5-पॉइंट लाइकट स्केल: इसका उपयोग कब करें, इसे कैसे स्कोर करें और उदाहरण

आपको प्रशिक्षण सत्र, कार्यक्रम के बाद की जाँच या कर्मचारी प्रतिक्रिया सर्वेक्षण से त्वरित, विश्वसनीय प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है, और आपको यह सुनिश्चित करना होता है कि लोग वास्तव में फॉर्म भरें। 5-बिंदु लाइकर स्केल इस संतुलन को बखूबी साधता है। इसका उत्तर देना आसान है, यह लगभग सभी के लिए परिचित है, और शोध से पता चलता है कि लगभग छह बिंदुओं पर अधिक प्रतिक्रिया विकल्प जोड़ने से विश्वसनीयता में सुधार होना बंद हो जाता है [1]।

लेकिन "5-पॉइंट लिकर्ट स्केल" वास्तव में एक उपकरण नहीं बल्कि कई पैमानों का समूह है। आप जो लेबल चुनते हैं (सहमति, संतुष्टि, आवृत्ति, महत्व या गुणवत्ता) उससे डेटा का अर्थ और उस पर आपकी कार्रवाई करने का तरीका बदल जाता है। यह गाइड मानक लेबल विकल्पों, प्रत्येक लेबल के उपयोग के समय, परिणामों को स्कोर करने के तरीके और सर्वेक्षण डेटा को उपयोग में मुश्किल बनाने वाली गलतियों से बचने के तरीकों के बारे में जानकारी देती है।

किस कारण से किसी पैमाने को "लिकर्ट" कहा जाता है?

रेंसिस लिकर्ट ने 1932 में दृष्टिकोणों को मापने के एक संरचित तरीके के रूप में इस प्रारूप को पेश किया: केवल हाँ या ना नहीं, बल्कि भावनाओं की डिग्री [3]। एक क्लासिक लिकर्ट आइटम में चार विशेषताएं होती हैं:

• एक छोर से उसके विपरीत छोर तक क्रमबद्ध प्रतिक्रिया विकल्प
• एक तटस्थ मध्यबिंदु
• उस मध्यबिंदु के दोनों ओर सममित लेबल
• बिंदुओं के बीच एकसमान अंतराल

जब चारों शर्तें पूरी हो जाती हैं, तो आप माध्य की गणना कर सकते हैं और समूहों की तुलना विश्वासपूर्वक कर सकते हैं। यदि इनमें से कोई भी शर्त पूरी नहीं होती है, मान लीजिए आप "सहमत / लगभग सहमत / कुछ हद तक सहमत / असहमत / पूरी तरह असहमत" जैसे मापदंडों का उपयोग करते हैं, तो आपके पास एक असंतुलित पैमाना होता है जिसमें सहमति के तीन स्तर और असहमति के केवल दो स्तर होते हैं, और गणना जटिल हो जाती है।

5-पॉइंट स्केल कैसे काम करता है

प्रत्येक प्रतिक्रिया स्तर को एक संख्या दी जाती है। सहमति के पैमाने पर, 1 = पूरी तरह असहमत, 2 = असहमत, 3 = तटस्थ (न सहमत न असहमत), 4 = सहमत और 5 = पूरी तरह सहमत। मध्य बिंदु 3 विभाजक रेखा है: 3 से अधिक अंक सहमति की ओर झुकाव रखते हैं, और 3 से कम अंक असहमति की ओर झुकाव रखते हैं।

आप अपने प्रश्न के अनुसार लेबल को अनुकूलित कर सकते हैं। संतुष्टि के लिए: बहुत असंतुष्ट, असंतुष्ट, तटस्थ, संतुष्ट, बहुत संतुष्ट। संभावना के लिए: बहुत कम संभावना, कम संभावना, तटस्थ, संभावना, बहुत संभावना। लेबल को सड़क के संकेतों की तरह समझें: बिना लेबल वाला मध्य बिंदु उत्तरदाताओं को अनुमान लगाने के लिए मजबूर करता है, जो सर्वेक्षण में खाली चौराहे के समान है। प्रत्येक बिंदु को लेबल करने से आपको अधिक सुसंगत डेटा प्राप्त होता है [1]।

