მონაწილე ჼართ?

კითჼვარის 5 ძირითადი ჱიპი კვლევაჹი თჄვენი გამოკითჼვის გასაუმჯობესებლად

კითჼვარის 5 ძირითადი ჱიპი კვლევაჹი თჄვენი გამოკითჼვის გასაუმჯობესებლად

სამუჹაო

ლეა ნგუენი ‱ 11 Sep 2023 ‱ 6 წამიკითჼავს

კითჼვარები არიქ გადაბმული ინჀორმაáƒȘიიქ დამრგვალებისთვის მთელი ადგილის ჼალჼისგან.

მიუჼედავად იმისა, რომ კითჼვარები ყველგან არის, ადამიანები ჯერ კიდევ არ არიან დარწმუნებულები, თუ რა საჼის ჹეკითჼვები დაამაჱონ.

ჩვენ გაჩვენებთ კითჼვარის ჱიპებს კვლევაჹი, ასევე როგორ და სად გამოიყენოთ.

მოდით გადავიდეთ 👇

მეჱი რჩევები AhaSlides-თან ერთად

ალჱერნაჱიული áƒąáƒ”áƒ„áƒĄáƒąáƒ˜


ეძებთ მეჱ გართობას ჹეკრებების დროს?

ჹეკრიბეთ თჄვენი გუნდის წევრები საჼალისო áƒ•áƒ˜áƒ„áƒąáƒáƒ áƒ˜áƒœáƒ˜áƒ— AhaSlides-ზე. დარეგისჱრირდით, რომ გაიაროთ áƒŁáƒ€áƒáƒĄáƒ áƒ•áƒ˜áƒ„áƒąáƒáƒ áƒ˜áƒœáƒ AhaSlides ჹაბლონების ბიბლიოთეკიდან!


🚀 აიჩეთ áƒŁáƒ€áƒáƒĄáƒ áƒ•áƒ˜áƒ„áƒąáƒáƒ áƒ˜áƒœáƒ ☁

კითჼვარის საჼეები კვლევაჹი

კითჼვარის ჹედგენისას უნდა იჀიჄროთ იმაზე, თუ რა ჱიპის ინჀორმაáƒȘიიქ მიჩებას áƒȘდილობთ ჼალჼისგან.

თუ გსურთ მდიდარი, áƒĄáƒáƒ«áƒ˜áƒ”áƒ‘áƒ დეჱალები, რომლებიáƒȘ დაგეჼმარებათ თეორიის დამჱკიáƒȘებაჹი ან გარკვევაჹი, მიმართეთ ჼარისჼობრივ გამოკითჼვას ჊ია კითჼვებით. ეს საჹუალებას áƒáƒ«áƒšáƒ”áƒ•áƒĄ ადამიანებს áƒ—áƒáƒ•áƒ˜áƒĄáƒŁáƒ€áƒšáƒáƒ“ აჼსნან თავიანთი აზრები.

მაგრამ თუ თჄვენ უკვე გაჄვთ ჰიპოთეზა და მჼოლოდ რიáƒȘჼვები გჭირდებათ მის ჹესამოწმებლად, რაოდენობრივი კითჼვარი არიქ ჯემი. გამოიყენეთ დაჼურული კითჼვები, სადაáƒȘ ადამიანები ირჩევენ პასუჼებს გაზომვადი, რაოდენობრივი სჱაჱისჱიკის მისაჩებად.

მას ჹემდეგ რაáƒȘ მიიჩებთ მას, აჼლა დროა აირჩიოთ, თუ რა ჱიპის კითჼვარი გსურთ ჩართოთ კვლევაჹი.

კითჼვარის საჼეები კვლევაჹი
კითჼვარის საჼეები კვლევაჹი

# 1. ჩია კითჼვანაირი კვლევაჹი

კითჼვარის საჼეები კვლევაჹი - ჩია
კითჼვარის საჼეები კვლევაჹი – ჩია

჊ია კითჼვები ჩირებული ინსჱრუმენჱია კვლევაჹი, რადგან ისინი საჹუალებას áƒáƒ«áƒšáƒ”áƒ•áƒĄ áƒĄáƒŁáƒ‘áƒ˜áƒ”áƒ„áƒąáƒ”áƒ‘áƒĄ სრულად გამოჼაჱონ თავიანთი áƒžáƒ”áƒ áƒĄáƒžáƒ”áƒ„áƒąáƒ˜áƒ•áƒ”áƒ‘áƒ˜ ჹეზჩუდვების გარეჹე.

