Cap5 - Metode de Scalare

 

Cap. 5. MĂSURAREA FENOMENELOR ÎN CERCETĂRILE DE MARKETING În proiectarea unei cercetări de marketing, o importanţă deosebită o prezintă alegerea modalităţilor de măsurare şi de scalare a fenomenelor investigate 1. De aici decurg opţiunile în privinţa instrumentarului de recoltare a informaţiilor ca şi a modalităţilor de analiză a acestora. reprezi rezintă ntă pro proces cesul ul de exp exprim rimare are simbol simbolică ică,, num numeri erică că sau Măsurarea rep nenumerică, a gradului în care un obiect sau fenomen posedă o anumită caracteristică sau proprietate. Atunci când între simbolurile obţinute există relaţii asemănătoare cu relaţiile dintre caracteristicile şi (sau) proprietăţile obiectului supus investigaţiei se  poate spune că obiectivul procesului de măsurare a fost realizat. Instrumen Instr umentul tul cu ajuto ajutorul rul cărei căreiaa se realiz realizează ează măsurarea poartă denumirea de scală. Aceasta poate fi constituită dintr-un instrument fizic, cum sunt cele pentru măsurarea greutăţii ori a lungimii, sau dintr-o construcţie prezentă în instrumentul de culegere a datelor de natură calitativă, ca în cazul măsurării atitudinilor, preferinţelor, imaginii şi a altor componente ale comportamentului consumatorului. Activitatea de construire a scalelor se numeşte scalare. O atenţie deosebită în elaborarea unei scale trebuie acordată, printre altele, următoarelor două criterii importante: • scala este necesar să fie inteligibilă de către subiecţii de la care se culeg informaţiile; • scal scalaa treb trebuie uie să dis discr crim imin inez ezee (d (dif ifer eren enţie ţieze ze)) di dife feri rite tele le ni nive velu luri ri de intensitate ale proprietăţilor obiectului sau fenomenului cercetat. Dacă într-o cercetare de marketing se urmăreşte, spre exemplu, măsurarea indiviz ind ivizilor ilor car caree con consti stituie tuie eşa eşanti ntionu onull sup supus us inv invest estiga igaţie ţieii din pun punct ct de vedere vedere al caracteristicii sex, atunci se poate utiliza simbolul numeric 1 pentru bărbaţi şi simbolul 2măsurării: pentru femei. Acest exemplu permite şiun ilustrarea două principii majorecuale izomorfismul şi nedegenerarea; bărbat vacelor fi întotdeauna reprezentat 1 în cercetarea întreprinsă şi o femeie cu 2. De asemenea, 1 va reprezenta în toate cazurile un bărbat iar 2 o femeie. Chiar dacă obiectivul final este întotdeauna acelaşi, merită menţionat faptul că  procesul de măsurare a caracteristicilor tangibile este relativ mai uşor de realizat decât în cazul caracteristicilor intangibile. Este important ca în toate situaţiile să se găsească un sistem de simboluri numerice care să posede proprietăţi apropiate de proprietăţile caracteristice care sunt supuse măsurării.

5.1. Tipuri de scale

1

I. Mărginean, Măsurarea în sociologie, Editura Ştiinţifică şi Enciclopedică, Bucureşti,1992 147

 

Cercetări de marketing 

Pentru măsurarea datelor ce se culeg prin cercetările de marketing se poate utiliza o mare varietate de metode de scalare. Unele metode servesc pentru scalarea unidimensională, caz în care se măsoară doar o caracteristică sau proprietate a obiectului sau fenomenului cercetat. Cu ajutorul altor metode se realizează scalarea multidimensională, atunci când se măsoară simultan mai multe caracteristici sau  proprietăţi ale obiectului sau fenomenului respectiv. Mulţimea metodelor de scalare poate fi grupată în funcţie de nivelul de măsurare obţinut cu ajutorul lor şi în funcţie de proprietăţile statistico-matematice pe care le posedă scala respectivă. Cea mai cunoscută modalitate de clasificare este cea  propusă de unul din clasicii acestui domeniu, S. S. Stevens 1. Astf Astfel, el, se consi consideră deră că  pentru scalarea datelor ce se culeg prin cercetările de marketing se pot utiliza patru tipuri de scale: •  Nominale; • Ordinale; • Interval; •

Proporţionale. Primele două tipuri se mai numesc şi scale nemetrice (neparametrice), iar  ultimele două tipuri formează categoria scalelor metrice (parametrice). Fiecare tip de scală are la bază anumite presupuneri în ceea ce priveşte relaţia dintre proprietăţile fenomenului cercetat şi sistemul lor de măsurare. Pe măsură ce informaţiile referitoare la fenomenele cercetate devin mai bogate, se poate trece, în mod succesiv, de la utilizarea unui tip de scală spre utilizarea altui tip – dinspre scala nominală spre cea proporţională – rafinându-se totodată şi procesul de măsurare.

Scala nominală, primul tip de scală neparamterică, are cea mai redusă capacitate de măsurare şi este cea mai puţin restrictivă din punct de vedere statisticomatematic. Unii specialişti merg până acolo, încât consideră că în acest caz nici nu se  poate vorbi despre o scală propriu-zisă. Scala nominală permite clasificarea obiectelor sau fenomenelor cercetate în două două sau maice mu mult ltee scalată, grup grupe, e, fără ale ale săcăro că rorr şicomp colampon onen ente te unei di dife feră răordonări du după pă apr prop opri riet etat atea ea (caracteristica) a fost ducă realizarea acesteia în funcţie de intensitatea proprietăţii (caracteristicii) studiate sau la măsurarea distanţelor  care le separă. Toate componentele unei grupe vor primi acelaşi simbol numeric. Un număr va indica deci apartenenţa unei componente la o anumită grupă. Dacă, de exemp exemplu, lu, se studi studiază ază preferinţe preferinţele le unui eşantion de turiş turişti ti pentru pentru un anumit anu mit ser servic viciu iu ofe oferit rit într-o într-o sta staţiu ţiune ne bal balneo neo-cl -clima imater terică ică,, cu aju ajutor torul ul unei unei scale scale nominale de tip dihotomic, se pot forma două grupuri distincte: grupul celor care  preferă serviciul respectiv (aceştia vor fi simbolizaţi cu 1) şi grupul celor care nu-l  preferă (aceştia vor fi simbolizaţi cu 2); într-un alt caz, în cercetarea imaginii unei 1

S.S. Stevens, On the Theory of Scales of Measurement , în „Science”, 5 June 1946

148

 

Măsurarea fenomenelor în cercetările de marketing 

unităţi hot unităţi hoteli eliere ere şi de alimen alimentaţ taţie ie pub public licăă în rân rându dull tur turişt iştilo ilor, r, cu ajutor ajutorul ul scalei scalei nominale de tip multihotomic, aceştia pot fi clasificaţi în trei categorii: turişti cu imagine favorabilă, turişti cu imagine nefavorabilă şi turişti cu imagine neformată; cele trei categorii vor fi simbolizate cu 1, 2 şi respectiv 3. Acest tip de scală este foarte frecvent folosit în cercetările de marketing unde multe variabile nu pot fi conceptualizate decât în forma categorială. Exemple de astfel de variabile sunt: sexul, starea civilă, vârsta, statutul socioprofesional etc. Unele variabile au două stări posibile, altele mai multe. În construirea unei scale nominale trebuie urmărit ca în clasificarea propusă să se prevadă toate grupele posibile. Totodată se impune ca grupele să se excludă reciproc din punct de vedere al proprietăţii scalate. Altfel spus, în urma scalării, un individ poate să aparţină uneia şi numai uneia din grupe. Utiliza Uti lizarea rea une uneii sca scale le nom nomina inale le pre presup supune une doa doarr o singur singurăă rel relaţi aţie: e: cea de echivalenţă. Aceasta înseamnă că toţi indivizii clasificaţi într-un anumit grup au aceeaşii opini aceeaş opiniee despr despree propr proprietatea ietatea obiectulu obiectuluii sau fenomenul fenomenului ui cerce cercetat. tat. De exemp exemplu, lu, fiecare membru al grupului respectiv este consumator al unui produs.

