Спин-продажи

Б . Процедуры 
1. Число категорий в одном инструменте. Мы изучили 116 типов поведения во время 
продаж. Кросс-оценочная надежность становится все более серьезной проблемой, поскольку 
увеличивается количество категорий в любом инструменте исследования. По этой причине 
мы, как правило, ограничивали количество типов поведения до 20 на каждый 
индивидуальный инструмент.
2. Стандартизация. Первоначальное определение категории было дано членами 
исследовательской группы Huthwaite в ходе обсуждения конкретного случая. Следующий 
шаг заключался в анализе расшифровки материала и внесении в список пограничных 
примеров для спорных категорий. На основе этого мы подготовили стандартные 
аудиокассеты, учебные разъяснения и примеры пограничных случаев для использования в 
качестве тестового материала при обучении наблюдателей. Надежность экспертных оценок 
была достигнута при помощи категоризации живых примеров и расшифровки тысяч типов 
поведения во время продажи. Для оценки критерия надежности мы подготовили 
стандартные проверочные кассеты и использовали технику ранговых корреляций суммарных 
баллов по категориям для изученного инструмента. Индивидуальные исследовательские 
проекты часто охваты вали обширный период наблюдения (например, около 40 
наблюдателей собирали данные в течение пяти месяцев). Чтобы провести стандартизацию 
наблюдения во времени, мы, как правило, ежемесячно встречались с экспертами. Во время 
встреч мы проводили оценки надежности вместе с периодической «слепой» категоризацией 
стандартных аудиокассет, отправленных наблюдателям по почте. Никакая стандартизация не 

---

может быть идеальной, однако мы считаем, что смогли поддержать достаточно высокий 
уровень надежности для наблюдений такого рода.
В . Статистика 
При работе с несистематизированными данными неизбежно возникает соблазн 
воспользоваться методами факторного анализа. Нам удалось этого избежать. Во время 
пилотной работы с любой системой категорий мы изначально пользовались 
непараметрическими методами. Хотя эти методы менее действенны, чем их классические 
параметрические эквиваленты, мы рассудили, что данные, с которыми мы работаем, не 
попадают под допущение о нормальности (normality assumption) и – в большинстве случаев – 
непараметрическая статистика будет более уместна. Исключение составляли случаи, когда 
выборка существенно вырастала. Непараметрические методы становятся все более 
громоздкими по мере увеличения размера выборки. К тому же предположения о 
нормальности распределения более правомерны для больших выборок. Всякий раз, когда мы 
говорили о значимости в дан ной книге:
– уровень значимости был минимум 0.05;
– при анализе материала менее 60 встреч мы обычно использовали критерий 
Манна – Уитни;
– выборки встреч числом более 60 мы тестировали с по мощью t-критерия;
– в тех исследованиях, где мы делали прямое прогнозирование результатов, 
были использованы односторонние критерии уровня значимости.
Кластерный анализ, особенно по методу МакКитти, показал себя крайне эффективным 
при выделении и корректировке высококоррелирующих категорий. Лично мне нравятся 
простые методы с немедленным и наглядным указанием на то, что происходит внутри 
матрицы данных. Именно по этой причине мы избегали таинства факторного анализа.