Masurarea si scalarea fenomenelor economice

Obţinerea informaţiilor economice necesare procesului de decizie trebuie realizată utilizându-se o anumită modalitate de evaluare.

Această modalitate de evaluare trebuie să preia informaţiile de la purtătorii lor şi să le exprime într-un mod, care să permită descrierea sistematică şi riguroasă a proprietăţilor cantitative şi calitative ale fenomenelor studiate, să faciliteze standardizarea metodelor de cercetare, făcând posibilă compararea rezultatelor precum şi generalizarea sau chiar teoretizarea anumitor situaţii, astfel încât să existe posibilitatea realizării unor previziuni.

Acest proces complex poartă denumirea de măsurare. Putem spune deci, că, măsurarea reprezintă procesul prin care se determină valoarea unor parametri ai unor obiecte sau fenomene, valoare exprimată simbolic, numeric sau nenumeric. Chiar dacă se poate exprima atât de succint procesul de măsurare, acesta în realitate este foarte complex şi cuprinde mai multe etape. Aceste etape vizează pregătirea măsurării, operaţiile de măsurare propriu-zisă precum şi analiza şi interpretarea rezultatelor (vezi tabelul 1).

Tabelul 1.Etapele procesului de măsurare

Procesul de măsurare permite determinarea mai multor tipuri de informaţii referitoare la fenomenele cercetate, informaţii ce corespund mai multor niveluri de calitate şi complexitate.

Aceste niveluri de măsură sunt în număr de patru şi poartă denumirea de:

• nominal
• ordinal
• interval  
• proporţional

Nivelurile nominal şi ordinal sunt neparametrice (nenumerice) iar cele interval şi proporţional sunt parametrice (numerice). Nivelurile de măsură determină de fapt tipurile de scală ce pot fi utilizate în diferitele cercetări de marketing. Există în prezent scale de tip nominal, ordinal, interval şi proporţional, prin intermediul lor putându-se obţine informaţii de la cele mai simple şi până la cele mai complexe.

Scala nominală este cea mai simplă din punct de vedere al posibilităţilor de măsurare, ea fiind totodată şi cea mai puţin restrictivă din punct de vedere statistico-matematic. Această scală permite numai clasificarea parametrilo fenomenelor cercetate în diferite grupe. Clasificarea propusă astfel trebuie să prevadă toate grupele distincte ce pot fi formate din punct de vedere al parametrului studiat.

Scala ordinală permite în plus faţă de cea nominală şi posibilitatea ierarhizării parametrilor studiaţi. Ordonarea se realizează utilizând valori ordinale: primul, al doilea, al treilea ş.a.m.d. În cazul acestui tip de scală, distanţa dintre variante nu poate fi evaluată, astfel că între locul unu şi locul doi poate exista o diferenţă foarte mare, iar între locul doi şi trei o distanţă foarte mică. 

Scala interval se construieşte utilizând intervale egale. Ea are un punct zero numit şi originea scalei. Acest punct poate fi stabilit în mod arbitrar de cercetător, astfel că pentru măsurarea  aceluiaşi parametru pot fi utilizate scale diferite (de exemplu, măsurarea temperaturii se poate face cu scala Celsius, Fahrenheit sau Kelvin).

Scala interval permite, datorită intervalelor egale, transformări de tipul f(x) = a + bx unde a şi b sunt constante iar x este o treaptă a scalei. Scala interval nu permite operaţiuni de multiplicare sau de divizare a unei trepte de pe scală cu alta.

Scala proporţională are, spre deosebire de scala interval, nu numai intervale egale, dar şi proporţionale (de exemplu, scala metrică). Ea are o origine absolută (naturală), fapt ce permite obţinerea unor informaţii riguroase şi perfect comparabile. În cazul acestei scale se pot realiza inclusiv operaţiuni de multiplicare sau de divizare a unei trepte de pe scală cu alta.

Având în vedere proprietăţile diferite ale celor patru tipuri de scale, dar ţinând cont de faptul că toate scalele cu un nivel de măsură superior asigură realizarea tuturor operaţiunilor permise de scalele corespunzătoare unui nivel de măsură inferior, putem să constatăm limitele fiecărui tip se scală în obţinerea de informaţii.

Tabelul 2. Analiza comparativă a celor patru tipuri de scale

În vederea obţinerii propriu-zise a informaţiei prin măsurarea valorii parametrilor fenomenelor cercetate, având la bază cele patru niveluri de măsură (şi corespunzător lor patru tipuri de scală), se pot utiliza mai multe metode de scalare. Alegerea unei anumite metode de scalare are în  vedere, în principal, complexitatea informaţiei necesare, dar şi nivelul subiecţilor de la care se culeg informaţiile, sau contextul în care se realizează cercetarea.

