Bab 3 Skripsi: Cara Menyusun Metode Penelitian dan Contohnya

Bab 3 skripsi berisi metode penelitian: pendekatan dan desain, lokasi dan waktu, populasi dan sampel (atau informan), instrumen, teknik pengumpulan data, dan teknik analisis data yang Anda pakai untuk menjawab rumusan masalah. Ukuran bab yang baik sederhana: pembaca lain dapat mengulang penelitian Anda hanya dengan membaca bab ini, dan setiap pilihan metode punya alasan. Panduan ini membahas isi tiap subbab untuk skripsi kuantitatif maupun kualitatif, lengkap dengan contoh kalimat dari satu penelitian ilustrasi.

Langkah Singkat Menyusun Bab 3 Skripsi

1. Turunkan pendekatan dan desain dari rumusan masalah, bukan dari metode yang paling Anda kuasai.
2. Tetapkan lokasi, waktu, objek, dan subjek penelitian beserta alasannya.
3. Definisikan populasi, lalu pilih teknik sampling dan ukuran sampel — atau kriteria informan untuk penelitian kualitatif.
4. Ubah setiap variabel menjadi definisi operasional: dimensi, indikator, dan skala ukur.
5. Susun instrumen beserta kisi-kisinya, lalu rencanakan uji coba (validitas dan reliabilitas) atau uji keabsahan data.
6. Pasangkan setiap rumusan masalah dengan teknik analisis yang menjawabnya.
7. Tulis etika penelitian, prosedur, dan jadwal, lalu cek konsistensinya dengan Bab 1 dan Bab 2.

Isi Bab 3 Kuantitatif dan Kualitatif

Nama dan urutan subbab berbeda antarkampus: ada yang menamai bab ini "Metode Penelitian", "Metodologi Penelitian", atau "Objek dan Metode Penelitian", dan ada yang memakai istilah "operasionalisasi variabel" untuk definisi operasional. Ikuti pedoman fakultas Anda, tetapi pastikan isinya selengkap tabel berikut.

Contoh dalam artikel ini memakai satu penelitian ilustrasi (fiktif) agar setiap subbab saling terhubung:

Penelitian ilustrasi: Pengaruh Kualitas Layanan (X1) dan Kepercayaan (X2) terhadap Loyalitas Pelanggan (Y) pada pengguna aplikasi ojek daring di Kota Surabaya. Versi kualitatifnya: strategi pengemudi ojek daring di Surabaya dalam mempertahankan peringkat (rating) di aplikasi.

Jenis, Pendekatan, dan Desain Penelitian

Subbab ini menyebut tiga hal sekaligus — pendekatan (kuantitatif, kualitatif, atau campuran), jenis penelitian, dan desainnya — beserta alasan setiap pilihan. Jika Anda masih ragu memilih pendekatan, baca dulu perbedaan penelitian kuantitatif dan kualitatif.

Banyak pedoman di Indonesia membagi jenis penelitian berdasarkan tingkat eksplanasinya (Sugiyono, 2019):

Desain menjelaskan cara data dikumpulkan:

• Survei potong lintang (cross-sectional): data dikumpulkan satu kali dari banyak responden, biasanya dengan kuesioner.
• Eksperimen dan kuasi-eksperimen: peneliti memberi perlakuan lalu membandingkan hasilnya dengan kelompok kontrol; kuasi-eksperimen dipakai bila subjek tidak bisa diacak.
• Korelasional: mengukur kekuatan dan arah hubungan tanpa memberi perlakuan.
• Kausal-komparatif (ex post facto): membandingkan kelompok yang sudah berbeda secara alami — misalnya mahasiswa yang bekerja dan yang tidak — untuk menelusuri kemungkinan penyebab perbedaannya; peneliti tidak memberi perlakuan.

Survei yang menguji pengaruh X terhadap Y dengan regresi, seperti kasus ilustrasi, termasuk asosiatif kausal dengan desain survei — bukan kausal-komparatif, karena tidak ada kelompok yang dibandingkan. Ingat juga batas klaimnya: survei potong lintang menunjukkan pengaruh secara statistik, tetapi tidak membuktikan sebab-akibat sekuat eksperimen (Creswell & Creswell, 2018). Skripsi pendidikan sering memakai PTK, R&D, atau kuasi-eksperimen (lihat metode penelitian skripsi pendidikan), sedangkan skripsi kesehatan memakai desain seperti case-control dan kohort (lihat desain penelitian skripsi kesehatan).

Contoh kalimat (sesuaikan dengan penelitian Anda — jangan disalin mentah):

Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan jenis penelitian asosiatif kausal (Sugiyono, 2019) dan desain survei potong lintang. Jenis asosiatif kausal dipilih karena penelitian bertujuan menguji pengaruh kualitas layanan dan kepercayaan terhadap loyalitas pelanggan, sedangkan desain survei dipilih karena data dikumpulkan satu kali dari pengguna ojek daring di Kota Surabaya melalui kuesioner.

Lokasi, Waktu, Objek, dan Subjek Penelitian

Objek penelitian adalah apa yang diteliti (variabel atau fenomena), sedangkan subjek adalah pihak tempat data diperoleh (responden atau informan). Tuliskan lokasi beserta alasan yang bisa dibuktikan — relevansi dengan masalah di Bab 1, ketersediaan data, dan akses peneliti — serta periode pengumpulan data, karena temuan Anda hanya berlaku untuk konteks tersebut.

Penelitian dilaksanakan di Kota Surabaya dengan subjek pengguna aplikasi ojek daring. Kota ini dipilih karena [alasan yang didukung data resmi dan dapat dicek pembaca]. Data dikumpulkan pada [bulan–bulan, tahun], setelah uji coba instrumen selesai.

Jangan menulis klaim seperti "pasar terbesar kedua di Indonesia" tanpa sumber yang dapat ditelusuri, karena penguji bisa meminta Anda menunjukkan datanya. Banyak pedoman juga meminta jadwal penelitian. Contoh rencana (ilustrasi):

Populasi, Sampel, dan Teknik Sampling

Populasi adalah seluruh unit yang menjadi sasaran kesimpulan Anda, sedangkan sampel adalah bagian yang benar-benar Anda teliti; tulis populasi dengan batas wilayah, waktu, dan karakteristik yang bisa dicek. Konsep lengkapnya — termasuk populasi target versus populasi terjangkau dan sampel jenuh — ada di panduan populasi dan sampel penelitian.

Pilihan teknik sampling bergantung pada satu pertanyaan: apakah Anda punya daftar lengkap anggota populasi (kerangka sampel)? Tanpa daftar individu, pengacakan masih mungkin bila ada daftar kelompok — acak kelasnya, sekolahnya, atau desanya (sampling klaster atau bertahap). Bila daftar kelompok pun tidak ada, barulah Anda memakai teknik nonprobabilitas seperti purposive, insidental (aksidental), atau kuota, dan generalisasi temuan menjadi terbatas. Perbandingan setiap teknik ada di artikel teknik sampling penelitian.

Rumus Slovin, n = N/(1 + N·e²), hanya bermakna untuk sampel acak, mengasumsikan proporsi 0,5 dan tingkat kepercayaan sekitar 95%, dan sumber aslinya tidak dapat dilacak — bentuknya sama dengan rumus Yamane (Tejada & Punzalan, 2012). Rumus lain beserta contoh hitungnya dibahas di panduan cara menghitung ukuran sampel.

Untuk kasus ilustrasi, tidak ada daftar pengguna ojek daring yang bisa diakses peneliti, sehingga paragrafnya menjadi seperti ini:

Populasi penelitian ini adalah pengguna aplikasi ojek daring di Kota Surabaya yang jumlahnya tidak diketahui secara pasti. Sampel diambil dengan teknik purposive sampling dengan kriteria: (1) berusia minimal 17 tahun, (2) berdomisili atau beraktivitas di Kota Surabaya, dan (3) menggunakan layanan ojek daring minimal tiga kali dalam 30 hari terakhir. Ukuran sampel minimum dihitung dengan G*Power 3.1.9.7 (F tests → Linear multiple regression: Fixed model, R² deviation from zero → A priori; f² = 0,15; α = 0,05; power = 0,80; dua prediktor) dan menghasilkan 68 responden (Faul et al., 2009). Untuk mengantisipasi respons yang gugur, target pengumpulan ditetapkan 68/(1 − 0,20) = 85 respons.

Ada dua catatan untuk paragraf seperti ini. Pertama, bila pembimbing meminta rumus untuk populasi yang tidak diketahui, rumus Cochran — di Indonesia dikenal sebagai rumus Lemeshow — memberi 385 responden pada d = 5% atau 97 responden pada d = 10% (Cochran, 1977; Lemeshow et al., 1990). Pada sampel nonprobabilitas, d tidak bermakna sebagai margin of error, jadi generalisasi tetap dibatasi pada karakteristik responden. Kedua, jika pedoman atau pembimbing menetapkan batas minimum lain, misalnya 100 responden, pakai angka terbesar dan sebutkan dasarnya.

Definisi Operasional, Instrumen, dan Uji Coba

Klasifikasikan dulu setiap variabel: independen (X) yang diduga memengaruhi, dependen (Y) yang dipengaruhi, moderator yang memperkuat atau memperlemah hubungan X–Y, mediator yang menjembatani pengaruh X ke Y, dan variabel kontrol yang dikendalikan agar tidak mengacaukan hasil. Lalu ubah setiap variabel menjadi definisi operasional: definisi dalam konteks penelitian Anda, dimensi atau indikator yang bersumber dari teori di Bab 2, dan skala ukurnya.

Instrumen kuesioner disajikan bersama kisi-kisinya, yaitu peta yang menghubungkan setiap dimensi dengan nomor butir di lampiran:

Cara menurunkan dimensi menjadi butir pernyataan dan menskor jawaban dibahas di panduan kuesioner skala Likert. Untuk teknik pengumpulan data, sebutkan jenis data (primer atau sekunder), tekniknya (kuesioner, wawancara, observasi, atau dokumentasi), dan prosedurnya:

Data primer dikumpulkan melalui kuesioner daring (Google Forms) yang disebarkan lewat komunitas pengguna ojek daring di Surabaya. Halaman pertama memuat penjelasan penelitian dan persetujuan partisipasi, lalu pertanyaan saringan memastikan hanya responden yang memenuhi kriteria yang dapat melanjutkan. Setiap butir dijawab dengan skala 1 (sangat tidak setuju) sampai 5 (sangat setuju).

Rencanakan juga uji coba instrumen pada sekitar 30 responden yang memenuhi kriteria tetapi tidak masuk sampel utama:

• Validitas butir: corrected item-total correlation (r-hitung) dibandingkan dengan r-tabel; untuk n = 30, r-tabel = 0,361 (uji dua arah, α = 0,05, df = 28). Sebagian kampus memakai batas alternatif r ≥ 0,30 — sebutkan kriteria yang Anda pakai (Sugiyono, 2019; Azwar, 2012).
• Reliabilitas: Cronbach's alpha ≥ 0,70; nilai ≥ 0,60 kadang diterima untuk penelitian eksploratori (Nunnally & Bernstein, 1994; Hair et al., 2019).

Langkah SPSS dan cara membaca output-nya ada di tutorial uji validitas dan reliabilitas. Rencana uji ditulis di Bab 3, sedangkan hasil uji coba diletakkan di Bab 3 atau Bab 4 tergantung pedoman kampus.

Teknik Analisis Data Kuantitatif

Tulis teknik analisis sebagai urutan langkah, bukan daftar nama uji. Untuk kasus ilustrasi, urutannya adalah (1) statistik deskriptif — profil responden, rata-rata, simpangan baku, nilai minimum–maksimum, dan kategori skor setiap variabel; (2) uji asumsi klasik; (3) regresi linier berganda dan uji hipotesis.

Uji asumsi klasik yang lazim untuk regresi (Ghozali, 2018):

Penjelasan kapan setiap uji diperlukan dan cara membaca output-nya ada di panduan uji asumsi klasik regresi. Model regresi untuk kasus ilustrasi:

Y = a + b1·X1 + b2·X2 + e

Hipotesis parsial ditulis sebagai pernyataan parameter, misalnya H0: β1 = 0 dan H1: β1 > 0 untuk hipotesis berarah positif — bentuk dan notasinya dibahas di panduan cara merumuskan hipotesis. Karena Sig. pada SPSS adalah nilai p dua arah, hipotesis berarah hanya didukung jika tanda koefisiennya sesuai dan p satu arah (Sig./2) < 0,05; t-tabel memakai df = n − k − 1. Uji F menguji pengaruh simultan; R² menunjukkan proporsi variasi Y yang dijelaskan model, dan adjusted R² mengoreksinya terhadap jumlah prediktor. Cara membaca setiap angka itu ada di tutorial regresi linier berganda di SPSS.

Hipotesis diuji dengan regresi linier berganda pada taraf signifikansi 5%. Karena H1 dan H2 berarah positif, H0 ditolak bila koefisien regresi bertanda positif dan nilai p satu arah (Sig./2) kurang dari 0,05; jika tidak, H0 gagal ditolak.

Tidak semua penelitian kuantitatif memakai regresi. Pilih teknik dari bentuk rumusan masalah dan skala datanya:

Bab 3 Kualitatif: Informan, Analisis, dan Keabsahan

Bab 3 kualitatif tidak memakai populasi, sampel acak, dan uji statistik. Peneliti menjadi instrumen kunci, sehingga Anda perlu menjelaskan posisi Anda di lapangan, siapa informannya, serta bagaimana data digali, dianalisis, dan diuji keabsahannya.

Subjek dan Informan

Informan dipilih secara purposive berdasarkan kriteria yang relevan dengan fokus penelitian; banyak pedoman membedakan informan kunci (paling memahami situasi), informan utama (terlibat langsung), dan informan pendukung. Teknik snowball membantu bila informan sulit dijangkau. Jumlahnya tidak ditentukan rumus, melainkan oleh saturasi: pengumpulan data dihentikan ketika wawancara baru tidak lagi memunculkan informasi atau kode baru. Tinjauan sistematis Hennink dan Kaiser (2022) menemukan saturasi umumnya tercapai pada 9–17 wawancara atau 4–8 diskusi kelompok terarah, terutama pada populasi yang homogen dengan tujuan penelitian yang sempit; populasi yang lebih beragam membutuhkan lebih banyak.

Teknik Pengumpulan dan Analisis Data

Teknik yang lazim adalah wawancara mendalam semi-terstruktur, observasi, dan dokumentasi; lampirkan pedoman wawancara dan jelaskan cara merekam (dengan izin) serta mentranskripsi. Model analisis yang paling sering dipakai di Indonesia adalah model interaktif Miles dan Huberman. Pada edisi keempatnya, tiga alur analisis itu adalah kondensasi data (pada edisi kedua disebut reduksi data), penyajian data dalam matriks, bagan, atau narasi, serta penarikan dan verifikasi kesimpulan — ketiganya berjalan bersamaan dan berulang sejak data pertama terkumpul (Miles et al., 2020, hlm. 8–10). Alternatif yang juga banyak dipakai adalah analisis tematik (Braun & Clarke, 2006).

Uji Keabsahan Data

Kriteria keabsahan yang paling banyak dirujuk berasal dari Lincoln dan Guba (1985):

Informan dipilih secara purposive dengan kriteria pengemudi ojek daring yang aktif minimal satu tahun di Surabaya, lalu informan berikutnya dicari dengan teknik snowball hingga data jenuh. Data dianalisis dengan model Miles et al. (2020), yaitu kondensasi data, penyajian data, serta penarikan dan verifikasi kesimpulan. Keabsahan data diuji melalui triangulasi sumber, member check, dan jejak audit.

Etika dan Prosedur Penelitian

Penelitian yang melibatkan manusia perlu menjelaskan cara Anda melindungi responden atau informan:

• Persetujuan setelah penjelasan (informed consent): jelaskan tujuan, durasi, risiko, dan hak berhenti kapan saja; untuk responden di bawah umur, minta juga izin orang tua atau wali.
• Kerahasiaan: gunakan kode atau nama samaran, kumpulkan data pribadi seminimal mungkin, dan simpan data dengan aman. Pemrosesan data pribadi di Indonesia diatur Undang-Undang Nomor 27 Tahun 2022 tentang Pelindungan Data Pribadi.
• Persetujuan etik dan izin: penelitian kesehatan yang melibatkan manusia umumnya memerlukan persetujuan komisi etik penelitian kesehatan (KEPK) sebelum pengumpulan data, dan banyak instansi meminta surat izin penelitian dari fakultas — cek ketentuan kampus dan lokasi penelitian Anda.

Prosedur penelitian cukup ditulis sebagai urutan langkah, tanpa diagram yang rumit:

1. Studi pendahuluan dan penyusunan proposal.
2. Seminar proposal dan revisi.
3. Pengurusan izin dan persetujuan etik.
4. Uji coba instrumen dan perbaikan butir.
5. Pengumpulan data utama.
6. Pemeriksaan kelengkapan dan kelayakan data.
7. Analisis data dan penulisan hasil.

Kesalahan Umum yang Disorot Penguji

• Label jenis penelitian tidak sesuai desain. Survei regresi disebut "kausal-komparatif", atau penelitian tanpa perlakuan disebut "eksperimen".
• Rumus Slovin dipakai tanpa kerangka sampel. Jumlah populasi "diperkirakan" dari angka tanpa sumber lalu dimasukkan ke rumus, padahal sampel diambil secara purposive.
• Generalisasi melampaui teknik sampling. Hasil dari sampel purposive di satu kota disimpulkan berlaku untuk seluruh Indonesia.
• Definisi operasional hanya menyalin definisi buku. Dimensinya tidak bersumber dari teori di Bab 2 atau tidak cocok dengan kisi-kisi dan butir kuesioner.
• Ada rumusan masalah yang tidak punya teknik analisis. Rumusan deskriptif sering lupa dianalisis, dan Y berskala kategori dipaksa memakai regresi linier.
• Istilah kuantitatif di Bab 3 kualitatif. "Sampel acak", "generalisasi", atau "uji validitas" dipakai tanpa diganti dengan konsep informan, transferabilitas, dan keabsahan data.
• Bab 3 tidak sinkron dengan Bab 1. Variabel, populasi, atau urutan rumusan masalah berbeda dengan yang ditulis di Bab 1.

Langkah Berikutnya

Sebelum menyerahkan draf, baca Bab 1 sampai Bab 3 secara berurutan dan pastikan setiap rumusan masalah punya pasangan hipotesis atau fokus, data, dan teknik analisis yang jelas. Lampirkan kuesioner atau pedoman wawancara beserta kisi-kisinya, karena pembimbing biasanya menilai Bab 3 bersama instrumennya. Setelah seminar proposal, perbarui bab ini sesuai catatan penguji sebelum turun ke lapangan — mengubah desain setelah data terkumpul jauh lebih mahal. Jika Anda ingin draf Bab 3 diperiksa lebih dulu, bimbingan Bab 3 Jokify mereview desain, sampling, instrumen, dan rencana analisis Anda lalu memberi catatan perbaikan; Anda tetap merevisi sendiri sehingga memahami setiap keputusan metodologis dan siap mempertahankannya saat sidang.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apa beda metode penelitian dan metodologi penelitian?

Metodologi adalah kajian tentang cara meneliti beserta dasar pemikirannya, sedangkan metode adalah teknik konkret yang Anda pakai, misalnya survei, wawancara, atau regresi. Isi Bab 3 skripsi pada dasarnya adalah metode yang dipilih beserta alasannya, sehingga kedua nama bab sama-sama dipakai. Ikuti istilah yang tertulis di pedoman kampus Anda.

Apakah Bab 3 ditulis dengan kata "akan"?

Pada proposal, Bab 3 masih berupa rencana sehingga banyak kampus memakai kalimat "akan", misalnya "data akan dikumpulkan". Setelah penelitian selesai, ubah menjadi kalimat lampau atau netral ("data dikumpulkan") dan perbarui angka yang berubah, seperti jumlah respons yang benar-benar dianalisis. Beberapa pedoman mengatur hal ini secara eksplisit, jadi cek pedoman fakultas Anda.

Berapa halaman Bab 3 skripsi?

Tidak ada ketentuan nasional; panjangnya mengikuti pedoman kampus dan kerumitan desain. Ukuran yang lebih berguna adalah kelengkapan: setiap pilihan metode punya alasan dan pembaca lain bisa mengulang prosedurnya. Hindari memperpanjang bab dengan definisi buku teks yang tidak dipakai dalam penelitian Anda.

Apa saja lampiran yang menyertai Bab 3?

Umumnya instrumen lengkap (kuesioner atau pedoman wawancara dan observasi) beserta kisi-kisinya, lembar persetujuan partisipasi, surat izin penelitian, dan surat persetujuan etik bila diwajibkan. Banyak pembimbing juga meminta bukti perhitungan ukuran sampel, misalnya tangkapan layar G*Power, serta hasil uji coba instrumen. Daftar dan urutan lampirannya mengikuti pedoman fakultas Anda.

Perlukah menyebut software dan versinya di Bab 3?

Perlu. Sebutkan nama dan versi perangkat lunak yang Anda pakai, misalnya SPSS, SmartPLS 4, atau NVivo, karena menu, pengaturan bawaan, dan output bisa berbeda antarversi. Informasi ini membantu penguji memeriksa prosedur Anda dan membantu peneliti lain mengulanginya.

Bagaimana jika metode berubah setelah seminar proposal?

Perubahan wajar bila didasarkan pada masukan penguji atau kendala lapangan, asalkan disetujui pembimbing. Revisi Bab 3 bersama bagian Bab 1 dan Bab 2 yang terdampak, misalnya rumusan masalah atau hipotesis, lalu catat alasan perubahannya. Jangan mengganti teknik analisis diam-diam setelah melihat hasil, karena hal itu mengurangi kejujuran penelitian.

Referensi

• Azwar, S. (2012). Penyusunan skala psikologi (Ed. 2). Pustaka Pelajar.
• Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
• Cochran, W. G. (1977). Sampling techniques (3rd ed.). Wiley.
• Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2018). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (5th ed.). SAGE.
• Faul, F., Erdfelder, E., Buchner, A., & Lang, A.-G. (2009). Statistical power analyses using G*Power 3.1: Tests for correlation and regression analyses. Behavior Research Methods, 41(4), 1149–1160. https://doi.org/10.3758/BRM.41.4.1149
• Ghozali, I. (2018). Aplikasi analisis multivariate dengan program IBM SPSS 25 (Ed. 9). Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
• Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage.
• Hennink, M., & Kaiser, B. N. (2022). Sample sizes for saturation in qualitative research: A systematic review of empirical tests. Social Science & Medicine, 292, 114523. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2021.114523
• Kish, L. (1965). Survey sampling. Wiley.
• Lemeshow, S., Hosmer, D. W., Klar, J., & Lwanga, S. K. (1990). Adequacy of sample size in health studies. Wiley.
• Lincoln, Y. S., & Guba, E. G. (1985). Naturalistic inquiry. SAGE.
• Mayer, R. C., Davis, J. H., & Schoorman, F. D. (1995). An integrative model of organizational trust. Academy of Management Review, 20(3), 709–734. https://doi.org/10.2307/258792
• Miles, M. B., Huberman, A. M., & Saldaña, J. (2020). Qualitative data analysis: A methods sourcebook (Edisi ke-4; Bab 1, sampel bab dari penerbit). SAGE. https://cmn-cdn-001.sagepub.com/books/titles/246128/att_sb1_110621.pdf
• Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory (3rd ed.). McGraw-Hill.
• Parasuraman, A., Zeithaml, V. A., & Berry, L. L. (1988). SERVQUAL: A multiple-item scale for measuring consumer perceptions of service quality. Journal of Retailing, 64(1), 12–40.
• Republik Indonesia. (2022). Undang-Undang Nomor 27 Tahun 2022 tentang Pelindungan Data Pribadi. https://peraturan.bpk.go.id/Details/229798/uu-no-27-tahun-2022
• Sugiyono. (2019). Metode penelitian kuantitatif, kualitatif, dan R&D. Alfabeta.
• Tejada, J. J., & Punzalan, J. R. B. (2012). On the misuse of Slovin's formula. The Philippine Statistician, 61(1), 129–136.
• Zeithaml, V. A., Berry, L. L., & Parasuraman, A. (1996). The behavioral consequences of service quality. Journal of Marketing, 60(2), 31–46. https://doi.org/10.1177/002224299606000203