Edit page title ಮಧ್ಯಂತರ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಪನ | ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ನಿಜ ಜೀವನದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು
Edit meta description ಇಂದು, ನಾವು ಮಧ್ಯಂತರ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಪನದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗೆ ಧುಮುಕುತ್ತಿದ್ದೇವೆ - ಅದರ ಸಾರ, ವಿಶಿಷ್ಟ ಲಕ್ಷಣಗಳು, ಇತರ ಮಾಪಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು!

Close edit interface

ಮಧ್ಯಂತರ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಪನ | ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ನಿಜ ಜೀವನದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು | 2024 ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ

ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು

ಜೇನ್ ಎನ್ಜಿ 26 ಫೆಬ್ರುವರಿ, 2024 7 ನಿಮಿಷ ಓದಿ

ಇಂದು ನಾವು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗೆ ಧುಮುಕುತ್ತಿದ್ದೇವೆ ಮಧ್ಯಂತರ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಪನ- ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಒಂದು ಮೂಲಾಧಾರವು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ನಮ್ಮ ದೈನಂದಿನ ಜೀವನಕ್ಕೆ ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಮತ್ತು ಆಶ್ಚರ್ಯಕರವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ.

ನಾವು ಸಮಯವನ್ನು ಹೇಳುವ ವಿಧಾನದಿಂದ ನಾವು ತಾಪಮಾನವನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಳೆಯುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದರವರೆಗೆ, ಮಧ್ಯಂತರ ಮಾಪಕಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬಿಚ್ಚಿಡೋಣ, ಅದರ ಸಾರ, ವಿಶಿಷ್ಟ ಲಕ್ಷಣಗಳು, ಇತರ ಮಾಪಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸೋಣ!

ಪರಿವಿಡಿ

ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ ಸಲಹೆಗಳು

ಮಧ್ಯಂತರ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಪನ ಎಂದರೇನು?

ಮಧ್ಯಂತರ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಪನವು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಘಟಕಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ಒಂದು ರೀತಿಯ ಡೇಟಾ ಮಾಪನ ಮಾಪನವಾಗಿದೆ.ಇದು ನಾಮಮಾತ್ರ, ಅನುಪಾತ ಮಾಪಕಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಪನ ಮಾಪಕಗಳ ನಾಲ್ಕು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಆರ್ಡಿನಲ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಉದಾಹರಣೆ.

ತಾಪಮಾನ ಮಾಪಕಗಳು ಮಧ್ಯಂತರ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಪನದ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ. ಚಿತ್ರ: ಫ್ರೀಪಿಕ್

ಮನೋವಿಜ್ಞಾನ, ಬೋಧನೆ ಮತ್ತು ಸಮಾಜದ ಅಧ್ಯಯನದಂತಹ ಹಲವು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಯಾರಾದರೂ ಎಷ್ಟು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ (IQ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳು), ಎಷ್ಟು ಬಿಸಿ ಅಥವಾ ಶೀತ (ತಾಪಮಾನ) ಅಥವಾ ದಿನಾಂಕಗಳಂತಹ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಲು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಮಧ್ಯಂತರ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಪನದ ಪ್ರಮುಖ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು

ಮಧ್ಯಂತರ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಪನವು ಇತರ ರೀತಿಯ ಮಾಪನ ಮಾಪಕಗಳಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ವಿಶಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ. ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಮಧ್ಯಂತರ ಮಾಪಕಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲು ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

ಎಲ್ಲೆಡೆ ಸಮ ಹೆಜ್ಜೆಗಳು (ಸಮಾನ ಮಧ್ಯಂತರಗಳು): 

ಮಧ್ಯಂತರ ಮಾಪಕಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ವಿಷಯವೆಂದರೆ, ನೀವು ಸ್ಕೇಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲೇ ಇದ್ದರೂ, ಯಾವುದೇ ಎರಡು ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರವು ಯಾವಾಗಲೂ ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದು ವಸ್ತುವನ್ನು ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಎಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಎಂದು ಹೋಲಿಸಲು ಇದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. 

  • ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ತಾಪಮಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುವಾಗ 10 ° C ನಿಂದ 11 ° C ಗೆ ಜಿಗಿತವು 20 ° C ನಿಂದ 21 ° C ಗೆ ಜಿಗಿತದಂತೆಯೇ ಇರುತ್ತದೆ.

