соответствием между числами и объектами.

Номинальная шкала (nominal scale) — это условная схема маркировки, где числа служат ис-
ключительно как ярлыки или метки для определения и классификации объектов. Например,
номера, присваиваемые респондентам в процессе исследования, составляют номинальную
шкалу. При использовании номинальной шкалы для определения объектов существует строгое
соответствие, — один к одному, между номерами и объектами. Каждый номер соответствует
одному объекту, и каждый объект имеет только один номер, как, например, номера полисов
социального страхования или номера игроков футбольной команды. В маркетинговых иссле-
дованиях номинальные шкалы используются для идентификации респондентов, торговых ма-
рок, характерных признаков, магазинов и других объектов.
Числа в номинальной шкале используются для классификации как ярлыки для классов и ка-
тегорий. Например, контрольную группу можно классифицировать как группу 1, а эксперимен-
тальную — как группу 2. Классы взаимно исключающие и вместе полностью охватывают выбор-
ку. Объекты каждого класса рассматриваются как эквиваленты в соответствии с характеристикой,
которую представляет присвоенное им номинальное число. Всем объектам внутри одного класса
присвоено одно и то же число, и никаким двум классам нельзя присвоить одно и то же число.

Глава 8. Измерение и шкалирование: основы и сравнительное шкалирование 317
Шкала


Номинальная Номера Финиш
бегунов




Порядковая Порядок мест Финиш
победителей



Третье Второе Первое




Интервальная Результат по
8,2 9,6
десятибалльной 9,1
шкале




Относительная Время,
15,2 14,1 13,4
в секундах

Рис. 8.1. Примеры основных типов школ


Таблица 8.1. Основные типы шкал

Шкала Общеизвестные Примеры из
Основные
Статистика
маркетинга
характеристики примеры

Описательная Дедуктивная

Номи- Числа обозначают и Номера полисов Номера торговых Процентные от- Критерий хи-квадрат,
нальная классифицируют объ- социального стра- марок, типов мага- ношения, мода биномиальный крите-
екты хования, номера зинов, классифика- рий
игроков футболь- ция по полу
ной команды
Ранговая корреляция,
Порядко- Числа обозначают от- Ранги качества, Ранги предпочте- Процент ил и,
медиана
вая носительные позиции ранги команд в ний, рыночная по- дисперсионный анализ
объектов, но не вели- турнире зиция, социальный
чину различий между класс
ними
Интер- Разница между объек- Температура Отношения, мнения, Диапазон, Коэффициент корре-
(Фаренгейт, коэффициенты
вальная тами, которые срав- средняя, стан- ляции, t-критерий,
ниваются; точка нача- Цельсий) дартное откло- регрессия, факторный
ла отсчета выбирается нение анализ, дисперсион-
ный анализ
произвольно
Относи- Точка начала отсчета Длина, ширина Возраст, доход, за- Средняя гео- Коэффициент вариа-
фиксирована; могут
тельная траты, объемы про- метрическая, ции
быть рассчитаны ко- средняя гармо-
даж, доли рынка
эффициенты по дан- ническая
ным шкалы




318 Часть II. Разработка плана исследования
Числа в номинальной шкале не показывают количественную определенность характери-
стик данного объекта. Например, большой номер полиса социального страхования не означает,
что его владелец имеет какое-то превосходство над тем, у кого он меньше. Это же касается и чи-
сел, присваиваемых классам. Единственной допустимой операцией с числами в номинальной
шкале является счет. Допустимо только ограниченное количество статистических расчетов,
базирующихся на подсчете частот. К ним относятся процентные соотношения, мода, хи-
квадрат и биномиальные критерии (подробности — в главе 15). Не имеет смысла подсчет сред-
него номера социального страхования, среднего пола респондентов в исследовании или номе-
ра, присвоенного среднему магазину, как это показано в следующем примере.

СКВОЗНОЙ ПРИМЕР. ВЫБОР УНИВЕРМАГА

Номинальная шкала
В проекте "Выбор универмага" числа от 1 до 10 присвоены 10 универмагам (табл. 8.2). Та-
ким образом Sears оказался под номером 9. Это не значит, что Sears оказался чем-то лучше
или хуже Neiman Marcus, которому присвоен номер 6. Любая замена чисел, например пере-
мена местами номеров Sears и Neiman Marcus, не повлияет на систему нумерации, так как
номера не отражают характеристик магазинов. Имеют смысл утверждения вроде: "75% рес-
пондентов на протяжении последнего месяца были постоянными покупателями Sears". В то
же время, хотя среднее арифметическое присвоенных номеров равно 5,5, не имеет смысла
утверждение, что номер среднего магазина равен 5,5.



i Таблица 8.2. Иллюстрация основных типов шкал
Интервальная шкала Относительная шкала
Номинальная шкала Порядковая шкала
Универмаг Ранги предпочтений Рейтинги предпочтений
№ Расходы на покупки
за три месяца, долл.
1-7 11-17

1 Lord & Taylor 7 79 5 15 0
r
Macy's
2 2 25 17 200
a? ;j
Kmart 4 14
8
3
Rich's 6 100
3 30 16
4
J.C. Penney 10 7 17 250
5 1
Neiman Marcus 53 5 35
5 15
6
Target 95 4 14 0
7 9
Saks Fifth Avenue 61 5 100
8 6 15
Sears 45 6 0
9 4 16
Wai Mart 115 2
10 10 12 10


Порядковая шкала
Порядковая шкала (ordinal scale) — это ранговая шкала, в которой числа присваиваются
объектам для обозначения относительной степени, в которой определенные характери-
стики присущи тому или иному объекту. Она позволяет узнать, в какой мере выражена
конкретная характеристика данного объекта, но не дает представления о степени ее выра-
женности. Таким образом, порядковая шкала отображает относительную позицию, но не
значительность разницы между объектами. Объект, находящийся по рангу на первом мес-
те, имеет более сильно выраженную характеристику по сравнению с тем, что находится на

319
Глава 8. Измерение и шкалирование: основы и сравнительное шкалирование
втором месте, но при этом неизвестно, насколько значительно различие между ними.
Примерами порядковых шкал являются качественные ранги, ранги команд в турнирах, со-
циально-экономические классы и профессиональный статус. В маркетинговых исследова-
ниях порядковые шкалы используются для измерения отношения, мнения, восприятия и
предпочтения. Измерительные инструменты подобного типа включают такие суждения рес-
пондентов, как "более чем" или "менее чем".

Порядковая шкала (ordinal scale)
Ранговая шкала, в которой числа присваиваются объектам для отражения относительной
степени выраженности некоторых характеристик у тех или иных объектов. Таким образом
можно определить, в какой степени данная характеристика присуща объекту.

В порядковой шкале, как и в номинальной, эквивалентные объекты имеют одинако-
вый ранг. Объектам могут присваиваться значения любого ряда чисел, при условии со-
хранения характера взаимосвязей между ними. Например, порядковые шкалы можно
трансформировать любым способом, если при этом сохраняется первоначальный порядок
расположения [5].
Другими словами, допустимо любое монотонное положительное (сохраняющее порядок)
преобразование шкал, так как, кроме порядка расположения, другие свойства чисел получен-
ного ряда значения не имеют (ниже приведен пример).

СКВОЗНОЙ ПРИМЕР. ВЫБОР УНИВЕРМАГА

Порядковая шкала
В табл. 8.2 представлены подробные данные по рангам предпочтений респондентов. Рес-
понденты расположили 10 универмагов в зависимости от своих предпочтений, присваи-
вая 1 наиболее предпочтительному, 2 — второму по предпочтению и т.д. Примечательно,
что J.C. Penny (ранг 1) пользуется большим предпочтением, чем универмаг Macy's (ранг
2), но насколько больше это предпочтение, определить нельзя. Не обязательно использо-
вать числа именно от 1 до 10 для определения рангов предпочтения. Вторая порядковая
шкала, по которой J.C. Penny присвоен ранг 10, Macy's — ранг 25, a Rich's— 30, эквива-
лентна, так как получена монотонным положительным преобразованием первой. В ре-
зультате обе шкалы отражают одинаковый порядок расположения магазинов в зависимо-
сти от предпочтений.

По этим причинам, кроме использования операций подсчета, допустимых для данных
номинальной шкалы, для порядковых шкал можно использовать статистические методы,
базирующиеся на процентилях. В данном случае имеют смысл расчеты процентилей, квар-
тилей, медианы (главу 15), ранговой корреляции (глава 17) или других сводных показателей
порядковых данных.
Далее в качестве иллюстрации журнал Fortune рассматривает пример порядкового шка-
лирования наиболее успешных компаний мира (врезка 8.1. "Практика маркетинговых ис-
следований") [6].

Интервальная шкала
Интервальная шкала (interval scale)
Числовая шкала, количественно равные промежутки которой отображают равные проме-
жутки между значения измеряемых характеристик.

