Малхорта, Нэреш К. Маркетинговые исследования. Практическое руководство

Подождите немного. Документ загружается.

Надежность (reliability)

Насколько применение

шкалы

дает согласующиеся результаты при повторных измерениях

характеристик

объекта.

Надежность оценивается определением доли систематической вариации в шкале. Это осу-

ществляется установлением связи между оценками, полученными при использовании различ-

ных методик расчета. Если связь достаточно сильна, шкала дает согласующиеся и, следователь-

но, достаточно надежные результаты. К методам оценки надежности относятся повторное тес-

тирование, метод

альтернативных

форм и внутренней согласованности.

Повторное тестирование надежности (test-retest reliability)

Метод оценки

надежности,

при

котором

идентичные опросы при

как

можно более сходных

условиях проводятся дважды.

Повторное тестирование надежности. При повторном тестировании надежности (test-

retest reliability) опрос респондентов проводится дважды с помощью двух идентичных шкал и

при как можно более сходных условиях. Интервал между тестированиями обычно составляет

от двух до четырех недель. Степень схожести результатов двух измерений определяется ко-

эффициентом корреляции (подробности — в главе 17). Чем выше коэффициент корреля-

ции, тем выше надежность.

С определением надежности при применении метода повторного тестирования связано не-

сколько проблем. Во-первых, данный метод сильно зависит от промежутка времени между тес-

тированиями. При прочих равных условиях, чем дольше интервал, тем ниже надежность. Во-

вторых, первоначальное измерение может изменить рассматриваемые характеристики. Напри-

мер, измерение отношений респондентов к молоку с низкой жирностью может заставить оп-

рашиваемых задуматься о его полезности для здоровья и в результате привести к повышению

оценки данного продукта. В-третьих, иногда невозможно провести повторное тестирование

(например, при измерении

первоначальной

реакции на новый продукт). В-четвертых, первое

измерение может иметь эффект автоматического переноса высказанного мнения на второе и

последующие измерения. В-пятых, измеряемые характеристики могут изменяться за промежу-

ток времени между опросами. Например, благоприятная информация об объекте может улуч-

шить отношение к объекту. Наконец, коэффициент корреляции может быть

завышен

из-за ав-

токорреляции отдельных пунктов шкалы.

Из-за перечисленных выше

недостатков

метод

двойного

тестирования применяется в соче-

тании с другими подходами, одним из них которых является метод альтернативных форм [29].

Проверка надежности с помощью альтернативных форм

(alternative-forms

reliability)

Метод проверки надежности, при котором

составляются

две

формы шкалы,

эквивалентные

по своей сути, а затем одна и та же группа респондентов опрашивается

дважды.

Проверка

надежности

с помощью альтернативных форм. При проверке надежности с помо-

щью альтернативных форм (alternative-forms reliability) составляются две эквивалентные по сути

формы шкалы. Одни и те же респонденты опрашиваются дважды, обычно с перерывом от

двух

до четырех недель. Для проверки надежности рассчитывается корреляция между результатами

по

двум

шкалам [30|.

С данным подходом связано две основные проблемы. Во-первых, составление двух

шкал

отнимает достаточно много времени и требует дополнительных финансовых ресурсов. Во-

вторых, существуют сложности с составлением двух эквивалентных шкал. Формы должны быть

эквивалентны по содержанию. В строгом смысле это означает, что альтернативные шкалы

должны иметь одинаковые средние,

вариации

и внутренними корреляциями. Даже при со-

блюдении этих двух условий формы не всегда эквивалентны по содержанию. Таким образом

низкий коэффициент корреляции будет свидетельствовать либо о

ненадежности

шкалы,

либо

о неэквивалентности форм.

354 Часть II. Разработка плана

исследования

Проверка надежности через тестирование внутренней согласованности

(internal consistency reliability)

Метод оценки

внутренней

согласованности набора пунктов, при котором подсчитывается

сумма количества баллов для получения общего итога.

Проверка надежности

через

тестирование внутренней согласованности. Для проверки на-

дежности итоговой шкалы, в которой результаты по отдельным пунктам суммируются для по-

лучения общего балла, применяется проверка надежности через тестирование внутренней согла-

сованности (internal consistency

reliability).

