п. Это обнаруживается в том, что в рядах
измерений попадаются данные, резко отличающиеся от совокупности
всех остальных значений. Чтобы выяснить, нужно ли эти значения при-
знать грубыми ошибками, устанавливают критическую границу, так что-
бы вероятность того, что крайние значения превысят ее, была бы дос-
таточно малой и соответствовала бы некоторому уровню значимости а.
Это правило основано на том, что появление в выборке чрезмерно боль-
ших значений хотя и возможно как следствие естественной вариабель-
ности значений, но маловероятно.
Если окажется, что какие-то крайние значения совокупности при-
надлежат ей с очень малой вероятностью, то такие значения признаются
грубыми ошибками и исключаются из дальнейшего рассмотрения. Выяв-
ление грубых ошибок особенно важно проводить для выборок малых
объемов: не будучи исключенными из анализа, они существенно иска-
жают параметры выборки. Для этого используются специальные статис-
тические критерии определения грубых ошибок [24].
Итак, дифференцирующая способность шкалы как первая существен-
ная характеристика ее надежности предполагает: обеспечение достаточ-
ного разброса данных; выявление фактического использования респон-
дентом предложенной протяженности шкалы; анализ отдельных <выпа-
дающих> значений; исключение грубых ошибок. После того, как уста-
новлена относительная приемлемость используемых шкал в указанных
аспектах, следует переходить к выявлению устойчивости измерения по
этой шкале.
Существует несколько приемов проверки устойчивости измерений:
повторное измерение (тестирование); включение в анкету эквивалент-
ных вопросов и разделение выборки на две части.
Наиболее распространенный прием контроля на устойчивость -
повторное измерение состоит во вторичном проведении проверяемого
измерения в одной и той же выборке через определенный промежу-
ток времени. Зачастую достаточно сложно установить длительность про-
межутка между двумя измерениями. С одной стороны, он должен быть
возможно меньше, чтобы избежать вероятных изменений измеряемо-
го признака. С другой стороны, он должен быть достаточно большим,
чтобы исключить эффект запоминаемости первичного исследования.
Последнее противоречило бы требованию независимости опытов друг
от друга. Дать общую установку в отношении длительности промежут-
ка времени между опытами практически невозможно. Последняя оп-
ределяется целью исследования, в котором применяется данная про-
цедура, сложностью для запоминания даваемых ответов, изменчиво-
стью условий проведения измерений, стабильностью параметров из-
мерения, мотивационными изменениями и др. Обычно один и тот же
объект измеряется дважды с двух-трехнедельным временным интер-
валом и с помощью одинаковой процедуры. Шкала считается устой-
203 Глава 4
чивой, если совпадения между первой и второй сериями шм
будут достаточно высокими.
В отличие от проверки на устойчивость измерения физически
тов исследователь сталкивается здесь с особой проблемой - в-п-
психологической установки человека, возникающей после первом
рения. Люди могут намеренно или непроизвольно подгонять дан"-;
рого измерения к предыдущему. Или же, напротив, интуитивно
тивляясь повторному эксперименту, они покажут новые результ
Простейший способ снять влияние установки первого измег
производить повторное измерение спустя достаточное время пен
вого (например, через две недели) и на достаточно большой и .
испытуемых (около 50 человек).
Часто интервьюер в конце опроса частично его повторяет, ;
при этом: <Заканчивая нашу работу, вновь коротко пройдемся чг
росам анкеты, чтобы я мог проверить, все ли я правильно зат-
ваших ответов>. Конечно, речь идет не о повторении всех вопр .
только критических из их числа. При этом надо помнить, что ее
тервал времени между тестированием и повторным тестированием
ком короткий, то респондент просто может помнить первонаг;
ответы. Если интервал - слишком велик, то могут иметь место н
рые реальные изменения.
Включение в анкету эквивалентных вопросов предполагает и ;
вание в одной анкете вопросов по той же проблеме, но сформули;
ных по-другому. Их респондент должен воспринимать как разные
сы. Главная опасность данного метода заключается в степени экий"..
тности вопросов; если это не достигается, то респондент отвсч
разные вопросы.
Разделение выборки на две части основано на сравнении опк
вопросы двух групп респондентов. Предполагается, что эти две п ,
являются идентичными по своей композиции и что средние ч;,
ответов для этих двух групп являются очень близкими. Все сря"!
