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サーストーンとガットマン・スケール。違いはあるのか?

コンテンツインデックス

  1. サーストーンスケールの組み立て方は?
  2. ガットマン尺度はどのように構築するのか?
  3. サーストン対ガットマン尺度

サーストン対ガットマンのスケール

態度測定は、対象者の考えや意見を把握するための重要なパラメータである
サンプル
. 態度測定調査は、議論されているテーマに関する回答者の意識をフィードバックすることに成功している。 これらのアンケートは、構造化されたもので、慎重にキュレーションされています。
質問の種類
と
スケール
.

そこで登場するのが、態度変容計です。 スケールは、回答者の行動や思考に数値を関連付けるために使用されます。 一つの尺度(一次元尺度)のみで説明可能と考えられる場合にのみ、態度に対応する数値を持つことが可能である。

これらの尺度は、次のように分類される。これらの尺度は,名義尺度,順序尺度,区間尺度に分類され,現実的には,次のような態度尺度のプロセスがよく構成されている。
リカート
ガットマン、ボガードス、サーストーンのいずれか。 サーストン尺度とガットマン尺度は、現実の現象における回答者の行動を観察に基づいて参照するために用いられる、最も特徴的な態度測定の尺度である。
研究
.

サーストーン尺度は、心理学者ロバート・サーストーンによって考案されました。
間隔尺度
を測定し、等間隔で文が現れる尺度を導入しました。 一方、ガットマン・スケールは は、1944年から1950年にかけてルイ・ガットマンによって開発された累積尺度であり、研究テーマの連続性を分析するために用いられる。すなわち、10の質問リストの中で、回答者が8番目の記述に同意する場合、その前の質問にも同意し、9番目と10番目の記述には同意しないことを示している。

回答者の選択

サーストーンスケールの組み立て方は?

回答者の意識のような複雑なものを数値化するよりも、結果を予測し、さまざまなフィードバックの比較を設定する方がはるかに便利です。 サーストーンは、差別化と成果予測のプロセスを実行するための体系的な手法です。

サーストーン・スケールは、社会学や心理学で伝統的に実施されてきたものです。 複数の「同意-不同意」文を取り込み、それぞれに対応する値で構成されている。 このように、サーストーンスケールは、回答者の意見と感情、そしてそれぞれの意見の強さを把握するために使用されています。

詳しくはこちら
ノミナルスケール

サーストーンスケールの構築には、主に4つのステップがあります。

ステップ1: 手元にあるトピックについて、通常は極めて好ましくないものから極めて好ましいものまで、幅広い反応を示す可能性のある文章を集める。

例えば、大統領選挙でのトランプ氏の勝利に関する意見を知りたい場合、以下のような発言リストを蓄積する必要がある。

  • 米国の選挙史上、最も偏った結果の一つである。
  • 市民の間でトランプ氏への嫌悪感が蔓延しているにもかかわらず、選挙で勝利したのは不公平だ。
  • トランプ氏が米国大統領に就任したことは残念でならない。

ステップ2. 研究目的に資さない発言は削除することができる。 そして、その中から選ばれたものが、さらに多くの人たち/審査員に送られ、フィルタリングされるのです。

ステップ3. その上で、「1」は極めて好ましくない、「11」は極めて好ましいを意味する1~11の尺度で分別している。 極端な部分には、最も反対票の多い発言と最も賛成票の多い発言があり、中間の部分には、反対票も賛成票もない発言がある、というように、発言のセクションが作成されます。 審査員は、極端な発言と中途半端な発言を積み重ねることだけを期待されています。 この距離は
順序データ
は等距離であると仮定して分析する。

各ステートメントは、個人的な傾向ではなく、総合的な好感度で評価されることになっています。

詳細はこちら
オーディナルスケール

ステップ4. すべての文に1~11の評価が付きます。 各ステートメントに対応するこの数値は、複数の審査員による評価の平均値となります。 審査員が評価できない発言は、通常、さらなる分析の対象にはなりません。