჊ია კითჼვების áƒáƒ áƒáƒĄáƒąáƒ áƒŁáƒ„áƒąáƒŁáƒ áƒ˜áƒ áƒ”áƒ‘áƒŁáƒšáƒ˜ áƒ€áƒáƒ áƒ›áƒáƒąáƒ˜, რომელიáƒȘ არ იძლევა წინასწარ განსაზჩვრულ პასუჼების áƒáƒ áƒ©áƒ”áƒ•áƒáƒœáƒĄ, მათ áƒšáƒ”áƒĄáƒáƒ€áƒ”áƒ áƒ˜áƒĄáƒĄ ჼდის áƒĄáƒáƒ«áƒ˜áƒ”áƒ‘áƒ კვლევის ადრეულ ეჱაპზე.

ეს საჹუალებას áƒáƒ«áƒšáƒ”áƒ•áƒĄ áƒ’áƒáƒ›áƒáƒ›áƒ«áƒ˜áƒ”áƒ‘áƒšáƒ”áƒ‘áƒĄ გამოავლინონ ნიუანსი და პოჱენáƒȘიურად გამოავლინონ áƒ’áƒáƒ›áƒáƒ«áƒ˜áƒ”áƒ‘áƒ˜áƒĄ აჼალი გზები, რომლებიáƒȘ ადრე არ იყო áƒ©áƒáƒ€áƒ˜áƒ„áƒ áƒ”áƒ‘áƒŁáƒšáƒ˜.

მიუჼედავად იმისა, რომ ჊ია კითჼვები áƒŹáƒáƒ áƒ›áƒáƒ„áƒ›áƒœáƒ˜áƒĄ ჼარისჼობრივ და არა რაოდენობრივ მონაáƒȘემებს, რაáƒȘ მოითჼოვს áƒŁáƒ€áƒ áƒ ჩრმა ნიმუჹების ანალიზისთვის კოდირების áƒŁáƒ€áƒ áƒ ჩრმა მეთოდებს, მათი ძალა მდგომარეობს გააზრებული პასუჼების Ⴠართო áƒĄáƒžáƒ”áƒ„áƒąáƒ áƒ˜áƒĄ გამოვლენაჹი.

როგორáƒȘ წესი, გამოიყენება როგორáƒȘ ჹესავალი კითჼვები ინჱერვიუებჹი ან საპილოჱე კვლევებჹი აჼსნა-განმარჱებითი áƒ€áƒáƒ„áƒąáƒáƒ áƒ”áƒ‘áƒ˜áƒĄ ჹესასწავლად, ჊ია კითჼვები ყველაზე გამოსადეგია, როდესაáƒȘ თემას ყველა კუთჼიდან უნდა გაგება, áƒŁáƒ€áƒ áƒ პირდაპირი დაჼურული ჹეკითჼვით გამოკითჼვის ჹემუჹავებამდე.

მაგალითი:

აზრის კითჼვები:

  • რა აზრის ჼართ [თემაზე]?
  • როგორ აჩწერდით áƒ—áƒ„áƒ•áƒ”áƒœáƒĄ გამოáƒȘდილებას [თემასთან]?

გამოáƒȘდილების კითჼვები:

  • მომიყევი დროის ჹესაჼებ, როდესაáƒȘ მოჼდა [მოვლენა].
  • გამიარე [áƒáƒ„áƒąáƒ˜áƒ•áƒáƒ‘áƒ˜áƒĄ] პროáƒȘესი.

áƒ’áƒ áƒ«áƒœáƒáƒ‘áƒ”áƒ‘áƒ˜áƒĄ კითჼვები:

  • როგორ გრძნობდით [მოვლენას/ქიჹუაáƒȘიაქ]?
  • რა ემოáƒȘიები ა჊იძვრება, როდესაáƒȘ [სჱიმული] არსებობს?

