10+ ordinális lépték példák | Az AhaSlides legjobb ingyenes eszköze 2024-ra

Példákat keres sorszámskálás kérdésre? Ebben az üzletközpontú világban nem meglepő, hogy a vállalatok folyamatosan keresik a lehetőségeket a versenyelőny megszerzésére. Az innovatív marketingstratégiáktól a csúcstechnológiáig a vállalkozások mindig a következő nagy dolgot keresik, amely megkülönbözteti őket versenytársaiktól. Ezzel az ügyfelek folyamatosan változó igényeit és elvárásait kell kielégíteniük. 

 Az ügyfelek visszajelzései révén könnyen azonosítható, hogy mit kell javítani és kezelni. Az ordinális skála az egyik módszer, amellyel mérhető a vevői elégedettség. 

 Ha először hall ordinális skáláról, mi gondoskodunk róla! 

Az alábbiakban 10 vonzó és lebilincselő példát láthatsz a sorrendi skálára , mindegyik az AhaSlides ingyenes szavazószoftverén készült!

Áttekintés

Jobb elköteleződés az AhaSlides-szel

• A kvíz típusa
• Spinner kerék
• Kép kvíz
• Online kvízkészítők
• AI Online Quiz Creator | Élővé tegye a vetélkedőket | 2024 kiderül
• Ötletgyűjtés megfelelő módon a megfelelő eszközökkel
• Ötletgyűjtés az iskolában és a munkahelyen 2024-ben
• Ötlettábla | Ingyenes online ötletbörze eszköz
• További információ az AhaSlides-ről Értékelési skála

Tartalomjegyzék

• Áttekintés
• Mi az a rendes skála?
• 10 Rendes skála példa
• Rendes mérlegek vs egyéb mérlegtípusok
• A szavazás egyéb módjai
• Tökéletes online szavazóeszköz
• Gyakran ismételt kérdések

Mi az a rendes skála?

Az ordinális skála , más néven ordinális adat , egy olyan mérési skála, amely lehetővé teszi az egyének számára, hogy rangsorolják vagy értékeljék az elemeket relatív pozíciójuk vagy preferenciájuk alapján. Strukturált módot biztosít a visszajelzések gyűjtésére és a vásárlók termékkel vagy szolgáltatással való elégedettségi szintjének megértésére.

Egyszerűen fogalmazva, ez egy statisztikai skálázási rendszer, amely renddel működik . Az ordinális skálák általában 1-től 5-ig vagy 1-től 10-ig terjedő értékelési rendszeren dolgoznak, ahol az 1 a legalacsonyabb, a 10 pedig a legmagasabb értéket jelöli.

A tisztább kép érdekében nézzünk egy nagyon egyszerű és gyakori példát: mennyire elégedett a szolgáltatásainkkal?

Valószínűleg már látott ilyen típusú ordinális skálát. Az ügyfél-elégedettség mérésére használják egy 5 fokú skálán :

1. Nagyon elégedetlen
2. Kielégítetlen
3. Semleges
4. Elégedett
5. Nagyon elégedett

Természetesen a vállalatok az elégedettségi sorrend segítségével meghatározhatják, hogy javítani kell-e szolgáltatásaikon. Ha folyamatosan alacsony számokat (1 és 2) pontoznak, akkor ez sokkal sürgetőbb cselekvést jelent, mint ha magas számokat (4 és 5) pontoznának.

Ebben rejlik az ordinális skálák szépsége: nagyon egyszerűek és világosak. Ezekkel könnyű adatokat gyűjteni és elemezni bármilyen területen. Ehhez kvalitatív és kvalitatív adatokat is használnak:

• Minőségi - A rendes skálák kvalitatívak, mert azokra a szavakra összpontosítanak, amelyek meghatároznak egy adott értéket. Például az emberek tudják, milyen érzés a kielégítő tapasztalat, miközben nehezebb meghatározniuk a „7-ből 10” -t.
• mennyiségi – Kvantitatívak, mert minden szó egy számértéknek felel meg. Ha a kutatásban egy sorszámú 7-ből 8-es vagy 10-as tapasztalatként határozza meg a kielégítő tapasztalatot, akkor könnyen összehasonlíthatják és számokkal ábrázolhatják az összes összegyűjtött adatot.