Scala ordinală, al doilea tip de scală neparametrică, realizează un progres în   procesul procesul de măsu măsurare, rare, permiţând ordonarea altern alternativelo ativelorr cercetate cercetate (de exemp exemplu, lu, staţiunile de pe litoralul românesc) în funcţie de un anumit criteriu (preferinţă), folosindu-se valori ordinale: prima, a doua, a treia etc. Acest tip de scală se poate folosi pentru a măsura doar ordinea diferenţelor dintre alternativele cercetate, nu şi mărimea acestor diferenţe. Cu alte cuvinte, în exemplul considerat, despre staţiunea clasată pe locul întâi se poate afirma doar că ea este preferată tuturor celorlalte staţiuni fără a se şti care este intensitatea preferinţei comparativ cu celelalte alternative. Dacă staţiunile A, B, C şi D ocupă locurile întâi, doi, trei şi respectiv patru în ordinea preferinţelor, aceasta nu spune nimic despre distanţele existente între ele. Astfel, este posibil ca distanţa între A şi B să fie mai mare, egală sau mai mică decât cea între C şi D. Scala interval, al treilea tip de scală şi primul dintre cele două tipuri de scale metrice, se bazează pe utilizarea unor unităţi de măsură egale, care fac posibilă nu numai stabilirea ordinii alternativelor analizate ci şi a distanţelor dintre ele, în funcţie de un anumit criteriu. O caracteristică importantă a acestei scale este legată de modul de utilizare a simbolului numeric zero. Dacă în cazul primelor două tipuri de scale acesta se poate sau nu folosi (atunci când se utilizează el indică o categorie a alt altern ernativ ativelo elorr exi existe stente nte)) în situaţ situaţia ia sca scalei lei interv interval al simbol simbolul ul zero zero est estee înt întotd otdeau eauna na  prezent, indicând punctul de origine a scalei. În proiectarea unei scale interval atât semnificaţia punctului zero (originea), cât şi mărimea unui interval (unitatea de măsură) sunt stabilite de către cercetător. Pentru mai buna înţelegere a unor proprietăţi ale acestui tip de scală, în literatura de specialitate se consideră adesea, ca exemplu, clasicele scale Fahrenheit şi Celsius cu ajutorul cărora se măsoară temperatura. Punctul zero al fiecăreia dintre cele două scale are semnificaţie diferită, la fel ca şi unitatea de măsură (un grad de pe 149

 

Cercetări de marketing 

scală). Informaţia obţinută cu ajutorul unei scale interval nu este distorsionată dacă un număr cu o anumită semnificaţie pe scală se înmulţeşte cu o constantă pozitivă “a” şi dacă acestui produs i se adaugă o altă constantă “b”; cu alte cuvinte, este posibilă o transformare de tipul f(x) = ax + b. Astfel, în situaţia celor două scale, pentru măsurarea temperaturii, se poate realiza foarte uşor o transformare de acest fel, ştiut fiind faptul că:  F 

unde:

=

9 5

C  + 32

F – numărul de grade Fahrenheit de pe scală; C – numărul de grade Celsius de pe scală.

Dacă o transformare ca cea de mai sus este posibilă, în schimb nu se poate realizaa multiplicarea realiz multiplicarea cu sau divizare divizareaa unui numă numărr de pe scală la altul. De aici rezul rezultă tă că, dacă două persoane au poziţiile 3 şi respectiv 4 pe o scală a intenţiilor de cumpărare cumpă rare a unui produs, se poate afirma despre ele că sunt tot atât de distincte distincte ca şi două persoane cu poziţiile 5 şi respectiv 8; nu se poate însă spune că o persoană a cărei preferinţă este notată cu 8, are intenţia de cumpărare de două ori mai intensă decât o persoană notată cu 4. În concluzie, se poate spune că scala interval permite doar calculul raportului între diferite intervale ale ei.

Scala proporţională, al patrulea tip de scală şi al doilea dintre cele două tipuri de scale metrice, realizează măsurarea în cel mai înalt grad posibil. Ca şi scala interval, aceasta este împărţită în intervale egale, fiecăruia corespunzându-i un anumit număr. Deosebirea constă în aceea că scala proporţională are un zero unic şi permite efectuarea tuturor operaţiunilor admise de celelalte scale, inclusiv multiplicarea cu sau divizarea unui număr de pe scală la altul. În acest caz se poate afirma că, spre exemplu, 12 are o valoare de 3 ori mai mare ca 4. Diferitele unităţi de măsură pentru exprim exp rimare areaa vol volum umulu uluii vân vânzăr zărilo ilor, r, a ven venitu iturilo rilor, r, a lun lungim gimii, ii, a gre greută utăţii ţii etc. etc. sun suntt exemple de scale proporţionale. În tabelul 5.1 sunt prezentate comparativ şi în mod sintetic proprietăţile celor   patru tipuri de scale descrise. Tabelul 5.1. – Situaţia comparativă a celor patru tipuri de scale  

Caracteristici pe care le posedă Preferinţa Tipul de scală Permite Permite Intervale Origine Cercetăt Cerce tătoru orului lui Respon Responden dentul tului ui clasificări ordonări egale unică  Nominală Da Nu Nu Nu Ordinală Da Da Nu Nu Interval Da Da Da Nu Proporţională Da Da Da Da

Informaţiile cuantificate cu ajutorul acestor patru tipuri de scale se pretează la o anumită analiză statistico-matematică. Alegerea modalităţilor de analiză se face avându-se în vedere următoarele criterii: 150

 

Măsurarea fenomenelor în cercetările de marketing 

• •

tipul de scală utilizat; numărul eşantioanelor cercetate: unul, două, mai mult de două;

•

dacămai eşantioanele supuseeşantioane) analizei (aceasta în situaţia existenţei a două sau mult de două sunt independente unele faţă de alte altele le sau sau depe depend nden ente te (ast (astfe fell de eşan eşantio tioan anee ex exis istă tă de ob obice iceii în cerc cercetă etăril rilee lon longi gitu tudi dina nale le de tip tip pa pane nel, l, în un unele ele ex expe peri rime ment ntee de marketing etc.). De exem exempl plu, u, atun atunci ci când când exis există tă fie fie do două uă,, fi fiee mai mai mu mult ltee eşan eşanti tioa oane ne independente (cazul cel mai frecvent întâlnit în cercetările de marketing), analiza statistico-m statis tico-matem atematică atică a infor informaţii maţiilor lor se poate reali realiza za cu ajuto ajutorul rul instrumen instrumentarulu taruluii  prezentat în tabelul 5.2.

