Marketing a gyakorlatban Mérés és skálaképzés Kovács István

BME – Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék

Felépítés • • • Mérés és skálázás Összehasonlító skálaképzés Nem összehasonlító skálaképzés 2

Mérés és skálaképzés • Mérés Számok vagy egyéb szimbólumok vizsgálati egységek jellemzőihez történő, előre meghatározott szabályok szerinti hozzárendelése.

– Nem közvetlenül vizsgálati egységeket, hanem azok sajátosságait, attribútumait mérjük – Nem fogyasztókat, hanem percepcióit, attitűdjeit, preferenciáját… 3

Mérés és skálaképzés II.

• • • • Számokat jellemzőihez rendelünk vizsgálati egységek Hozzárendelési szabálynak egyértelműnek kell lennie Egy az egyhez megfeleltetés Pl. azonos bevétellel rendel kező háztartásokhoz pl.

ugyanaz a dollárösszeg tartozik.

4

Mérés és skálaképzés III.

• Skálaképzés – Egy skála kialakítása, amelyen a mért vizsgálati egységek elhelyezkednek.

Pl.

1 – 100 közötti skála, bevásárlóközpontokkal szembeni alapján elhelyezhetjük a fogyasztókat.

amelyen a attitűdjük • 1 = negatív hozzáállás 100 = a rendkívül kedvező 5

Elsődleges mérési skálák • Névleges 22 13 7 • Sorrendi • Intervallum • Arány Második helyezett Első helyezett Harmadik helyezett 9,1 9,6 8,2 14,1 13,4 15,2 A teljesítmény értékelése 0-10ig terjedő skálán A célba érés ideje másodpercben 6

Névleges skála Olyan skála, ahol az értékek vizsgálati egységek csoportosítását, azonosítását szolgáló címkék.

– Az értékek azonosító címkeként funkcionálnak – Pl.

tanulmányban válaszadókhoz számot rendelünk a – Minden számot kizárólag egy vizsgálati egységhez rendelnek 7

Névleges skála II.

• • • • A számok nem tükröznek mennyiséget Azok, akiknek magasabb a TAJ száma nem jobbak TAJ szám átlaga?

Főleg gyakoriságokat értékeljük – Százalékszámítás – Módusz – X 2 és binomiális próbák 8

Sorrendi skála A vizsgálati egységekhez rendelt számok jelzik valamely tulajdonság meglétének relatív mértékét. Így az is meghatározható, hogy egy vizsgálati egység kisebb vagy nagyobb mértékben rendelkezik-e az adott tulajdonsággal, mint egy másik vizsgálati egység.

9

Sorrendi skála II.

• • • • Egyfajta rangsoroló skála Egy egység kisebb vagy nagyobb mértékben rendelkezik-e az adott tulajdonsággal A sorrendben első egység jobban rendelkezik az adott tulajdonsággal, mint az őt követő, azt viszont nem tudjuk, hogy milyen mértékben marad le a második… Pl. minőségi sorrendek, helyezések stb.

10

Sorrendi skála III.

• • • • Relatív attitűd, vélemény, percepció preferencia mérésben alkalmazzuk és Az azonos vizsgálati egységek azonos helyezést kapnak Percentilisen alapuló statisztikai számítások Kvartilis-, medián-, rangkoreláció 11

Intervallumskála Értékei vizsgálati egységek értékelésére szolgálnak. A skálapontok közötti távolságok egyenlők, és kifejezik a mért tulajdonságban lévő különbségeket.

• • Tartalmaz minden olyan infót, amit egy sorrendi skála De lehetővé teszi az objektumok közötti különbségeket 12

Intervallumskála II.

• • Bármely két szomszédos skálapont értéke közötti különbség megegyezik az intervallumskála bármely más két szomszédos értékének különbségével.

A skálaértékek között állandó, ill. egyenlő a különbség.

1 – 2 2 – 3 4 – 5 5 – 6 13

Arányskála A legmagasabb rendű skála. Lehetővé teszi a vizsgálati egységek azonosítását, csoportosítását, és intervallum vagy különbségek összehasonlítását. A skálaértékekből arányokat is lehet számolni.

• • Nem csak azt mondhatjuk, hogy 2 – 5 közötti különbség megegyezik a 14 és 17 közöttivel, de azt is, hogy a 14 abszolút értékben hétszer nagyobb a 2.nél.

Magasság, súly, kor, pénz stb.