पांच मानक 5-पॉइंट लेबल सेट

कार्यस्थल पर किए जाने वाले अधिकांश सर्वेक्षण पाँच प्रकार के लेबलों में से किसी एक का उपयोग करते हैं। इनमें से तीन द्विध्रुवीय होते हैं, जो दो विपरीत ध्रुवों के बीच एक तटस्थ मध्य बिंदु रखते हैं। दो एकध्रुवीय होते हैं, जो "बिल्कुल नहीं" से लेकर "बहुत अधिक" तक के विकल्पों को कवर करते हैं, इसलिए उनका मध्य विकल्प तटस्थ राय के बजाय मध्यम मात्रा को दर्शाता है। वास्तव में, एकध्रुवीय सेट लिकर्ट स्केल के समान होते हैं, लेकिन उनका स्कोरिंग तरीका एक जैसा ही होता है।

1. समझौता

स्केल: पूरी तरह असहमत / असहमत / तटस्थ / सहमत / पूरी तरह सहमत

यह सबसे आम प्रारूप है और जब लोग "लिकर्ट स्केल" के बारे में सुनते हैं तो उनके दिमाग में यही प्रारूप आता है। इसका उपयोग तब करें जब आप कोई कथन प्रस्तुत कर रहे हों और यह जानना चाहते हों कि उत्तरदाता उससे कितना सहमत है।

उपयुक्त विकल्प:

• प्रशिक्षण के बाद के मूल्यांकन: "इस पाठ्यक्रम ने मुझे अपनी भूमिका में कौशल लागू करने के लिए तैयार किया।"
• मैनेजर की प्रतिक्रिया: "मेरे मैनेजर स्पष्ट अपेक्षाएँ निर्धारित करते हैं।"
• ऑनबोर्डिंग सर्वेक्षण: "मुझे अपने पहले सप्ताह में ही समझ आ गया था कि मुझसे क्या अपेक्षा की जाती है।"

जब आप किसी अनुभव का प्रत्यक्ष मूल्यांकन कर रहे हों तो इससे बचें। संतुष्टि के पैमाने आमतौर पर इसके लिए अधिक स्पष्ट होते हैं।

2. संतुष्टि

स्केल: बहुत असंतुष्ट / असंतुष्ट / तटस्थ / संतुष्ट / बहुत संतुष्ट

संतुष्टि के पैमाने राय के कथनों की तुलना में घटनाओं, सेवाओं और अनुभवों के लिए अधिक उपयुक्त होते हैं। प्रश्न किसी दावे पर व्यक्ति की प्रतिक्रिया पूछने के बजाय अनुभव पर केंद्रित होता है।

उपयुक्त विकल्प:

• कार्यक्रम के बाद की प्रतिक्रिया: "आज की कार्यशाला से आप कितने संतुष्ट हैं?"
• कर्मचारी अनुभव: "आपको प्राप्त होने वाले व्यावसायिक विकास समर्थन से आप कितने संतुष्ट हैं?"
• प्रशिक्षण मूल्यांकन (किर्कपैट्रिक स्तर 1): "पाठ्यक्रम सामग्री की गुणवत्ता से आप कितने संतुष्ट हैं?"

3। आवृत्ति

स्केल: कभी नहीं / शायद ही कभी / कभी-कभार / अक्सर / हमेशा

आवृत्ति पैमाने किसी घटना के घटित होने की आवृत्ति को मापते हैं। ये प्रशिक्षण हस्तांतरण के लिए विशेष रूप से उपयोगी होते हैं, जहाँ लक्ष्य यह पता लगाना होता है कि लोग वास्तव में सीखी हुई बातों को लागू कर रहे हैं या नहीं। यह एकध्रुवीय पैमाना है: "कभी-कभी" एक मध्यम मात्रा को दर्शाता है, न कि तटस्थ राय को।

उपयुक्त विकल्प:

• व्यवहार ट्रैकिंग: "मैं इस प्रशिक्षण से प्राप्त कौशल को अपने दैनिक कार्य में लागू करता हूं।"
• प्रबंधन प्रभावशीलता: "मेरा प्रबंधक मुझे मेरे प्रदर्शन पर प्रतिक्रिया देता है।"
• टीम का स्वास्थ्य: "हमारी बैठकों में खुली चर्चा के लिए समय दिया जाता है।"

एक ज़रूरी बात: आवृत्ति वाले शब्दों का अर्थ अलग-अलग लोगों के लिए अलग-अलग हो सकता है। "अक्सर" का अर्थ एक व्यक्ति के लिए रोज़ाना हो सकता है, जबकि दूसरे के लिए साप्ताहिक। यदि सटीकता महत्वपूर्ण है, तो शब्दों को स्पष्ट समय-सूचक शब्दों से बदलें, जैसे "महीने में एक बार से कम / महीने में एक बार / सप्ताह में एक बार / सप्ताह में कई बार / रोज़ाना।"

4. महत्व

स्केल: बिल्कुल भी महत्वपूर्ण नहीं / थोड़ा महत्वपूर्ण / मध्यम रूप से महत्वपूर्ण / बहुत महत्वपूर्ण / अत्यंत महत्वपूर्ण

महत्व के पैमाने आपको यह दिखाते हैं कि उत्तरदाता वास्तव में किस चीज़ को महत्व देते हैं, न कि आप क्या अनुमान लगाते हैं। ये तब सबसे उपयोगी होते हैं जब आप प्राथमिकताएं निर्धारित कर रहे हों या दर्शकों की आवश्यकताओं के अनुसार कोई कार्यक्रम तैयार कर रहे हों। आवृत्ति की तरह, यह भी एकध्रुवीय पैमाना है।

उपयुक्त विकल्प:

• प्रशिक्षण एवं विकास संबंधी आवश्यकताओं का आकलन: "इस विषय पर प्रशिक्षण आपके वर्तमान कार्य के लिए कितना महत्वपूर्ण है?"
• लाभ संबंधी सर्वेक्षण: "आपकी नौकरी से संतुष्टि के लिए लचीली कार्यसूची कितनी महत्वपूर्ण है?"
• फीचर प्राथमिकता: "सेशन के दौरान रीयल-टाइम फीडबैक कितना महत्वपूर्ण है?"

5। गुणवत्ता

स्केल: बहुत खराब / खराब / औसत / अच्छा / उत्कृष्ट

गुणवत्ता मापक किसी चीज़ के परिणाम का मूल्यांकन करते हैं: जैसे प्रस्तुति, सामग्री या सेवा। ये संतुष्टि मापकों से इस मायने में भिन्न होते हैं कि इनमें किसी चीज़ के प्रति व्यक्तिगत प्रतिक्रिया के बजाय उसके बारे में राय पूछी जाती है।

उपयुक्त विकल्प:

• विषयवस्तु समीक्षा: "आप प्रशिक्षक द्वारा दी गई व्याख्याओं की गुणवत्ता का मूल्यांकन कैसे करेंगे?"
• विक्रेता मूल्यांकन: "आपको प्राप्त हुई सहायता की गुणवत्ता का मूल्यांकन करें।"
• कार्यक्रम पर प्रतिक्रिया: "सत्र की सामग्री की गुणवत्ता को आप कैसे आंकेंगे?"

उदाहरण: प्रशिक्षण के बाद का 5 प्रश्नों वाला मूल्यांकन

लेबल सेटों को मिलाना तब तक ठीक है जब तक प्रत्येक प्रश्न उस सेट का उपयोग करता है जो उससे संबंधित प्रश्न का विषय हो। यहां एक संक्षिप्त मूल्यांकन दिया गया है जिसे प्रशिक्षण और विकास टीम सत्र के अंत में चला सकती है:

1. आज की सामग्री आपके कार्य के लिए कितनी प्रासंगिक है, इस बारे में आप कितने संतुष्ट हैं? (संतुष्टि)
2. "प्रशिक्षक द्वारा दी गई प्रस्तुति की गुणवत्ता का आप क्या मूल्यांकन करेंगे?" (गुणवत्ता)
3. "आज मैंने जो कुछ सीखा है, उसे लागू करने में मुझे पूरा भरोसा है।" (सहमति)
4. अगले 30 दिनों में इन कौशलों का उपयोग करने की आपकी कितनी संभावना है? (संभावना)
5. "आप वर्तमान में इस प्रशिक्षण में शामिल कौशलों का कितनी बार उपयोग करते हैं?" (आवृत्ति, अनुवर्ती सर्वेक्षण के लिए आधारभूत मान के रूप में)

इसे अगले दिन ईमेल करने के बजाय सत्र के अंतिम पांच मिनट में चलाएं। लोग अनुभव ताजा होने पर ही प्रतिक्रिया देते हैं, और आप समय के साथ विभिन्न समूहों, प्रशिक्षकों और मॉड्यूल के स्कोर की तुलना कर सकते हैं।

स्कोर की गणना और व्याख्या कैसे करें

स्कोरिंग सीधी-सादी है। प्रत्येक प्रश्न के लिए, प्रत्येक स्तर पर प्राप्त उत्तरों की संख्या को उसके मान से गुणा करें, परिणामों को जोड़ें और कुल उत्तरों की संख्या से भाग देकर औसत प्राप्त करें।

उदाहरण के लिए, यदि 50 लोगों ने एक प्रश्न का उत्तर दिया और 5 ने 'पूरी तरह असहमत' (1), 8 ने 'असहमत' (2), 12 ने 'तटस्थ' (3), 15 ने 'सहमत' (4) और 10 ने 'पूरी तरह सहमत' (5) चुना, तो गणना इस प्रकार है: (5×1) + (8×2) + (12×3) + (15×4) + (10×5) = 167। 50 उत्तरदाताओं से भाग देने पर, माध्य 3.34 आता है, जो सहमति की ओर थोड़ा झुकाव दर्शाता है।

औसत से परे, वितरण पर ध्यान दें। 3.5 का औसत यह दर्शा सकता है कि सभी लोग थोड़े सकारात्मक हैं, या यह भी कि समूह के आधे लोग असहमत हैं और आधे लोग पूरी तरह सहमत हैं। वितरण वह कहानी बयां करता है जो औसत छिपाता है।

5-पॉइंट स्केल का उपयोग कब करें (और कब न करें)

जब आपको व्यापक दर्शकों से त्वरित, संरचित प्रतिक्रिया की आवश्यकता हो, तो 5-बिंदु पैमाना कारगर साबित होता है। यह प्रशिक्षण के बाद के मूल्यांकन, कर्मचारी प्रतिक्रिया सर्वेक्षण, कार्यक्रम प्रतिक्रिया, ग्राहक अनुभव सर्वेक्षण और ऐसी किसी भी स्थिति के लिए उपयुक्त है जहाँ आपको उत्तरदाताओं के प्रयासों और डेटा में विवरण के बीच संतुलन बनाए रखने की आवश्यकता होती है।

7-बिंदु पैमाने पर तब विचार करें जब:

• आप कई संबंधित प्रश्नों के बजाय एक ही प्रश्न पूछ रहे हैं, क्योंकि एक प्रश्न को अतिरिक्त अंक मिलने से अधिक लाभ होता है।
• आप कई सर्वेक्षण चक्रों में दृष्टिकोणों पर नज़र रख रहे हैं और आपको छोटे बदलावों का पता लगाने की आवश्यकता है।
• आप दो समान प्रोग्रामों की तुलना कर रहे हैं और उम्मीद करते हैं कि प्रतिक्रियाएँ बीच में केंद्रित होंगी।