Tabelul 5.2. – Instrumente de analiză statistică a informaţiilor i nformaţiilor corespunzătoare diferitelor tipuri de scale Tipuri de scale

 Nominală

Tendinţa ce centrală

Ordinală

Valoare modală Grupul modal Mediana

Interval

Media aritmetică

Propo roporţ rţio iona nală lă Media edia geometrică

Testul ppeentru semnificaţia statistică a diferenţelor dintre grupuri Testul χ 2 Testul U Testul Student Testul Fisher  Testul Student Testul Fisher 

Măsurarea corelaţiei

Coeficientul de contingenţă Coeficientul de corelaţie a rangurilor  Coeficientul de corelaţie Coeficientul de corelaţie Coeficientul de variaţie

Datele prezentate în tabelul 5.2. sugerează un lucru evident: cu cât procesul de măsurare este mai sofisticat, cu atât se poate realiza şi o analiză statistico-matematică de o calitate mai bună.

5.2. Metode de scalare Pentru măsurarea fenomenelor având la bază cele patru tipuri de scale se poate face apel la numeroase metode de scalare. Alegerea uneia sau alteia din metode se realizează luându-se în considerare, printre altele: • cantitatea şi calitatea informaţiei dorite; • caracteristicile obiectului sau fenomenului supus măsurării; • capacitatea subiecţilor de la care se culeg informaţiile; 151

 

Cercetări de marketing 

• •

contextul în care se realizează măsurarea;  posibilităţile de analiză post-măsurare a datelor culese.

5.2.1. Diferenţiala semantică Diferenţiala semantică  reprezintă cea mai populară metodă de scalare, cea mai frecvent utilizată şi în cercetările de marketing. Bazele acestei metode au fost puse de psihologul Charles E. Osgood încă din anul 1957 1 iar ulterior, prin contribuţia câtorva sute de specialişti au fost concepute şi realizate numeroase variante adaptate la specificul cercetării de marketing. În esenţă, în acest caz, persoane persoaneii cercet cercetate ate i se solicită să-şi exprime opiniil opiniilee despre des pre sti stimu mulul lul sup supus us inv invest estiga igaţie ţieii (o ma marcă rcă,, un pro produs dus,, un ser servic viciu, iu, o uni unitate tate comercială, o unitate de turism etc.) care este caracterizat printr-o serie de atribute  bipolare (iniţial Osgood şi colaboratorii săi au dezvoltat un set de 50 de diferenţiale semant sem antice ice cu atribu atributele tele cor coresp espunz unzăto ătoare are;; în mar market keting ing,, cei ma maii mulţi mulţi cercetă cercetător torii folosesc, în general, diferenţiale semantice realizate de ei şi în care, de multe ori, în loc de atribute bipolare sunt folosite, pentru fiecare pol, scurte expresii). Între cei doi  poli ai fiecărei perechi se inserează o scală care se recomandă să aibă între 7 si 9 niveluri (toate diferenţialele semantice dezvoltate de Osgood au avut 7 niveluri; în cercetările de marketing se folosesc cel mai adesea scale cu 5-7 niveluri). Atât direcţia cât şi intensitatea opiniei persoanei în cazul unei anumite perechi de atribute se poate stabili pe baza nivelului pe care aceasta îl selectează pe scala respectivă. De exemplu, imaginea turiştilor referitoare la o unitate de cazare poate fi cuantificată cu ajutorul unei scale cu 5 niveluri care se află între perechea de atribute  bipolare: foarte favorabilă – foarte nefavorabilă. În forma sa originală diferenţiala semantică ar fi avut, în exemplul considerat, următoarea formă grafică: Foarte favorabilă

----- : ----- : ----- : ----- : ----- : ----- : ------ : Foarte

nefavorabilă

În această variantă a metodei, persoanei cercetate i se dau instrucţiuni ca să marcheze cu un “x” acel segment al scalei care reprezintă cel mai bine intensitatea imaginii sale despre unitatea de cazare supusă investigaţiei. Un “x” plasat deasupra  primului segment din stânga scalei însemnează că imaginea i maginea este foarte favorabilă. Pentru a uşura prelucrarea şi interpretarea datelor o variantă mai recentă a diferenţialei semantice înlocuieşte segmentele scalei cu cifre, astfel că aceasta va arăta în felul următor: 1

Charles E. Osgood, George J. Suci şi Percy H. Tannenbaum, The Measurement of Meaning , University of Illinois Press, 1957. 152

 

Măsurarea fenomenelor în cercetările de marketing 

Foarte favorabilă

7 :

6 :

5 :

4 :

3 :

2 :

1 :

Foarte nefavorabilă

ce fiecare persoanăimaginea investigată, componentă are a unui anumit eşantion, încercuitDupă numărul care exprimă sa, cercetătorul posibilitatea să facă oa medie aritmetică ponderată a tuturor opiniilor stabilind un punct final pe scală, punct care sintetizează intensitatea imaginii eşantionului cercetat cu privire la unitatea de cazare respectivă. respectivă. Această medie poate fi comp comparată arată apoi cu medi mediile ile obţinute obţinute pentru pentru alte unităţi, cu mediile altor eşantioane provenite din alte segmente de turişti sau cu media aceluiaşi eşantion obţinut în altă perioadă de timp. Să presupunem, de exemplu, că eşantionul de turişti a căror imagine privind o unitate de cazare a fost investigată este compus din 250 de persoane ale căror aprecieri s-au distribuit pe scală după cum urmează: Foarte 30 39 57 39 35 27 23 Foarte nefavorabilă

favorabilă

Media aprecierilor, de 4,268, indică o imagine uşor favorabilă a unităţii de cazare în rândul turiştilor. Deoarece la realizarea imaginii contribuie mai multe atribute, cercetarea se   poa poate te conc concep epee cons consid ider erân ându du-s -see toate toate atri atribu bute tele le ca care re se pr pres esup upun unee că in intr trăă în componenţa imaginii. De data aceasta, punctul mediu obţinut pentru fiecare atribut, se  poate uni cu punctele medii ale celorlalte atribute, rezultând astfel şi o imagine grafică a opiniilor eşantionului investigat; în figura 5.1. se prezintă grafic imaginea unui eşantion despre 10 atribute ale unei unităţi de cazare. Amplasamentul unităţii Aspectul exterior al unităţii Ambianţa Confortul Curăţenia Funcţionarea instalaţiilor  Competenţa personalului Comportamentul personalului Diversitatea serviciilor oferite Raportul tarife-calitatea serviciilor 

Figura 5.1. Reprezentarea grafică a imaginii unităţii de cazare în rândul turiştilor

153

 

Cercetări de marketing 

5.2.2. Scala lui Stapel Scala lui Stapel reprezintă o variantă similară în unele privinţe cu diferenţiala semantică şi care, cu timpul, s-a impus în cercetările de marketing 1. Ea posedă 10 niveluri, cinci cu semnul plus şi cinci cu semnul minus, iar între aceste două zone se înserează atributul care urmează să fie evaluat, fără prezentarea celor doi poli ai săi. Pentru exemplificare, să presupunem că se urmăreşte evaluarea unui magazin din punct de vedere al comportamentului personalului. În această situaţie scala lui Stapel va arăta astfel: +5 +4 +3 +2 +1 Comportamentul personalului -1 -2 -3 -4 -5 Subiecţilor li se solicită să încercuiască numărul care reprezintă cel mai bine opin opinia ia lor lor priv privin indd comp compor orta tame ment ntul ul pers person onal alulu uluii ma maga gazin zinul ului ui af afla latt în stud studiu. iu. Prelucrarea datelor culese folosind această scală este asemănătoare cu cea specifică diferenţialei semantice, ambele scale conducând la informaţii specifice scalelor de tip interval. Promotorii scalei lui Stapel scot în evidenţă câteva calităţi ale acesteia şi anume: • • •

1

numărul mare de niveluri (zece) îi conferă o mare putere de discriminare (diferenţiere); existenţa unui număr de niveluri cu soţ face ca să nu existe punctul neutru de la mijlocul scalei; nemaifiind necesară formularea celor doi poli ai scalei şi având nivelurile indi indica cate te prin prin cifr cifree este este ma maii uşor uşor înţe înţele leas asăă de subi subiec ecţi ţi şi ma maii le lesn snee de administrat.

