Esettanulmány - fogyasztói preferenciák mérése a digitális eszközök számára
A piackutatási ügyfél kérte, hogy dolgozzanak ki felmérést a fogyasztói attitűdöknek a tartalomelosztással kapcsolatos technológiai platformok használatáról való feltárására. A felmérés több hónapon át folyik annak érdekében, hogy adatokat gyűjtsön arról, hogy a technológiai változások és a végrehajtás miként befolyásolja a felmérés résztvevőinek észlelését, attitűdjét és viselkedését. A piackutatási ügyfél kérte mind mennyiségi, mind minőségi adatokat . A véletlenszerű mintavételt a felmérés résztvevőinek kiválasztására használják, ezzel létrehozva egy valószínűségi mintát , amely lehetővé teszi az inferenciális statisztikáknak az adatokhoz való alkalmazását. A véletlenszerű mintavétel hatékonyan csökkenti az elfogultságot az elfogadható szintekre .
Példák egy 5 pontos Likert Scale-re
A felmérés résztvevőinek válaszai rögzítésére 5 pontos Likert-skálát lehet használni. (A Likert nevet "Lick-urt" -nek nevezik, mivel francia név.) A Likert skála egy összegzett minősítési skála egy olyan változata, amely úgy lett kialakítva, hogy lehetővé tegye a szöveges válaszok számszerűsíthető kategóriákba történő konvertálását, összegezve, hogy tükrözze az egyes vagy összesített válaszok relatív különbségét.
Annak ellenére, hogy a kérdésekre nincsenek helyes válaszok , az összegzett minősítési skála jobb megbízhatóságot eredményez, mint egy egységes skála.
Az alábbiakban példák a felmérésben felhasználható kérdésekre.
A videotartalom elég részletes ahhoz, hogy ne kelljen webes tartalmat olvasnom.
__Erősen egyetértek __Agree __Neutral __Disagree __Szerint nem értek egyet
Miután megtekintett egy videót, rendszerint részletesebb információhoz jutok a weboldalra.
__Elég igaz True __Somewhat True __Néutral __Somewhat Valóság __Elégtelenül igaz
A fogyasztók kiváló minőségűek UI / UX alkalmazások használatával üzleti weboldalakon.
__Always __Most __Sokszor __Seldom __Never
A példák 5 pontos Likert skála szerint vannak formázva. Mivel az emberek nagyobb számban gondolkodnak, nagyobb egyetértést vagy "valóságosságot" jeleznek, a skála úgy van beállítva, hogy ha a pontszámok össze vannak foglalva, nagyobb számot úgy értelmeznek, hogy igazodnak vagy egyeznek meg a kérdéses tétellel (ami valójában egy nyilatkozat, nem kérdés).
5 = Erősen egyetért 4 = Elfogadom 3 = Semleges 2 = Nem ért egyet 1 = Erősen nem ért egyet
5 = teljesen igaz 4 = kissé igaz 3 = semleges 2 = kissé nem igaz 1 = teljesen hamis
5 = Mindig 4 = Gyakran 3 = Néha 2 = Ritkán 1 = Soha
Hogyan értelmezhető a Likert Scale Data?
Fontos azonban felismerni, hogy a Likert skála alapján az ordinális számok összegző pontszámának elsődleges hátránya, hogy az eredmény egyfajta értelemben rejlik, ami valójában nem reális nagyságú. A kvantitatív adatok esetében, amelyek az egyes kérdéseket tükröző pontszámok összegzéséből adódnak, statisztikai elemzéseket alkalmaznak a kérdésekre adott válaszok közötti kapcsolatok meghatározására.
Ennek megfelelően a statisztikákat felhasználhatjuk az elfogadható megbízhatósági, érvényességi és érzékenységi rátákkal kapcsolatos információk biztosítására. Például a legtöbb piaci kutató ragaszkodik ahhoz, hogy a Likert-skálák adatai átadják a Cronbach alfa- vagy Kappa-tesztet az interkolingációnak és az érvényességnek.
Forrás:
Jupp, V. (2006). A társadalmi kutatási módszerek SAGE szótár.
Likert, R. (1932). Az attitűdök mérésének technikája. Psychology Archives, 140 (55).
Martinez-Martin, P. (2010, február 15). Kompozit minősítési skálák. Journal of Neurological Science, 289 (1-2), 7-11. doi: 10.1016 / j.jns.2009.08.013.
Zikmund, WG, Babin, BJ, Carr, JC, & Griffin, M. (2013). Üzleti kutatási módszerek (9. kiadás). Mason, OH: Délnyugat.