В действительности он измеряет отношение лю-
дей к данным передачам, а не объем времени, отводимого для их транс-
ляции. Обоснованное измерение объема времени на передачи разного
типа - документальный анализ сетки программ данного телевизионного
канала.
216 Глава 4
Некоторые исследователи предпочитают исходить из так ьа
мой наличной обоснованности, т. е. обоснованности в понятиях !".
зованной процедуры. Например, считают, что удовлетворен нос г.
ром - это то свойство, которое содержится в ответах на вопрос
летворены ли вы товаром?>. В серьезном маркетинговом исслсдо)
такой сугубо эмпирический подход может оказаться неприемлем!
Остановимся на возможных формальных подходах к вынсч
уровня обоснованности методики. Их можно разделить на три гр.
1) конструирование типологии в соответствии с целями исс !
ния на базе нескольких признаков;
2) использование параллельных данных;
3) судейские процедуры.
Подходы первой группы считать полностью формальными \с
ми - это всего лишь некоторая схематизация логических рассуж;;
начало процедуры обоснования, которая может быть на этом и закг
на, а может быть подкреплена более мощными средствами.
Реализация подходов второй группы требует использования гк> ?
ней мере двух источников для выявления одного и того же оно
Обоснованность определяется степенью согласованности соотвсгг
щих данных.
В третьем случае мы полагаемся на компетентность судей, ко г
предлагается определить, измеряем ли мы нужное нам своистг<
что-то иное.
Конструированная типология. Один из способов - ис польз"<
контрольных вопросов, которые в совокупности с основными даю-г
шее приближение к содержанию изучаемого свойства, раскрывд>;
личные его стороны.
Например, можно определять удовлетворенность используем;
делью автомобиля лобовым вопросом: <Устраивает ли вас ваша нь
няя модель автомобиля?> Комбинация его с двумя другими косвенна
<Хотите ли вы перейти на другую модель?> и <Рекомендуете ли в
ему другу купить данную модель автомобиля?> позволяет прои чвесл-.
надежную дифференциацию респондентов. Типология по пяти уггц :
ченным группам от наиболее удовлетворенных автомобилем до нанм:
удовлетворенных проводится с помощью <логического квадрата>
Обоснованность в подобного рода типологии не доказывается
ким-либо формальным критерием и опирается на логические лов :
Единственное требование, которое может быть выдвинуто при к
струировании такого рода типологии, - это положительная коррета
между составляющими ее признаками. Отсутствие положительной ",,
мосвязи между вопросами может свидетельствовать о том, что чь
понимаем сущности измеряемого явления.
Выявление уровня обоснованности измерений обычно основан;
только на логических рассуждениях, но и на использовании они"
здравого смысла.
Рассмотрим пример построения шкалы для определения сре;г
интенсивности просмотра телепередач путем массового опроса телез;
телей [29].
Первый вариант построения шкалы был таков. Вопрос: <Ско
приблизительно часов в день вы проводите у телевизора?> Шкала;
Процесс маркетинговых исследований 217
ответа содержала пять градаций: не более часа; от одного до двух часов,
от двух до трех часов; от 3 до 4 часов; свыше 4 часов.
Путем логических рассуждений были высказаны следующие сомне-
ния в обоснованности такого подхода. Следует указать день просмотра
телепередачи: будний, субботний или воскресный. Иначе не ясно, какой
из дней зритель выберет за эталон оценки. Не спасет положения и воп-
рос, сколько в среднем часов в неделю зритель проводит у телевизора,
так как люди не привыкли думать в <средних> величинах.
Значит, надо поставить вопрос так, чтобы: а) выделить дни недели;
б) указать понятный для зрителей эталон оценки. Поэтому более удач-
ный вариант построения шкалы основан на использовании следующего
вопроса: <Не могли бы вы приблизительно оценить, сколько в среднем
часов вы проводите у телевизора в тот день, когда смотрите передачи?>.
Сделайте отметки в каждой строке.
ДниДлитеэльность просмотра
неделине болееот 1 доот 2 доот 3 досвыше 4
1 часа2 часов3 часов4 часовчасов
В будние дни
В субботу
В воскресение
Заметим, однако, что логические рассуждения наподобие приве
денных выше повышают обоснованность, но не являются прямым до-
казательством того, что измеряется искомый атрибут.