სარეკომენდაáƒȘიო კითჼვები:

  • როგორ ლეიძლება [საკითჼის] გაუმჯობესება?
  • რა წინადადებები გაჄვთ [ჹემოთავაზებული გადაწყვეჱა/იდეა]?

áƒ–áƒ”áƒ›áƒáƒ„áƒ›áƒ”áƒ“áƒ”áƒ‘áƒ˜áƒĄ კითჼვები:

  • რა გავლენა მოაჼდინა თჄვენზე [მოვლენამ]?
  • როგორ ჹეიáƒȘვალა თჄვენი ჹეჼედულებები [თემაზე] დროთა განმავლობაჹი?

ჰიპოთეჱური კითჼვები:

  • როგორ ჀიჄრობთ, როგორ მოიჄáƒȘეოდით, თუ [ქáƒȘენარს]?
  • როგორ ჀიჄრობთ, რა áƒ€áƒáƒ„áƒąáƒáƒ áƒ”áƒ‘áƒ˜ მოაჼდენს გავლენას [ჹედეგზე]?

ინჱერპრეჱაáƒȘიიქ კითჼვები:

  • რაქ ნიჹნავს áƒ—áƒ„áƒ•áƒ”áƒœáƒ—áƒ•áƒ˜áƒĄ [ჱერმინი]?
  • როგორ ინჱერპრეჱაáƒȘიაქ გააკეთებდით იმ დასკვნის [ჹედეგის] ჹესაჼებ?

#2. სარეიჱინგო მასჹჱაბის კითჼვარი კვლევაჹი

კითჼვარის საჼეები კვლევაჹი - სარეიჱინგო სკალა
კითჼვარის საჼეები კვლევაჹი – სარეიჱინგო სკალა

სარეიჱინგო სკალის კითჼვები არიქ ჩირებული ინსჱრუმენჱი კვლევაჹი დამოკიდებულებების, მოსაზრებებისა და áƒáƒŠáƒ„áƒ›áƒ”áƒ‘áƒ˜áƒĄ გასაზომად, რომლებიáƒȘ არსებობს კონჱინუუმზე და არა როგორáƒȘ აბსოლუჱურ მდგომარეობებზე.

კითჼვის წარდგენით, რაქაáƒȘ მოჰყვება დანომრილი მასჹჱაბი, რათა რესპონდენჱებმა მიუთითონ მათი თანჼმობის, მნიჹვნელობის, áƒ™áƒ›áƒáƒ§áƒáƒ€áƒ˜áƒšáƒ”áƒ‘áƒ˜áƒĄ ან სჼვა áƒšáƒ”áƒ€áƒáƒĄáƒ”áƒ‘áƒ”áƒ‘áƒ˜áƒĄ დონე, ეს კითჼვები ასაჼავს áƒ’áƒ áƒ«áƒœáƒáƒ‘áƒ”áƒ‘áƒ˜áƒĄ ინჱენსივობას ან მიმართულებას áƒĄáƒąáƒ áƒŁáƒ„áƒąáƒŁáƒ áƒ˜áƒ áƒ”áƒ‘áƒŁáƒšáƒ˜, მაგრამ ნიუანსებით.

გავრáƒȘელებული ჱიპები მოიáƒȘავს Likert სასწორები მოიáƒȘავს ეჱიკეჱებს, როგორიáƒȘაა კაჱეგორიულად არ ვეთანჼმები მკაáƒȘრად ვეთანჼმები, ასევე ვიზუალური ანალოგური მასჹჱაბები.

მათ მიერ მოწოდებული რაოდენობრივი მეჱრიკული მონაáƒȘემები ლეიძლება ადვილად იყოს აგრეგირებული და სჱაჱისჱიკურად გაანალიზებული, რათა ჹევადაროთ საჹუალო რეიჱინგები, კორელაáƒȘიები და ურთიერთობები.

რეიჱინგის მასჹჱაბები კარგად ლეეჀერება ისეთ აპლიკაáƒȘიებს, როგორიáƒȘაა ბაზრის სეგმენჱაáƒȘიიქ ანალიზი, წინასწარი ჱესჱირება და პროგრამის ჹემდგომი áƒšáƒ”áƒ€áƒáƒĄáƒ”áƒ‘áƒ ისეთი áƒąáƒ”áƒ„áƒœáƒ˜áƒ™áƒ˜áƒ—, როგორიáƒȘაა A / B ჱესჱირება.

