Меню
Головна
 
Головна arrow Маркетинг arrow Маркетингові дослідження
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >

Методи побудови інтегральних (multiitem) шкал

Формування набору приватних шкал

Часто на підставі містяться в анкеті приватних шкал потрібно виявити інтегральне (multiitem), узагальнене ставлення кожного респондента до кожного досліджуваного об'єкту. Наприклад, на підставі того, як він оцінює різні марки зубної пасти за окремими характеристиками, спробувати зробити висновок про його ставлення в цілому до цих марок. Це дозволить нам передбачити, за яку марку респондент у підсумку "проголосує" своїми грошима.

Що стосується інтегральних шкал, виникає питання, на якій підставі і яким чином включаються або не включаються в анкету (або у форму для спостережень) ті чи інші приватні шкали. Повний комплекс спрямованих на це робіт досить тривалий, трудомісткий і вимагає значних витрат. Він складається з декількох етапів.

Припустимо, ми хочемо сформувати інтегральну шкалу оцінок, що комплексно характеризує ставлення респондентів до певних об'єктів, наприклад до брендів якогось товару.

На першому етапі на підставі теоретичних міркувань, вторинних даних і якісних досліджень складається первинний, як правило, набагато ширший, ніж може реально витримати" анкета, набір приватних шкальных питань - кандидатів на включення.

На другому етапі сам дослідник, а також інші фахівці переглядають цей початковий набір і видаляють ті питання, які вважають відносно менш суттєвими. (В ході цього відбору часто застосовуються кількісні оцінки того, наскільки, на думку експерта, істотна кожна шкала.) Після цього набір шкал - кандидатів на включення в анкету - зазвичай все ще залишається дуже великим.

На третьому етапі, який проводиться в тому випадку, якщо дозволяють час і фінансові можливості, всі ці приватні шкали включаються в пробну анкету і проводиться пробний опитування досить великий вибірки респондентів. Дані цього опитування піддаються статистичній обробці. При цьому можуть використовуватися кореляційний, факторний, кластерний, дискримінантний аналіз і інші статистичні методи. За результатами цього опитування видаляються ще деякі погано працюють приватні шкали.

На четвертому етапі перевіряються надійність і валідність інтегральної шкали, побудованої на основі отриманого набору приватних шкал. Це, як ми побачимо, може знову зажадати проведення опитування ще однієї пробної вибірки респондентів. Підсумковий набір приватних шкал формується з урахуванням зазначених показників якості інтегральної шкали.

Ми бачимо, що процес відбору приватних шкал досить дорогий, трудомісткий і довгий. Застосовувати його в повній мірі доцільно для розробки довгостроково використовуваних шкал, наприклад при підготовці до великої серії стандартизованих досліджень. При цьому пробні опитування, про які йшлося вище, можуть являти собою, по суті, перші опитування серії, після яких в методику продовжують вноситися зміни. Коли ж методика "відточується", вона перестає змінюватися. Що ж стосується інших, нестандартізованних досліджень, то в цих випадках теж доцільно в тій чи іншій мірі враховувати наведені вище положення.

Побудова інтегральної шкали

Ми обговорили питання про те, як сформувати набір приватних шкал. Тепер обговоримо те, як отримати на основі цих приватних шкал підсумковий інтегральний індикатор. Насамперед, що змістовно повинен відображати цей інтегральний індикатор? Передбачається, що він повинен служити кількісним вираженням прихованої (латентної) змінної, зміна якої служить основним джерелом відмінностей у значеннях всього набору приватних шкал. Наприклад, респондент, який в цілому позитивно ставиться до товару певної марки, буде хоч трохи підсушувати" цієї марки, оцінюючи її за різними ознаками, а той, кому марка в цілому не подобатися, - буде занижувати свої оцінки. Важливо, що люди можуть це робити навіть несвідомо. Таким чином, шукана латентна змінна може бути прихованою не тільки від дослідника, але навіть і від респондента.

На практиці досить широко поширений простий метод побудови інтегрального індикатора шляхом усереднення бальних оцінок за приватним шкалами. Окремий випадок такого підходу - широко поширений метод розрахунку дифузійних індексів. Метод полягає в наступному. Позитивним оцінкам з приватним шкалами приписується 100 балів, негативним - 0 балів, всім іншим - 50 балів, після чого проводиться усереднення. Перевагою методу є простота інтерпретації отриманих результатів: 50 балів є нейтральною точкою на осі, значення від 51 до 100 балів свідчать про наявність у респондента в тій чи іншій мірі позитивного ставлення до товару, а значення від нуля до 49 балів - негативного.

Такий підхід, однак, негласно передбачає, що кожен приватний індикатор однаково важливий з точки зору підсумкової оцінки. Наприклад, що оцінки респондентом різних якостей деякого товару в рівній мірі враховуються ним при виборі товару. Найчастіше це виявляється не так. Так, для дуже багатьох покупців при виборі зубної пасти віра в її ефективність в запобіганні карієсу має більше значення, ніж зовнішній вигляд її упаковки, що не можна все ж повністю скидати з рахунків. А якою мірою важливий той чи інший приватний індикатор, можна судити, тільки порівнюючи відмінності між респондентами в значеннях цього індикатора з відмінностями в значеннях інших приватних індикаторів. Якщо одні респонденти в основному хвалять товар у всіх відносинах, крім зовнішнього вигляду упаковки, а інші - в основному лають, причому в обох групах респондентів зустрічаються різні оцінки зовнішнього вигляду упаковки, значить, зовнішній вигляд упаковки вносить малий внесок у коливання шуканої латентної змінної. Тому, щоб використовувати такі методи побудови інтегральної шкали, необхідно відбирати приватні шкали так, щоб їх ролі у формуванні підсумкового думки про товар були приблизно рівними. Для цього, як вже зазначалося, залучають експертів і тим не менш дана вимога багато в чому залишається благим побажанням.

Більш тонкий метод побудови інтегрального індикатора заснований на використанні класичного або категоріального (в залежності від типу використовуваних приватних шкал) методу головних компонент2. Перший фактор, що отримується за допомогою цих методів, пояснює найбільшу частку дисперсії приватних шкал і служить кількісним виразом шуканої прихованої (латентної) змінної. При цьому вага, з яким враховується кожна приватна шкала, визначається шляхом аналізу матриці кореляції між приватними шкалами.

Пояснимо найпростіший варіант застосування цього методу. Припустимо, 1000 респондентів оцінили в балах якість кожного з десяти конкуруючих товарів з п'яти приватним шкалами. Будемо вважати, що в основі цих оцінок лежить приховане від дослідника, а можливо, навіть і від самого респондента, ставлення до кожного товару. Кожному респонденту в залежності від виставлених їм оцінок по всім приватним шкалами ставиться у відповідність певне значення фактора. Таким чином, завдання полягає в тому, щоб зрозуміти, якому значенню фактора має відповідати те чи інше поєднання оцінок з п'яти приватним шкалами.

Для цього треба простежити, які поєднання оцінок і як часто зустрічалися. Згідно з нашою методикою, для цього необхідно скласти масив вихідних даних з 10 тис. рядків (по числу респондентів, помноженому на число конкуруючих товарів) та 5 стовпців (по числу приватних шкал). Цей числовий масив та використовується в якості вихідних даних для класичного або категоріального методу головних компонент. У підсумку до нього додається ще один стовпець - фактор, який потім перетвориться в шукану інтегральну шкалу.

За допомогою регресійного аналізу з'ясовується, на які коефіцієнти слід помножити значення по кожній приватній шкалою, щоб отримати фактор. Середнє значення фактора за визначенням дорівнює нулю, а дисперсії - одиниці. Для підсумкової ж шкали з змістовних міркувань більш переважний діапазон зміни від 0 до 100 балів. Кожної градації кожної приватної шкали приписується певне число балів, знайдене за допомогою регресійного аналізу, причому так, щоб після підсумовування цих балів за всіма шкалами при всіх найбільш позитивних оцінках виходило 100 балів, а при всіх найбільш негативних - 0 балів.

У підсумку виходить правило розрахунку значень інтегральної шкали, виходячи з оцінок, виставлених респондентами по приватним шкалами.

Наведемо в якості прикладу методику розрахунку значень інтегральної шкали, отриманого одним з авторів в ході дослідження результатів опитування росіян, проведеного в рамках проекту "Людина і гроші". За допомогою цієї шкали в даний час здійснюються регулярні виміри сприймається громадянами рівня інфляції в країні.

Питання: "Як, на вашу думку, в цілому змінилися ціни на продукти харчування, непродовольчі товари і тарифів на послуги за минулий місяць?"

Кількість балів, які нараховуються респондентові в залежності від даних відповідей на питання анкети

дуже зросли

12,0

зросли помірно

7,1

незначно зросли

3,1

не змінилися

0,0

знизилися

0,0

важко відповісти

2,8

Питання: "На ваш погляд, як змінилися за минулий місяць ціни на..."

"...хліб?"