14

Skála Névleges Sorrendi Intervallum Arány Alapvető sajátosságok A nullpont fix, a skálaértékek arányait össze lehet hasonlítani Általános példák Hossz, súly Marketing példák A számok objektumokat azonosítanak és csoportosítanak A számok relatív pozíciót jelölnek, de az objektumok közötti különbségről nem tartalmaznak információt Az objektumok közötti különbséget össze lehet hasonlítani, a nullpont változtatható TAJ szám, a labdarúgó játékosok mezének száma Minőség alapján történő rangsor, csapatok sorrendje bajnoki fordulóknál Hőmérséklet (Fahrenheit, Celsius fok) Márkaszámo k, bolttípusok, nemek Preferenciák sorrendje, piaci pozíció, társadalmi réteg Attitűd, vélemény, indexszámok Kor, jövedelem, értékesítés, piaci részesedés Megengedett statisztikai módszerek Leíró Következtető Százalék, módusz χ2 binomiális próbák Percentilis, medián Terjedelem, átlag, szórás Mértani átlag, harmonikus átlag Rangkorreláci ó, Friedman féle ANOVA Pearson-féle egyszerű korreláció, T próba, ANOVA, regressziószám ítás, faktoranalízis Relatív szórás

15

Skálázási technikák

Skálázási technikák Összehasonlító skálák Nem összehasonlító skálák Páros összehasonlítás Rangsor Konstans összeg Q-rendező technika és egyéb eljárások Folytonos értékelő skála Diszkrét értékelő skála Likert Szemantikus differenciál Stapel

16

Összehasonlító skálák Lehetővé teszik a vizsgált tárgyak közvetlen összehasonlítását • • Csak egymáshoz viszonyítva értelmezhetjük Nem metrikus skálázásnak is hívjuk 17

Összehasonlító skálák II.

• • • • Előnye a vizsgálati egységek között rejlő kis különbségek feltérképezési lehetősége A válaszadók az értékelést referenciapontról indulva teszik meg azonos Hátránya az adatok sorrendi jellege Nem tudunk általánosítani másik egységekre – Pl. Tescó cola vs. Coce vs. Pepsi – új kutatást igényel 18

Összehasonlító skálák III.

•

Páros összehasonlítás

A válaszadó egyszerre két tárgyat értékel, és kiválaszt közülük egyet valamilyen szempont szerint. A kapott adatok általában sorrendi skálának felelnek meg.

– Pl. Tescóban gyakrabban vásárolok, mint a Matchban – Főleg termékek esetében alkalmazzák 19

Összehasonlító skálák V.

•

Páros összehasonlítás II.

– A márkát részesítem előnyben B márkával szemben, és B-t részesítem előnyben C-vel szemben, akkor A-t is előnyben részesítem C-vel szemben.

20

Összehasonlító skálák VI.

•

Rangsorskála

A válaszadók több vizsgálati egységet értékelnek egyszerre, és valamely szempont alapján rangsorolják azokat.

– Pl. fogkrém rangsorolás kedveltség szerint – Hasonlít a valódi vásárlási helyzetre – Gyorsan lebonyolítható – Könnyű érthetőség 21

Összehasonlító skálák VIII.

•

Konstans összegű skála

A válaszadók egy meghatározott szempont alapján adott pontértéket vagy más konstans összeget (pl. pénzösszeget) osztanak el a vizsgálati egységek között.

– Pl. amennyiben egy tulajdonság közömbös, a válaszadó nullával is jelölheti… – Amennyiben dupla olyan fontos, mint egy másik, a válaszadó dupla annyi pontot ad a tulajdonságnak 22

Összehasonlító skálák X.

• • •

Konstans összegű skála II.

Előnye, hogy lehetővé teszi a gyors vizsgálati objektumok közötti választást Hátránya – Több vagy kevesebb egységet osztanak szét – Kerekítési hiba – Számítás fárasztó lehet a válaszadó számára 23

Összehasonlító skálák XI.

•

Q-rendezőtechnika

A vizsgálati egységek rangsorolását azok egy adott szempont szerinti hasonlóságára alapozva végzi el.

– Könnyen lehet választani sok tárgy között – Pl. a válaszadónak adnak 100 attitűdre vonatkozó kártyán állításokat, arra kérve őket, képezzenek 11 csoportot, rangsorolva azokat a „leginkább egyetért vele” csoporttól a „legkevésbé ért vele egyet” csoportig 24

Összehasonlító skálák XII.

•

Q-rendezőtechnika II.

– a csoportosítandó objektumok száma ne legyen kevesebb 60-nál és ne legyen több, mint 140 – 60 – 90 között mozog 25

Nem összehasonlítható skálák A vizsgálati egységeket egymástól függetlenül értékelik.

• • • Nem hasonlítják az értékelés tárgyát sem egy másikhoz, sem néhány előírt standardhoz.

Pl. „Az Ön ideális márkája” Metrikus skáláknak is nevezzük 26

Nem összehasonlítható skálák II.

