ASTEIKOLLA VAI ILMAN

SPONTAANI JA AUTETTU TUNNETTUUS

Avoimen kysymystyypin rajamailla on tuotemerkkien tai yritysten nimien spontaania muistamista koskevat kysymykset. Nehän eivät ole "avoimia" kysymyksiä, koska ne on kerran suunnattu yhteen asiaan, eli merkkien, brandien, yritysten nimien tms. muistamiseen. Kuitenkin vastaajilla on mahdollisuus vastata niihin millä tavalla tahansa.

Vastatessaan merkkien spontaania tuntemista koskevaan kysymykseen vastaaja kertoo sen, mitkä merkit hänen mielessään ovat "top of mind".

Autetun tunnettuuden kysymyksessä haastattelija esittää vastaajan arvioitavaksi tutkittavia merkkejä joko yksitellen (puhelimessa) tai luettelona (henkilökohtaisessa kontaktissa tai kyselylomakkeella). Vastaaja käy merkit läpi ja sanoo jokaisesta, katsooko hän tuntevansa sen vai ei. Tällaisella kysymyksellä voidaan uskottavasti mitata kohdehenkilöiden tietojen määrä.

LAADULLISTEN OMINAISUUKSIEN MITTAAMINEN ERI KYSYMYSTYYPEILLÄ

Esimerkiksi imagotutkimuksiin voidaan suositella seuraavia viittä kysymystyyppiä. Jokaisella tyypillä on hyvät ja huonot puolensa. Ne luovat todellisuudesta eli tutkittavasta imagosta kukin tietynlaisen projektion. Asiakkaan ei tarvitse tuntea menetelmien kaikkia piileviä heikkouksia. Toivottavasti työtä hoitava tutkija tuntee ne. Jos vastaajille rakennetaan jokin "ansa", jonka vaikutuksesta vastaukset alkavat luisua systemaattisesti johonkin suuntaan, ei sellaista tutkimustulosta voida hyväksyä oikeana.

ATTRIBUUTTIVERTAILU

Yrityskuvaominaisuudet tai mainossanomaa kuvaavat laatusanat eli attribuutit annetaan luettelona, josta vastaajat saavat valita kullekin kohteelle sopivat. Menetelmä on heikko silloin, jos vertailtavana on useita samankaltaisia kohteita. Ei sovellu puhelinhaastatteluun tällaisena, vaan silloin kysymys on muunnettava asteikolliseksi ja vastaajat arvioivat erikseen jokaista ominaisuutta.

Mitkä seuraavista ominaisuuksista tuntuvat sopivan kohdetta kuvaamaan?

  SOPIVAT
Kiinnostava 1
Omaperäinen 2
Älykäs, oivaltava 3
Miellyttävä 4
Kaunis 5
Herkkä 6
jne...  

Menetelmän suurimmalle virhelähteelle altistutaan sillä tavoin, että luetteloon laitetaan esim. kahdenlaisia käsitteitä. Hyvin tavallista on sekoittaa rationaalisia ja emotionaalisia ominaisuuksia. Tällöin suuri osa vastaajista kulkee helpointa tietä ja valitsee jonkun selkeän rationaalisen vaihtoehdon ja jättää enemmän miettimistä vaativat ominaisuudet todellisuudessa kokonaan huomiota vaille. Jos osa vastaajista on luistellut kysymyksen läpi valitsemalla yhden helpoimman vaihtoehdon, ei tietysti muidenkaan vastauksilla ole mitään arvoa, koska kysymyksen antamaa tulosta arvioidaan määrällisesti, siis prosenttijakautumina.

Attribuuttivertailussa annettavat vastaukset ovat toisistaan riippuvaisia: Jos luettelossa on joku tai joitain hyvin helposti valittaviksi antautuvia asioita, saavat muut vaihtoehdot vähemmän valintoja kuin mitä ne muuten saisivat.

Attribuuttivertailu on yliherkkä tunnettuuden vaikutukselle. Tunnetut merkit tai yritykset saavat ylen määrin sekä hyviä että joskus myös huonoja ominaisuuksia, mutta vähemmän tunnetuille ei tahdo löytyä mitään sopivia ominaisuuksia.