सात बिंदु पाँच बिंदुओं की तुलना में थोड़ा अधिक सटीक माप प्रदान करते हैं, लेकिन अंतर बहुत कम है [2]। यदि आपके पास पहले से ही ऐतिहासिक परिणामों के साथ 5-बिंदु सर्वेक्षण है, तो उसे बनाए रखें: पैमाने बदलने से आपका बेंचमार्क खो जाता है, जिसकी लागत आमतौर पर अतिरिक्त सटीकता लाभों से अधिक होती है [2]। अधिकांश श्रम एवं विकास एवं मानव संसाधन उपयोग मामलों के लिए, 5-बिंदु प्रारूप अधिक सुरक्षित डिफ़ॉल्ट है।

बिना किसी स्पष्ट कारण के एक ही सर्वेक्षण में अलग-अलग मापदंड वाले पैमाने का प्रयोग न करें। 5-बिंदु संतुष्टि प्रश्न और 7-बिंदु सहमति प्रश्न के बीच बार-बार बदलाव करने से लोग रुककर अपने उत्तरों का पुनर्मूल्यांकन करते हैं, जिससे मतभेद और असंगति उत्पन्न होती है। सम संख्या वाले पैमाने (4 या 6 बिंदु) का प्रयोग तभी करें जब आप जानबूझकर तटस्थ विकल्प को हटाकर उत्तरदाताओं को किसी एक पक्ष की ओर झुकाव कराना चाहते हों।

लेबल डिज़ाइन संबंधी सुझाव

प्रत्येक बिंदु पर लेबल लगाएं। ऐसे पैमाने जो केवल अंतिम बिंदुओं को चिह्नित करते हैं, उत्तरदाताओं को यह अनुमान लगाने के लिए मजबूर करते हैं कि मध्य विकल्पों का क्या अर्थ है। पूर्ण रूप से चिह्नित पैमाने केवल अंतिम बिंदु लेबल की तुलना में अधिक विश्वसनीय प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करते हैं [1]।

तटस्थ मध्यबिंदु को बनाए रखें। मध्य विकल्प को हटाने से पैमाना अधिक विश्वसनीय नहीं हो जाता [1], और यह उन लोगों को मजबूर करता है जिनका वास्तव में कोई मजबूत मत नहीं है, उन्हें एक पक्ष चुनना पड़ता है। तटस्थ उत्तर बहाना नहीं है; यह मान्य डेटा है।

सर्वेक्षण के दौरान एक ही दिशा-निर्देश का पालन करें। यदि आपकी सहमति का पैमाना बाईं ओर "पूरी तरह असहमत" से दाईं ओर "पूरी तरह सहमत" तक जाता है, तो प्रत्येक आइटम के लिए यही दिशा बनाए रखें। बीच में इसे पलटना एक आम डिज़ाइन त्रुटि है जो अनावश्यक भ्रम पैदा करती है।

लेबल के प्रकार को प्रश्न के प्रकार से मिलाएँ। "आपको कितनी बार प्रतिक्रिया मिलती है?" जैसे प्रश्न के लिए आवृत्ति मापक की आवश्यकता होती है, न कि सहमति मापक की। "सहमत/असहमत" आवृत्ति संबंधी प्रश्न के लिए उपयुक्त मापक नहीं है।

आम गलतियों से बचने के लिए

दोहरे अर्थ वाले प्रश्न पूछना। "प्रशिक्षक जानकार और आकर्षक थे" जैसे प्रश्न से एक साथ दो बातें पता चलती हैं। उत्तर देने वाले को प्रशिक्षक बहुत जानकार लग सकते हैं, लेकिन शायद वे उतने आकर्षक न लगें, और वह इसे स्पष्ट रूप से बता न सकें। इसलिए, हर संयुक्त कथन को अलग-अलग भागों में बाँटें।

नेतृत्वकारी भाषा का प्रयोग करना। "आपको बेहतरीन सामग्री कितनी पसंद आई?" जैसे वाक्य सकारात्मक प्रतिक्रिया की उम्मीद जगाते हैं। उत्तरदाता अक्सर प्रश्न के अपेक्षित उत्तर की ओर झुक जाते हैं, जिससे अंक बढ़ जाते हैं और वास्तविक समस्याएं छिप जाती हैं। वाक्य को तटस्थ रखें: "आज की सामग्री की गुणवत्ता को आप कैसे आंकेंगे?"