About 35 Ye Years ars of Mar Market ket Resear Research ch in the Net Nether herlan lands ds, în “Markonderzock  J. Stapel,   About Kwartaalschrift”, nr.2, 1969

154

 

Măsurarea fenomenelor în cercetările de marketing 

5.2.3. Scala lui Likert numită scalelor şi scala de însumată, mult folosită înlacercetările Scala Likert, marketing, facelui parte din categoria tip ordinal , conducând informaţii de 1 natură neparametrică . Construirea şi administrarea acestei scale în forma ei originală se realizează după cum urmează: • se alc alcătu ătuieş ieşte te un set de pro propoz poziţii iţii car caree rep reprez rezint intăă afi afirma rmaţii ţii cu car caract acter  er  favorabil sau nefavorabil la adresa stimulului care face obiectul investigaţiei; de reţinut că proporţia afirmaţiilor cu caracter favorabil nu trebuie să fie neapărat egală cu cea a afirmaţiilor cu caracter nefavorabil; totodată, setul final de propoziţii este rezultatul unui proces prealabil de selecţie realizată într-o cercetare pilot şi el va cuprinde acele propoziţii care discriminează (diferenţiază) cel mai bine între persoanele care au opinie favorabilă şi cele care au opinie nefavorabilă în cadrul eşantionului cercetat. De exemplu, în cazul cercetării imaginii unităţii de cazare în rândul turiştilor acest set final de propoziţii aritatea putea arăta astfel: 1. Un Unitat ea aare re o amp amplas lasare are foa foarte rte bun bună; ă; 2. Aspe Aspectul ctul exter exterior ior al unităţ unităţii ii eeste ste cores corespunzăt punzător; or; 3. Un Unitat itatea ea nnuu ar aree o amb ambianţ ianţăă plăc plăcută ută;; 4. Conf Confortul ortul cores corespunde punde întocm întocmai ai catego categoriei riei unită unităţii; ţii; 5. Cur Curăţe ăţenia nia în uunit nitate ate lasă lasă ddee do dorit; rit; 6. Insta Instalaţiile laţiile din unitat unitatee func funcţionea ţionează ză irepr ireproşabi oşabil; l; 7. Per Person sonalu alull unit unităţii ăţii es este te deo deoseb sebit it de com compet petent ent;; 8. Com Compor portam tament entul ul per person sonalu alului lui este este ade adecva cvat; t; 9. Unita Unitatea tea nnuu of oferă eră o gamă sufic suficient ient de largă largă de servici servicii; i; 10. 10. Tari Tarife fele le nu su sunt nt prea prea ri ridi dica cate te fa faţă ţă de ca cali litat tatea ea serv servici iciilo ilor  r  oferite în această unitate. •

fiecăruia dintre subiecţii eşantionului ale căror opinii urmează să fie scalate i se prezintă setul de propoziţii alcătuit şi i se solicită acordul sau dezacordul în legătură cu afirmaţia cuprinsă în fiecare propoziţie, încercuind unaîndin cele cinci gradaţii ale următoarei scale (de obicei, aceasta este amplasată spaţiul din dreapta fiecărei propoziţii);

acord total : •

acord

: indiferent

: ddeezacord

: dezacord total

dacă propoziţia reprezintă o afirmaţie cu caracter favorabil, fiecărei gradaţii i se ataşează, după administrarea chestionarului, următoarele valori numerice: +2 +1 0 -1 -2

1

Rensis Likert,  A Technique for the Measurement of Attitudes, Archives of Psychology, 140, 1932. 155

 

Cercetări de marketing 

(în cazul unei afirmaţii nefavorabile ordinea valorilor numerice este inversată); •

•

scorul realizat de un subiect se calculează făcând suma algebrică a valorilor  numeri num erice ce car caree car caract acteri erizeaz zeazăă opinia opinia sa ref referi eritoar toaree la fie fiecar caree propoz propoziţie iţie comp compon onen entă tă a setu setulu lui; i; aces acesta ta poate poate fi co comp mpar arat at,, în ca cazu zull ex exem empl plul ului ui considerat, cu scorurile aceluiaşi subiect privitoare la alte unităţi sau cu scorurile altor subiecţi referitoare la aceeaşi unitate, fiind astfel posibilă o ordonare a preferinţelor; int interp erpret retare areaa rez rezult ultate atelor lor se poa poate te fac facee cu ajutoru ajutorull metode metodelor lor sta statis tistice tice caracteristice scalei ordinale.

 Natura aditivă a scalei lui Likert reprezintă o caracteristică ce poate face ca folosirea fără discernământ a acesteia să poată fi criticată. Este posibil ca scorurile totale a doi indivizi să fie egale şi ele să rezulte din scoruri foarte diferite ale componentelor atitudinii. Din acest motiv, setul final de propoziţii care intră în componenţa scalei trebuie să fie rezultatul unui proces riguros de selecţie. Uneor eori,i, area în cer cercet cetări ările le şidefiecar ma marke rketing ting,, ziţie pen pentru tru a uşura uşu ra compar com parabil abilitat itatea, se renunţă Un renunţă la însum însumarea opiniilor fiecare e propo propoziţie se cons consideră ideră că form formează ează oea, scală distinctă, cu scor propriu, celor cinci niveluri ataşându-li-se ponderile 5, 4, 3, 2, 1, analiza făcându-se în mod similar cu diferenţiala semantică. Cele trei scale prezentate presupun măsurarea unui anumit stimul independent de măsurarea altor stimuli care fac obiectul cercetării. Spre deosebire de acestea, exis există tă o al altă tă categ categor orie ie de scale scale care care impu impunn ca în pr proc oces esul ul de scal scalar aree stim stimul ulii ii consideraţi să fie comparaţi între ei. De data aceasta, rezultatele scalării trebuie interpretate în termeni relativi (de exemplu, produsul A este preferat produselor B, C şi D ş.a.m.d.). Metodele comparative de scalare au avantajul ,  faţă de celelalte metode, că   permit sesizarea chiar a unor diferenţe mici între stimulii consideraţi. Totodată, ele nu se bazează pe atâtea presupuneri teoretice şi nu-i solicită prea mult pe subiecţii care fac evaluările. Un dezavantaj al lor îl reprezintă faptul că ele nu permit generalizări în afara  stimulilor consideraţi , lucru nevalabil în cazul celorlalte scale. Dintre metodele comparative de scalare cele mai cunoscute sunt: • metoda comparaţiilor perechi; • metoda ordonării rangurilor; • scala cu sumă constantă. • Q - sort.