При использовании интервальной шкалы (interval scale) количественно равные промежутки
шкалы отображают равные значения измеряемых характеристик. Интервальная шкала не толь-
ко содержит всю информацию, заложенную в порядковую, но также позволяет сравнивать раз-

320 Часть II. Разработка плана исследования
линия между объектами. Разница между двумя значениями шкалы идентична разнице между
двумя любыми другими смежными значениями интервальной шкалы. Между значениями ин-
тервальной шкалы существует постоянный или равный интервал. Разница между 1 и 2 та же,
что и между 2 и 3, что соответствует также разнице между 5 и 6. Общеизвестным примером из
повседневной жизни является шкала температуры. В маркетинговых исследованиях данные об
отношениях покупателей, полученные по рейтинговым шкалам, часто обрабатываются как ин-
тервальные [7].
В интервальной шкале расположение точки начала отсчета не фиксируется. Точка начала
отсчета и единицы измерения выбираются произвольно. Следовательно, любое позитивное
линейное преобразование формы у = а + Ьх сохранит свойства шкалы. Здесь х — первоначаль-
ное значение шкалы, у — преобразованное значение шкалы, b — положительная константа.
Таким образом, две интервальные шкалы, оценивающие объекты А, В, С числами 1, 2, 3 и 4
или 22, 24, 26 и 28, эквивалентны. Заметьте, что вторую шкалу можно получить из первой при
преобразовании с а = 20 и b = 2. Поскольку точка начала отсчета не фиксирована, отношение
значений шкалы не имеет смысла. Из приведенного выше примера видно, что при преобразо-
вании соотношение значений В и D изменяется от 2:1 до 7:6. Тем не менее допускается ис-
пользование отношений разниц между двумя значениями. При этом константы а и b в расчет
не принимаются. Отношение разницы между D и В к разнице между С и В равно 2:1 и одина-
ково для обеих шкал.

Врезка 8.1. Практика маркетинговых исследований

Наиболее успешные компании мира
В основе табели о рангах самых преуспевающих компаний мира (World's Most Admired
Companies), как и списка наиболее успешных компаний Америки журнала Fortune, находят-
ся ранги, присвоенные компетентными экспертами: топ-менеджерами в каждой сфере биз-
неса и финансовыми аналитиками, занимающимися изучением и сравнением конкурентов
в каждой отрасли. По просьбе Fortune эксперты оценивали международные компании по
восьми критериям, используемым для ранжирования самых преуспевающих компаний
Америки: инновационность, общее качество менеджмента, стоимость компании с точки
зрения долгосрочных инвестиций, ответственность перед обществом и за окружающую сре-
ду, способность привлекать и удерживать талантливых людей, качество продукции и услуг,
финансовая устойчивость, эффективное управление корпоративными активами. Fortune
добавил девятую категорию для отражения интернационального характера нового листинга:
эффективность компании в ведении глобального бизнеса. Общий рейтинг компании бази-
руется на среднем количестве очков по всем девяти параметрам, Ниже приводится почетный
список лидеров некоторых отраслей.
Компания с наивысшим рангом
Отрасль
Авиакосмическая Boeing
Авиаперевозки British Airways
Напитки Coca-cola
Электрическое оборудование General Electric
Пищевая General Mills
Toyota Motor
Автомобильная
Нефтеперерабатывающая Royal Dutch/Shell Group
Фармацевтическая Pfizer
Косметическая Procter and Gamble
SBC Communications
Телекоммуникации




321
Глава 8. Измерение и шкалирование: основы и сравнительное шкалирование
СКВОЗНОЙ ПРИМЕР. ВЫБОР УНИВЕРМАГА

Интервальная шкала
В табл. 8.2 предпочтения респондентов относительно 10 магазинов выражены по семи-
балльной шкале. Хотя Sears получил рейтинг предпочтения 6, a Wal-Mart — 2, это не означа-
ет, что Sears оценивается в три раза выше Wal-Mart. Когда рейтинги преобразуются в экви-
валентную шкалу с И до 17, рейтинги данных магазинов становятся равными 16 и 12, при
этом коэффициент соотношения уже не равен 3 к 1. В то же время соотношение разницы
предпочтений между J.C. Penney и Wal-Mart и между Neiman Marcus и Wal-Mart равно 5 к 3
для обеих шкал.
Статистические методы для обработки интервальных шкал включают все методы, исполь-
зуемые для номинальных и порядковых данных, в том числе арифметическое среднее,
сред неквадрати чес кое отклонение (глава 15), коэффициент корреляции (глава 17) и другие
методы, обычно применяемые в маркетинговых исследованиях. Однако некоторые специ-
альные статистические показатели, такие как среднее геометрическое, среднее гармониче-
ское и коэффициент вариации для интервальных данных, нельзя применять.


Относительная шкала
Относительная шкала (ratio scale)
Наиболее информативная ш<ала. Позволяет исследователю идентифицировать и классифи-
цировать объекты, ранжировать их, а также сравнивать интервалы и разницы. Также имеет
смысл расчет коэффициентов различных значений шкалы.

Относительная шкала (ratio scale) обладает всеми свойствами номинальной, порядковой
и интервальной шкал и, кроме того, имеет точку начала отсчета. Таким образом, с помощью
относительных шкал мы можем определять и классифицировать объекты, ранжировать их,
сравнивать интервалы и разницы. Также имеет смысл расчет коэффициентов значений
шкал и не только равенство разности между 2 и 5 и разности между 14 и 17, но и то, что 14
больше 2 в семь раз. Общеизвестные примеры относительной шкалы: рост, вес, возраст и
деньги. В маркетинге с помощью относительной шкалы измеряются объемы продаж, затра-
ты, доля рынка и число покупателей.
Относительные шкалы допускают только пропорциональные преобразования формы у =
Ьх, где b — положительная константа. Нельзя добавить еще одну константу, как это делалось
для интервальных величин. Примером трансформации может быть преобразование ярдов в
футы (Ь = 3). Результаты сравнения объекта как в ярдах, так и в футах идентичны.

г СКВОЗНОЙ ПРИМЕР. ВЫБОР УНИВЕРМАГА

Относительная шкала


i С помощью относительной шкалы в табл. 8.2 респондентов просят подсчитать сумму денег,
потраченную в каждом из магазинов за последние три месяца. Примечательно, что благода-
| ря тому, что данный респондент потратил $200 в Macy's и только $10 в Wal-Mart, фактиче-
| ски он потратил в Macy's в 20 раз больше, чем в Wai-Marl. Точка начала отсчета фиксирова-
| на; 0 означает, что респондент ничего не потратил в данном магазине. Умножение данных
на 100, чтобы перевести их в центы, приводит к получению эквивалентной шкалы.
При анализе относительных данных могут использоваться все статистические методы ана- ;
лиза. В этот список входят и специальные статистические показатели, такие как геометри-
ческая средняя, гармоническая средняя и коэффициент вариации. Относительная шкала \
иллюстрируется на примере "Выбор универмага",




322 Часть II. Разработка плана исследования
Рассмотренные выше четыре основных вида шкал не исчерпывают всех существующих ва-
риантов методов измерения. Возможно построение номинальной шкалы, которая давала бы
частичную информацию о порядке (частично порядковая шкала). Более того, порядковая шка-
ла может отображать частичную информацию о расстоянии, как в случае упорядоченной мет-
рической шкалы. Но рассмотрение этих шкал выходит за рамки данной книги [8].


СОПОСТАВЛЕНИЕ МЕТОДОВ ШКАЛИРОВАНИЯ
Используемые в маркетинговых исследованиях методы шкалирования условно можно раз-
делить на сравнительные и несравнительньте (рис. 8.2). Сравнительные шкалы (comparative
scales) предполагают прямое сравнение рассматриваемых объектов. Например, респондентов
спрашивают, предпочитают они Coke или Pepsi. Данные сравнительных шкал являются отно-
сительными и имеют свойства только порядковых и ранговых величин. Поэтому сравнитель-
ное шкалирование также называют неметрическим. Как показано на рис. 8.2, сравнительные
шкалы включают парное сравнение, порядковое ранжирование, шкалы постоянной суммы,
Q-сортировку и другие операции.

Сравнительные шкалы (comparative scales)
Один из двух методов шкалирования, заключающийся в прямом сравнении рассматривае-
мых объектов.

