Упорядковане шкалювання
Після попарними порівняннями у порівняльному шкалюванні за популярністю слід упорядковане шкалювання. При впорядкованому шкалюванні (rank-order scaling) респондентам пропонується одночасно кілька об'єктів для ранжування за певним критерієм. Наприклад, респондентів можуть попросити гтроранжувати зубні пасти за загальною шкалою переваг. Як видно із рис. 8.4, ці ранги зазвичай виходять присвоєнням опитуваними оцінки 1 - найкращої торгової марки; 2 - марці, що знаходиться на другому місці, і т.д. доки ранг п не буде присвоєно найменш кращої торгової марки. Як і парне порівняння, цей підхід також порівняльний за своєю природою, і, можливо, респонденту не подобається торгова марка, яку він помістив на перше місце. Крім того, впорядковане шкалювання також надає порядкові дані. Нагадаємо, у табл. 8.2 використовується саме впорядковане шкалі для порядкової шкали.
Упорядковане шкалювання широко використовується для вимірювання переваг торгових марок та їх атрибутів. Упорядковані дані від респондентів часто виходять за допомогою порівняльного аналізу (див. розділ 21), оскільки впорядковане шкалювання змушує респондента знаходити різницю між окремими об'єктами, що розглядаються. Понад те, проти попарним порівнянням цей вид шкалирования точніше відображає купівельну середу. Це також потребує менше часу та усуває можливість нетранзитивних відповідей. За наявності п об'єктів, що розглядаються, необхідно зробити лише (п-1) рішень при впорядкованому шкалюванні. У той же час, при парному порівнянні необхідно рішень. Інша перевага даної методики - простота її сприйняття респондентами, які з легкістю розуміються на інструкціях з ранжування.Основний недолік пояснюється отриманням лише порядкових даних.
Нарешті, завдяки припущенню транзитивності, упорядковані дані можна перетворити на еквівалентні дані попарного порівняння, і навпаки. Цю нагоду ілюструє рис. 8.3, Отже, можна отримати інтервальну шкалу з упорядкованих даних за допомогою процедури Thurstonecase V. Є також інші підходи до отримання інтервальних шкал із впорядкованих даних.
Шкалювання із постійною сумою
У разі шкалювання з постійною сумою (constant sum scaling) респонденти розподіляють постійну суму балів, доларів або фішок між об'єктами порівняння за певним критерієм. Як показано на рис. 8.5 опитуваних можуть попросити розділити 100 очок між властивостями туалетного мила в залежності від важливості кожного з них. Якщо якість несуттєва, то респондент ставить нуль балів. Якщо якась властивість вдвічі важливіша за будь-яке інше, вона отримує вдвічі більше балів. Загальна сума балів завжди дорівнює 100, Звідси походить назва методу шкалювання.
Властивості об'єкта шкалюються розподілом суми балів, присвоєних кожному їх усіма опитуваними, загальну кількість респондентів. На рис. 8.5 ці дані представлені в розбивці за трьома групами або сегментами опитуваних. Сегмент I включає групу, ключовим фактором для якої є ціна. Для сегмента II найважливіша миюча здатність. Представники сегмента III приділяють особливу увагу піні, запаху, зволоженню та моєму здібності. Подібну інформацію не можна отримати з упорядкованих даних без трансформації їх у інтервальні дані. Необхідно зазначити, що метод постійної суми має фіксовану точку початку відліку — І) балів у два рази більше за 5 балів, а різниця між 5і 2 така сама, як між 57 і 54. Тому шкала з постійною сумою іноді розглядається як метрична. Однак це твердження може бути вірним тільки для набору об'єктів, що розглядаються, результати опитування не можна узагальнювати для порівняння з об'єктами, не включеними в дослідження. Отже, маючи порівняльну природу та обмежені можливості для узагальнення, метод постійної суми – це різновид порядкового шкалювання. З рис. 8.5 видно, що розташування балів залежить від специфічних властивостей, що оцінюються у дослідженні.
Основна перевага шкали з постійною сумою - швидке встановлення відмінностей між об'єктами, що розглядаються. У той же час шкала має дві вади. Опитувані в оцінці можуть використовувати менше чи більше балів, ніж передбачено постійної сумою. Наприклад, респондент розділить між об'єктами 94 або 10 балів. І тут досліднику доводиться модифікувати дані чи видалити цю оцінку з аналізу. Ще одна проблема — помилка округлення, коли надається дуже невелика кількість балів. З іншого боку, використання великої максимальної кількості балів може негативно вплинути на респондента, роблячи процедуру розподілу надто стомлюючою та вводячи респондента у замішання.
Q-сортування та інші процедури
Шкалювання методом Q-сортування (Q-sort scaling) розроблено для швидкого встановлення відмінностей між великою кількістю об'єктів. Цей спосіб полягає у процесі впорядкування, у якому об'єкти розбиваються на групи залежно від схожості за певним критерієм. Наприклад, опитуваним окремих картках видається 100 тверджень, висловлюють певні думки. Їх треба поділити на 11 груп, залежно від того, наскільки вони з ними згодні.Кількість розглянутих тверджень має бути в межах від 60 до 140; кількість від 60 до 90 є оптимальною. Ще один метод порівняльного шкалювання - це оієнка значущості. При використанні даної методики числа надаються об'єктам таким чином, що співвідношення між присвоєними числами відображають співвідношення між об'єктами за певною ознакою. Наприклад, респондентів просять висловити свою згоду чи незгоду із твердженнями, що виражають ставлення до універмагів. Для цього можуть використовувати числа від нуля до ста. Нарешті, слід зазначити шкалювання Гутмана (Guttman) або аналіз шкальних діаграм, що включає процедуру вирішення питання, чи можна набір об'єктів розмістити на внутрішньо послідовної, одномірної шкалою.