Малхорта, Нэреш К. Маркетинговые исследования. Практическое руководство

Подождите немного. Документ загружается.

Семантический дифференциал

Семантический

дифференциал,

семантическая

дифференциальная шкала

(semantic differencial)

Семибалльная ш<ала с противоположными

отметками

в крайних точках.

Семантическая

дифференциальная

шкала, или семантический

дифференциал

(semantic

differential)—

семибалльная шкала с крайними точками, являющимися противоположными

отметками. Как правило, респонденты оценивают объекты по нескольким пунктам с помощью

семибалльных шкал, ограниченных по краям противоположными прилагательными, такими

как "холодный" или "теплый"

[10].

Применение

этой шкалы иллюстрирует пример оценки

респондентами Sears по пяти характеристикам.

СКВОЗНОЙ ПРИМЕР. ВЫБОР УНИВЕРМАГА

(

Семантический

дифференциал

Инструкция

Эта часть исследования определяет значение каждого универмага для вас их оценкой с по-

мощью рядов шкал, ограниченных противоположными прилагательными. Используя знак

"X", обозначьте то место на шкале между противоположными по значению

прилагательны-

ми, которое наилучшим образом описывает ваше мнение о магазине.

Пожалуйста, сделайте отметки на каждой шкале, не пропуская ни одной.

Форма

Sears это:

Мощный

:-:-:-;-:Х:-:-:

Слабый

Ненадежный

:-:-:-:-:-:Х:-:

Надежный

Современный

:-:-:-:-:-:-:Х:

Старомодный

I Холодный

;-:-:-:-:-;Х:-:

Теплый

! Заботливый

:-:Х:-:-:-:-:-:

Безразличный

Респонденты делают отметки на шкале в тех местах, которые лучше всего отражают их мне-

ние об оцениваемом объекте

[11].

Таким образом, в нашем примере Sears был оценен как сла-

бый, надежный, очень старомодный, теплый и заботливый. Негативное прилагательное или

фраза могут стоять как справа, так и слева шкалы. Это позволяет контролировать склонность

некоторых опрашиваемых, относящихся слишком позитивно или негативно к рассматривае-

мому объекту, ставить отметки только с правой или левой стороны без чтения описаний к

пунктам. Ранее автор описал методы выбора категорий шкалы и составление семантической

дифференциальной шкалы. На основе этого материала автор разработал семантическую диф-

ференциальную шкалу для измерения представлений о людях и продуктах (врезка

9.2.

"Практика маркетинговых исследований"). [12]

Отдельные пункты семантического

дифференциала

могут принимать значения от

—3

до

+3 или от 1 до 7. Полученные данные обычно анализируются с помощью профильного ана-

лиза, когда для каждой рейтинговой шкалы рассчитываются средние или медианные значе-

ния и затем сравниваются с помощью построения графиков или статистического анализа.

Это помогает определять общие черты различия и сходства объектов. Для оценки различий

между сегментами респондентов исследователь сравнивает средние ответы различных сег-

ментов. Хотя среднее значение часто используется как итоговое, вопрос обработки получен-

ных данных как интервальных значений, остается дискуссионным [13]. С другой стороны, в

тех случаях, когда исследователю необходимо сделать общее сравнение объектов, например

при определении предпочтений

магазинов,

баллы по отдельным пунктам суммируются для

получения общей оценки объекта.

344 Часть II. Разработка плана исследования

Врезка 9.2. Практика маркетинговых исследований

Семантическая дифференциальная шкала для

1. Грубый

:-:-:-:-:-:-:-:

Восхищающий

х-:-:-:-:-:-:

3. Неудобный

:-:-:-:-:-:-:-:

4. Доминирующий

:-:-:-:-:-:-:-:

5. Бережливый

I-:-:-;-:-:-:-:

6. Приятный

:-:-:-;-:-:-:-:

7. Современный

:-:-:-:-:-:->:

8. Организованный :-:-:-:-:-:-:-:

9. Рациональный :-:-:-:-:-:-:-:

10. Ранний :-:-:-:-:-:-:-:

11. Формальный

:-:-:-:-:-:-:-;

12. Консервативный

;-:-:-:-:-:-:-:

13. Комплексный

:-:-:-:-:->:-:

14.