Основное преимущество сравнительного шкалирования заключается в возможности рас-
познавания незначительных различий между рассматриваемыми объектами. При сравнении
двух объектов респондентам приходится выбирать между ними. Кроме того, респонденты вы-
полняют задание, исходя из заданных баллов предпочтения. Благодаря этому сравнительные
шкалы легко воспринимать и применять. Другое преимущество этих шкал— сравнительно
меньшее количество используемых теоретических допущений, а также устранение влияния га-
ло-эффекта или эффекта переноса, когда из-за сильного предпочтения одного товара искажа-
ется сравнительная оценка других. Основной недостаток сравнительных шкал — их порядко-
вая природа и ограничение анализа рамками определенного количества рассматриваемых объ-
ектов. Например, для сравнения RC Cola с Coke и Pepsi следует проводить новое исследование,
Эти недостатки в значительной степени устарняются при использовании несравнительных ме-
тодов шкалирования,

Несравнительные шкалы (noncomparative scales)
Один из двух методов шкалирования, заключающийся в самостоятельной оценке каждого
объекта.

При использовании несравнительных шкал (noncomparative scales), также называемых мо-
надическими или метрическими, каждый объект исходной рассматриваемой совокупности
оценивается независимо от других. Полученные данные считаются интервально или рейтинго-
воотшкалированными [9].
Например, респондентов могут попросить оценить Coke по шкале предпочтений от 1 до 6
(1 — абсолютно не нравится, 6 — очень нравится). Таким же образом оцениваются Pepsi и RC
Cola. Из рис. 8.2 видно, что несравнительные рейтинговые шкалы могут быть непрерывными
или детализированными. Детализированные рейтинговые шкалы в свою очередь разделяются
на шкалы: Лайкерта (Likert), семантического дифференциала и Стэпеля (Stapel). В маркетинго-
вых исследованиях чаще всего используется несравнительное шкалирование. Глава 9 полно-
стью посвящена данному предмету. В этой главе рассматриваются сравнительные методики
шкалирования.




Глава 8. Измерение и шкалирование: основы и сравнительное шкалирование 323
Несравнительное
Сравнительное
шкалирование калироаание.




Непрерывные Детализированные
рейтинговые рейтинговые
шкалы шкалы




Рис. 8.2. Классификация методов шкалирования



МЕТОДЫ СРАВНИТЕЛЬНОГО ШКАЛИРОВАНИЯ
Шкалирование методом попарного сравнения
Шкалирование методом попарного сравнения (paired comparison scaling)
Метод сравнительного шкалирования, при котором респонденту дается два объекта для
выбора по определенному критерию. Данные по своей природе порядковые.

Как видно из названия самого понятия, в шкалировании методом попарного сравнения
(paired comparison scaling) предполагается, что респонденту предлагаются два объекта для выбо-
ра по определенному критерию [10].
Данные по своей природе порядковые. Респондент может утверждать, что он делает покуп-
ки в J.C. Penny чаше, чем в Sears; ему нравится каша Total больше, чем Keilog's Product 19; или
нравится паста Crest больше, чем Colgate. Шкалы попарного сравнения часто используются,
когда рассматриваемые объекты являются физическими продуктами. По информации Coca-
Cola, данная компания провела свыше 190 тысяч попарных сравнений, прежде чем выпустить
New Coke [11]. Шкалирование метолом попарного сравнения— наиболее распространенная
методика сравнительного шкалирования.
Рис. 8.3 демонстрирует данные сравнений, полученные от респондентов при оценке шам-
пуней. Как видно из таблицы, респондентам для оценки пяти видов шампуней необходимо


Часть II. Разработка плана исследования
324
сделать десять сравнений. С количеством видов, равным n, [n(n —1 )/2] парных сравнений
включают все возможные пары объектов [12].
Данные попарного сравнения анализируются несколькими способами [13]. Исследователь
может подсчитать процент респондентов, предпочитающих один объект другому, суммируя
матрицы всех респондентов (рис. 8.3), поделив полученную сумму на количество опрашивае-
мых и умножив на 100. Возможна также одновременная оценка всех рассматриваемых объек-
тов. Данные попарного сравнения упорядочиваются на основе свойства транзитивности.
Транзитивность предпочтений (transitivity of preferences) означает, что если торговой марке А от-
дается предпочтение перед торговой маркой 5, а торговой марке В отдается предпочтение перед
торговой маркой С, то торговой марке А будет отдано предпочтение перед торговой маркой С.
Для получения упорядоченности исследователь определяет количество раз, когда предпочтение
было отдано отдельной торговой марке, суммируя данные по колонкам в рис. 8.3. Порядок
предпочтений респондента в этом случае выглядит следующим образом (от наиболее к наиме-
нее предпочтительному): Head and Shoulders, Jhirmack, Finesse, Pert и Vidal Sassoon. Возможно
также преобразование парных сравнений в интерватьную шкалу с помощью метода Thursione
case V. Для его детального рассмотрения можно обратиться к соответствующей литературе [ 14].

Транзитивность предпочтений (transitivity of preference)
Допущение, сделанное для преобразования данных парного сравнения в упорядоченные
данные. Допущение предполагает, что если торговой марке А отдается предпочтение перед
В, а торговой марке В отдается предпочтение перед С, то торговой марке А будет отдано
предпочтение перед торговой маркой С.


Инструкция
Вам будет представлено десять различных парных комбинацей шампуней. Из каждой па-
ры, пожалуйста, выберите одну марку, которую Вы предпочтете для личного пользования.
Таблица записи результатов
Jhirmmack Finesse Vidal Sassoon Head and Shoulders Pert
Jhirmmack 0 0 1 0
Finesse 1* 0 1 0
Vidal Sassoon 1 1 1 1
Head and Shoulders 0 0 0 0
Pert 1 1 0 1
Предпочтение** 3 2 0 4 1
*I означает, что марке шампуня в соответствующей колонке было отдано предпочтение по сравне-
нию с маркой шампуня в соответствующей строке. О означает, что марка в строке была предпочтена
Марке шампуня в соответствующей колонке.
** Количество раз, когда было отдано предпочтение отдельной марке, рассчитывается суммирова-
нием единиц по каждой колонке.

Рис. 8.3. Исследование предпочтений марок, шампуней с использованием попарных сравнений

Предлагалось несколько модификаций методик попарного сравнения. Одна из них пред-
полагает включение ответов нейтральных (безразличных, с отсутствием мнений). Другой вари-
ант развития метола — использование попарных сравнений с градацией. При его применении
респондента просят не просто выбрать предпочтительную торговую марку, но и указать, на-
сколько она предпочтительнее. Степень предпочтения может быть выражена суммой, которую
опрашиваемый готов заплатить за понравившуюся торговую марку. В результате получают де-
нежную метрическую шкалу. Еще одна модификация шкалы попарного сравнения широко
используется для получения суждений о сходствах при многомерном шкалировании.


Глава 8. Измерение и шкалирование: основы и сравнительное шкалирование 325
Шкалирование методом попарного сравнения полезно, когда количество торговых марок
ограничено, поскольку оно требует прямого сравнения и очевидного выбора. Однако при
большом количестве торговых марок проведение попарных сравнений становится весьма гро-
моздким. Среди прочих недостатков есть возможность нарушения допущения транзитивности,
что приведет к смещению результатов в случае изменения порядка представления объектов.
Попарные сравнения имеют мало общего с рыночной ситуацией, в рамках каждой выбирают
из множества вариантов. Возможно также, что респонденты предпочитают один объект некото-
рым другим, но он не нравится им абсолютно. Во врезке 8.2 показаны некоторые новые аспек-
ты применения шкал попарного сравнения [15].

Упорядоченное шкалирование
Упорядоченное шкалирование (rank-order scaling)
Метод сравнительного шкалирования, при котором респондентам предлагается одновременно
несколько объектов с тем, чтобы они проранжировали их по определенному критерию.

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

Инструкция
Расположите следующие марки зубных паст в зависимости от ваших предпочтений. Сна-
чала выберите наиболее понравившуюся марку и присвойте ей номер 1. Далее выберите вто-
рую по предпочтительности марку и присвойте ей номер 2. Продолжайте ранжирование для
оставшихся марок паст, Наименее понравившаяся должна иметь ранг 10.
Марки не должны иметь одинаковых оценок.
Критерий предпочтения вы выбираете индивидуально. Нет правильных и неправильных
огветов. Просто пытайтесь быть последовательными.

Торговая марка Ранг
1. Crest
2. Colgate
3. Aim
4. Gleem
5. Macleans
.6. Ultra Brite
7. Close Up
8. Pepsodent
9. Plus White
10. Stripe


Рис. 8.4. Предпочтения марок зубных паст с помощью упорядоченного шкалирования

326 Часть I I . Разработка плана исследования
Упорядоченное шкалирование широко используется для измерения предпочтений торго-
вых марок и их атрибутов. Упорядоченные данные от респондентов часто получаются с помо-
щью сравнительного анализа (см. главу 21), поскольку упорядоченное шкалирование заставля-
ет респондента находить различия между отдельными рассматриваемыми объектами. Более то-
го, по сравнению с попарным сравнением этот вид шкалирования точнее отображает
покупательскую среду. Это также требует меньше времени и устраняет возможность нетранзи-
тивных ответов. При наличии п рассматриваемых объектов, необходимо сделать лишь (п— 1)
решений при упорядоченном шкалировании. В то же время при парном сравнении необходи-
мо [п (п—1)/2] решений. Другое преимущество данной методики —простота ее восприятия рес-
пондентами, которые с легкостью разбираются в инструкциях по ранжированию. Основной
недостаток объясняется получением в результате только порядковых данных.