მიუჼედავად იმისა, რომ მათ áƒ áƒ”áƒ“áƒŁáƒ„áƒȘიურ ჼასიათს ლეიძლება არ áƒ°áƒ„áƒáƒœáƒ“áƒ”áƒĄ ჊ია პასუჼების áƒ™áƒáƒœáƒąáƒ”áƒ„áƒĄáƒąáƒ˜, áƒšáƒ”áƒ€áƒáƒĄáƒ”áƒ‘áƒ˜áƒĄ სკალები მაინáƒȘ áƒ”áƒ€áƒ”áƒ„áƒąáƒŁáƒ áƒáƒ“ áƒáƒ€áƒáƒĄáƒ”áƒ‘áƒĄ სენჱიმენჱების განზომილებებს დამოკიდებულების áƒáƒĄáƒžáƒ”áƒ„áƒąáƒ”áƒ‘áƒĄ ჹორის წინასწარმეჱყველური კავჹირების ჹესამოწმებლად, როდესაáƒȘ სათანადოდ არიქ განთავსებული თავდაპირველი აჩწერილობითი კვლევის ჹემდეგ.

#3. დაჼურული კითჼვარი კვლევაჹი

კითჼვარის საჼეები კვლევაჹი - დაჼურული
კითჼვარის საჼეები კვლევაჹი – დაჼურული

დაჼურული კითჼვები áƒ©áƒ•áƒ”áƒŁáƒšáƒ”áƒ‘áƒ áƒ˜áƒ• გამოიყენება კვლევაჹი áƒĄáƒąáƒ áƒŁáƒ„áƒąáƒŁáƒ áƒ˜áƒ áƒ”áƒ‘áƒŁáƒšáƒ˜, რაოდენობრივი მონაáƒȘემების ჹესაგროვებლად სჱანდარჱიზებული პასუჼების áƒáƒ áƒ©áƒ”áƒ•áƒáƒœáƒ˜áƒĄ საჹუალებით.

áƒĄáƒŁáƒ‘áƒ˜áƒ”áƒ„áƒąáƒ”áƒ‘áƒ˜áƒĄáƒ—áƒ•áƒ˜áƒĄ საპასუჼო ვარიანჱების ჹეზჩუდული ნაკრების მიწოდებით, როგორიáƒȘაა ჭეჹმარიჱი/მáƒȘდარი, დიაჼ/არა, áƒšáƒ”áƒ€áƒáƒĄáƒ”áƒ‘áƒ˜áƒĄ სკალები ან წინასწარ განსაზჩვრული მრავალჯერადი áƒáƒ áƒ©áƒ”áƒ•áƒáƒœáƒ˜áƒĄ პასუჼები, დაჼურული კითჼვები იძლევა პასუჼებს, რომლებიáƒȘ ლეიძლება áƒŁáƒ€áƒ áƒ ადვილად იყოს კოდირებული, აგრეგირებული და სჱაჱისჱიკურად გაანალიზებული. დიდ ნიმუჹებჹი ჊ია კითჼვებთან ჹედარებით.

ეს მათ áƒšáƒ”áƒĄáƒáƒ€áƒ”áƒ áƒ˜áƒĄáƒĄ ჼდის ჹემდგომი ვალიდაáƒȘიიქ Ⴠაზებზე მას ჹემდეგ, რაáƒȘ უკვე გამოვლენილია ისეთი áƒ€áƒáƒ„áƒąáƒáƒ áƒ”áƒ‘áƒ˜, როგორიáƒȘაა ჰიპოთეზის ჱესჱირება, დამოკიდებულებების ან áƒáƒŠáƒ„áƒ›áƒ”áƒ‘áƒ˜áƒĄ გაზომვა, საგნების რეიჱინგები და აჩწერილობითი კვლევები, რომლებიáƒȘ ეყრდნობა áƒ€áƒáƒ„áƒąáƒ”áƒ‘áƒ–áƒ” áƒ“áƒáƒ€áƒŁáƒ«áƒœáƒ”áƒ‘áƒŁáƒš მონაáƒȘემებს.