Természetesen számos ordinális skálán alapuló példa létezik az elégedett/nem elégedett válaszhalmazon kívül is (akár egyfajta kvízként is ). Vessünk egy pillantást ezekre….

10 Rendes skála példa

Az AhaSlides segítségével ingyen hozza létre az alábbi sorszámmérlegek bármelyikét. Az AhaSlides lehetővé teszi, hogy kérdésekkel, állításokkal és értékekkel rendes skálát hozzon létre, majd a hallgatósága élőben is elmondhatja véleményét mobiltelefonja segítségével.

1. típus - ismertség

[Egyáltalán nem ismerős – Valamennyire ismerős – Közepesen ismerős – Eléggé ismerős – Nagyon ismerős]

Az ismeretségi ordinális skálákat arra használják, hogy felmérjék valakinek egy adott témával kapcsolatos tudásszintjét . Emiatt rendkívül hasznosak a jövőbeli reklámtevékenységek, figyelemfelkeltő kampányok és oktatási tervek kidolgozásához.

Néhány példa a Familiarity Ordinal Skálára: 

• Egy vállalat teszteli a közönségét, hogy lássa, mennyire ismerik bizonyos termékeket. Az ebből származó adatok hirdetési erőfeszítéseket eredményezhetnek olyan termékek felé, amelyek alacsonyabb ismertséget értek el.
• Egy tanár teszteli diákjait egy bizonyos tantárgy ismeretében. Ez ötletet ad a tanárnak arról, hogy az adott tantárgyról milyen előzetes ismeretek vehetők fel, mielőtt eldöntené, hol kezdje el tanítani.

Több élő szavazásra van szükséged az osztályteremben? Nézd meg ezt a 7-et itt!

2. típus - Frekvencia

[Soha – Ritkán – Néha – Gyakran – Mindig]

A gyakorisági ordinális skálákat arra használják, hogy mérjék, milyen gyakran végeznek egy tevékenységet . Hasznosak az aktív viselkedés megítélésében és annak meghatározásában, hogy hol érdemes elkezdeni a változtatásukat.

Néhány példa a frekvencia ordinális skálára: 

• Egy rendes felmérés, amely információkat gyűjt arról, hogy a nyilvánosság mennyire tartja be a szabályokat. Az adatok felhasználhatók arra, hogy megbizonyosodjunk arról, hogy egy nyilvános tájékoztató kampány mennyire jól vagy rosszul teljesít.
• Olyan cég, amely információkat gyűjt arról, hogyan befolyásolják a vevőt a webhelyükön. A vállalat ezeket az adatokat arra használhatja fel, hogy bizonyos népszerűbb médiákra összpontosítson, például a videó- ​​vagy szalaghirdetésekre, szemben a többi kevésbé nézett médiával.

3. típus - intenzitás

[Nincs intenzitás - Enyhe intenzitás - Közepes intenzitás - Erős intenzitás - Extrém intenzitás]

Az intenzitás ordinális skálái általában egy érzés vagy élmény erősségét mérik . Ez gyakran nehezen mérhető mérőszám, mivel valami fogalmibb és szubjektívebb dologra vonatkozik, mint amit általában az ordinális skálákon mérnek.

Néhány példa az intenzitás ordinális skálájára: 

• Egy orvosi intézmény a betegeket a fájdalom észlelt szintjén teszteli a kezelés előtt és után. Az adatok felhasználhatók egy szolgáltatás vagy eljárás hatékonyságának meghatározására.
• A egyházi szolgálat prédikáció erejével tesztelve a templomlátogatókat. Az adatok alapján megnézhetik, kirúgják-e lelkészüket vagy sem.

