順序尺度質問の例をお探しですか? ビジネス中心のこの世界では、企業が競争上の優位性を獲得する方法を常に模索していることは驚くことではありません。革新的なマーケティング戦略から最先端のテクノロジーまで、企業は常に競合他社との差別化につながる次の大きなものを探しています。それとともに、企業は顧客の絶えず変化する要求と期待を満たす必要があります。
改善や対処が必要な点を簡単に特定する 1 つの方法は、顧客からのフィードバックを利用することです。順序尺度は、顧客満足度を測定するために使用できる 1 つの方法です。
順序尺度について初めて聞いたとしても、ここで説明しておきます。
以下は魅力的で魅力的な 10 個です 順序スケールの例、すべて AhaSlides' 無料のポーリングソフトウェア!
概要
| 順序スケールはいつ発見されましたか? | 1946 |
| 序数尺度を発明したのは誰ですか? | SSスティーブンス |
| 順序スケールの目的? | 順序付けされた応答を使用して参加者を評価する |
| 順序スケールの例の別名は何ですか? | 定性的データまたはカテゴリ的データ |
| パーセンテージは公称値ですか、それとも序数ですか? | 名目 |
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目次
順序尺度とは何ですか？
An 序数スケール、とも呼ばれる 順序データは、個人が相対的な位置や好みに基づいてアイテムをランク付けまたは評価できる測定スケールの一種です。フィードバックを収集し、製品やサービスに対する顧客の満足度を理解するための構造化された方法を提供します。
簡単に言うと、これは次のような統計的スケーリング システムです。 注文。 通常、序数スケールは 1〜5 または 1〜10 評価システム。1は最低値の応答を表し、10は最高値の応答を表します。
より明確な画像を取得するために、XNUMXつの非常に単純で一般的な例を見てみましょう。 私たちのサービスにどの程度満足していますか？
おそらく、このタイプの順序スケールの例を以前に見たことがあると思います。 測定に使用されます 5段階での顧客満足度:
- 非常に不満
- 不満
- 普通
- 満足
- とても満足
当然のことながら、企業は満足度の順序尺度を使用して、サービスを改善する必要があるかどうかを判断できます。 彼らが一貫して低い数字（1と2）を獲得している場合、それは彼らが高い数字（4と5）を獲得している場合よりも行動がはるかに緊急であることを意味します。
そこに順序スケールの美しさがあります。順序スケールは非常にシンプルで明確です。 これを使えば、簡単に 集める そしてデータを分析する まったくどんな分野でも。彼らは使用します 定性的データと定性的データの両方 これをする：
- –順序尺度は、特定の値を定義する単語に焦点を当てているため、定性的です。 たとえば、人々は満足のいく体験がどのように感じられるかを知っていますが、「7点中10点」の体験を定義するのは難しいです。
- – 各単語が数値に対応するため、定量的です。研究の序列が満足のいく体験を 7 点中 8 点または 10 点と定義する場合、収集したすべてのデータを数字で簡単に比較し、グラフ化することができます。
もちろん、満足/不満足の応答セット以外の順序尺度の例はたくさんあります（ クイズの種類）。それらのいくつかを見てみましょう…。
10の序数スケールの例
以下の順序尺度を無料で作成するには、 AhaSlides. AhaSlides 質問、ステートメント、値を含む順序尺度を作成し、視聴者が携帯電話を使用してライブで意見を入力できるようにします。
タイプ＃1-親しみやすさ
[全く馴染みがない – ある程度馴染みがある – 適度に良く知られている – かなり良く知られている – 非常によく知られている]
親密度の順序スケールはチェックに使用されます 知識のレベル 誰かが特定のトピックについて持っていること。 このため、将来の広告活動、意識向上キャンペーン、教育計画を知らせるのに非常に役立ちます。
ファミリアリティ順序スケールの例:
- オーディエンスをテストして、特定の製品にどれだけ慣れているかを確認する会社。 これから得られるデータは、親しみやすさの低い製品に向けた広告活動につながる可能性があります。
- 特定の主題についての知識について生徒をテストする教師。 これにより、教師は、どこから教え始めるかを決める前に、その主題についてどのレベルの事前知識を想定できるかを知ることができます。
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タイプ＃2 –頻度
[決して–めったに–時々–しばしば–常に]
周波数順序スケールは測定に使用されます アクティビティが実行される頻度。 それらは、アクティブな行動とそれらを変更し始める場所を判断するのに役立ちます。
周波数順序スケールの例:
- 国民がどの程度ルールを守っているかに関する情報を収集する定期的な調査。このデータを使用して、広報活動の成果がどの程度高いか、低いかを確認できます。
- 自社の Web サイトで購入者がどのような影響を受けるかについて情報を収集している企業。同社はこのデータを使用して、他のあまり閲覧されていないメディアではなく、ビデオやバナー広告などの特定の種類のより人気のあるメディアに焦点を当てることができます。