Tämä tulosten muodostumisen epämääräisyys on se hinta, joka joudutaan maksamaan, jos tällainen helppo ja mukava kysymystapa valitaan tutkimukseen.

NIMIVERTAILU

Varsinkin puhelinhaastatteluissa käytetään mielellään nimivertailua: Vastaajalle opetetaan ensin ne merkit tai yritykset, joita on tarkoitus vertailla. Sen jälkeen haastattelija lukee ominaisuuden kerrallaan ja vastaaja sanoo, mihin nimiin kyseinen ominaisuus hänen mielestään sopii. Menetelmä on erittäin altis tunnettuuserojen aiheuttamalle virhevaikutukselle. Jotta kysymys onnistuisi moitteetta, pitäisi kaikkien vertailtavien nimien olla suunnilleen yhtä tunnettuja.

Mille seuraavista yrityksistä seuraavat ominaisuudet sopivat ?

  Firma A Firma B Firma C Firma D
 Perinteinen        
 Moderni        
 Asiallinen        
 Vanhanaikainen        
 Palveluhenkinen        
 Asiakkaan etua ajatteleva        

KOULUARVOSANA- TAI VASTAAVA NUMEROASTEIKKO

Ominaisuudet ja yritykset käsitellään yksitellen, eivätkä ne vaikuta toisiinsa. Arvosana-asteikkoa voi muunnella, jos haluaa pidentää sen tehoaluetta. Yleensä käytössä on suomalainen kouluarvosana-asteikko 10-4 tai sitä lähellä olevat 10-1 tai 5-1 -asteikot. Joskus voi yrittää saada eroja aikaan pidentämällä asteikkoa välille 100-1.

Numeroasteikko soveltuu vain sellaisille ominaisuuksille, jotka voidaan ilmaista positiivisessa muodossa. Silloin mitataan siis joidenkin "hyvien asioiden" määrää tai voimakkuutta. Jos on välttämättä arvioitava sekä hyviä että huonoja ominaisuuksia, on valittava joku toinen asteikkomuoto. Kouluarvosana-asteikkoon vastaaminen voi olla  puuduttavaa, vastaaja voi uinahtaa matkan varrella, unohtaa kohteen arvioinnin ja alkaa arvioida kysyttävien aiheiden hyvyyttä. Siis hyvistä asioista tulee hyviä arvosanoja ja heikommista asioista huonoja arvosanoja riippumatta siitä, minkälainen arvioitava kohde on.

LIKERT-ASTEIKKO

Tämä asteikko on saanut nimensä muinaisen sosiologin mukaan. Asenneasteikkona on tunnettu versio, jossa sanalliset vastausvaihtoehdot vaihtelevat "ehdottomasti samaa mieltä..." ja "ehdottomasti eri mieltä..." välillä. Ominaisuuksien on oltava väittämän (lauseen) muodossa. Menetelmän vahva puoli on siinä, että sen avulla voidaan kysyä kaikesta, josta ylimalkaan voidaan olla "samaa tai eri mieltä". Negatiiviset ilmaukset soveltuvat yhtä hyvin kuin positiiviset: Onko vastaaja ... väittämistä..

5  Ehdottomasti (tai täysin) samaa mieltä
4  Jonkin verran samaa mieltä
3  Ei samaa eikä eri mieltä
2  Jonkin verran eri mieltä
1  Ehdottomasti (tai täysin) eri mieltä

Koska väittämälauseet voidaan muotoilla ilmeikkäästi niin, että niissä on paljon "sisältöä", pitävät vastaajat yleensä väittämiin vastaamisesta. Menetelmä on hidas esittää, koska väittämien lukeminen ja niihin eläytyminen on hidasta. Likert -tyyppiset asteikot onnistuvat yhtä hyvin kaikenlaisissa haastatteluissa samoin kuin kirjekyselyissä. Puhelinhaastattelussakin voidaan edellä esitetyt, suhteellisen yksinkertaiset vastausvaihtoehdot opettaa vastaajalle ensin ja sitten lukea väittämiä peräkkäin

