定义：缩放技术是基于根据定义的规则的特定对象的特征将受访者放置受访者在继续分配的值，符号或数字中的逐渐变化的方法。所有缩放技术都基于四个柱，即订单，描述，距离和原点。
市场调查是高度可靠的缩放技术，没有它，就无法进行市场分析。
内容：缩放技术
缩放技术的类型
研究人员已经确定了许多缩放技术;今天，我们将讨论业务组织，研究人员，经济学家，专家等中使用的一些最常见的尺度。
这些技术可以被归类为主要缩放技术和其他缩放技术。
主扩展技术
市场研究统计中使用的四个尺度包括：
标称规模
采用标称量表对不同的变量进行非定量(不含数值含义)的标注。
名义尺度的类型：
- 二分法：一个只有两个标签的标称比例称为“二分法”;F或例子，是/否。
- 名单订单：按升序或下降顺序排列的标称刻度上的标签被称为“标称订单”;为了例子，优秀，好，平均，差，最差。
- 没有订单名义：没有序列的这种标称刻度，被称为“标称没有订单”;F或例子， 黑，白。
序号
序列尺度基于个人的选择或偏好来函数对象或标签的相对位置的概念。
例如，在Amazon.in，每个产品都有一个客户审查部分，买家根据其购买经验，产品功能，质量，使用等评价上市产品。
所提供的评级如下：
- 5星 - 优秀
- 4星 - 好
- 3星 - 平均水平
- 2星 - 穷人
- 1星 - 最糟糕的
间隔量表
间隔量表也称为基本规模，这是具有连续测量单元之间具有相同差异的数值标记。在这种缩放技术的帮助下，研究人员可以在对象之间获得更好的比较。
例如;汽车公司为了解居住在某一特定地区的人拥有多少辆汽车而进行的一项调查，这些人将来可能成为该公司的潜在顾客。为了达到这个目的，它采用了区间缩放技术，并提供了1、2、3、4、5、6等单元供选择。
在上面提到的量表中，每个单位都有相同的差值，无论是2到3之间还是4到5之间，都是1。
比例比例
其中一个最优质的测量技术是比例尺度。类似于间隔量表，比例比例是抽象编号系统。它允许以适当的间隔，顺序，分类和距离进行测量，其中源自固定零点的添加属性。这里，可以在获取的比率方面进行比较。
例如是一家调查的卫生产品制造公司，以确定特定地区的肥胖程度。它发布了以下调查问卷：
选择您的重量所属的类别：
不到40公斤
- 40-59千克
- 60-79千克
- 80-99千克
- 100-119千克
- 120公斤等等
下表将更好地阐明所有四个主要缩放技术之间的差异：
| 特定 | 标称规模 | 序号 | 间隔量表 | 比例比例 |
|---|---|---|---|---|
| 特征 | 描述 | 命令 | 距离 | 描述，订单，距离和原点 |
| 顺序排列 | 不适用 | 适用的 | 适用的 | 适用的 |
| 固定零点 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 适用的 |
| 乘法和分裂 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 适用的 |
| 加减 | 不适用 | 不适用 | 适用的 | 适用的 |
| 变量之间的差异 | 不可衡量的 | 不可衡量的 | 可衡量的 | 可衡量的 |
| 吝啬的 | 不适用 | 不适用 | 适用的 | 适用的 |
| 中位数 | 不适用 | 适用的 | 适用的 | 适用的 |
| 模式 | 适用的 | 适用的 | 适用的 | 适用的 |
其他缩放技术
对象的缩放可以用于多个对象(产品、服务、品牌、事件等)之间的比较研究。或者可以单独进行，以了解消费者的行为和对特定对象的响应。
根据可比性，其他的标度方法分为以下两类:
比较鳞片
为了比较两个或多个变量，受访者使用比较级。以下是不同类型的比较缩放技术：
配对比较
配对比较符号符号响应者需要选择一个的两个变量。这种技术主要用于产品测试时，促进消费者对市场上两种主要产品的比较分析。
比较两个以上的对象说，比较p，q和r，可以首先使用q比较p，然后将上一个（即，一个具有较高百分比）的p。
例如，进行了一项市场调查，了解消费者对网络服务供应商品牌A和b的偏好，调查结果如下:
品牌“A”= 57%
品牌'B'= 43％
因此，消费者更喜欢品牌'A'，它是可见的，而不是品牌的'B'。
排序
在等级阶数，缩放受访者需要根据他或她的偏好等待或安排给定的对象。
例如在某肥皂生产企业中，采用秩序尺度法，求出消费者的有序偏好。调查要求受访者按照自己的选择顺序对以下品牌进行排名:
| 肥皂品牌 | 秩 |
|---|---|
| 品牌V. | 4. |
| 品牌X. | 2 |
| 白兰地 | 1 |
| 品牌Z. | 3. |
上面的缩放表明，SOAP'Y'是最优选的品牌，其次是SOAP'X'，然后是SOAP'Z'和最不优先的一个是SOAP'V'。
不变的总和
它是一个缩放技术，其中，由响应者提供特定产品或服务的特征，属性和客户的特征，属性和重要性等单位的缩放技术。
例如，属于3种不同段的受访者被要求分配50点到化妆品'P'的以下属性：
| 属性 | 细分1 | 分部2 | 细分3. |
|---|---|---|---|
| 完成 | 11. | 8. | 9. |
| 皮肤友好 | 11. | 12. | 12. |
| 香味 | 7. | 11. | 8. |
| 包装 | 9. | 8. | 10. |
| 价格 | 12. | 11. | 11. |
从上述常量总和缩放分析中，我们可以看到：
- 分部1由于其竞争力的价格作为主要因素而认为产品“P”。
- 但部分2和第3段，更喜欢产品，因为它是肤质的。
Q-Sort扩展
Q-Sort Scaling是一种用于对大量给定变量的排序中最合适的对象的技术。它在降序上强调给定对象的排名，以便根据特定属性形成类似的桩。
它适用于物体数量不小于60且大于140的情况下，最合适的所有范围在60到90之间。
例如一位服装制造公司的营销经理根据他们过去的业绩、销售收入的产生、奉献精神和成长情况，对最高效的营销主管进行了分类。
Q-sort标度对60名高管进行了测试，营销主管根据他们的效率创建了以下三堆:
非比较尺度
非比较尺度用于分析不同参数上单个产品或物体的性能。以下是其中一些最常见的类型：
连续评级秤
这是一个图形评级规模，其中受访者可以自由地将物体放置在其选择的位置。它是通过选择和标记沿垂直或水平线的点来完成的，该点在两个极端标准之间进行范围。
例如，床垫制造公司使用了连续评级规模，以了解其新舒适寝具的客户满意度。响应可以采用以下不同的方式（此处称为版本）：
上图显示了一个特定产品的非比较分析，即舒适的床上用品。因此，非常清楚客户对产品及其功能非常满意。
逐项规模
逐项规模是非比较尺度下的另一种基本技术。它强调受访者选择各种特定类别中的特定类别。每个班级由研究人员简要定义，以便于这种选择。
三个最常用的逐项规定的评级尺度如下：
- 利开特式量表：在李克特级别中，研究人员提供了一些陈述，并要求受访者通过选择来自五个给定替代方案的任何一个选择来标记他们的协议水平或分歧。
例如一款鞋制造公司采用了新的运动鞋系列名为Z运动鞋的李克特规模技术。目的是了解受访者的协议或分歧。
为此，研究者要求被调查者用一个数字圈出他们认为最合适的答案，如下所示:- 1 -强烈反对
- 2 - 不同意
- 3 - 既不同意也没有不同意
- 4 - 同意
- 5 - 非常同意
| 陈述 | 强烈反对 | 不同意 | 既不同意也不反对 | 同意 | 非常同意 |
|---|---|---|---|---|---|
| Z运动鞋重量很轻 | 1 | 2 | 3. | 4. | 5. |
| Z运动鞋非常舒适 | 1 | 2 | 3. | 4. | 5. |
| Z运动鞋看起来太时尚了 | 1 | 2 | 3. | 4. | 5. |
| 我肯定会向朋友，家人和同事推荐Z运动鞋 | 1 | 2 | 3. | 4. | 5. |
上面的说明将有助于公司了解顾客对其产品的看法。还有，是否需要改进。
- 语义分化量表：双极七分非比较评级规模是当个人选择的每个给定属性的每个给定属性的七个点中的任何一个都可以标记。因此，描绘了被访者对物体的态度或感知。
例如是一个知名品牌的手表，进行了语义差异缩放，以了解客户对其产品的态度。此技术的图形表示如下：
从上图来看，我们可以分析客户找到优质产品的产品;但是，该品牌需要更多地关注其手表的造型。
- Stapel Scale.：Stapel Scale是通过单极评级来测量受访者对受访者的响应，感知或态度来衡量特定对象的响应，感知或态度。Stapel Scale的范围在-5至+5之间消除0，因此限制了10个单位。
例如，旅游和旅行公司要求被访者在金钱和用户友好界面的价值方面对他们的假期套餐进行排名，如下所示：
在以上规模的帮助下，我们可以说公司在物有所值方面需要改善其包装。然而，决定性的点是界面对客户来说非常友好。
结论
缩放技术提供了一个清晰的图像产品生命周期产品提供的市场可接受性。它有助于产品开发和基准测试通过严谨的市场研究。
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