Sr. いいえ スケール・ステートメント スケール・スコア
1 米国の選挙史上、最も偏った結果の一つである。 8.2
2 市民の間でトランプ氏への嫌悪感が蔓延しているにもかかわらず、選挙で勝利したのは不公平だ。 5.9
3 トランプ氏が米国大統領に就任したことは残念でならない。 9.5
4 アメリカの政治に起こった最高の出来事です。 5.5
5 トランプ氏は世界平和の信奉者であり、必ずやその実現に向けて努力することだろう。 1.8
6 トランプは人種平等を信じている。 4.3

すべてのステートメントを議論し、望ましくないものを排除した後、サーストーン・スケールの最終的なステートメントのリストを作成することができます。 この尺度をターゲットに発信し、結果を比較・予測することができます。

例えば、上記の例では、最もレートが低いステートメントが、ジャッジによって最も好感を持たれていることになります。 回答者が1,3,5番を支持するという意見であれば、サーストーンスコアは=8.2+9.5+1.8/3=6.5となります。

したがって、サーストン・スコア=回答者が好んだ文に関する値/回答者が選んだ文の総数

詳しくはこちら
インターバル・スケール

ガットマン尺度はどのように構築するのか?

多くの場合、意見そのものよりも、回答者の意見の強さが重要である。 ガットマン尺度は、一般に累積尺度とも呼ばれ、慎重な評価プロセスによって選ばれた一連の記述を持っています。 このリストから、ある項目に同意する回答者は、その前の項目にも同意することを選択したとみなされます。

回答者の意見だけでなく、回答者の意見の強さを知ることが重要な悲痛な問題が複数あります。 ガットマン・スケールは、以下のリストを含むことによって、意見の重大性を投影します。
二項対立の質問
賛成-反対」または「はい-いいえ」の二者択一の質問。

ガットマン尺度の質問は、様々な調査で使用されています。

  1. 蓄積された研究を分析するため
  2. 回答者の行動や感想を把握するため
  3. お客様や従業員の気持ちに関する情報を収集するため

この累積尺度は、顧客満足度の把握に活用されています。
顧客満足度の把握に
また
従業員エンゲージメント
.

グットマン尺度の構築プロセスを説明するために、前述の例であるトランプ氏の大統領選挙での勝利を取り上げることができる。 トランプ氏が選挙で成功して以来、米国はトランプ氏のあらゆる努力を汲み取る層と、彼の一挙手一投足を批判する層とに分かれている。

ガットマン尺度は、以下の手順で作成することができます。

ステップ1. ガットマン尺度を使用する目的を明確にする。 スケーリング技術が生産的であるためには、それを構築する目的が明確にされている必要があります。 議論中の例では、研究者は、トランプに関連するステートメントを持つことの意図を決定する必要があります。 調査 .

ステップ2. 一連の発言をメモする。研究者は、トランプに関連する様々な発言がある場合にのみ、発言の価値についてインパクトのある洞察を得ることができます。

    1. 米国の選挙史上、最も偏った結果の一つである。
    2. 市民の間でトランプ氏への嫌悪感が蔓延しているにもかかわらず、選挙で勝利したのは不公平だ。
    3. トランプ氏が米国大統領に就任したことは残念でならない。
    4. アメリカの政治に起こった最高の出来事です。
    5. トランプ氏は世界平和の信奉者であり、必ずやその実現に向けて努力することだろう。
    6. トランプは人種平等を信じている。

正確な結果を得るためには、80〜100の発言リストを作成してから審査員に評価してもらうことが望ましい。

ステップ3. 各ステートメントに値を割り当てる -。 80〜100の声明文のリストは、主題専門家によって評価されなければならない。 これらの専門家は、すべての文章を評価することになっています。 有識者の皆様には、これらの記述に対する賛否をご提出いただくことになっています。 このフィードバックは、個人的な意見に支配されることなく、むしろ研究に有利なものであるべきです。