В подобных шкалах отдельные пункты измеряют ка-

кой-либо аспект конструкции, рассматриваемой с помощью всей шкалы, поэтому результаты

по пунктам должны согласовываться между собой. Данная методика проверки согласованности

фокусируется на внутренней согласованности набора пунктов, составляющих шкалу.

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

Метод проверки внутренней согласованности, при котором пункты, составляющие шкалу, раз-

деляются на половины с последующим расчетом коэффициента корреляции между

ними.

Наиболее простой способ измерения внутренней согласованности — это проверка надежно-

сти делением данных на половины

(split-half

reliability). Пункты шкалы разделяются на две поло-

вины и затем рассчитывается

корреляция

между ними. Высокое значение корреляции между

половинами свидетельствует о высокой внутренней

согласованности.

Пункты шкалы разбива-

ются на две части в

зависимости

от четности, нечетности или случайным образом. Проблема в

том, что результаты будут зависеть от выбора способа разбивки. Популярное решение этой про-

блемы — расчет

коэффициента

"альфа".

Коэффициент "альфа" (coefficient alpha)

Показатель внутренней согласованности,

рассчитывающийся

как средняя всех возможных

половинных коэффициентов различных разделений шкалы.

Коэффициент "альфа" (coefficient alpha), или альфа

Кронбаха

(Cronbach's alpha) является

средним из всех возможных половинных коэффициентов при различных делениях шкалы. Ко-

эффициент принимает значения от 0 до 1, при значении коэффициента 0,6 и меньше внут-

ренняя согласованность неудовлетворительная. Важное свойство коэффициента "альфа" — это

увеличение его значения при увеличении количества пунктов шкалы. Таким образом, коэф-

фициент может быть искусственно завышен за счет чрезмерно большого количества пунк-

тов [31]. Коэффициент

''альфа"

дополняет коэффициент

"бета",

который оценивает наличие

несогласованных пунктов в процессе усреднения с

помощью

коэффициента альфа.

Некоторые многомерные шкалы включают несколько наборов пунктов для измерения раз-

личных аспектов многомерной конструкции. Например, имидж магазина является многомер-

ной конструкцией, включающей качество товаров, разнообразие и ассортимент продукции,

политику возврата и урегулирования конфликтов, торговое обслуживание, цены, удобство рас-

положения,

внешний

вид магазина, политику оплаты и продажи в рассрочку. Следовательно,

шкала, разработанная для оценки имиджа магазина, включает пункты для измерения каждого

из этих показателей. Поскольку измеряемые показатели в некоторой степени не зависят один

от другого, расчет внутренней

согласованности

даст недостоверные результаты. Если же для

измерения одного показателя используется несколько пунктов, возможен расчет коэффициен-

та согласованности для отдельного показателя, как в случае с

совокупностью

эмоциональных

кри-

териев

Бюмонта

(Beaumont emotion

battery)-

• ПРИМЕР. Критерии Бюмонта

Совокупность эмоциональных критериев Бюмонта разработана Beaumont Organization,

Ltd. для измерения эмоциональных реакций на рекламу. Респонденты

оценивали

про-

смотренные

рекламные ролики по совокупности показателей,

описывающих

восемь ос-

Глава 9. Измерение и шкалирование: методы несравнительного шкалирования 355

новных

видов эмоций: одобрение, страх, удивление, печаль, отвращение, злость, ожида-

ние и удовольствие. По каждой из основных

эмоций

помощью

коэффициента "альфа"

Кронбаха

измерялась внутренняя согласованность. Для перечисленных эмоций коэффи-

циенты составили соответственно 0,73, 0,66, 0,63, 0,75, 0,72, 0,81, 0,79 и 0,85. Эти резуль-

таты

показывают

удовлетворительную внутреннюю согласованность для совокупности

критериев Бюмонта

[32].

Достоверность

Достоверность (validity)

Насколько различия между оценками,

полученными

по шкале, отражают истинные различия

между

измеряемыми

характеристиками объектов, а не обусловлены случайными и систе-

матическими ошибками.