Врезка 8.2. Практика маркетинговых исследований

Шкалирование методом попарных сравнений
Наиболее распространенный метод вкусового тестирования — попарное сравнение. По-
требителя просят попробовать два различных продукта и выбрать один с самым приятным
вкусом. Тестирование проводится в неофициальной обстановке: дома или в специально
подготовленном месте. Для адекватности результатов сравнения необходимо не меньше ты-
сячи проб.
Тестирование вслепую безалкогольных напитков, при значительном влиянии на потре-
бительское решение таких факторов, как сложившийся образ, самовосприятие и торговая
марка, может оказаться плохим индикатором потенциального успеха на рынке. Выпуск New
Coke служит примером такой ситуации, При тестировании вслепую методом попарного
сравнения New Coke имела явное преимущество, но вывод новой марки на рынок оказался
менее успешным, в основном из-за того, что имидж играет большую роль при покупке без-
алкогольных напитков.

Наконец, благодаря допущению транзитивности, упорядоченные данные можно преобра-
зовать в эквивалентные данные попарного сравнения, и наоборот. Эту возможность иллюстри-
рует рис. 8.3, Следовательно, можно получить интервальную шкату из упорядоченных данных
с помошью процедуры Thurstone case V. Имеются также и другие подходы к получению интер-
вальных шкал из упорядоченных данных [16].

Шкалирование с постоянной суммой
Шкалирование с постоянной суммой (constant sum scaling)
Метод сравнительного шкалирования, при котором респондентов просят распределить по-
стоянную сумму баллов, долларов или фишек между объектами сравнения по определен-
ному критерию.

При шкалировании с постоянной суммой (constant sum scaling) респонденты распределяют
постоянную сумму баллов, долларов или фишек между объектами сравнения по определенно-
му критерию. Как показано на рис. 8.5, опрашиваемых могут попросить разделить 100 очков
между свойствами туалетного мыла в зависимости от важности каждого из них. Если свойство
несущественное, то респондент ставит нуль баллов. Если какое-то свойство в два раза важнее
какого-либо другого, оно получает в два раза больше баллов. Общая сумма баллов всегда равна
100, Отсюда происходит название метода шкалирования.
Свойства объекта шкалируются делением суммы баллов, присвоенных каждому из них
всеми опрашиваемыми, на общее количество респондентов. На рис. 8.5 эти данные представ-
лены в разбивке по трем группам или сегментам опрашиваемых. Сегмент I включает группу,
ключевым фактором для которой служит цена. Для сегмента II наиболее важна моющая спо-
собность. Представители сегмента III уделяют особое внимание пене, запаху, увлажнению и


Глава 8. Измерение и шкалирование: основы и сравнительное шкалирование 327
моюшей способности. Подобную информацию нельзя получить из упорядоченных данных без
трансформации их в интервальные данные. Необходимо отметить, что метод постоянной сум-
мы имеет фиксированную точку начала отсчета — Ю баллов в два раза больше 5 баллов, а раз-
ница между 5 и 2 такая же, как между 57 и 54. Поэтому шкала с постоянной суммой иногда
рассматривается как метрическая. Однако данное утверждение может быть верным только для
набора рассматриваемых объектов, результаты опроса нельзя обобщать для сравнения с объек-
тами, не включенными в исследование. Значит, имея сравнительную природу и ограниченные
возможности для обобщения, метод постоянной суммы — это разновидность порядкового
шкалирования. Из рис. 8.5 видно, что расположение баллов зависит от специфических
свойств, оцениваемых в исследовании.

Инструкция
Ниже представлены восемь свойств туалетного мыла. Распределите 100 баллов между
свойствами в соответствии с их важностью для вас. Чем больше баллов вы отдаете конкрет-
ному свойству, тем более важным оно для вас является. Если свойство не имеет значения,
ставьте нуль баллов. Если оно в два раза важнее какого-либо другого свойства, отдайте ему в
два раза больше баллов.
Формы
Средние ответы по трем сегментам
Свойство Сегмент I Сегмент II Сегмент III
1 . Мягкость 8 2 4
2. Пена 2 4 17
3 . Уменьшение в размерах 3 9 7
4. Цена 53 17 9
5. Аромат 9 0 19
6 . Упаковка 7 5 9
7. Увлажнение 5 3 20
8. Моющая сила 13 60 15
Сумма 100 100 100

Рис. 8.5. Оценка важности свойств туалетного мыла методом постоянной суммы

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

Q-сортировка и другие процедуры
Шкалирование методом Q-сортировки (Q-sort scaling) разработано для быстрого установле-
ния различий между большим количеством объектов. Этот метод заключается в процессе упо-
рядочения, при котором объекты разбиваются на группы в зависимости от схожести по опреде-
ленному критерию. Например, опрашиваемым на отдельных карточках выдается 100 утвержде-
ний, выражающих определенные мнения. Их нужно разделить на 11 групп, в зависимости от
того, насколько они с ними согласны. Количество рассматриваемых утверждений должно на-
ходиться в пределах от 60 до 140; количество от 60 до 90 является оптимальным.

328 Часть II. Разработка плана исследования
Шкалирование методом Q-сортировки (Q-sort scaling)
Метод сравнительного анализа, использующий процедуру упорядочения, при которой объ-
екты разбиваются на группы в зависимости от схожести по определенному критерию.

Еще один метод сравнительного шкалирования— это оценка значимости [17]. При ис-
пользовании данной методики числа присваиваются объектам таким образом, что соотноше-
ния между присвоенными числами отражают соотношения между объектами по определенно-
му признаку. Например, респондентов просят выразить свое согласие или несогласие с утвер-
ждениями, выражающими отношение к универмагам. Для этого они могут использовать числа
от нуля до ста. Наконец, следует отметить шкалирование Гутмана (Guttman) или анализ
шкальных диаграмм, включающий процедуру решения вопроса о том, можно ли набор объек-
тов разместить на внутренне последовательной, одномерной шкале.


ВЕРБАЛЬНЫЕ ПРОТОКОЛЫ
Вербальный протокол (verbal protocol)
Метод, используемый для исследования познавательных реакций или мыслительных
процессов через высказывание их вслух при выполнении задания или осуществлении
покупки.

Особенно полезен при измерении познавательных реакций или мыслительных процессов
метод вербальных протоколов (verbal protocols). Респондентов просят "рассуждать вслух" и озву-
чивать все мысли, приходящие в голову в процессе принятия решения или выполнения зада-
ния. Исследователь говорит: "Говорите вслух все, что приходит на ум, независимо от того, на-
сколько это тривиально". Но даже при такой ясной постановке задачи респондент может мол-
чать. В этом случае исследователь скажет: "Помните, вы говорите все, о чем думаете". Все
сказанное опрашиваемым записывается на магнитофон. Эта запись высказанных мыслей рес-
пондента называется протоколом [18].
Протоколы используются для измерения потребительских познавательных реакций при ре-
альных покупках и в моделируемой среде. Интервьюер сопровождает респондента с микрофо-
ном, записывая все его высказывания. Собранные таким образом протоколы применялись для
определения характеристик и мотивов покупательских решений, потребительского поведения
при использовании продукта и влияния покупательской среды на решения потребителей.
Протокольный анализ также применялся для измерения потребительской реакции на рекламу.
Сразу после показа рекламы респондента просят перечислить все мысли, пришедшие в голову
во время просмотра. Опрашиваемому дается ограниченный промежуток времени для перечис-
ления мыслей, чтобы минимизировать вероятность включения мыслей, возникших после про-
смотра сообщения. После составления протокола высказывания индивида или познавательные
реакции распределяются натри категории [19].
Категория Определение Пример
Высказывания "За" Поддерживает утверждение, сделанное в со- "Диетическая Coke имеет великолепный вкус"
общении
Высказывания "Против" Опровержение утверждения, сделанного в "Диетическая Coke имеет странный привкус"
сообщении
Недоверие источнику Негативное мнение об источнике послания "Coca-Cola ведет бизнес нечестно"
Протоколы, как правило, все же неполны. У респондента есть множество мыслей, которые
он или она не может высказать вслух. Исследователю необходимо проанализировать неполную
запись для того, чтобы сделать вывод о познавательной реакции, заложенной в ней.



