Эксперимент ложные результаты

Если агрегируется информация о мнениях экспертов, то задача агрегирования может быть поставлена корректно и ее решение может быть истинным или ложным, более или менее точным и надежным и проверка агрегирования заключается в установлении соответствия результата агрегирования Г индивидуальным оценкам экспертов В, или мнениям ,-. Простейший способ агрегирования информации о мнениях — это построение функции или ряда распределения оценок. Например, если количество возможных значений переменной равно п, а количество экспертов равно т, то ряд р, . .., р , где р, — доля (или просто число) экспертов, давших оценку номеру i, агрегирует множество из т -оценок Э0, ..., ЭО2. Таким образом, например, агрегирована информация о мнениях экспертов о расширении прав предприятий в результате широкомасштабного экономического эксперимента , указан процент ответивших да , нет , не знаю . Более тонкие и сложные методы агрегирования информации о мнениях экспертов — это построение различных рядов распределений, отражающих мнения различных групп экспертов вычисление моды, распределения, медианы, в некотором смысле среднего мнения и т. д.2 Все это проблемы статистики и теории информации.  [c.115]


Как мы отмечали в V.B.2, выбор типа уровня ошибки, который стоит задавать в эксперименте,—это довольно спорный вопрос. Поскольку выбор уровня ошибки на сравнение приводит во многих случаях к ложным результатам, мы ее отвергли. Выбор между уровнями ошибки в эксперименте или на семейство более труден. Чтобы не ухудшить мощность критериев, мы рекомендовали подход с заданием уровня ошибки на семейство гипотез, где под семейством здесь понимаются все утверждения, относящиеся к одной определенной комбинации факторов плана 2 у3 Кроме типа уровня ошибки, мы должны задать еще и ее значение. Определение таких значений весьма произвольно. (Подход теории статистических решений, основанный на функциях потерь, также произволен, поскольку трудно определить потери в нашем эксперименте.) Обычно в статистике ис пользуют значение ошибки, равное 5%, хотя берут также и значения 1 0 и 1 %. В случае одновременных выводов можно следовать, например, [Dunn, 1964, р. 248] и использовать большие значения ошибки, скажем 20%. Чтобы дать возможность читателю выбрать значения для а или aF, мы приводим результаты для различных значений а и aF. Мы сами предпочли а = = 0,20 для того, чтобы не ухудшать мощностей частных критериев.  [c.294]


По сравнению с полевыми экспериментами лабораторные имеют следующие основные недостатки. Искусственность среды проведения может ошибку когда респонденты реагируют скорее на саму по себе среду, а не на изменения независимых факторов [24]. Кроме того, обстановки может привести к появлению ложных результатов (demand artifa ts), феномен, возникающий в результате того, что респонденты пытаются угадать цель проведения эксперимента и реагировать соответственно своим предположениям. Например, просматривая тестовый рекламный ролик, респонденты могут вспомнить задававшиеся перед демонстрацией вопросы о данной торговой марке, и что реклама призвана изменить их отношение к этой марке Наконец, лабораторные эксперименты, видимо, имеют более низкую степень внешней достоверности по сравнению с в рыночных условиях. Поскольку лабораторный эксперимент проводится в искусственно созданной среде, может возникнуть проблема обобщения полученных результатов и их распространения на реальные ситуации.  [c.297]

Маркетинговые исследования Издание 3 (2002) -- [ c.297 ]