Mehr als 10 Beispiele für Ordinalskalen: Ein Best-Practice-Leitfaden

In dieser geschäftsorientierten Welt ist es keine Überraschung, dass Unternehmen ständig nach Möglichkeiten suchen, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Von innovativen Marketingstrategien bis hin zu Spitzentechnologie sind Unternehmen immer auf der Suche nach dem nächsten großen Ding, das sie von ihren Mitbewerbern abhebt. Dabei müssen sie die sich ständig ändernden Anforderungen und Erwartungen der Kunden erfüllen. 

 Eine Möglichkeit, leicht zu erkennen, was verbessert und angegangen werden muss, ist das Feedback der Kunden. Eine Ordinalskala ist eine Methode, mit der die Kundenzufriedenheit gemessen werden kann. 

 Wenn Sie zum ersten Mal von einer Ordinalskala hören, sind Sie bei uns richtig! 

Unten sind 10 attraktive und ansprechende Beispiele für Ordinalskalen, alle erstellt auf AhaSlides' kostenlose Polling-Software!

Inhaltsverzeichnis

• Übersicht
• Was ist eine Ordnungsskala?
• 10 Beispiele für Ordnungsskalen
• Ordnungsskalen gegen andere Arten von Skalen
• Andere Möglichkeiten zur Abstimmung
• Perfektes Online-Umfragetool
• Häufigste Fragen

Was ist eine Ordnungsskala?

An Ordnungsskala, auch bezeichnet als ordinale Datenist eine Art Messskala, die es Einzelpersonen ermöglicht, Artikel basierend auf ihrer relativen Position oder Präferenz zu ordnen oder zu bewerten. Sie bietet eine strukturierte Möglichkeit, Feedback zu sammeln und den Grad der Zufriedenheit der Kunden mit einem Produkt oder einer Dienstleistung zu verstehen.

Vereinfacht gesagt handelt es sich um ein statistisches Skalierungssystem, das mit arbeitet Auftrag. Normalerweise arbeiten Ordnungsskalen an a 1 bis 5 oder einen 1 bis 10 Bewertungssystem, wobei 1 die Antwort mit dem niedrigsten Wert und 10 die Antwort mit dem höchsten Wert darstellt.

Um ein klareres Bild zu erhalten, schauen wir uns ein sehr einfaches und allgemeines Beispiel an: Wie zufrieden sind Sie mit unseren Dienstleistungen?

Wahrscheinlich haben Sie diese Art von Ordinalskalenbeispielen schon einmal gesehen. Es wird zum Messen verwendet Kundenzufriedenheit auf einer 5-Punkte-Skala:

1. sehr unbefriedigt
2. Unzufrieden
3. Neutral
4. Zufrieden
5. Sehr zufrieden

Natürlich können Unternehmen anhand einer Ordnungsskala für die Zufriedenheit bestimmen, ob sie ihren Service verbessern müssen. Wenn sie konstant niedrige Zahlen (1s und 2s) erzielen, bedeutet dies, dass Maßnahmen viel dringlicher sind als wenn sie hohe Zahlen (4s und 5s) erzielen.

Darin liegt das Schöne an Ordinalskalen: Sie sind sehr einfach und klar. Damit ist es ganz einfach sammeln und Daten analysieren in absolut jedem Bereich. Sie benutzen sowohl qualitative als auch qualitative Daten um dies zu tun:

• Qualitativ - Ordnungsskalen sind qualitativ, weil sie sich auf Wörter konzentrieren, die einen bestimmten Wert definieren. Zum Beispiel wissen die Leute, wie sich eine zufriedenstellende Erfahrung anfühlt, während es für sie schwieriger ist, eine "7 von 10" -Erfahrung zu definieren.
• Quantitativ – Sie sind quantitativ, weil jedes Wort einem Zahlenwert entspricht. Wenn eine Ordinalzahl in der Forschung eine zufriedenstellende Erfahrung als 7 oder 8 von 10 Erfahrungen definiert, kann sie alle gesammelten Daten leicht vergleichen und anhand von Zahlen grafisch darstellen.

