ചോദ്യാവലികൾ എങ്ങനെ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാം: വിശ്വസനീയമായ ഡാറ്റ നൽകുന്നതിനുള്ള 7 പ്രധാന തന്ത്രങ്ങൾ.

മോശം ചോദ്യാവലി രൂപകൽപ്പന സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് പ്രതിവർഷം ദശലക്ഷക്കണക്കിന് സമയനഷ്ടത്തിനും തെറ്റായ തീരുമാനങ്ങൾക്കും കാരണമാകുന്നു. ഹാർവാർഡിന്റെ പ്രോഗ്രാം ഓൺ സർവേ റിസർച്ചിൽ നിന്നുള്ള ഗവേഷണം വെളിപ്പെടുത്തുന്നത്, മോശമായി നിർമ്മിച്ച സർവേകൾ ഉപയോഗപ്രദമായ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുക മാത്രമല്ല - പക്ഷപാതപരമോ, അപൂർണ്ണമോ, തെറ്റായി വ്യാഖ്യാനിച്ചതോ ആയ പ്രതികരണങ്ങളിലൂടെ തീരുമാനമെടുക്കുന്നവരെ സജീവമായി തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നു എന്നാണ്.

ജീവനക്കാരുടെ ഇടപെടൽ അളക്കുന്ന ഒരു എച്ച്ആർ പ്രൊഫഷണലോ, ഉപയോക്തൃ ഫീഡ്‌ബാക്ക് ശേഖരിക്കുന്ന ഒരു ഉൽപ്പന്ന മാനേജരോ, അക്കാദമിക് പഠനങ്ങൾ നടത്തുന്ന ഒരു ഗവേഷകനോ, പഠന ഫലങ്ങൾ വിലയിരുത്തുന്ന ഒരു പരിശീലകനോ ആകട്ടെ, നിങ്ങൾ ഇവിടെ കണ്ടെത്തുന്ന ചോദ്യാവലി രൂപകൽപ്പന തത്വങ്ങൾ പ്യൂ റിസർച്ച് സെന്റർ, ഇംപീരിയൽ കോളേജ് ലണ്ടൻ പോലുള്ള സ്ഥാപനങ്ങളിൽ നിന്നും പ്രമുഖ സർവേ രീതിശാസ്ത്രജ്ഞരിൽ നിന്നുമുള്ള 40+ വർഷത്തെ അനുഭവ ഗവേഷണത്തിന്റെ പിൻബലമുള്ളതാണ്.

ഇത് "മതിയായ" സർവേകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചല്ല. പ്രതികരിക്കുന്നവർ യഥാർത്ഥത്തിൽ പൂർത്തിയാക്കുന്ന, പൊതുവായ വൈജ്ഞാനിക പക്ഷപാതങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കുന്ന, നിങ്ങൾക്ക് വിശ്വസിക്കാൻ കഴിയുന്ന പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ബുദ്ധി നൽകുന്ന ചോദ്യാവലികൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ്.

ഉള്ളടക്ക പട്ടിക

മിക്ക ചോദ്യാവലികളും പരാജയപ്പെടുന്നത് എന്തുകൊണ്ട് (നിങ്ങളുടേത് അങ്ങനെ ചെയ്യേണ്ടതില്ല)

പ്യൂ റിസർച്ച് സെന്ററിൽ നിന്നുള്ള സർവേ ഗവേഷണ പ്രകാരം, ചോദ്യാവലി വികസനം ഒരു കലയല്ല - അതൊരു ശാസ്ത്രമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, മിക്ക ഓർഗനൈസേഷനുകളും സർവേ രൂപകൽപ്പനയെ അവബോധജന്യമായി സമീപിക്കുന്നു, ഇത് മൂന്ന് ഗുരുതരമായ പരാജയങ്ങൾക്ക് കാരണമാകുന്നു:

• പ്രതികരണ പക്ഷപാതം: ചോദ്യങ്ങൾ അബദ്ധവശാൽ പ്രതികരിക്കുന്നവരെ ചില ഉത്തരങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു, ഇത് ഡാറ്റയെ വിലയില്ലാത്തതാക്കുന്നു.
• പ്രതികരിക്കുന്നയാളുടെ ഭാരം: ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതോ, സമയമെടുക്കുന്നതോ, വൈകാരികമായി തളർത്തുന്നതോ ആയ സർവേകൾ കുറഞ്ഞ പൂർത്തീകരണ നിരക്കുകളിലേക്കും മോശം പ്രതികരണങ്ങളിലേക്കും നയിക്കുന്നു.
• അളക്കൽ പിശക്: വ്യക്തമല്ലാത്ത ചോദ്യങ്ങൾ പ്രതികരിക്കുന്നവർ അവയെ വ്യത്യസ്തമായി വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നു എന്നാണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്, അതുവഴി നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ അർത്ഥവത്തായ രീതിയിൽ വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് അസാധ്യമാക്കുന്നു.

സന്തോഷവാർത്ത എന്തെന്നാൽ? ലണ്ടനിലെ ഇംപീരിയൽ കോളേജിൽ നിന്നും മറ്റ് പ്രമുഖ സ്ഥാപനങ്ങളിൽ നിന്നുമുള്ള ഗവേഷണങ്ങൾ ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കുന്ന നിർദ്ദിഷ്ടവും ആവർത്തിക്കാവുന്നതുമായ തത്വങ്ങൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞിട്ടുണ്ട്. അവ പിന്തുടരുക, നിങ്ങളുടെ ചോദ്യാവലി പ്രതികരണ നിരക്കുകൾ 40-60% വരെ വർദ്ധിക്കുകയും ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം നാടകീയമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യും.

പ്രൊഫഷണൽ ചോദ്യാവലികളുടെ എട്ട് നോൺ-നെഗോഷ്യബിൾ സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ

ചോദ്യോത്തര പരിപാടിയിലേക്ക് കടക്കുന്നതിനു മുമ്പ്, നിങ്ങളുടെ ചോദ്യാവലി ചട്ടക്കൂട് ഈ തെളിവുകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക:

