capitol 5 carte Cercetari de marketing tratat iacob catoiu

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. reprezint intăă procesu procesull de exprim exprimare are simbol simbolică ică,, num numeric ericăă sau Măsurarea reprez nenumerică, a gradului în care un obiect sau fenomen posedă o anumită caracteristică sau proprietate proprietate.. Atunci Atunci când între simbolurile simbolurile obţinute există relaţii relaţii asemănătoar asemănătoaree cu relaţiile dintre caracteristicile şi (sau) proprietăţile obiectului supus investigaţiei se poate spune că obiectivul procesului de măsurare a fost realizat. Instrumentul cu ajutorul căreia se realizează 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; scala treb trebuie uie să discr discrim imin inez ezee (dif (difer eren enţie ţieze ze)) dife diferi rite tele le nive nivelu luri ri de • scala intensitate ale proprietăţilor obiectului sau fenomenului cercetat. Dacă într-o cercetare de marketing se urmăreşte, spre exemplu, măsurarea indiviz indivizilor ilor care care consti constituie tuie eşanti eşantionu onull supus supus invest investiga igaţie ţieii din pun punct ct de vedere vedere al caracteristicii sex, atunci se poate utiliza simbolul numeric 1 pentru bărbaţi şi simbolul 2 pentru femei. Acest exemplu permite şi ilustrarea celor două principii majore ale măsurării: izomorfismul şi nedegenerarea; un bărbat va fi întotdeauna reprezentat cu 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 proprietăţi apropiate apropiate de proprietăţile 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 obiectului sau fenomenului fenomenului cercetat. Cu ajutorul ajutorul altor metode se realizează 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 posedă scala respectivă. respectivă. Cea mai cunoscută cunoscută modalitate modalitate de clasificare clasificare este cea 1 propusă de unul din clasicii acestui domeniu, S. S. Stevens . Astfel, se consideră 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 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 nom nominală inală permite permite clasificarea clasificarea obiectelor obiectelor sau fenomenelor fenomenelor cercetate în două două sau sau mai mu mult ltee grup grupe, e, ale ale căro cărorr com compone ponent ntee dife diferă ră după după prop propri riet etat atea ea (caracteristica) ce a fost scalată, fără să ducă şi la realizarea unei ordonări a 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 exemplu, se studiază preferinţele unui eşantion de turişti pentru un anumit anumit servic serviciu iu oferit oferit într-o într-o staţiun staţiunee balneo balneo-cl -clima imateri terică, că, cu ajutor ajutorul 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 hoteliere şi de alimentaţie publică în rândul turiştilor, cu ajutorul 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. Utilizarea unei scale nominale presupune doar o singură relaţie: cea de echivalenţă. Aceasta înseamnă că toţi indivizii clasificaţi într-un anumit grup au aceeaşi opinie despre proprietatea obiectului sau fenomenului cercetat. De exemplu, fiecare membru al grupului respectiv este consumator al unui produs.

Scala ordinală, al doilea tip de scală neparametrică, realizează un progres în procesul de măsurare, permiţând ordonarea alternativelor cercetate (de exemplu, 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 alternativelor existente) în situaţia scalei interval simbolul zero este întotdeauna 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


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 realiza multiplicarea cu sau divizarea unui număr de pe scală la altul. De aici rezultă că, dacă două persoane au poziţiile 3 şi respectiv 4 pe o scală a intenţiilor de cumpărare a unui produs, se poate afirma despre ele că sunt tot atât de 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 exprimarea volumului vânzărilor, a veniturilor, a lungimii, a greutăţii etc. sunt 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 Cercetătorului Respondentului 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


tipul de scală utilizat; numărul eşantioanelor cercetate: unul, două, mai mult de două; dacă eşantioanele supuse analizei (aceasta în situaţia existenţei a două sau mai mult de două eşantioane) sunt independente unele faţă de altele sau dependente (astfel de eşantioane există de obicei în cercetările longitudinale de tip panel, în unele experimente de marketing etc.). De exemplu, atunci când există fie două, fie mai multe eşantioane independente (cazul cel mai frecvent întâlnit în cercetările de marketing), analiza statistico-matematică a informaţiilor se poate realiza cu ajutorul instrumentarului prezentat în tabelul 5.2. • • •

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

Nominală

Tendinţa centrală

Ordinală

Valoare modală Grupul modal Mediana

Interval

Media aritmetică

Proporţională Media geometrică

Testul pentru semnificaţia statistică a diferenţelor dintre grupuri Testul χ2 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


• 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, persoanei cercetate i se solicită să-şi exprime opiniile despre stimulul supus investigaţiei (o marcă, un produs, un serviciu, o unitate 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 semantice cu atributele corespunzătoare; în marketing, cei mai mulţi cercetători 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 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