Of course, there are plenty of ordinal scale examples outside the satisfied/not satisfied response set. Let’s take a look at some of them….

10 Beispiele für Ordnungsskalen

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Typ 1 - Vertrautheit

[Überhaupt nicht vertraut – Etwas vertraut – Mäßig vertraut – Ziemlich vertraut – Sehr vertraut]

Familiarity ordinal scales are used to check der Wissensstand dass jemand über ein bestimmtes Thema hat. Aus diesem Grund sind sie sehr nützlich, um zukünftige Werbemaßnahmen, Sensibilisierungskampagnen und Bildungspläne zu informieren. 

Some familiarity ordinal scale examples: 

• Ein Unternehmen testet sein Publikum, um festzustellen, wie vertraut es mit bestimmten Produkten ist. Die daraus resultierenden Daten können zu Werbemaßnahmen für Produkte führen, die weniger bekannt sind.
• Ein Lehrer testet seine Schüler auf Vertrautheit mit einem bestimmten Fach. Dies gibt dem Lehrer eine Vorstellung davon, welche Vorkenntnisse zu diesem Thema vorausgesetzt werden können, bevor er entscheidet, wo er mit dem Unterrichten beginnen soll.

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Typ # 2 - Frequenz

[Nie - selten - manchmal - oft - immer]

Frequency ordinal scales are used to measure wie oft eine Aktivität ausgeführt wird. Sie sind nützlich, um aktive Verhaltensweisen zu beurteilen und um sie zu ändern.

Some frequency ordinal scale examples: 

• Eine ordinale Umfrage, die Informationen darüber sammelt, inwieweit die Öffentlichkeit Regeln befolgt. Anhand der Daten kann festgestellt werden, wie gut oder schlecht eine öffentliche Informationskampagne funktioniert.
• Ein Unternehmen sammelt Informationen darüber, wie ein Käufer auf seiner Website beeinflusst wird. Das Unternehmen kann diese Daten nutzen, um sich auf bestimmte Arten populärerer Medien wie Video- oder Bannerwerbung zu konzentrieren, anstatt auf andere weniger gesehene Medien.

Typ 3 - Intensität

[Keine Intensität - Milde Intensität - Mittlere Intensität - Starke Intensität - Extreme Intensität]

Intensitätsordnungsskalen testen normalerweise die Stärke eines Gefühls oder einer Erfahrung. Dies ist oft eine schwer zu messende Metrik, da sie sich auf etwas bezieht, das konzeptioneller und subjektiver ist als das, was normalerweise in Ordnungsskalen gemessen wird.

Einige Beispiele für Intensitäts-Ordinalskalen: 

• Eine medizinische Einrichtung testet Patienten vor und nach der Behandlung auf ihre wahrgenommenen Schmerzen. Die Daten können verwendet werden, um die Wirksamkeit eines Dienstes oder Verfahrens zu bestimmen.
• A church service testing churchgoers on the power of a sermon. They can use the data to see whether or not to sack their pastor.

Typ 4 - Bedeutung

[Überhaupt nicht wichtig - kaum wichtig - ein wenig wichtig - etwas wichtig - ziemlich wichtig - sehr wichtig - wesentlich]

Importance ordinal scales rate wie nicht wesentlich oder wesentlich Menschen finden ein Produkt, eine Dienstleistung, einen Sektor, eine Aktivität oder so ziemlich alles etwas zu sein. Die Ergebnisse dieses Ordinalskalentyps sind oft überraschend, daher sollten Unternehmen diesen Skalentyp in Betracht ziehen, um wertvolle Erkenntnisse über die wahrgenommene Bedeutung ihrer Angebote zu gewinnen. Diese Informationen können ihnen helfen, Ressourcen zu priorisieren und sich auf Bereiche zu konzentrieren, die für ihre Kunden wirklich wichtig sind. 

Some importance ordinal scale examples: 

• Ein Restaurant, in dem Kunden gebeten werden, das für sie Wichtigste vorzubringen. Daten von hier können verwendet werden, um herauszufinden, welche Teile des Service die größte Aufmerksamkeit des Managements benötigen.
• A survey gathering opinions on attitudes to diet and exercise. Data can be used to find out how important the public sees certain aspects of keeping fit.

