10+ ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണങ്ങൾ: ഒരു മികച്ച പരിശീലന ഗൈഡ്

ഈ ബിസിനസ്സ് കേന്ദ്രീകൃത ലോകത്ത്, കമ്പനികൾ മത്സരത്തിൽ മുൻതൂക്കം നേടാനുള്ള വഴികൾ നിരന്തരം തേടുന്നതിൽ അതിശയിക്കാനില്ല. നൂതന മാർക്കറ്റിംഗ് തന്ത്രങ്ങൾ മുതൽ മുൻനിര സാങ്കേതികവിദ്യ വരെ, ബിസിനസുകൾ എപ്പോഴും തങ്ങളുടെ എതിരാളികളിൽ നിന്ന് വേറിട്ടു നിർത്തുന്ന അടുത്ത വലിയ കാര്യത്തിനായി ഉറ്റുനോക്കുന്നു. അതുവഴി, ഉപഭോക്താക്കളുടെ നിരന്തരം മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന ആവശ്യങ്ങളും പ്രതീക്ഷകളും അവർ നിറവേറ്റേണ്ടതുണ്ട്. 

 മെച്ചപ്പെടുത്തേണ്ടതും അഭിസംബോധന ചെയ്യേണ്ടതും എന്താണെന്ന് എളുപ്പത്തിൽ തിരിച്ചറിയാനുള്ള ഒരു മാർഗം ഉപഭോക്താക്കളുടെ ഫീഡ്‌ബാക്കിലൂടെയാണ്. ഉപഭോക്തൃ സംതൃപ്തി അളക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഒരു രീതിയാണ് ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ. 

 നിങ്ങൾ ആദ്യമായി ഒരു ഓർഡിനൽ സ്കെയിലിനെക്കുറിച്ച് കേൾക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഞങ്ങൾ നിങ്ങളെ പരിരക്ഷിച്ചിരിക്കുന്നു! 

ആകർഷകവും ആകർഷകവുമായ 10 എണ്ണം ചുവടെയുണ്ട് ഓർഡിനൽ സ്കെയിലിൻ്റെ ഉദാഹരണങ്ങൾ, എല്ലാം AhaSlides ന്റെ സൗജന്യ പോളിംഗ് സോഫ്റ്റ്‌വെയറിൽ നിർമ്മിച്ചതാണ്!

ഉള്ളടക്ക പട്ടിക

എന്താണ് സാധാരണ സ്കെയിൽ?

An ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ, എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു ഓർഡിനൽ ഡാറ്റ, വ്യക്തികളെ അവരുടെ ആപേക്ഷിക സ്ഥാനമോ മുൻഗണനയോ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഇനങ്ങൾ റാങ്ക് ചെയ്യാനോ റേറ്റുചെയ്യാനോ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു തരം അളവെടുപ്പ് സ്കെയിൽ ആണ്. ഫീഡ്‌ബാക്ക് ശേഖരിക്കുന്നതിനും ഒരു ഉൽപ്പന്നത്തിലോ സേവനത്തിലോ ഉള്ള ഉപഭോക്താക്കളുടെ സംതൃപ്തിയുടെ നിലവാരം മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും ഇത് ഘടനാപരമായ മാർഗം നൽകുന്നു

ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ സ്കെയിലിംഗ് സിസ്റ്റമാണ് ഓർഡർ. സാധാരണയായി, ഓർഡിനൽ സ്കെയിലുകൾ a 1 ലേക്ക് 5 അല്ലെങ്കിൽ 1 ലേക്ക് 10 റേറ്റിംഗ് സിസ്റ്റം, 1 ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ മൂല്യ പ്രതികരണത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, 10 ഏറ്റവും ഉയർന്ന മൂല്യ പ്രതികരണത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.

വ്യക്തമായ ഒരു ചിത്രം ലഭിക്കുന്നതിന്, നമുക്ക് വളരെ ലളിതവും പൊതുവായതുമായ ഒരു ഉദാഹരണം നോക്കാം: ഞങ്ങളുടെ സേവനങ്ങളിൽ നിങ്ങൾ എത്രത്തോളം സംതൃപ്തരാണ്?

സാദ്ധ്യതയുണ്ട്, നിങ്ങൾ മുമ്പ് ഇത്തരത്തിലുള്ള ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണം കണ്ടിട്ടുണ്ട്. ഇത് അളക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു 5-പോയിന്റ് സ്കെയിലിൽ ഉപഭോക്തൃ സംതൃപ്തി:

1. വളരെ തൃപ്തികരമല്ല
2. തൃപ്തികരമല്ല
3. നിക്ഷ്പക്ഷമായ
4. തൃപ്തികരം
5. വളരെ തൃപ്തികരം

സ്വാഭാവികമായും, കമ്പനികൾക്ക് അവരുടെ സേവനം മെച്ചപ്പെടുത്തേണ്ടതുണ്ടോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ഒരു സംതൃപ്തി ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും. അവർ സ്ഥിരമായി കുറഞ്ഞ സംഖ്യകൾ (1 സെ, 2 സെ) സ്കോർ ചെയ്യുന്നുണ്ടെങ്കിൽ അതിനർത്ഥം അവർ ഉയർന്ന സംഖ്യകൾ (4 സെ, 5 സെ) സ്കോർ ചെയ്യുന്നതിനേക്കാൾ വളരെ അടിയന്തിരമാണെന്ന്.