Foarte favorabilă

7 :

6 :

5 :

4 :

3 :

2 :

1 :

Foarte nefavorabilă

După ce fiecare persoană investigată, componentă a unui anumit eşantion, a încercuit numărul care exprimă imaginea sa, cercetătorul are posibilitatea să facă o 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. Această medie poate fi comparată apoi cu mediile obţinute 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 Foarte 30 39 57 39 35 27 23 favorabilă

nefavorabilă

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 poate concepe considerându-se toate atributele care se presupune că intră 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


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 opinia lor privind comportamentul personalului magazinului aflat în studiu. 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 indicate prin cifre este mai uşor înţeleasă de subiecţi şi mai lesne de administrat.

J. Stapel, About 35 Years of Market Research in the Netherlands, în “Markonderzock Kwartaalschrift”, nr.2, 1969 154


5.2.3. Scala lui Likert Scala lui Likert, numită şi scala însumată, mult folosită în cercetările de marketing, face parte din categoria scalelor de tip ordinal, conducând la informaţii de natură neparametrică1. Construirea şi administrarea acestei scale în forma ei originală se realizează după cum urmează: • se alcătuieşte un set de propoziţii care reprezintă afirmaţii cu caracter 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 ar putea arăta astfel: 1. Unitatea are o amplasare foarte bună; 2. Aspectul exterior al unităţii este corespunzător; 3. Unitatea nu are o ambianţă plăcută; 4. Confortul corespunde întocmai categoriei unităţii; 5. Curăţenia în unitate lasă de dorit; 6. Instalaţiile din unitate funcţionează ireproşabil; 7. Personalul unităţii este deosebit de competent; 8. Comportamentul personalului este adecvat; 9. Unitatea nu oferă o gamă suficient de largă de servicii; 10. Tarifele nu sunt prea ridicate faţă de calitatea serviciilor 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 una din cele cinci gradaţii ale următoarei scale (de obicei, aceasta este amplasată în spaţiul din dreapta fiecărei propoziţii);

acord total : •

acord

: indiferent

: dezacord

: 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


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

•

scorul realizat de un subiect se calculează făcând suma algebrică a valorilor numerice care caracterizează opinia sa referitoare la fiecare propoziţie componentă a setului; acesta poate fi comparat, în cazul exemplului 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; interpretarea rezultatelor se poate face cu ajutorul metodelor statistice 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. Uneori, în cercetările de marketing, pentru a uşura comparabilitatea, se renunţă la însumarea opiniilor şi fiecare propoziţie se consideră că formează o 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, există o altă categorie de scale care impun ca în procesul de scalare stimulii 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


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” reprezintă numărul stimulilor consideraţi, este posibilă realizarea a n(n-1)/2 comparaţii, în cazul celor patru variante ale băuturii răcoritoare luate în studiu se pot forma şi compara 6 perechi.1 Dacă toţi subiecţii unui eşantion format din 400 de persoane sunt solicitaţi să menţioneze care variantă o preferă, în situaţia fiecărei 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


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 final, rezultă că cele patru variante ale băturii răcoritoare supuse 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. Plecând de la aceleaşi date culese este posibilă reprezentarea preferinţelor chiar pe o scală interval, folosind ca procedură analitică “legea judecăţii comparative” a lui Thurstone 1. Pentru a realiza acest obiectiv, pe baza datelor care compun matricea P ij, considerând că aceste proporţii reprezintă arii cuprinse sub curba normală, 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 corespunzătoare proporţiilor matricii Pij (Matricea Zij) 1

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

158


Varianta produsului A B C D ΣZi Z i Z i + 0,35

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

Varianta produsului B C 0, 25 - 0, 58 0 - 0, 50 0, 50 0 - 0, 39 - 0, 31 0, 36 - 1, 39 0, 09 - 0, 35

D 0, 33 0, 39 0, 31 0 1, 03 0, 26

0, 35

0, 44

0, 61

0, 00

De notat că pe diagonala principală a matricii Z ij valorile lui Z sunt egale cu zero, ele corespunzând unor proporţii P ij 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 Z ij este simetrică). Odată obţinute valorile care constituie matricea Zij, se face suma acestora pe fiecare coloană în parte ( rândul ΣZi al tabelului 5.6.), iar apoi se calculează media corespunzătoare Z i prin împărţirea sumei la numărul stimulilor (4 în exemplul 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 datelor obţinute, se pot calcula diferenţele între diferitele variante, fiind posibil apoi calculul raportului dintre aceste diferenţe.