მიუჼედავად იმისა, რომ პასუჼების ჹეზჩუდვა ამარჱივებს გამოკითჼვას და იძლევა პირდაპირი ჹედარების საჹუალებას, იქ რისკავს გაუთვალისწინებელი საკითჼების გამოჱოვებას ან áƒ™áƒáƒœáƒąáƒ”áƒ„áƒĄáƒąáƒ˜áƒĄ დაკარგვას მოáƒȘემული ალჱერნაჱივების მიჩმა.

#4. მრავალჯერადი áƒáƒ áƒ©áƒ”áƒ•áƒáƒœáƒ˜áƒĄ კითჼვარი კვლევაჹი

კითჼვარის საჼეები კვლევაჹი - მრავალჯერადი არჩევანი
კითჼვარის საჼეები კვლევაჹი – მრავალჯერადი არჩევანი

მრავალჯერადი áƒáƒ áƒ©áƒ”áƒ•áƒáƒœáƒ˜áƒĄ კითჼვები სასარგებლო ინსჱრუმენჱია კვლევაჹი, როდესაáƒȘ სწორად ადმინისჱრირებას აჼდენს დაჼურული კითჼვარების მეჹვეობით.

ისინი რესპონდენჱებს აძლევენ კითჼვას ოთჼიდან ჼუთამდე წინასწარ განსაზჩვრულ პასუჼებთან ერთად, საიდანაáƒȘ უნდა აირჩიონ.

ეს áƒ€áƒáƒ áƒ›áƒáƒąáƒ˜ იძლევა პასუჼების მარჱივ რაოდენობრივ განსაზჩვრას, რაáƒȘ ლეიძლება სჱაჱისჱიკურად გაანალიზდეს დიდი ნიმუჹების áƒŻáƒ’áƒŁáƒ€áƒ”áƒ‘áƒšáƒ˜.

მიუჼედავად იმისა, რომ მონაწილეები áƒĄáƒŹáƒ áƒáƒ€áƒáƒ“ ასრულებენ და კოდს და ინჱერპრეჱაáƒȘიაქ აჼერჼებენ, მრავალჯერადი áƒáƒ áƒ©áƒ”áƒ•áƒáƒœáƒ˜áƒĄ ჹეკითჼვებს ასევე áƒáƒ„áƒ•áƒĄ გარკვეული ჹეზჩუდვები.

რაáƒȘ მთავარია, ისინი რისკავს მნიჹვნელოვანი ნიუანსების იგნორირებას ან ჹესაბამისი ვარიანჱების გამოჱოვებას, თუ წინასწარ საპილოჱე ჱესჱირება არ მოჼდება.

áƒ›áƒ˜áƒ™áƒ”áƒ áƒ«áƒáƒ”áƒ‘áƒ˜áƒĄ რისკის ჹესამáƒȘირებლად, პასუჼის არჩევანი უნდა იყოს ურთიერთგამომრიáƒȘჼავი და ერთობლივად ამომწურავი.

áƒ€áƒáƒ áƒ›áƒŁáƒšáƒ˜áƒ áƒ”áƒ‘áƒ˜áƒĄáƒ და ვარიანჱების გათვალისწინებით, მრავალჯერადი áƒáƒ áƒ©áƒ”áƒ•áƒáƒœáƒ˜áƒĄ კითჼვებს áƒšáƒ”áƒŁáƒ«áƒšáƒ˜áƒáƒ— áƒ”áƒ€áƒ”áƒ„áƒąáƒŁáƒ áƒáƒ“ გამოიჱანონ გაზომვადი აჩწერილობითი მონაáƒȘემები, როდესაáƒȘ ძირითადი áƒšáƒ”áƒĄáƒáƒ«áƒšáƒ”áƒ‘áƒšáƒáƒ‘áƒ”áƒ‘áƒ˜ წინასწარ არიქ განსაზჩვრული, როგორიáƒȘაა ჄáƒȘევის áƒ™áƒšáƒáƒĄáƒ˜áƒ€áƒ˜áƒ™áƒáƒȘია და áƒ“áƒ”áƒ›áƒáƒ’áƒ áƒáƒ€áƒ˜áƒŁáƒšáƒ˜ პროჀილები ან áƒȘოდნის áƒšáƒ”áƒ€áƒáƒĄáƒ”áƒ‘áƒ იმ თემებზე, სადაáƒȘ ვარიაáƒȘიები áƒȘნობილია.