156

 

Măsurarea fenomenelor în cercetările de marketing 

5.2.4. Metoda comparaţiilor perechi Metoda comparaţiilor perechi este una din metodele cele mai frecvent folosite în cercetările de marketing. Aplicarea ei este uşurată de faptul că ea necesită o solicitare minimă a subiectului investigat, acesta trebuind să indice care din cei doi stimuli ai unei perechi supuse evaluării are o poziţie mai bună în ceea ce priveşte unul din atributele sau criteriile care stau la baza comparaţiei. Totodată, datele obţinute cu ajutorul acestei metode de scalare pot fi analizate şi interpretate relativ fără prea mari dificultăţi. De exemplu, să presupunem că se urmăreşte testarea a patru variante A, B, C şi D ale unei băuturi răcoritoare, din punct de vedere al gustului. Ştiind că dacă “n” repr reprez ezin intă tă numă număru rull stim stimul ulil ilor or cons consid ider eraţ aţi, i, este este po posi sibi bilă lă re real aliza izare reaa a n( n(nn-1) 1)/2 /2 comparaţii, în cazul celor patru variante ale băuturii răcoritoare luate în studiu se pot forma şi compara 6 perechi. perechi.1  Dacăcare toţivariantă subiecţiio unui eşantion formatfiecărei din 400 de persoane sunt solicitaţi să menţioneze preferă, în situaţia perechi considerate, rezultatele se pot prezenta într-un tabel ce cuprinde distribuţia de frecvenţe (vezi tabelul 5.3.). Fiecare celulă a tabelului indică numărul de persoane care preferă varianta produsului, ce figurează pe o coloană celei care figurează pe un anumit rând. Deoarece o anumită variantă a produsului nu se compară cu ea însăşi, diagonala  principală nu cuprinde frecvenţe.

Tabelul 5.3. – Numărul de persoane care preferă varianta produsului de pe coloana “j” variantei de pe rândul “i” (Matricea Fij) Varianta  produsului A B C D

A 160 288 148

Varianta produsului B C 240 112 124 276 140 152

D 252 260 248 -

Pentru a permite interpretarea datelor tabelului 5.3., distribuţia de frecvenţe se  poate exprima sub formă de proporţii (vezi tabelul 5.4.).

1

J.P. Guilford, Psychometric Methods , McGraw-Hill, New York, 1954 157

 

Cercetări de marketing 

Tabelul 5.4. – Proporţia persoanelor care preferă varianta produsului de pe coloana “j” variantei de pe rândul “i” (Matricea Pij) Varianta  produsului A B C D

Varianta produsului B C 0,60 0,28 0,31 0,69 0,35 0,38

A 0,40 0,72 0,37

D 0,63 0,65 0,62 -

În vederea stabilirii ordinii preferinţelor pentru cele patru variante testate,  plecând de la datele cuprinse în tabelul 5.4., se construieşte un alt tabel (vezi tabelul 5.5.) în care în toate celulele cu proporţii mai mari de 0,50 se trece cifra “1”, aceasta însemnând că varianta respectivă a fost preferată în perechea considerată, sau cifra “0” în celulele cu proporţii mai mici de 0,50.

Tabelul 5.5. – Distribuţia preferinţelor pentru cele patru variante ale produsului Varianta produsului A B C D Suma frecvenţelor   preferinţelor 

A 0 1 0 1

Varianta produsului B C 1 0 0 1 0 0 2 0

D 1 1 1 3

În fina final, l, rezu rezult ltăă că cele cele patr patruu vari varian ante te al alee bă bătu turi riii ră răco cori rito toar aree supu supuse se investigaţiei ocupă următoarele locuri pe scala preferinţelor pentru gustul pe care-l au: D – locul întâi, B – locul al doilea, A – locul al treilea şi C – locul al patrulea. de aceleaşi culese posibilă preferinţelor  chiar pPlecând e o sca scală lă laint interv erval al, date folo folosi sind nd caeste pr proc oced edur urăă reprezentarea an anal aliti itică că “leg “legea ea ju jude decă căţi ţiii 1 comparative” a lui Thurstone . Pentru a realiza acest obiectiv, pe baza datelor care compun matricea P ij, consid con siderâ erând nd că ace aceste ste pro propor porţii ţii rep reprez rezint intăă arii arii cup cuprin rinse se sub cur curba ba nor normal mală, ă, se construieşte matricea Zij (vezi tabelul 5.6.), care cuprinde valorile corespunzătoare ale lui Z (abateri normale standard ce se găsesc în tabelele statistice).

Tabelul 5.6. – Valorile lui Z corespunzătoa corespunzătoare re proporţiilor matricii P ij  (Matricea Zij) 1

L.L. Thurstone, A Law of Comparative Judgement , Psychological Review, 34, 1952

158

 

Măsurarea fenomenelor în cercetările de marketing 

Varianta

Varianta produsului

 produsului A B C D Σ Zi  Z i

 Z i

+ 0,35

A 0 - 0, 25 0, 58 - 0, 33 0, 00 0, 00

0,B25 0 0, 50 - 0, 39 0, 36 0, 09

- 0C , 58 - 0, 50 0 - 0, 31 - 1, 39 - 0, 35

0,D33 0, 39 0, 31 0 1, 03 0, 26

0, 35

0, 44

0, 00

0, 61

De notat că pe diagonala principală a matricii Z ij valorile lui Z sunt egale cu zero, ele corespunzând unor proporţii Pij egale cu 0, 50 (se presupune că atunci când un stimul se compară cu el însuşi preferinţele se distribuie egal între cele două componente ale perechii). Totodată, se remarcă faptul că valorile lui Z corespunzătoare proporţiilor mai mici de 0, 50 sunt negative (ele se determină cu uşurinţă după ce sunt obţinute din tabelele statistice valorile pozitive ale lui Z, pentru proporţii mai mari de 0,50, ştiut fiind că matricea Zij este simetrică). Odată obţinute valorile care constituie matricea Z ij, se face suma acestora pe fiecare coloană în parte ( rândul Σ Zi al tabelului 5.6.), iar apoi se calculează media prin împ împărţ ărţirea irea su sumei mei la num număru ărull sti stimu mulilo lilorr (4 în exempl exemplul ul corespunzătoare  Z    prin considerat). Pentru a uşura interpretarea valorilor rezultate, fiecărei medii i se adaugă o constantă, + 0, 35, obţinând astfel pe ultimul rând numai valori pozitive, acestea reprezentând poziţiile celor patru stimuli pe o scală interval. Rezultă şi de data aceasta că la cele două extreme pe scală se situează variantele C şi D, cărora le corespund valorile 0 şi respectiv 0, 61. Totodată, pe baza datelorr obţinu datelo obţinute, te, se pot calcula difer diferenţele enţele între difer diferitele itele variante, fiind posi posibil bil apoi calculul raportului dintre aceste diferenţe. i

Metoda comparaţiilor perechi în varianta metrică reprezintă o extensie a metodei comparaţiilor perechi de tip clasic. În acest caz subiectului investigat i se cere nu numai să indice care dintre cei doi stimuli ai perechii supuse evaluării are o poziţie mai bună în ceea ce priveşte atributul sau criteriul care stă la baza comparaţiei, ci să menţioneze şi cât este dispus să plătească în plus pentru a cumpăra varianta preferată. Aşa cum rezultă din exemplul următor, această metodă de scalare permite măsurarea preferinţelor cu ajutorul unei scale metrice de tip interval. O firmă care intenţionează să lanseze pe piaţă un nou sortiment de nectar a orga organi niza zatt o cerc cercet etar aree de ma mark rket etin ingg cu scop scopul ul de a de dete term rmin inaa pr pref efer erin inţe ţele le 159