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 organizat o cercetare de marketing cu scopul de a determina preferinţele 159


consumatorilor potenţiali pentru patru tipuri de ambalaje care pot fi folosite: cutii metalice, carton cerat, sticle şi material plastic. Datele culese de la unul din subiecţii investigaţi sunt prezentate în tabelul următor:

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

Având la bază evaluările din tabelul 5.7. se poate construi o scală a preferinţelor individului prin simpla însumare a valorilor în lei declarate 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 sunt următoarele: Carton: - 500 + (- 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


în cazul unui număr relativ mic de stimuli administrarea metodei comparaţiilor perechi nu conduce la obosirea excesivă a subiecţilor; • aplicarea metodei presupune realizarea unor comparaţii directe, un proces deschis şi nemijlocit de alegere, iar 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 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 perechi. De data aceasta se evită erorile de tranzitivitate (în situaţia metodei 161


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 mai mare (în astfel de situaţii metoda comparaţiilor perechi devine 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 baza datelor de mai sus se pot calcula scorurile celor patru mărci ale produsului investigat: 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 poate afirma că D > C > A > B, adică D este preferat lui C, preferat lui A, preferat lui B. Pentru a exemplifica, într-un alt context modul de aplicare al metodei ordonării rangurilor, să considerăm că într-un sondaj realizat pe un eşantion de 200 de 162


turişti, aceştia sunt solicitaţi să-şi exprime ordinea preferinţelor pentru 4 sortimente de băuturi răcoritoare – A, B, C şi D – în urma degustării acestora. Distribuţia preferinţelor celor 200 de turişti este prezentată în tabelul 5.9.

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

Numărul turiştilor care situează sortimentul pe locul: 1 2 3 4 96 50 22 32 48 64 44 44 40 48 34 78 16 38 100 46

Plecând de la datele acestui tabel scorurile obţinute pentru cele patru sortimente sunt următoarele: A = 610; B = 516; C = 450; D = 424. Pentru investigarea şi analiza rezultatelor în cazul metodei ordonării 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 obţinute 1, 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: Repartizaţi 100 de puncte între următoarele trei staţiuni turistice, 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


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 Această din urmă variantă a scalei cu sumă constantă poate fi uşor transformată într-o scală interval cu ajutorul următoarei relaţii: c

S i

= ∑ S ic

n( n − 1)

1

2

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


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 categorii 1, 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, respondenţilor li se prezintă 90 de atribute, fiecare pe o cartelă 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 confort, consumul de carburant, designul, calitatea, uşurinţa manevrării, preţul, calitatea vopselei etc. Fiecare respondent este instruit să sorteze cartelele în 11 categorii, în funcţie de cât de mult apreciază automobilul la atributul respectiv (gradul în care se apropie de nivelul ideal). Pentru a facilita analiza statistică, subiectul investigat trebuie 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 Excelent Nivelul pe scală 10 9 Cote 3 4

8 7

7 10

6 13

5 16

4 13

Foarte slab 3 2 1 10 7 4

0 3

După cum se observă între cei doi poli ai scalei se situează încă nouă niveluri corespunzătoare. Numerele de pe rândul cotelor arată câte cartele (atribute) trebuie alocate fiecărui nivel. Pe primele trei cartele de la polul “excelent” se 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


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 examinând scopul pentru care aceasta a fost dezvoltată 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. Q-sort este utilizată pentru a măsura efectivitatea tratamentului în psihoterapie. Folosindu-se această metodă, pacientul declară imaginea despre sine şi imaginea ideală, înainte şi după tratament. Corelaţia între cele două imagini creşte pe 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. Sarcina subiecţilor, în cazul evaluării Q-sort, presupune aplicarea unei proceduri eficiente de ordonare. Metoda Q-sort permite folosirea mai multor itemuri, este mai rapidă şi mai puţin obositoare faţă de metoda comparaţiilor 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 Nivelul 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


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 – toate conducând la creşterea costurilor.

5.2.8. Modelul Fishbein-Rosenberg O metodă de scalare mai complexă are la bază modelul Fishbein-Rosenberg 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

P jk = ∑ W ik ×O ij i =1

unde: P jk – atitudinea individului “k” pentru stimulul “j”; W jk – importanţa acordată de individul “k” atributului “i” (se consideră “h” atribute apreciate ca importante pentru formarea atitudinii, suma importanţei ce le este ataşată fiind egală cu 1); Oij – măsura (pe o scală 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

=

P B

=

P C

=

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

= 0,36; = 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; • scalarea metrică multidimensională; • scalarea nemetrică multidimensională.

168

capitol 5 carte Cercetari de marketing tratat iacob catoiu

Recommend Documents