Бесцветный

:-»:-:-:-:-:

15. Скромный

>:-:-:-:-:-:-:

измерения

представлений

о людях и продуктах

Утонченный

Спокойный

Удобный

Второстепенный

Расточительный

Неприятный

Несовременный

Неорганизованный

Эмоциональный

Зрелый

Неформальный

Либеральный

Простой

Красочный

Тщеславный

Универсальность

семантической

дифференциальной шкалы сделала ее очень популяр-

ной в маркетинговых исследованиях. Она широко используется для сравнения торговых ма-

рок, продуктов, имиджа компаний, используется для разработки стратегий рекламы и про-

движения, а также для разработки новых видов продуктов [14].

Существует

несколько видов

основной шкалы.

Шкала Стэпела

(Stapel

scale),

названная именем ее создателя (Jan

Stapel),

исключительно по-

пулярная десятибалльная шкала,

использующая

значения от

—5

до 5 без нейтральной (нулевой)

точки [15]. Шкала обычно изображается вертикально. Респондентов просят определить, насколь-

ко верно или неверно каждый термин описывает объект, выбирая соответствующее число на шка-

ле ответов. Чем выше число, тем ближе термин по описанию к объекту, как это показано в приме-

ре "Выбор универмага". В этом примере Sears оценивается как магазин, предлагающий товары не

очень высокого качества с посредственным торговым обслуживанием.

Шкала Стэпела (Stapel scale)

Шкала,

предназначенная

для измерения отношений и состоящая из одной характеристики в

середине шкалы с диапазоном противоположных числовых значений.

СКВОЗНОЙ ПРИМЕР. ВЫБОР УНИВЕРМАГА

Инструкция

Пожалуйста, оцените, насколько точно каждое слово или фраза описывает каждый универ-

маг. Выберите одно из положительных чисел, если вы считаете, что фраза довольно точно

описывает магазин. Чем точнее, по вашему мнению, фраза описывает магазин, тем большее

положительное число вы должны выбрать. Выбирайте отрицательные числа для оценки

фраз, неправильно, по вашему мнению, описывающих универмаги. Чем менее точно фраза

Глава 9. Измерение и шкалирование: методы несравнительного

шкалирования

345

описывает магазин, тем меньшее число вам следует выбрать. Вы можете выбирать любое

число от +5, если фраза наиболее точно описывает магазин, до -5, если фраза описывает ма-

газин абсолютно неточно.

Форма

Sears

+5 +5

+4 +4

+2 +2

+1 +1

Высокое качество Плохой сервис

-2 -2

-3

-4 -4

-5 -5

Данные, полученные с

помощью

шкалы Стэпела, анализируются аналогично данным се-

мантической

дифференциальной

шкалы.

Преимущество

шкалы Стэпела в том. что нет необхо-

димости

предварительно

тестировать прилагательные или фразы для подтверждения их

бипо-

лярности.

Шкала может использоваться и при телефонных опросах. Однако, по мнению неко-

торых исследователей, шкала Стэпела довольно запутана и трудна в применении. Из трех

детализированных рейтинговых шкал шкала Стэпела используется реже всего. В то же время

данная шкала заслуживает большего внимания, поскольку ее недостатки преувеличены [16].

ПРОБЛЕМЫ РАЗРАБОТКИ НЕСРАВНИТЕЛЬНЫХ

ДЕТАЛИЗИРОВАННЫХ РЕЙТИНГОВЫХ ШКАЛ

Из вышеизложенного материала можно сделать вывод, что несравнительные детализиро-

ванные рейтинговые шкалы необязательно должны использоваться в формате,

установленном

раз и навсегда,

напротив,

они могут

принимать

много различных форм. При составлении шкал

такого вида исследователь должен ответить на

следующие

основные вопросы.

Количество используемых в шкале категорий.

2. Сбалансированность или несбалансированность шкалы.

3. Четное или нечетное количество категорий.

4. Допустимость неопределенного ответа.

5. Характер и степень вербального описания.