ഓർഡിനൽ സ്കെയിലുകളുടെ ഭംഗി അതിലുണ്ട്: അവ വളരെ ലളിതവും വ്യക്തവുമാണ്. ഇതോടെ, ഇത് എളുപ്പമാണ് കൂട്ടിച്ചേർക്കും ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുക ഏത് മേഖലയിലും. ഇതിനായി അവർ ഗുണപരവും അളവ്പരവുമായ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു:

• ഗുണപരമായ - സാധാരണ സ്കെയിലുകൾ ഗുണപരമാണ്, കാരണം അവ ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട മൂല്യത്തെ നിർവചിക്കുന്ന വാക്കുകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, തൃപ്തികരമായ അനുഭവം എന്താണെന്ന് ആളുകൾക്ക് അറിയാം, അതേസമയം '7-ൽ 10' അനുഭവം നിർവചിക്കാൻ അവർക്ക് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.
• അളവ് - ഓരോ വാക്കും ഒരു സംഖ്യ മൂല്യവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിനാൽ അവ അളവാണ്. ഗവേഷണത്തിലെ ഒരു ഓർഡിനൽ തൃപ്തികരമായ അനുഭവത്തെ 7-ൽ 8 അല്ലെങ്കിൽ 10 അനുഭവമായി നിർവചിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, അവർക്ക് ശേഖരിച്ച എല്ലാ ഡാറ്റയും അക്കങ്ങളിലൂടെ എളുപ്പത്തിൽ താരതമ്യം ചെയ്യാനും ചാർട്ട് ചെയ്യാനും കഴിയും.

തീർച്ചയായും, തൃപ്തികരമായ/തൃപ്തമല്ലാത്ത പ്രതികരണ സെറ്റിന് പുറത്ത് ധാരാളം ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണങ്ങളുണ്ട്. അവയിൽ ചിലത് നമുക്ക് നോക്കാം….

10 സാധാരണ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണങ്ങൾ

AhaSlides ഉപയോഗിച്ച് സ any ജന്യമായി ചുവടെയുള്ള ഏതെങ്കിലും ഓർഡിനൽ സ്കെയിലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുക. ചോദ്യങ്ങളും പ്രസ്താവനകളും മൂല്യങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ സൃഷ്ടിക്കാൻ AhaSlides നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു, തുടർന്ന് നിങ്ങളുടെ മൊബൈൽ ഫോണുകൾ ഉപയോഗിച്ച് അവരുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ തത്സമയം ഇൻപുട്ട് ചെയ്യാൻ നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകരെ അനുവദിക്കുന്നു.

തരം # 1 - പരിചയം

[ഒട്ടും പരിചിതമല്ല - കുറച്ച് പരിചിതമാണ് - മിതമായ പരിചിതമാണ് - വളരെ പരിചിതമാണ് - വളരെ പരിചിതമാണ്]

പരിചിത ഓർഡിനൽ സ്കെയിലുകൾ പരിശോധിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു അറിവിന്റെ നിലവാരം ആർക്കെങ്കിലും ഒരു പ്രത്യേക വിഷയത്തെക്കുറിച്ച്. ഇക്കാരണത്താൽ, ഭാവിയിലെ പരസ്യ ശ്രമങ്ങൾ, അവബോധ കാമ്പെയ്‌നുകൾ, വിദ്യാഭ്യാസ പദ്ധതികൾ എന്നിവ അറിയിക്കുന്നതിന് അവ വളരെ ഉപയോഗപ്രദമാണ്. 

ചില പരിചിത ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണങ്ങൾ: 

• ഒരു കമ്പനി അതിന്റെ പ്രേക്ഷകരെ ചില ഉൽ‌പ്പന്നങ്ങളുമായി എത്രമാത്രം പരിചിതരാണെന്ന് പരിശോധിക്കുന്നു. ഇതിന്റെ ഫലമായുണ്ടാകുന്ന ഡാറ്റ പരിചയം കുറഞ്ഞ ഉൽപ്പന്നങ്ങളിലേക്ക് പരസ്യ ശ്രമങ്ങൾക്ക് ഇടയാക്കും.
• ഒരു അദ്ധ്യാപകൻ അവരുടെ വിദ്യാർത്ഥികളെ ഒരു പ്രത്യേക വിഷയത്തിന്റെ പരിചയം പരിശോധിക്കുന്നു. ഇത് എവിടെ നിന്ന് പഠിപ്പിക്കണം എന്ന് തീരുമാനിക്കുന്നതിനുമുമ്പ് ആ വിഷയത്തെക്കുറിച്ചുള്ള മുൻ‌ അറിവിന്റെ നിലവാരം ഏതെന്ന് അനുമാനിക്കാൻ ഇത് അധ്യാപകന് ഒരു ആശയം നൽകുന്നു.

ക്ലാസ് റൂമിനായി കൂടുതൽ തത്സമയ വോട്ടെടുപ്പുകൾ ആവശ്യമുണ്ടോ? അധ്യാപകർക്കുള്ള ഈ ആപ്പുകൾ ഇവിടെ പരിശോധിക്കുക! 

