Читать статья по рекламе и Public Relations: "Измерения в маркетинговых исследованиях" Страница 4


назад (Назад)скачать (Cкачать работу)

Функция "чтения" служит для ознакомления с работой. Разметка, таблицы и картинки документа могут отображаться неверно или не в полном объёме!

Шкальные значения признаков можно складывать. Обычно предполагается, что шкала имеет равномерный характер (хотя это предположение требует обоснования). Например, если оцениваются продавцы магазина по шкале, имеющей градации: чрезвычайно дружествен, очень дружествен, в известной мере дружествен, в известной мере недружествен, очень, недружествен, чрезвычайно недружествен, то обычно предполагается, что расстояния между отдельными градациями являются одинаковыми (каждое значение от другого отличается на единицу – см. табл. 2).

Шкала отношений является единственной шкалой, имеющей нулевую точку, поэтому можно проводить количественное сравнение полученных результатов. Такое дополнение позволяет вести речь о соотношении (пропорции) a: b для шкальных значений a и b. Например, респондент может быть в 2, 5 раза старше, тратить в три раза больше денег, летать в два раза чаще по сравнению с другим респондентом (табл. 2).

Выбранная шкала измерений определяет характер информации, которой будет располагать исследователь при проведении изучения какого-то объекта. Но скорее следует говорить о том, что выбор шкалы для измерений определяется характером отношений между объектами, наличием информации и целями исследования. Если, скажем, нам требуется проранжировать марки продуктов, то, как правило, не требуется определять, насколько одна марка лучше другой. Следовательно, нет необходимости при таком измерении пользоваться количественными шкалами (интервалов или отношений).

Кроме того, тип шкалы предопределяет, какой вид статистического анализа можно или нельзя использовать При использовании шкалы наименований возможно нахождение частот распределения, средней тенденции по модальной частоте, вычисление коэффициентов взаимозависимости между двумя или большим числом рядов свойств, применение непараметрических критериев проверки гипотез.

Среди статистических показателей на порядковом уровне пользуются показателями центральной тенденции – медианой, квартилями и др. Для выявления взаимозависимости двух признаков используются коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендэла.

Над числами, принадлежащими интервальной шкале можно производить довольно разнообразные действия. Шкалу можно сжать или растянуть в любое число раз. Например, если шкала имеет деления от 0 до 100, то, разделив все числа на 100, получим шкалу со значениями из интервала от 0 до 1. Можно сдвинуть всю шкалу так, чтобы ее составляли числа от - 50 до +50.

Кроме рассмотренных выше алгебраических операций интервальные шкалы допускают все статистические операции, присущие порядковому уровню; возможны также вычисления средней арифметической, дисперсии т.д. Вместо ранговых коэффициентов корреляции вычисляется коэффициент парной корреляции Пирсона. Может также быть рассчитан множественный коэффициент корреляции.

Все перечисленные выше расчетные операции применимы также для шкалы отношений.

Надо иметь ввиду, что полученные результаты всегда можно перевести в более простую шкалу, но никогда наоборот. Например, градации “сильно несогласен” и “в какой-то мере не согласен”(интервальная шкала) легко перевести в категорию “не согласен” шкалы наименований.

Использование шкал измерений

В простейшем случае оценка



Интересная статья: Быстрое написание курсовой работы