6. Формат шкалы,

Количество категорий в шкале

При выборе

количества

категорий шкалы принимаются во внимание два противоречивых

фактора. Чем больше

количество

категорий в шкале, тем больше степень

дифферениируемости

между объектами. С другой стороны, большинство респондентов способны справиться всего с

несколькими категориями при опросе. Традиционно считается, что количество категорий

должно равняться

семи,

плюс-минус две: между пятью и

девятью

[17]. Хотя следует отметить,

что не существует единственного

оптимального

числа категорий. В каждом случае при выборе

их количества нужно принимать во внимание целый ряд различных факторов.

346 Часть II. Разработка плана исследования

Если респонденты заинтересованы в процессе

оценки

и достаточно осведомлены об объекте

оценки, то можно применять больше категорий. С другой стороны, если респонденты не очень

осведомлены о характеристиках объекта или не заинтересованы в выполнении задания, следует

использовать меньшее количество категорий. Важна также природа рассматриваемых объектов.

Для некоторых объектов невозможно выделить много характеристик, поэтому более эффектив-

ным будет небольшое количество категорий. Другой важный фактор — способ сбора данных.

При использовании телефонных интервью слишком много категорий приводят опрашиваемых

в замешательство. Ограничения в размерах анкеты могут ограничивать количество категорий

при проведении почтовых опросов.

Методы анализа данных также влияют на выбор количества категорий. В случаях, когда не-

сколько пунктов шкалы суммируются для получения общего балла для каждого респондента,

лучше всего использовать пять категорий.

Этот

же принцип используется и при необходимости

масштабных обобщений или сравнений групп. Если существует заинтересованность в индиви-

дуальных ответах или данные анализируются с помощью сложных статистических методик,

следует использовать семь и больше категорий. Величина коэффициента корреляции и

обще-

принятая мера связи между переменными (глава 17) зависят от количества категорий. Коэф-

фициент корреляции уменьшается с уменьшением числа категорий. Это, в свою очередь, влия-

ет на весь статистический анализ, базирующийся на коэффициенте корреляции

[18].

Сбалансированность

или несбалансированность шкалы

сбалансированной

шкале (balanced scale) количество благоприятных и неблагоприятных

категорий одинаково; в несбалансированной шкале их количество различно [19]. Примеры

сбалансированной и несбалансированной шкал показаны на рис.

9.1.

В общем, для получения

объективных данных шкалы должны быть сбалансированы. Однако, если велика вероятность

смешения распределения в положительную или отрицательную сторону, для исследования

больше подходит шкала с большим числом категорий в сторону предполагаемого смещения.

При использовании несбалансированной шкалы сущность и степень несбалансированности

должны приниматься во внимание при анализе данных.

Сбалансированная шкала (balanced scale)

Шкала с

равным

количеством благоприятных и неблагоприятных категорий.

Сбалансированная шкала

Несбалансированная

шкала

Косметическое средство Косметическое средство

Jovan

Musk

for Men Jovan

Musk

for Men

Превосходное Превосходное

Очень хорошее Очень хорошее

Хорошее Довольно хорошее

Плохое Хорошее

Очень плохое Очень плохое

Одно их худших Плохое

Рис, 9.1. Сбалансированные и несбалансированные шкалы

Четное или нечетное количество категорий

При нечетном количестве категорий центральное положение в шкале отображает нейтраль-

ность характеристики или безразличие респондента. Наличие, обозначение и размещение ней-

Глава 9, Измерение и шкалирование: методы несравнительного шкалирования 347

тральной категории может

существенно

влиять на ответ. Шкала

Лайкерта,

например, сбалан-

сирована, имеет нечетное количество категорий и

нейтральную

категорию

[20].

Использование шкалы с четным или нечетным количеством категорий зависит также от

возможности нейтрального отношения респондента к отдельному пункту опроса. Если воз-

можно нейтральное или безразличное отношение по крайней мере одного респондента, следует

использовать шкалу с нечетным количеством категорий. Если, с другой стороны, исследователь

хочет заставить респондента выразить отрицательное либо положительное мнение или сам со-

ставитель опроса убежден, что по данному вопросу не может быть нейтрального мнения, то

лучше применять шкалу с четным количеством категорий. Вопрос о целесообразности давле-

ния на опрашиваемого остается открытым.