タイプ＃3 –強度
[強度なし–中程度の強度–中程度の強度–強い強度–極端な強度]
強度順序スケールは通常、 感情や経験の強さ。 これは、通常のスケールで測定されるものよりも概念的で主観的なものに関連しているため、測定するのが難しいメトリックであることがよくあります。
強度順序スケールの例:
- 治療前後の痛みの知覚レベルについて患者をテストする医療機関。 データは、サービスまたは手順の有効性を判断するために使用できます。
- A 教会の礼拝 説教の力で教会に行く人をテストします。 彼らはデータを使用して、牧師を解雇するかどうかを確認できます。
タイプ＃4 –重要性
[まったく重要ではない–ほとんど重要ではない–少し重要–やや重要–非常に重要–非常に重要–必須]
順序スケールの重要度の割合 どのように非必須または必須 人々は製品、サービス、セクター、活動、またはほとんどを見つけます 何でも することが。 この順序スケール タイプの結果はしばしば驚くべきものであるため、企業は、自社のサービスの重要性の認識について貴重な洞察を得るために、このタイプのスケールを検討する必要があります。 この情報は、リソースに優先順位を付け、顧客にとって本当に重要な領域に集中するのに役立ちます。
重要度順序スケールの例:
- お客様にとって最も重要なことを提案していただくレストラン。 ここからのデータを使用して、サービスのどの部分が管理者から最も注意を払う必要があるかを把握できます。
- 意見を集めるアンケート 食事と運動に対する考え方について。データを使用すると、一般の人々が健康維持の特定の側面をどれだけ重要視しているかを知ることができます。
タイプ＃5 –合意
[まったくそう思わない–そう思わない–どちらともいえない–そう思う–非常にそう思う]
一致度数スケールは、人がどの程度の人間であるかを判断するのに役立ちます 声明に同意しない、または同意する。 これらは、特定の回答が必要な任意のステートメントで使用できるため、世の中で最も広く使用されている順序尺度の例の一部です。
いくつかの一致順序スケールの例:
- Webサイトのユーザビリティについて顧客を調査している会社。 彼らは会社自体がどう考えているかについて具体的な声明を出し、ユーザーがそれらの声明に賛成か反対かを確認することができます。
- 職場環境について従業員の意見を収集する雇用主。 彼らの声明に対する不一致と同意のレベルに応じて、彼らは従業員の利益のために何を修正する必要があるかを理解することができます。
タイプ＃6-満足度
[非常に不満–不満–やや不満–中立–やや満足–満足–非常に満足]
繰り返しますが、これは順序尺度の広く使用されている例です。「満足度」は ビジネスの究極の目標。 調査のすべての部分は、何らかの方法で、サービスに関する満足度に関する情報を収集しようとしますが、満足度の順序尺度は、これを明白かつ明白に行います。
満足度順序スケールの例:
- 入学サービスに対する満足度が高い大学。 データは、潜在的な将来の学生にとってどの側面を最も改善する必要があるかを判断するのに役立ちます。
- 過去XNUMX年間の彼らの努力について彼らの支持者を投票する政党。 彼らの支持者が党の進行に何らかの形で不満を持っているならば、彼らは彼らが異なってやりたいことについて彼らに投票を始めることができます。
タイプ＃7 –パフォーマンス
[基準を大きく下回っている – 期待を下回っている – ほぼ期待どおり – 期待を上回っている – 期待を非常に上回っている
パフォーマンス順序尺度は、サービスの全体的な有効性と効率を測定する満足度順序尺度によく似ています。 ただし、微妙な違いは、このタイプの序数尺度は最終的なパフォーマンスを測定する傾向があることです。 誰かの所定の期待に関連して そのサービスの。
パフォーマンス順序スケールの例:
- 購入と配送の各側面のカスタマーレビューを収集する会社。 彼らはデータを使用して、顧客が高い期待を寄せている場所と、会社がそれらに応えられていない場所を確認できます。
- 彼らの最新の作品が誇大宣伝に応えたかどうかを調べようとしている映画スタジオ。 そうでない場合は、映画が事前に誇大宣伝されているか、配信に失敗したか、またはその両方である可能性があります。
タイプ＃8 –可能性
[まったくない – おそらくない – 多分 – おそらく – 確かに
尤度順序スケールは、次のことを把握するための優れた方法です 人が将来言及された行動をとる可能性または可能性はどれくらいか。 これは多くの場合、トランザクションや医療処置が完了したときなど、特定の条件が満たされた後です。
尤度順序スケールの例:
- サービスを利用した後、顧客の何パーセントがブランドの支持者になるかを決定しようとしている会社。 これにより、複数のチャネルにわたってブランドロイヤルティを構築するのに役立つ情報が明らかになります。
- 初めて使用した後に特定の種類の薬を処方する可能性を判断する医師のための医学的調査。 このデータは、製薬会社が自社の医薬品の信頼性を高めるのに役立ちます。
タイプ＃9 –改善
[劇的に悪化–悪化–同じまま–改善–劇的に改善]