Достоверность (validity) шкалы можно определить как степень, в которой различия между

оценками, полученными по шкале, отражают истинные различия между измеряемыми харак-

теристиками объектов, а не обусловлены случайными и систематическими ошибками. Полная

достоверность предусматривает отсутствие ошибок измерения

(Х

Х-^

О,

0). Исследо-

ватели оценивают содержательную достоверность, критериальную и конструкционную [33].

Содержательная достоверность (content validity)

Тип достоверности, иногда называемый лицевой достоверностью (face validity), для опреде-

ления которого проводится субъективная систематическая оценка того, насколько хорошо

содержание шкалы

соответствует

поставленной

цели измерения.

Содержательная достоверность. Содержательная достоверность (content validity), иногда

называемая

лицевой

достоверностью (face validity), субъективная систематическая оценка то-

го, насколько хорошо содержание шкалы соответствует поставленной цели измерения. Ис-

следователь, или кто-либо еше, проверяет, насколько пункты шкалы адекватно покрывают

всю область измерений. Таким образом, шкала, разработанная для измерения имиджа ма-

газина, считается неадекватной, если будет опущена одна из существенных характеристик

объекта (качество, разнообразие, ассортимент предлагаемой продукции). Учитывая субъек-

тивную природу данного показателя, оценки

содержательной

достоверности будет недоста-

точно при измерении достоверности шкалы, однако она помогает правильно интерпретиро-

вать полученные результаты. Более того, формальную оценку можно получить с помощью

проверки достоверности критерия.

Критериальная достоверность (criterion validity)

Тип достоверности, отражающий соответствие используемой шкалы переменным, которые

выбраны как значимые.

Критериальная

достоверность.

Критериальная

достоверность (criterion validity)

отражает,

насколько используемая шкала соответствуют выбранным значимым критериальным пере-

менным. Последние могут включать демографические и психологические характеристики, из-

мерения отношений и поведений, оценки, полученные на основании использования других

шкал. В зависимости от временных рамок критериальная достоверность может принимать две

формы — текущую или прогнозную достоверность.

Текущая достоверность определяется, когда данные, полученные на основе использования

шкалы, и сведения о критериальных переменных собираются одновременно. Для оценки те-

кущей достоверности разработаны краткие формы для определения характеристик личности,

как, например, совокупность критериев Бюмонта. Данные по исходным опросам и по кратким

формам обрабатываются параллельно и затем сравниваются.

356 Часть II. Разработка плана исследования

Для оценки прогнозной достоверности исследователь собирает данные оценок по шкале в

один период времени, а по критериальным переменным —

другой. Например, отношение к

различным маркам сухих завтраков может использоваться для прогноза

будущих

объемов про-

даж сухих завтраков представителям сканернои панели. У

членов

панели получают информа-

цию об их отношении к продукту, а затем их будущие закупки проверяются по данным иссле-

дования. Прогнозные и фактические данные по покупкам сравниваются для оценки прогноз-

ной достоверности шкалы отношения.

Конструктивная достоверность (construct validity)

Тип достоверности, оценка которого предполагает ответ на вопрос, конструкцию или ха-

рактеристику чего именно измеряет шкала. При оценке конструктивной достоверности пы-

таются

ответить на теоретические вопросы: почему шкала эффективна и какие

дедуктивные

выводы можно сделать из лежащей в ее основе теории.

Конструктивная

достоверность.

Конструктивная достоверность (construct validity) связана с

ответом на вопрос, конструкцию или характеристику чего именно измеряет шкала. При оценке

конструктивной достоверности исследователь попытается ответить на теоретические вопросы:

почему должна использоваться эта шкала и какие выводы можно сделать из лежащей в ее осно-

ве теории. Таким образом, для оценки конструктивной достоверности необходима основатель-

ная теоретическая разработка сути конструкций и их соотношения с другими конструкциями.

Конструктивная достоверность наиболее сложна в определении. Как показано на рис. 9.5, дос-

товерность конструкции включает конвергенционную,

дискриминантную

помологическую

достоверности.

Конвергенционная достоверность (convergent validity)

Способ оценки конструктивной достоверности; измеряет, насколько шкала положительно

коррелирует с

другими

измерителями

той же конструкции.