തരം # 2 - ആവൃത്തി

[ഒരിക്കലും - അപൂർവ്വമായി - ചിലപ്പോൾ - പലപ്പോഴും - എല്ലായ്പ്പോഴും]

അളക്കാൻ ആവൃത്തി ഓർഡിനൽ സ്കെയിലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു എത്ര തവണ ഒരു പ്രവർത്തനം നടത്തുന്നു. സജീവമായ പെരുമാറ്റങ്ങളെ വിഭജിക്കുന്നതിനും അവ എവിടെ നിന്ന് മാറ്റാൻ തുടങ്ങുന്നതിനും അവ ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

ചില ഫ്രീക്വൻസി ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണങ്ങൾ: 

• പൊതുജനങ്ങൾ എത്രത്തോളം നിയമങ്ങൾ പാലിക്കുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്ന ഒരു ഓർഡിനൽ സർവേ. ഒരു പബ്ലിക് ഇൻഫർമേഷൻ കാമ്പെയ്ൻ എത്രത്തോളം നന്നായി അല്ലെങ്കിൽ എത്ര മോശമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നറിയാൻ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാനാകും.
• ഒരു വാങ്ങുന്നയാൾ അവരുടെ വെബ്‌സൈറ്റിൽ എങ്ങനെ സ്വാധീനിക്കപ്പെടുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്ന ഒരു കമ്പനി. വീഡിയോ അല്ലെങ്കിൽ ബാനർ പരസ്യങ്ങൾ പോലെയുള്ള ചില ജനപ്രിയ മീഡിയകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ കമ്പനിക്ക് ഈ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാനാകും, മറ്റ് കാണാത്ത മാധ്യമങ്ങളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി.

തരം # 3 - തീവ്രത

[തീവ്രതയില്ല - നേരിയ തീവ്രത - ഇടത്തരം തീവ്രത - ശക്തമായ തീവ്രത - അങ്ങേയറ്റത്തെ തീവ്രത]

തീവ്രത ഓർഡിനൽ സ്കെയിലുകൾ സാധാരണയായി പരിശോധിക്കുന്നു ഒരു വികാരത്തിന്റെ അല്ലെങ്കിൽ അനുഭവത്തിന്റെ ശക്തി. ഓർഡിനൽ സ്കെയിലുകളിൽ സാധാരണയായി അളക്കുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ ആശയപരവും ആത്മനിഷ്ഠവുമായ ഒന്നുമായി ഇത് ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നതിനാൽ ഇത് പലപ്പോഴും അളക്കാൻ പ്രയാസമുള്ള മെട്രിക്കാണ്.

ചില തീവ്രത ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണങ്ങൾ: 

• ചികിത്സയ്ക്ക് മുമ്പും ശേഷവും രോഗികളുടെ വേദനയുടെ അളവ് പരിശോധിക്കുന്ന ഒരു മെഡിക്കൽ സ്ഥാപനം. ഒരു സേവനത്തിന്റെ അല്ലെങ്കിൽ നടപടിക്രമത്തിന്റെ ഫലപ്രാപ്തി നിർണ്ണയിക്കാൻ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാം.
• ഒരു പ്രസംഗത്തിന്റെ ശക്തിയെക്കുറിച്ച് പള്ളിയിൽ പോകുന്നവരെ പരിശോധിക്കുന്ന ഒരു പള്ളി ശുശ്രൂഷ. അവരുടെ പാസ്റ്ററെ പിരിച്ചുവിടണോ വേണ്ടയോ എന്ന് കാണാൻ അവർക്ക് ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാം.

തരം # 4 - പ്രാധാന്യം

[ഒട്ടും പ്രധാനമല്ല - കഷ്ടിച്ച് പ്രധാനം - കുറച്ച് പ്രധാനം - ഏറെക്കുറെ പ്രധാനം - വളരെ പ്രധാനം - വളരെ പ്രധാനം - അത്യാവശ്യമാണ്]

പ്രാധാന്യം ഓർഡിനൽ സ്കെയിലുകളുടെ നിരക്ക് എങ്ങനെ അനിവാര്യമോ അനിവാര്യമോ ആളുകൾ ഒരു ഉൽപ്പന്നം, സേവനം, മേഖല, പ്രവർത്തനം അല്ലെങ്കിൽ വളരെ കൂടുതൽ കണ്ടെത്തുന്നു എന്തും ആകാൻ. ഈ ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ തരത്തിന്റെ ഫലങ്ങൾ പലപ്പോഴും ആശ്ചര്യപ്പെടുത്തുന്നതാണ്, അതിനാൽ ബിസിനസുകൾ തങ്ങളുടെ ഓഫറുകളുടെ പ്രാധാന്യത്തെക്കുറിച്ച് വിലപ്പെട്ട ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നേടുന്നതിന് ഇത്തരത്തിലുള്ള സ്കെയിൽ പരിഗണിക്കണം. വിഭവങ്ങൾക്ക് മുൻഗണന നൽകാനും അവരുടെ ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് പ്രാധാന്യമുള്ള മേഖലകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാനും ഈ വിവരങ്ങൾ അവരെ സഹായിക്കും. 