改善順序スケールは、次の指標を提供します。 特定の期間にわたる進捗。 それらは、変更が実施された後、状況がどの程度悪化または改善したかについての個人の認識を測定します。
いくつかの改善順序スケールの例：
- 過去 XNUMX 年間にどの部門が悪化したのか、または改善したのかについて従業員の意見を求めている企業。 これは、特定の分野の進歩に向けてより有意義な努力をするのに役立ちます。
- 過去10年間の気候変動に対する国民の認識について研究を行っている気候学者。 この種のデータを収集することは、環境保護に対する態度を変えるために重要です。
タイプ＃10 –自己能力
[完全な初級–初級–初中級–中級–中級後–上級–総合エキスパート]
自己能力オーディナルスケールは非常に興味深いものになる可能性があります。 彼らは誰かのを測定します 特定のタスクで知覚される能力のレベル、つまり、グループ内のさまざまな回答者の自尊心のレベルに応じて、大きく異なる可能性があります。
自己能力オーディナルスケールの例:
- 生徒が言語能力の特定の分野にどれだけ自信を持っているかを判断しようとしている語学教師。 教師は、レッスンまたはコースの前または後にこれを実行して、時間の経過に伴う自己認識能力の向上を判断できます。
- 就職の面接中に候補者に自分の長所と短所について尋ねる面接官。 これを行うと、仕事に適した候補者を選び出すのに役立ちます。
順序スケールと他のタイプのスケール
いくつかの順序スケールの例を詳しく見てきたので、順序スケールの形式が他のスケールとどのように異なるのか疑問に思われるかもしれません。
通常、序数スケールについて話すとき、私たちはそれらについて同じ息で話します XNUMXつの尺度これは次のとおりです。
- 名目尺度
- 序数スケール
- 間隔スケール
- 比率スケール
今見た順序スケールの例を他の3つのタイプのスケールと比較してみましょう…
順序尺度の例と名目尺度の例
調査における名義尺度または名義質問は、その値が順序尺度とは異なります。 注文がない 彼らへ。
次に例を示します。髪の色に関する簡単な調査データを収集しています。 公称スケールを使用している場合、値は単に異なる髪の色（茶色、金髪、黒など）になります。 注文なし ここに; それは、茶色が金髪につながり、それが黒につながるようなものではありません。
一方、序数スケールを使用している場合は、髪の明るさまたは暗さの値を追加できます。 注文があります （光は暗くなります）。
ここにあるのです 髪の色についての名目上のスケールの例
そしてここに 髪の色についての序数スケールの例:
このように、序数スケールの例は私たちに与えています 追加情報。 各髪の色の回答者数が明らかになるだけでなく (円形の点の上にマウスを置くと、回答数が表示されます)、それらの髪の色の明暗も 5 段階で確認できます。 「スーパーライト」(1) と「スーパーダーク」(5) の間のポイントスケール。
順序スケールの方法で物事を行うことは、情報の別の層を収集するのに最適です。 ただし、公称値と順序値がいくつかの問題に遭遇する可能性があります 一致しない。 たとえば、黒髪の人はどうすれば「超軽量」の髪を手に入れることができますか？ そして、髪のない人はどのような価値を選びますか？
これらの問題は、いくつかの簡単な回避策で対処できます。 XNUMX つの方法は、 メッセージ 値を台無しにする可能性を排除する回答者の場合：
- 別の方法は、最小値（1）を次のように残すことです。 該当なし（該当なし）。 名目スケールには関連できるが順序スケールには関連できない回答者は、値の矛盾がないことを保証するために「N/A」を選択できます。 したがって、「スーパーライト」値は (2) から始まります。
順序スケールの例と間隔スケールの例
順序尺度が名目尺度よりも多くのデータを明らかにするように、間隔尺度はそれよりもさらに多くのデータを明らかにします。 間隔尺度は、 値の違いの程度. それでは、間隔スケールの例と間隔質問の例を見てみましょう。
そこで、私はもっと単純な調査を行っているとしましょう。今回は、人々の自宅と休日の理想的な温度について調査します。 順序スケール形式では、次のように値を設定します。
- 氷結
- コールド
- 温暖な
- 暖かい
- ホット
この序数スケールの例の大きな問題は、 完全に主観的。 誰かにとって「凍結」と見なされるものは、他の誰かにとっては「温帯」と見なされる可能性があります。
価値観の言葉遣いのおかげで、誰もが自然に 真ん中に引き寄せられる。 ここでは、言葉がすでに理想的な温度を示唆しており、次のようなグラフが表示されます。
代わりに、間隔スケールを使用する必要があります。 正確な度 摂氏または華氏で 次のように、各値に対応します。
- 凍結（0°C–9°C）
- 寒い（10°C–19°C）
- 温帯（20°C–25°C）
- 暖かい（26°C–31°C）
- 高温（32°C +）
このように値を設定することは、私の回答者が既存のよく知られたものに基づいて決定を下せることを意味します スケーリングシステム、質問を書いた人の偏った認識ではなく。
また、文言を完全に削除して、回答者がによってもたらされた先入観に影響されないようにすることもできます。 言葉の強さ.