Дискриминантная

достоверность

(discriminant

validity)

Один из вариантов конструктивной достоверности, показывающий, насколько значения не

коррелируют с другими

конструкциями,

от которых они предположительно отличаются.

Помологическая

достоверность (nomological validity)

Один из вариантов оценки достоверности, определяемый степенью корреляции значений

конструкций, вытекающих из теории.

Конвергенцнонная

(сходящаяся) достоверность (convergent validity) — степень, в которой

шкала положительно коррелирует с другими измерителями той же конструкции. При этом не

обязательно получить все значения с помощью методов обычного шкалирования.

Дискрнмн-

нантная достоверность (discriminant validity) показывает, насколько значения шкалы не корре-

лируют с другими конструкциями, от которых они предположительно отличаются. Это связано

с уменьшением корреляции между различающимися конструкциями. Дискриминантную дос-

товерность также иногда называют дифференцированной.

Помологическая

достоверность

(nomological

validity)

определяется степенью корреляции значений конструкций,

вытекающих

из теории. Маркетологом формулируется теоретическая модель с последующими выводами и

проверкой. В результате составляется номологическая сеть из нескольких систематически

взаимосвязанных конструкций, Иллюстрация конструктивной достоверности приведена ниже

в контексте оценки многомерной шкалы [34].

ПРИМЕР. Будь честен с самим собой

Следующие положения помогут оценить достоверность многомерной шкалы само-

оценки.

• Высокая корреляция с другими шкалами самооценки и с результатами опроса друзей

(конвергенционная достоверность).

Глава 9. Измерение и шкалирование: методы несравнительного шкалирования 357

Низкая корреляция с несвязанными конструкциями приверженности к определен-

ным торговым маркам или поиском разнообразия (дискриминантная

достоверность).

Торговые

марки, которые соответствуют

самооценке

индивида, предпочитаются

им больше, как это теоретически возможно и постулируются

(помологическая

достоверность).

Высокий уровень надежности.

Примечательно, что высокий уровень надежности в этом примере приведен как доказатель-

ство конструкционной

достоверности.

Взаимосвязь между надежностью и достоверностью

Механизм взаимосвязи между надежностью и достоверностью понятнее при рассмотрении

его с

помощью

модели истинной оценки. Если измерение абсолютно достоверно, то оно одно-

временно абсолютно надежно. В этом случае

Q,X

= 0. Таким образом, достовер-

ность

подразумевает

надежность. Если измерение ненадежно, оно не может быть достоверным,

так как даже минимально

Кроме того, может быть систематическая ошибка, тогда

0. Ненадежность подразумевает недостоверность. Если измерение абсолютно надежно, оно

может быть как достоверным, так и недостоверным из-за систематической ошибки

(Х

В то время как недостаток надежности отрицательно сказывается на достоверности, надеж-

ность не обязательно подразумевает достоверность. Надежность — необходимое, но недоста-

точное условие достоверности.

Обобщаемость

(generalizability)

Насколько исследование, основанное на выборке, можно обобщить для использования в

рамках генеральной совокупности в целом.

Обобщаемость (generalizability) отражает, насколько полученные в результате конкретного

исследования данные можно перенести на генеральную совокупность. Набор всех используе-

мых исследователем условий измерений, который маркетолог хочет применить ко всей гене-

ральной совокупности, называется полным множеством

обобщения.

Эти условия включают

категории, пункты, интервьюеров, способы наблюдения и т.д. Исследователь может обобщить

шкалу, использованную при индивидуальном опросе, для использования в других моделях

сбора данных, таких, например, как телефонные и почтовые опросы. Обобщаемость может

также анализироваться с точки зрения перехода от выборки объектов к генеральной совокупно-

сти объектов, от выборки количества измерений к генеральной совокупности количества изме-

рений, от выборки наблюдателей к генеральной совокупности наблюдателей

т.д. [35].