4. típus - Fontosság

[Egyáltalán nem fontos - alig fontos - egy kicsit fontos - kissé fontos - elég fontos - nagyon fontos - alapvető]

A fontossági skálák azt értékelik, hogy a nem létfontosságú vagy létfontosságú emberek mennyire tartanak egy terméket, szolgáltatást, ágazatot, tevékenységet vagy gyakorlatilag bármit . Az ilyen ordinális skála eredményei gyakran meglepőek, ezért a vállalkozásoknak érdemes ezt a skálát figyelembe venniük, hogy értékes betekintést nyerjenek kínálatuk észlelt fontosságába. Ez az információ segíthet nekik az erőforrások rangsorolásában és azokra a területekre összpontosítani, amelyek valóban fontosak az ügyfeleik számára.

Néhány példa a fontossági sorrendi skálára: 

• Egy étterem, amelyben arra kérik az ügyfeleket, hogy terjesszék elő a számukra legfontosabbat. Az innen származó adatok felhasználhatók annak kiderítésére, hogy a szolgáltatás mely részeire kell a menedzsmenttől a legnagyobb figyelmet fordítani.
• Véleményeket gyűjtő felmérés az étrendhez és a testmozgáshoz való hozzáállásról. Az adatok felhasználhatók annak megállapítására, hogy a közvélemény mennyire tartja fontosnak a fittség megőrzésének bizonyos szempontjait.

5. típus - megállapodás

[Teljesen nem értek egyet - nem értek egyet - sem nem értek egyet, sem nem értek egyet - egyetértek - teljesen egyetértek]

Az egyetértési ordinális skálák segítenek meghatározni, hogy egy személy milyen mértékben nem ért egyet vagy nem ért egyet egy állítással . Ezek a legszélesebb körben használt ordinális skála példák, mivel bármilyen olyan állítással használhatók, amelyre konkrét választ szeretnénk.

Néhány példa a megállapodás rendes léptékére: 

• Egy vállalat, amely felmérte ügyfeleit a weboldaluk használhatóságával kapcsolatban. Konkrétan nyilatkozhatnak arról, hogy maga a vállalat mit gondol, majd megnézhetik, hogy felhasználóik egyetértenek-e vagy sem. 
• Munkáltató, amely összegyűjti az alkalmazottak véleményét a munkahelyi környezetről. A nézeteltérések és egyetértés szintjétől függően kitalálhatják, hogy mit kell javítani az alkalmazottak érdekében.

6. típus - elégedettség

[Mélyen elégedetlen - elégedetlen - kissé elégedetlen - semleges - kissé elégedett - elégedett - nagyon elégedett]

Ez ismét egy széles körben használt példa az ordinális skálára, mivel az „elégedettség” a vállalkozások végső célja . Egy felmérés minden része, így vagy úgy, megpróbál információkat gyűjteni egy szolgáltatással való elégedettségről, de az elégedettségi ordinális skálák ezt nyíltan és egyértelműen teszik.

Néhány példa az elégedettség ordinális skálájára:

• Egy egyetem egyre elégedettebb a beiratkozási szolgáltatásával. Az adatok segíthetnek abban, hogy meghatározzák, melyik szempontot kell leginkább javítani a potenciális leendő hallgatók számára.
• Egy politikai párt az elmúlt évben tett erőfeszítéseikről szurkol a támogatóiknak. Ha támogatóik bármilyen módon elégedetlenek a párt előrehaladásával, akkor elkezdhetik megkérdezni őket arról, hogy mit szeretnének másképp csinálni. 

7. típus - Teljesítmény

[Jól a szabványok alatt – az elvárások alatt – körülbelül olyan, mint az elvárások szerint – az elvárásokon felül – valóban felülmúlja az elvárásokat

A teljesítmény ordinális skálái nagyon hasonlítanak az elégedettségi ordinális skálákhoz, amelyek egy szolgáltatás általános hatékonyságát és eredményességét mérik. A finom különbség azonban az, hogy ez a fajta ordinális skála a végső teljesítményt a szolgáltatással kapcsolatos előre meghatározott elvárásokhoz viszonyítva méri .

Néhány példa a teljesítmény ordinális léptékére:

• Egy vállalat, amely vásárlói véleményeket gyűjt a vásárlásuk és szállításuk minden aspektusáról. Az adatok felhasználásával megnézhetik, hogy az ügyfelek hol támasztanak nagy elvárásokat, és hol nem teljesíti azokat a vállalat.
• Egy filmstúdió, amely megpróbálja kideríteni, hogy legújabb produkciójuk megfelel-e a hype-nak. Ha nem, akkor vagy lehetséges, hogy a filmet előzetesen túlzottan felpörgették, vagy hogy nem sikerült leadni, vagy mindkettő.