Параллельные данные. Нередко целесообразно разработать два рав-
ноправных приема измерения заданного признака, что позволяет уста-
новить обоснованность методов относительно друг друга, т.е. повысить
общую обоснованность путем сопоставления двух независимых результа-
тов.
Классифицируем параллельные процедуры в зависимости от соот-
ношения методов и исполнителей:
а) несколько методов - один исполнитель;
б) один метод - несколько исполнителей;
в) несколько методов - несколько исполнителей.
Несколько методов - один исполнитель. Здесь один и тот же исполни-
тель использует два или более различных метода для измерения одного
и того же свойства.
Рассмотрим различные способы использования этого метода и прежде
всего - эквивалентные шкалы. Возможны равнозначные выборки при-
знаков для описания измерения поведения, отношения, ценностной
ориентации, т.е. какой-то установки. Эти выборки и образуют параллель-
ные шкалы, обеспечивая параллельную надежность.
Каждую шкалу рассматриваем как способ измерения некоторого
свойства и в зависимости от числа параллельных шкал имеем ряд спо-
собов измерения. В качестве исполнителя выступает респондент, дающий
ответы одновременно по всем параллельным шкалам. Все ответы сорти-
руются в зависимости от принадлежности к шкале, и таким образом
получаем параллельные данные.
218 Глава 4
При обработке такого рода данных следует выяснить два момс
1) непротиворечивость пунктов отдельной шкалы;
2) согласованность оценок по разным шкалам.
Первая проблема возникает в связи с тем, что модели ответов
представляют идеальной картины; ответы нередко противоречат друг др
Поэтому встает вопрос, что принимать за истинное значение опс"
респондента на данной шкале.
Вторая проблема непосредственно касается сопоставления па>
лельных данных.
Рассмотрим пример неудавшейся попытки повысить надежно
измерения признака <удовлетворенность автомобилем> с помощью :
параллельных порядковых шкал. Приведем две из них:
Шкала А
11. Данная модель мне очень нравится 5
1. Данная модель скорее нравится, чем не нравится 4
8. Трудно сказать, нравится ли мне данная модель 3
14. Данная модель мне скорее не нравится, чем нравится 2
3. Данная модель мне совершенно не нравится 1
Шкала В
2.
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
дей к данным передачам, а не объем времени, отводимого для их транс-
ляции. Обоснованное измерение объема времени на передачи разного
типа - документальный анализ сетки программ данного телевизионного
канала.
216 Глава 4
Некоторые исследователи предпочитают исходить из так ьа
мой наличной обоснованности, т. е. обоснованности в понятиях !".
зованной процедуры. Например, считают, что удовлетворен нос г.
ром - это то свойство, которое содержится в ответах на вопрос
летворены ли вы товаром?>. В серьезном маркетинговом исслсдо)
такой сугубо эмпирический подход может оказаться неприемлем!
Остановимся на возможных формальных подходах к вынсч
уровня обоснованности методики. Их можно разделить на три гр.
1) конструирование типологии в соответствии с целями исс !
ния на базе нескольких признаков;
2) использование параллельных данных;
3) судейские процедуры.
Подходы первой группы считать полностью формальными \с
ми - это всего лишь некоторая схематизация логических рассуж;;
начало процедуры обоснования, которая может быть на этом и закг
на, а может быть подкреплена более мощными средствами.
Реализация подходов второй группы требует использования гк> ?
ней мере двух источников для выявления одного и того же оно
Обоснованность определяется степенью согласованности соотвсгг
щих данных.
В третьем случае мы полагаемся на компетентность судей, ко г
предлагается определить, измеряем ли мы нужное нам своистг<
что-то иное.
Конструированная типология. Один из способов - ис польз"<
контрольных вопросов, которые в совокупности с основными даю-г
шее приближение к содержанию изучаемого свойства, раскрывд>;
личные его стороны.
Например, можно определять удовлетворенность используем;
делью автомобиля лобовым вопросом: <Устраивает ли вас ваша нь
няя модель автомобиля?> Комбинация его с двумя другими косвенна
<Хотите ли вы перейти на другую модель?> и <Рекомендуете ли в
ему другу купить данную модель автомобиля?> позволяет прои чвесл-.
