люблю когда маркетинг оперирует цифрами. не люблю, когда...

люблю когда маркетинг оперирует цифрами. не люблю, когда цифры врут, хоть и получены они в ходе количественных исследований.

когда я училась в школе, районная проверка задумала оценить сколько школьников хоть раз пробовали или употребляют на постоянной основе алкоголь и наркотические вещества.
нам раздали анонимные анкеты и стали пристально следить за тем, кто что отмечаем. не удивительно, результаты показали, что в стенах 100% школьников не употребляют ни алкоголь, ни наркотики. проверка довольна. не удивительно и то, что мне хватило тогда пальцев одной руки, чтобы сосчитать тех, кто не пробовал хоть раз что-то из этого на моих глазах за последний год.

это всё «деликатные» вопросы, касающихся поведения, обычно рискованного («вы принимали запрещенные препараты на прошлой неделе?») или, наоборот, социально ожидаемого (например, участие в выборах, религиозная приверженность, благотворительность).
исследования по ним подвержены воздействию «эффекта социальной желательности». часто люди стремятся ответить наиболее социально ожидаемо, а не так, как на самом деле есть. это приводит к искаженным результатам и пустой трате времени, сил (и часто кучи денег) на такие исследования.

чтобы получить более точные результаты изучения «деликатных» вопросов, можно использовате item count method.

если в вкратце, то работает это очень просто, вот так:

например, вы хотите определить долю студентов, которые пробовали или принимают постоянно кокаин.
ок, вопрос деликатный. вот как его можно решать. давайте поделим всех студентов на две группы и подготовим 2 анкеты.

первая группа получила список из пяти утверждений. студентам говорят, что анкета была разработана с целью получения честных ответов, и просят их НЕ ОТМЕЧАТЬ ВЕРНЫЕ ДЛЯ НИХ УТВЕРЖДЕНИЯ за определенный промежуток времени, а просто УКАЗАТЬ ИХ КОЛИЧЕСТВО. т.к. мы изучаем рискованное поведение в целом, в анкету можно включить такие утверждения:

- Ехал (-а) на велосипеде без шлема
- Гулял (-а) в одиночестве в опасном районе города в темное время суток
- Ехал (-а) в автомобиле с пьяным водителем за рулем
- Занимался (-лась) небезопасным или незащищенным сексом
- Принимал (-а) участие в публичном конфликте

еще раз, важно: студенты не должны отмечать то, что верно для них. нужно проделать это упражнение в уме и в ответе указать только КОЛИЧЕСТВО утверждений, которые относятся к ним. например, я за последний год гуляла в одиночестве в опасном районе и принимала участие в публичном конфликте. всего остального не было. в результате анкеты указываю свой ответ – 2. никто не знает что входит в эту цифру кроме меня.

мы помним, что результат нам важен по кокаину. он пока даже не упоминался. так вот, у нас как раз есть вторая группа студентов.
им предлагаем поиграть ровно в ту же игру. анкета включает те же самые 5 утверждений и одно дополнительное: принимал (-а) кокаин.

правила аналогичные: укажите КОЛИЧЕСТВО утверждений, которые верны для вас за период времени.

дальше, в принципе, уже очевидно: считаем среднее количество баллов первой группы и второй. разница этих средних величин – и есть предполагаемая, оценочная доля студентов, которые употребляют кокаин.

можно добавить вопросы про пол или возраст, смотреть результаты в разбивке по ним. но механику оставляете прежней, чтобы побороть эффект социальной желательности.

подробно о математическом обосновании метода, допущениях и более точными объяснениями можно почитать здесь:
https://greenbookblog.org/…/who-is-doing-cocaine-estimatin…/

по-моему это максимально простое и элегантное решение для изучения деликатных вопросов, касающихся поведения. очень круто.

если знаете еще инструменты – расскажите, плиз!