•

Folytonos értékelőskála

Grafikus értékelőskálának is nevezik, ahol a válaszadók egy egyenes vonal megfelelő pozíciójának megjelölésével értékelik a vizsgálati egységeket. A vonal két végén a vizsgált változó szélső értékei találhatóak. – Nem határoljuk be a kategóriákat, ezért könnyebb választani a válaszadónak – Miután megvolt, a kutató felosztja a vonalat a kívánatos számú kategóriákra – majd pontszámokat rendel hozzá 27

Nem összehasonlítható skálák III.

•

Folytonos értékelőskála

– Könnyű összeállítani – Nehézkes feldolgozás – megbízhatatlan – Kevés új információt nyújtanak – Korlátozva alkalmazzuk – Hogyan ítéli meg a Tescó áruházakat?

Nagyon rossz Közepes Nagyon jó Valószínűleg a legrosszabb --------I-------------------------------- Valószínűleg a legjobb 0 10 20 30 40 50 60 70 28

Nem összehasonlítható skálák IV.

•

Diszkrét értékelőskála

A számok vagy rövid leírások szerepelnek minden egyes kategóriánál. A kategóriák a skálán elfoglalt helyük alapján sorrendbe vannak állítva.

– A válaszadónak kell kiválasztani azt a kategóriát, amelyik leginkább leírja az értékelni kívánt vizsgálati egységet 29

Diszkrét értékelőskálák •

Likert-skála

Mérési skála 5 válaszkategóriával, amelyek a „teljes mértékben egyetért” és az „egyáltalán nem ért egyet” végpontok között helyezkednek el. A válaszadónak jelölnie kell, mennyire ért egyet egy sor, a vizsgálati egységre vonatkozó állítással.

– Könnyű összeállítani és alkalmazni – Gyors értelmezhetőség – Viszont tovább tart kitölteni 30

Diszkrét értékelőskálák III. •

Szemantikus differenciálskála

Hétfokú értékelőskála szemantikus jelentésű, ellentétes végpontokkal.

– A válaszadók azt a helyet jelölik be, amely a legjobban jelzi, hogyan írnák le a vizsgálati egységet.

31

Diszkrét értékelőskálák V. •

Stapel-skála

Attitűdmérésre használható skála, amelyben egy jelző szerepel egy páros számú értéksor közepén.

– 10 kategóriából áll: -5-től +5-ig, semleges 0 érték nélkül – Általában vertikálisan alkalmazzák – A válaszadókat arra kérik, írják le, mennyire pontosan vagy pontatlanul írják le az egyes kifejezések a vizsgálati egységet (minél nagyobb = 32 annál pontosabb)

• A nem összehasonlítható skálákkal kapcsolatos döntések

A skála kategóriáinak száma

– Minél több megkülönböztetés kategória annál finomabb – A válaszadó nem tud néhány kategóriánál többet kezelni – Megfelelő kategóriák száma 7 +/ 2 – Felmérés iránti érdeklődés – Ismeret mértéke – Megkérdezés módja: pl. telefon 33

A nem összehasonlítható skálákkal kapcsolatos döntések II.

•

Páratlan vagy páros számú kategória

– Páratlan esetében a középső érték semleges – Közömbös érték előfordulásának gyakorisága – Közömbös választ el szeretnénk kerülni, akkor inkább páros 34

A nem összehasonlítható skálákkal kapcsolatos döntések III.

•

A kategóriaértékek mértéke és természete verbalizációjának

– Kategóriák leírása lehet verbális, numerikus, képpel ellátott – Minden kategóriát megnevezünk néhányat esetleg csak a két végletet vagy csak 35

• A nem összehasonlítható skálákkal kapcsolatos döntések IV.

Fizikai megjelenés, alakzat

– Vertikálisan vagy horizontálisan jelenítsük-e meg?

36

• A nem összehasonlítható skálákkal kapcsolatos döntések V.

Kiegyensúlyozott vagy nem kiegyensúlyozott skála

– Kiegyensúlyozott – kategória megegyezik kedvező és kedvezőtlen Rendkívül jó Rendkívül jó Nagyon jó Jó Rossz Nagyon rossz Rendkívül rossz Nagyon jó Jó Elég jó Rossz Nagyon rossz 37

• A nem összehasonlítható skálákkal kapcsolatos döntések VI.

Kényszerítő vagy nem kényszerítő skála

– Kényszerítjük, hogy kifejezze a véleményét, mivel „nem tudom” vagy „nincs véleményem” jellegű kategóriákat nem tartalmaz.

38

Az alábbi képek segítségével értékeld, hogy milyen volt az előadás: Köszönöm a figyelmet!

39