10+ příkladů řadové stupnice: Průvodce osvědčenými postupy

V tomto světě zaměřeném na podnikání není žádným překvapením, že společnosti neustále hledají způsoby, jak získat konkurenční výhodu. Od inovativních marketingových strategií až po špičkové technologie, podniky vždy hledají další velkou věc, která je odliší od jejich konkurentů. S tím musí uspokojit neustále se měnící požadavky a očekávání zákazníků. 

 Jedním ze způsobů, jak snadno zjistit, co je třeba zlepšit a řešit, je prostřednictvím zpětné vazby od zákazníků. Pořadová stupnice je jednou z metod, kterou lze použít k měření spokojenosti zákazníků. 

 Pokud o ordinální stupnici slyšíte poprvé, máme to pro vás! 

Níže je 10 atraktivních a poutavých příklady ordinální stupnice, vše vytvořeno pomocí bezplatného softwaru pro hlasování od AhaSlides!

Obsah

Co je to ordinální stupnice?

An řadové měřítko, také označované jako pořadové údaje, je typ měřítka, který umožňuje jednotlivcům hodnotit nebo hodnotit položky na základě jejich relativní pozice nebo preference. Poskytuje strukturovaný způsob získávání zpětné vazby a pochopení úrovně spokojenosti zákazníků s produktem nebo službou

Jednoduše řečeno, je to systém statistického škálování, se kterým pracuje objednat. Pořadové stupnice obvykle fungují na a 1 5 na nebo 1 10 na systém hodnocení, kde 1 představuje odpověď s nejnižší hodnotou a 10 představuje odpověď s nejvyšší hodnotou.

Abyste získali jasnější obrázek, podívejme se na jeden super přímý a běžný příklad: jak jste spokojeni s našimi službami?

Je pravděpodobné, že jste tento typ příkladu v pořadové stupnici již viděli. Používá se k měření spokojenost zákazníků na pětibodové stupnici:

1. Velmi nespokojeni
2. Nespokojený
3. Neutrální
4. Spokojený
5. Velmi spokojen

Společnosti mohou přirozeně pomocí ordinální stupnice spokojenosti určit, zda potřebují zlepšit své služby. Pokud trvale zaznamenávají nízká čísla (1 s a 2 s), znamená to, že akce je mnohem naléhavější, než kdyby zaznamenávala vysoká čísla (4 s a 5 s).

V tom spočívá krása ordinálních stupnic: jsou velmi jednoduché a jasné. S tím je to snadné shromáždit a analyzovat data v naprosto jakékoli oblasti. K tomu používají kvalitativní i kvantitativní data:

• Kvalitativní - Pořadové stupnice jsou kvalitativní, protože se zaměřují na slova, která definují konkrétní hodnotu. Lidé například vědí, jak se cítí uspokojivá zkušenost, zatímco pro ně je obtížnější definovat zkušenost „7 z 10“.
• Kvantitativní – Jsou kvantitativní, protože každé slovo odpovídá číselné hodnotě. Pokud ordinál ve výzkumu definuje uspokojivou zkušenost jako 7 nebo 8 z 10 zkušeností, pak může snadno porovnat a zmapovat všechna shromážděná data pomocí čísel.

Samozřejmě existuje spousta příkladů ordinální škály mimo sadu odpovědí spokojen/nespokojen. Pojďme se na některé z nich podívat…

10 Příkladů řadové stupnice

Vytvořte libovolnou níže uvedenou řadovou stupnici zdarma pomocí AhaSlides. AhaSlides vám umožní vytvořit pořadovou stupnici s otázkami, výroky a hodnotami a poté umožní vašemu publiku živě zadávat své názory pomocí mobilních telefonů.

Typ # 1 - Znalost

[Vůbec ne známé – Poněkud známé – Středně známé – Docela známé – Velmi známé]

K kontrole se používají ordinální škály obeznámenosti úroveň znalostí že někdo má o určitém tématu. Z tohoto důvodu jsou velmi užitečné pro informování o budoucích reklamních snahách, osvětových kampaních a vzdělávacích plánech. 