Typ 5 - Vereinbarung

[Stimme überhaupt nicht zu - stimme überhaupt nicht zu - stimme weder zu noch nicht zu - stimme zu - stimme voll zu]

Agreement ordinal scales help to determine to what degree a person stimmt einer Aussage nicht zu oder stimmt ihr zu. Dies sind einige der am häufigsten verwendeten Beispiele für Ordnungsskalen, da sie mit jeder Aussage verwendet werden können, auf die Sie eine bestimmte Antwort wünschen.

Some agreement ordinal scale examples: 

• Ein Unternehmen, das seine Kunden nach der Benutzerfreundlichkeit seiner Website befragt. Sie können spezifische Aussagen darüber machen, was das Unternehmen selbst denkt, und dann prüfen, ob ihre Benutzer diesen Aussagen zustimmen oder nicht zustimmen. 
• Ein Arbeitgeber, der Meinungen von Arbeitnehmern über das Arbeitsumfeld sammelt. Abhängig von der Uneinigkeit und der Zustimmung zu ihren Aussagen können sie herausfinden, welche Korrekturen zum Nutzen der Mitarbeiter erforderlich sind.

Typ # 6 - Zufriedenheit

[Tief unzufrieden - unzufrieden - etwas unzufrieden - neutral - etwas zufrieden - zufrieden - sehr zufrieden]

Auch dies ist ein weit verbreitetes Beispiel für eine Ordnungsskala, da "Zufriedenheit" die ist Endziel der Unternehmen. All parts of a survey, in one way or another, try to gather information on satisfaction with a service, but satisfaction ordinal scales do this overtly and obviously.

Some satisfaction ordinal scale examples:

• Eine Universität, die mit ihrem Immatrikulationsservice zufrieden ist. Mithilfe der Daten können sie ermitteln, welcher Aspekt für potenzielle zukünftige Studierende am meisten verbessert werden muss.
• Eine politische Partei, die ihre Anhänger zu ihren Bemühungen im vergangenen Jahr befragt. Wenn ihre Unterstützer mit dem Fortschritt der Partei in irgendeiner Weise unzufrieden sind, können sie sie darüber befragen, was sie anders machen möchten. 

Typ 7 - Leistung

[Well Below Standards – Below Expectations – About as Expected – Above Expectations – Really Exceeded Expectations]

Performance ordinal scales are very much like satisfaction ordinal scales, which measure the overall effectiveness and efficiency of a service. However, the subtle difference is that this type of ordinal scale tends to measure final performance in Bezug auf die vorgegebenen Erwartungen von jemandem dieses Dienstes.

Some performance ordinal scale examples:

• Ein Unternehmen, das Kundenbewertungen zu jedem Aspekt seines Kaufs und seiner Lieferung sammelt. Sie können die Daten verwenden, um festzustellen, wo die Kunden hohe Erwartungen stellen und wo das Unternehmen diese nicht erfüllt.
• Ein Filmstudio, das herausfinden will, ob ihre neueste Produktion dem Hype gerecht wurde. Wenn nicht, ist es möglich, dass der Film zuvor überhyped wurde oder nicht geliefert wurde oder beides.

Typ # 8 - Wahrscheinlichkeit

[Not at all – Probably not – Maybe – Likely – Certainly]

Likelihood ordinal scales are a great way to figure out Wie wahrscheinlich oder unwahrscheinlich ist es, dass eine Person in Zukunft eine der genannten Maßnahmen ergreift. Dies geschieht häufig, nachdem bestimmte Bedingungen erfüllt sind, z. B. wenn eine Transaktion oder ein medizinischer Eingriff abgeschlossen ist.