1. ക്രിസ്റ്റൽ വ്യക്തത: പ്രതികരിക്കുന്നവർക്ക് നിങ്ങൾ എന്താണ് ചോദിക്കുന്നതെന്ന് കൃത്യമായി മനസ്സിലാകും. അവ്യക്തതയാണ് സാധുവായ ഡാറ്റയുടെ ശത്രു.
2. തന്ത്രപരമായ സംക്ഷിപ്തത: സന്ദർഭം ബലികഴിക്കാതെ സംക്ഷിപ്തം. 10 മിനിറ്റ് ദൈർഘ്യമുള്ള സർവേകൾക്ക് 20 മിനിറ്റ് പതിപ്പുകളേക്കാൾ 25% കൂടുതൽ പൂർത്തീകരണം ലഭിക്കുമെന്ന് ഹാർവാർഡ് ഗവേഷണം കാണിക്കുന്നു.
3. ലേസർ പ്രത്യേകത: പൊതുവായ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് അവ്യക്തമായ ഉത്തരങ്ങൾ ലഭിക്കും. "നിങ്ങൾ എത്രത്തോളം സംതൃപ്തരാണ്?" എന്നത് ദുർബലമാണ്. "നിങ്ങളുടെ അവസാന സപ്പോർട്ട് ടിക്കറ്റിന്റെ പ്രതികരണ സമയത്തിൽ നിങ്ങൾ എത്രത്തോളം സംതൃപ്തരാണ്?" എന്നത് ശക്തമാണ്.
4. നിഷ്കരുണം നിഷ്പക്ഷത: മുൻ‌തൂക്കം നൽകുന്ന ഭാഷ ഒഴിവാക്കുക. "ഞങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നം മികച്ചതാണെന്ന് നിങ്ങൾ സമ്മതിക്കുന്നില്ലേ?" എന്നത് പക്ഷപാതം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. "ഞങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നത്തെ നിങ്ങൾ എങ്ങനെ റേറ്റ് ചെയ്യും?" എന്നത് അങ്ങനെയല്ല.
5. ഉദ്ദേശ്യപരമായ പ്രസക്തി: ഓരോ ചോദ്യവും ഒരു ഗവേഷണ ലക്ഷ്യത്തെ നേരിട്ട് അഭിസംബോധന ചെയ്യണം. എന്തുകൊണ്ടാണ് നിങ്ങൾ അത് ചോദിക്കുന്നതെന്ന് വിശദീകരിക്കാൻ കഴിയുന്നില്ലെങ്കിൽ, അത് ഇല്ലാതാക്കുക.
6. ലോജിക്കൽ ഫ്ലോ: ബന്ധപ്പെട്ട ചോദ്യങ്ങൾ ഒരുമിച്ച് ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുക. പൊതുവായതിൽ നിന്ന് നിർദ്ദിഷ്ടത്തിലേക്ക് നീങ്ങുക. സെൻസിറ്റീവ് ജനസംഖ്യാ ചോദ്യങ്ങൾ അവസാനം സ്ഥാപിക്കുക.
7. മാനസിക സുരക്ഷ: സെൻസിറ്റീവ് വിഷയങ്ങൾക്ക്, അജ്ഞാതതയും രഹസ്യാത്മകതയും ഉറപ്പാക്കുക. ഡാറ്റാ സംരക്ഷണ നടപടികൾ വ്യക്തമായി ആശയവിനിമയം നടത്തുക (GDPR പാലിക്കൽ പ്രധാനമാണ്).
8. എളുപ്പമുള്ള പ്രതികരണം: ഉത്തരം അവബോധജന്യമാക്കുക. ഉപകരണങ്ങളിലുടനീളം തടസ്സമില്ലാതെ പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിഷ്വൽ ശ്രേണി, വൈറ്റ് സ്പേസ്, വ്യക്തമായ പ്രതികരണ ഫോർമാറ്റുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുക.

ഏഴ്-ഘട്ട ഗവേഷണ പിന്തുണയുള്ള ചോദ്യാവലി രൂപകൽപ്പന പ്രക്രിയ

ഘട്ടം 1: ശസ്ത്രക്രിയാ കൃത്യതയോടെ ലക്ഷ്യങ്ങൾ നിർവചിക്കുക

അവ്യക്തമായ ലക്ഷ്യങ്ങൾ ഉപയോഗശൂന്യമായ ചോദ്യാവലികൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. "ഉപഭോക്തൃ സംതൃപ്തി മനസ്സിലാക്കുക" എന്നത് വളരെ വിശാലമാണ്. പകരം: "NPS അളക്കുക, ഓൺബോർഡിംഗിലെ മികച്ച 3 ഘർഷണ പോയിന്റുകൾ തിരിച്ചറിയുക, എന്റർപ്രൈസ് ഉപഭോക്താക്കൾക്കിടയിൽ പുതുക്കലിന്റെ സാധ്യത നിർണ്ണയിക്കുക."

ലക്ഷ്യ ക്രമീകരണത്തിനുള്ള ചട്ടക്കൂട്: നിങ്ങളുടെ ഗവേഷണ തരം വ്യക്തമാക്കുക (പര്യവേക്ഷണാത്മകം, വിവരണാത്മകം, വിശദീകരണം അല്ലെങ്കിൽ പ്രവചനാത്മകം). ആവശ്യമായ കൃത്യമായ വിവരങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കുക. ലക്ഷ്യ ജനസംഖ്യയെ കൃത്യമായി നിർവചിക്കുക. പ്രക്രിയകളല്ല, അളക്കാവുന്ന ഫലങ്ങളാണ് ലക്ഷ്യങ്ങൾ നയിക്കുന്നതെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.

ഘട്ടം 2: വൈജ്ഞാനിക പക്ഷപാതം ഇല്ലാതാക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുക.

