Are you looking for ordinal scale question examples? In this business-centered world, it’s no surprise that companies are constantly seeking ways to gain a competitive edge. From innovative marketing strategies to cutting-edge technology, businesses are always on the lookout for the next big thing that will set them apart from their competitors. With that, they have to satisfy the customers’ ever-changing demands and expectations.
One way to easily identify what needs to be improved and addressed is through the customers’ feedback. An ordinal scale is one method that can be used to measure customer satisfaction.
If it’s your first time hearing about an ordinal scale, we’ve got you covered!
以下是 10 個有吸引力且引人入勝的 序數尺度的例子, all made on AhaSlides’ 免費的投票軟件!
Overview
| 序數標度是什麼時候發現的？ | 1946 |
| 誰發明了序數尺度？ | 黨衛軍史蒂文斯 |
| 順序量表的目的？ | 使用有序響應評估參與者 |
| 序數尺度範例的另一個名稱是什麼？ | 定性數據或分類數據 |
| 百分比是名目百分比還是序數百分比？ | 公稱 |
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目錄
什麼是有序量表？
An 序數尺度，也稱為 序數數據, is a type of measurement scale that allows individuals to rank or rate items based on their relative position or preference. It provides a structured way to gather feedback and understand the customers’ level of satisfaction with a product or service
簡而言之，它是一個統計縮放系統，其運行方式為 訂購. 通常，序數尺度適用於 1年到5年 或 1年到10年 評分系統，1 代表最低值響應，10 代表最高值響應。
為了看得更清楚，讓我們看一個超級簡單和常見的例子： 您對我們的服務滿意嗎？
您以前可能見過這種類型的序數比例示例。 它是用來測量的 客戶滿意度 5 分制:
- 非常不滿意
- 不滿意
- 中性
- 滿意
- 很滿意
自然地，公司可以使用滿意度順序量表來確定他們是否需要改進他們的服務。 如果他們的得分始終較低（1 分和 2 分），那麼這意味著與得分高（4 分和 5 分）相比，採取行動更為緊迫。
這就是序數音階的美妙之處：它們非常簡單明了。 有了這個，就很容易 收集 並分析數據 絕對在任何領域。他們使用 定性和定性數據 去做這個：
- 定性 – 序數量表是定性的，因為它們專注於定義特定值的詞。 例如，人們知道滿意的體驗是什麼感覺，而他們很難定義“7 分中有 10 分”的體驗。
- 量 – 它們是定量的，因為每個單字對應一個數值。如果研究中的序數將滿意的體驗定義為十分之七或八，那麼他們可以輕鬆地透過數字對所有收集到的數據進行比較和繪製圖表。
當然，在滿意/不滿意響應集之外還有很多有序量表示例（包括作為 測驗類型）。讓我們來看看其中的一些...
10 個序數比例示例
使用 AhaSlides 免費建立以下任何序數尺度。 AhaSlides 讓您建立一個包含問題、陳述和數值的序數尺度，然後讓您的觀眾使用他們的手機即時輸入他們的意見。