सभी 5-बिंदु पैमानों को एक दूसरे के स्थान पर उपयोग किए जाने योग्य मानना। संतुष्टि स्कोर और सहमति स्कोर एक समान नहीं हैं, भले ही दोनों का मान 1 से 5 तक हो। इन्हें एक सूचकांक में औसत करने से विभिन्न मापन आपस में मिल जाते हैं। परिणामों की रिपोर्टिंग और तुलना करते समय पैमाने के प्रकारों को अलग-अलग रखें।

बहुत लंबे सर्वेक्षण का संचालन करना। सर्वेक्षण जितना लंबा होगा, उतने ही अधिक लोग बीच में ही छोड़ देंगे या बिना पढ़े ही क्लिक करके आगे बढ़ जाएंगे। प्रशिक्षण के बाद के मूल्यांकन के लिए, आमतौर पर 5 से 8 प्रश्न पर्याप्त होते हैं। यदि आप "बस ऐसे ही" कोई प्रश्न जोड़ रहे हैं, तो पूछें कि क्या उत्तर से किसी निर्णय में कोई बदलाव आएगा। यदि नहीं, तो उसे हटा दें।

अध्ययन के बीच में ही पैमाने को बदलना। एक बार जब आप किसी विशेष लेबल सेट के साथ आधार रेखा निर्धारित कर लेते हैं, तो प्रारूप बदलने से तुलना बाधित हो जाती है और आपकी ट्रेंड लाइन अर्थहीन हो जाती है। यदि आपको किसी पैमाने को संशोधित करने की आवश्यकता है, तो उसे एक नई आधार रेखा मानें और अपनी रिपोर्टिंग में परिवर्तन को नोट करें।

तटस्थ विकल्प को नजरअंदाज करते हुए। तटस्थ प्रतिक्रियाओं का समूह अर्थहीन नहीं होता। इसका अक्सर मतलब यह होता है कि उत्तरदाताओं के पास राय बनाने के लिए पर्याप्त जानकारी या अनुभव नहीं है, जो अपने आप में जानना उपयोगी है।

सामान्य प्रश्न

क्या आप 5-पॉइंट लाइकट स्केल से औसत की गणना कर सकते हैं?

जी हां, लेकिन एक शर्त के साथ। जब आप बिंदुओं को समान रूप से फैला हुआ मानते हैं (1 से 5 तक), तो औसत मदों या समूहों की तुलना करने के लिए एक उपयोगी सारांश होता है। अधिकांश श्रम एवं विकास एवं मानव संसाधन पेशेवर ऐसा ही करते हैं, और जब पैमाना संतुलित और पूरी तरह से चिह्नित हो तो यह आम तौर पर स्वीकार्य है। अधिक सख्त अकादमिक दृष्टिकोण यह मानता है कि लिकर्ट डेटा क्रमसूचक होता है, अंतरालसूचक नहीं, और इसे औसत के बजाय माध्यिका के साथ प्रस्तुत किया जाना चाहिए। व्यवहार में, समय के साथ परिवर्तन को ट्रैक करने या कारकों की तुलना करने के लिए, औसत तब तक ठीक काम करते हैं जब तक आप उन्हें अनुमानित मानते हैं।

लिकर्ट स्केल और रेटिंग स्केल में क्या अंतर है?

रेटिंग स्केल किसी प्रतिक्रिया को मापने के लिए उपयोग की जाने वाली कोई भी क्रमांकित या चिह्नित श्रेणी होती है। लिकर्ट स्केल एक विशिष्ट प्रकार का रेटिंग स्केल है जिसमें एक तटस्थ मध्यबिंदु के चारों ओर क्रमबद्ध, सममित और पूरी तरह से चिह्नित विकल्प होते हैं। सभी लिकर्ट स्केल रेटिंग स्केल होते हैं, लेकिन सभी रेटिंग स्केल लिकर्ट स्केल नहीं होते। नेट प्रमोटर स्कोर प्रश्न, जो 0 से 10 तक होता है और जिसके केवल सिरों पर ही चिह्न होते हैं, एक रेटिंग स्केल है लेकिन लिकर्ट स्केल नहीं है।

एक वैध लिकर्ट स्केल के लिए आपको कितने आइटम की आवश्यकता होती है?