ഇംപീരിയൽ കോളേജ് ഗവേഷണം തെളിയിക്കുന്നത്, യോജിപ്പ്-വിയോജിപ്പ് പ്രതികരണ ഫോർമാറ്റുകൾ "ഇനങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും മോശം വഴികളിൽ" ഒന്നാണ്, കാരണം അവ സ്വീകാര്യത പക്ഷപാതം അവതരിപ്പിക്കുന്നു - ഉള്ളടക്കം പരിഗണിക്കാതെ പ്രതികരിക്കുന്നവരുടെ യോജിക്കാനുള്ള പ്രവണത. ഈ ഒരൊറ്റ പിഴവ് നിങ്ങളുടെ മുഴുവൻ ഡാറ്റാസെറ്റിനെയും അസാധുവാക്കും.

തെളിവ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ചോദ്യ രൂപകൽപ്പന തത്വങ്ങൾ:

• വാക്കുകളുടെ ഇനങ്ങൾ ചോദ്യങ്ങളായി, പ്രസ്താവനകളായിട്ടല്ല: "ഞങ്ങളുടെ പിന്തുണാ ടീം എത്രത്തോളം സഹായകരമായിരുന്നു?" എന്നത് "ഞങ്ങളുടെ പിന്തുണാ ടീം സഹായകരമായിരുന്നു (സമ്മതിക്കുന്നു/വിയോജിക്കുന്നു)" എന്നതിനെ മറികടക്കുന്നു.
• വാമൊഴിയായി ലേബൽ ചെയ്ത സ്കെയിലുകൾ ഉപയോഗിക്കുക: ഓരോ പ്രതികരണ ഓപ്ഷനും വെറും എൻഡ്‌പോയിന്റുകൾ എന്നതിലുപരി ("ഒട്ടും സഹായകരമല്ല, അൽപ്പം സഹായകരം, മിതമായ സഹായകരം, വളരെ സഹായകരം, അങ്ങേയറ്റം സഹായകരം") ലേബൽ ചെയ്യുക. ഇത് അളക്കൽ പിശക് കുറയ്ക്കുന്നു.
• ഇരട്ടക്കുഴൽ ചോദ്യങ്ങൾ ഒഴിവാക്കുക: "നിങ്ങൾ എത്രത്തോളം സന്തുഷ്ടനും സജീവനുമാണ്?" രണ്ട് കാര്യങ്ങൾ ചോദിക്കുന്നു. അവയെ വേർതിരിക്കുക.
• ഉചിതമായ ചോദ്യ ഫോർമാറ്റുകൾ പ്രയോഗിക്കുക: ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് ഡാറ്റയ്ക്ക് ക്ലോസ്ഡ്-എൻഡ് (എളുപ്പമുള്ള വിശകലനം). ഗുണപരമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾക്കായി ഓപ്പൺ-എൻഡ് (സമ്പന്നമായ സന്ദർഭം). മനോഭാവങ്ങൾക്കുള്ള ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിലുകൾ (5-7 പോയിന്റുകൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു).

ഘട്ടം 3: വിഷ്വൽ ശ്രേണിക്കും പ്രവേശനക്ഷമതയ്ക്കുമുള്ള ഫോർമാറ്റ്

വിഷ്വൽ ഡിസൈൻ പ്രതികരണ നിലവാരത്തെ നേരിട്ട് ബാധിക്കുമെന്ന് ഗവേഷണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. മോശം ഫോർമാറ്റിംഗ് വൈജ്ഞാനിക ലോഡ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് പ്രതികരിക്കുന്നവരെ തൃപ്തിയിലേക്ക് നയിക്കുന്നു - പൂർത്തിയാക്കാൻ മാത്രം നിലവാരം കുറഞ്ഞ ഉത്തരങ്ങൾ നൽകുന്നു.