類型 #1 – 熟悉度
[完全不熟悉 – 有點熟悉 – 比較熟悉 – 相當熟悉 – 非常熟悉]
熟悉度序數表用於檢查 知識水平 有人對某個話題有興趣。 因此，它們對於為未來的廣告工作、宣傳活動和教育計劃提供信息非常有用。
一些熟悉度序數表的例子：
- 一家公司測試其受眾以了解他們對某些產品的熟悉程度。 由此產生的數據可能會導致對熟悉度較低的產品進行廣告宣傳。
- 一位老師測試學生對某一科目的熟悉程度。 這讓教師在決定從哪裡開始教授它之前，可以了解關於該主題的先驗知識水平。
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類型 #2 – 頻率
[從不 - 很少 - 有時 - 經常 - 總是]
頻率序數尺度用於測量 活動的執行頻率. 它們對於判斷主動行為以及從哪裡開始改變它們很有用。
一些頻率序數尺度的例子：
- 一項有序調查，收集有關公眾遵守規則程度的資訊。這些數據可用於確定公共資訊活動的執行情況。
- 一家公司收集有關買家如何在其網站上受到影響的資訊。該公司可以利用這些數據來關注某些類型的更受歡迎的媒體，例如影片或橫幅廣告，而不是其他觀看次數較少的媒體。
類型 #3 – 強度
【無強度-輕度強度-中等強度-強強度-極限強度】
強度序數量表通常測試 感覺或經驗的強度. 這通常是一個難以衡量的指標，因為它與通常以序數尺度衡量的東西相比更具概念性和主觀性。
一些強度順序量表示例：
- 一家醫療機構測試患者在治療前後感知的疼痛程度。 該數據可用於確定服務或程序的功效。
- A 教堂服務 用佈道的力量測試去教堂的人。 他們可以使用這些數據來判斷是否要解僱他們的牧師。
類型 #4 – 重要性
[一點都不重要——幾乎不重要——有點重要——有點重要——很重要——非常重要——基本]
重要性順序量表比率 非必要或必要 人們發現產品、服務、部門、活動或幾乎 什麼 成為。 這種順序規模類型的結果通常令人驚訝，因此企業應該考慮這種類型的規模，以獲得有關其產品的感知重要性的寶貴見解。 這些信息可以幫助他們優先考慮資源並專注於對客戶真正重要的領域。
一些重要性序數表的例子：
- 一家餐廳要求顧客提出對他們來說最重要的事情。 此處的數據可用於確定服務的哪些部分最需要管理層關注。
- 一項調查收集意見 關於飲食和運動的態度。數據可以用來了解大眾對健身某些方面的看法有多重要。
類型 #5 – 協議
【非常不同意——不同意——既不同意也不反對——同意——非常同意]
協議序數表有助於確定一個人的程度 不同意或同意某陳述. 這些是一些最廣泛使用的序數比例示例，因為它們可以與您想要特定答案的任何語句一起使用。
一些協議序數表示例：
- 一家公司對其客戶的網站可用性進行調查。 他們可以就公司本身的想法做出具體的陳述，然後看看他們的用戶是否同意或不同意這些陳述。
- 雇主收集員工對工作環境的意見。 根據對其陳述的不同程度和同意程度，他們可以找出為了員工的利益需要解決哪些問題。
類型 #6 – 滿意度
【非常不滿意——不滿意——有點不滿意——一般——有點滿意——滿意——非常滿意]
同樣，這是一個廣泛使用的序數尺度示例，因為“滿意度”是 企業的最終目標. 調查的所有部分，以一種或另一種方式，試圖收集有關服務滿意度的信息，但滿意度順序量表公開而明顯地做到了這一點。
一些滿意度順序量表示例：
- 一所大學對其招生服務非常滿意。 這些數據可以幫助他們確定未來潛在學生最需要改進的方面。
- 一個政黨對他們的支持者在過去一年的努力進行民意調查。 如果他們的支持者對黨的進展有任何不滿，他們可以開始對他們希望採取的不同做法進行民意調查。
類型 #7 – 性能
[遠低於標準-低於預期-與預期基本一致-高於預期-確實超出預期
績效序數量表與滿意度序數量表非常相似，後者衡量服務的整體有效性和效率。 然而，微妙的區別是這種類型的序數量表傾向於衡量最終表現 與某人預先確定的期望有關 那個服務。
一些性能順序量表示例：
- 一家收集客戶對其購買和交付各個方面的評論的公司。 他們可以使用這些數據來了解客戶在哪些方面寄予了很高的期望，以及公司在哪些方面未能滿足這些期望。
- 一家電影製片廠試圖了解他們的最新作品是否符合炒作。 如果不是，則可能是電影事先被過度宣傳或未能交付，或兩者兼而有之。
類型 #8 – 可能性
[一點也不——可能不是——也許——可能——當然
