Опрос общественного мнения предполагает гораздо больше, чем просто опрос мнения многих людей. Я говорил о выборе метода отбора проб, а сегодня расскажу о самом измерении. Что такое хорошее измерение? Как по полученным результатам определить качество измерения? Если у вас есть вопросы, не стесняйтесь задавать их в комментариях. Я буду рад на них ответить.
Свяжитесь с исследовательским агентством IntoTheMinds
Количественные исследования направлены на изучение явлений путем сбора количественных данных и применения статистических методов. Поэтому, такие результаты исследований должны быть действительными, надежными и поддающимися обобщению. По крайней мере, этого ожидают наши клиенты. В статье ниже я изложу суть 4 характеристики, которые определяют хорошие измерения в количественных исследованиях. В частности, я иллюстрирую эти 4 характеристики диаграммой (ниже), которая значительно облегчает их понимание.
Четыре основных принципа, которые я излагаю ниже, не предназначены только для академических исследований. Они применимы к углубленным исследованиям, и каждая уважающая себя исследовательская компания должна учитывать их для каждого проекта.
1: измерение не является ни действительным, ни надежным.
2: измерение подтверждено, но ненадежно
3: измерение достоверно, но недействительно.
4: измерение надежное и действительное
1. Валидность (точность)
Валидность означает, насколько концепция, вывод или измерение обоснованы и точно соответствуют реальному миру. Это точность исследовательской меры.
Необходимо учитывать несколько типов действительности:
- Содержание действия : гарантирует, что измерение охватывает область концепции, которую оно предназначено оценить. Это означает, что мера отражает конкретную предполагаемую область контента.
- Конвергентная валидность : показывает, что меры понятий, которые должны быть связаны, связаны. Это означает, что вы должны показать, что ваша мера хорошо коррелирует с другими мерами той же конструкции.
- Дискриминантная валидность : гарантирует, что понятия или меры, которые должны быть несвязанными, таковыми являются🙂. Этот тип достоверности показывает, что ваша мера не слишком сильно коррелирует с мерами различных конструкций.
- п редиктивная действительность : указывает на то, что эта мера может точно предсказать будущие результаты или поведение. Эта мера может предсказать соответствующие результаты в будущем.
- Номологическая валидность : предполагает демонстрацию того, что показатель вписывается в теоретическую структуру, которая объясняет, как показатель связан с другими переменными и показателями предсказуемым образом.
2. Надежность (последовательность)
Надежность означает последовательность измерений. Мера считается надежной, если она дает тот же результат в тех же условиях.
- Внутренняя согласованность : оценивает, связаны ли элементы теста друг с другом. Его часто измеряют с помощью альфа Кронбаха, показывающего степень, в которой набор показателей измеряет один одномерный скрытый аспект личности.
- Межоценочная надежность : измеряет степень согласия различных наблюдателей или оценщиков в своих оценочных решениях. Это крайне важно для обеспечения того, чтобы эта мера не была субъективной и не зависела от интерпретации одного наблюдателя.
- Тест-ретест надежности : оценивает стабильность измерения во времени. Он предполагает проведение одного и того же теста для одних и тех же испытуемых дважды и сопоставление результатов.
Если вы хотите, чтобы ваши измерения были надежными, используйте проверенные шкалы измерений. Какую бы конструкцию вы ни хотели измерить, вероятность того, что психометрическая шкала уже существует, составляет 99%. Их можно найти в так называемых «книгах весов» или в обзоре литературы. Я хочу оставаться в рамках темы, но могу лишь повторить необходимость проведения обзора литературы перед созданием опроса.
Свяжитесь с IntoTheMinds, чтобы провести опросы B2B и B2C.
3. Обобщаемость (измерение можно использовать в разных контекстах).
Хорошее измерение должно быть обобщаемым и может применяться в различных контекстах и группах населения. Другими словами, это то, что мы называем экстраполяция.
Эта характеристика гарантирует, что Результаты исследования могут быть распространены на более широкий контекст. В случае опроса общественного мнения (например, во время выборов) или опроса компании способность обобщать результаты гарантирует, что компания сможет основывать свои решения на прочном фундаменте. Кто захочет принимать стратегические решения в масштабах всей страны, если результаты опроса, по сути, касаются только части этой страны?
Агентства по исследованию рынка часто прикрываются концепцией «допуска на погрешность». Однако способность обобщать результат не обязательно зависит от этой погрешности. Здесь я хочу подчеркнуть, что «погрешность» можно рассчитать только в том случае, если вы знаете распределение вашей выборки. В верхнем течении такое случается редко.
4. Редкий (предпочтительны более короткие измерения)
Я не могу не подчеркнуть это, что касается опросов, «меньше значит лучше». Другими словами, анкета должна быть максимально экономичной. Вот что я имею в виду под понятием бережливости.
Экономия в измерениях подразумевает, что более простые и короткие измерения предпочтительнее, если они не ставят под угрозу достоверность и надежность результатов. Экономное измерение является эффективным и позволяет избежать ненужной сложности, которая может затруднить интерпретацию или применение измерения в различных контекстах.
Вот несколько практических советов:
- Ограничьте количество вопросов избежать явления «усталости», которое имеет тенденцию отрицательно влиять на достоверность измерений
- Выбирайте краткую формулировку чтобы избежать различий в интерпретации между респондентами (еще одна проблема достоверности).
- Убеждаться вопросы сформулированы ясно и недвусмысленно. Это позволит респондентам не испытывать проблем с пониманием (проблема с надежностью).
Опубликовано в Маркетинг.
Пьер-Николя Шваб
EUROPEAN UNION 