Для определенности допустим, что мы действительно нашли лотерею с N билетами, по отношению к которым человек, принимающий решения, обнаруживает безразличие в указанном выше смысле. Используя базисный эксперимент с лотереей в качестве инструмента шкалирования, мы -можем теперь сделать эксплицитными (т. е. выразить в явной форме) суждения человека о событиях, ожидаемых в сфере его деловой активности. Рассмотрим какое-либо реальное событие Е0. Руководителя спрашивают, каков будет его выбор, если ему приходится выбирать между контрактом, сулящим большой доход в случае, если произойдет событие Ев, и не приносящим никакого дохода при отсутствии события Е0, и некоторым числом х билетов нашей эталонной лотереи, выигрышный билет которой принесет такой же доход. Мы хотим найти число билетов х, которое он сочтет столь же желательным, что и контракт, подразумевающий событие с. Можно испытать несколько значений х,. подбирая их до тех пор, пока не будет найдено то значе- [c.44]
Другая полезная задача — определить, как позиционированы конкуренты (включая наш продукт). Первичный центр интереса — то, как они позиционированы относительно относящихся к делу атрибутов марки. Каково потребительское мнение о различных конкурентах Нас также интересует, как они позиционированы относительно друг друга. Какие конкуренты воспринимаются как похожие, а какие — как различные Такие суждения можно делать субъективно. Однако можно также использовать результаты исследования, чтобы ответить на эти вопросы эмпирически. Такое исследование названо многомерным шкалированием, потому что его цель — дать оценку объектам по нескольким параметрам (или атрибутам). Основой многомерного шкалирования могут служить данные об атрибутах или данные, не основанные на атрибутах. Сначала мы рассмотрим подходы, основанные на данных об атрибутах. [c.204]
Предлагалось несколько методик попарного сравнения. Одна из них предполагает включение ответов нейтральных (безразличных, с отсутствием мнений). Другой вариант развития метола — использование попарных сравнений с градацией. При его применении респондента просят не просто выбрать предпочтительную торговую марку, но и указать, насколько она предпочтительнее. Степень предпочтения может быть выражена суммой, которую опрашиваемый готов заплатить за понравившуюся торговую марку. В результате получают денежную метрическую шкалу. Еще одна модификация шкалы попарного сравнения широко используется для получения суждений о сходствах при многомерном шкалировании. [c.325]
Все рассмотренные в этой главе шкалы требуют от респондентов прямой различных характеристик объекта. При выборе математического метода шкалирования исследователь сам имеет возможность сделать вывод об оценке респондентами характеристик рассматриваемых объектов, исходя из обших суждений опрашиваемых об объекте. Многомерное шкалирование и совместный анализ — два математических метода шкалирования. Детально они рассматриваются в главе i [c.359]
Функция полезности может быть линейной, нелинейной, выпуклой, вогнутой, непрерывной и ступенчатой, с положительным или отрицательным наклоном в зависимости от принятой меры эффективности критерия. Тем самым экспертам и ЛПР обеспечиваются достаточно широкие возможности для шкалирования их суждений. Эмпирическая функция полезности при необходимости может быть аппроксимирована соответствующей математической зависимостью. [c.76]
Частью необходимой практической работы является мысленная проверка готовности человека принять следствия его собственных шкалированных суждений. Столкнувшись со следствиями, которые кажутся ему неприемлемыми, он может пожелать пересмотреть свои ответы на те задачи принятия решения, из которых мы исходили при шкалировании суждений. В этом смысле процесс является экспериментальным мы непрерывно проверяем готовность испытуемого принять логические следствия его поведения. [c.50]
Итак, первая стоящая перед нами задача — выявить и сформулировать суждения ответственного за решение лица относительно тех или иных событий, т.е. образовать шкалу этих суждений. Прежде чем выбрать какой-либо метод шкалирования, прибегают к особому методу, позволяющему посредством достаточно простых расчетов проверить, согласуются ли суждения друг с другом. Логическая согласованность, или непротиворечивость ( onsisten y), суждений здесь определяется в соответствии с некоторыми обычными правилами разумного поведения, но мы на время отложим обсуждение точного смысла этого понятия. [c.42]