Шкалы с обязательными и добровольными ответами

Рейтинговая шкала с обязательными ответами (forced rating scale)

Шкала, принуждающая респондента выразить определенное мнение, так как пункты "не оп-

ределился" и "не знаю" отсутствуют.

При использовании рейтинговых шкал с обязательными ответами (forced rating scale) рес-

понденты обязательно должны выражать свое мнение, так как ответ "не определился" отсутст-

вует, В этом случае респонденты, не имеющие определенного мнения, могут сделать отметку в

середине шкалы. Если существенная часть респондентов не имеют определенного мнения по

заданной теме, большое количество серединных

оценок

исказит измерение общей тенденции и

вариации. В ситуациях, когда респонденты могут не выражать определенного мнения, напри-

мер, просто сопротивляясь принудительности ответа, точность данных можно улучшить с по-

мощью шкалы с добровольными ответами, включающей категорию "не определился" [21].

Характер и степень вербального описания

Характер и степень вербального описания, используемые для

обозначения

категорий шка-

лы, могут значительно повлиять на ответы. Категории шкалы могут иметь вербальные, число-

вые или даже графические описания. Кроме того, исследователь должен определить, выделять

отметками каждую категорию шкалы, только некоторые категории или отмечать только край-

ние точки. Удивительно, но словесное описание каждой категории шкалы может не увеличить

точности или надежности данных.

Аргументом

в пользу большого числа отметок или разметки

всех категорий может служить уменьшаемая в этом случае неопределенность шкалы. Описания

категорий должны размешаться как можно ближе к категориям ответов.

Сила характеристик, используемых в шкале, может повлиять на распределение ответов.

При сильном

акцентировании

на негативном или позитивном отношении

— абсолютно не

согласен, 7 — полностью согласен), респонденты склонны реже выражать свое мнения через

крайние точки шкалы. Это приводит к менее вариативному и более компактному распределе-

нию ответов. Слабые акценты (1 — в общем согласен, 7 — в общем не согласен), напротив, дают

более равномерное и рассеянное распределение. Для получения

сбалансированных

или равных

интервальных шкал разработаны специальные процедуры присвоения количественных значе-

ний категориальным описаниям [22].

Форма шкалы

Существует несколько вариантов формы шкал. Шкалы можно представлять вертикально

или горизонтально. Категории могут отображаться прямоугольниками, размечаться линиями

или делениями на последовательном

ряде,

иметь или не иметь числовых значений. Исполь-

зуемые числовые значения могут быть положительными, отрицательными или и теми, и дру-

гими. Некоторые возможные конфигурации шкал представлены на рис. 9.2.

348

Часть II. Разработка плана исследования

Для

оценки

мягкости моющего средства Cheer могут быть использованы различные

шка-

лы. Далее представлены некоторые примеры;

Моющее средство Cheer.

Очень жесткое

Очень жесткое ! 2

D Очень жесткое

D Ни жесткое, ни мягкое

D Очень мягкое

Очень же- Жесткое Немного

сткое

жесткое

-3 -2 -1

Очень же-

сткое

Очень мягкое

34567

Очень

мягкое

Ни жесткое, Немного Мягкое Очень мягкое

ни мягкое мягкое

0 +1 +2 +3

Ни жесткое, Очень мягкое

ни мягкое

Рис. 9.2. Формы рейтинговых шкал

Шкала термометра и шкала выражения лица — две уникальные в своем роде шкалы, при-

меняемые в маркетинговых исследованиях. При использовании шкалы термометра чем выше

температура, тем более положительную оценку она означает, Точно так же и

улыбающиеся

ро-

жицы отражают позитивное отношение. Эти шкалы особенно полезны при опросе детей [23].

Примеры данных шкал приведены на рис. 9.3, в табл.

9.2

обобщен

процесс принятия шести

решений, необходимых для составления рейтинговой шкалы.

