Главная страница Случайная страница Разделы сайта АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?
Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже.
Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал.
Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.⚡️ 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! Подход Кумбса
Следующий метод одномерного шкалирования, который мы хотим описать, был предложен Кумбсом ([Coombs, 1964]; в советской литературе его описание можно найти в [Клигер, Косолапов, Толстова, 1978]). Этот исследователь сыграл значительную роль в становлении теоретических представлений о социологическом измерении. Им был предложен ряд классификаций социологических данных (шкал), за каждой из которых стоит свое видение их специфики. Интересующие нас результаты Кумбса состоят в следующем. Во-первых, он глубоко проанализировал аспекты интерпретации данных, связанные с моделями восприятия, пытаясь при этом понять, каковы те минимальные, наиболее естественно интерпретируемые положения, без которых вообще немыслимо какое бы то ни было измерение, и каким должен быть метод шкалирования, опирающийся только на такие предположения. Во-вторых, Кумбс пытался понять, насколько адекватна реальности традиционная интерпретация оценок, получаемых при ответе респондента на вопросы анкеты. Им были подробно проанализированы соответствующие возможности респондентов и показано, что действительность часто весьма далека от того, что принято в эмпирической социологии: многие считающиеся адекватными способы измерения таковыми не являются (например, ранжировка респондентом объектов); напротив, ряд измерительных процедур, считающихся обычно не подходящими для социологических опросов из-за того, что респонденту якобы трудно дать требующийся ответ, в действительности могут быть вполне корректно использованы (например, результаты ответов респондентов на вопросы об упорядочении пар объектов по расстояниям между ними). Более того, он показал, что иногда на базе информации, традиционно считающейся неадекватной, можно довольно глубоко проанализировать мнение опрашиваемых (например, к данным, полученным с помощью упорядочения респондентами пар объектов по расстояниям между ними, могут быть применены алгоритмы многомерного шкалирования и на этой основе возможно серьезное изучение так называемого пространства восприятия респондентов; многочисленные социально-психологические примеры рассматриваемого плана описаны в [Дэйвисон, 1988]). Для анализа интересующих нас процессов Кумбс активно использовал математический аппарат. Его идеи легли в основу мощного и перспективного направления анализа данных - многомерного шкалирования (это еще один пример того, как социология стимулировала развитие математики). В частности, идеи одномерного развертывания легли в основу одной из значительных ветвей многомерного шкалирования - многомерного развертывания. Описанию некоторых предложенных Кумбсом типологий шкал будет посвящен следующий раздел. Перейдем к рассмотрению метода одномерного развертывания, начав с постановки задачи и анализа соответствующей модели восприятия. По существу речь пойдет о том, при каких минимальных предположениях и как может быть построена оценочная шкала, исходной информацией для которой служат осуществленные респондентами ранжировки шкалируемых объектов.
|