ಶೂನ್ಯವು ಕೇವಲ ಒಂದು ಪ್ಲೇಸ್‌ಹೋಲ್ಡರ್ ಆಗಿದೆ (ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಶೂನ್ಯ ಬಿಂದು): 

ಮಧ್ಯಂತರ ಮಾಪಕಗಳೊಂದಿಗೆ, ಶೂನ್ಯವು "ಅಲ್ಲಿ ಏನೂ ಇಲ್ಲ" ಎಂದು ಅರ್ಥವಲ್ಲ. ಇದು ಎಣಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಆಯ್ದುಕೊಂಡಿರುವ ಒಂದು ಬಿಂದುವಾಗಿದೆ, ಕೆಲವು ಇತರ ಮಾಪಕಗಳಲ್ಲಿ ಸೊನ್ನೆ ಎಂದರೆ ಏನಾದರೂ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಇರುವುದಿಲ್ಲ. ಒಂದು ಉತ್ತಮ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ ಹೇಗೆ 0°C ಎಂದರೆ ತಾಪಮಾನ ಇಲ್ಲ ಎಂದು ಅರ್ಥವಲ್ಲ; ಇದರರ್ಥ ಅಲ್ಲಿ ನೀರು ಹೆಪ್ಪುಗಟ್ಟುತ್ತದೆ.

ಮಧ್ಯಂತರ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಪನ. ಚಿತ್ರ: ಫ್ರೀಪಿಕ್

ಸೇರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಕಳೆಯುವುದು ಮಾತ್ರ: 

ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಅಥವಾ ಅವುಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ನೀವು ಮಧ್ಯಂತರ ಮಾಪಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಆದರೆ ಶೂನ್ಯವು "ಯಾವುದೂ ಇಲ್ಲ" ಎಂದು ಅರ್ಥವಲ್ಲದ ಕಾರಣ, ನೀವು ಏನನ್ನಾದರೂ "ಎರಡು ಬಾರಿ ಬಿಸಿ" ಅಥವಾ "ಅರ್ಧ ಶೀತ" ಎಂದು ಹೇಳಲು ಗುಣಾಕಾರ ಅಥವಾ ಭಾಗಾಕಾರವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಅನುಪಾತಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ: 

ಈ ಮಾಪಕಗಳಲ್ಲಿ ಸೊನ್ನೆಯು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಶೂನ್ಯವಲ್ಲದ ಕಾರಣ, ಏನನ್ನಾದರೂ "ಎರಡು ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು" ಎಂದು ಹೇಳುವುದರಲ್ಲಿ ಅರ್ಥವಿಲ್ಲ. ಇದೆಲ್ಲವೂ ಏಕೆಂದರೆ ನಾವು "ಯಾವುದೂ ಇಲ್ಲ" ಎಂಬ ನಿಜವಾದ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ.

ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾದ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು: 

ಮಧ್ಯಂತರ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲವೂ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿದೆ, ಮತ್ತು ಒಂದು ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಎಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಎಂದು ನೀವು ನಿಖರವಾಗಿ ಹೇಳಬಹುದು. ಇದು ಸಂಶೋಧಕರು ತಮ್ಮ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಸಂಘಟಿಸಲು ಮತ್ತು ಎಷ್ಟು ದೊಡ್ಡ ಅಥವಾ ಚಿಕ್ಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಮಧ್ಯಂತರ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಪನದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ಮಧ್ಯಂತರ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಪನವು ಮೌಲ್ಯಗಳ ನಡುವೆ ಸಮಾನ ಅಂತರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಆದರೆ ನಿಜವಾದ ಶೂನ್ಯ ಬಿಂದುವಿಲ್ಲದೆ ಐಟಂಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೋಲಿಸಲು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ದೈನಂದಿನ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

1/ ತಾಪಮಾನ (ಸೆಲ್ಸಿಯಸ್ ಅಥವಾ ಫ್ಯಾರನ್‌ಹೀಟ್): 

ತಾಪಮಾನ ಮಾಪಕಗಳು ಮಧ್ಯಂತರ ಮಾಪಕಗಳ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ. 20 ° C ಮತ್ತು 30 ° C ನಡುವಿನ ತಾಪಮಾನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು 30 ° C ಮತ್ತು 40 ° C ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಸಮಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, 0 ° C ಅಥವಾ 0 ° F ತಾಪಮಾನದ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವುದಿಲ್ಲ; ಇದು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಕೇವಲ ಒಂದು ಬಿಂದುವಾಗಿದೆ.

2/ ಐಕ್ಯೂ ಅಂಕಗಳು: 

ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಕೋಷಿಯೆಂಟ್ (ಐಕ್ಯೂ) ಅಂಕಗಳನ್ನು ಮಧ್ಯಂತರ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂಕಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಇಲ್ಲದಿರುವಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಶೂನ್ಯ ಬಿಂದುವಿಲ್ಲ.

