Skaalaküsimused võimaldavad vastajal hinnata midagi etteantud skaalal. Sellised küsimused on turu-uuringutes väga levinud ja järgnevas artiklis pakume välja erinevaid viise skaalaküsimustega saadud andmete analüüsimiseks. Saad teada, mida peaksid neid kaaludes teadma ja läbi mõtlema.

Keskmistamine

Üks levinud skaalaküsimustega saadud vastuste analüüsimise meetod on keskmistamine ehk vaadatakse, millise hinnangu erinevad vastajad andsid ja võetakse nende keskmine. Selle viisi puhul on probleemiks see, et me ei tea, kas näiteks “1” andjaid oli rohkem kui “2” andjaid jne. Me näeme lihtsalt keskmist, mis ei pruugi olla väga informatiivne.

Vastustele väärtuse lisamine

Et saada selgem eristamine, kasutab osa uuringute tegijaid vastustele n-ö väärtuse lisamist. Näiteks kui on viieastmeline skaala, saaks seda teha nii:

1 üldse ei meeldi -2
2 pigem ei meeldi -1
3 neutraalne 0
4 pigem meeldib 1
5 väga meeldib 2

Samas ei sobi selline analüüsimeetod iga küsimuse puhul. Oletame, et palud inimestel hinnata erinevate jäätiste maitseid ja ühe jäätisemaitse puhul märgivad paljud, et „üldse ei meeldi“, teised, et „väga meeldib“ ja ülejäänud on neutraalsed. Samas kui lähed toidupoodi, siis sa ei hakka valima jäätist, mis sulle „pigem meeldib“ või „pigem ei meeldi“ – võtad ikkagi selle, mis väga meeldib. Seega antud juhul võiks skooride andmise teha nii, et ainult „väga meeldib“ annab „1“, ülejäänud vastused aga „0“.

Kõige populaarsem valik

See on levinud viis skaalaküsimustega saadud andmete analüüsimiseks. Kõige populaarsem vastus saab siin kõige kõrgema skoori. Samas siin on probleemiks see, et miks siis üldse skaalaküsimust valida, pigem võikski paluda inimestel teatud valiku seast märkida oma lemmik.

On ka olukordi, kus neutraalsed või n-ö negatiivsemad vastused on väga olulised. Näiteks kui poliitik püüab kumbagi valijate äärmust mitte välja vihastada, võivad neutraalsed vastused olla talle kõige sobilikumad. Tervishoiusüsteemis võivad aga n-ö mittenõustumised anda teinekord rohkemgi infot kui nõustumised.

Tegelemine nõustumise kalduvusega

Ülaltoodud viisidega kaasneb üks laiem probleem – nõustumise kalduvus. Igaüks vastab küsimustele veidi erineval viisil. Näiteks nooremad inimesed kipuvad andma entusiastlikumaid hinnanguid kui vanemad inimesed. Kui teha riikidevahelisi võrdlusi, kerkib esile ka küsimus erinevate riikide elanike n-ö entusiastlikkusest. Näiteks India elanikud annavad üldiselt positiivsemaid hinnanguid kui näiteks Jaapani, Hollandi või Saksamaa omad.

Järjestuse alusel skoori andmine

Oletame, et India elanik annab jäätistele järgmised hinnangud
2, 3, 4, 4, 5, 4, 3, 4, 4
Saksamaa elanik aga sellised hinnangud:
1, 2, 3, 3, 4, 3, 2, 3, 3

Mõlemad annavad viiendale maitsele kõrgeima hinnangu, kuid Saksamaa elanik teeb seda väiksema entusiasmiga. Andes järjestuse alusel skoori, oleksid skoorid vastavalt:
2, 3, 4, 4, 5, 4, 3, 4, 4 = skoor 1, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3
1, 2, 3, 3, 4, 3, 2, 3, 3 = skoor 1, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3

Nüüd on vastused hästi võrreldavad.

Väärtuste standardiseerimine

Kui näiteks jätkata selle kultuurilise erinevuse teemal, on statistiliselt tugevam lähenemine väärtuste standardiseerimine. Standardväärtus, tuntud ka kui z-skoor/teststatistik (z-score) näitab, mitme standardhälbe kaugusel on väärtus vastuste keskmisest. Üle keskmise olevad väärtused annavad positiivse skoori, alla keskmise olevad väärtused negatiivse. Standardhälve iseloomustab vastuste hajuvust keskmise ümber ehk et milline on tüüpiline erinevus üldisest keskmisest. Standardhälbe saab, kui leida vastuste erinevus üldisest keskmisest ning arvutada nende erinevuste keskmine.

Mis on siis lõppude lõpuks parim meetod skaalaküsimuste analüüsiks? Vastus on, et see sõltub. Sõltub sellest, mille kohta hinnanguid kogud. Ei ole ühte parimat lahendust, tasub lihtsalt läbi mõelda, mida teada tahad saada, ning meetodeid ka kombineerida.

Allikas: Kantar

Loe ka:
– Kuidas optimeerida ja parandada küsitluse vastamise määra?
– Viisid, kuidas kontrollida andmete kvaliteeti
– Miks teha paneeluuring?
– Kuidas teha nii, et vastaja küsitluse lõpuni vastaks?
– Uuringute tegijad seilavad muutuste lainel