Таблица 9.2. Процесс принятия решения при

составлении

детализированной рейтинго-

вой шкалы

Число категорий

Хотя

не существует единственного оптимального числа, наиболее распространено

количество от пяти до девяти категорий

Сбалансирован-ность

и не- В общем, для получения

объективных

данных необходимо сбалансировать шкалу

сбалансированность

3. Четное или нечетное число Если возможен нейтральный или безразличный ответ по крайней мере от некоторых

категорий

респондентов,

следует

использовать

нечетное количество

категорий

4. Обязательность выражения В ситуациях, когда от респондентов не ожидается ответа на определенный вопрос,

определенного

мнения

точность данных можно улучшить, используя шкалу с неопределенными ответами

5. Вербальное описание Существует ряд причин для разметки всех или большинства категорий.

Описания

ка-

тегорий нужно как можно ближе располагать к категориям ответов

Форма

Следует протестировать несколько вариантов, чтобы выбрать наилучший

Глава 9. Измерение и шкалирование: методы несравнительного шкалирования 349

Шкала

термометра

Инструкция

Пожалуйста, определите, насколько вам нравятся гамбургеры McDonald's, закрашивая изо-

бражение термометра шариковой ручкой. Начните снизу и закрашивайте до отметки, которая

наилучшим образом отражает ваше отношение к гамбургерам McDonald's

Форма

Очень

нравятся

Совсем

не нравятся

Шкала

"выражениелица"

Инструкция

Пожалуйста, определите, насколько вам нравится кукла Barbie, указав выражение

лица,

которое

наилучшим образом отражает ваше отношение. Если кукла вам не нравится, выберите

выраже-

ние лица

Если она вам очень нравится, выберите выражение лица под номером 5.

Форма

Рис. 9.3. Некоторые особенные формы рейтинговых шкал

Многомерные шкалы

Разработка многомерных шкал требует специальной подготовки [24]. На рис. 9.4 изображен

алгоритм для построения многомерных шкал. Измеряемая характеристика часто называется кон-

струкцией (construct). Разработка шкалы начинается с теоретического представления о том, что со-

бой представляет данная конструкция, что необходимо не только для составления шкалы, но и

для интерпретации результатов. Следующий шаг заключается в предложении маркетологом пер-

воначального варианта всех возможных пунктов шкалы. Обычно это делается на базе теоретиче-

ских положений, анализа вторичных данных и результатов качественного исследования. Из этого

"котла" маркетолог отбирает ограниченное количество потенциальных пунктов шкалы. Для отбо-

ра используется определенный качественный критерий. Количество пунктов все еще достаточно

велико для составления шкалы. Поэтому в дальнейшем их количество уменьшается.

Затем проводится сбор информации из достаточно большой предварительной выборки рес-

пондентов с использованием шкалы с сокращенным числом пунктов. Данные анализируются с

помощью таких методов, как

корреляция,

факторный анализ, кластерный анализ,

дискрими-

нантный

анализ и статистические критерии, обсуждаемые в этой книге. По результатам этого

статистического анализа устраняются еще несколько

пунктов,

после чего остаются пункты, не-

посредственно используемые при составлении шкалы (в следующем разделе). На основе этих

оценок разрабатывается окончательный набор пунктов шкалы. Как видно из рис. 9.4,

процесс

разработки содержит последовательность действий, отдельные элементы которой повторяются

несколько раз [25].

350

Часть II. Разработка плана

исследования

Общий исходный набор элементов;

теория,

вторичные

данные,

качественное

исследование

Выберите ограниченный

набор

измеряемых

характеристик,

исходя

из

результатов

качественного

анализа

Разработайте

окончательный

вариант

шкалы

Оцените

надежность,

достоверность

применимость

шкалы

Подготовьте

окончательный вариант шкалы

Рис. 9.4, Разработка многомерной шкалы

Ниже представлен пример шкалы, разработанной для промышленного маркетингового ис-

следования.

РИМЕР.

Технические параметры продуктовой линии

Приведенная многомерная шкала измеряет техническую сложность продуктовой

линии (26].