дуже зросли

14,7

зросли помірно

8,3

незначно зросли

3,4

не змінилися

0,0

знизилися

0,0

важко відповісти

0,4

"...м'ясо?"

дуже зросли

13,6

зросли помірно

8,7

незначно зросли

2,4

не змінилися

0,0

знизилися

0,0

важко відповісти

3,0

"...молочні продукти?"

дуже зросли

13,4

зросли помірно

8,3

незначно зросли

1,9

не змінилися

0,0

знизилися

0,0

важко відповісти

2,2

"...комунальні послуги?"

дуже зросли

9,1

зросли помірно

5,8

незначно зросли

0,8

не змінилися

0,0

знизилися

0,0

важко відповісти

1,4

"...ліки?"

дуже зросли

11,7

зросли помірно

7,7

незначно зросли

2,9

не змінилися

0,0

знизилися

0,0

важко відповісти

3,6

"...бензин?"

дуже зросли

12,9

зросли помірно

7,7

незначно зросли

1,8

не змінилися

0,0

знизилися

0,0

важко відповісти

3,2

"...побутові послуги?"

дуже зросли

12,6

зросли помірно

7,2

незначно зросли

2,5

не змінилися

0,0

знизилися

0,0

важко відповісти

3,1

Легко помітити, що респонденту, який на всі чотири питання відповів "дуже зросли", буде приписано 100 балів, а який на всі питання сказав "не змінилися", або "знизилися" - 0 балів. Динаміка середніх значень отриманого в результаті числового розрахунку стовпця дозволяє судити про сприйманої динаміці цін на споживчі товари і послуги.

Відзначимо одну запропоновану авторами модифікацію викладеної методики розробки інтегральної шкали. В деяких випадках доцільно провести "огрубіння" отриманої інтегральної шкали з допомогою методу класифікаційного дерева (Classification Tree). Така модифікація, названа нами "методом структурованого фактора", дозволяє з'ясувати, від значень який приватної шкали залежить інтегральна шкала в першу чергу, від якої - в другу і т. д. При цьому, по-перше, деякі категорії кожної приватної шкали можуть "склеюватися", якщо це мало змінює значення інтегральної шкали. А по-друге, нерідко виявляється, що при одному значенні приватної шкали, обраної на верхньому рівні "дерева", далі вершина "дерева" повинна ділитися, виходячи з значень одного приватного індикатора, а при іншому - виходячи з іншого. В результаті стає ясно, які приватні шкали критично важливі, а від яких (не ввійшли в "дерево") можна без істотних втрат відмовитися. Крім того, з'ясовується, яке поєднання значень приватних шкал свідчить про кращому, а якийсь гіршому ставленні респондентів до товару в цілому.

Приклад 7.2

Методика прогнозування результатів виборів

Прогноз результатів виборів у Державну Думу в грудні 1999 р. був заснований на даних опитування Фонду Громадська Думка, проведеного 11-12 грудня у 56 населених пунктах 29 областей, країв і республік всіх економіко-географічних зон РФ. Обсяг вибірки становив 2000 респондентів.

Прогноз будувався на припущенні, що схильність кожного респондента проголосувати за ту чи іншу партію можна виміряти, тобто виразити числом. Респондент віддасть свій голос тій партії, для якої це число найбільше.

Набір чисел, що виражають схильність респондентів проголосувати за якусь певну партію, назвемо індикатором даної партії. Головна задача дослідження полягала в розробці методики і побудові індикаторів для всіх 26 партій виборчого списку.

Індикатори партій будувалися за відповідями респондентів на наступні питання анкети (для зручності у дужках після кожного питання наведено його умовна формулювання, яка буде використана в табл. 7.2).

o З перерахованих партій назвіть, будь ласка, всі ті, чиє представництво в Державній Думі у вас особисто не викликало б серйозних заперечень. (Без заперечень.)

o Якщо б вибори в Державну Думу відбулися найближчої неділі, за яку партію (політичний блок, рух) ви б проголосували швидше за все? (Голосування.)

o Як ви думаєте, ваше рішення голосувати за цю партію остаточне або ще може змінитися? (Остаточність рішення.)

o Якщо б у списку не було партії (руху, блоку), за яку ви вирішили голосувати, то за яку з перерахованих партій ви б проголосували? (Друга партія.)

o Представників яких з перелічених партій (політичних блоків, рухів) ви б не хотіли бачити в Державній Думі? (Проти.)