ക്രിട്ടിക്കൽ ഫോർമാറ്റിംഗ് മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ:

• തുല്യ ദൃശ്യ അകലം: ആശയപരമായ തുല്യത ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നതിനും പക്ഷപാതം കുറയ്ക്കുന്നതിനും സ്കെയിൽ പോയിന്റുകൾക്കിടയിൽ തുല്യ അകലം പാലിക്കുക.
• അടിസ്ഥാനരഹിതമായ ഓപ്ഷനുകൾ വേർതിരിക്കുക: "N/A" അല്ലെങ്കിൽ "ഉത്തരം നൽകാതിരിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നു" എന്നിവ ദൃശ്യപരമായി വേർതിരിച്ചറിയാൻ മുമ്പ് അധിക ഇടം ചേർക്കുക.
• വിശാലമായ വെളുത്ത ഇടം: വൈജ്ഞാനിക ക്ഷീണം കുറയ്ക്കുകയും പൂർത്തീകരണ നിരക്ക് മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
• പുരോഗതി സൂചകങ്ങൾ: ഡിജിറ്റൽ സർവേകൾക്ക്, പ്രചോദനം നിലനിർത്താൻ പൂർത്തീകരണ ശതമാനം കാണിക്കുക.
• മൊബൈൽ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ: ഇപ്പോൾ സർവേ പ്രതികരണങ്ങളിൽ 50% ത്തിലധികവും മൊബൈൽ ഉപകരണങ്ങളിൽ നിന്നാണ് വരുന്നത്. കർശനമായി പരിശോധിക്കുക.

ഘട്ടം 4: കർശനമായ പൈലറ്റ് പരിശോധന നടത്തുക

പ്യൂ റിസർച്ച് സെന്റർ പൂർണ്ണമായി വിന്യസിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് കോഗ്നിറ്റീവ് അഭിമുഖങ്ങൾ, ഫോക്കസ് ഗ്രൂപ്പുകൾ, പൈലറ്റ് സർവേകൾ എന്നിവയിലൂടെ വിപുലമായ പ്രീ-ടെസ്റ്റിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് അവ്യക്തമായ പദപ്രയോഗങ്ങൾ, ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്ന ഫോർമാറ്റുകൾ, ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം നശിപ്പിക്കുന്ന സാങ്കേതിക പ്രശ്നങ്ങൾ എന്നിവ കണ്ടെത്തുന്നു.

ജനസംഖ്യയിലെ 10-15 പ്രതിനിധികളെ ഉൾപ്പെടുത്തി പൈലറ്റ് പരിശോധന. പൂർത്തീകരണ സമയം അളക്കുക, വ്യക്തമല്ലാത്ത ചോദ്യങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുക, ലോജിക്കൽ ഫ്ലോ വിലയിരുത്തുക, തുടർ സംഭാഷണങ്ങളിലൂടെ ഗുണപരമായ ഫീഡ്‌ബാക്ക് ശേഖരിക്കുക. ആശയക്കുഴപ്പം മാറുന്നത് വരെ ആവർത്തിച്ച് പരിഷ്കരിക്കുക.

ഘട്ടം 5: തന്ത്രപരമായ വിതരണത്തിനൊപ്പം വിന്യസിക്കുക

വിതരണ രീതി പ്രതികരണ നിരക്കുകളെയും ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരത്തെയും ബാധിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകരെയും ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ സംവേദനക്ഷമതയെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി തിരഞ്ഞെടുക്കുക:

• ഡിജിറ്റൽ സർവേകൾ: ഏറ്റവും വേഗതയേറിയതും, ഏറ്റവും ചെലവ് കുറഞ്ഞതും, സ്കെയിലബിളിറ്റിക്കും തത്സമയ ഡാറ്റയ്ക്കും അനുയോജ്യം.
• ഇമെയിൽ വിതരണം: ഉയർന്ന വ്യാപ്തി, വ്യക്തിഗതമാക്കൽ ഓപ്ഷനുകൾ, ട്രാക്ക് ചെയ്യാവുന്ന മെട്രിക്കുകൾ.
• നേരിട്ടുള്ള ഭരണം: ഉയർന്ന പ്രതികരണ നിരക്കുകൾ, ഉടനടി വ്യക്തത, സെൻസിറ്റീവ് വിഷയങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ മികച്ചത്.