МЕТОДЫ ШКАЛИРОВАНИЯ

Кроме теоретических аспектов, оценки надежности и достоверности, при выборе методов

шкалирования для конкретного маркетингового исследования следует также принимать во

внимание некоторые практические факторы [36]. Среди них отметим следующие: характер

получаемых данных (номинальные, порядковые, интервальные или относительные), воз-

можности респондентов, характеристики рассматриваемых объектов, метод обработки, кон-

текст и затраты.

Как правило, метод шкалирования, который в данной ситуации даст наибольшее количест-

во информации, позволяет использовать наибольшее число методов статистического анализа.

Также, независимо от вида выбранной шкалы и степени ее соответствия задаче измерения ин-

тересующей характеристики, необходимо использовать несколько шкал. Это даст более точный

358 Часть II. Разработка плана исследования

результат, чем шкала из одного пункта. Во многих ситуациях желательно использовать не-

сколько методов шкалирования или получить дополнительные измерения с помощью матема-

тически обоснованных шкал.

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ШКАЛИРОВАНИЯ

Все рассмотренные в этой главе шкалы требуют от респондентов прямой

оценки

различных

характеристик объекта. При выборе математического метода шкалирования исследователь сам

имеет возможность сделать вывод об оценке респондентами характеристик рассматриваемых

объектов, исходя из обших суждений опрашиваемых об объекте. Многомерное шкалирование

и совместный анализ — два

популярных

математических метода шкалирования. Детально они

рассматриваются в главе

21.

МЕЖДУНАРОДНЫЕ МАРКЕТИНГОВЫЕ

ИССЛЕДОВАНИЯ

При разработке шкалы и формата ответов следует учитывать уровень образованности и гра-

мотности респондентов [37]. Одним из подходов является разработка

мультикультурных

или

независимых от культурных особенностей шкал. Из рассмотренных нами методов шкалирова-

ния семантическая дифференциальная шкала наиболее соответствует данному подходу. Она

прошла проверку в нескольких странах и везде давала схожие результаты.

ПРИМЕР. Копируя Xerox

Xerox — это марка, позитивно воспринимаемая в бывшем СССР еше с 1960-х годов. Сам

процесс копирования документов часто называется ксерокопированием, т.е. термин про-

изошел от названия компании. Это была марка, отождествляемая с качеством. Однако после

преобразования Советского Союза в Союз Независимых Государств объемы продаж Xerox

стали падать. Менеджеры первоначально связали это с сильной конкуренцией со стороны

Canon, Ricoh Co., Mitsubishi Electric

Corp.,

Minolta

Camera Co. Первые попытки сделать продукт

более конкурентным не привели к желаемым результатам. Впоследствии было проведено

маркетинговое исследование для оценки имиджа Xerox и ее конкурентов. Для этого ис-

пользовались семантические дифференциальные шкалы, так как они считаются

мульти-

культурными.

Биполярные обозначения аккуратно протестировали на соответствие значе-

ния в русском

контексте.

В результате исследования маркетологи выявили что реальная проблема заключалась в

негативном восприятии Xerox русскими покупателями. Что было не так? Проблема была

не в Xerox, а в нескольких независимых производителях копировальных машин, неза-

конно используюших торговую марку Xerox. С распадом Советского Союза зашита торго-

вых марок практически перестала существовать, и случаи нарушения авторских прав по-

стоянно росли. Среди прочих действий Xerox провела большую кампанию по телевиде-

нию и радио, в местных периодических изданиях. В кампании ставился акцент на

[

лидирующих позициях Xerox в странах СНГ, где требования к качеству были очень

высо-

1 кими. Это был

шаг

к устранению неадекватного восприятия Xerox русскими потребите-

I лями. Кроме того, Xerox зарегистрировала свою торговую марку в каждом новом государ-

| стве, на которые распался СССР [38].

Альтернативный поход к разработке

мультикультурных

шкал, использованных в России, —

это создание шкал, учитывающих сложившиеся культурные нормы, как основу для сопостав-

ления. Среди форматов ответов наиболее удобны вербальные рейтинговые шкалы. Даже менее

образованные респонденты хорошо понимают и дают ответы на основе вербальных шкал. Осо-

бенное внимание следует уделить разработке эквивалентных словесных описаний на

различ-

Глава

9. Измерение и шкалирование: методы несравнительного шкалирования 359

ных

языках и в различных культурах. Крайние точки шкалы особенно уязвимы для интерпре-

тации.