KYSYMYKSIIN VASTAAMINEN, MILLOIN VASTAAJIIN EI VOI LUOTTAA

Tutkijalla on suhteessa tutkimuksen vastaajiin kaksi äärisuhtautumistapaa sekä niiden kaikki välimuodot. Hän voi pitää omaa rooliaan eräänlaisen puolueettoman tiedonkerääjän tehtävänä, johon kuuluu vain vastausten kokoaminen ja niiden raportointi asiakkaalle. Toisaalta tutkija voi harrastaa ns. lähdekritiikkiä suhteessa vastaajiin ja arvioida saamiaan vastauksia niiden uskottavuuden kannalta. Jos tutkijalla on lähdekriittinen asenne, ei hän voisi aivan estoitta raportoida kaikkia saamiaan vastauksia, vaan hänen olisi tarkasteltava tuloksia niiden uskottavuuden kannalta.

Kysymysten virhetyyppejä:

  • Viitekehysharha
  • Vertailuharha
  • Myönteisyysharha
  • Kaavamaisuusharha
  • Rationaalisuusharha
  • Pyöristysharha
  • Unohtamisharha

 

TULOSTEN LUOTETTAVUUS JA RYHMIEN VÄLISTEN EROJEN MERKITSEVYYS TUTKIMUKSISSA

Silloin, kun mielipidetutkimuksia tehdään tilastollisia otoksia käyttämällä, tulee tutkimuksen tuloksiin mukaan satunnaisten vaihtelujen mahdollisuus. Yleisesti tiedetään, että tulosten satunnaisista vaihteluista johtuvien virheiden mahdollisuus on silloin suurempi, kun tutkittavat otokset tai niistä muodostetut vastaajaryhmät ovat pienempiä.

Tätä otantatutkimuksiin liittyvää epävarmuustekijää pyritään hallitsemaan käyttämällä tulosten luotettavuutta osoittavia tunnuslukuja. Käyttöön on vakiintunut kaksi erilaista tapaa ilmaista tulosten luotettavuuden rajoja. Tilastotieteessä on tarjolla vaikka kuinka paljon erilaisia luotettavuuden tunnuslukuja, mutta käytännössähän voidaan käyttää vain sellaisia, joita tutkimustulosten lukijoilla on mahdollisuus ymmärtää.

Otannan tuloksen uskottavuus

Ensimmäinen tässä tarkoitetuista luotettavuusluvuista on tutkimuksen otannan luotettavuutta koskeva tulosten luottamusvälien laajuutta osoittava tunnusluku. Luottamusvälejä koskevat arvot esitetään yleensä valmiiksi laskettuna taulukkona, jossa luvut kuvaavat seuraavaa asiaa: Miten suurella varmuudella voidaan ajatella otoksen olevan oikea. Tutkimustulosten "oikeellisuus" merkitään raja-arvoina, jotka näyttävät sen, mille välillä oikea tulos on 95 % todennäköisyydellä.

Tulosten luottamusvälien laajuuteen vaikuttaa kaksi asiaa, joiden vaikutuksesta siitä tulee monimutkaisempi, vaikka se periaatteessa onkin aivan helppo. Luottamusvälin laajuuteen vaikuttaa tietysti vastaajajoukon suuruus, mutta sen lisäksi myös kunkin tarkasteltavan tuloksen varmuus. Prosenttilukujakautumassa ovat ääripäissä olevat luvut (siis pienet ja suuret prosenttiluvut) varmempia kuin keskivaiheilla olevat luvut. Jos tarkasteltava tulos on keskivaiheilla eli lähellä 50 %, pidetään sitä epävarmempana, koska sellainen luku voi sattuman vaikutuksesta helpommin muuttua vastakohdakseen eli osoittautua vääräksi tulokseksi.

Tästä syystä luottamusvälitaulukoihin on merkitty luotettavien tulosten raja-arvot erikseen eri kokoisille otoksille ja eri suuruisille prosenttiluvuille:

OTOKSEN ANTAMA TULOS ON OIKEA 95 % VARMUUDELLA NÄIDEN +- RAJOJEN SISÄLLÄ KUN OTOSKOKO JA TARKASTELTAVA TULOS OVAT..

