Suchen Sie nach Beispielen für Fragen auf Ordinalskala? 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, alles gemacht auf AhaSlides' kostenlose Polling-Software!
Übersicht
Wann wurde die Ordinalskala gefunden? | 1946 |
Wer hat die Ordinalskala erfunden? | SS Stevens |
Zweck der Ordinalskala? | Bewerten Sie die Teilnehmer anhand geordneter Antworten |
Was ist ein anderer Name für Ordinalskalenbeispiele? | Qualitative Daten oder kategoriale Daten |
Ist der Prozentsatz nominal oder ordinal? | Nominal |
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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 eine 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:
- sehr unbefriedigt
- Unzufrieden
- Neutral
- Zufrieden
- 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.
Natürlich gibt es viele Beispiele für ordinale Skalen außerhalb des Satzes von zufrieden/nicht zufrieden-Antworten (einschließlich als Art Quiz). Werfen wir einen Blick auf einige davon….
10 Beispiele für Ordnungsskalen
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Typ 1 - Vertrautheit
[Überhaupt nicht vertraut – Etwas vertraut – Mäßig vertraut – Ziemlich vertraut – Sehr vertraut]
Zur Überprüfung werden Vertrautheits-Ordinalskalen verwendet der Wissensstand dass jemand über ein bestimmtes Thema hat. Aus diesem Grund sind sie sehr nützlich, um zukünftige Werbemaßnahmen, Sensibilisierungskampagnen und Bildungspläne zu informieren.
Einige Beispiele für Vertrautheits-Ordinalskalen:
- 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]
Zur Messung werden Frequenz-Ordinalskalen verwendet wie oft eine Aktivität ausgeführt wird. Sie sind nützlich, um aktive Verhaltensweisen zu beurteilen und um sie zu ändern.
Einige Beispiele für die Häufigkeitsordnungsskala:
- 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 Gottesdienst Kirchgänger auf die Kraft einer Predigt testen. Sie können die Daten verwenden, um zu sehen, ob sie ihren Pastor entlassen sollen oder nicht.
Typ 4 - Bedeutung
[Überhaupt nicht wichtig - kaum wichtig - ein wenig wichtig - etwas wichtig - ziemlich wichtig - sehr wichtig - wesentlich]
Wichtigkeits-Ordinalskalenrate 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.
Einige Beispiele für Wichtigkeits-Ordinalskalen:
- 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.
- Eine Umfrage, die Meinungen einholt über Einstellungen zu Ernährung und Bewegung. Anhand von Daten lässt sich herausfinden, wie wichtig bestimmte Aspekte der Fitness für die Öffentlichkeit sind.
Typ 5 - Vereinbarung
[Stimme überhaupt nicht zu - stimme überhaupt nicht zu - stimme weder zu noch nicht zu - stimme zu - stimme voll zu]
Mithilfe von Ordnungsskalen lässt sich feststellen, in welchem Maße eine Person einverstanden ist 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.
Einige Beispiele für die Ordnungsskala einer Vereinbarung:
- 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. Alle Teile einer Umfrage versuchen auf die eine oder andere Weise, Informationen über die Zufriedenheit mit einem Service zu sammeln, aber die Ordnungsskalen für die Zufriedenheit tun dies offen und offensichtlich.
Einige Beispiele für Zufriedenheits-Ordinalskalen:
- 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
[Deutlich unter den Standards – unter den Erwartungen – ungefähr wie erwartet – über den Erwartungen – hat die Erwartungen sogar übertroffen
Leistungs-Ordinalskalen sind den Zufriedenheits-Ordinalskalen sehr ähnlich, die die Gesamteffektivität und -effizienz einer Dienstleistung messen. Der feine Unterschied besteht jedoch darin, dass diese Art von Ordinalskala eher dazu dient, die endgültige Leistung zu messen in Bezug auf die vorgegebenen Erwartungen von jemandem dieses Dienstes.
Einige Beispiele für Leistungsordinalskalen:
- 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
[Überhaupt nicht – Wahrscheinlich nicht – Vielleicht – Wahrscheinlich – Sicherlich
Wahrscheinlichkeits-Ordinalskalen sind eine großartige Möglichkeit, dies herauszufinden 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.
Einige Beispiele für Wahrscheinlichkeits-Ordinalskalen:
- 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]
Verbesserungsordinalskalen bieten eine Metrik für 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]
Ordnungsskalen zur Selbstfähigkeit können sehr interessant sein. Sie messen jemandes wahrgenommenes Kompetenzniveau bei einer bestimmten AufgabeDies bedeutet, dass sie je nach Selbstwertgefühl der verschiedenen Befragten in einer Gruppe stark variieren können.
Einige Beispiele für Selbstfähigkeits-Ordinalskalen:
- 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:
- Einfrieren
- Kälte
- Gemäßigt
- Warm
- 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:
- Gefrieren (0 ° C - 9 ° C)
- Kalt (10 ° C - 19 ° C)
- Gemäßigt (20 ° C - 25 ° C)
- Warm (26 ° C - 31 ° C)
- 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
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2. Image Choice-Umfrage
Bildauswahlumfragen funktionieren ähnlich wie Multiple-Choice-Umfragen, nur visueller!
3. Word Cloud-Umfrage
Erstellen Sie eine Wortwolke 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.
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Häufigste Fragen
Was ist eine Ordinalskala?
Eine Ordinalskala ist eine Art Messskala, die in Statistik und Forschung verwendet wird. Es ermöglicht die Rangfolge oder Reihenfolge von Datenpunkten basierend auf ihren relativen Positionen oder Ebenen eines bestimmten Merkmals oder Attributs.
Auf einer Ordinalskala sind die Datenpunkte in einer sinnvollen Reihenfolge angeordnet, die Unterschiede zwischen den Kategorien oder Rängen sind jedoch nicht unbedingt einheitlich oder quantifizierbar.
Die vier wichtigsten Merkmale der Ordinalskala?
Hauptmerkmale der Ordinalskala: Rangfolge, Ordnungen, nom-einheitliche Differenzen, Beispiele und begrenzte arithmetische Operationen. Ordinalskalen liefern wertvolle Informationen über die Reihenfolge oder Rangfolge von Datenpunkten und ermöglichen Vergleiche und Analysen auf der Grundlage relativer Positionen. Sie liefern jedoch keine präzisen Differenzmaße und ermöglichen keine aussagekräftigen mathematischen Berechnungen.
Unterschiede zwischen Nominalskala und Ordinalskala?
Nominalskala und Ordinalskala sind zwei Arten von Messskalen, die in Statistik und Forschung verwendet werden. Sie unterscheiden sich im Informationsniveau und in der Art der Beziehungen, die sie zwischen den Datenpunkten herstellen können. Schauen Sie sich diesen Leitfaden an, um das zu verstehen Beispiele!
Was ist ein Beispiel für eine Ordinalskala?
Sie können die Ordinalskala für viele Zwecke verwenden, beispielsweise zur Bewertung der Kundenzufriedenheit sowie für akademische Grade, Bildungsabschlüsse und sozioökonomischen Status usw.