8. típus - valószínűség

[Egyáltalán nem – Valószínűleg nem – Talán – Valószínűleg – Biztosan

A valószínűségi ordinális skálák nagyszerű módja annak, hogy kitaláljuk, mennyire valószínű vagy valószínűtlen, hogy egy személy a jövőben meg fogja tenni a szóban forgó cselekvést . Ez gyakran bizonyos feltételek teljesülése után történik, például egy tranzakció vagy egy orvosi beavatkozás befejezésekor.

Néhány példa a valószínűségi ordinális skálára: 

• Az a cég, amely megpróbálja meghatározni, hogy az ügyfelek hány százaléka lesz a márka szószólója a szolgáltatás igénybevétele után. Ez olyan információkat fed fel, amelyek segíthetnek a márkahűség kiépítésében több csatornán keresztül.
• Orvosi felmérés az orvosok számára annak meghatározására, hogy egy bizonyos típusú gyógyszert felírnak-e az első használat után. Az adatok elősegítik a gyógyszergyártók hitelességének növelését a gyógyszerükkel kapcsolatban.

9. típus - fejlesztés

[Drámai módon romlott - romlott - ugyanaz maradt - továbbfejlesztve - drámai módon javítva]

A fejlesztési ordinális skálák egy adott időszakban elért haladás mérőszámát adják . Azt mérik, hogy az egyén milyen mértékben érzékeli a helyzet romlását vagy javulását a változás bevezetése után.

Néhány javítási rendes skála: 

• Egy vállalat, amely kikéri alkalmazottai véleményét arról, hogy mely részlegek romlottak vagy fejlődtek az elmúlt évben. Ez segíteni fogja őket abban, hogy érdemi erőfeszítéseket tegyenek az előrehaladás érdekében bizonyos területeken.
• Egy klimatológus, aki az elmúlt 10 évben a lakosság klímaváltozásról alkotott véleményét kutatja. Az ilyen jellegű adatok összegyűjtése elengedhetetlen a környezetvédelemmel kapcsolatos hozzáállás megváltoztatásához.

10. típus - önképesség

[Teljes kezdő - Kezdő - Középszintű - Középszintű - Középszintű - Haladó - Összesen szakértő]

Az önbizalom ordinális skálái nagyon érdekesek lehetnek. Egy adott feladatban valakinek a kompetenciájának észlelt szintjét mérik , ami azt jelenti, hogy vadul változhatnak attól függően, hogy a csoporton belüli különböző válaszadók milyen önbecsülési szinttel rendelkeznek.

Néhány példa az önképesség ordinális skálájára: 

• Nyelvtanár, aki megpróbálja meghatározni, hogy diákjaik mennyire magabiztosak a nyelvtudás bizonyos területein. A tanár ezt megteheti egy óra vagy tanfolyam előtt vagy után, hogy meghatározza az ön által észlelt képesség időbeli javulását.
• Egy kérdező kérdezi a jelölteket saját erősségeikről és gyengeségeikről egy állásinterjú során. Ezzel segíthet kiválasztani a megfelelő jelöltet a munkára.

Rendes mérlegek vs egyéb mérlegtípusok

Most, hogy alaposan megvizsgáltunk néhány sorrendbeli skála példát, felmerülhet a kérdés, hogy a sorrend skála formátuma hogyan különbözik a többi skálától.

Általában, amikor ordinális skálákról beszélünk, egy lélegzetvételben említjük őket a négy mértékskálával , amelyek a következők:

• Névleges mérlegek
• Rendes mérlegek
• Intervallum mérlegek
• Aránymérlegek

Vessünk egy pillantást arra, hogy az imént látott sorszám-skála-példák hogyan viszonyulnak a többi 3 skálatípushoz

Rendes skála példa vs névleges skála példa

Egy nominális skála vagy nominális kérdések egy felmérésben abban különböznek az ordinális skálától, hogy az értékeiknek nincs sorrendjük.