ചില പ്രാധാന്യമുള്ള ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണങ്ങൾ: 

• ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ടത് മുന്നോട്ട് വയ്ക്കാൻ ആവശ്യപ്പെടുന്ന ഒരു റെസ്റ്റോറന്റ്. മാനേജുമെന്റിൽ നിന്ന് ഏറ്റവും കൂടുതൽ ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട സേവനത്തിന്റെ ഏതെല്ലാം ഭാഗങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ ഇവിടെ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാം.
• ഭക്ഷണത്തോടും വ്യായാമത്തോടുമുള്ള മനോഭാവങ്ങളെക്കുറിച്ച് അഭിപ്രായങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്ന ഒരു സർവേ. ഫിറ്റ്നസ് നിലനിർത്തുന്നതിനുള്ള ചില വശങ്ങൾ പൊതുജനം എത്രത്തോളം പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നുവെന്ന് കണ്ടെത്താൻ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാം.

തരം # 5 - കരാർ

[ശക്തമായി വിയോജിക്കുന്നു - വിയോജിക്കുന്നു - സമ്മതിക്കുകയോ വിയോജിക്കുകയോ ഇല്ല - സമ്മതിക്കുന്നു - ശക്തമായി സമ്മതിക്കുന്നു]

കരാർ ഓർഡിനൽ സ്കെയിലുകൾ ഒരു വ്യക്തി എത്രത്തോളം നിർണ്ണയിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു ഒരു പ്രസ്താവനയോട് വിയോജിക്കുന്നു അല്ലെങ്കിൽ സമ്മതിക്കുന്നു. നിങ്ങൾ‌ക്ക് അവിടെ നിർ‌ദ്ദിഷ്‌ട ഉത്തരം ആവശ്യമുള്ള ഏത് പ്രസ്താവനയ്‌ക്കൊപ്പവും ഉപയോഗിക്കാൻ‌ കഴിയുന്നതിനാൽ‌ അവ അവിടെ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഓർ‌ഡിനൽ‌ സ്‌കെയിൽ‌ ഉദാഹരണങ്ങളിൽ‌ ചിലതാണ്.

ചില ഉടമ്പടി ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണങ്ങൾ: 

• ഒരു വെബ്‌സൈറ്റ് ഉപയോക്താക്കളെ അവരുടെ വെബ്‌സൈറ്റിന്റെ ഉപയോഗക്ഷമതയെക്കുറിച്ച് സർവേ ചെയ്യുന്നു. കമ്പനി തന്നെ ചിന്തിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് അവർക്ക് നിർദ്ദിഷ്ട പ്രസ്താവനകൾ നടത്താനും തുടർന്ന് അവരുടെ ഉപയോക്താക്കൾ ആ പ്രസ്താവനകളോട് യോജിക്കുന്നുണ്ടോ അല്ലെങ്കിൽ വിയോജിക്കുന്നുണ്ടോ എന്നും കാണാനാകും. 
• ജോലിസ്ഥലത്തെ അന്തരീക്ഷത്തെക്കുറിച്ച് ജീവനക്കാരുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്ന ഒരു തൊഴിലുടമ. അവരുടെ പ്രസ്താവനകളിലെ വിയോജിപ്പിന്റെയും കരാറിന്റെയും അളവ് അനുസരിച്ച്, ജീവനക്കാരുടെ പ്രയോജനത്തിനായി എന്താണ് പരിഹരിക്കേണ്ടതെന്ന് അവർക്ക് മനസിലാക്കാൻ കഴിയും.

തരം # 6 - സംതൃപ്തി

.

വീണ്ടും, ഇത് ഒരു ഓർഡിനൽ സ്കെയിലിന്റെ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഉദാഹരണമാണ്, കാരണം 'സംതൃപ്തി' ആണ് ബിസിനസുകളുടെ ആത്യന്തിക ലക്ഷ്യംഒരു സർവേയുടെ എല്ലാ ഭാഗങ്ങളും, ഒരു തരത്തിൽ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റൊരു തരത്തിൽ, ഒരു സേവനത്തിലുള്ള സംതൃപ്തിയെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു, എന്നാൽ സംതൃപ്തിയുടെ ഓർഡിനൽ സ്കെയിലുകൾ ഇത് പരസ്യമായും വ്യക്തമായും ചെയ്യുന്നു.

ചില സംതൃപ്തി ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണങ്ങൾ:

• ഒരു യൂണിവേഴ്സിറ്റി അവരുടെ എൻറോൾമെന്റ് സേവനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള സംതൃപ്തിയുടെ അളവ് ശേഖരിക്കുന്നു. ഭാവിയിലെ വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് ഏറ്റവും കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ആവശ്യമായ വശം നിർണ്ണയിക്കാൻ ഡാറ്റ അവരെ സഹായിക്കും.
• കഴിഞ്ഞ ഒരു വർഷമായി അവരുടെ ശ്രമങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഒരു രാഷ്ട്രീയ പാർട്ടി അവരുടെ അനുയായികളെ പോൾ ചെയ്യുന്നു. പാർട്ടിയുടെ പുരോഗതിയെക്കുറിച്ച് അവരുടെ അനുയായികൾക്ക് ഏതെങ്കിലും തരത്തിൽ അതൃപ്തിയുണ്ടെങ്കിൽ, വ്യത്യസ്തമായി ചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന കാര്യങ്ങളിൽ അവർക്ക് വോട്ടെടുപ്പ് ആരംഭിക്കാൻ കഴിയും. 

തരം # 7 - പ്രകടനം

[നിലവാരത്തിന് താഴെ - പ്രതീക്ഷകൾക്ക് താഴെ - പ്രതീക്ഷിച്ച പോലെ - പ്രതീക്ഷകൾക്ക് മുകളിൽ - ശരിക്കും പ്രതീക്ഷകൾ കവിഞ്ഞു]

പ്രകടന ഓർഡിനൽ സ്കെയിലുകൾ സംതൃപ്തി ഓർഡിനൽ സ്കെയിലുകൾ പോലെയാണ്, ഇത് ഒരു സേവനത്തിന്റെ മൊത്തത്തിലുള്ള ഫലപ്രാപ്തിയും കാര്യക്ഷമതയും അളക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, സൂക്ഷ്മമായ വ്യത്യാസം ഈ തരത്തിലുള്ള ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ അന്തിമ പ്രകടനം അളക്കാൻ പ്രവണത കാണിക്കുന്നു എന്നതാണ്. ആരുടെയെങ്കിലും മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച പ്രതീക്ഷകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് ആ സേവനത്തിന്റെ.

ചില പ്രകടന ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണങ്ങൾ:

• ഒരു കമ്പനി അവരുടെ വാങ്ങലിന്റെയും ഡെലിവറിയുടെയും ഓരോ വശങ്ങളുടെയും ഉപഭോക്തൃ അവലോകനങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നു. ഉപയോക്താക്കൾ എവിടെയാണ് ഉയർന്ന പ്രതീക്ഷകൾ നൽകുന്നതെന്നും കമ്പനി അവരെ കണ്ടുമുട്ടുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുന്നതെങ്ങനെയെന്നും കാണാൻ അവർക്ക് ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും.
• ഒരു ഫിലിം സ്റ്റുഡിയോ അവരുടെ ഏറ്റവും പുതിയ നിർമ്മാണം പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ടിട്ടുണ്ടോ എന്ന് കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കുന്നു. ഇല്ലെങ്കിൽ, ഒന്നുകിൽ സിനിമ മുൻ‌കൂട്ടി അമിതമായി പ്രചോദിപ്പിക്കപ്പെട്ടതോ അല്ലെങ്കിൽ ഡെലിവർ ചെയ്യുന്നതിൽ പരാജയപ്പെട്ടതോ അല്ലെങ്കിൽ രണ്ടും സാധ്യമാണ്.

തരം # 8 - സാധ്യത

[അങ്ങനെയല്ല - മിക്കവാറും ഇല്ല - ഒരുപക്ഷേ - സാധ്യത - തീർച്ചയായും]

കണ്ടെത്താനുള്ള മികച്ച മാർഗമാണ് ലൈക്ക്ലിഹുഡ് ഓർഡിനൽ സ്കെയിലുകൾ ഒരു വ്യക്തി ഭാവിയിൽ സൂചിപ്പിച്ച നടപടി സ്വീകരിക്കാൻ സാധ്യത അല്ലെങ്കിൽ സാധ്യതയില്ല. ഒരു ഇടപാട് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു മെഡിക്കൽ നടപടിക്രമം പൂർത്തിയാകുമ്പോൾ പോലുള്ള ചില നിബന്ധനകൾ പാലിച്ചതിന് ശേഷമാണ് ഇത് സംഭവിക്കുന്നത്.

ചില സാധ്യതയുള്ള ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണങ്ങൾ: 

• സേവനം ഉപയോഗിച്ചതിന് ശേഷം അവരുടെ ഉപഭോക്താക്കളിൽ എത്ര ശതമാനം ബ്രാൻഡിന്റെ വക്താക്കളാകുമെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന ഒരു കമ്പനി. ഒന്നിലധികം ചാനലുകളിലുടനീളം ബ്രാൻഡ് ലോയൽറ്റി വളർത്താൻ സഹായിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ ഇത് വെളിപ്പെടുത്തും.
• ആദ്യമായി ഒരു പ്രത്യേക തരം മരുന്നുകൾ ഉപയോഗിച്ചതിന് ശേഷം ഡോക്ടർമാർ നിർദ്ദേശിക്കുന്ന ഒരു മെഡിക്കൽ സർവേ. ഫാർമസ്യൂട്ടിക്കൽ കമ്പനികൾക്ക് അവരുടെ മരുന്നിന്റെ വിശ്വാസ്യത വികസിപ്പിക്കാൻ ഡാറ്റ സഹായിക്കും.

തരം # 9 - മെച്ചപ്പെടുത്തൽ

[നാടകീയമായി വഷളായി - വഷളായി - അതേപോലെ തന്നെ - മെച്ചപ്പെട്ടു - നാടകീയമായി മെച്ചപ്പെടുത്തി]

മെച്ചപ്പെടുത്തൽ ഓർഡിനൽ സ്കെയിലുകൾ ഒരു മെട്രിക് ഓൺ നൽകുന്നു ഒരു നിശ്ചിത കാലയളവിനുള്ളിൽ പുരോഗതി. ഒരു മാറ്റം നടപ്പിലാക്കിയതിനുശേഷം സ്ഥിതിഗതികൾ എത്രത്തോളം വഷളായി അല്ലെങ്കിൽ മെച്ചപ്പെട്ടു എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു വ്യക്തിയുടെ ധാരണ അവർ അളക്കുന്നു.