तकनीकी रूप से, एक 5-पॉइंट का प्रश्न लिकर्ट स्केल का एक प्रकार है, न कि पूर्ण लिकर्ट स्केल। लिकर्ट द्वारा परिभाषित पूर्ण लिकर्ट स्केल में कई आइटम शामिल होते हैं जो एक ही मूल विचार को मापते हैं, और इन सभी के व्यक्तिगत स्कोर को जोड़कर या औसत निकालकर एक समग्र स्कोर बनाया जाता है। मानव संसाधन और प्रशिक्षण एवं विकास के दैनिक कार्यों में, एकल प्रश्नों के लिए "लिकर्ट स्केल" का नियमित रूप से उपयोग किया जाता है, और यह उपयोग व्यापक रूप से समझा जाता है। महत्वपूर्ण यह जानना है कि आप किसका उपयोग कर रहे हैं: मनोवैज्ञानिक सुरक्षा या प्रशिक्षण को लागू करने की तत्परता जैसी जटिल चीजों को मापने के लिए, एक आइटम की तुलना में कई आइटम अधिक विश्वसनीय डेटा प्रदान करेंगे।

5-पॉइंट लाइकट स्केल चलाने के साथ AhaSlides

प्रतिक्रियाएँ प्राप्त करना अक्सर पैमाने को डिज़ाइन करने से अधिक कठिन होता है। जब सत्र के कई दिनों बाद प्रतिक्रियाएँ एकत्र की जाती हैं, तो प्रतिक्रिया दर कम हो जाती है और उत्तर अनुभव के बजाय स्मृति को दर्शाते हैं।

RSI AhaSlides रेटिंग स्केल यह आपको एक ही स्लाइड पर कई कथनों को रेट करने के लिए लोगों से पूछने, रेटिंग रेंज (1 से 5, 1 से 7 या आपकी आवश्यकतानुसार कोई भी रेंज) निर्धारित करने और ऊपर दिए गए लेबल सेटों में से किसी से भी मेल खाने वाले अपने स्वयं के लेबल लिखने की सुविधा देता है। प्रतिभागी QR कोड या लिंक के माध्यम से अपने फ़ोन से जुड़ते हैं, और आप प्रत्येक कथन के औसत स्कोर के साथ परिणाम लाइव दिखा सकते हैं, या उन्हें तब तक छिपा सकते हैं जब तक आप उन्हें प्रकट करने के लिए तैयार न हों। सत्र के बाद प्रतिक्रिया के लिए इसी रेटिंग स्केल को एक अलग सर्वेक्षण के रूप में भी चलाया जा सकता है, और आप गहन विश्लेषण के लिए डेटा को स्प्रेडशीट में निर्यात कर सकते हैं।

विशेष रूप से प्रशिक्षण मूल्यांकन के लिए, सत्र के दौरान ही कक्षा में मौजूद लोगों के साथ परिणामों की समीक्षा करने से प्रशिक्षकों को तत्काल जानकारी मिलती है और एक सप्ताह बाद भेजी गई रिपोर्ट की तुलना में अधिक ईमानदार विश्लेषण का अवसर मिलता है।

सूत्रों का कहना है

[1] जेब, एटी, एनजी, वी., और ताई, एल. (2021)। प्रमुख लिकर्ट स्केल विकास प्रगति की समीक्षा: 1995-2019। मनोविज्ञान में सीमाएं, 12, 637547 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8129175/

[2] सौरो, जे. क्या आपको 5 या 7 बिंदु पैमाने का उपयोग करना चाहिए? मापन यू. https://measuringu.com/scale-points/

[3] लिकर्ट, आर. (1932). दृष्टिकोणों के मापन के लिए एक तकनीक। मनोविज्ञान अभिलेखागार, 22 (140), 1-55।