 

Cercetări de marketing 

consumatorilor potenţiali pentru patru tipuri de ambalaje care pot fi folosite: cutii metalice, carton cerat, sticle şi material plastic. următor:

Datele culese de la unul din subiecţii investigaţi sunt prezentate în tabelul

Tabelul 5.7. – Evaluările unui individ în cazul metodei comparaţiilor perechi în varianta metrică Care este tipul de ambalaj preferat de dvs.  pentru produsul nectar în cazul fiecărei  perechi Carton – cutie metalică x

Câţi lei sunteţi dispus să plătiţi în  plus pentru a cumpăra nectar în ambalajul preferat 500

Cutie metalică –

sticlă

x

1200

Sticlă

x

plastic

–

400

Carton

–

sticlă

x

1200

Plastic

x

carton

–

1000

Cutie metalică x

plastic

–

800

Avândd la bază Avân bază eval evaluă uări rile le din din tabe tabelu lull 5. 5.7. 7. se po poate ate co cons nstru truii o scală scală a   pre prefe ferin rinţe ţelo lorr indi indivi vidu dulu luii prin prin si simp mpla la însu însuma mare re a va valo lori rilo lorr în le leii de decla clara rate te în comparaţiile realizate. În cazul unei comparaţii, dacă alternativa a fost preferată, suma  pe care individul este dispus să o plătească în plus va figura cu semnul plus şi dacă alternativa nu a fost preferată, suma va figura cu semnul minus. Preferinţele calculate Carton: - 500sunt + (- următoarele: 1200) + (-1000) = - 2700 Cutie metalică: 500 + (- 1200) + 800 = 100 Sticlă: 1200 + 400 + 1200 = 2800 Plastic: - 400 + 1000 + (- 800) = - 200 Rezultă că preferinţele sunt îndreptate în proporţie covârşitoare spre ambalajul din sticlă, urmat la mare distanţă de ambalajul din cutie metalică, apoi cel din plastic, iar la polul opus se situează ambalajul din carton. Practica cercetărilor de marketing evidenţiază câteva avantaje incontestabile ale metodei comparaţiilor perechi: 160

 

Măsurarea fenomenelor în cercetările de marketing 

•

în cazul unui număr relativ mic de stimuli administrarea metodei comparaţiilor perechi nu conduce la obosirea excesivă a subiecţilor;

•

aplicarea metodei presupune comparaţii directe, un  proces deschis şi nemijlocit de realizarea alegere, iarunor comparaţiile experimentale sunt amplasate în timp cât mai aproape cu putinţă unele de altele; • aşa cum s-a văzut, metoda comparaţiilor perechi oferă şi posibilitatea conversiunii şi reprezentării datelor pe o scală de tip interval. Datorită avantajelor ei metoda comparaţiilor perechi este folosită în cercetări vizând dezvoltarea sau modificarea produselor ca şi fundamentarea şi diferenţierea mesajelor şi programelor promoţionale. În acelaşi timp, nu pot fi trecute cu vederea şi unele dezavantaje ale metodei comparaţiilor perechi: • utilizarea ei presupune ca numărul stimulilor să nu fie mai mare de 10; • ordinea prezentării perechilor de stimuli poate distorsiona rezultatele; • compararea odată doar a doi stimuli prezintă o mică asemănare cu situaţiile reale din cadrul pieţei, când numărul stimulilor care se compară simultan este mai mare; este destul de greu de presupus că o comparaţie a doi stimuli aproximează (simulează) o situaţie reală din cadrul pieţei care presupune o relaţie pe timp mai îndelungat cu stimulii aflaţi în studiu, deci, nu este exclus ca un stimul să aibă o  poziţie foarte bună într-o situaţie care presupune folosirea metodei comparaţiilor perechi şi să nu confirme această poziţie într-o situaţie reală pe piaţă; • faptul că în urma aplicării metodei comparaţiilor perechi se ajunge la concluzia că un stimul este preferat altora nu înseamnă că acesta trebuie înţeles într-un sens absolut; un stimul poate pur şi simplu să aibă o poziţie mai puţin nefavorabilă faţă de alţi stimuli; • în sfârşit, este posibil ca evaluări care nu presupun folosirea unor  metode comparative de scalare să conducă adesea la l a aceleaşi rezultate.

5.2.5. Metoda ordonării rangurilor Metoda ordonării rangurilor este considerată de specialişti o altă metodă comparativă de scalare, deosebit de eficientă în cercetările de marketing. În acest caz subiectului i se solicită să considere toate alternativele odată, să le compare, apoi să le ordoneze în funcţie de o anumită caracteristică (de exemplu, în funcţie de preferinţă). Această metodă oferă chiar unele avantaje faţă de metoda comparaţiilor    per perec echi hi.. De data data aceas aceasta ta se evită evită eror eroril ilee de tr tran anzi zitiv tivita itate te (î (înn situ situaţ aţia ia me meto tode deii 161

 

Cercetări de marketing 

comparaţiilor perechi s-ar putea ca subiectul să evalueze că stimulul A este preferat stimulului B şi stimulul B este preferat stimulului C, pentru ca apoi, în mod incorect el să aprecieze că stimulul C este preferat stimulului A). Pe de altă parte, metoda ordonării rangurilor poate fi aplicată cu destulă uşurinţă şi dacă numărul stimulilor  este este ma maii mare mare (în astfel astfel de situaţ situaţii ii met metoda oda com compar paraţi aţiilo ilorr perech perechii dev devine ine foarte foarte anevoioasă), fiind totodată mai economică şi mai uşor de administrat, conducând, în acelaşi timp, la rezultate mai precise şi mai puţin distorsionate de erorile de răspuns. Pentru a exemplifica modul de folosire a metodei ordonării rangurilor să considerăm că într-o cercetare pilot, celor 10 subiecţi investigaţi li s-a solicitat să facă evaluarea a patru mărci A, B, C şi D ale unui produs din punct de vedere al  preferinţelor pentru acestea. Fiecărui individ i se prezintă cele patru mărci şi apoi i se cere să le evalueze cu 1, 2, 3 şi respectiv 4 în funcţie de locul pe care le plasează sub aspectul preferinţelor. Rezultatele ordonării sunt prezentate în tabelul 5.8. De exemplu, subiectul numărul 1 plasează marca D pe primul loc, marca C pe locul al doilea, marca A pe locul al treilea şi marca B pe locul al patrulea.

Tabelul 5.8. Ordonarea preferinţelor celor patru mărci Subiectul numărul 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A 3 4 3 1 2 3 4 1 3 2

Locul ocupat de marca: B C 4 2 3 1 4 2 3 4 4 3 4 2 2 3 3 4 4 1 4 1

D 1 2 1 2 1 1 1 2 2 3

Pe investigat: baza datelor de mai sus se pot calcula scorurile celor patru mărci ale  produsului A = 2 x 4 + 2 x 3 + 4 x 2 + 2 x 1 = 24 B= 1 x 3 + 3 x 2 + 6 x 1 = 15 C = 3 x 4 + 3 x 3 + 2 x 2 + 2 x 1 = 27 D=5x4+4x3+1x2 = 34 Deci, în final se po poate ate afirm afirmaa că D > C > A > B, adică D este pre preferat ferat lui C,  preferat lui A, preferat lui B. Pentru Pen tru a exe exempl mplifi ifica, ca, într-u într-unn alt con contex textt mod modul ul de aplica aplicare re al metod metodei ei ordonării rangurilor, să considerăm că într-un sondaj realizat pe un eşantion de 200 de 162

 

Măsurarea fenomenelor în cercetările de marketing 

turişti, aceştia sunt solicitaţi să-şi exprime ordinea preferinţelor pentru 4 sortimente de   bău băutu turi ri răco răcorit ritoa oare re – A, B, C şi D – în ur urma ma de degu gust stăr ării ii ac aces esto tora ra.. Dist Distri ribu buţi ţiaa  preferinţelor celor 200 de turişti este prezentată în tabelul 5.9.