Глава 8. Измерение и шкалирование: основы и сравнительное шкалирование 329
МЕЖДУНАРОДНЫЕ МАРКЕТИНГОВЫЕ
ИССЛЕДОВАНИЯ
В четырех основных шкалах уровень точности измерений увеличивается от номинальной к
порядковой, затем к интервальной и, наконец, к относительной шкале. Это увеличение уровня
точности измерения сопровождается увеличением сложности. С точки зрения респондентов,
номинальные шкалы наиболее простые в применении, а относительные — наиболее сложные.
Респонденты в развитых странах, благодаря высокому уровню образования и потребительского
опыта, довольно хорошо ориентируются в интервальных и относительных шкалах. В то же вре-
мя существует мнение, что в некоторых развивающихся странах мнение респондента не всегда
адекватно формулируется. Это означает, что опрашиваемые испытывают затруднения при за-
полнении интервальной или относительной шкалы. Предпочтения лучше всего измерять по
порядковой шкале. Особенно рекомендуется применение двоичной шкалы (предпочитается/не
предпочитается) — простейшего вида порядковой шкалы [20].
Например, при измерении предпочтений покупателей джинсов в США Lev! Strauss & Co.
может попросить потребителей оценить свои предпочтения по поводу уместности джинсов в
определенных случаях по семибалльной интервальной шкале. Одновременно потребителям в
Папуа-Новой Гвинее можно просто продемонстрировать пару джинсов, чтобы узнать, будут ли
они носить их в конкретных случаях (например, при походе в магазин, на работе, на отдыхе и
т.д.). Преимущество выбора наиболее подходящей из основных шкал для целевой группы рес-
пондентов хорошо проиллюстрировано на следующем примере.

ПРИМЕР. Автомобильная война — Япония точит копья
Впервые европейские журналисты присудили звание "автомобиль года" новой японской
модели, сделанной в Великобритании, — Micra компании Nissan, стоимостью 10 тысяч дол-
ларов. Это оказалось большим ударом для европейских автомобилестроителей, долгое время
пытавшихся отбивать атаки японцев на свои рынки сбыта. "Они изменят баланс конкурен-
ции", — предупреждает Брюс Блисс, директор по бизнес-стратегии Ford of Europe, Inc. Как
это удалось японцам?
Nissan провела исследование предпочтений европейских потребителей с использованием
интервальных шкал для определения величины разницы между отдельными предпочте-
ниями. Использование интервальных шкал позволило Nissan сравнить различные свойства
автомобилей и выделить наиболее значительные. Полученные основные потребительские
предпочтения послужили основой для японского вторжения через перемешение производ-
ства в Европу и создание технических центров для приспособления к местным вкусам и
предпочтениям. К 1998 году японцы производили в Европе около миллиона автомобилей
ежегодно, 75% из них — в Британии. Японцы завоевывают нишу Renault во Франции, Ита-
лии и Испании. Европейским автомобилестроителям приходится быть начеку в условиях
такой жесткой конкуренции [2] ].

Следует также отметить, что сравнительные шкалы, кроме попарных сравнений, требуют
сравнения множества объектов и таким образом давят на респондентов. Несравнительные
шкалы, в отличие от них, предполагают отдельное шкалирование объектов в группе, т.е. одно-
временно оценивается только один объект. Следовательно, несравнительные шкалы более про-
сты в работе и удобны в странах с низким уровнем образования, незнакомыми с маркетинго-
выми исследованиями.


ЭТИКА МАРКЕТИНГОВЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
Для ответа на поставленные вопросы и проверку гипотезы исследователю необходимо вы-
брать подходящие виды шкал. Например, Wall Street Journal хочет получить информацию о чи-
тающих и не читающих эту газету. Оптимальный способ получения информации о личных ха-


330 Часть II. Разработка плана исследования
рактеристиках — выдача респондентам (читающим и нечитающим) нескольких карточек, на
каждой из которых расположена какая-либо одна из черт личности. Опрашиваемых просят
проранжировать карточки в зависимости от того, насколько им присущи качества, указанные в
карточках (от наиболее подходящих к неподходящим). Этот процесс позволить глубоко оце-
нить личные качества респондентов, которым позволено сравнивать и перемешать карточки.
Однако полученные данные являются порядковыми, и их сложно использовать в многомерном
анализе. Для исследования различий между личностными характеристиками тех, кто читает и
не читает газету, и использования полученных результатов при определении параметров марке-
тинговой стратегии необходимо получить интервальные данные. Ответственность за получе-
ние данных, необходимых для ответа на поставленные вопросы, как показывает следующий
пример, полностью лежит на исследователе.

ПРИМЕР. Этические проблемы шкалирования
При изучении этических суждений маркетологов-исследователей использовались зара-
нее разработанные шкалы. После предварительного опроса, проведенного на выборке из 65
профессиональных маркетологов, выяснилось, что формулировка некоторых оригинальных
вопросов не соответствовала цели их включения в анкету. Поэтому их формулировку необ-
ходимо изменить. Например, пункт, содержащий намек на пол персонажа: "Он указал на
то..",— был изменен на: "Менеджер проекта указал на то...". Опрашиваемых попросили
выразить свое одобрение или неодобрение с описанными действиями директора по марке-
I тинговым исследованиям в зависимости от определенного сценария. Понимая, что двоич-
| ная, или дихотомическая, шкала слишком ограничена, одобрение и неодобрение оценива-
; лись по пятибалльной шкале: 1 — неодобрение, 2 — частичное неодобрение, 3 — нейтраль-
f ная оценка, 4 — частичное одобрение, 5 — одобрение. Таким образом была решена проблема
I шкалирования [22].

После сбора данных их необходимо правильно проанализировать. Если собираются данные
на основе номинальной шкалы, то используются статистические методы, допустимые для ана-
лиза номинальных данных. При анализе порядковых данных нельзя использовать статистиче-
ские инструменты, предназначенные для интервальных и относительных данных. Выводы,
основанные на неправильно использованной статистике, являются неверными. Согласно при-
веденному выше примеру с личными характеристиками, при сборе упорядоченных данных бу-
дут получены порядковые данные, Если после сбора данных клиент хочет узнать отличитель-
ные характеристики читающих и не читающих газету респондентов, следует быть осторожны-
ми при обработке данных с применением неметрических методик анализа (рассматриваемых в
главе 15). При нехватке у исследователя знаний и опыта для выбора и использования соответ-
ствующих статистических методов необходимую помощь можно получить из других источни-
ков, например от статистиков.


ИСПОЛЬЗОВАНИЕ INTERNET И КОМПЬЮТЕРА
Все рассмотренные выше типы шкал могут использоваться и в Internet. Это касается и наи-
более распространенных сравнительных шкал. В данном случае применяются вербальные, ау-
лиальные и визуальные попарные сравнения. Весьма сложно, однако, сравнивать вкусы, запа-
хи и ощущения от прикосновения. Проблематично также применение специфических шкал,
таких как Q-сортировка. Применение сравнительных шкал можно облегчить поиском в
Internet схожих шкал, использованных другими исследователями.

ПРИМЕР. Основные типы шкалы помогают Domino стать главным конкурентом
Для установления отношений с клинетами и распространения информации о своей про- ;
^ дукции пиццерия Domino's Pizza создает систему Web-страниц. Компания рассматривает |
\ свои страницы в Internet как инструмент получения информации о клиентах и таким обра- |


Глава 8. Измерение и шкалирование: основы и сравнительное шкалирование 331
зом проводит маркетинговые исследования. Хотя пицца не продается on-line, компания
имеет национальную Web-страницу (www.doininos.com) и страницы для каждой из ре-
гиональных дочерних компаний.
На Web-странице Гейнсвиля покупателя просят заполнить форму с комментариями.
Размещение подобных форм, различных на каждом сайте, помогает местным менеджерам
лучше понять покупательские потребности и лучше их обслужить. Различные шкалы ис-
пользуются для получения следующей информации.
• Имя, телефон и адрес электронной почты (номинальная шкала).
• Впечатление от сервиса, предлагаемого Domino's Pizza в целом (интервальная шкала).
• Оценка продуктов и цен (интервальная шкала).
• Предпочтения среди местных пиццерий (порядковая шкала).
• Удовлетворенность клиентов (интервальная шкала),
• Сумма, потраченная на пиццу и другие продукты быстрого питания (относительная I
шкала).
Такой подход позволяет компании создать базу данных по клиентам для целевого марке- j
( тинга и для выяснения возможностей улучшения отдельных компонентов комплекса марке- f
тинга. Подобные опросы позволяют маркетологам Domino измерять степень потребитель- ]
I ской удовлетворенности и получать данные для множества других целей, привязывая, на- :
I пример, удовлетворенность покупателей к уровню их доходов [23].

Программы для создания базы данных позволяют исследователям разрабатывать и тестиро-
вать различные шкалы для определения возможности их применения в каждом отдельном слу-
чае. Например, автор разработал и протестировал порядковую, интервальную и относительные
конфигурации с помощью dBase. Доступны также некоторые готовые программные пакеты.
Для обработки шкал попарного сравнения при тестировании вкусов можно применять микро-
компьютеры. Существует несколько программ для разработки и расчета результатов шкал по-
парного сравнения. EZPAIR Барри Кохена позволяет разрабатывать шкалы тестирование про-
дуктов для попарного сравнения с использованием статистических методов контроля качества.
В результате возможно тестирование с быстрым получением надежных результатов при абсо-
лютном преимуществе одного продукта.