പ്രൊഫഷണൽ ഇടപെടൽ നുറുങ്ങ്: സിൻക്രണസ്, അസിൻക്രണസ് പങ്കാളിത്തവും തൽക്ഷണ ഫല ദൃശ്യവൽക്കരണവും അനുവദിക്കുന്ന സംവേദനാത്മക സർവേ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ ഉപയോഗിക്കുക. AhaSlides പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ വളരെ അനുയോജ്യമാകും.

ഘട്ടം 6: സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ തീവ്രതയോടെ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുക

സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റ് സോഫ്റ്റ്‌വെയറോ പ്രത്യേക വിശകലന ഉപകരണങ്ങളോ ഉപയോഗിച്ച് ക്രമാനുഗതമായി പ്രതികരണങ്ങൾ സമാഹരിക്കുക. തുടരുന്നതിന് മുമ്പ് നഷ്ടപ്പെട്ട ഡാറ്റ, ഔട്ട്‌ലൈയറുകൾ, പൊരുത്തക്കേടുകൾ എന്നിവ പരിശോധിക്കുക.

ക്ലോസ്ഡ്-എൻഡ് ചോദ്യങ്ങൾക്ക്, ഫ്രീക്വൻസികൾ, ശതമാനങ്ങൾ, മീൻസ്, മോഡുകൾ എന്നിവ കണക്കാക്കുക. ഓപ്പൺ-എൻഡ് പ്രതികരണങ്ങൾക്ക്, പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ തീമാറ്റിക് കോഡിംഗ് പ്രയോഗിക്കുക. വേരിയബിളുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്താൻ ക്രോസ്-ടാബുലേഷൻ ഉപയോഗിക്കുക. പ്രതികരണ നിരക്കുകൾ, ജനസംഖ്യാ പ്രാതിനിധ്യം തുടങ്ങിയ വ്യാഖ്യാനത്തെ ബാധിക്കുന്ന ഡോക്യുമെന്റ് ഘടകങ്ങൾ.

ഘട്ടം 7: ശരിയായ സന്ദർഭത്തിൽ കണ്ടെത്തലുകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കുക.

യഥാർത്ഥ ലക്ഷ്യങ്ങൾ എപ്പോഴും പുനഃപരിശോധിക്കുക. സ്ഥിരതയുള്ള തീമുകളും പ്രധാനപ്പെട്ട സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ബന്ധങ്ങളും തിരിച്ചറിയുക. പരിമിതികളും ബാഹ്യ ഘടകങ്ങളും ശ്രദ്ധിക്കുക. പ്രധാന ഉൾക്കാഴ്ചകൾ വ്യക്തമാക്കുന്ന പ്രതികരണ ഉദാഹരണങ്ങൾ ഉദ്ധരിക്കുക. കൂടുതൽ ഗവേഷണം ആവശ്യമുള്ള വിടവുകൾ തിരിച്ചറിയുക. സാമാന്യവൽക്കരണത്തെക്കുറിച്ച് ഉചിതമായ ജാഗ്രതയോടെ കണ്ടെത്തലുകൾ അവതരിപ്പിക്കുക.

ചോദ്യാവലി രൂപകൽപ്പനയിലെ സാധാരണ പിഴവുകൾ (അവ എങ്ങനെ ഒഴിവാക്കാം)