В некоторых культурах

единица

рассматривается как лучшая оценка, в то время как в

других странах она интерпретирует как наихудшая. Поэтому важно, чтобы вербальные описа-

ния и крайние точки шкалы соответствовали культурным особенностям.

Наконец, в международном маркетинговом исследовании критически важно установить

эквивалентность

шкал и измерений для получения данных из различных стран. Эта комплекс-

ная тема рассматривается в главе 23.

ЭТИКА МАРКЕТИНГОВЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

На маркетологе лежит этическая ответственность за использование шкал, которые

должны обладать достаточной надежностью, достоверностью и применимостью. Выводы,

сделанные на

основе

использования шкал, не имеющих достаточной надежности, досто-

верности или

обобщаемое™

относительно целевой совокупности, могут привести к этиче-

ским проблемам, поскольку клиент склонен рассматривать результаты исследования как

заслуживающие

доверия. Кроме того, исследователь не должен адаптировать шкалы для

смещения

результатов в каком-либо направлении. Это легко сделать, изменяя словесные

утверждения

(шкалы

Лайкерта), описания или другие аспекты шкалы. Рассмотрим опи-

сания шкалы. Описания, используемые в рамках шкалы, могут влиять на результаты

оценки, например,

создавать

позитивное мнение о торговой марке и клиенте или нега-

тивный имидж конкурентов. Для завышения оценки торговой марки клиента респонден-

тов могут попросить выразить мнение о ней по нескольким пунктам по семибалльной

шкале с крайними описаниями "наихудший" и "хороший". В этом случае респонденты

неохотно

ставят

оценку "наихудший". На самом деле те респонденты, которые оценивают

товар как средний, в итоге поставят ему хорошую оценку. Попробуйте сами. Как вы оце-

ните автомобили

BMW

по

следующим характеристикам?

Надежность Ужасная 1

234567

Хорошая

Эксплуатационное^

Очень низкая

1234567

Хорошая

Качество Одно из наихудших

1234567

Хорошее

Престиж Очень низкий

1234567

Хороший

Вы положительно оценили автомобили

BMW]

помощью

этой же методики можно сме-

стить оценку

конкурирующих

торговых марок, используя не слишком негативное описание

(в некоторой степени плохой) с сильным позитивным описанием (наилучший).

Таким образом, подчеркивается важность использования сбалансированных шкал со срав-

нительными позитивными и отрицательными описаниями. Когда данный аспект не учитыва-

ется, возможно

смещение

результатов, и они должны рассматриваться соответственно. Иссле-

дователь несет ответственность как перед клиентом, так и перед респондентами за примени-

мость и полезность шкалы, что проиллюстрировано на

следующем

примере.

I ПРИМЕР. Этическая

шкала

для измерения этики

Важность этики общеизвестна. Что вы скажете об измерении этики маркетинговых

исследований? Для подобных измерений группа исследователей обратилась к принци-

пам этики (подробности — в главе 24) и разработала шкалу для оценки этики. В резуль-

тате было получено 29 биполярных

семибалльных

шкал типа: "справедливо" -

"несправедливо" и "эффективно" — "неэффективно". Тестирование шкал с

помощью

различных этических

сценариев

показало, что их надежность (расчет коэффициента

"альфа" Кронбаха) довольно высока, как и степень конструктивной достоверности.

Разработанные шкалы использовались в разных контекстах при исследовании этиче-

ских вопросов маркетинга [39].

360 Часть II. Разработка плана исследования

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ INTERNET И КОМПЬЮТЕРА

Непрерывные рейтинговые шкалы можно легко разместить в Internet. Курсор может пере-

мешаться по непрерывной шкале на экране, чтобы отметить категорию, наилучшим образом

описывающую мнение респондента, Более того, данные оценки могут автоматически рассчи-

тываться компьютером, увеличивая скорость и точность обработки данных.

Так же могут применяться в Internet и три вида детализированных шкал. Более того, с по-

мощью Internet можно

осуществлять

поиск и размещать шкалы, подобные используемым дру-

гими исследователями. Возможно шкалы, используемые другими маркетологами, уже прошли

тестирование на надежность и

достоверность.