Технически сложная

2. Низкий уровень ин-

женерной разработки

3. Быстро изменяющаяся 1

4. Несложная

5. Массовая

-1

Технически несложная

Высокий уровень инже-

нерной разработки

Медленно изменяющаяся

Сложная

Единичная

Глава 9. Измерение и шкалирование: методы несравнительного шкалирования

351

6. Уникальная

7. Сложная

1234567

Распространенная

1234567

Простая

Пункты 1, 3, 6 и 7 при подсчете баллов переворачиваются. Шкала применяется в про-

мышленном маркетинге для измерения технической сложности продуктовых линий и

предлагает возможные варианты улучшения ее технических характеристик.

Оценка шкалы

При использовании многомерной шкалы нужно проверить ее точность и примени-

мость [27]. Как показано на рис.

9,5,

этот процесс включает

оценку

надежности, достоверности

и обобщенности шкалы. Среди различных подходов к оценке надежности отметим следующие:

двойное тестирование, проверка надежности с помощью альтернативных форм и проверка

внутренней согласованности. Достоверность можно оценить через рассмотрение достоверности

содержания, достоверности критерия и конструкции.

Конвергенция

Рис. 9.5. Оценка шкалы

Дискриминант

Номологичность

Перед оценкой надежности и достоверности следует рассмотреть точность измерения как

основу оценки шкалы.

Точность измерения

Ошибка

измерения

(measurement error)

Отклонение информации, которую ищет маркетолог, от

информации,

получаемой с помо-

щью заданного процесса измерения.

Модель истинной оценки (true score model)

Математическая модель, дающая представление о точности измерений.

Как уже указывалось в главе 8, измеряя некий объект, мы с

помошью

чисел (показателей)

определяем его отдельные характеристики. Показатель

является

не истинным значением ха-

352

Часть II. Разработка плана исследования

рактеристики,

а результатом наблюдения. Действие различных факторов может вызвать ошибку

измерения

(measurement error), которая проявляется в отклонении показателя, т.е. полученного

значения характеристики, от ее истинного значения (рис. 9.6). Модель истинной оценки (true

score

model)

содержит основы для понимания точности измерения. Согласно этой модели,

Tj&

измеренное фактическое значение

истинное значение характеристики

AV_

систематическая

ошибка

случайная ошибка

Систематическая ошибка

(systematic

error)

Систематическая ошибка постоянно

влияет

на измерение, отображает действие

стабильных

факторов, влияющих на полученный результат при

каждом

отдельном измерении.

Случайная ошибка (random error)

Ошибка

измерения,

появляющаяся вследствие случайных изменений или различий между

респондентами или условиями, в которых проводится опрос.

Примечательно, что

общая

ошибка измерения включает

систематическую

ошибку

(systematic error) —

и случайную ошибку —

Х„.

Влияние систематической ошибки на про-

цесс измерения носит постоянный характер. Она отображает действие стабильных факторов,

влияющих

на полученный результат при каждом отдельном измерении, например механиче-

ские факторы (рис. 9.6). Случайная

ошибка

(random variable), напротив, непостоянна. Она ото-

бражает действие временных факторов, их разному влиянию на

результат

при каждом отдель-

ном измерении. К таким факторам относятся индивидуальные и ситуационные факторы. Раз-

граничение между систематической и случайной ошибкой очень важно для понимания

надежности и достоверности.

Относительно стабильные характеристики индивида,

влияющие

на оценку при тесте,

как,

например, интеллект, уровень образования,

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

3. Ситуационные факторы, такие как присутствие других людей, шум и факторы, отвле-

кающие

внимание.

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

5. Неясность шкалы, инструкций или самих пунктов.

Механические факторы, такие как плохое качество печати, перенасыщенность пунктами

в анкете, плохой дизайн.

7. Различия между интервьюерами.

Рис. 9.6. Потенциальные источники ошибки в измерении

Надежность

(reliability)

характеризуется тем, насколько устойчивые результаты дает приме-

нение шкалы при повторных измерениях [28]. Систематические источники ошибок не влияют

на надежность, они постоянно воздействуют на измерение и не приводят к противоречивости

ее результатов. Случайная ошибка, напротив, может приводить к

противоречивым

результатам

и соответственно — к уменьшению надежности. Надежность, таким образом, можно опреде-

лить как степень отсутствия при измерении случайной ошибки —

Если

= 0, измерение

абсолютно надежное.

Глава 9. Измерение и шкалирование: методы несравнительного шкалирования 353