Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






  • Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте
    Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое расписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
    Для новых пользователей первый месяц бесплатно.
    Чат-бот для мастеров и специалистов, который упрощает ведение записей:
    Сам записывает клиентов и напоминает им о визите;
    Персонализирует скидки, чаевые, кэшбэк и предоплаты;
    Увеличивает доходимость и помогает больше зарабатывать;
    Начать пользоваться сервисом
  • Респондентом j-го объекта






     


    Проще говоря, это означает, что при опросах, производящихся в разных условиях, наш " градусник" чаще всего будет показывать некоторую оценку mil (математическое ожидание, т.е. среднее значение нашего нормального распределения), реже - другие оценки. И чем дальше какое-либо число отстоит от mil, тем реже оно будет встречаться в качестве такой оценки.

    На рис. 6.2 изображено аналогичное распределение для того же респондента и другого объекта. Естественно, величины mil и mjl, вообще говоря, будут различными, поскольку разные объекты респондент, вероятно, " в среднем" оценивает по-разному.

    Вероятно, естественным выглядит предложение считать " истинной" оценкой мнения нашего респондента о рассматриваемом объекте соответствующее математическое ожидание.


    Оказывается, что и дисперсию рассматриваемых распределений можно проинтерпретировать естественным образом (напомним, что нормальное распределение однозначно задается значениями математического ожидания и дисперсии либо среднего квадрати-ческого отклонения). Покажем это.

    Рассмотрим рис. 6.3, на котором изображены интересующие нас распределения, отвечающие разным дисперсиям.


    Оценка


    Рис. б. 3. Нормальные распределение оценок 1-м респондентом i-го объекта при разных дисперсиях

    Нетрудно понять, что дисперсия говорит о степени уверенности (убежденности) респондента в своем мнении о рассматриваемом объекте. Если это мнение определяется распределением I, то респондент, будучи опрошенным в разное время, примерно с одинаковой вероятностью будет давать совершенно различные ответы, в том числе и весьма отличающиеся от среднего. Так, значения х1 и х2 в его ответах могут встретиться почти с той же вероятностью, что и среднее значение.

    Если мнение респондента определяется распределением III, то, напротив, значения, даже незначительно отличающиеся от среднего, такие, как х3 и х4 будут встречаться с гораздо меньшей вероятностью, чем само среднее. А вероятность получить от респондента ответы х1 и х2 будет практически равна 0.

    При использовании распределения II ситуация будет занимать промежуточное положение между двумя описанными выше.

    Ясно, что упомянутая степень уверенности может быть объяснена разными факторами: характером (принципиальностью) респондента, его знанием оцениваемых' объектов, важностью этих объектов для респондента и т.д.

    Пока будем считать, что дисперсии тех распределений, которые отвечают мнениям одного респондента о разных объектах, вообще говоря, различны. Так, различны дисперсии распределений, приведенных на рис. 6.1 и 6.2. Теперь перейдем к обсуждению вопроса: должны ли быть схожими, и, если должны, то в какой степени, распределения, отвечающие разным респондентам? Чтобы наша задача была осмысленна, и здесь (так же, как и в случае установочной шкалы Терстоуна) требуется определенная однородность изучаемой совокупности респондентов.

    Однородность совокупности респондентов

    Рассмотрим, как соотносятся распределения, отвечающие мнениям разных респондентов об одном и том же объекте. Покажем, что смысл задачи заставляет нас считать равными средние значения соответствующих распределений.

    Предположим, что упомянутого равенства нет, будем считать, что мы имеем дело с ситуацией, отраженной на рис. 6.4 а.


    Оценка

    Рис. 6.4. Распределения оценок 1-го объекта, данных 1-м и р-м респондентами:






    © 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
    Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
    Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.