ചില മെച്ചപ്പെടുത്തൽ ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണങ്ങൾ: 

• കഴിഞ്ഞ വർഷം ഏതൊക്കെ വകുപ്പുകളാണ് മോശമായത് അല്ലെങ്കിൽ മെച്ചപ്പെട്ടത് എന്നതിനെക്കുറിച്ച് അവരുടെ ജീവനക്കാരുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ ചോദിക്കുന്ന ഒരു കമ്പനി. ചില മേഖലകളിൽ പുരോഗതിക്കായി കൂടുതൽ അർത്ഥവത്തായ ശ്രമങ്ങൾ നടത്താൻ ഇത് അവരെ സഹായിക്കും.
• കഴിഞ്ഞ 10 വർഷത്തിനിടയിൽ കാലാവസ്ഥാ വ്യതിയാനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള പൊതുജനങ്ങളുടെ ധാരണയെക്കുറിച്ച് ഗവേഷണം നടത്തുന്ന ഒരു കാലാവസ്ഥാ നിരീക്ഷകൻ. പരിസ്ഥിതിയെ സംരക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള മനോഭാവം മാറ്റുന്നതിന് ഇത്തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നത് നിർണ്ണായകമാണ്.

തരം # 10 - സ്വയം-കഴിവ്

[സമ്പൂർണ്ണ തുടക്കക്കാരൻ - തുടക്കക്കാരൻ - പ്രീ-ഇന്റർമീഡിയറ്റ് - ഇന്റർമീഡിയറ്റ് - പോസ്റ്റ്-ഇന്റർമീഡിയറ്റ് - അഡ്വാൻസ്ഡ് - ടോട്ടൽ എക്സ്പെർട്ട്]

സ്വയം-കഴിവ് ഓർഡിനൽ സ്കെയിലുകൾ വളരെ രസകരമാണ്. അവർ ആരുടെയെങ്കിലും അളക്കുന്നു ഒരു പ്രത്യേക ദ at ത്യത്തിലെ കഴിവ് മനസ്സിലാക്കിയ നിലഅതായത്, ഒരു ഗ്രൂപ്പിലെ വ്യത്യസ്ത പ്രതികരിക്കുന്നവരുടെ ആത്മാഭിമാനത്തിന്റെ നിലവാരത്തെ ആശ്രയിച്ച് അവയ്ക്ക് വലിയ വ്യത്യാസമുണ്ടാകും.

ചില സ്വയം-കഴിവ് ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണങ്ങൾ: 

• ഭാഷാ കഴിവിന്റെ ചില മേഖലകളിൽ തങ്ങളുടെ വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് എത്രമാത്രം ആത്മവിശ്വാസമുണ്ടെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന ഒരു ഭാഷാ അധ്യാപകൻ. കാലക്രമേണ സ്വയം മനസിലാക്കുന്ന കഴിവിന്റെ പുരോഗതി നിർണ്ണയിക്കാൻ അധ്യാപകന് ഒരു പാഠത്തിനോ കോഴ്സിനോ മുമ്പോ ശേഷമോ ഇത് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
• ഒരു അഭിമുഖം ഒരു തൊഴിൽ അഭിമുഖത്തിനിടെ സ്ഥാനാർത്ഥികളോട് അവരുടെ സ്വന്തം കഴിവുകളെയും ബലഹീനതകളെയും കുറിച്ച് ചോദിക്കുന്നു. ഇത് ചെയ്യുന്നത് ജോലിയുടെ ശരിയായ സ്ഥാനാർത്ഥിയെ ഒറ്റപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കും.

സാധാരണ സ്കെയിലുകൾ vs മറ്റ് തരത്തിലുള്ള സ്കെയിലുകൾ

ഇപ്പോൾ ഞങ്ങൾ ചില ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണങ്ങൾ സമഗ്രമായി പരിശോധിച്ചു, ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ ഫോർമാറ്റ് മറ്റ് സ്കെയിലുകളിൽ നിന്ന് എങ്ങനെ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു എന്ന് നിങ്ങൾ ചിന്തിച്ചേക്കാം.

സാധാരണയായി നമ്മൾ ഓർഡിനൽ സ്കെയിലുകളെക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കുമ്പോൾ, അതേ ശ്വാസത്തിലാണ് നമ്മൾ അവയെക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കുന്നത് അളവെടുപ്പിന്റെ നാല് സ്കെയിലുകൾ, ഏതെല്ലാമാണ്:

• നാമമാത്ര സ്കെയിലുകൾ
• സാധാരണ സ്കെയിലുകൾ
• ഇടവേള സ്കെയിലുകൾ
• അനുപാത സ്കെയിലുകൾ

നമ്മൾ കണ്ട ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണങ്ങൾ മറ്റ് 3 തരം സ്കെയിലുകളുമായി എങ്ങനെ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നുവെന്ന് നോക്കാം.

സാധാരണ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണം, നാമമാത്രമായ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണം

ഒരു സർവേയിലെ നാമമാത്രമായ സ്കെയിലോ നാമമാത്രമായതോ ആയ ചോദ്യങ്ങൾ, അതിന്റെ മൂല്യങ്ങളുടെ രീതിയിലുള്ള ഒരു ഓർഡിനൽ സ്കെയിലിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണ് ഓർഡറില്ല അവർക്ക്.