詳細はこちら評価尺度

ステップ4. 分析のためのステートメントをフォーマットする。このステップは、研究にとって非常に重要です。 ステートメントは通常、次のように作成されます。
マトリクス
の形式で表示します。

回答者 ステートメント1 ステートメント2 ステートメント3 ステートメント4 ステートメント5 ステートメント6 ステートメント7
2 はい はい はい はい はい はい はい
12 はい はい はい はい – – –
18 はい はい はい はい はい – –
21 はい – – はい – – –
25 はい はい – – はい – –
30 – – – – はい – はい

上のマトリックスで、1行目の「発言7」に同意する人は、それ以前、つまり「発言1」から「発言6」までのすべての発言に同意しているはずであることを示しています。

例外もあるが、通常、「5」に同意する回答者は、「1~4」に同意しているはずである。

限られた発言数、対象者でのデータ分析は容易ですが、かなり大規模なデータを収集する場合
データを収集した場合
そのため、綿密な分析が重要になります。 その場合、マーケティング担当者は、望ましい累積に最も近い部分集合を分析することが期待される。

詳しくはこちら
マーケットリサーチアンケートのご案内

この尺度の分析目的には、様々な統計手法を用いることが可能であり、定量的なデータ
量的データ
代表的な値を算出することができます。

ステップ5: Guttmanスケールを決定する -。 専門家の判断に基づき、最も一致度の低い記述を最終尺度から除外し、フィルタリングしたリストを回答者に送ることができる。
回答者
は、最終的なステートメントに対する同意または不同意を提出することになっています。

トランプ氏が選挙で勝利した例では、発言の順番は以下のようになる可能性があります。

  • トランプ氏が米国大統領に就任したことは残念でならない。
  • 市民の間でトランプ氏への嫌悪感が蔓延しているにもかかわらず、選挙で勝利したのは不公平だ。
  • 米国の選挙史上、最も偏った結果の一つである。
  • アメリカの政治で一番いいことだと思います。
  • トランプ氏は世界平和の信奉者であり、必ずやその実現に向けて努力することだろう。
  • トランプは人種平等を信じている [can be kept out of the scale]

研究者は、すべての回答者グループについて、同意/不同意に関するさまざまな程度を比較することができます。 Guttmanスコアが高いほど、声明文に対する同意が高く、スコアが低いほど同意が低いことを示す。

回答者の選択

サーストン対ガットマン尺度

サーストン・スケール ガットマンスケール
尺度は専門家がmean/modeを用いて1~11の尺度で決定している。 尺度は、専門家が様々な記述への同意を提出し、最後に同意した記述は、それまでの記述に同意したことを示すので、専門家によって決定される。
サーストンスケールの調査質問は、記述に相対的な値を割り当てることで決定されます。 グットマンスケールの調査項目は、各記述に対する平均的な同意度によって決定される。 同意が得られない場合、その記述は調査の一部とならない。
サーストーンスケールの判定基準は、極めて好ましくないものから極めて好ましいものまでです。 Guttmanスケールの決定基準は、賛成から反対、またはYes/Noである。
サーストーンスケールの分析には、中央値または最頻値のいずれかが使用されます。 Guttmanスケールの分析には、意見の平均を考慮する。
サーストーンスケールの唯一の限界は、審査員や審査員グループの理解度によって対応する値が割り当てられるため、数学的な計算が不正確になる可能性があることです。 Guttman尺度の限界は、実行の難しさと、Thurstone尺度と同様に、各審査員や審査員グループが異なった解釈をする可能性があることである。
誤差の範囲
が発生する可能性があります。
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著者について
Adi Bhat
Aditya Bhat, a.k.a. ‘Adi’, is a thought leader in market strategy and business development. He leads QuestionPro's sales teams to partner with companies, government organizations, and nonprofit institution.
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