ಮಧ್ಯಂತರ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಪನ. ಚಿತ್ರ: GIGACacculator.com

3/ ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್ ವರ್ಷಗಳು: 

ಸಮಯವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ನಾವು ವರ್ಷಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದಾಗ, ನಾವು ಮಧ್ಯಂತರ ಮಾಪಕದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. 1990 ಮತ್ತು 2000 ರ ನಡುವಿನ ಅಂತರವು 2000 ಮತ್ತು 2010 ರ ನಡುವೆ ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಯಾವುದೇ "ಶೂನ್ಯ" ವರ್ಷವು ಸಮಯದ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

4/ ದಿನದ ಸಮಯ: 

ಅಂತೆಯೇ, 12-ಗಂಟೆ ಅಥವಾ 24-ಗಂಟೆಗಳ ಗಡಿಯಾರದ ದಿನದ ಸಮಯವು ಮಧ್ಯಂತರ ಮಾಪನವಾಗಿದೆ. 1:00 ಮತ್ತು 2:00 ನಡುವಿನ ಮಧ್ಯಂತರವು 3:00 ಮತ್ತು 4:00 ರ ನಡುವೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಮಧ್ಯರಾತ್ರಿ ಅಥವಾ ಮಧ್ಯಾಹ್ನವು ಸಮಯದ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಇದು ಚಕ್ರದಲ್ಲಿ ಕೇವಲ ಒಂದು ಹಂತವಾಗಿದೆ.

5/ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಅಂಕಗಳು: 

SAT ಅಥವಾ GRE ನಂತಹ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿನ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಮಧ್ಯಂತರ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂಕಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂಕಗಳ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಸಮಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನೇರ ಹೋಲಿಕೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಶೂನ್ಯದ ಅಂಕವು "ಯಾವುದೇ ಜ್ಞಾನ" ಅಥವಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಎಂದು ಅರ್ಥವಲ್ಲ.

SAT ಅಂಕಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರ: ರೆಡ್ಡಿಟ್

ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಮಧ್ಯಂತರ ಮಾಪಕಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಈ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ನಿಜವಾದ ಶೂನ್ಯ ಬಿಂದುವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸದೆ ನಿಖರವಾದ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಮಧ್ಯಂತರ ಮಾಪಕಗಳನ್ನು ಇತರ ರೀತಿಯ ಮಾಪಕಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವುದು

ನಾಮಿನಲ್ ಸ್ಕೇಲ್:

  • ಅದು ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಯಾವುದು ಉತ್ತಮ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಎಂದು ಹೇಳದೆ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ವರ್ಗಗಳು ಅಥವಾ ಹೆಸರುಗಳಾಗಿ ಇರಿಸುತ್ತದೆ.
  • ಉದಾಹರಣೆ:ಹಣ್ಣಿನ ವಿಧಗಳು (ಸೇಬು, ಬಾಳೆಹಣ್ಣು, ಚೆರ್ರಿ). ಬಾಳೆಹಣ್ಣಿಗಿಂತ ಸೇಬು "ಹೆಚ್ಚು" ಎಂದು ಹೇಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ; ಅವು ಕೇವಲ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ.

ಆರ್ಡಿನಲ್ ಸ್ಕೇಲ್:

  • ಅದು ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ: ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕ್ರಮವಾಗಿ ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಒಂದು ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕಿಂತ ಎಷ್ಟು ಉತ್ತಮ ಅಥವಾ ಕೆಟ್ಟದು ಎಂದು ನಮಗೆ ಹೇಳುವುದಿಲ್ಲ.
  • ಉದಾಹರಣೆ:ರೇಸ್ ಸ್ಥಾನಗಳು (1ನೇ, 2ನೇ, 3ನೇ). 1 ನೇ ಗಿಂತ 2 ನೇ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ, ಆದರೆ ಎಷ್ಟು ಅಲ್ಲ.

ಮಧ್ಯಂತರ ಸ್ಕೇಲ್:

  • ಅದು ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ: ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕ್ರಮವಾಗಿ ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಅವುಗಳ ನಡುವಿನ ನಿಖರವಾದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸಹ ನಮಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ಶೂನ್ಯದ ನಿಜವಾದ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ.
  • ಉದಾಹರಣೆ: ಮೊದಲೇ ಹೇಳಿದಂತೆ ಸೆಲ್ಸಿಯಸ್ ತಾಪಮಾನ.