可能性序數尺度是一個很好的計算方法 一個人將來採取上述行動的可能性有多大. 這通常是在滿足某些條件之後，例如交易或醫療程序完成後。
一些似然序數尺度示例：
- 一家公司試圖確定在使用該服務後有多少客戶會成為該品牌的擁護者。 這將揭示有助於跨多個渠道建立品牌忠誠度的信息。
- 一項針對醫生的醫學調查，以確定他們在首次使用某種藥物後開出某種藥物的可能性。 這些數據將幫助製藥公司提高其藥物的可信度。
類型 #9 – 改進
[顯著惡化 - 惡化 - 保持不變 - 改善 - 顯著改善]
改進序數量表提供了以下指標： 在特定時間段內取得進展. 它們衡量個人對實施變革後事態惡化或改善的程度的看法。
一些改進序數尺度示例：
- 一家公司詢問員工對過去一年中哪些部門表現惡化或有所改善的意見。 這將幫助他們做出更有意義的努力，以在某些領域取得進展。
- 一位氣候學家對過去 10 年中公眾對氣候變化的看法進行研究。 收集此類數據對於改變保護環境的態度至關重要。
類型 #10 – 自我能力
【完全初級-初級-中級前-中級-中級後-高級-完全專家】
自我能力序數量表可能非常有趣。 他們衡量某人的 對某項任務的感知能力水平，這意味著他們可能會因群體中不同受訪者的自尊水平而有很大差異。
一些自我能力序數量表示例：
- 一位語言教師試圖確定他們的學生在某些語言能力領域的自信程度。 教師可以在課程或課程之前或之後這樣做，以確定隨著時間的推移自我感知能力的提高。
- 面試官在求職面試中詢問候選人自己的優勢和劣勢。 這樣做可以幫助挑選出適合這份工作的候選人。
序數尺度與其他類型的尺度
既然我們已經徹底查看了一些序數比例示例，您可能想知道序數比例格式與其他比例格式有何不同。
通常，當我們談論序數尺度時，我們與 四種測量尺度， 哪個是：
- 名義尺度
- 序數
- 間隔量表
- 比例尺
讓我們來看看我們剛剛看到的序數比例示例與其他 3 種類型的比例相比如何……
序數比例示例與名義比例示例
調查中的名義量表或名義問題與有序量表的不同之處在於其值 沒有訂單 給他們。
這是一個例子：我正在收集一些關於頭髮顏色的簡單研究數據。 如果我使用標稱比例，則這些值將只是不同的頭髮顏色（棕色、金色、黑色等）。請注意，有 沒有訂單 這裡; 它不像棕色導致金發，導致黑色和超越。
而如果我使用序數比例，我可以為頭髮的亮度或暗度添加值，這 有訂單 （光明導致黑暗）。
這裡有一個 關於頭髮顏色的標稱比例示例
這是一個 關於頭髮顏色的序數比例示例:
這樣，序數尺度的例子給了我們 額外的信息。 它不僅顯示了我們對每種頭髮顏色有多少受訪者（您可以將滑鼠懸停在任何圓形點上以查看它得到了多少回應），而且我們還可以在5- 上看到這些頭髮顏色的亮度或暗度「超亮」(1) 和「超暗」(5) 之間的點比例。
以有序規模的方式做事非常適合收集另一層信息。 但是，您可能會遇到一些問題，其中名義值和序數值 不匹配. 比如，黑頭髮的人怎麼可能也有“超輕”的頭髮？ 沒有頭髮的人選擇什麼價值？
您可以透過幾個簡單的解決方法來解決這些問題： 一種方法是留下 信息 對於消除弄亂值的可能性的受訪者：
- 另一種方法是將最低值 (1) 保留為 不適用（不適用）。 可以理解名目量表但不能理解序數量表的受訪者可以選擇“不適用”，以確保不存在價值衝突。 因此，「超輕」值將從 (2) 開始。
序數尺度示例與區間尺度示例
正如序數尺度比名義尺度揭示更多數據一樣，區間尺度揭示的數據甚至更多。 區間尺度與 值之間的差異程度. 那麼，讓我們看一些區間尺度示例和區間問題示例。
所以，假設我正在做更簡單的研究，這次是研究人們在家和度假時的理想溫度。 在序數尺度格式中，我會這樣列出我的值：
- 冷凍保存
- 冷
- 適度的
- 溫暖
- 熱賣
這個序數比例示例的大問題是它是 完全主觀的. 對某人來說被認為是“凍結”的，對其他人來說可能被認為是“溫和”。
憑藉價值觀的措辭，每個人都會自然而然地 偏向中間。 這就是文字已經暗示理想溫度的地方，它導致了一個如下圖所示的圖表：
相反，我應該使用一個間隔標度，它將命名 準確度數 以攝氏或華氏為單位 對應於每個值，如下所示：
- 冷凍 (0°C – 9°C)
- 冷 (10°C – 19°C)
- 溫帶 (20°C – 25°C)
- 溫暖 (26°C – 31°C)
- 熱 (32°C +)
以這種方式設定價值觀意味著我的受訪者可以根據現有的和眾所周知的 縮放系統，而不是提出問題的人的偏見。
你也可以完全去掉措辭，這樣受訪者就不會受到由 言語的力量.
