10 tipi di domande a risposta multipla (guida efficace + esempi)

Le domande a risposta multipla (MCQ) sono formati di interrogazione strutturati che presentano agli intervistati una base (domanda o affermazione) seguita da una serie di opzioni di risposta predeterminate. A differenza delle domande aperte, le MCQ vincolano le risposte a scelte specifiche, rendendole ideali per la raccolta di dati standardizzati, la valutazione e la ricerca. Ti stai chiedendo quale tipo di domanda sia più adatto al tuo scopo? Unisciti a noi per esplorare 10 tipi di domande a risposta multipla, insieme agli esempi qui sotto.

Sommario

Cosa sono le domande a scelta multipla?

Nella sua forma più semplice, una domanda a scelta multipla è una domanda che viene presentata con un elenco di potenziali risposte. Pertanto, il convenuto avrà il diritto di rispondere a una o più opzioni (se consentito).

Grazie alla rapidità, all'intuitività e alla facilità di analisi delle informazioni/dei dati delle domande a risposta multipla, queste vengono ampiamente utilizzate nei sondaggi di feedback sui servizi aziendali, sull'esperienza del cliente, sull'esperienza degli eventi, sulle verifiche delle conoscenze, ecc.

Ad esempio, cosa ne pensi del piatto speciale del ristorante oggi?

• R. Molto delizioso
• B. Non male
• C. Anche normale
• D. Non di mio gusto

Le domande a scelta multipla sono domande chiuse perché le scelte degli intervistati dovrebbero essere limitate per rendere più facile per gli intervistati scegliere e motivarli a voler rispondere di più.

A livello fondamentale, una domanda a risposta multipla è composta da:

• Una domanda o un'affermazione chiara e concisa che definisce cosa stai misurando
• Opzioni di risposta multiple (tipicamente 2-7 scelte) che includono sia risposte corrette che errate
• Formato di risposta che consente selezioni singole o multiple in base ai tuoi obiettivi

Contesto storico ed evoluzione

Le domande a risposta multipla sono emerse all'inizio del XX secolo come strumenti di valutazione educativa, introdotti da Federico J. Kelly nel 1914. Originariamente progettati per una valutazione efficiente di esami su larga scala, i test a risposta multipla si sono evoluti ben oltre i test accademici, diventando strumenti fondamentali per:

• Ricerca di mercato e analisi del comportamento dei consumatori
• Feedback dei dipendenti e sondaggi organizzativi
• Diagnosi medica e valutazioni cliniche
• Sondaggi politici e ricerche sull'opinione pubblica
• Sviluppo del prodotto e test dell'esperienza utente

Livelli cognitivi nella progettazione di domande a risposta multipla

Le domande a risposta multipla possono valutare diversi livelli di pensiero, in base alla tassonomia di Bloom:

Livello di conoscenza

Verificare la capacità di ricordare fatti, termini e concetti di base. Esempio: "Qual è la capitale della Francia?"

Livello di comprensione

Valutare la comprensione delle informazioni e la capacità di interpretare i dati. Esempio: "In base al grafico mostrato, in quale trimestre si è registrata la maggiore crescita delle vendite?"

Livello di applicazione

Valutare la capacità di utilizzare le informazioni apprese in nuove situazioni. Esempio: "Dato un aumento del 20% nei costi di produzione, quale strategia di prezzo manterrebbe la redditività?"

Livello di analisi

Mettere alla prova la capacità di scomporre le informazioni e di comprenderne le relazioni. Esempio: "Quale fattore ha più probabilmente contribuito al calo dei punteggi di soddisfazione dei clienti?"

Livello di sintesi

Valutare la capacità di combinare elementi per creare una nuova comprensione. Esempio: "Quale combinazione di funzionalità soddisferebbe al meglio le esigenze identificate dall'utente?"

Livello di valutazione

Mettere alla prova la capacità di giudicare il valore e prendere decisioni in base a criteri. Esempio: "Quale proposta bilancia meglio il rapporto costo-efficacia con la sostenibilità ambientale?"

10 tipi di domande a risposta multipla + esempi

Il design moderno dei test a risposta multipla comprende numerosi formati, ciascuno ottimizzato per obiettivi di ricerca specifici e per le esperienze degli intervistati.

1. Domande a scelta singola

• Missione: Identifica una preferenza, opinione o risposta corretta primaria 
• Ideale per: Dati demografici, preferenze primarie, conoscenze fattuali 
• Opzioni ottimali: 3-5 scelte

Esempio: Qual è la tua principale fonte di notizie ed eventi attuali?

