Интересующая нас модель восприятия респондентами предлагаемых им для ранжирования объектов состоит в том, что мы считаем адекватными реальности следующие предположения.
Прежде всего считаем, что существует некоторая прямая (числовая ось), на которой расположены рассматриваемые объекты. В соответствии со смыслом оценочной шкалы такое расположение отвечает некой усредненной симпатии респондентов к этим объектам. В частности, если один объект лежит на прямой левее другого, то первый в среднем более симпатичен респондентам. Наша основная задача как раз в том и состоит, чтобы найти это расположение.
Ясно, что упомянутую прямую можно считать отвечающей латентной переменной, измерение которой является нашей целью.
Представляется естественным прежде всего поставить вопрос о том, как наши ранжировки соотносятся с описанной прямой. Кумбс предложил две трактовки (интерпретации) ранжировок. Каждая из них отвечает определенной модели восприятия. Одну из этих моделей Кумбс положил в основу метода одномерного развертывания.
Первая — векторная модель — предполагает, что респонденты осознают наличие упомянутой латентной переменной и, ранжируя объекты, делают это в зависимости от своих субъективных представлений о том, в какой мере соответствующее качество в каждом объекте содержится. Скажем, если рассматриваются три объекта a, b и с и какие-то три респондента г,, гг и г3 дали нам ранжировки, приведенные на рис. 9.1 слева, то им будут отвечать модели (отражающие субъективные представления соответствующих респондентов о расположении объектов на оси), изображенные на том же рисунке справа. Подчеркнем, что эти модели,конечно, не являются однозначными. Скажем, для объекта г, точки, отвечающие рассматриваемым объектам, могут быть расположены на прямой как угодно при единственном условии: точка, отвечающая объекту с, должна быть левее точки, отвечающей а, а последняя, в свою очередь, должна быть левее точки, отвечающей объекту Ь.
Приведем пример. Пусть а, Ь, с — политические лидеры, и мы предлагаем экспертам /·,, гг, г} оценить этих лидеров с точки зрения их честности. Каждый из экспертов в процессе ранжировки претендентов думал именно о честности и, ранжируя их, фактически высказал свое мнение на этот счет. Мнения разошлись. Первый эксперт полагал, что самым честным является лидер с, на втором месте — Ь, самый нечестный — а. Второй был согласен с первым в отношении определения самого честного претендента, но по поводу двух остальных думал по-другому — считал, что а честнее Ь, и т.д. И это нашло отражение в соответствующих геометрических картинках.
Находить истинное расположение объектов на прямой в таком случае мы можем только расценивая рассматриваемые ранжировки как случайные реализации некоего усредненного расположения объектов. Такая интерпретация приводит нас к рассуждениям, подобным тем, которые были использованы при обсуждении установочной шкалы Терстоуна в 5.2.2. И перед нами встают те же проблемы. Обычные способы усреднения заставят нас пользоваться многими непроверяемыми предположениями, чего Кумбс хотел избежать. Именно поэтому при решении рассматриваемой задачи он взял на вооружение не векторную модель, а другую, им же предложенную.
Вторая модель, отражающая несколько иную интерпретацию ранжировок, — модель идеальной точки — состоит в следующем. Обращаясь к экспертам с просьбой проранжировать объекты, исследователь не говорит о том, по какому конкретному качеству ранжировки должны осуществляться. Вопрос ставится в более общем виде — скажем, предлагается проранжировать телепередачи в соответствии с тем, насколько каждая из них нравится эксперту.
Поможем написать любую работу на аналогичную тему