Измерения в первичных маркетинговых исследованиях

Измерения в маркетинговых исследованиях

Пример. Контент-анализ: категории анализа, единицы анализа и единицы счёта

В каждом конкретном случае категории контент-анализа, единицы анализа и еди­ницы счёта являются оригинальными. Поэтому их правильная формулировка очень важна. Рассмотрим, как эти элементы процедуры выделяются на практике.

Пусть принято решение найти тот конкурентный рынок, на котором предпринима­тели в наибольшей степени вкладывают денежные средства в рекламу. Можно провести полевые исследования и выяснить это путём дорогостоящих и длитель­ных процедур. Можно это сделать значительно быстрее и дешевле с помощью контент-анализа рекламных сообщений, опубликованных в открытой печати. В ка­честве подобного документа можно выбрать справочник «Жёлтые страницы», в ко­тором, кроме адресов и телефонов различных предприятий и организаций, в оби­лии представлена реклама различных предприятий, работающих на разных рынках города.

Выявим, что в данном случае будет категорией анализа, единицей анализа и еди­ницей счёта.

Так как предметом поиска является рынок продуктов или услуг, то категориями анализа являются:

• рынок недвижимости;

• рынок продовольственных товаров;

• рынок промышленных товаров;

• рынок услуг;

• рынок общественных организаций, клубов, центров и т. п.;

• рынок труда.

Так как в справочнике рекламные сообщения однотипные (выделены различным оформлением и помещены в рамки), то единицей анализа будет являться подоб­ное рекламное сообщение. Выявление количества предприятий, работающих на тех или иных рынках, не позволит решить поставленную в исследовании задачу.

Теперь необходимо определиться с единицами счёта. Поскольку оплата рекламы, размещённой на странице, определяется только площадью, которую она занимает, а цвет, количество слов, рисунки и фотографии, помещённые на этой площадке, не имеют для определения стоимости рекламы существенного значения, то подсчи­тывать необходимо именно количество площади, отведённое под рекламу. Следо­вательно, единицами счета в данной ситуации будет выступать число квадратных сан­тиметров площади рекламы.

При проведении контент-анализа исследователь выявляет в тексте справочника рекламу, определяет рынок, на котором работает рекламирующая себя фирма, из­меряет площадь рекламного сообщения, и заносит результаты измерения в доку­мент, в котором суммируются рекламные площади по выделенному рынку.

Из всего множества теоретически возможных шкал на практике используются четыре типа шкал: номинальная, по­рядковая, интервальная и метрическая шкалы.

Каждая из шкал определяется наличием или отсутствием четырех ха­рактеристик:

— описание,

— порядок,

— расстояние,

— начальная точка.

Описание шкалы предполагает использование единого способа записи информации, то есть характеризует составляющие шкалу элементы, на­пример, степень согласия, или способ согласия («да», «нет», «не знаю»). При этом между данными элементами не вводится какая-либо характеристика сравнений — осуществляется только идентификация информации.

Порядок характеризует наличие отношений в способах записи инфор­мации, наличия крайних точек зрения («не согласен», «не совсем согласен», «согласен», и т. п.). При этом предусматриваются некоторые срав­нительные характеристики, позволяющие, например, упорядочить отноше­ние к предмету исследования.

Расстояние шкалы может быть измерено. Это значит, что оно существу­ет только в тех шкалах, в которых элементы шкалы определены количе­ственно, а между этими элементами шкалы имеются интервалы, рассто­яние между которыми имеет смысловое значение.

Самая простая шкала — это номинальная шкала. Иногда её называ­ют по-другому, например, «шкала наименований», «категориальная шка­ла», «ординарная шкала», «классификационная шкала». Эта шкала обладает только характеристикой описания — дается множе­ство элементов, из которых следует указать один элемент, причем не как результат сравнения, а как результат идентификации. Например, вопрос: «укажите свой пол: мужской / женский». Данной шкале не присущи по­рядок, расстояние и начальная точка — их в этой шкале нет.

В качестве инструмента описания данной шкалы могут выступать раз­личные объекты — слова, словосочетания, набор букв, набор цифр, симво­лы, знаки, рисунки и т. п.

Шкала порядка уже имеет наряду с описанием еще и порядок, в ре­зультате чего возможно установление приоритетов или сравнений. При этом шкала имеет тем или иным образом сформулированные ранги. В анкете, например, может содержаться просьба —указать предпочтитель­ность одного товара по сравнению с другими, определить степень пред­почтения одного объекта другому. Эта шкала иногда называется в лите­ратуре «ординальной шкалой рангов». Способ описания данной шкалы определяется целями исследования.