ഒരു ഉദാഹരണം ഇതാ: മുടിയുടെ നിറത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ചില ലളിതമായ ഗവേഷണ ഡാറ്റ ഞാൻ ശേഖരിക്കുന്നു. ഞാൻ നാമമാത്രമായ സ്കെയിൽ ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ, മൂല്യങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത മുടിയുടെ നിറങ്ങളായിരിക്കും (തവിട്ട്, സുന്ദരി, കറുപ്പ് മുതലായവ) ഓർഡറൊന്നുമില്ല ഇവിടെ; തവിട്ടുനിറം കറുത്ത നിറത്തിലേക്കും അതിനപ്പുറത്തേക്കും നയിക്കുന്നതുപോലെയല്ല.

ഞാൻ ഒരു ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ, മുടിയുടെ ഭാരം അല്ലെങ്കിൽ ഇരുട്ടിന് എനിക്ക് മൂല്യങ്ങൾ ചേർക്കാൻ കഴിയും, അത് ഒരു ഓർഡർ ഉണ്ട് (വെളിച്ചം ഇരുട്ടിലേക്ക് നയിക്കുന്നു).
ഇതാ ഒരു മുടിയുടെ നിറത്തെക്കുറിച്ചുള്ള നാമമാത്രമായ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണം

ഇവിടെ ഒരു മുടിയുടെ നിറത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണം:

ഈ രീതിയിൽ, ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണം നമുക്ക് നൽകുന്നു അധിക വിവരങ്ങൾ. ഓരോ മുടിയുടെ നിറത്തിലും എത്ര പേർ പ്രതികരിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഇത് വെളിപ്പെടുത്തുക മാത്രമല്ല (ഏതെങ്കിലും വൃത്താകൃതിയിലുള്ള പോയിന്റിൽ നിങ്ങൾക്ക് മൗസ് ഹോവർ ചെയ്ത് എത്ര പ്രതികരണങ്ങൾ ലഭിച്ചുവെന്ന് കാണാൻ കഴിയും), എന്നാൽ ആ മുടിയുടെ നിറങ്ങളുടെ പ്രകാശമോ ഇരുട്ടോ നമുക്ക് 5-ൽ കാണാൻ കഴിയും. 'സൂപ്പർ ലൈറ്റ്' (1), 'സൂപ്പർ ഡാർക്ക്' (5) എന്നിവയ്ക്കിടയിലുള്ള പോയിന്റ് സ്കെയിൽ.

വിവരങ്ങളുടെ മറ്റൊരു തലം ശേഖരിക്കുന്നതിന് ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ വഴി കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യുന്നത് മികച്ചതാണ്. എന്നിരുന്നാലും, നാമമാത്രവും ഓർ‌ഡിനൽ‌ മൂല്യങ്ങളും ഉള്ള കുറച്ച് പ്രശ്‌നങ്ങളിൽ‌ നിങ്ങൾ‌ പ്രവേശിച്ചേക്കാം പൊരുത്തപ്പെടരുത്. ഉദാഹരണത്തിന്, കറുത്ത മുടിയുള്ള ഒരാൾക്ക് എങ്ങനെ 'സൂപ്പർ ലൈറ്റ്' മുടിയുണ്ടാകും? മുടിയില്ലാത്ത ഒരു വ്യക്തി എന്ത് മൂല്യമാണ് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത്?

രണ്ട് ലളിതമായ പരിഹാരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയും: ഒരു വിടുക എന്നതാണ് ഒരു വഴി സന്ദേശം മൂല്യങ്ങൾ താറുമാറാക്കാനുള്ള അവസരം ഇല്ലാതാക്കുന്ന പ്രതികരിക്കുന്നവർക്കായി:

• ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ മൂല്യം (1) ആയി വിടുക എന്നതാണ് മറ്റൊരു മാർഗം N / A (ബാധകമല്ല). നോമിനൽ സ്കെയിലുമായി ബന്ധപ്പെടാൻ കഴിയുന്നതും എന്നാൽ ഓർഡിനൽ സ്കെയിലുമായി ബന്ധമില്ലാത്തതുമായ പ്രതികരണക്കാർക്ക് മൂല്യ വൈരുദ്ധ്യമില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ N/A തിരഞ്ഞെടുക്കാം. അതിനാൽ 'സൂപ്പർ ലൈറ്റ്' മൂല്യം (2) മുതൽ ആരംഭിക്കും.

ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണങ്ങൾ വേഴ്സസ് ഇന്റർവെൽ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണങ്ങൾ

ഒരു ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ നാമമാത്രമായ സ്കെയിലിനേക്കാൾ കൂടുതൽ ഡാറ്റ വെളിപ്പെടുത്തുന്നതുപോലെ, ഒരു ഇടവേള സ്കെയിൽ അതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ വെളിപ്പെടുത്തുന്നു. ഒരു ഇടവേള സ്കെയിൽ ബന്ധപ്പെട്ടതാണ് മൂല്യങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസത്തിന്റെ അളവ്. അതിനാൽ, ചില ഇടവേള സ്കെയിൽ ഉദാഹരണങ്ങളും ഇടവേള ചോദ്യ ഉദാഹരണങ്ങളും നോക്കാം. 