• Piattaforme di social media
• Notizie televisive tradizionali
• Siti di notizie online
• Stampare i giornali
• Podcast e notizie audio

Buone pratiche:

• Assicurarsi che le opzioni siano reciprocamente esclusive
• Ordinare le opzioni in modo logico o casuale per evitare distorsioni

2. Domande su scala Likert

• Missione: Misurare atteggiamenti, opinioni e livelli di soddisfazione 
• Ideale per: Sondaggi sulla soddisfazione, ricerche di opinione, valutazioni psicologiche 
• Opzioni di scala: scale a 3, 5, 7 o 10 punti

Esempio: Quanto sei soddisfatto del nostro servizio clienti?

• Estremamente soddisfatto
• Molto soddisfatto
• Moderatamente soddisfatto
• Leggermente soddisfatto
• Per niente soddisfatto

Considerazioni sulla progettazione in scala:

• Scale dispari (5, 7 punti) consentono risposte neutre
• Anche le scale (4, 6 punti) costringere gli intervistati a propendere per un atteggiamento positivo o negativo
• Ancore semantiche dovrebbe essere chiaro e proporzionalmente distanziato

3. Domande a selezione multipla

• Missione: Cattura più risposte o comportamenti rilevanti 
• Ideale per: Monitoraggio del comportamento, preferenze delle funzionalità, caratteristiche demografiche 
• Considerazioni: Può portare a complessità di analisi

Esempio: Quali piattaforme di social media usi regolarmente? (Seleziona tutte le opzioni applicabili)

• Facebook
• Instagram
• Twitter/X
• LinkedIn
• TikTok
• YouTube
• Snapchat
• Altro (prego specificare)

Buone pratiche:

• Indicare chiaramente che sono consentite selezioni multiple
• Considerare il peso cognitivo di troppe opzioni
• Analizzare i modelli di risposta, non solo le singole selezioni

4. Domande sì/no

• Missione: Decisione binaria e chiara identificazione delle preferenze 
• Ideale per: Domande di screening, preferenze semplici, criteri di qualificazione 
• Vantaggi: Elevati tassi di completamento, chiara interpretazione dei dati

Esempio: Consiglieresti il ​​nostro prodotto a un amico o a un collega?

• Si
• Non

Strategie di miglioramento:

• Prosegui con "Perché?" per approfondimenti qualitativi
• Considera di aggiungere "Non sono sicuro" per le risposte neutre
• Utilizzare la logica ramificata per le domande di follow-up

6. Domande sulla scala di valutazione

• Missione: Quantificare esperienze, prestazioni o valutazioni della qualità 
• Ideale per: Recensioni di prodotti, valutazione del servizio, misurazione delle prestazioni 
• Opzioni visive: Stelle, numeri, cursori o scale descrittive

Esempio: Valuta la qualità della nostra app mobile su una scala da 1 a 10: 1 (Scarso) --- 5 (Medio) --- 10 (Eccellente)

Suggerimenti per la progettazione:

• Utilizzare direzioni di scala coerenti (1=basso, 10=alto)
• Fornire descrizioni chiare delle ancore
• Considerare le differenze culturali nelle interpretazioni delle valutazioni

7. Domande di classificazione

• Missione: Comprendere l'ordine di priorità e l'importanza relativa 
• Ideale per: Priorità delle funzionalità, ordinamento delle preferenze, allocazione delle risorse 
• Limiti: La complessità cognitiva aumenta con le opzioni

Esempio: Classifica le seguenti caratteristiche in ordine di importanza (1 = più importante, 5 = meno importante)

• Prezzo
• Qualità
• Servizio clienti
• Velocità di consegna
• Varietà di prodotti

Strategie di ottimizzazione:

• Considerare le opzioni di classificazione forzata rispetto a quella parziale
• Limite a 5-7 opzioni per la gestibilità cognitiva
• Fornire istruzioni chiare per la classificazione

8. Domande a matrice/griglia

• Missione: Raccogli in modo efficiente le valutazioni su più elementi 
• Ideale per: Valutazione multiattributo, valutazione comparativa, efficienza del sondaggio 
• rischi: Stanchezza del rispondente, comportamento soddisfacente

Esempio: Valuta la tua soddisfazione per ogni aspetto del nostro servizio

Buone pratiche:

• Mantenere le tabelle delle matrici sotto 7x7 (elementi x punti scala)
• Utilizzare direzioni di scala coerenti
• Considerare la randomizzazione dell'ordine degli elementi per prevenire distorsioni

9. Domande basate sulle immagini

• Missione: Test di preferenza visiva e riconoscimento del marchio 
• Ideale per: Selezione del prodotto, test di progettazione, valutazione dell'attrattiva visiva 
• Vantaggi: Maggiore coinvolgimento, applicabilità interculturale

Esempio: Quale design del sito web ritieni più accattivante? [Immagine A] [Immagine B] [Immagine C] [Immagine D]

Considerazioni sull'implementazione:

• Fornire testo alternativo per l'accessibilità
• Esegui test su diversi dispositivi e dimensioni dello schermo

10. Domande vero/falso

• Missione: Test di conoscenza e valutazione delle convinzioni 
• Ideale per: Valutazione educativa, verifica dei fatti, sondaggi di opinione
• Considerazioni: 50% di possibilità di indovinare correttamente

Esempio: I sondaggi sulla soddisfazione del cliente devono essere inviati entro 24 ore dall'acquisto.

