В маркетинговых исследованиях номинальные шкалы используются для …

• выделения некоторых групп изучаемых маркетинговых процессов и явлений
• измерения атрибутивных признаков
• измерения качественных признаков и ранжирования их

Другие предметы Университет Шкалы измерений в маркетинговых исследованиях номинальные шкалы маркетинговые исследования атрибутивные признаки качественные признаки ранжирование признаков Новый

В маркетинговых исследованиях номинальные шкалы играют важную роль в классификации и анализе данных. Давайте разберем, для чего они используются, и каковы их основные характеристики.

Что такое номинальные шкалы?

Номинальные шкалы представляют собой тип шкалирования, который используется для классификации объектов или явлений на основе их качественных характеристик. Эти шкалы не имеют количественного значения или порядка, а лишь обозначают категории.

Основные применения номинальных шкал:

• Выделение групп: Номинальные шкалы позволяют исследователям выделять различные группы в данных. Например, можно разделить респондентов на категории по полу, возрастным группам, профессиям и т.д.
• Измерение атрибутивных признаков: Номинальные шкалы помогают в измерении качественных признаков, таких как цвет, марка автомобиля или тип продукта. Эти признаки не могут быть ранжированы, но их можно классифицировать.
• Измерение качественных признаков: Данные, собранные с помощью номинальных шкал, отражают только наличие или отсутствие определенного признака. Например, вопрос "Какой ваш любимый цвет?" может иметь варианты ответов: красный, синий, зеленый и т.д.

Что не подходит для номинальных шкал:

• Ранжирование: Номинальные шкалы не позволяют проводить ранжирование. Например, нельзя сказать, что "красный" лучше "синего", так как это субъективное мнение и не имеет количественного измерения.

В заключение, номинальные шкалы являются важным инструментом в маркетинговых исследованиях, позволяя исследователям классифицировать и анализировать качественные данные. Они помогают выделять группы и определять атрибутивные признаки, но не подходят для ранжирования.