這樣做意味著結果必然是 更加多樣和準確， 像這樣
序數比例示例與比率比例示例
比率量表與區間量表的相似之處在於它關注數字及其之間的差異。
然而，一個很大的區別是“真零”值的比例尺的存在。 這個“真零”是 完全沒有被測量的值.
例如，看看工作經驗的比例範圍
您可以看到，此比率比例示例以“0 年”值開始，這表示完全沒有任何工作經驗。 這意味著您有一個堅實的、不可移動的基礎來開始分析。
記得：並非所有零值都是“真正的零”。 我們的區間刻度中的 0°C 值不是真正的零，因為 0°C 是一個特定的溫度， 不是沒有溫度.
其他投票方式
請不要誤會我們的意思； 序數尺度確實很棒。 但要在以下領域進行真正有吸引力的調查 教育, 工作、政治、心理學或其他任何領域，你都會想要擴展這種格式。
使用 AhaSlides，您將獲得大量 對觀眾進行民意調查的方法!
1. 多項選擇投票
多項選擇投票 是標準的投票類型，有條形圖、甜甜圈圖或餅圖形式。 只需寫下選擇，讓您的觀眾選擇！
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2. 形象選擇投票
圖像選擇投票的工作方式與多項選擇投票的工作方式大致相同，只是更加直觀！
3.詞云投票
Word Cloud Polls 是對某個主題的簡短回答，通常是一兩個字長。受訪者中最受歡迎的答案以較大的文字顯示在中心，而較不受歡迎的答案則以較小的文字寫在幻燈片中心之外。
4. 開放式投票
開放式 民意調查可幫助您創造性和自由地收集答案。沒有多項選擇或字數限制；這類民調鼓勵提供詳細的長篇答案。
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本文中介紹的所有內容——序數尺度範例、名目尺度、區間尺度和比率尺度範例以及其他類型的民意調查，都是在 AhaSlides 上製作的。
啊哈幻燈片 is a free digital tool that’s super intuitive and flexible! It’s an online software that allows you to gather information and opinions from all over the world. You can leave your survey open, so that your respondents can take it without you even being there!
透過「尺度」投影片，AhaSlides 可讓您在一系列語句中建立序數尺度 ３個簡單步驟:
- 寫你的問題
- 提出你的陳述
- 添加值
在幻燈片頂部輸入加入代碼以供參與者查看。 一旦他們在手機上輸入代碼，他們將能夠通過滑塊在所有陳述中回答您的順序問題。
您的受眾的響應數據 將保留在您的演示文稿中 除非您選擇擦除它，否則序數級別數據始終可用。 然後，您可以在任何地方在線共享您的演示文稿及其響應數據。
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常見問題
什麼是序數量表？
序數量表是統計和研究中使用的一種測量量表。 它允許根據數據點的相對位置或特定特徵或屬性的級別對數據點進行排名或排序。
在有序尺度中，數據點按有意義的順序排列，但類別或等級之間的差異不一定是統一的或可量化的。
順序尺度的前 4 個關鍵特徵？
序數量表的主要特徵：排名、順序、名義統一差異、示例和有限的算術運算。 序數尺度提供有關數據點順序或排名的有價值信息，允許根據相對位置進行比較和分析。 但是，它們不提供精確的差異度量或允許進行有意義的數學計算。
Differences between nominal scale and ordinal scale?
Nominal scale and ordinal scale are two types of measurement scales used in statistics and research. They differ in the level of information and the nature of the relationships they can establish between the data points. Check out this guide to understand the 例子!
什麼是序數尺度的例子？
You can use the ordinal scale for many purposes, such as rating customer satisfaction rating and degree, education qualification and socio-economic status…