Поэтому, прежде чем составлять новую шкалу,

следует рассмотреть схожие шкалы, используемые другими исследователями, и применять

их,

если они удовлетворяют

целям

измерения. Отдел исследования шкал (Office of Scale Research)

Университета Северного Иллинойса, известный благодаря выпуску книги Marketing Scales

Handbook ("Руководство по

шкшзам

маркетинге")

разместил свои технические отчеты в Internet

(www.siu.edu/departments/coba/mktg/osr).

ПРИМЕР. Исследование безопасности и конфиденциальности

Internet

проект

HERMES

Исследовательский проект HERMES Бизнес-школы Мичиганского университета охва-

тывает аспекты безопасности и конфиденциальности при работе в Internet.

Опрос содержит несколько вопросов относительно личного мнения респондентов о сте-

пени риска при совершении сделок в Internet. При ответе на каждый вопрос респондент с

помощью кнопочного меню может выбрать количество очков от одного до семи. После отве-

та на все вопросы респондента просят подтвердить свои ответы.

Несмотря на некоторые ограничения, использование семибалльной шкалы оказалось

эффективным при измерении отношения респондентов к безопасности сделок в Internet,

включая восприятие риска.

При разработке и тестировании непрерывных и детализированных рейтинговых шкал,

особенно многомерных, полезно использовать

компьютеры.

Модуль

EZWRITER,

подклю-

ченный к компьютеру системы интервьюирования C-SURVENT, использует определенный

алгоритм для разработки шкалы. EZWRITER, разработанный Computers for Marketing

Corporation

(CfMC),

способен адаптировать шкалы для печатных опросов или телефонных ин-

тервью на компьютерных экранах, что без автоматизации заняло бы много времени. Для со-

ставления детализированных рейтинговых шкал существует ряд других программ.

ATTITUDE SCALES компании Persimmon Software создает несколько рейтинговых шкал для

измерения отношений в

маркетинговых

и социологических опросах. Некоторые из про-

граммных продуктов для разработки опросов, обсуждаемых в главе 10, могут конструировать

сравнительные и несравнительные шкалы.

В центре

внимания

Burke

Каждое исследование, проводимое Burke, направлено на удовлетворение

индивидуаль-

ной потребности клиента, и поэтому использование шкал существенно различается. Компа-

| ния применяет практически все

описанные

в данной главе шкалы, но особенно популярна

шкала Лайкерта. В своих фирменных исследованиях для различных клиентов компания ис-

пользует определенный протокол и набор шкал. Рассмотрим шкалы, разработанные для

оценки постоянства клиентов и составления стратегического плана, направленного на раз-

витие приоритетных направлений компании. Согласно протоколу Burke необходимо ис-

пользовать

следующие три критерия для разработки комплексного измерителя, известного

как Коэффициент уверенности в клиентах™ (Secure Customer

Index™):

Глава 9. Измерение и шкалирование: методы несравнительного шкалирования

361

Общая

удовлетворенность

4 — Очень удовлетворен

3 — Частично удовлетворен

2 — Частично неудовлетворен

1 — Очень неудовлетворен

Готовность порекомендовать

5 ~ Обязательно порекомендую

4 — Наверное, порекомендую

3 — Возможно, порекомендую, а возможно — нет

2 — Вероятно, не порекомендую

1 — Точно не порекомендую

Вероятность

повторного обращения

5 — Обязательно воспользуюсь

еще

раз

4 — Вероятно, воспользуюсь еще раз

3 — Возможно воспользуюсь, а возможно, и не воспользуюсь

еще

раз

2 — Вероятно, больше не воспользуюсь

1 — Точно больше не воспользуюсь

Коэффициент

уверенности в клиентах™ включает процент клиентов, которые "очень

удовлетворены", "обязательно порекомендуют" и "обязательно воспользуются продуктом

или услугами еще раз".

Удовлетворение

потребителей

Повторные

покупки

Обязательно

воспользуюсь

еще

раз

Рекомендации

потребителей

Burke обнаружила, что

коэффициент

уверенности в клиентах™, более

дифференцирую-

щий, чем обший вопрос

удовлстворенности.