• I veri
• Falso

Tecniche di miglioramento:

• Aggiungi l'opzione "Non lo so" per ridurre le supposizioni
• Concentrati su affermazioni chiaramente vere o false
• Evita termini assoluti come "sempre" o "mai"

Bonus: modelli semplici per domande a risposta multipla

Feedback sugli eventi

Valutazione della conoscenza

Sondaggio di lavoro individuale

Le migliori pratiche per creare domande a risposta multipla efficaci

Per creare domande a risposta multipla di alta qualità è necessario prestare attenzione sistematica ai principi di progettazione, alle procedure di verifica e al miglioramento continuo basato sui dati e sul feedback.

Scrivere testi chiari ed efficaci

Precisione e chiarezza

• Utilizzare un linguaggio specifico e inequivocabile che non lasci spazio a interpretazioni errate
• Concentrati su un singolo concetto o idea per domanda
• Evita parole inutili che non contribuiscono al significato
• Scrivi a un livello di lettura appropriato per il tuo pubblico di destinazione

Steli completi e indipendenti

• Assicurarsi che lo stelo possa essere compreso senza leggere le opzioni
• Includere tutto il contesto e le informazioni di base necessarie
• Evita gli steli che richiedono una conoscenza specifica delle opzioni per essere compresi
• Rendi lo stelo un pensiero completo o una domanda chiara

Confronto di esempio:

Stelo povero: "Il marketing è:" Stelo migliorato: "Quale definizione descrive meglio il marketing digitale?"

Stelo povero: "La cosa che aiuta di più le aziende:" Stelo migliorato: "Quale fattore contribuisce in modo più significativo al successo di una piccola impresa nel primo anno?"

Sviluppo di opzioni di alta qualità

Struttura omogenea

• Mantenere una struttura grammaticale coerente in tutte le opzioni
• Utilizzare frasi parallele e livelli di complessità simili
• Assicurarsi che tutte le opzioni completino lo stelo in modo appropriato
• Evitare di mescolare diversi tipi di risposte (fatti, opinioni, esempi)

Lunghezza e dettaglio appropriati

• Mantieni le opzioni più o meno della stessa lunghezza per evitare di fornire segnali
• Includere dettagli sufficienti per chiarezza senza sopraffare
• Evita opzioni troppo brevi per essere significative
• Bilanciare la brevità con le informazioni necessarie

Organizzazione logica

• Disporre le opzioni in ordine logico (alfabetico, numerico, cronologico)
• Randomizzare quando non esiste un ordine naturale
• Evitare schemi che potrebbero fornire segnali indesiderati
• Considerare l'impatto visivo del layout delle opzioni

Creare distrazioni efficaci

Plausibilità e credibilità

• Progettare distrattori che potrebbero essere ragionevolmente corretti per qualcuno con una conoscenza parziale
• Basare le opzioni errate su idee sbagliate o errori comuni
• Evita opzioni palesemente sbagliate o ridicole
• Testare i distrattori con i membri del pubblico di destinazione

Valore educativo

• Utilizzare distrattori che rivelino lacune di conoscenza specifiche
• Includere opzioni di quasi incidente che mettono alla prova sottili distinzioni
• Creare opzioni che affrontino diversi aspetti dell'argomento
• Evitare distrazioni puramente casuali o non correlate

Evitare le insidie ​​comuni

• Evita gli indizi grammaticali che rivelano la risposta corretta
• Non usare "tutto quanto sopra" o "nessuno di quanto sopra" a meno che non sia strategicamente necessario
• Evita termini assoluti come "sempre", "mai", "solo" che rendono le opzioni palesemente sbagliate
• Non includere due opzioni che significano essenzialmente la stessa cosa

Come creare domande a risposta multipla semplici ma efficaci

I sondaggi a risposta multipla sono un modo semplice per conoscere il pubblico, raccogliere le sue opinioni ed esprimerle in una visualizzazione significativa. Una volta impostato un sondaggio a risposta multipla su AhaSlides, i partecipanti possono votare tramite i loro dispositivi e i risultati vengono aggiornati in tempo reale.

È così facile!

Noi di AhaSlides offriamo molti modi per arricchire la tua presentazione e coinvolgere e interagire con il pubblico. Dalle slide di domande e risposte alle nuvole di parole, fino alla possibilità di sondare il pubblico. Ci sono tantissime possibilità che ti aspettano.