Главная страница Случайная страница
Разделы сайта
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!
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:
|
|