Главная /
Рефераты / Проблемы разработки несравнительных детализированных рейтинговых шкал
Проблемы разработки несравнительных детализированных рейтинговых шкал
При сопоставлении и выборе шкал необходимо ответить на следующие основные вопросы: Какое количество категорий следует использовать в шкале? Шкала должна быть сбалансированной или несбалансированной? Четное или нечетное количество категорий должно быть в шкале? Допустим ли неопределенный ответ? Какого характера и в какой степени необходимо вербальное описание? Каков формат шкалы целесообразен?
Количество категорий в шкале. При выборе количества категорий в шкале принимаются во внимание два противоречивых фактора. Чем больше количество категорий, тем более дифференцированные оценки мы получим. Но большинство респондентов при опросе способны справиться всего с несколькими категориями, т.е. чем меньше категорий, тем более достоверные ответы мы получаем. Традиционно считается, что количество категорий должно равняться 7 , т.е. от 5 до 9. Если данные анализируются с помощью сложных статистических методик, следует использовать 7 и более категорий.
Сбалансированность или несбалансированность шкалы. В сбалансированной шкале количество благоприятных и неблагоприятных ответов одинаково, в несбалансированной – различно. Считается, что для получения объективных данных шкалы должны быть сбалансированы. Но при большой вероятности смещения распределения ответов в положительную или отрицательную сторону больше подходит шкала с большим числом ответов в сторону предполагаемого смещения.
Четное или нечетное количество категорий. При нечетном количестве категорий центральное положение в шкале отражают нейтральные оценки или безразличие респондента. Наличие нейтральной категории существенно влияет на ответ.
Использование той или иной шкалы зависит от возможности нейтрального отношения респондента к отдельному пункту опроса. Если возможно нейтральное или безразличное отношение по крайней мере одного респондента, следует использовать шкалу с нечетным количеством категорий. Если исследователь хочет заставить респондента выразить определенное мнение или убежден, что по данному вопросу не может быть нейтрального мнения, то лучше применять шкалу с четным количеством категорий.
Шкалы с обязательными и добровольными ответами. Рейтинговая шкала с обязательными ответами принуждает респондента выразить определенное мнение, т.к. пункты «не определился» и «не знаю» отсутствуют. 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 срединных оценок исказит измерение общей тенденции и вариации.
Характер и степень вербального описания шкалы. Вербальное описание может существенно влиять на ответы. Категории шкалы могут иметь вербальные числовые или графические описания. Исследователь также должен определить, выделять описаниями каждую категорию шкалы, только некоторые категории или отмечать только крайние точки. Словесное описание каждой категории не может увеличить точности или надежности данных. Большое число писаний может уменьшить неопределенность шкалы, т.е. следует описывать если не все, то большинство категорий, располагая описания как можно ближе к категориям ответов.
Форма шкалы. Шкалы можно представлять вертикально или горизонтально. Категории могут отображаться прямоугольниками, линиями или делениями на последовательном ряде, иметь или не иметь числовых значений. Используемые числовые значения могут быть положительными и отрицательными. Есть две уникальные шкалы: шкала термометра (чем выше температура, тем положительнее оценка) и шкала выражения лица (улыбающиеся рожицы отражают позитивное отношение). Эти шкалы полезны при опросе детей.
Оценка шкалы. При использовании многомерной шкалы проверяются ее точность и применимость, оцениваются надежность, достоверность и обобщенность шкалы.
Точность измерения. Рассчитывается ошибка измерения – отклонение информации, которую ищет маркетолог, от информации, получаемой с помощью заданного процесса измерения.
Модель истинной оценки – математическая модель, дающая представление о точности измерения:
Х0 = Х1 + Х2 + Х3,
где Х0 – измеренное фактическое значение; Х1 – истинное значение характеристики; Х2 – систематическая ошибка; Х3 – случайная ошибка.
Как видим, ошибка измерения включает систематическую и случайную.