Íme egy példa: Néhány egyszerű kutatási adatot gyűjtök a hajszínről. Ha nominális skálát használok, az értékek egyszerűen a különböző hajszíneket jelentik (barna, szőke, fekete stb.). Fontos megjegyezni, hogy itt nincs sorrend ; nem úgy van, mintha a barna szőkéhez vezetne, ami feketéhez és azon túlra.

Míg ha rendes skálát használok, hozzáadhatok értékeket a haj világosságához vagy sötétségéhez, ami van-e rendelése (a fény sötétbe vezet).
Itt egy névleges skála példa a hajszínre

És itt egy ordinális skálájú példa a hajszínre :

Így az ordinális skála példája plusz információkat nyújt . Nemcsak azt mutatja meg, hogy hány válaszadónk van az egyes hajszínekből (ha az egérmutatót bármelyik kör fölé viszi, láthatja, hány választ kapott), hanem azt is láthatjuk, hogy ezek a hajszínek mennyire világosak vagy sötétek egy 5 fokú skálán a „szuper világos” (1) és a „szuper sötét” (5) között.

A ordinális skála szerinti eljárás nagyszerű egy újabb információréteg gyűjtésére. Előfordulhat azonban, hogy olyan problémákba ütközünk, ahol a nominális és a ordinális értékek nem egyeznek meg . Például hogyan lehet egy fekete hajú személynek „szupervilágos” haja is? És milyen értéket választ egy hajtalan személy?

Ezeket a problémákat néhány egyszerű kerülőúttal kezelheti: Az egyik módszer, ha üzenetet hagy a válaszadóknak, amely kiküszöböli az értékek elrontásának esélyét:

• Egy másik módszer az, ha a legalacsonyabb értéket (1) as -ként hagyjuk N / A (nem alkalmazható). Azok a válaszadók, akik kapcsolódni tudnak a nominális skálához, de az ordinális skálához nem, választhatják az N/A lehetőséget, hogy biztosítsák, hogy ne legyen értékkonfliktus. A 'szuper light' érték tehát a (2) állásban kezdődik.

Példák az ordinális léptékre és az intervallumskálára vonatkozó példák

Ahogyan egy ordinális skála több adatot mutat, mint egy nominális skála, úgy egy intervallumskála még többet mutat meg. Az intervallumskála az értékek közötti különbség mértékével foglalkozik . Lássunk tehát néhány intervallumskála példát és intervallumkérdés-példát.

Tegyük fel, hogy egyszerűbb kutatást végzek, ezúttal az emberek ideális hőmérsékletével kapcsolatban otthon és nyaraláskor. Sorozati skála formátumban a következőképpen határoznám meg az értékeimet:

1. Fagyasztó
2. Hideg
3. Mérsékelt
4. Meleg
5. Forró

A rendes léptékű példa nagy problémája az, hogy az teljesen szubjektív. Ami „megfagyasztásnak” számít valaki számára, az mérsékeltnek tekinthető valaki más számára.
Az értékek megfogalmazása alapján mindenki természetesen közép felé húzódjon. Itt a szavak már az ideális hőmérsékletet sugallják, és egy grafikonhoz vezet, amely így néz ki:

Ehelyett egy intervallumskálát kellene használnom, amely pontosan megnevezi az egyes értékeknek megfelelő Celsius vagy Fahrenheit fokokat , például így:

1. Fagyás (0 ° C - 9 ° C)
2. Hideg (10 ° C - 19 ° C)
3. Mérsékelt (20 ° C - 25 ° C)
4. Meleg (26 ° C - 31 ° C)
5. Forró (32 ° C +)

Az értékek ilyen módon történő meghatározása azt jelenti, hogy a válaszadóim egy meglévő és jól ismert skálázási rendszer alapján hozhatják meg döntéseiket , ahelyett, hogy a kérdés írójának elfogult véleménye alapján döntenének.