Основна проблема полягала в тому, щоб привласнити числове значення кожного з можливих поєднань відповідей на наведені вище питання, тобто вирішити, яке поєднання відповідей свідчить про більш високу, а якийсь більш низькій схильності проголосувати за партію. Ця проблема була вирішена шляхом обробки даних опитування згадуваними вище статистичними методами. В результаті був отриманий наступний принцип побудови індикатора кожної партії.

Таблиця 7.2. Індикатори партій

Без

заперечень

Голосування

Остаточність

рішення

Друга

партія

Проти

Індикатор

(бали)

назвав

не назвав

назвав

не назвав

так

швидше так

важко відповісти

швидше ні

немає

назвав

не назвав

не назвав

назвав

+

+

+

+

будь відповідь

9

+

+

+

+

будь відповідь

8

+

+

+

+

+

будь відповідь

7

+

будь відповідь

будь відповідь

+

будь відповідь

6

+

+

будь відповідь

+

будь відповідь

5

+

+

+

+

будь відповідь

4

+

+

будь відповідь

+

будь відповідь

+

будь відповідь

будь відповідь

+

будь відповідь

3

+

+

будь відповідь

+

+

2

+

+

будь відповідь

+

+

1

Таким чином, схильність кожного респондента проголосувати за ту чи іншу партію зі списку можна виміряти за дев'ятибальною шкалою. Як видно з наведеної таблиці, 1 бал свідчить про негативне ставлення до партії, 2 бали - про нейтральний, 3 і більше балів - про різного ступеня позитивного ставлення.

Після того як для кожного респондента були розраховані значення всіх індикаторів, стало можливим розрахувати, яку кількість голосів буде подано за кожну партію тими, хто прийде на вибори. Голос кожного імовірно прийшов на вибори респондента ставився до тієї партії, де значення індикатора більше.

Ймовірність того, що респондент буде брати участь у виборах, визначалася емпірично, виходячи з відповіді на питання: "У грудні пройдуть вибори в Державну Думу. Ви будете чи не будете приймати в них участь?".

Таблиця 7.3. Ймовірність участі у виборах

Відповідь

Ймовірність участі

Безумовно буду

0,95

Швидше буду

0,20

Скоріше не буду

0,10

Безумовно не буду

0,00

Поки не вирішив (-а), важко відповісти

0,15

При цих припущеннях середня явка повинна була скласти 65%. (Фактична явка була нижчою і склала 61,85%.) Наведемо отриманий в результаті прогноз розподілу голосів на виборах в Державну Думу і фактичне їх розподіл у % від числа голосуючих (табл. 7.4).

Таблиця 7.4. Прогноз розподілу голосів, %

Партія

Прогноз

Факт

Комуністична партія Російської Федерації

22-23

24,29

"Ведмідь"

19-20

23,32

"Вітчизна - Вся Росія"

12-13

13,33

"Союз Правих Сил"

8-9

8,52

"Яблуко"

7-8

5,93

"Блок Жириновського"

5-6

5,98

Інші (20 партій)

22-23

15,33

Проти всіх

1-2

3,30

Ми бачимо, що прогноз в цілому досить близький до фактичного результату виборів, якщо не вважати того, що виявилися сильно завищеними результати партій, об'єднаних у таблиці в рядку "інші партії". Згодом цей дефект методики був усунений шляхом виключення з розрахунків тих респондентів, які ні в одному питанні не висловили свого ставлення ні до однієї партії і тому їм присвоєно 2 бали за всіма індикаторами. Причина завищення в прогнозі сумарного результату двадцяти малих партій полягала в тому, що такі нічого не відповіли респонденти рівноймовірно розподілялися між усіма 26 партіями. Виключення ж їх з розрахунку еквівалентно розподілу їх голосів пропорційно прогнозованим результатами партій, що набрали більшу кількість голосів. Як показали наступні вибори, таке припущення дає результати, більш близькі до фактичних.

 
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >

Схожі тими

Перевірка інтегральних шкал
Метод простого додавання нерозкладного залишку
Інші імовірнісні методи побудови вибірки
Маркетингові шкали
Б. Мандевіль: апологія приватного інтересу
Джерела і методи набору співробітників
Перевірка інтегральних шкал
Маркетингові шкали
Технологія побудови бізнес-процесів страхової компанії
 
Предмети
Банківська справа
БЖД
Бухоблік і аудит
Документознавство
Екологія
Економіка
Етика і естетика
Інвестування
Інформатика
Історія
Культурологія
Література
Логістика
Маркетинг
Медицина
Менеджмент
Політологія
Політекономія
Право
Психологія
Соціологія
Страхова справа
Товарознавство
Філософія
Фінанси