これを行うことは、結果が より多様で正確、 このような
順序スケールの例と比率スケールの例
比率スケールは、数値とそれらの違いに焦点を当てるという点で、間隔スケールに似ています。
ただし、大きな違いのXNUMXつは、「真のゼロ」値の比率スケールに存在することです。 この「真のゼロ」は 測定されている値の完全な欠如.
たとえば、職歴に関するこの比率スケールを見てください。
この比率スケールの例は、職歴がまったくないことを表す「0 年」の値で始まっていることがわかります。 これは、分析を開始するための強固で不動の基盤があることを意味します。
ご注意ください: すべてのゼロ値が「真のゼロ」であるわけではありません。 0°C は特定の温度であるため、間隔スケールの 0°C 値は真のゼロではありません。 温度の欠如ではありません.
投票する他の方法
ここで誤解しないでください。 オーディエンススケールは本当に素晴らしいです。 しかし、次の分野で真に魅力的な調査を行うには、 教育, 、政治、心理学、その他何でも、フォーマットを拡張したくなるでしょう。
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1.多肢選択式投票
多肢選択式投票 は標準的な種類の投票であり、棒グラフ、ドーナツ形式、または円グラフ形式で利用できます。 選択肢を書き留めて、視聴者に選択してもらいましょう。
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2.画像選択ポール
画像選択式の投票は、複数選択式の投票とほとんど同じように機能しますが、より視覚的になります。
3.ワードクラウド投票
ワードクラウドを作成する トピックに関する短い応答で、通常は 1 語か 2 語の長さです。回答者の間で最も人気のある回答は中央に大きなテキストで表示され、人気の低い回答はスライドの中央の外側に小さなテキストで表示されます。
4.自由形式の投票
オープンエンド 投票は、創造性と自由度を持って回答を集めるのに役立ちます。多肢選択や単語制限はありません。この種の世論調査では、詳細に踏み込んだ長い形式の回答が推奨されます。
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この記事で紹介されているすべてのもの、つまり順序尺度の例、名目尺度、間隔尺度、比率尺度の例、その他の種類の世論調査はすべて、 AhaSlides.
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「スケール」スライドを通して、 AhaSlides さまざまなステートメントにわたって順序尺度を作成できます 3の簡単な手順:
- あなたの質問を書いてください
- あなたの声明を提出する
- 値を追加します
参加者に見えるように、スライドの上部に参加コードを入力します。 携帯電話にコードを入力すると、すべてのステートメントにわたって、スライダーを使用して序数スケールに基づいて質問に答えることができます。
視聴者の応答データ プレゼンテーションに残ります 消去することを選択しない限り、序数レベルのデータは常に利用可能です。 その後、プレゼンテーションとその応答データをオンラインで共有できます。
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よくある質問
順序スケールとは何ですか?
順序スケールは、統計や研究で使用される測定スケールの一種です。 これにより、特定の特性または属性の相対的な位置またはレベルに基づいて、データ ポイントのランク付けまたは順序付けが可能になります。
順序スケールでは、データ ポイントは意味のある順序で配置されますが、カテゴリまたはランク間の差異は必ずしも均一または定量化できるわけではありません。
オーディナルスケールの主な特徴トップ 4?
順序スケールの主な機能: ランキング、順序、公称一様差、例、限定された算術演算。 順序スケールは、データ ポイントの順序やランキングに関する貴重な情報を提供し、相対的な位置に基づいた比較と分析を可能にします。 ただし、それらは差異の正確な測定値を提供したり、意味のある数学的計算を可能にしたりするものではありません。
名目スケールと順序スケールの違いは何ですか?
名義スケールと順序スケールは、統計や研究で使用される XNUMX 種類の測定スケールです。 これらは、情報のレベルと、データ ポイント間で確立できる関係の性質が異なります。 このガイドを参照して理解してください。 例!
順序スケールの例は何ですか?
順序尺度は、顧客満足度や学位、学歴、社会経済的地位の評価など、さまざまな目的で使用できます。