• പ്രധാന ചോദ്യങ്ങൾ: "എക്സ് പ്രധാനമാണെന്ന് നിങ്ങൾ കരുതുന്നില്ലേ?" → "എക്സ് നിങ്ങൾക്ക് എത്രത്തോളം പ്രധാനമാണ്?"
• അനുമാനിച്ച അറിവ്: സാങ്കേതിക പദങ്ങളോ ചുരുക്കെഴുത്തുകളോ നിർവചിക്കുക—നിങ്ങളുടെ വ്യവസായ പദപ്രയോഗം എല്ലാവർക്കും അറിയില്ല.
• ഓവർലാപ്പിംഗ് പ്രതികരണ ഓപ്ഷനുകൾ: "0-5 വർഷം, 5-10 വർഷം" എന്നത് ആശയക്കുഴപ്പം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. "0-4 വർഷം, 5-9 വർഷം" ഉപയോഗിക്കുക.
• ലോഡുചെയ്ത ഭാഷ: "ഞങ്ങളുടെ നൂതന ഉൽപ്പന്നം" പക്ഷപാതം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. നിഷ്പക്ഷത പാലിക്കുക.
• അമിത ദൈർഘ്യം: ഓരോ അധിക മിനിറ്റും പൂർത്തീകരണ നിരക്ക് 3-5% കുറയ്ക്കുന്നു. പ്രതികരിക്കുന്നയാളുടെ സമയത്തെ ബഹുമാനിക്കുക.

AhaSlides-ൽ ഒരു ചോദ്യാവലി എങ്ങനെ സൃഷ്ടിക്കാം

ഇവിടെ ആകർഷകവും പെട്ടെന്നുള്ളതുമായ ഒരു സർവേ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള 5 ലളിതമായ ഘട്ടങ്ങൾ ലൈക്കേർട്ട് സ്കെയിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ജീവനക്കാരുടെ/സേവന സംതൃപ്തി സർവേകൾ, ഉൽപ്പന്നം/ഫീച്ചർ വികസന സർവേകൾ, വിദ്യാർത്ഥികളുടെ ഫീഡ്‌ബാക്ക്, തുടങ്ങി നിരവധി കാര്യങ്ങൾക്ക് നിങ്ങൾക്ക് സ്കെയിൽ ഉപയോഗിക്കാം👇

ഘട്ടം 1: ഒരു സൈൻ അപ്പ് സൗജന്യ AhaSlides അക്കൗണ്ട്.

ഘട്ടം 2: ഒരു പുതിയ അവതരണം സൃഷ്ടിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ ഞങ്ങളുടെ 'ടെംപ്ലേറ്റ് ലൈബ്രറി' കൂടാതെ 'സർവേകൾ' വിഭാഗത്തിൽ നിന്ന് ഒരു ടെംപ്ലേറ്റ് എടുക്കുക.

ഘട്ടം 3: നിങ്ങളുടെ അവതരണത്തിൽ, ' തിരഞ്ഞെടുക്കുകസ്കെയിലുകൾ' സ്ലൈഡ് തരം.

ഘട്ടം 4: നിങ്ങളുടെ പങ്കാളികൾക്ക് റേറ്റ് ചെയ്യാനും സ്കെയിൽ 1-5 വരെ സജ്ജീകരിക്കാനും ഓരോ പ്രസ്താവനയും നൽകുക.

ഘട്ടം 5: നിങ്ങൾക്ക് അവ വേണമെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ സർവേ ഉടനടി ആക്‌സസ് ചെയ്യുക, 'ക്ലിക്ക് ചെയ്യുകവർത്തമാന' ബട്ടൺ അമർത്തുക, അതുവഴി അവർക്ക് അത് കാണാൻ കഴിയും അവരുടെ ഉപകരണങ്ങൾ. നിങ്ങൾക്ക് 'ക്രമീകരണങ്ങൾ' - 'ആരാണ് നേതൃത്വം വഹിക്കുന്നത്' - എന്നതിലേക്ക് പോയി 'പ്രേക്ഷകർ (സ്വയം വേഗതയുള്ളത്)'എപ്പോൾ വേണമെങ്കിലും അഭിപ്രായങ്ങൾ ശേഖരിക്കാനുള്ള ഓപ്ഷൻ.

💡 ടിപ്പ്: ' ക്ലിക്ക് ചെയ്യുകഫലംExcel/PDF/JPG-ലേക്ക് ഫലങ്ങൾ എക്‌സ്‌പോർട്ട് ചെയ്യാൻ ' ബട്ടൺ നിങ്ങളെ പ്രാപ്‌തമാക്കും.

പതിവ് ചോദ്യങ്ങൾ