Все вы знаете про модель ADDIE. Так вот при разработке образовательных продуктов в EdTech на первом этапе A (Analyze) проводится анализ целевой аудитории. Во время анализа ЦА многие исследователи задают себе вопрос «Какие шкалы использовать для анализа целевой аудитории?».
Поэтому сегодня хотелось бы вкратце поделиться с вами типами шкал.
Шкалы – это инструменты, которые используются в социологии для измерения социальных явлений.
Шкалы позволяют:
- Сделать социальные явления более понятными и измеримыми.
- Сравнивать социальные группы и объекты.
- Проводить статистический анализ данных.
В социологических исследованиях применяются три основных типа шкал – номинальные, ранговые (порядковые) и интервальные.
🟠 Номинальная шкала
Предназначена для измерения преимущественно объективных признаков респондентов (пол, возраст, профессия, предпочтения и др.).
Как пример, респондентам предлагается указать вид выполняемой работы (или должность): методист в корп.университете; преподаватель в вузе; учитель в школе; и т.д.
Основные характеристики номинальной шкалы 👇🏼
- Присваивает объектам категории (например, пол, социальный статус, образование и т.д.).
- Можно сравнивать объекты только по принадлежности к категории (например, «мужчина» и «женщина»).
- Категории не имеют упорядоченности (нельзя сказать, что «мужчина» больше, чем «женщина»).
- Невозможно выполнять математические действия (сложение, вычитание, умножение, деление) со значениями номинальной шкалы.
В чём польза номинальной шкалы👇🏼
Можно измерить количество каждого признака (например, уровень образования респондентов) и определить различие между ними (например, количество тех респондентов, у кого среднее образование и тех, у кого высшее).
🟠 Ранговая (порядковая) шкала
Используется для измерения преимущественно субъективных индикаторов, которые выражают отношение респондентов к кому-либо, чему-либо.
Например, нам необходимо выяснить удовлетворенность студентами актуальностью образовательной программы «Основы геймдизайна», где ответы: полностью – 5, скорее да чем нет – 4, трудно сказать – 3, скорее нет – 2, полностью не удовлетворен – 1.
Как вы уже поняли, варианты ответов представляют собой ранги.
Основные характеристики👇🏼
- Объекты ранжируются по степени выраженности признака (например, от «самого удовлетворенного» к «самому неудовлетворенному»).
- Можно вести сравнение только по рангу (например, можно сравнивать уровень образования разных людей).
- Расстояние между рангами не имеет количественного значения (нельзя утверждать, что респондент с продвинутым уровнем владения языка знает в два раза больше слов, чем респондент со средним уровнем, т.к. у нас существуют данные только об уровне владения языком).
- Невозможно выполнять математические действия (сложение, вычитание, умножение, деление) со значениями ранговой шкалы.
В чём польза ранговой шкалы👇🏼
Можно выполнить сравнение «больше» и «меньше», и расположить признаки в порядке возрастания или убывания, то есть проранжировать. Например, по программе «Основы геймдизайна» можем понять насколько удовлетворён актуальностью программы каждый из респондентов (в порядке возрастания/убывания).
🟠 Интервальная шкала
Применяется для измерения небольшого числа свойств, которые можно выразить числом: возраст, стаж работы и др.
Например, «Сколько лет вы работаете педагогическим дизайнером?», где ответы: менее года; от 1 года до 3 лет; от 4 до 5 лет; свыше 5 лет.
Основные характеристики👇🏼
- Позволяет собирать количественные данные, которые могут быть использованы для статистического анализа.
- Можно выполнять математические действия со значениями шкалы.
В чём главная польза интервальной шкалы👇🏼
Сравнение ответов по количественному значению, что позволяет проводить более глубокий анализ данных. Как пример, всем известный NPS.
Главное в работе с любой шкалой — определить цель, т.е. для чего вам необходимы данные.
Источники 📖
Горшков М.К., Шереги Ф.Э. «Прикладная социология: методология и методы»
Интернет-ресурсы: openforecast. org, read. virmk. ru
Михаил Осипов и Команда сообщества Digital Learning