В Центре внимания Burke

В своих многочисленных исследованиях Burke применяет все четыре основные вида •
I шкал. Номинальные шкалы используются для обозначения торговых марок, магазинов,
-* рекламных обращений и фактически всех видов рассматриваемых объектов. Порядковые
i шкалы применяются для ранжирования названий новых продуктов, упаковок, конкури-
I рующих торговых марок и других вариантов выбора с точки зрения предпочтений и покула-
I тельных намерений. В большинстве проектов также используются некоторые разновидности
| интервального шкалирования. Удовлетворенность потребителя, например, измеряется по
j четырсхбалльной шкале (I — полностью неудовлетворен, 2 — частично неудовлетворен, 3 —
I частично удовлетворен, 4 — полностью удовлетворен). Относительные шкалы используются
! для измерения потенциального и фактического объема продаж, а также величины сегмента
I рынка. Применение относительной шкалы представлено системой интегрированной кон-
цептуальной оценки (Intergrated Concept Evaluation System — ICES) Burke. ICES оценивает
идеи новых продуктов через установление количества единиц каждого отдельного продукта,
которое потенциально можно продать 100 домохозяйствам. Этот показатель— Concept
Potential Score (CPS), образует относительную шкалу. На основе CPS выявляются идеи про-
дуктов с наибольшим потенциалом.




Часть II. Разработка плана исследования
332


90 .
со
« | во
,




Потенциальный| балл идеи продук
количество едимщнаЮОдомохозя

о
^J
о





О)
о

о
^
со
о
-




го
о
10 -


п
1 2 3 4 5
Оцениваемые идеи

Производитель корма для собак выявил возможности разработки 13 новых видов про-
дуктов, и ему необходимо выделить приоритетные направления развития производства. Для
выполнения этого задания выбран показатель CPS благодаря его способности эффективно
оценивать различные идеи нового товара и прогнозировать потенциальный объем продаж.
На основе CPS выделено несколько разновидностей продуктов с наибольшим потенциалом,
несколько менее перспективных идей отложено, а остальные отправлены на доработку. ICES
помогла производителю быстро расставить приоритеты, но реальная оценка становится из-
вестной, когда тестирование идеи и продукта, а также показатели продаж в условиях реаль-
ного рынка подтверждают правильность сделанных выводов. Поэтому производитель создал
базу данных оценки идей товаров, чтобы в будущем сравнить фактические результаты с про-
гнозами на основе модели ICES.
Следует добавить, что Burke очень осторожно относится к применению сравнительных
шкал, Для пояснения причин такой осторожности рассмотрим следующую ситуацию.
Менеджер по продукту отчитывается перед президентом компании.
Менеджер: "100 человек протестировали идеи двух наших новых товаров и 70% заявили,
что они предпочитают товар А\ Давайте запускать его в производство".
Президент, немного подумав, спрашивает: "Вы считаете, все будут покупать этот новый
товар?"
Менеджер: "Мы этого не спрашивали, мы знаем только, что 70% предпочли А".
Президент: "Может, А — просто лучший из двух плохих продуктов?"
Можно продолжить эту беседу, но и этот отрывок ярко иллюстрирует причины осторож-
ного подхода Burke к использованию сравнительного шкалирования. Когда вы просите рес-
пондентов сравнить, упорядочить, поставить баллы или выявить сравнительное предпочте-
ние, вы просите сделать внутреннюю оценку объектов группы. Результаты подобных оценок
нельзя применять для сопоставления с объектами, не входящими в группу.



РЕЗЮМЕ
Процесс измерения заключается в присвоении объектам чисел или других символов
по определенным правилам. Шкалирование включает создание последовательного ряда
(континуума), на котором размещаются измеряемые объекты. Номинальная, порядковая, ин-
тервальная и относительная шкалы представляют собой четыре основных типа шкал. Из них


333
Глава 8. Измерение и шкалирование: основы и сравнительное шкалирование
наиболее простая — номинальная, так как числа в ней присваиваются только для идентифика-
ции объектов. В порядковой шкале, следующей по сложности, числа обозначают относитель-
ную позицию объектов, но не разницу между ними. Интервальная шкала допускает сравнение
разницы между объектами. Однако, поскольку точка начала отсчета выбирается произвольно,
не имеет смысла расчет отношений значений интервальной шкалы друг к другу. Наивысший
уровень сложности измерения представлен относительной шкалой с фиксированной нулевой
точкой. При использовании данной шкалы исследователь может рассчитывать коэффициенты,
показывающие отношения одних значений шкалы к другим. Относительная шкала обладает
всеми свойствами более низких по уровню сложности шкал.
Методы шкалирования можно поделить на сравнительные и несравнительные. Сравнитель-
ное шкалирование предполагает прямое сравнение рассматриваемых объектов. Сравнительное
шкалирование включает следующие методы: попарное сравнение, упорядочение, шкалирование с
постоянной суммой и Q-сортировку. Данные, полученные с помощью этих процедур, имеют
только свойства порядковых величин. Вербальные протоколы, при применении которых респон-
дентов просят думать вслух, могут использоваться для измерения познавательных реакций.
Во многих развитых странах опрашиваемые, благодаря высокому уровню образования и по-
требительскому опыту, в состоянии дать качественные ответы на вопросы интервальной и от-
носительной типов шкал. В развивающихся же странах измерения лучше проводить с исполь-
зованием порядковых шкал. Этические соображения также предусматривают необходимость
выбора соответствующих видов шкал для получения данных, необходимых для ответа на во-
просы исследования и тестирования гипотезы. Для применения различных шкал можно также
воспользоваться специальными компьютерными программами и Internet,


ОСНОВНЫЕ ТЕРМИНЫ И ПОНЯТИЯ
транзитивность предпочтений (transitivity
вербальные протоколы (verbal protocols),
of preferences)
измерение (measurement)
упорядоченное шкалирование (rank-order
интервальная шкала (interval scale) scaling)
несравнительные шкалы (noncomparative шкалирование (scaling)
scales)
шкалирование методом Q-сортировки
номинальная шкала (nominal scale) (Q-sort scaling)
шкалирование методом попарного срав-
относительная шкала (ratio scale)
нения (paired comparison scaling)
порядковая шкала (ordinal scale)
шкалирование с постоянной суммой
сравнительные шкалы (comparative scales)
(constant sum scaling)


УПРАЖНЕНИЯ
Вопросы
1. Что такое измерение?
2. Назовите основные типы шкал.
3. Опишите различия между номинальной и порядковой шкалой.
4. Объясните смысл свободного выбора точки начала отсчета для интервальных шкал.
5. В чем заключаются преимущества относительной шкалы по сравнению с интервальной?
Существенны ли они?
6. Дайте определение и характеристику шкалы со сравнительным рейтингом.
7. Что такое попарное сравнение?


Часть II. Разработка плана исследования
334
8. Перечислите преимущества и недостатки сравнительного попарного шкалирования.
9. Дайте характеристику шкале с постоянной суммой. В чем ее отличия от других сравнитель-
ных шкал?
10. Изложите метод Q-сортировки.
11. Что такое вербальный протокол? Как он используется?


Задания
1. Определите вид шкалы (номинальная, порядковая, интервальная или относительная) в
каждом из приведенных ниже случаев.
a) Я люблю решать кроссворды
Не согласен Согласен
1 2 3 4 5
b) Ваш возраст _
c) Пожалуйста, разместите следующие виды свободного времяпровождения с точки зре-
ния ваших личных предпочтений, присваивая ранг от 1 до 5.
I. Чтение журналов
II. Просмотр телевизора
III. Встречи с друзьями
IV. Покупки
V. Посещение ресторанов
d) Номер вашего полиса социального страхования ___ .
e) Сколько времени в среднем в рабочие дни вы посвящаете подготовке домашних заданий?
1. Меньше 15 минут
П. От 15 до 30 минут
III. От 31 до 60 минут
IV. Отб! до 120 минут
V. Больше 120 минут
О Какую сумму денег вы потратили в прошлом месяце на развлечения?
2. Предположим, что каждый из перечисленных вопросов был задан ста респондентам. Опре-
делите метод анализа, с помощью которого можно сделать выводы по каждому из вопросов.


УПРАЖНЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ INTERNET
И КОМПЬЮТЕРА
1, Посетите Web-страницы двух компаний, проводящих опросы. Проанализируйте по одному
опросу каждой фирмы и критически оцените использование шкал.
2, Найдите в сети по два примера каждой из шкал. Напишите сообщение о контексте, в кото-
ром использовались эти шкалы.
3. Найдите и Internet пять ведущих марок автомобилей мира за прошлый год. Упорядочите их
список в зависимости от объема продаж.
4. Target и Wal-Mart ˜ два магазина, участвующих в исследовательском проекте "Выбор уни-
вермага", Разработайте ряд шкал попарных сравнений для сравнения характеристик имид-
жа этих двух магазинов с помощью их Web-страниц (www. targetstores. com,
www.wal-mart. com). Сравните характеристики имиджа, определенные вами, и те, кото-
рые применялись в исследовательском проекте "Выбор универмага" (см. главу 2, раздел ре-
левантных характеристик).


Глава 8. Измерение и шкалирование: основы и сравнительное шкалирование 335
КОММЕНТАРИИ
1. "India End at 112", Indian Express, December 24,1997, p. 15.
2. Warren Shoulberg, "Mall People", Home Textiles Today, August 18, 1997, p. 16; "The Mailing of
America", Quirk's Marketing Research Review, May 1990, p. 15.
3. Ken Gofton, "If It Moves Measure It", Marketing (Marketing Technique Supplement), September 4,
1997, p. 17; Jum C. Nunnally, Psychometric Theory, 2nd ed (New York: McGraw-Hill, 1978), p. 3.
4. V. Srinivasan, Chan Su Park, "Surprising Robustness of the Self-Explicated Approach to Customer
Preference Structure Measurement", Journal of Marketing Research, May 1997, p. 286-291; Stanley
S. Stevens, "Mathematics, Measurement and Psychophysics", in Stanley S. Steven (ed.). Handbook
of Experimental Psychology (New York: John Wilev, 1951).
5. Wade D. Cook, Moshe Kress, Lawrence M. Seiford, "On the Use of Ordinal Data in Data
Envelopment Analysis", Journal of the Operational Research Society, February 1993, p. 133-140;
William D. Perreault, Jr., Forrest W. Young, "Alternating Least Squares Optimal Scaling: Analysis of
Nonmetric Data in Marketing Research", Journal of Marketing Research, February 1980, p. 1—13.
6. Anne Fisher, "The World's Most Admired Companies", Fortune, October 27, 1997, p. 220.
7. Michael Lynn, Judy Harris, "The Desire for Unique Consumer Products: A New Individual
Difference Scale", Psychology & Marketing, September 1997, p. 601—616.
8. Характеристику этих шкал см. в работах Christian Genest. Shuang-Shuang Zhang, "A Graphical
Analysis of Ratio-Scaled Paired Comparison Data", Management Science, March 1996, p. 335—349;
C.H. Coombs, "Theory and Methods of Social Measurement", in L. Festinger, D. Katz (eds.),
Research Methods in the Behavioral Sciences (New York: Holt, Rinehart& Winston, 1953).
9. Конечно, здесь есть некоторое противоречие. См., например, статью Moonsig Kang, Antonie
Stam, "PAHAP: A Pairwise Aggregated Hierarchical Analysis of Ratio-Scale Preferences", Decision
Sciences, July-August 1994, p. 607-624.
10. Deborah L. Kellogg, Richard B. Chase, "Constructing an Empirically Derived Measure for
Customer Contact", Management Science, November 1995, p. 1734—1749; Kirn P, Corfman,
"Comparability and Comparison Levels Used in Choices among Consumer Products", Journal of
Marketing Research, August 1991, p. 368—374.
11. Leah Rickard, "Remembering New Coke", Advertising Age, April 17, 1995, p. 6; "Coke's Flip-Flop
Underscores Risks of Consumer Taste Tests", Wall Street Journal, July IS, 1985, p. 25.
12. Тем не менее не стоит сравнивать все возможные пары объектов. Циклический метод, в ча-
стности, позволяет значительно сократить количество оцениваемых пар. Рассмотрение этих
приемов см. в статье Naresh К. Malhotra, Arun К. Jain, Christian Pinson, "The Robustness of
MDS Configurations in the Case of Incomplete Data", Journal of Marketing Research, February
1988, p. 95-102.
13. Более сложные случаи попарного сравнения приведены в статье Christian Genest, Shuang-
Shuang Zhang, "A Graphical Analysis of Ratio-Scaled Paired Comparison Data", Management
Science, March 1996, p. 335-339-
14. Rensis Likert, Sydney Roslow, Gardner Murphy, "A Simple and Reliable Method of Scoring the
Thurstone Attitude Scales", Personnel Psychology, Autumn 1993, p. 689-690; L.L. Thurstone, The
Measurement of Values (Chicago: University of Chicago Press, 1959). См. также статью Naresh
К. Malhotra, "Marketing Linen Services to Hospitals: A Conceptual Framework and an Empirical
Investigation Using Thurstone's Case VAnalysis", Journal of Health Care Marketing, March 1986,
p. 43-50.
15. Thomas T. Semon, "Design of Taste Tests Depends on Product, Research Purpose", Marketing
News, September 12, 1994, p. 5, 14; Tim Davis, "Taste Tests: Are the Blind Leading the Blind?",
Beverage World, April 1987, p. 43-48, 85.



336 Часть II. Разработка плана исследования
16. Michael W. Herman, Waldemar W. Koczkodaj, "A Monte Carlo Study of Pairwise Comparison",
Information Processing Letters, January 15, 1996, p. 25-29.
17. Noel M. Noel, Nessim Hanna, "Benchmarking Consumer Perceptions of Product Quality with
Price: An Exploration", Psychology & Marketing, September 1996, p. 591—604; E.Jan-Benedict,
M. Steenkamp, Dick R. Wittink, "The Metric Quality of Full-Profile Judgments and the Number of
Attribute Levels Effect in Conjoint Analysis", International Journal of Research in Marketing, June
1994, p. 275-286.
18. Самые свежие примеры применения вербальных протоколов приведены в статьях. David
A. Harrison, Магу Е. McLaughlin, Terry M. Coalter, "Context, Cognition, Common Method
Variance: Psychometric Properties and Verbal Protocol Evidence", Organizational Behavior & Human
Decision Processes, December 1996, p. 246-261; S.F. Gardial, D.S. demons, R.B. Woodruff, D.W.
Schumann, M.J. Bums, "Comparing Consumers' Recall of Prepurchase and Postpurchase Product
Evaluation Experiences", Journal of Consumer Research, March 1994, p. 548-560.
19. David Glen Mick, "Levels of Subjective Comprehension in Advertising Processing and Their
Relations to Ad Perceptions, Attitudes, and Memory", Journal of Consumer Research, March 1992,
p. 411—424; Peter L. Wright, "Cognitive Processes Mediating Acceptance of Advertising", Journal of
Marketing Research, February 1973, p. 53—62; Peter L.Wright, "Cognitive Responses to Mass
Media Advocacy and Cognitive Choice Processes", in R. Petty, T. Ostrum, T. Brock (eds.), Cognitive
Responses to Persuasion (New York: McGraw-Hill, 1978).
20. Joseph Marinelli, Anastasia Schleck, "Collecting, Processing Data for Marketing Research
Worldwide", Marketing News, August 18, 1997, p. 12, 14; Naresh K. Malhotra, "A Methodology for
Measuring Consumer Preferences in Developing Countries", International Marking Review,
Autumn 1988, p. 52-66.
21. Rachel Miller, "On the Right Track", Marketing, October 9, 1997, p. 29-31; Business Week,
December 14, 1992.
22. I.P. Akaah, "Differences in Research Ethics Judgments between Male and Female Marketing
Professionals", Journal of Business Ethics, 1989, p. 375—381. См. также статью Amisom Singhapakdi,
Scott J. Vitell, Kumar C. Rallapalli, Kenneth L.Kraft, "The Perceived Role of Ethics and Social
Responsibility: A Scale Development", Journal of Business Ethics, November 1996, p. 1131—1140.
23. www. dominos . com




Глава 8, Измерение и шкалирование: основы и сравнительное шкалирование 337
Глава 9
Измерение и шкалирование:
методы несравнительного
шкалирования
После изучения материала этой главы вы должны уметь...
1. Дать характеристику методов несравнительного шкалирования; различать непрерывные и
детализированные рейтинговые шкалы и объяснить шкалы Лайкерта, семантического
дифференциала и Стэпела.
2. Комментировать решения, связанные с составлением детализированных рейтинговых шкал
по числу категорий шкал, в зависимости от сбалансированности или несбалансированно-
сти шкал, четности или нечетности количества категорий, принужденности или неприну-
жденности выбора, степени вербального описания и вида шкалы.
3. Комментировать критерии для оценки шкалы и характеризовать способы определения на-
дежности, достоверности и применимости.
4. Дать характеристику особенностей использования несравнительных шкал в международ-
ных исследованиях.
5. Понимать этические аспекты разработки несравнительных шкал.
6. Обсуждать использование Internet и компьютеров при применении непрерывного и дета-
лизированного рейтингового шкалирования.