Важно отметить, что шкала порядка не позволяет давать толкование расстояниям между элементами шкалы, поэтому эти элементы могут быть только сравнимы друг с другом по рангам. Информация данной шкалы может позволить утверждать, что, например, элемент А больше элемента Б, а элемент Б в свою очередь больше элемента В. Однако, эта шкала не позволяет сравнить друг с другом разность (А — Б) и разность (Б — В). Более того, как и в случае шкалы наименований, здесь совершенно бес­смысленно выполнять с полученной информацией какие-либо арифме­тические действия. Это вызвано именно тем, что в шкалу порядка не вво­дится расстояние как элемент шкалы. Если же это сделать в дополнение к шкале порядка, то будет получена шкала интервалов.

Типичный пример шкалы интервалов —когда отношение высказывается в процен­тах, например, «на сколько процентов данный товар удовлетворяет эту потребность». В этой шкале измерение в 55% отличается от измерения в 45% на ту же величи­ну, что и 65% от 55%. В шкале интервалов есть и описание, и порядок, и расстояние. Нет только одной характеристики — начальной точки. Главная труд­ность при построении интервальных шкал в маркетинговых исследованиях состоит в обосновании равенства или разности дистанций между объектами. Процедуры, позволяющие таким образом преобразовать шкальные значения порядковой шка­лы, что равенство расстояний между полученными числами можно будет тракто­вать как отражение соответствующего равенства «расстояний» между изучаемыми объектами, носят название метризации шкалы. Иногда встречается и другое опре­деление этой процедуры, а именно —«оцифровка шкальных значений». На практи­ке существует много методов метризации шкал, например, метод парных сравне­ний, методы шкалирования Терстоуна и т. д.

К числу интервальных шкал относят также шкалу отношений и шкалу расстояний. Первая из них—шкала отношений —получается, если учитывается требование того, чтобы в процессе измерения не только отношения между эмпирическими объек­тами отображались в соответствующих числовых отношениях, но и один и тот же объект отображался в 0. Так, при изучении удовлетворённости респондентом то­варом в качестве такого объекта выбирается респондент, равнодушный к товару. Фиксацию такого нулевого объекта можно рассматривать как задание начала от­счёта шкальных значений.

Шкалы расстояний получаются из интервальных шкал при фиксации единицы измерения. При этом расстояние между близлежащими эле­ментами шкалы является величиной постоянной вне зависимости оттого, на каком участке шкалы осуществляется сравнение. С учётом того, что в шкале интервалов имеются расстояния, величина которых имеет ярко выраженный смысл, возможны арифметические операции с числами на этой шкале. Если в результате таких операций будет получено, например, число 4,75, то это означает, что полученная оценка значительно ближе к 5, чем к 4. При этом расстояние до этих точек имеет смысл силы отноше­ния (если измерялось отношение).

В то же время надо помнить, что данная шкала не позволяет выполнять все математические действия с измеренной информацией. Действитель­но, если, например, шкала имеет интервал от 0 до 7 единиц, то полученное в результате математических действий число 8 не имеет смысла, посколь­ку информация ограничена интервалом от 0 до 7.

В метрической шкале имеются все четыре характеристики, в том чис­ле и начальная точка, и эта шкала является наиболее полной для целей обработки информации, например, шкала расстояний между телами, шкала веса тел, шкала стоимости товаров и т. п. С элементами данной шкалы можно выполнять любые математические действия в полном объеме. Иногда эту шкалу называют «количественной шкалой» или «абсолютной шкалой». Получив информацию в таком виде, ее, например, можно легко обработать для получения каких-либо выводов и рекомендаций с помо­щью аппарата математической статистики. Рассмотренные типы информации в зависимости от применяющихся шкал могут при определённых условиях трансформироваться друг в дру­га. Например, метрическая шкала доходов может быть преобразована в порядковую шкалу, если определить четыре группы:

1) с доходом от нуля до минимальной заработной платы;

2) от минимальной заработной платы до прожиточного минимума;

3) от прожиточного минимума до средней заработной платы;

4) выше средней заработной платы.

Таким образом, информация о доходах, которая была представлена в метрической шкале, оказалась преобразованной в информацию об уров­нях доходов в шкале порядков, в которой в данном случае предусмотрено использование только четырёх оценок. Обратное преобразование значи­тельно более сложно. Это касается не только рассматриваемого приме­ра. Как правило, переход от шкалы низкого уровня к шкале более высоко­го уровня просто невозможен, хотя потребность в этом на практике очень велика.