надежную дифференциацию респондентов. Типология по пяти уггц :
ченным группам от наиболее удовлетворенных автомобилем до нанм:
удовлетворенных проводится с помощью <логического квадрата>
Обоснованность в подобного рода типологии не доказывается
ким-либо формальным критерием и опирается на логические лов :
Единственное требование, которое может быть выдвинуто при к
струировании такого рода типологии, - это положительная коррета
между составляющими ее признаками. Отсутствие положительной ",,
мосвязи между вопросами может свидетельствовать о том, что чь
понимаем сущности измеряемого явления.
Выявление уровня обоснованности измерений обычно основан;
только на логических рассуждениях, но и на использовании они"
здравого смысла.
Рассмотрим пример построения шкалы для определения сре;г
интенсивности просмотра телепередач путем массового опроса телез;
телей [29].
Первый вариант построения шкалы был таков. Вопрос: <Ско
приблизительно часов в день вы проводите у телевизора?> Шкала;
Процесс маркетинговых исследований 217
ответа содержала пять градаций: не более часа; от одного до двух часов,
от двух до трех часов; от 3 до 4 часов; свыше 4 часов.
Путем логических рассуждений были высказаны следующие сомне-
ния в обоснованности такого подхода. Следует указать день просмотра
телепередачи: будний, субботний или воскресный. Иначе не ясно, какой
из дней зритель выберет за эталон оценки. Не спасет положения и воп-
рос, сколько в среднем часов в неделю зритель проводит у телевизора,
так как люди не привыкли думать в <средних> величинах.
Значит, надо поставить вопрос так, чтобы: а) выделить дни недели;
б) указать понятный для зрителей эталон оценки. Поэтому более удач-
ный вариант построения шкалы основан на использовании следующего
вопроса: <Не могли бы вы приблизительно оценить, сколько в среднем
часов вы проводите у телевизора в тот день, когда смотрите передачи?>.
Сделайте отметки в каждой строке.
ДниДлитеэльность просмотра
неделине болееот 1 доот 2 доот 3 досвыше 4
1 часа2 часов3 часов4 часовчасов
В будние дни
В субботу
В воскресение
Заметим, однако, что логические рассуждения наподобие приве
денных выше повышают обоснованность, но не являются прямым до-
казательством того, что измеряется искомый атрибут.
Параллельные данные. Нередко целесообразно разработать два рав-
ноправных приема измерения заданного признака, что позволяет уста-
новить обоснованность методов относительно друг друга, т.е. повысить
общую обоснованность путем сопоставления двух независимых результа-
тов.
Классифицируем параллельные процедуры в зависимости от соот-
ношения методов и исполнителей:
а) несколько методов - один исполнитель;
б) один метод - несколько исполнителей;
в) несколько методов - несколько исполнителей.
Несколько методов - один исполнитель. Здесь один и тот же исполни-
тель использует два или более различных метода для измерения одного
и того же свойства.
Рассмотрим различные способы использования этого метода и прежде
всего - эквивалентные шкалы. Возможны равнозначные выборки при-
знаков для описания измерения поведения, отношения, ценностной
ориентации, т.е. какой-то установки. Эти выборки и образуют параллель-
ные шкалы, обеспечивая параллельную надежность.
Каждую шкалу рассматриваем как способ измерения некоторого
свойства и в зависимости от числа параллельных шкал имеем ряд спо-
собов измерения. В качестве исполнителя выступает респондент, дающий
ответы одновременно по всем параллельным шкалам. Все ответы сорти-
руются в зависимости от принадлежности к шкале, и таким образом
получаем параллельные данные.
218 Глава 4
При обработке такого рода данных следует выяснить два момс
1) непротиворечивость пунктов отдельной шкалы;
2) согласованность оценок по разным шкалам.
Первая проблема возникает в связи с тем, что модели ответов
представляют идеальной картины; ответы нередко противоречат друг др
Поэтому встает вопрос, что принимать за истинное значение опс"
респондента на данной шкале.
Вторая проблема непосредственно касается сопоставления па>
лельных данных.
Рассмотрим пример неудавшейся попытки повысить надежно
измерения признака <удовлетворенность автомобилем> с помощью :
параллельных порядковых шкал. Приведем две из них:
Шкала А
11. Данная модель мне очень нравится 5
1. Данная модель скорее нравится, чем не нравится 4
8. Трудно сказать, нравится ли мне данная модель 3
14. Данная модель мне скорее не нравится, чем нравится 2
3. Данная модель мне совершенно не нравится 1
Шкала В
2.
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