КРАТКИЙ ОБЗОР
Как указывалось в главе 8, методы шкалирования разделяются на сравнительные и несрав-
нительные. Сравнительные методы — попарного сравнения, упорядочения, постоянной сум-
мы и Q-сортировки — обсуждались в предыдущей главе. В данной главе рассматривается метод
несравнительного шкалирования, включающий непрерывные и детализированные рейтинго-
вые шкалы, в том числе следующие известные детализированные шкалы: шкала Лайкерта, се-
мантический дифференциал, шкала Стэпела. Мы рассмотрим также разработку многомерных
рейтинговых шкал. Продемонстрированы техника проверки надежности и достоверности ме-
тодов шкалирования, процесс выбора исследователем необходимого метода. Представлены
также шкалы, полученные с помощью математических методов. Обсуждаются факторы, свя-
занные с применением несравнительных шкал на международных рынках, Определен ряд эти-
ческих проблем, связанных с созданием рейтинговых шкал. Глава завершается обсуждением
возможностей использования Internet и компьютеров при разработке интервальных и пунк-
тирных рейтинговых шкал. Глава начинается с рассмотрения некоторых примеров методов не-
сравнительного шкалирования.

I ПРИМЕР. Измерение эмоциональных пиков
РЕАС Media Research, компания из Торонто, разработала компьютер для упрощения ре- ;
1 гистрации эмоций участников фокус-группы (Program Evaluation Analysis Computer —
j РЕАС). Это портативный прибор с набором клавиш или циферблатом, регистрирующим от-


338 Часть II. Разработка плана исследования
веты от негативных до нейтральных и положительных. При просмотре рекламных шоу рес-
понденты нажимают соответствующие клавиши. Прибор позволяет записывать непрерыв-
ные и неискаженные оценки эмоциональных реакций членов фокус-группы. Прибор ис-
пользовался для измерения реакций на серию рекламных роликов McDonalds, и исследова-
тели обнаружили, что матери и их дочери по-разному реагировали на различные образы из
рекламы. Поскольку McDonalds пытается разрабатывать ролики как "срез жизни", которые
положительно воспринимаются всеми сегментами рынка, исследователи использовали
РЕАС, чтобы определить, на какие сегменты влияют отдельные аспекты рекламных роли-
ков. Для кампании отобрали ролики с наибольшей эмоциональной привлекательностью для
большинства сегментов [ I ].



\ ПРИМЕР: Нью-йоркский транспорт
Компания New York City Transit (NYCT), вопреки бытующему мнению, не имеет постоян-
ных пассажиров. Многие люди, если у них есть выбор, не пользуются автобусными маршру-
тами или линиями метро, входящими в состав данной компании. Для выявления способов
увеличения привлекательности общественного транспорта маркетологи провели специаль-
ное исследование.
При проведении телефонного опроса респондентов просили оценить различные аспекты
данной системы общественного транспорта по пятибалльной шкале Лайкерта. Ее выбрали
благодаря легкости применения при телефонных опросах и возможности респондентов дос-
таточно просто оценивать степень своего согласия (1 — абсолютно не согласен, 5 — полно-
стью согласен).
Результаты показали, что личная безопасность имеет наибольшее значение при исполь-
зовании метро. Жители Нью-Йорка боялись использовать станции метро, находящиеся по
соседству. Особенно пассажиров волновал недостаток средств связи с персоналом или поли-
цией при возникновении проблем. NYCT отреагировала на запросы пассажиров усилением
полицейской охраны, созданием отличительных знаков сотрудников NYCT, увеличением
освещенности, изменением расположения стен, колонн и лестниц для улучшения видимо-
сти на станциях.
Телефонные исследования также показали, что чистота станций метро и вагонов напря-
мую связана с ощущением безопасности. В ответ NYCT увеличила усилия по поддержанию
чистоты. Бездомных и нищих у входа в метро и на станциях попросили уйти, в некоторых
случаях их отправили в специальные приюты.
Мероприятия, проведенные по результатам маркетинговых исследований, помогли
NYCT улучшить отношение к общественному транспорту. Увеличение числа пассажиров в
течение пятилетнего периода также является следствием этих усилий [2].



ПРИМЕР. Супермаркеты
В исследовании сферы услуг, проведенном Gallup Organization, участников попросили по
десятибалльной шкале Лайкерта оценить качество предлагаемых услуг. 1 означает наихуд-
шее, а 10— наилучшее качество. Примерно половина респондентов оценили супермаркеты
восьмеркой и более высоким баллом. Хорошую оценку получила также работа ресторанов и
банков. Гостиницы, универмаги, страховые компании, фирмы по ремонту автомобилей и
авиалинии оказались в середине рейтинга. Наихудшие оценки получили местные админи-
страции, общественный транспорт и услуги, связанные с недвижимостью. Следовательно,
согласно общественному мнению, местные администрации, общественный транспорт и
агентства по недвижимости должны улучшить качество представляемых услуг для избирате-
лей и покупателей [3].




Глава 9. Измерение и шкалирование: методы несравнительного шкалирования 339
Пример РЕАС иллюстрирует измерение эмоций с помощью непрерывной рейтинговой
шкалы, в исследованиях NYCT и Gallup для измерения ощущений применяется детализиро-
ванная рейтинговая шкала.


МЕТОДЫ НЕСРАВНИТЕЛЬНОГО ШКАЛИРОВАНИЯ
Несравнительное шкалирование (noncomparative scale)
Один из методов шкалирования, когда рассматриваемый объект оценивается независимо от
других объектов в исследуемой группе.

При использовании несравнительных шкал {noncomparative scale) респонденты применяют
любые стандарты оценки, с их точки зрения наиболее подходящие. Они не сравнивают оцени-
ваемый объект ни с каким другим объектом или определенным стандартом, например
"идеальной торговой маркой". Респонденты оценивают отдельный объект, и поэтому несрав-
нительные шкалы еще иногда называют монадическими, или однопредметньши (monadic). Не-
сравнительные методы включают непрерывные (или графические) и детализированные рей-
тинговые шкалы, представленные в табл. 9.1 и обсуждаемые в этой главе.


НЕПРЕРЫВНАЯ РЕЙТИНГОВАЯ ШКАЛА
При использовании непрерывной рейтинговой шкалы (continuous rating scale), называемой
также графической шкалой, респонденты оценивают объекты, ставя отметки в соответствующей
точке отрезка, соединяющего крайние значения критерия. Таким образом респондентов не ог-
раничивают в выборе оценок из используемых исследователем.

Непрерывная рейтинговая шкала (continuous rating scale)
При использовании данной измерительной шкалы респонденты оценивают объекты, ставя
отметки в соответствующей точке отрезка, соединяющего крайние значения критерия. Шка-
ла может иметь различные формы.


Таблица 9.1. Основные виды несравнительных шкал
Шкала Основные характеристики Примеры Преимущества Недостатки
Непрерывная Отметки на непрерывной Реакция на телеви- Легко составляются Сложность подсчета бал-
рейтинговая линии зионные рекламные лов без компьютера
шкала ролики
Детализированные рейтинговые шкалы
Шкала Лайкер- Степень согласия от 1 Измерение отноше- Легко составляют- Занимает больше времени
та (абсолютно не согласен) ний ся, обрабатываются
до 5 (полностью согласен) и понимаются
Семантический Семибалльная шкала с би- Имидж компании, Гибкость Может дать противоречи-
дифференциал полярными метками марки, продукта вые данные в случае ис-
пользования интервальных
данных
Шкала Стэпела Униполярная десятибалль- Измерение отноше- Легко составляют- Запутана и сложна в при-
ная шкала без точки нача- ний и образов ся, осуществляются менении
по телефону
ла отсчета

Форма непрерывной шкалы может существенно изменяться. Например, линия может быть
вертикальной или горизонтальной; баллы — в форме чисел или коротких характеристик; при



340 Часть II. Разработка плана исследования
использовании чисел для оценки допустимы много или несколько баллов. Рассмотрим три ви-
да непрерывных рейтинговых шкал.
После оценки респондента исследователь разделяет линию на любое количество категорий
и присваивает баллы в зависимости от той категории, куда попала отметка оценки. В примере с
исследовательским проектом "Выбор универмага" респондент выражает негативное отношение
к Sears. Эти данные обычно рассматриваются как интервальные.

СКВОЗНОЙ ПРИМЕР. ВЫБОР УНИВЕРМАГА

Непрерывные рейтинговые шкалы
Как бы Вы оценили универмаг Sears
i Вариант I
-Вероятно наилучший
Вероятно наихудший I
Вариант 2
-Вероятно наилучший
Вероятно наихудший 1
01020304050607080
Вариант 3
Очень плохой Средний Очень хороший
Вероятно наихудший -- —I— —Вероятно наилучший

<<

стр. 12
(всего 35)

СОДЕРЖАНИЕ

>>