делаются только на групповой основе, поэтому сравнение внутри
пы проводить невозможно. Например, среди студентов колледж.
мощью модифицированной шкалы Лайкерта с пятью градациям>
проведен опрос относительно их будущей карьеры. В анкете привози
утверждение: <Я считаю, что меня ожидает блестящая карьера О;
были обобщены, начиная с <сильно не согласен> (1 балл) и к
<сильно согласен> (5 баллов). Затем общая выборка опрошенные
разделена на две группы и были вычислены средние оценки дл;
групп. Средняя оценка была одинаковой для каждой группы и равя
3-м баллам. Данные результаты дали основание считать измерен"?
дежным. Когда же проанализировали групповые ответы более вним п
но, то оказалось, что в одной группе все студенты ответили <и соп.
и не согласен>, а в другой - 50% ответили <сильно не согласен
другие 50% - <сильно согласен>. Как видно, более глубокий ;;;
показал, что ответы не являются идентичными.
Вследствие данного недостатка этот метод оценки устойчш:
измерений является наименее популярным.
О высокой устойчивости шкалы можно говорить лишь в том ел
если повторные измерения при ее помощи одних и тех же объектов г
Процесс маркетинговых исследований 209
сходные результаты. Если устойчивость проверяют на одной и той же
выборке, то часто оказывается достаточным сделать два последователь-
ных замера с определенным временным интервалом - таким, чтобы
этот промежуток не был слишком велик, чтобы сказалось изменение
самого объекта, но и не слишком мал, чтобы респондент мог по памяти
<подтягивать> данные второго замера к предыдущему (т. е. его протяжен-
ность зависит от объекта изучения и колеблется от двух до трех недель).
Пусть х - изучаемый на устойчивость признак, а отдельные его
значения - х,, х, х , ... , х. Каждый респондент / (/ = / ... п) и при
первом и при втором опросе получает некоторую оценку по изучаемому
признаку - х[ и Xй соответственно.
Результаты двух опросов л респондентов представляются в виде
матрицы сопряженности (табл.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168
измерений попадаются данные, резко отличающиеся от совокупности
всех остальных значений. Чтобы выяснить, нужно ли эти значения при-
знать грубыми ошибками, устанавливают критическую границу, так что-
бы вероятность того, что крайние значения превысят ее, была бы дос-
таточно малой и соответствовала бы некоторому уровню значимости а.
Это правило основано на том, что появление в выборке чрезмерно боль-
ших значений хотя и возможно как следствие естественной вариабель-
ности значений, но маловероятно.
Если окажется, что какие-то крайние значения совокупности при-
надлежат ей с очень малой вероятностью, то такие значения признаются
грубыми ошибками и исключаются из дальнейшего рассмотрения. Выяв-
ление грубых ошибок особенно важно проводить для выборок малых
объемов: не будучи исключенными из анализа, они существенно иска-
жают параметры выборки. Для этого используются специальные статис-
тические критерии определения грубых ошибок [24].
Итак, дифференцирующая способность шкалы как первая существен-
ная характеристика ее надежности предполагает: обеспечение достаточ-
ного разброса данных; выявление фактического использования респон-
дентом предложенной протяженности шкалы; анализ отдельных <выпа-
дающих> значений; исключение грубых ошибок. После того, как уста-
новлена относительная приемлемость используемых шкал в указанных
аспектах, следует переходить к выявлению устойчивости измерения по
этой шкале.
Существует несколько приемов проверки устойчивости измерений:
повторное измерение (тестирование); включение в анкету эквивалент-
ных вопросов и разделение выборки на две части.
Наиболее распространенный прием контроля на устойчивость -
повторное измерение состоит во вторичном проведении проверяемого
измерения в одной и той же выборке через определенный промежу-
ток времени. Зачастую достаточно сложно установить длительность про-
межутка между двумя измерениями. С одной стороны, он должен быть
возможно меньше, чтобы избежать вероятных изменений измеряемо-
го признака. С другой стороны, он должен быть достаточно большим,
чтобы исключить эффект запоминаемости первичного исследования.
