2.Шкалы и измерения в опросах
2.5 Надежность и достоверность
Точность измерения
Модель истинного значения
Хн = Хи + Хси + Хсл
где
Хн = наблюдаемое значение измерения
Хи = истинное значение измеряемой характеристики
Хси = систематическая ошибка
Хсл = случайная ошибка
Измерение показывает не истинное значение характеристики, а только ее наблюдаемую величину
Надежность и достоверность шкалы
Надежность:
- характеризует устойчивость результатов при повторных измерениях с использованием шкалы
- отсутствие случайной ошибки (Хсл ⟶ 0 |⇒ Хн ⟶ Хи + Хси)
- надежность составной шкалы оценивается критерием Альфа Кронбаха (0 ≥ α ≥ 1)
- значения α ≥ 0,7 считаются удовлетворительными
* α может принимать и негативные значения, однако, их интерпретация невозможна
Достоверность:
- степень, в которой различия между наблюдаемыми показаниями измерений соответствуют реальным различиям между объектами (в отношении измеряемой характеристики)
- отсутствие ошибок измерения
(Хн ⟶ Хи , Хси ⟶ 0, Хсл ⟶ 0)
Связь между надежностью и достоверностью
Хн = Хи + Хси + Хсл
- из достоверности следует надежность
(Хн = Хи |⇒ Хси = 0, Хсл = 0)
- из недостоверности следует ненадежность
(Хсл ≠ 0 |⇒ Хн = Хи + Хсл ≠ Хи)
- из надежности не следует достоверность
(Хсл = 0, Хси ≠ 0 |⇒ Хн = Хи + Хси ≠ Хи)
- надежность – необходимое, но не достаточное условие достоверности
«Назначение шкалы состоит в том, чтобы помочь нам получить наиболее точное и достоверное представление о респондентах. Мы не можем иметь одно без другого и в то же самое время доверять нашим данным.»
Барт Гэмбл вице-президент Burke, Inc. 2000-2003
Пример: индекс лояльности потребителей
Net Promoter Score (NPS)
Насколько вероятно, что Вы порекомендуете компанию/марку/продукт Вашим друзьям/коллегам/родственникам?
Шкала надежна?
Шкала достоверна?
Индекс лояльности = % промоутеров - % критиков
Индекс лояльности (-100% – +100%)
5-10% средний уровень, «ни туда, ни сюда»
45% высокий потенциал еще нераскрывшегося роста
50-80% лидеры рынка с высоким потенциалом роста
Индекс лояльности потребителей: предостережение
«Не смотря на то, что вопрос о рекомендации с большим отрывом лучше всех других одиночных вопросов предсказывает поведение потребителей для целого ряда отраслей, он не является лучшим для каждой отрасли в отдельности… Поэтому компании обязаны делать свою домашнюю работу. Они должны удостовериться в наличии эмпирической связи между ответами на этот вопрос и поведением потребителей в их сфере деятельности.»
Фред Рейхелд, 2011