OTOSKOKO, VASTAAJIA ON.. 50 200 500
TARKASTELTAVA
PROSENTTILUKU ON:
RAJAT LUVUN MOLEMMIN
PUOLIN
  + - + - + -
2 TAI 98 % 4.0 2.0 1.3
5 TAI 95 % 6.2 3.1 2.0
10 TAI 90 % 8.5 4.3 2.7
25 TAI 75 % 12.3 6.1 3.9
50 % 14.2 7.1 4.5

Tutkimuksen tulos 10 % olisi siis tutkimusta toistettaessa 95 kertaa sadasta välillä 1.5 - 18.5 % ja enintään viidessä tapauksessa tämän välin ulkopuolella, jos otoksessa olisi vastaajia 50. Tämän suuruisella vastaajajoukolla ei siis saavuteta kovin suurta varmuutta. Mutta jos vastaajia olisi 500, supistuu riskiväli 7.3 - 12.7 kokoiseksi.

Koska luotettavuusrajat ovat valmiiksi laskettuja eivätkä muutu tutkimuksesta toiseen, niitä ei yleensä esitetä. Jos ne olisivat mukana tutkimusraportissa, niitä ilmeisesti ei lueta, koska ihmiset tottuvat ottamaan ne huomioon tuloksia lukiessaan.

Tuloserojen merkitsevyys keskiarvo- ja prosenttitaulukoissa

Toinen tässä tarkoitettu luotettavuuden tunnusluku on kussakin tutkimuksessa ja jokaisessa taulukossa erikseen laskettava ryhmien välisten tuloserojen merkitsevyyden osoitin. Merkitsevyyden laskennassa käytetään khii²- sekä T-testiä.

Taulukoihin merkitään ainoastaan ne tapaukset, joissa jonkin osaryhmän tulos eroaa samalla rivillä olevasta kokonaistuloksesta tilastollisesti merkitsevällä tavalla. Tilastollinen merkitsevyys tarkoittaa käytännössä seuraavaa: Jos kyseinen tutkimus toistettaisiin useita kertoja, voisi erottuvaksi merkitty osaryhmä menettää eronsa kokonaistulokseen vain viidessä tapauksessa sadasta. Tällainen ero on merkitty taulukoihin vaalean vihreällä tai vaalean punaisella värillä sen mukaan, poikkeaako osaryhmän tulos kokonaistuloksesta ylös vai alaspäin. Jos tulos on merkitty tumman vihreällä tai punaisella värillä, osaryhmän tuloksen ero kokonaistuloksista ovat niin varmoja, että ne voisivat osoittautua harhoiksi vain yhden kerran sadasta kerrasta.

Luotettavuuden tunnusluvuista yleensä

Luotettavuuden tunnusluvut osoittavat tuloksissa olevien epävarmuuksien ääriarvoja. Jos tutkimusta toistettaisiin, olisivat satunnaisuudesta johtuvat virheet keskimäärin ottaen paljon pienempiä. 95 % tasolla tunnusluvut osoittavat sen, kuinka suuria satunnaisvirheet voisivat olla vain viitenä kertana sadasta. Tutkimuksen tulokset ansaitsevat siis keskimäärin ottaen huomattavasti enemmän luottamusta kuin mitä nämä luotettavuuden indikaattorit näyttävät Kuitenkin on pidetty sopivana ilmaista luotettavuuden indikaattorit juuri näillä tavoilla, vaikka ne tavallaan suurentavat mielikuvia virhemahdollisuuksista.

Erojen merkitsevyyttä taulukoissa testattaessa käytetään siis khii²- sekä T-testiä. Testien tulos on riippuvainen tarkasteltavan ryhmän suuruudesta. Jos ryhmä on riittävän suuri (esim. yli 200), osoittaa se lähes kaikki erot ryhmän tulosten ja kokonaistulosten välillä merkitseviksi. Erot voivat osoittautua tilastollisesti merkitseviksi, mutta olla asiallisesti merkityksettömiä.