定义:比例法是根据特定对象的特征,按照既定的规则,将被调查者置于预先分配的值、符号或数字的渐进变化的连续中。所有的缩放技术都是基于四个支柱,即顺序、描述、距离和起源。
市场研究是高度可靠的规模技术,没有它就不能进行市场分析。
内容:扩展技术
缩放技术的类型
研究人员已经确定了许多缩放技术;今天,我们将讨论商业组织、研究人员、经济学家、专家等使用的一些最常见的量表。
这些技术可以分为初级缩放技术和其他缩放技术。
主扩展技术
用于市场调查统计的四个主要量表包括:
定类尺度
对于非定量(不含数值含义)的标记变量,采用标称标度,这些变量是唯一的和彼此不同的。
标称比额表的种类:
- 二分:只有两个标签的标称标度称为“二分标度”;f或者例子,是的/不。
- 名义与秩序:按标称标度升序或降序排列的标签称为“标称有序”;为例子优秀,好,一般,差,最差。
- 名义上没有订单:这种没有顺序的标称比例尺,称为“无序标称”;f或者例子、黑色、白色。
等级分类
序号标度的作用是基于个体的选择或偏好,对物体或标签的相对位置的概念。
例如在亚马逊。In,每一种产品都有一个顾客评论区,购买者根据他们的购买经验、产品特点、质量、用途等对所列产品进行评价。
所提供的评级如下:
- 5星-优秀
- 4星-好
- 3星-平均
- 2星-差
- 1星-最差
等距量表
区间标度也称为基数标度,它是连续测量单位之间具有相同差值的数值标记。借助这种缩放技术,研究人员可以获得更好的对象之间的比较。
例如;汽车公司进行的一项调查,目的是了解居住在某一特定地区的将来可能成为其潜在客户的人拥有的汽车数量。为此,它采用了区间缩放技术,并提供了1、2、3、4、5、6等单位供选择。
在上述量表中,每个单位都有相同的差异,即1,是介于2到3之间还是介于4到5之间。
比率量表
一种最优越的测量技术是比例尺。与音程刻度类似,比率刻度是一种抽象的数字系统。它允许以适当的间隔、顺序、分类和距离进行测量,并具有从固定零点开始的附加属性。这里可以从获得比的角度进行比较。
例如,一家保健品制造公司进行了一项调查,以确定特定地区的肥胖水平。发布了以下调查问卷:
选择你的体重所属的类别:
小于40公斤
- 40岁至59岁的公斤
- 60 - 79公斤
- 80 - 99公斤
- 100 - 119公斤
- 120公斤及以上
下表将更好地说明所有四种主要缩放技术之间的区别:
特定的 | 定类尺度 | 等级分类 | 等距量表 | 比率量表 |
---|---|---|---|---|
特征 | 描述 | 订单 | 距离 | 描述,顺序,距离和起源 |
顺序安排 | 不适用 | 适用的 | 适用的 | 适用的 |
固定的零点 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 适用的 |
乘法和除法 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 适用的 |
加法和减法 | 不适用 | 不适用 | 适用的 | 适用的 |
变量之间的区别 | Non-Measurable | Non-Measurable | 可衡量的 | 可衡量的 |
的意思是 | 不适用 | 不适用 | 适用的 | 适用的 |
中位数 | 不适用 | 适用的 | 适用的 | 适用的 |
模式 | 适用的 | 适用的 | 适用的 | 适用的 |
其他扩展技术
对象的缩放可以用于一个以上对象(产品、服务、品牌、事件等)之间的比较研究。或者可以单独进行,以了解消费者对特定对象的行为和反应。
以下是其他缩放技术根据其可比性被归类的两类:
比较尺度
为了比较两个或两个以上的变量,被调查者使用比较量表。以下是不同类型的比较缩放技术:
成对比较
成对比较表示两个变量,受访者需要从中选择一个。这种技术主要用于产品测试时,方便消费者对市场上的两种主要产品进行比较分析。
要比较P、Q和R的两个以上的对象,可以先将P与Q比较,然后将较优的那个(即百分比较高的那个)与R比较。
例如,进行了一项市场调查,以了解消费者对网络服务供应商品牌A和b的偏好。调查结果如下:
A牌= 57%
B牌= 43%
由此可见,消费者更喜欢“A”品牌,而不是“B”品牌。
等级次序
在排序排序中,被调查者需要根据他或她的喜好对给定的对象进行排序或排列。
例如某肥皂制造公司进行了一项排序量表,以了解消费者的有序偏好。调查要求受访者按照他们的选择顺序对以下品牌进行排名:
肥皂品牌 | 排名 |