Some likelihood ordinal scale examples: 

• Ein Unternehmen, das versucht zu bestimmen, wie viel Prozent seiner Kunden nach Nutzung des Dienstes zu Befürwortern der Marke werden. Dadurch werden Informationen angezeigt, die dazu beitragen können, die Markentreue über mehrere Kanäle hinweg zu stärken.
• Eine medizinische Umfrage für Ärzte, bei der die Wahrscheinlichkeit ermittelt wird, dass sie nach der ersten Anwendung eine bestimmte Art von Medikamenten verschreiben. Die Daten werden Pharmaunternehmen dabei helfen, die Glaubwürdigkeit ihres Arzneimittels zu entwickeln.

Typ 9 - Verbesserung

[Dramatisch verschlechtert - verschlechtert - gleich geblieben - verbessert - dramatisch verbessert]

Improvement ordinal scales provide a metric on Fortschritt über einen bestimmten Zeitraum. Sie messen die Wahrnehmung eines Individuums, inwieweit sich der Sachverhalt nach einer Änderung verschlechtert oder verbessert hat.

Einige Beispiele für Ordnungsskalen zur Verbesserung: 

• Ein Unternehmen fragt seine Mitarbeiter nach der Meinung, welche Abteilungen sich im vergangenen Jahr verschlechtert oder verbessert haben. Dies wird ihnen helfen, in bestimmten Bereichen sinnvollere Anstrengungen zu unternehmen, um Fortschritte zu erzielen.
• Ein Klimatologe, der die Wahrnehmung des Klimawandels in der Öffentlichkeit in den letzten 10 Jahren untersucht. Das Sammeln dieser Art von Daten ist entscheidend für die Änderung der Einstellungen zum Umweltschutz.

Typ # 10 - Selbstfähigkeit

[Anfänger - Anfänger - Mittelstufe - Mittelstufe - Mittelstufe - Fortgeschrittene - Fortgeschrittene - Gesamtexperte]

Self-ability ordinal scales can be very interesting. They measure someone’s wahrgenommenes Kompetenzniveau bei einer bestimmten AufgabeDies bedeutet, dass sie je nach Selbstwertgefühl der verschiedenen Befragten in einer Gruppe stark variieren können.

Some self-ability ordinal scale examples: 

• Ein Sprachlehrer, der versucht festzustellen, wie sicher seine Schüler in bestimmten Bereichen der Sprachkenntnisse sind. Der Lehrer kann dies entweder vor oder nach einer Lektion oder einem Kurs tun, um die Verbesserung der selbst wahrgenommenen Fähigkeit im Laufe der Zeit festzustellen.
• Ein Interviewer, der Kandidaten während eines Vorstellungsgesprächs nach ihren eigenen Stärken und Schwächen fragt. Auf diese Weise können Sie den richtigen Kandidaten für den Job auswählen.

Ordnungsskalen gegen andere Arten von Skalen

Nachdem wir uns einige Beispiele für Ordnungsskalen genauer angesehen haben, fragen Sie sich möglicherweise, wie sich das Format für Ordnungsskalen von anderen Skalen unterscheidet.

Wenn wir über Ordnungsskalen sprechen, sprechen wir normalerweise im gleichen Atemzug wie die über sie Vier Messskalen, welche sind:

• Nominalskalen
• Ordnungsskalen
• Intervallskalen
• Verhältnisskalen

Lassen Sie uns einen Blick darauf werfen, wie die Beispiele für die Ordnungsskala, die wir gerade gesehen haben, mit den anderen drei Skalentypen verglichen werden…

Beispiel für eine Ordnungsskala vs Beispiel für eine Nominalskala

Eine Nominalskala oder Nominalfragen in einer Umfrage unterscheiden sich von einer Ordinalskala in der Art und Weise, wie ihre Werte bewertet werden habe keine Bestellung zu ihnen.

Hier ein Beispiel: Ich sammle einige einfache Forschungsdaten zur Haarfarbe. Wenn ich eine nominelle Skala verwende, sind die Werte einfach unterschiedliche Haarfarben (braun, blond, schwarz usw.). Beachten Sie, dass dies der Fall ist keine Bestellung Hier; Es ist nicht so, dass Braun zu Blond führt, was zu Schwarz und darüber hinaus führt.