Některé příklady ordinální stupnice známosti: 

• Společnost testující své publikum, aby zjistila, jak jsou seznámeni s určitými produkty. Data, která z toho vyplývají, mohou vést k reklamním snahám o produkty, které zaznamenaly nižší známost.
• Učitel zkouší své studenty na znalost určitého předmětu. To dává učiteli představu o tom, jakou úroveň předchozích znalostí o daném předmětu lze předpokládat, než se rozhodne, kde ho začne učit.

Potřebujete více živých anket pro učebnu? Podívejte se na tyto aplikace pro učitele zde! 

Typ # 2 - Frekvence

[Nikdy - Zřídka - Někdy - Často - Vždy]

K měření se používají ordinální škály frekvence jak často se činnost provádí. Jsou užitečné při posuzování aktivního chování a kde je začít měnit.

Některé příklady frekvenční ordinální stupnice: 

• Řadový průzkum shromažďující informace o tom, do jaké míry veřejnost dodržuje pravidla. Údaje lze použít ke zjištění, jak dobře nebo špatně funguje veřejná informační kampaň.
• Společnost shromažďující informace o tom, jak je kupující na svých webových stránkách ovlivněn. Společnost může tato data použít k zaměření na určité typy populárnějších médií, jako jsou video nebo bannerové reklamy, na rozdíl od jiných méně sledovaných médií.

Typ # 3 - Intenzita

[Žádná intenzita - Mírná intenzita - Střední intenzita - Silná intenzita - Extrémní intenzita]

Intensity Ordinal Scale obvykle testují síla pocitu nebo zkušenosti. Toto je často obtížně měřitelná metrika, protože se týká něčeho koncepčnějšího a subjektivnějšího, než co se obvykle měří v řadových stupnicích.

Některé příklady řadové stupnice intenzity: 

• Lékařské zařízení testující pacienty na jejich vnímané úrovni bolesti před a po léčbě. Údaje lze použít k určení účinnosti služby nebo postupu.
• Bohoslužba testuje věřící na sílu kázání. Data mohou využít k tomu, aby zjistili, zda mají svého pastora vyhodit, či nikoli.

Typ # 4 - Důležitost

[Vůbec ne Důležité - Sotva důležité - Trochu důležité - Docela důležité - Docela důležité - Velmi důležité - Základní]

Míra důležitosti ordinálních škál jak nepodstatné nebo podstatné lidé najdou produkt, službu, sektor, aktivitu nebo docela hodně nic být. Výsledky tohoto typu ordinální škály jsou často překvapivé, takže podniky by měly zvážit tento typ škály, aby získaly cenné poznatky o vnímané důležitosti svých nabídek. Tyto informace jim mohou pomoci určit priority zdrojů a zaměřit se na oblasti, které jsou pro jejich zákazníky skutečně důležité. 

Některé příklady ordinální stupnice důležitosti: 

• Restaurace žádající zákazníky, aby předložili to, co je pro ně nejdůležitější. Data odtud mohou být použita k určení, které části služby vyžadují ze strany vedení největší pozornost.
• Průzkum shromažďující názory na postoje k dietě a cvičení. Pomocí údajů lze zjistit, jak důležité vidí veřejnost určité aspekty udržování kondice.

Typ # 5 - Dohoda

[Rozhodně nesouhlasím - Nesouhlasím - Ani souhlasím, ani nesouhlasím - souhlasím - rozhodně souhlasím]

Ordinální škály shody pomáhají určit, do jaké míry daná osoba nesouhlasí nebo souhlasí s prohlášením. Toto jsou některé z nejpoužívanějších příkladů řadové stupnice, protože je lze použít s jakýmkoli výrokem, na který chcete získat konkrétní odpověď.

Některé příklady shody ordinálních stupnic: 

• Společnost zaměřená na zákazníky ohledně použitelnosti jejich webových stránek. Mohou učinit konkrétní prohlášení o tom, co si společnost myslí sama, a poté zjistit, zda jejich uživatelé s těmito prohlášeními souhlasí nebo nesouhlasí. 
• Zaměstnavatel shromažďující názory zaměstnanců na pracovní prostředí. V závislosti na míře neshody a souhlasu s jejich výroky mohou zjistit, co je třeba napravit ve prospěch zaměstnanců.

Typ # 6 - Spokojenost

[Hluboko nespokojeni - Nespokojeni - Poněkud nespokojeni - Neutrální - Poněkud spokojeni - Spokojeni - Velmi spokojeni]

Toto je opět široce používaný příklad ordinální stupnice, protože „spokojenost“ je konečný cíl podnikůVšechny části průzkumu se tak či onak snaží shromáždit informace o spokojenosti se službou, ale ordinální škály spokojenosti to dělají otevřeně a zjevně.

Některé příklady ordinální škály spokojenosti:

• Univerzita shromažďující úroveň spokojenosti se svou službou zápisu. Data jim mohou pomoci určit, který aspekt je pro potenciální budoucí studenty potřeba nejvíce zlepšit.
• Politická strana dotazující se svých příznivců na jejich úsilí za poslední rok. Pokud jsou jejich příznivci jakýmkoli způsobem nespokojeni s postupem strany, mohou je začít volit podle toho, co by chtěli udělat jinak. 

Typ # 7 - Výkon

[Zcela pod standardem – Pod očekáváním – Přibližně podle očekávání – Nad očekáváním – Opravdu překonal očekávání]

Ordinální škály výkonu jsou velmi podobné ordinálním škálám spokojenosti, které měří celkovou efektivitu a účinnost služby. Jemný rozdíl však spočívá v tom, že tento typ ordinální škály obvykle měří konečný výkon. ve vztahu k něčímu předem stanovenému očekávání této služby.

Některé příklady výkonnostní ordinální stupnice:

• Společnost shromažďující recenze zákazníků o každém aspektu jejich nákupu a dodání. Mohou pomocí dat zjistit, kde zákazníci kladou velká očekávání a kde je společnost nesplňuje.
• Filmové studio, které se snaží zjistit, zda jejich nejnovější produkce dostála humbuku. Pokud ne, je možné, že film byl předem přehnaný, nebo se mu nepodařilo doručit, nebo obojí.

Typ # 8 - Pravděpodobnost

[Vůbec ne – Pravděpodobně ne – Možná – Pravděpodobně – Určitě]

Ordinální stupnice pravděpodobnosti jsou skvělým způsobem, jak zjistit jak pravděpodobné nebo nepravděpodobné, že člověk v budoucnu podnikne zmíněnou akci. To je často po splnění určitých podmínek, například po dokončení transakce nebo lékařského postupu.

Některé příklady pravděpodobnostní ordinální škály: 

• Společnost, která se snaží určit, jaké procento jejich zákazníků se po použití služby stane obhájci značky. Tím se odhalí informace, které mohou pomoci budovat věrnost značce napříč více kanály.
• Lékařský průzkum pro lékaře, který určuje pravděpodobnost předepisování určitého typu léků po prvním použití. Data pomohou farmaceutickým společnostem rozvíjet důvěryhodnost jejich léků.

Typ # 9 - Vylepšení

[Dramaticky se zhoršilo - Zhoršilo se - Zůstalo stejné - Vylepšeno - Dramaticky vylepšeno]

Ordinální škály zlepšení poskytují metriku pro pokrok v určitém časovém období. Měří individuální vnímání toho, do jaké míry se stav věcí po zavedení změny zhoršil nebo zlepšil.

Některé příklady ordinální stupnice vylepšení: 

• Společnost, která se ptá svých zaměstnanců na názor, která oddělení se za poslední rok zhoršila nebo zlepšila. To jim pomůže vyvinout smysluplnější úsilí o pokrok v určitých oblastech.
• Klimatolog provádějící výzkum vnímání změny klimatu veřejností za posledních 10 let. Shromažďování tohoto druhu dat je zásadní pro změnu postojů k ochraně životního prostředí.

Typ # 10 - Soběstačnost

[Úplný začátečník - Začátečník - Mírně pokročilí - Mírně pokročilí - Post-Středně pokročilí - Pokročilý - Celkově odborník]

Ordinální škály pro měření vlastních schopností mohou být velmi zajímavé. Měří něčí vnímaná úroveň kompetence u určitého úkolu, což znamená, že se mohou divoce lišit v závislosti na úrovni sebeúcty, kterou mají různí respondenti ve skupině.

Některé příklady ordinální škály sebeschopnosti: 

• Učitel jazyka, který se snaží zjistit, jak jsou si jejich studenti jisti v určitých oblastech jazykových schopností. Učitel to může udělat před nebo po hodině nebo kurzu, aby zjistil zlepšení schopnosti vnímat sebe sama v průběhu času.
• Tazatel ptající se kandidátů na jejich silné a slabé stránky během pracovního pohovoru. To vám může pomoci vybrat správného kandidáta na danou práci.

Pořadové váhy vs. jiné typy vah

Nyní, když jsme se důkladně podívali na několik příkladů řadové stupnice, možná vás zajímá, jak se formát řadové stupnice liší od ostatních stupnic.

Obvykle, když mluvíme o ordinálních stupnicích, mluvíme o nich stejným dechem jako Čtyři stupnice měření, což jsou:

• Nominální váhy
• Pořadové váhy
• Intervalové stupnice
• Poměrové váhy

Pojďme se podívat na to, jak příklady řadové stupnice, které jsme právě viděli, ve srovnání s ostatními 3 typy stupnice ...

Příklad řadové stupnice vs Příklad jmenovité stupnice

Nominální škála nebo nominální otázky v průzkumu se od ordinální škály liší tím, jak jsou její hodnoty nemají žádnou objednávku jim.

Zde je příklad: Sbírám několik jednoduchých výzkumných údajů o barvě vlasů. Pokud používám jmenovitou stupnici, hodnoty budou jednoduše různé barvy vlasů (hnědá, blond, černá atd.). Všimněte si, že existuje žádná objednávka tady; není to jako hnědá vede k blond, která vede k černé a dále.

Zatímco když používám ordinální stupnici, mohu přidat hodnoty pro světlost nebo tmavost vlasů, které má objednávku (světlo vede k tmě).
Tady je nominální měřítko příklad o barvě vlasů

A tady je řadový příklad o barvě vlasů:

Tímto způsobem nám dává příklad řadové stupnice informace navíc. Nejen, že odhaluje, kolik respondentů každé barvy vlasů máme (můžete najet myší na libovolný kruhový bod, abyste viděli, kolik odpovědí dostal), ale také můžeme vidět světlost nebo tmavost těchto barev vlasů na 5- bodová stupnice mezi „super světlým“ (1) a „super tmavým“ (5).

Dělat věci řadovým způsobem je skvělé pro shromažďování další vrstvy informací. Můžete však narazit na několik problémů, kde jsou jmenovité a pořadové hodnoty neshodují se. Například, jak může mít člověk s černými vlasy také „super světlé“ vlasy? A jakou hodnotu si zvolí člověk bez vlasů?

Tyto problémy můžete vyřešit pomocí několika jednoduchých řešení: Jedním ze způsobů je opustit a zpráva pro respondenty, kteří vylučují možnost zmatení hodnot:

• Jiným způsobem je ponechat nejnižší hodnotu (1) jako N / A (není k dispozici). Respondenti, kteří se mohou vztahovat k nominální škále, ale ne k ordinální škále, mohou zvolit N/A, aby zajistili, že nedojde ke konfliktu hodnot. Hodnota „super light“ tedy začne svítit (2).

Příklady řadového měřítka vs. příklady intervalového měřítka

Stejně jako řadová stupnice odhaluje více dat než nominální stupnice, intervalová stupnice odhaluje ještě více než to. Intervalová stupnice se týká stupeň rozdílu mezi hodnotami. Podívejme se tedy na některé příklady intervalového měřítka a příklady intervalových otázek. 

Řekněme tedy, že provádím další jednoduchý výzkum, tentokrát o ideální teplotě lidí doma a na dovolené. Ve formátu ordinální stupnice bych své hodnoty stanovil takto:

1. zmrazení
2. Studený
3. Mírný
4. Teplý
5. Hot

Velkým problémem tohoto příkladu řadové stupnice je, že je zcela subjektivní. To, co je pro někoho považováno za „zmrazení“, může být pro někoho považováno za „mírné“.
Na základě formulace hodnot bude každý přirozeně gravitovat směrem ke středu. Zde již slova naznačují ideální teplotu a vede to ke grafu, který vypadá takto:

Místo toho bych měl použít intervalovou stupnici, která pojmenuje přesné stupně ve stupních Celsia nebo Fahrenheita které odpovídají každé hodnotě, například:

1. Mrazení (0 ° C - 9 ° C)
2. Studená (10 ° C - 19 ° C)
3. Mírné (20 ° C - 25 ° C)
4. Teplý (26 ° C - 31 ° C)
5. Horké (32 ° C +)

Stanovení hodnot tímto způsobem znamená, že moji respondenti se mohou rozhodovat na základě existujícího a dobře známého škálovací systém, spíše než předpojaté vnímání toho, kdo otázku napsal.

Můžete se také úplně zbavit formulace, aby respondenti nebyli ovlivněni předpojatými představami, které přináší síla slov.
To znamená, že výsledky určitě budou pestřejší a přesnější, takhle

Příklad řadového měřítka vs. příklad poměrového měřítka

Poměrová stupnice je obdobou intervalové stupnice způsobem, který se zaměřuje na čísla a rozdíly mezi nimi.

Jedním velkým rozdílem je však přítomnost hodnoty „skutečné nuly“ v poměrové škále. Tato „skutečná nula“ je úplná absence měřené hodnoty.

Podívejte se například na tuto poměrovou stupnici pracovních zkušeností

Můžete vidět, že tento příklad poměrové škály začíná hodnotou „0 let“, což představuje úplnou absenci jakékoli pracovní zkušenosti. To znamená, že máte pevný, nehybný základ, ze kterého můžete začít s analýzou.

Zapamatovat : ne všechny nulové hodnoty jsou „skutečná nula“. Hodnota 0°C z naší intervalové stupnice není skutečná nula, protože 0°C je specifická teplota, ne absence teploty.

Další způsoby hlasování

Nechápejte nás špatně; ordinální škály jsou opravdu skvělé. Ale abyste vytvořili skutečně poutavý průzkum v oblasti vzdělávání, práce, politiky, psychologie nebo čehokoli jiného, ​​budete chtít formát rozšířit. 

S AhaSlides toho máte hromady způsoby, jak oslovit vaše publikum! 

1. Anketa s více možnostmi

Ankety s výběrem z několika možností jsou standardní druh hlasování a jsou k dispozici ve formě pruhů, koblih nebo koláčových grafů. Jednoduše napište možnosti a nechte své publikum, aby si vybralo!

2. Anketa s výběrem obrázku

Ankety s výběrem obrázků fungují stejně jako anket s výběrem, jen vizuálnější!

3. Anketa Word Cloud

Slovo mraky jsou krátké odpovědi na téma, obvykle dlouhé jedno nebo dvě slova. Nejoblíbenější odpovědi mezi respondenty se objevují uprostřed ve větším textu, zatímco méně oblíbené odpovědi jsou psány menším textem mimo střed snímku.

4. Anketa s otevřeným koncem

Otevřeno anketa vám pomůže sbírat odpovědi kreativně a svobodně. Neexistuje žádný limit pro výběr z více možností nebo slov; tyto typy průzkumů podporují dlouhé odpovědi, které jdou do detailů.

Perfektní nástroj pro online hlasování

Vše, co je uvedeno v tomto článku – příklady řadové škály, příklady nominální, intervalové a poměrové škály, stejně jako další typy anket, byly všechny vytvořeny na AhaSlides.

AhaSlides je bezplatný digitální nástroj, který je super intuitivní a flexibilní! Je to online software, který vám umožňuje shromažďovat informace a názory z celého světa. Svůj průzkum můžete nechat otevřený, aby se ho vaši respondenti mohli zúčastnit, aniž byste tam byli!

Prostřednictvím snímku „hodnotící stupnice“ vám AhaSlides umožňuje vytvářet ordinální stupnice napříč celou řadou tvrzení v 3 jednoduché kroky:

1. Napište svůj dotaz
2. Předložte svá prohlášení
3. Přidejte hodnoty

Zadejte připojovací kód v horní části snímku, aby jej váš účastník viděl. Jakmile zadají kód na svých telefonech, budou moci odpovědět na otázku na vaší ordinální stupnici, pomocí posuvníků, napříč všemi výpisy.

Údaje o odezvě vašeho publika zůstane na vaší prezentaci Pokud se nerozhodnete je vymazat, budou data na ordinální úrovni vždy k dispozici. Svou prezentaci a data z ní pak můžete sdílet kdekoli online.
Pokud si chcete vytvořit vlastní řadové stupnice a mnoho dalších typů hlasování, klikněte na tlačítko níže!