Printre principalele metode de scalare ce pot fi utilizate în vederea măsurării anumitor fenomene economice se numără:

• Diferenţiala semantică
• Scala lui Likert
• Scala lui Stapel
• Scala cu sumă constantă
• Modelul Fishbein-Rosenberg

Diferenţiala semantică reprezintă probabil cea mai utilizată metodă de scalare folosită în cercetările de marketing. Această metodă de scalare are la bază o serie de adjective bipolare (favorabil-nefavorabil, puternic-slab etc.) între care există un număr de trepte. Numărul de trepte este de regulă impar (de regulă 5, dar pot fi şi 3, 7 sau chiar 9 trepte) iar forma de prezentare grafică poate fi destul de diferită (vezi figura).

Indiferent de forma de prezentare, variantele indicate de purtătorii informaţiei se vor înlocui cu cifre în ordine descrescătoare, începându-se din partea stângă a scalei, corespunzătoare numărului treptelor scalei (de la 5 la 1 sau de la 9 la 1). Prelucrarea informaţiei obţinute de la toate persoanele supuse cercetării se realizează prin intermediul mediei aritmetice ponderate (se ponderează nota corespunzătoare treptei cu numărul de persoane care au indicat respectiva treaptă a scalei).

Scala lui Likert este o scală în care, spre deosebire de diferenţiala semantică, subiecţilor studiaţi li se cere să-şi precizeze părerea referitoare la una sau mai multe afirmaţii care definesc caracteristicile unui anumit produs. Variantele pe care le poate alege respondentul sunt de regulă 3 sau 5, în conformitate cu numărul de trepte pe care le are scala.

Şi în acest caz prelucrarea se realizează atribuind fiecărei alternative o valoare numerică.Varianta centrală va avea valoarea 0 iar restul treptelor valori pozitive şi negative, în cazul de mai sus de la +2 la -2 sau de la +1 la -1. În utilizarea acestei scale trebuie avut în vedere faptul că respondenţii îşi precizează atitudinea faţă de o anumită afirmaţie (referitoare la un anumit parametru al fenomenului cercetat) lucru care poate influenţa mai ales atitudinea celor neutri (indiferenţi, indecişi).

Scala lui Stapel este o variantă asemănătoare cu scala lui Likert dar spre deosebire de acesta are 10 niveluri, 5 pozitive şi 5 negative (deci fără 0) între care se inserează parametrul studiat.

Cele trei metode de scalare, prezentate mai sus, permit măsurarea unui anumit fenomen sauobiect fără măsurarea altora. Pentru a putea compara două sau mai multe fenomene sauobiecte trebuie să le măsurăm separat şi apoi să comparăm rezultatele. Pentru a putea realiza ocomparare directă a două sau mai multe fenomene se pot utiliza aşa numitele metode comparative de scalare. Cele mai cunoscute metode sunt scala cu sumă constantă şi modelul Fishbein-Rosenberg.

Scala cu sumă constantă se poate utiliza în modul cel mai simplu prin împărţirea de cătresubiectul cercetat a sumei de 100 (sau 10) puncte între variabilele studiate.

În cazul în care se doreşte o mai mare precizie a aprecierilor subiecţilor cercetaţi, se poate utiliza o formă mai complexă a scalei prin combinarea cu metoda comparaţiilor perechi. În acest caz subiecţii cercetării sunt rugaţi să realizeze împărţirea punctelor (100 sau 10) într-o serie de comparaţii perechi, comparaţii realizate pe rând între obiectele sau fenomenele cercetate.

În cazul utilizării acestei variante, punctajul final obţinut de fiecare element (Pj) care intră în

comparaţie se calculează după formula:

∑(n-1)P_ji / (n(n-1)/2)

n = numărul de elemente care se compară.

Pj = punctajul obţinut de elementul j în comparaţia i.

Modelul Fishbein-Rosenberg este una dintre cele mai complexe metode de scalare. Prin intermediul acestui model se poate determina atitudinea unui individ faţă de parametrii unor elemente ce se compară. Determinarea mărimii atitudinii subiecţilor cercetaţi se realizează pe baza unui model ce ia în calcul atât evaluările subiecţilor asupra importanţei caracteristicilor ce stau la baza caracterizării unui anumit element, cât şi aprecierile (realizate pe baza unor scale) cu privire la aceste caracteristici. Relaţia de calcul pentru determinarea acestui lucru este:

P_jk  =Σ kW_ik Oij , unde

P_jk = atitudinea subiectului k pentru elementul j;

W_ik = evaluarea subiectului k asupra importanţei

relative a caracteristicii i (Σ Wik = 1);

O_ij = măsura în care elementul j îi satisface subiectului caracteristica i.