Систематическая ошибка постоянно влияет на измерение, отображает действие стабильных факторов, влияющих на полученный результат при каждом отдельном измерении. Случайная ошибка появляется вследствие случайных изменений или различий между респондентами или условиями, в которых проводится опрос.
Потенциальные источники ошибки в измерении: (1) относительно стабильные характеристики индивида, влияющие на оценку при тесте (интеллект, уровень образования); (2) краткосрочные или временные факторы (здоровье, эмоции, усталость); (3) ситуационные факторы (присутствие других людей, шум, другие отвлекающие внимание факторы); (4) набор пунктов шкалы; (5) неясность шкалы, инструкций или самих пунктов; (6) механические факторы (плохое качество печати, перенасыщенность вопросами анкеты, плохой дизайн).
Надежность измерения показывает, насколько применение шкалы дает согласующиеся результаты при повторных измерениях характеристик объекта. То есть насколько устойчивы результаты при повторных измерениях. Систематические ошибки не влияют на надежность измерения, случайные ошибки приводят к противоречивым результатам. Надежность поэтому можно определить как степень отсутствия при измерении случайной ошибки. Если случайная ошибка Х3 равна 0, измерение абсолютно надежное. Надежность оценивается определением доли систематической вариации в шкале. Устанавливается связь между оценками, полученными при использовании различных методик. Если связь достаточно сильна, шкала дает согласующиеся, следовательно, достаточно надежные результаты.
Методы оценки надежности: повторное тестирование, метод альтернативных форм и внутренней согласованности.
Повторное тестирование – опрос проводится дважды (с интервалом от двух до четырех недель) с помощью двух идентичных шкал и при сходных условиях. Степень схожести результатов двух измерений определяется коэффициентами корреляции. Чем выше коэффициент корреляции, тем выше надежность. Проверка надежности методом альтернативных форм – составляются две формы шкалы, эквивалентные по сути. Затем одна и та же группа респондентов опрашивается дважды (с перерывом от 2 до 4 недель). Рассчитывается корреляция между результатами этих опросов. Проверка надежности через тестирование внутренней согласованности. Наиболее простой способ – пункты, составляющие шкалу, разделяются на две половины с последующим расчетом корреляции между ними. Высокое значение корреляции между половинами свидетельствует о высокой внутренней согласованности.
Достоверность показывает, насколько различия между оценками, полученными по шкале, отражают истинные различия между измеряемыми характеристиками объекта, а не обусловлены случайными или систематическими ошибками. Полная достоверность предусматривает отсутствие ошибок измерения: Х0 = Х1, т.е. Х2 = 0 и Х3 = 0. Различают содержательную достоверность, критериальную и конструкционную.
Содержательная достоверность – это субъективная систематическая оценка того, насколько хорошо содержание шкалы соответствует поставленной цели измерения, например, если при измерении имиджа будет опущена одна из существенных его характеристик. Критериальная достоверность отражает, насколько используемая шкала соответствует переменным, которые выбраны как значимые. Конструктивная достоверность связана с ответом на вопрос, конструкцию или характеристику чего именно измеряет шкала. Почему должна использоваться именно эта шкала? Какие выводы можно сделать из лежащей в ее основе теории?
Взаимосвязь между достоверностью и надежностью. Если измерение абсолютно достоверно, то одновременно оно абсолютно надежно. Т.е. достоверность подразумевает надежность. Если измерение ненадежно, оно не может быть достоверным. Ненадежность подразумевает недостоверность. Если измерение абсолютно надежно, оно может быть как достоверным, так и недостоверным из-за систематической ошибки. Недостаток надежности отрицательно сказывается на достоверности, но надежность не обязательно подразумевает достоверность. Надежность – необходимое, но не достаточное условие достоверности.
Обобщаемость показывает, насколько полученные в результате конкретного исследования данные можно перенести на генеральную совокупность.
Похожие рефераты:
