Модель латинского квадрата

позволяет наряду с манипуляциями с независимой переменной контролировать два невзаимосвязанных посторонних фактора.

В зависимости от значений каждого из двух контролируемых посторонних факторов выделяется одинаковое количество категорий респондентов.

Одновременно выделяется такое же количество значений независимого фактора.

Колонки и строки в таблице представляют собой отдельные категории респондентов, выделенные в зависимости от значений каждого из посторонних факторов.

ПРИМЕР: А, В и С — три образца рекламных роликов, выполненных соответственно в серьезном стиле, в легком юмористическом и шуточном стиле.

Частота покупок в универмаге	Заинтересованность в информации об универмаге
Высокая	Средняя	Низкая
Постоянно	А	А	С
Периодически	С	В	А
Изредко или никогда	А	С	В

Каждая ячейка таблицы представляет группу респондентов, удовлетворяющую одновременно условиям принадлежности к одной из категорий каждого из двух контролируемых посторонних факторов.

Затем устанавливается соответствие между значениями независимой переменной и группами респондентов, попавшими в каждую ячейку таблицы. Правило установления соответствия - каждое значение независимого фактора должно появляться только один раз в каждой строке и в каждом столбце.

Модель латинского квадрата весьма популярна в маркетинговых исследованиях.

НЕДОСТАТКИ:

1. Трудоемкость. Необходимо выделить одинаковое количества категорий респондентов по обоим контролируемым посторонним факторам и такое же количество значений базисного фактора.

2. Можно контролировать одновременно только два посторонних фактора.

Контроль большего количества посторонних факторов возможен при применении одного из вариантов этой модели, модели греко-латинского квадрата.

3. Модель латинского квадрата не позволяет определить характер взаимодействия посторонних факторов между собой или с независимым фактором. Для анализа взаимодействий такого рода необходимо использовать факторные модели.

Факторная модель измеряет влияние различных значений двух и больше независимых переменных.

В отличие от модели случайных групп и латинского квадрата, факторная модель допускает взаимодействие между независимыми факторами.

Взаимодействие между факторами возникает, если их совместное воздействие отличается от простого суммарного воздействия обоих факторов.

Пример, респондент может назвать своим любимым напитком кофе, а отдавать предпочтение охлажденным напиткам. Однако это не значит, что данный респондент предпочитает холодный кофе, что свидетельствует о наличии эффекта взаимодействия между анализируемыми независимыми факторами.

Факторную модель можно представить в виде таблицы.

Если в анализе участвуют два независимых фактора, то каждое значение одного из них будет представлено в отдельной строке, а каждое значение другого — в отдельной колонке таблицы. Если факторов больше двух, то таблица становится многомерной.

Каждая ячейка в факторной таблице представляет собой респондента или группу респондентов, которой демонстрировалась определенная комбинация значений независимых факторов.

ПРИМЕР: в дополнение к исследованию фактора наличия юмора в рекламном ролике из предшествующего примера исследователь заинтересован также в исследовании фактора количества информации об универмаге.

Количество информации об универмаге	Наличие юмора в рекламе
Серьезный стиль	Легкий юмор	Шуточный стиль
Незначительное
Среднее
Значительное

Респондентов нужно отобрать случайным образом и таким же образом распределить по девяти группам (ячейкам).

Респондентам в каждой группе (ячейке) будет продемонстрирована различная комбинация независимых факторов.

Случайный отбор респондентов и характер анализа данных очень отличают факторную модель от модели случайных групп.

Недостаток:

1. Количество различных комбинаций независимых факторов возрастает в геометрической прогрессии с ростом количества факторов и категорий, или уровней, в них выделяемых.

Если исследователь заинтересован в информации лишь о некоторых комбинациях факторов, можно использовать фрагментарную факторную модель.

Эта модель представляет собой лишь фрагмент (часть) соответствующей полной факторной модели.

-5-