---|---|
品牌V | 4 |
X牌 | 2 |
品牌Y | 1 |
品牌Z | 3. |
上面的比例显示,' Y '肥皂是最受欢迎的品牌,其次是' X '肥皂,然后是' Z '肥皂,最不受欢迎的是' V '肥皂。
常数和
这是一种缩放技术,在这种技术中,被调查者对特定产品或服务的特征、属性和重要性给出连续的单位总和,如美元、点数、筹码、筹码等。
例如,属于3个不同组别的受访者被要求给化妆品“P”的以下属性分配50分:
属性 | 段1 | 段2 | 段3 |
---|---|---|---|
完成 | 11 | 8 | 9 |
皮肤友好 | 11 | 12 | 12 |
香味 | 7 | 11 | 8 |
包装 | 9 | 8 | 10 |
价格 | 12 | 11 | 11 |
由上面的常数和标度分析可以看出:
- 细分1考虑产品“P”,因为其具有竞争力的价格是一个主要因素。
- 但第二和第三部分的人更喜欢这种产品,因为它对皮肤友好。
Q-Sort扩展
q -排序缩放是一种技术,用于从大量给定变量中排序最合适的对象。它强调将给定的对象按降序排列,根据特定的属性形成类似的堆。
它适用于对象数不小于60且大于140的情况,最合适的对象数在60到90之间。
例如一家服装制造公司的营销经理根据过去的业绩、销售收入的创造、奉献精神和增长来挑选最高效的营销主管。
对60名高管进行q排序缩放,营销负责人根据他们的效率创建如下三堆:
Non-Comparative尺度
非比较性量表用于分析单个产品或对象在不同参数下的性能。以下是一些最常见的类型:
连续的等级量表
这是一个图形评级量表,受访者可以自由地把对象放在他们选择的位置。这是通过选择和标记一个点沿垂直线或水平线之间的两个极端标准。
例如一家床垫制造公司用一个连续的评分量表来找出顾客对其新推出的舒适床上用品的满意程度。响应可以通过以下不同的方式(在这里以版本表示):
上图显示了一个特定产品的非比较分析,即舒适的床上用品。因此,要非常清楚地表明客户对产品及其特性非常满意。
分项评定量表
分项量表是非比较量表下的另一项重要技术。它强调的是被调查者在各种给定的类别中选择一个特定的类别。为了便于选择,研究人员对每个类别进行了简要的定义。
三种最常用的分项评分量表如下:
- 李克特量表:在李克特量表中,研究人员提供了一些陈述,并要求受访者从五个给定的选项中选择任何一个选项来标记他们对这些陈述的同意或不同意的程度。
例如某制鞋公司在其新运动鞋系列Z运动鞋上采用了李克特尺度技术。目的是了解受访者的同意或不同意。
为此,研究人员要求受访者圈出一个数字,代表他们认为最合适的答案,表现如下:- 1 .强烈反对
- 2 -不同意
- 3 .既不同意也不反对
- 4 -同意
- 5 .强烈同意
声明 | 强烈反对 | 不同意 | 既不同意也不反对 | 同意 | 强烈同意 |
---|---|---|---|---|---|
Z运动鞋重量很轻 | 1 | 2 | 3. | 4 | 5 |
Z运动鞋非常舒适 | 1 | 2 | 3. | 4 | 5 |
Z运动鞋看起来太时髦了 | 1 | 2 | 3. | 4 | 5 |
我一定会向朋友、家人和同事推荐Z运动鞋 | 1 | 2 | 3. | 4 | 5 |
上面的说明将帮助公司了解客户对其产品的看法。还有,是否需要改进。
- 语义分化量表:一种两极七分制的非比较性评分量表是指被调查者可以根据个人选择在物品的每个给定属性的七个分值上打上任何一个分数。因此,描述被调查者对对象的态度或感知。
例如,某知名手表品牌,通过语义差异缩放来了解顾客对其产品的态度。这种技术的图示如下:
从上面的图表,我们可以分析,客户找到了优质的产品;然而,该品牌需要更多地关注其手表的风格。
- Stapel规模斯台普尔量表是一种分项评分量表,它通过单极评分来衡量被调查者对某一特定对象的反应、感知或态度。Stapel的刻度范围在-5到+5之间,除去0,因此限制在10个单位。
例如的调查中,某旅游公司要求受访者按物有所值和界面友好度对他们的旅游套餐进行如下排名:
借助以上的规模,我们可以说,该公司需要在性价比方面改进其包装。然而,决定性的一点是界面对客户来说是相当友好的。
结论
缩放技术提供了一个清晰的图像产品生命周期以及所提供产品的市场接受度。它促进了产品开发而且基准测试通过严格的市场调查。
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