Последнее противоречило бы требованию независимости опытов друг
от друга. Дать общую установку в отношении длительности промежут-
ка времени между опытами практически невозможно. Последняя оп-
ределяется целью исследования, в котором применяется данная про-
цедура, сложностью для запоминания даваемых ответов, изменчиво-
стью условий проведения измерений, стабильностью параметров из-
мерения, мотивационными изменениями и др. Обычно один и тот же
объект измеряется дважды с двух-трехнедельным временным интер-
валом и с помощью одинаковой процедуры. Шкала считается устой-
203 Глава 4
чивой, если совпадения между первой и второй сериями шм
будут достаточно высокими.
В отличие от проверки на устойчивость измерения физически
тов исследователь сталкивается здесь с особой проблемой - в-п-
психологической установки человека, возникающей после первом
рения. Люди могут намеренно или непроизвольно подгонять дан"-;
рого измерения к предыдущему. Или же, напротив, интуитивно
тивляясь повторному эксперименту, они покажут новые результ
Простейший способ снять влияние установки первого измег
производить повторное измерение спустя достаточное время пен
вого (например, через две недели) и на достаточно большой и .
испытуемых (около 50 человек).
Часто интервьюер в конце опроса частично его повторяет, ;
при этом: <Заканчивая нашу работу, вновь коротко пройдемся чг
росам анкеты, чтобы я мог проверить, все ли я правильно зат-
ваших ответов>. Конечно, речь идет не о повторении всех вопр .
только критических из их числа. При этом надо помнить, что ее
тервал времени между тестированием и повторным тестированием
ком короткий, то респондент просто может помнить первонаг;
ответы. Если интервал - слишком велик, то могут иметь место н
рые реальные изменения.
Включение в анкету эквивалентных вопросов предполагает и ;
вание в одной анкете вопросов по той же проблеме, но сформули;
ных по-другому. Их респондент должен воспринимать как разные
сы. Главная опасность данного метода заключается в степени экий"..
тности вопросов; если это не достигается, то респондент отвсч
разные вопросы.
Разделение выборки на две части основано на сравнении опк
вопросы двух групп респондентов. Предполагается, что эти две п ,
являются идентичными по своей композиции и что средние ч;,
ответов для этих двух групп являются очень близкими. Все сря"!
делаются только на групповой основе, поэтому сравнение внутри
пы проводить невозможно. Например, среди студентов колледж.
мощью модифицированной шкалы Лайкерта с пятью градациям>
проведен опрос относительно их будущей карьеры. В анкете привози
утверждение: <Я считаю, что меня ожидает блестящая карьера О;
были обобщены, начиная с <сильно не согласен> (1 балл) и к
<сильно согласен> (5 баллов). Затем общая выборка опрошенные
разделена на две группы и были вычислены средние оценки дл;
групп. Средняя оценка была одинаковой для каждой группы и равя
3-м баллам. Данные результаты дали основание считать измерен"?
дежным. Когда же проанализировали групповые ответы более вним п
но, то оказалось, что в одной группе все студенты ответили <и соп.
и не согласен>, а в другой - 50% ответили <сильно не согласен
другие 50% - <сильно согласен>. Как видно, более глубокий ;;;
показал, что ответы не являются идентичными.
Вследствие данного недостатка этот метод оценки устойчш:
измерений является наименее популярным.
О высокой устойчивости шкалы можно говорить лишь в том ел
если повторные измерения при ее помощи одних и тех же объектов г
Процесс маркетинговых исследований 209
сходные результаты. Если устойчивость проверяют на одной и той же
выборке, то часто оказывается достаточным сделать два последователь-
ных замера с определенным временным интервалом - таким, чтобы
этот промежуток не был слишком велик, чтобы сказалось изменение
самого объекта, но и не слишком мал, чтобы респондент мог по памяти
<подтягивать> данные второго замера к предыдущему (т. е. его протяжен-
ность зависит от объекта изучения и колеблется от двух до трех недель).
Пусть х - изучаемый на устойчивость признак, а отдельные его
значения - х,, х, х , ... , х. Каждый респондент / (/ = / ... п) и при
первом и при втором опросе получает некоторую оценку по изучаемому
признаку - х[ и Xй соответственно.
Результаты двух опросов л респондентов представляются в виде
матрицы сопряженности (табл.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168