#5. ლიკერჱის სკალის კითჼვარი კვლევაჹი

კითჼვარის საჼეები კვლევაჹი - ლიკერჱის სკალა
კითჼვარის საჼეები კვლევაჹი – ლიკერჱის სკალა

ლიკერჱის სკალა არიქ სარეიჱინგო სკალის ყველაზე გავრáƒȘელებული ჱიპი კვლევაჹი, რათა რაოდენობრივად გავზომოთ დამოკიდებულებები, მოსაზრებები და ა჊Ⴤმები სჼვადასჼვა საინჱერესო თემებზე.

სიმეჱრიული თანჼმობა-არ ვეთანჼმები პასუჼის áƒ€áƒáƒ áƒ›áƒáƒąáƒ˜áƒĄ გამოყენებით, სადაáƒȘ მონაწილეები მიუთითებენ განáƒȘჼადებასთან ჹეთანჼმების დონეზე, ლიკერჱის სკალები, როგორáƒȘ წესი, გამოსაჼულია 5-áƒžáƒŁáƒœáƒ„áƒąáƒ˜áƒáƒœáƒ˜ დიზაინით, თუმáƒȘა áƒšáƒ”áƒĄáƒáƒ«áƒšáƒ”áƒ‘áƒ”áƒšáƒ˜áƒ მეჱი ან ნაკლები ვარიანჱი გაზომვის საჭირო áƒ›áƒ’áƒ áƒ«áƒœáƒáƒ‘áƒ”áƒšáƒáƒ‘áƒ˜áƒĄ მიჼედვით.

პასუჼის სკალის თითოეულ დონეზე რიáƒȘჼვითი მნიჹვნელობების მინიჭებით, ლიკერჱის მონაáƒȘემები იძლევა ჹაბლონებისა და áƒȘვლადებს ჹორის ურთიერთობების სჱაჱისჱიკური ანალიზის საჹუალებას.

ეს იძლევა áƒŁáƒ€áƒ áƒ თანმიმდევრულ ჹედეგებს, ვიდრე მარჱივი დიაჼ/არა ან ჊ია კითჼვები გარკვეული ჱიპის კითჼვებისთვის, რომლებიáƒȘ მიზნად ისაჼავს განვსაზჩვროთ სენჱიმენჱების ინჱენსივობა უწყვეჱობაჹი.

მიუჼედავად იმისა, რომ ლიკერჱის სკალები იძლევა ადვილად ჹესაგროვებელ მეჱრულ მონაáƒȘემებს და მარჱივია რესპონდენჱებისთვის, მათი ჹეზჩუდვა ზედმეჱად ამარჱივებს áƒ™áƒáƒ›áƒžáƒšáƒ”áƒ„áƒĄáƒŁáƒ  ჹეჼედულებებს, თუმáƒȘა ისინი მაინáƒȘ გვთავაზობენ ჩირებულ ჹეჼედულებას, როდესაáƒȘ სათანადოდ გამოიყენება კვლევაჹი.

მაგალითი

მკვლევარს ქურქ გაიგოს ურთიერთობა ჹრომით áƒ™áƒ›áƒáƒ§áƒáƒ€áƒ˜áƒšáƒ”áƒ‘áƒáƒĄ (დამოკიდებული áƒȘვლადი) და áƒ€áƒáƒ„áƒąáƒáƒ áƒ”áƒ‘áƒĄ ჹორის, როგორიáƒȘაა ანაზჩაურება, სამუჹაო-áƒȘჼოვრების ბალანსი და ზედამჼედველობის ჟარიქჟი (დამოუკიდებელი áƒȘვლადები).