Tabelul 5.9. – Distribuţia preferinţelor pentru 4 sortimente de băuturi răcoritoare Sortim imeentul A B C D

Numărul tu turişt iştilor lor ca care si situează so sorti tim mentul ppee lloocul: 1 2 3 4 96 50 22 32 48 64 44 44 40 48 34 78 16 38 100 46

Plec Plecân ândd de la date datele le aces acestu tuii tabe tabell sc scor orur urile ile ob obţin ţinut utee pe pent ntru ru ce cele le pa patru tru sortimente sunt următoarele: A = 610; B = 516; C = 450; D = 424. Pent Pentru ru inve invest stig igare areaa şi anal analiza iza rezu rezult ltate atelo lorr în ca cazu zull meto metode deii or ordo donă nări riii rangurilor se pot folosi metodele statistice caracteristice scalei ordinale. În literatura de specialitate sunt sugerate şi modalităţi prin care, având la bază date provenite din utilizarea acestei metode, se pot construi date de natură interval, sporindu-se astfel calitatea informaţiilor obţinute1, 2, 3.

5.2.6. Scala cu sumă constantă Scala cu sumă constantă, o altă metodă comparativă de scalare, câştigă tot mai multă popularitate în cercetările de marketing. De data aceasta subiectului supus investigaţiei i se solicită să împartă o sumă constantă (în general 10 sau 100) între doi sau mai mulţi stimuli. De exemplu, o scală cu sumă constantă pentru trei staţiuni turistice montane  poate arăta astfel: Instrucţiuni: Repa Repart rtiza izaţi ţi 100 100 de punc puncte te într întree urmă următo toar arel elee tr trei ei staţ staţiu iuni ni tu turi rist stic ice, e, în conformitate cu preferinţele dvs. faţă de ele: Staţiunea A 30 Staţiunea B 60 Staţiunea C 10 1

J. P. Guilford, Psychometric Methods , McGraw-Hill, 1954, p.183-186 Louis Cohen, Use of Paired-Comparison Analysis to Increase Statistical Power of Ranked Data, Journal of Marketing Research, August 1965,p. 309-311 3 William L. Hays, Quantification in Psychology, Belmont, California, Brooks/Cole Publishing, 1965,  p.35-39 2

163

 

Cercetări de marketing 

Mult mai frecvente sunt situaţiile în care scala cu sumă constantă se prezintă în felul următor: Instrucţiuni: Repartizaţi 100 de puncte între fiecare componentă a următoarelor perechi de staţiuni turistice montane, în conformitate cu preferinţele dvs. faţă de cele trei staţiuni: 1. Staţiunea A 60 Staţiunea B 40 2. Staţiunea B 20 Staţiunea C 80 3. Staţiunea C 30 Staţiunea A 70 Aceast Acea stăă din din urmă urmă vari varian antă tă a scal scalei ei cu su sumă mă co cons nsta tant ntăă po poat atee fi uşor  uşor  transformată într-o scală interval cu ajutorul următoarei relaţii: relaţi i: c

S i

= ∑ S ic

n( n − 1)

2

1

unde: Si – valoarea pe scala interval a stimulului “i”; Sic – scorul acordat stimulului “i” în timpul comparaţiei “c”; n – numărul stimulilor comparaţi (c, numărul comparaţiilor stimulului “i” este egală cu n-1); Aplicând această formulă datelor din exemplul considerat, rezultă valorile pe scala interval ale celor trei staţiuni şi anume: S  A

=

S  B

=

S C 

=

60 + 70 3 20 + 40 3 30 + 80 3

= =

130 3 60

= 43;

= 20; 3 110 = = 37; 3

Deşi această metodă de scalare este întrucâtva obositoare pentru subiect (necesită comparaţii multiple), ea are avantajul că informaţia pe care o asigură este de calitate destul de ridicată, deoarece este măsurată cu ajutorul unei scale interval. În încheiere, merită menţionate şi două posibile probleme legate de utilizarea scalei cu suma constantă: • este posibil ca respondentul să aloce mai multe sau mai puţine puncte decât suma indicată. Ex: 112 în loc de 100; • numărul care reprezintă suma nu trebuie să fie nici prea mic (ceea ce ar  conduce la erori de rotunjire), dar nici prea mare (ceea ce ar obosi prea mult respondenţii, ar crea confuzii sau ar genera refuzuri).

5.2.7. Q – sort

164

 

Măsurarea fenomenelor în cercetările de marketing 

Q – sort este o metodă comparativă de scalare, propusă iniţial de William Stephenson încă din anul 1953, care utilizează un procedeu mai sofisticat de ordonare a rangurilor pentru a sorta un set de obiecte investigate (afirmaţii verbale, caracteristici ale produselor sau ale serviciilor oferite clienţilor potenţiali etc.), de obicei prezentate  pe cartele distincte într-un număr de categorii1, evaluându-le după similaritatea lor în funcţie de un anumit criteriu. Metoda a fost concepută pentru a diferenţia cu o mare rapiditate un număr  relativ mare de obiecte sau fenomene. De exemplu, respondenţ respondenţilor ilor li se prezintă 90 de atribute, fiecare pe o carte cartelă lă distinctă, care definesc un automobil nou, aşa cum poate fi el perceput de un consumator. Numărul obiectelor care urmează să fie sortat se recomandă să nu fie mai mic de 60, dar nici mai mare de 140. Un interval rezonabil se sugerează să fie între 60 şi 90. Printre aceste atribute pot fi menţionate: siguranţa în utilizare, gradul de confor con fort,t, con consum sumul ul de car carbur burant ant,, des design ignul, ul, cal calitat itatea, ea, uşu uşurin rinţa ţa manev manevrăr rării, ii, preţul preţul,, calitatea vopselei etc. respondent este instruit sorteze cartelele (gradu în 11 categorii, funcţie de cât deFiecare mult aprec apreciază iază automob automobilul ilul la să atribu atributul tul respectiv (gradul l în care seîn apropie de nivelul ideal). Pent Pentru ru a faci facili lita ta anal analiz izaa stat statis istic tică, ă, subi subiec ectu tull in inve vest stig igat at tr treb ebui uiee să se conformeze cotelor alocate fiecărui nivel de pe scală, astfel încât să rezulte o repartiţie normală. La cei 90 de stimuli distribuţia arată astfel:

POZIŢIA ATRIBUTULUI N ivelul pe scală Cote

Excelent 10 9 3 4

Foarte slab 8 7 6 5 4 3 2 1 0 7 10 13 16 13 10 7 4 3

După cum se observă între cei doi poli ai scalei se situează încă nouă niveluri corespunzătoare. Numerele de petreirândul arată “excelent” câte cartelese(atribute) trebuie alocate fiecărui nivel. Pe primele cartelecotelor de la polul va trece cifra 10, următoarelor 4 – cifra 9 şi aşa mai departe. Nivelului central al scalei – care este categoria neutră –, i se vor repartiza cartele la care există ambiguitate sau asupra cărora individul nu se poate pronunţa.   În final, vor exista 11 grupuri de cartele, fiecare grup conţinând numărul de cartele alocate şi având trecut numărul corespunzător, de la 0 la 10. 1

W. Stephensons, The Study of Behavior: Q – Technique and its Methodology, University of  Chicago Press, 1953 165

 

Cercetări de marketing 

Scala Q-Sort poate fi folosită pentru a realiza ordonarea relativă a itemurilor   pe diferiţi indivizi, pentru, ca apoi, să se construiască grupuri de indivizi (clusters), care au aceleaşi preferinţe. Aceste grupuri pot fi apoi analizate şi se pot constitui ca o  bază pentru segmentare. Pentru analiza răspunsurilor şi identificarea grupurilor se poate folosi analiza factorială. Spre deosebire de alte metode de scalare, obiectivul central al metodei Q-sort îl reprezintă descoperirea grupurilor de indivizi care posedă atitudini asemănătoare.