După calculul notei obţinute (deci măsurarea atitudinii) de diferitele elemente comparate, se poate realiza şi o normalizarea a rezultatelor, prin împărţirea notei obţinute de fiecare element la suma notelor tuturor elementelor ce intră în comparaţie. În acest mod se poate determina ponderea fiecărui element în preferinţele subiecţilor studiaţi.

Toate aceste metode de scalare utilizează un singur număr, o singură dimensiune pentru măsurarea unei anumite variabile. Aceste metode pleacă de la premisa că atitudinea este unidimensională, astfel că “factorii pozitivi şi negativi se compensează, pentru a se ajunge la un echilibru”

Totuşi, în multe cazuri se poate vorbi despre o atitudine care nu este unidimensională, ci multidimensională. În acest caz, este necesară realizarea unor scale multidimensionale prin intermediul cărora să se poată măsura o astfel de atitudine. Construirea unor astfel de scale, mai ales când se analizează consecutiv mai mult de două dimensiuni, este dificilă, fiind nevoie de efort şi ingeniozitate din partea cercetătorului.

Caracteristica fundamentală a scalării multidimensionale este faptul că subiecţilor intervievaţi li se cere să aprecieze gradul de asemănare/deosebire între perechi de caracteristici ale unui fenomen, utilizând în acest scop o scală neparametrică sau parametrică. În exemplu de la pagina următoare, este ilustrată atitudinea unor subiecţi faţă de anumite mărci de autoturism, analizând preţul şi siguranţa oferită de acestea.

Informaţiile obţinute în urma măsurării trebuie prelucrate pe baza unor metode statisticomatematice în vederea analizei şi interpretării lor. Metodele de prelucrare a informaţiei se pot clasifica, în principal, după trei criterii şi anume:

•  numărul variabilelor analizate
• nivelul de măsură utilizat
•  obiectivele urmărite în procesul de analiză

Din punct de vedere al numărului de variante, se disting metode pentru analiza unei singure variabile (analiza univariată), a două variabile (analiza bivariată) sau a mai multor variabile (analiza multivariată). Analiza univariată implică în principal utilizarea unor metode ce permit determinarea distribuţiilor de frecvenţă, a tendinţei centrale şi a dispersiei, în timp ce în cazul analizei bivariate şi multivariate metodele utilizate trebuie în principal să permită determinarea tipurilor de relaţii dintre variabilele respective (de asociere, de corelaţie, de covarianţă), cât şi intensitatea acestor relaţii.

Din punct de vedere al celui de al doilea criteriu se au în vedere metode de analiză specifice fiecărui nivel de măsură utilizat. În cazul analizei informaţiei ce prezintă un nivel de măsură nominal prelucrarea datelor vizează teste de determinare a schimbării (Mc Nemar), testul neparametricX², coeficientul de contingenţă “C”, coeficientul P_hi, coeficienţii de acord π, şi “K”, coeficentul λ etc.

Pentru analiza informaţiei cu un nivel ordinal demăsură se pot utiliza: coeficientul de corelaţie a rangurilor a lui Sperman (rs), coeficientul τ (tau) a lui Kendall, testul H - Kruskal Wallis, coeficentul d(Somers), coeficienţii gama ai lui Goodman şi Kruskal etc. În cazul celor două niveluri de măsură parametrice (interval şi proporţional), se pot folosi diverse metode de analiză statistico-matematice. Se pot utiliza: coeficientul de corelaţie Pearson, cel de regresie β , coeficienţii de acord al lui Krippendorff ‾r sau al lui Robinson (ri), testul probabilităţii exacte a lui Fisher, testul U, coeficientul biserial, testul Student etc.Principalele obiective urmărite în procesul de analiză a informaţiilor obţinute de la purtătorii acestora vizează:

• 1. determinarea tendinţei centrale
• 2. distribuţia de frecvenţă
• 3. caracterizarea variaţiei şi repartiţiei variabilelor studiate
• 4. măsura gradului de corelaţie şi de asociere dintre variabile
• 5. evaluarea diferenţelor dintre diferitele grupe ale unei colectivităţi
• 6. realizarea unor estimări şi previziuni.

Având în vedere unele dintre obiectivele de mai sus, principalele metode utilizate în analiza informaţiilor provenite din utilizarea diferitelor niveluri de măsură sunt enumerate în tabelul de mai jos.

Selectarea metodelor necesare măsurării unor fenomene economice trebuie realizată şi în funcţie de profilul informaţiilor ce trebuie obţinute. Numai astfel procesul decizional va putea beneficia de cele mai complete şi precise informaţii necesare.