ಅನುಪಾತ ಸ್ಕೇಲ್:

  • ಅದು ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ:ಮಧ್ಯಂತರ ಪ್ರಮಾಣದಂತೆಯೇ, ಇದು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ನಡುವಿನ ನಿಖರವಾದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ನಮಗೆ ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಆದರೆ, ಇದು ನಿಜವಾದ ಶೂನ್ಯ ಬಿಂದುವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಅಂದರೆ ನಾವು ಅಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಯಾವುದೇ "ಯಾವುದೂ ಇಲ್ಲ".
  • ಉದಾಹರಣೆ: ತೂಕ. 0 ಕೆಜಿ ಎಂದರೆ ಯಾವುದೇ ತೂಕವಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು 20 ಕೆಜಿ 10 ಕೆಜಿಗಿಂತ ಎರಡು ಪಟ್ಟು ಭಾರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ಹೇಳಬಹುದು.

ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು:

  • ನಾಮಮಾತ್ರ ಯಾವುದೇ ಆದೇಶವಿಲ್ಲದೆ ಕೇವಲ ಹೆಸರುಗಳು ಅಥವಾ ಲೇಬಲ್ಗಳು.
  • ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕ್ರಮವಾಗಿ ಇರಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಆ ಆದೇಶಗಳು ಎಷ್ಟು ದೂರದಲ್ಲಿವೆ ಎಂದು ಹೇಳುವುದಿಲ್ಲ.
  • ಮಧ್ಯಂತರ ಬಿಂದುಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ನಮಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನಿಜವಾದ ಶೂನ್ಯವಿಲ್ಲದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಾವು ಏನನ್ನಾದರೂ "ಎರಡು ಬಾರಿ" ಎಂದು ಹೇಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
  • ಅನುಪಾತ ನೀಡುತ್ತದೆ ನಮಗೆ ಎಲ್ಲಾ ಮಾಹಿತಿ ಮಧ್ಯಂತರವು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಇದು ನಿಜವಾದ ಶೂನ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಾವು "ಎರಡು ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು" ನಂತಹ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು.

ಇಂಟರಾಕ್ಟಿವ್ ರೇಟಿಂಗ್ ಸ್ಕೇಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ

ನಿಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನೆ ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಮಾಪನಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಎಂದಿಗೂ ಸುಲಭವಲ್ಲ AhaSlides' ರೇಟಿಂಗ್ ಮಾಪಕಗಳು. ನೀವು ಗ್ರಾಹಕರ ತೃಪ್ತಿ, ಉದ್ಯೋಗಿ ನಿಶ್ಚಿತಾರ್ಥ ಅಥವಾ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳ ಕುರಿತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿರಲಿ, AhaSlides ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವ ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿ ವೇದಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಸಮೀಕ್ಷೆ ಅಥವಾ ಅಧ್ಯಯನದೊಂದಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ರೇಟಿಂಗ್ ಮಾಪಕಗಳನ್ನು ನೀವು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ರಚಿಸಬಹುದು. ಜೊತೆಗೆ, AhaSlidesನೈಜ-ಸಮಯದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರೊಂದಿಗೆ ತಕ್ಷಣದ ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

🔔 ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ರೇಟಿಂಗ್ ಮಾಪಕಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಉನ್ನತೀಕರಿಸಲು ನೀವು ಸಿದ್ಧರಿದ್ದೀರಾ? ಅನ್ವೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇದೀಗ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ AhaSlides' ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳುಮತ್ತು ಇಂದು ಉತ್ತಮ ಒಳನೋಟಗಳಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಯಾಣವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ!

ತೀರ್ಮಾನ

ಇಂಟರ್ವಲ್ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಪನವನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ನಾವು ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು. ನೀವು ಗ್ರಾಹಕರ ತೃಪ್ತಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಿರಲಿ, ನಡವಳಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತಿರಲಿ ಅಥವಾ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತಿರಲಿ, ಮಧ್ಯಂತರ ಮಾಪಕಗಳು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ನೇರವಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ನೆನಪಿಡಿ, ಒಳನೋಟವುಳ್ಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಮಾಡುವ ಕೀಲಿಯು ನಿಮ್ಮ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಪಕಗಳನ್ನು ಆರಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಮಧ್ಯಂತರ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಪನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಒಳನೋಟದ ಮುಂದಿನ ಹಂತಕ್ಕೆ ಕೊಂಡೊಯ್ಯಿರಿ.

ಉಲ್ಲೇಖ: ರೂಪಗಳು | ಗ್ರಾಫ್‌ಪ್ಯಾಡ್ | ಪ್ರಶ್ನೆಪ್ರೊ