Teljesen megszabadulhat a megfogalmazástól is, hogy a válaszadókat ne befolyásolják a a szavak erőssége.
Ez azt jelenti, hogy az eredmények mindenképpen meg fognak valósulni változatosabb és pontosabb, mint ez

Példa az ordinális skála vs. arányos léptékre

Az arány skála hasonlít egy intervallum skálához, mivel a számokra és a közöttük lévő különbségekre összpontosít.

Az egyetlen nagy különbség azonban a „valódi nulla” érték jelenléte az arányskálán. Ez a „valódi nulla” a mért érték teljes hiánya.

Például nézze meg ezt a munkatapasztalat arányskáláját

Látható, hogy ez az arányskála példa „0 év” értékkel kezdődik, ami a munkatapasztalat teljes hiányát jelenti. Ez azt jelenti, hogy van egy szilárd, megmozdíthatatlan alapja, amelyről elkezdheti elemzését.

Ne feledd : nem minden nulla érték „valódi nulla”. Az intervallumskálánkból származó 0°C érték nem valódi nulla, mivel a 0°C egy adott hőmérséklet, nem pedig a hőmérséklet hiánya.

A szavazás egyéb módjai

Ne értsenek félre minket; az ordinális skálák tényleg nagyszerűek. De ahhoz, hogy egy igazán lebilincselő felmérést készítsünk az oktatás , a munka , a politika, a pszichológia vagy bármi más területén , érdemes változatosabbá tenni a formátumot.

Az AhaSlides segítségével rengeteg módja van a közönség felmérésének!

1. Feleletválasztós szavazás

A feleletválasztós szavazások a standard szavazási típusok, és oszlopdiagram, fánk vagy kördiagram formájában érhetők el. Egyszerűen írd le a válaszokat, és hagyd, hogy a közönséged válasszon!

🎉 Tudj meg többet: Véletlenszerű csapatgenerátor | A 2024-es véletlenszerű csoportkészítő bemutatja

2. Képválasztási szavazás

A képválasztási közvélemény-kutatások ugyanúgy működnek, mint a feleletválasztós szavazások, csak vizuálisabban!

3. Szófelhő-szavazás

A szófelhő-szavazások egy témára adott rövid, általában egy-két szó hosszú válaszok. A válaszadók körében legnépszerűbb válaszok középen, nagyobb betűmérettel jelennek meg, míg a kevésbé népszerű válaszok kisebb betűmérettel, a dia közepén kívül jelennek meg.

4. Nyílt végű szavazás

A nyílt végű szavazás segít abban, hogy kreatívan és szabadon gyűjts válaszokat. Nincs feleletválasztós vagy szókorlátozás; az ilyen típusú szavazások a részletes, hosszú válaszokat ösztönzik.

🎊 Tanulj meg ingyenes élő kérdezz-felelek adásokat tartani 2024-ben

A tökéletes online lekérdezés eszköz

Minden, amit ebben a cikkben bemutatunk – az ordinális léptékű példák, a névleges, intervallum- és arányskálák, valamint a többi típusú szavazás – mind az AhaSlides-en készült.

AhaSlides egy ingyenes digitális eszköz, amely rendkívül intuitív és rugalmas! Ez egy online szoftver, amely lehetővé teszi, hogy információkat és véleményeket gyűjtsön a világ minden tájáról. A kérdőívet nyitva hagyhatja, hogy a válaszadói anélkül is kitölthessék, hogy Ön ott lenne!
A „skálák” dián keresztül az AhaSlides lehetővé teszi számsorrendi skálák létrehozását számos állításban 3 egyszerű lépés:

1. Írja meg kérdését
2. Nyújtsa be nyilatkozatait
3. Adja hozzá az értékeket

Írja be a csatlakozási kódot a dia tetején, hogy a résztvevő lássa. Miután beírják a kódot a telefonjukon, képesek lesznek megválaszolni a kérdést a sorszámskálán, a csúszkák segítségével az összes állításban.

A közönség válaszadatai az előadáson marad hacsak nem törli, így a sorszámú adatok mindig elérhetők. Ezután bárhol online megoszthatja prezentációját és válaszadatait.
Ha saját sorszámmérleget szeretne létrehozni, valamint számos más típusú közvélemény-kutatást, kattintson az alábbi gombra!

Gyakran ismételt kérdések