Domeniile de utilizare şi limitele tehnicii Q-sort în cercetarea de marketing  pot fi cel mai bine înţelese examin examinând ând scopul pentru care aceasta a fost dezvo dezvoltată ltată în  psihologie. Tehnica Q-sort este folosită în psihologie, în general pentru a face comparaţii între diferite răspunsuri ale aceleiaşi persoane şi nu pentru a face comparaţii între răspunsurile mai multor persoane, aşa cum se obişnuieşte în psihometrie. QQ-so sort rt este este util utiliz izat atăă pent pentru ru a măsur ăsuraa ef efec ecti tivi vita tate teaa tr trat atam amen entu tulu luii în  psihoterapie. Folosindu-se această metodă,Corelaţia pacientulîntre declară despre sinepeşi imaginea ideală, înainte şi după tratament. celeimaginea două imagini creşte măsură ce pacientul răspunde favorabil la tratament. Aplicarea metodei în marketing este evidentă. Spre exemplu, respondenţii sunt solicitaţi să raporteze imaginea lor despre marca ideală sau a unor mărci anume specificate şi marca pe care o folosesc în prezent. Sarcin Sar cinaa sub subiec iecţilo ţilor, r, în caz cazul ul eva evaluă luării rii Q-s Q-sort ort,, pre presup supune une apl aplica icarea rea une uneii  proceduri eficiente de ordonare. Metoda Q-sort permite folosirea mai multor itemuri, este mai rapidă şi mai  puţin obositoare faţă de metoda comparaţiilor c omparaţiilor perechi. În cazul acesta din urmă este dificilă folosirea a mai mult de 50 de stimuli  pentru a fi ordonaţi, pe când 100 de stimuli reprezintă ceva obişnuit la metoda Q-sort. La 50 de stimuli care într-o situaţie fac obiectul metodei comparaţiilor perechi sunt necesare 4950 comparaţii, ceea ce este foarte, foarte obositor, pe când aplicarea metodei Q-sort durează doar 30 de minute. La 100 de stimuli specialiştii au propus următoarele cote:1 N ivelul pe scală 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Cote 2 4 8 12 14 20 14 12 8 4 2 În general, subiectul este instruit să lucreze dinspre polul cel mai favorabil spre polul mai puţin favorabil al scalei. 1

J. Nunnally, Psychometric Theory , McGraw –Hill, 1967.

166

 

Măsurarea fenomenelor în cercetările de marketing 

Metoda Q-sort nu trebuie confundată cu metoda intervalului aparent - egal a lui Thurstone. Obiectul primei îl reprezintă plasarea obiectului atitudinii de-a lungul scalei, în timp ce obiectul celei de a doua, este să plaseze stimulii de-a lungul scalei. Q-sort are două avantaje evidente: •  Necesită mai puţin timp şi efort faţă de metoda comparaţiilor perechi şi deci, este mai puţin costisitoare; • Totodată este posibil ca această metodă să conducă la o precizie mai mare a măsurării bazată pe comparaţii decât la metodele de scalare, care nu presupun comparaţii, ci evaluări independente (ex:diferenţiala semantică). • •

•

Q-sort are în acelaşi timp şi unele limite: Deşi este mai rapidă faţă de metoda comparaţiilor perechi, ea este depăşită de viteza (în general, dublă) a evaluărilor metodelor independente; Deşi oferă o mare precizie a măsurărilor, acestea au un sens relativ, nu absolut ca la metodele de evaluare independente. Spre exemplu, folosirea Q-sort  pentru evaluarea unor mărci de automobile nu relevă dacă toate mărcile sunt   bune sau nu, în timp ce reprezentarea pe o diferenţială semantică indică nivelul absolut al atitudinii; Q-sort necesită, cel puţin, un interviu personal şi, în general, organizarea unor  experimente de laborator laborator – toate conducând la creşterea costurilor.

5.2.8. Modelul Fishbein-Rosenberg O metodă de scalare mai complexă are la bază modelul Fishbein-Rosenb Fishbein-Rosenberg erg de evaluare a atitudinii. În conformitate cu acest model liniar aditiv, atitudinea unui individ faţă de un stimul (de exemplu, un produs, un serviciu, o unitate hotelieră, o staţiune balneoclimaterică etc.), se poate determina cu ajutorul următoarei relaţii: h ik  ij  P   jk  = ∑ i =1 W  ×O

unde: P jk  – atitudinea individului “k” pentru stimulul “j”; W jk  – importanţa acordată de individul “k” atributului “i” (se consideră “h” atribu atribute te apr apreci eciate ate ca imp import ortant antee pen pentru tru for formar marea ea ati atitud tudini inii,i, suma suma importanţei ce le este ataşată fiind egală cu 1); Oij – măsura (pe o sscală cală de la 0 la 1) în care stimulul “j” îl satisface pe individ în privinţa atributului “i”. Când se calculează atitudinea individului “k” pentru stimulul “j”, se  poate realiza o normalizare pe baza următoarei relaţii: 167

 

Cercetări de marketing  h

∑W ik  × Oij  P   jk 

=

i =1  g 

h

∑ ∑W ik  × Oij  j =1 i =1

Să presupunem că pentru determinarea atitudinii unui individ faţă de trei  produse noi, respectiv A, B şi C, oferite de un supermarket, se dispune de următoarele date: Atribute Calitate Design Preţ

Wi 0,5 0,4 0,1

OiA 0,6 0,9 0,3

OiB 0,7 0,8 0,4

OiC 0,5 0,6 0,3

Pornind de la aceste date, atitudinea pentru fiecare produs în parte, se poate determina astfel:  P  A

× + × + × = 0,5 0,6 0,4 0,9 0,1 0,3 = 0,36; 0,69 + 0,71 + 0,52

 P  B

=

 P C 

=

0,5 × 0,7 + 0,4 × 0,8 + 0,1× 0,4 0,69 + 0,71 + 0,52 0,5 × 0,5 + 0,4 × 0,6 + 0,1× 0,3 0,69 + 0,71 + 0,52

= 0,37; = 0,27;

Rezultă clar că atitudinea cea mai favorabilă se manifestă faţă de produsul B. Alături de metodele de scalare prezentate, în cercetările de marketing mai pot fi utilizate şi alte metode cum sunt: • metoda de scalare a lui Stephenson; • scala lui Guttman; • •

168

scalarea multidimensională; scalarea metrică nemetrică multidimensională.