Burke также отметила высокую корреляцию

между

коэффициентом

уверенности в клиентах™ и фактическими показателями эффектив-

ности деятельности, такими как рентабельность, доля рынка и коэффициент постоянных

клиентов. Например, при изучении коммерческих закупок компьютерного оборудования и

программного обеспечения Burke обнаружила, что коэффициент постоянных клиентов воз-

растает с увеличением "уверенности":

Уровень уверенности Коэффициент постоянных клиентов

(%)

Уверенный 88

Благоприятный 57

Безразличный 30

Неудовлетворительный 25

Кроме коэффициента уверенности в клиентах™ Burke также собирает данные по множе-

ству характеристик. И в этом случае используется шкала Лайкерта.

362

Часть II. Разработка

плана

исследования

РЕЗЮМЕ

При несравнительном шкалировании характеристики каждого объекта измеряются

(шкалируются) независимо от других объектов группы. Полученные данные обрабатываются

как интервальные или рейтинговые. Несравнительные рейтинговые шкалы могут быть непре-

рывными или детализированными. Шкала

Лайкерта,

семантическая дифференциальная шка-

ла и шкала Стэпела — разновидности детализированных

рейтинговых

шкал. При использова-

нии несравнительных детализированных рейтинговых шкал исследователю следует принять

решение о количестве используемых категорий, сбалансированности или несбалансированно-

сти шкалы, четном или нечетном количестве категорий, допустимости неопределенного ответа,

характера и степени вербального описания и формата.

Многомерные шкалы состоят из нескольких характеристик (пунктов), измеряемых рейтин-

говыми шкалами. Эти шкалы должны оцениваться с точки зрения надежности и достоверно-

сти. Надежность связана с тем, насколько устойчивы результаты при повторных исследовани-

ях. Различные подходы к оценке надежности включают повторное тестирование, метод альтер-

нативных форм и совместимости. Достоверность, или точность измерения, можно оценить с

помощью содержательной, критериальной и конструкционной достоверности.

Выбор конкретного метода шкалирования в данной ситуации должен базироваться на тео-

ретических или практических аргументах. В общем, используемый метод шкалирования дол-

жен давать максимально возможный уровень информации. Также следует применять различ-

ные методы измерений.

В международных маркетинговых исследованиях особое внимание должно уделяться опре-

делению

эквивалентных

вербальных описаний на различных языках и в различных культур-

ных средах. Исследователь несет ответственность перед клиентом и респондентами за приме-

нимость и полезность шкал. Internet и компьютеры — полезные инструменты при разработке и

тестировании непрерывных и пунктирных рейтинговых шкал, особенно многомерных.

ОСНОВНЫЕ ТЕРМИНЫ И ПОНЯТИЯ

детализированная рейтинговая шкала

(itemized

rating scale)

дискриминантная достоверность

(discriminant validity)

достоверность (validity)

конвергенционная

достоверность

(convergent

validity)

конструктивная достоверность (construct

validity)

коэффициент "альфа" (coefficient alpha),

критериальная достоверность (criterion

validity)

модель истинной оценки (true score

model)

надежность (reliability)

непрерывная рейтинговая шкала

(continuous rating scale)

несравнитсльное шкалирование

(noncomparative scale)

помологическая

достоверность

(nomological validity)

обобщаемость

(generalizability)

ошибка измерения (measurement error)

повторное тестирование надежности (test-

retest reliability)

проверка

надежности делением данных на

половины (split-half reliability)

проверка надежности через тестирование

внутренней согласованности (internal

consistency reliability)

рейтинговая шкала с принудительными

ответами (forced rating

scale)

сбалансированная шкала (balanced scale)

семантическая дифференциальная шкала,

семантический дифференциал (semantic

differential)

систематическая ошибка (systematic error)

случайная ошибка (random variable)

содержательная достоверность (content

validity)

шкала Лайкерта

(Likert

scale)

шкала Стэпела (Stapel scale)

Глава 9. Измерение и шкалирование: методы несравнительного шкалирования

363