Wenn ich dagegen eine Ordnungsskala verwende, kann ich Werte für die Helligkeit oder Dunkelheit des Haares hinzufügen, die hat eine Bestellung (Licht führt zu Dunkelheit).
Hier ist eine Beispiel für eine nominelle Skala zur Haarfarbe

Und hier ist eine Beispiel einer Ordnungsskala über die Haarfarbe:

Auf diese Weise gibt uns das Beispiel der Ordnungsskala Zusatzinformation. Es zeigt nicht nur an, wie viele Befragte für jede Haarfarbe wir haben (Sie können mit der Maus über einen beliebigen kreisförmigen Punkt fahren, um zu sehen, wie viele Antworten es gab), sondern wir können auch die Helligkeit oder Dunkelheit dieser Haarfarben auf einem 5- Punkteskala zwischen „superhell“ (1) und „superdunkel“ (5).

Wenn Sie die Dinge auf der Ordnungsskala ausführen, können Sie eine weitere Informationsebene sammeln. Es können jedoch einige Probleme auftreten, bei denen die Nenn- und Ordnungswerte nicht zusammenpassen. Wie kann zum Beispiel eine Person mit schwarzen Haaren auch „superleichtes“ Haar haben? Und welchen Wert wählt eine Person ohne Haare?

Sie können diese Probleme mit ein paar einfachen Problemumgehungen beheben: Eine Möglichkeit besteht darin, a Nachricht für Befragte, die die Möglichkeit ausschließen, die Werte zu verfälschen:

• Eine andere Möglichkeit besteht darin, den niedrigsten Wert (1) als zu belassen N / a nicht anwendbar). Befragte, die sich mit der Nominalskala, aber nicht mit der Ordinalskala identifizieren können, können „N/A“ wählen, um sicherzustellen, dass es keinen Wertekonflikt gibt. Der Wert „Superleicht“ beginnt daher bei (2).

Beispiele für Ordinalskalen im Vergleich zu Beispielen für Intervallskalen

So wie eine Ordnungsskala mehr Daten als eine Nominalskala zeigt, zeigt eine Intervallskala noch mehr. Eine Intervallskala befasst sich mit dem Grad der Differenz zwischen den Werten. Sehen wir uns also einige Beispiele für Intervallskalen und Intervallfragen an. 

Nehmen wir also an, ich recherchiere einfacher, diesmal über die ideale Temperatur der Menschen zu Hause und im Urlaub. In einem Ordinalskalenformat würde ich meine Werte wie folgt darstellen:

1. Einfrieren
2. Kälte
3. Gemäßigt
4. Warm
5. Hot

Das große Problem bei diesem Beispiel für eine Ordnungsskala ist, dass es so ist völlig subjektiv. Was für jemanden als "Einfrieren" gilt, kann für andere als "gemäßigt" angesehen werden.
Aufgrund des Wortlauts der Werte wird es natürlich jeder tun in Richtung Mitte ziehen. Hier deuten die Worte bereits auf die ideale Temperatur hin und es entsteht eine Grafik, die so aussieht:

Stattdessen sollte ich eine Intervallskala verwenden, die benennt die genauen Grade in Celsius oder Fahrenheit das entspricht jedem Wert, wie folgt:

1. Gefrieren (0 ° C - 9 ° C)
2. Kalt (10 ° C - 19 ° C)
3. Gemäßigt (20 ° C - 25 ° C)
4. Warm (26 ° C - 31 ° C)
5. Heiß (32 ° C +)

Wenn Sie die Werte auf diese Weise festlegen, können meine Befragten ihre Entscheidungen auf der Grundlage einer vorhandenen und bekannten treffen Skalierungssystemund nicht die voreingenommene Wahrnehmung dessen, wer die Frage geschrieben hat.

Sie können den Wortlaut auch vollständig entfernen, damit die Befragten nicht von vorgefassten Vorstellungen beeinflusst werden, die von der Stärke der Worte.
Dies bedeutet, dass die Ergebnisse zwangsläufig vorliegen vielfältiger und genauer, so was

Beispiel einer Ordinalskala vs. Beispiel einer Verhältnisskala

Eine Verhältnisskala ähnelt einer Intervallskala in der Art, wie sie sich auf Zahlen und die Unterschiede zwischen ihnen konzentriert.