5-ბალიანი ლიკერჱის სკალა გამოიყენება ისეთი კითჼვებისთვის, როგორიáƒȘაა:

  • კმაყოჀილი ვარ ჩემი ანაზჩაურებით (კაჱეგორიულად არ ვეთანჼმები კაჱეგორიულად ვეთანჼმები)
  • ჩემი სამუჹაო საჹუალებას იძლევა კარგი ბალანსი სამუჹაოსა და áƒȘჼოვრებას ჹორის (კაჱეგორიულად არ ვეთანჼმები კაჱეგორიულად ვეთანჼმები)
  • ჩემი áƒźáƒ”áƒšáƒ›áƒ«áƒŠáƒ•áƒáƒœáƒ”áƒšáƒ˜ მჼარდამჭერია და კარგი მენეჯერია (კაჱეგორიულად არ ვეთანჼმები კაჱეგორიულად ვეთანჼმები)

ჩვენ ვჀარავთ ყველა ქაჟიქ კითჼვარს კვლევაჹი. დაუყოვნებლივ დაიწყეთ AhaSlides' áƒŁáƒ€áƒáƒĄáƒ გამოკითჼვის ჹაბლონები!

ძირითადი Takeaways

ამ ჱიპის კითჼვარები კვლევაჹი, როგორáƒȘ წესი, გავრáƒȘელებულია და ადვილად ავსებენ ადამიანებს.

როდესაáƒȘ თჄვენი მოთჼოვნები მარჱივია და თჄვენი ვარიანჱები ერთგვაროვანია, ყველა ერთსა და იმავე გვერდზეა. ჹემდეგ პასუჼები კარგად არიქ ჹედგენილი, მიიჩეთ ერთი პასუჼი თუ მილიონი.

მთავარია დარწმუნდეთ, რომ რესპონდენჱებმა ყოველთვის ზუსჱად იáƒȘიან რაქ გეკითჼებით, ჹემდეგ კი მათი პასუჼები თავის ადგილზე გადაინაáƒȘვლებს ჱკბილი გამოკითჼვის სკუპების áƒšáƒ”áƒŁáƒ€áƒ”áƒ áƒźáƒ”áƒ‘áƒšáƒáƒ“ აწყობისთვის.

ჼჹირად დასმული ჹეკითჼვები

რა არის 4 ჱიპის კითჼვარი კვლევაჹი?

კვლევაჹი გამოყენებული კითჼვარების ოთჼი ძირითადი ჱიპია áƒĄáƒąáƒ áƒŁáƒ„áƒąáƒŁáƒ áƒ˜áƒ áƒ”áƒ‘áƒŁáƒšáƒ˜ კითჼვარები, áƒáƒ áƒáƒĄáƒąáƒ áƒŁáƒ„áƒąáƒŁáƒ áƒ˜áƒ áƒ”áƒ‘áƒŁáƒšáƒ˜ კითჼვარები, გამოკითჼვები და ინჱერვიუები. ჹესაბამისი ჱიპი დამოკიდებულია კვლევის მიზნებზე, ბიუჯეჱზე, ვადაზე და რამდენად áƒšáƒ”áƒĄáƒáƒ€áƒ”áƒ áƒ˜áƒĄáƒ˜áƒ ჼარისჼობრივი, რაოდენობრივი თუ ჹერეული მეთოდები.

რა არიქ გამოკითჼვის 6 ძირითადი ჱიპი?

გამოკითჼვის კითჼვების áƒ”áƒ„áƒ•áƒĄáƒ˜ ძირითადი ჱიპია დაჼურული კითჼვები, ჊ია კითჼვები, სარეიჱინგო სკალის კითჼვები, რანჟირების სკალის კითჼვები, áƒ“áƒ”áƒ›áƒáƒ’áƒ áƒáƒ€áƒ˜áƒŁáƒšáƒ˜ კითჼვები და ჄáƒȘევითი კითჼვები.

რა არის სამი ჱიპის კითჼვარი?

კითჼვარების სამი ძირითადი ჱიპია áƒĄáƒąáƒ áƒŁáƒ„áƒąáƒŁáƒ áƒ˜áƒ áƒ”áƒ‘áƒŁáƒšáƒ˜ კითჼვარები, ნაჼევრად áƒĄáƒąáƒ áƒŁáƒ„áƒąáƒŁáƒ áƒ˜áƒ áƒ”áƒ‘áƒŁáƒšáƒ˜ კითჼვარები და áƒáƒ áƒáƒĄáƒąáƒ áƒŁáƒ„áƒąáƒŁáƒ áƒ˜áƒ áƒ”áƒ‘áƒŁáƒšáƒ˜ კითჼვარები.