Comments 7
Ошибки при формировании такой выборки могут сильно исказить результаты исследований и привести к неверным выводам. А ошибку в этом деле допустить весьма просто, и они могут быть очень даже неочевидные. Классический пример из учебника: Хотим узнать соотношение между количеством мужчин и женщин в городе, для чего выходим на улицу и тупо считаем первые 1000 прохожих. Вопрос — где тут может быть ошибка? Ответ — Что вы там насчитаете, если будете проводить подсчет в 8 утра рядом с камвольным комбинатом? (А если встанете рядом с воинской частью?)
Так вот и применительно к всяческим опросам, то же самое. Важно не только правильно составить список вопросов. Ответы будут зависеть еще и от времени, места, и окружающей обстановки.
Вот вам еще пример — Вы опаздываете на работу, и тут внезапно на улице к вам подваливает такая барышня и спрашивает, поддерживаете ли вы курс Партии и Правительства? (естественно, при этом еще и уточняя ваш адрес и телефон). Что ответят 86% населения?
А еще есть и такой момент. Обычно у любого опроса есть заказчик, и исполнитель (который оказывает такие услуги и зарабатывает на проведении всяких опросов). И частенько заказчик ставит перед исполнителем задачу примерно так: «Хочу знать всю правду, но только такую, чтобы она мне понравилась». Не понравится — больше заказывать опросы у вас не буду, деньги получит более сговорчивый.
А в статье показано, что у исполнителя есть масса возможностей обеспечить нужный клиенту результат.
Вот так и получается, то статистика — это разновидность наглой лжи с умыслом.
Например, шкала «никогда – редко – иногда — часто» очень субъективна. Вместо нее стоит предложить конкретные значения («1 раз в месяц» и т.п.).
Вот как раз пример, «Как часто вы зеваете?» — тут что варианты «никогда – редко – иногда — часто» что «1 раз в месяц» не всегда подходят, т.к. респондент может банально не иметь представления о том, как часто он зевает (он может помнить что зевнул 5 минут назад 1 раз… а зевал-ли он час назад, или вчера, или неделю назад он не помнит… соответственно не может иметь представление о частоте этого явления)
Тут еще есть другая крайность, когда ответ типа «не знаю» или «не имею мнения», как и остальные, при оценке приводится к числам (типа как часто вы зеваете — 0 — не знаю, 1 — редко, 2 — иногда, 3 — часто, 4- регулярно, 5 — все время) и обрабатывается как еще одна градация (в данном примере как градация редкости)
А что не так с удовлетворенительно? Я, например, удовлетворён системой оплаты текущего заказчика по разработке. Был бы не удовлетворён, то после попытки добиться изменений, расторгнул бы договор. Если будут удовлетворительные изменения системы, то продолжим сотрудничество. Если не просто удовлетворительные, а хорошие или отличные — ещё лучше.
Возможно, как-то не задумывался. Подумалось, что некоторые даже сочтут "Пользователи удовлетворены уровнем сервиса" даже аналогом "Пользователям нравится уровень сервиса". Для меня же это просто "базовые требования выполнены"
Это где в системе оценок "удовлетворительно" заменило "плохо"? Когда я учился, тройка, удовлетворительно было не плохо, а именно достаточно, чтобы, например, не остаться на второй год. Ещё и вытягивали тех, у кого двоек много по одному предмету, а по остальным нет, чтобы троечку натянуть. Меня лично вытягивали. Издевательство над здравым смыслом — я понимаю, что работа плохая, а меня просят пару деталей добавить, чтобы она якобы стала удовлетворительной, хотя она становится ещё хуже. Но учитель не может позволить себе работу, уже оцененную им как плохую, без "фиксов" назвать удовлетворительной, а оставить оценку плохой не может по каким-то внешним соображениям типа оценка показателей школы сотрудниками роно.
Как анализировать данные опроса или Как «корректные» ответы респондентов могут исказить результаты опроса