Der einzige große Unterschied ist jedoch das Vorhandensein des Wertes "wahre Null" in einer Verhältnisskala. Diese 'wahre Null' ist die völliges Fehlen des gemessenen Wertes.

Schauen Sie sich zum Beispiel diese Verhältnisskala zur Berufserfahrung an

Sie können sehen, dass dieses Beispiel einer Verhältnisskala mit dem Wert „0 Jahre“ beginnt, was das völlige Fehlen jeglicher Berufserfahrung darstellt. Das bedeutet, dass Sie über eine solide, unverrückbare Grundlage verfügen, auf der Sie mit Ihrer Analyse beginnen können.

Merken: Nicht alle Nullwerte sind „echte Null“. Der 0°C-Wert unserer Intervallskala ist kein echter Nullpunkt, da 0°C eine bestimmte Temperatur ist. nicht die Abwesenheit von Temperatur.

Andere Möglichkeiten zur Abstimmung

Verstehen Sie uns hier nicht falsch; Ordinalskalen sind wirklich großartig. Aber um eine wirklich ansprechende Umfrage in den Bereichen zu erstellen Ausbildung, ArbeitB. Politik, Psychologie oder irgendetwas anderes, Sie werden das Format erweitern wollen. 

Mit AhaSlides haben Sie jede Menge Möglichkeiten, Ihr Publikum zu befragen! 

1. Multiple-Choice-Umfrage

Multiple-Choice-Umfragen sind die Standardumfrage und in Form von Balken, Donuts oder Kreisdiagrammen erhältlich. Schreiben Sie einfach die Auswahl auf und lassen Sie Ihr Publikum wählen!

2. Image Choice-Umfrage

Bildauswahlumfragen funktionieren ähnlich wie Multiple-Choice-Umfragen, nur visueller!

3. Word Cloud-Umfrage

Wortwolken sind kurze Antworten zu einem Thema, die normalerweise ein oder zwei Wörter lang sind. Die beliebtesten Antworten der Befragten werden in der Mitte in größerem Text angezeigt, während weniger beliebte Antworten in kleinerem Text außerhalb der Folienmitte geschrieben werden.

4. Offene Umfrage

zeitlich unbegrenzt Mit der Umfrage können Sie kreativ und frei Antworten sammeln. Es gibt keine Multiple-Choice-Fragen oder Wortbeschränkung; Diese Art von Umfragen fördert lange Antworten, die ins Detail gehen.

Das perfekte Online-Polling-Tool

Alles, was in diesem Artikel vorgestellt wird – die Beispiele für die Ordinalskala, die Beispiele für die Nominalskala, die Intervallskala und die Verhältnisskala sowie die anderen Arten von Umfragen – wurde alles auf AhaSlides erstellt.

AhaSlides ist ein kostenloses digitales Tool, das super intuitiv und flexibel ist! Es handelt sich um eine Online-Software, mit der Sie Informationen und Meinungen aus der ganzen Welt sammeln können. Sie können Ihre Umfrage offen lassen, sodass Ihre Befragten daran teilnehmen können, ohne dass Sie anwesend sind!
Mit der Folie „Skalen“ können Sie mit AhaSlides Ordinalskalen für eine Reihe von Aussagen erstellen in in 3 einfachen Schritten:

1. Schreiben Sie Ihre Frage
2. Bringen Sie Ihre Aussagen vor
3. Fügen Sie die Werte hinzu

Geben Sie den Beitrittscode oben auf der Folie ein, damit Ihr Teilnehmer ihn sehen kann. Sobald sie den Code auf ihrem Telefon eingegeben haben, können sie die Frage auf Ihrer Ordinalskala über Schieberegler für alle Aussagen beantworten.

Antwortdaten Ihres Publikums wird auf Ihrer Präsentation bleiben es sei denn, Sie löschen sie, sodass die Daten auf Ordinalebene immer verfügbar sind. Anschließend können Sie Ihre Präsentation und ihre Antwortdaten überall online teilen.
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