അതിനാൽ, ഞാൻ കൂടുതൽ ലളിതമായ ഗവേഷണം നടത്തുകയാണെന്ന് പറയട്ടെ, ഇത്തവണ വീട്ടിലെയും അവധിക്കാലത്തെയും ആളുകൾക്ക് അനുയോജ്യമായ താപനിലയെക്കുറിച്ച്. ഒരു ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ ഫോർമാറ്റിൽ, ഞാൻ എന്റെ മൂല്യങ്ങൾ ഇതുപോലെ സജ്ജമാക്കും:

1. തണുത്തതാണ്
2. തണുത്ത
3. മിതമായ
4. വാം
5. ചൂടുള്ള

ഈ ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണത്തിലെ വലിയ പ്രശ്നം അത് എന്നതാണ് പൂർണ്ണമായും ആത്മനിഷ്ഠമാണ്. മറ്റൊരാൾക്ക് 'മരവിപ്പിക്കൽ' എന്ന് കരുതുന്നത് മറ്റൊരാൾക്ക് 'മിതശീതോഷ്ണ'മായി കണക്കാക്കാം.
മൂല്യങ്ങളുടെ പദപ്രയോഗത്തിലൂടെ, എല്ലാവരും സ്വാഭാവികമായും ചെയ്യും മധ്യത്തിലേക്ക് ഗുരുത്വാകർഷണം. ഇവിടെയാണ് വാക്കുകൾ ഇതിനകം അനുയോജ്യമായ താപനില നിർദ്ദേശിക്കുന്നത്, ഇത് ഇതുപോലെ കാണപ്പെടുന്ന ഒരു ഗ്രാഫിലേക്ക് നയിക്കുന്നു:

പകരം, ഞാൻ ഒരു ഇടവേള സ്കെയിൽ ഉപയോഗിക്കണം, അത് പേര് നൽകും കൃത്യമായ ഡിഗ്രി സെൽഷ്യസിലോ ഫാരൻഹീറ്റിലോ അത് ഓരോ മൂല്യത്തിനും സമാനമാണ്:

1. മരവിപ്പിക്കൽ (0 ° C - 9 ° C)
2. തണുപ്പ് (10 ° C - 19 ° C)
3. മിതശീതോഷ്ണ (20 ° C - 25 ° C)
4. M ഷ്മളമായ (26 ° C - 31 ° C)
5. ചൂട് (32 ° C +)

മൂല്യങ്ങൾ ഈ രീതിയിൽ ക്രമീകരിക്കുക എന്നതിനർത്ഥം നിലവിലുള്ളതും അറിയപ്പെടുന്നതും അടിസ്ഥാനമാക്കി എന്റെ പ്രതികരിക്കുന്നവർക്ക് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ കഴിയും എന്നാണ് സ്കെയിലിംഗ് സിസ്റ്റം, ചോദ്യം എഴുതിയ ആരുടെ പക്ഷപാതപരമായ ധാരണകളേക്കാൾ.

നിങ്ങൾക്ക് വാക്കുകൾ പൂർണ്ണമായും ഒഴിവാക്കാനാകും, അതിലൂടെ പ്രതികരിക്കുന്നവർ മുൻ‌കൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച ആശയങ്ങളാൽ സ്വാധീനിക്കപ്പെടില്ല വാക്കുകളുടെ ശക്തി.
ഇത് ചെയ്യുന്നത് അർത്ഥമാക്കുന്നത് ഫലങ്ങൾ ആയിരിക്കുമെന്നാണ് കൂടുതൽ വൈവിധ്യവും കൃത്യവും, ഇതുപോലെ

ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണം vs. അനുപാത സ്കെയിൽ ഉദാഹരണം

ഒരു അനുപാത സ്കെയിൽ ഒരു സംഖ്യയിലും അവ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങളിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന രീതിയിൽ ഒരു ഇടവേള സ്കെയിലിന് സമാനമാണ്.

എന്നിരുന്നാലും, ഒരു വലിയ വ്യത്യാസം 'യഥാർത്ഥ പൂജ്യം' മൂല്യത്തിന്റെ അനുപാത സ്കെയിലിലെ സാന്നിധ്യമാണ്. ഈ 'യഥാർത്ഥ പൂജ്യം' ആണ് അളക്കുന്ന മൂല്യത്തിന്റെ പൂർണ്ണ അഭാവം.

ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രവൃത്തി പരിചയത്തിൽ ഈ അനുപാത സ്കെയിൽ നോക്കുക

ഈ അനുപാത സ്കെയിൽ ഉദാഹരണം '0 വർഷത്തിന്റെ' മൂല്യത്തിൽ ആരംഭിക്കുന്നത് നിങ്ങൾക്ക് കാണാൻ കഴിയും, ഇത് ഏതെങ്കിലും പ്രവൃത്തി പരിചയത്തിന്റെ പൂർണ്ണമായ അഭാവത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. ഇതിനർത്ഥം നിങ്ങളുടെ വിശകലനം ആരംഭിക്കാൻ ഉറച്ചതും അചഞ്ചലവുമായ ഒരു അടിത്തറ നിങ്ങൾക്കുണ്ടെന്നാണ്.

സ്മരിക്കുക: എല്ലാ പൂജ്യ മൂല്യങ്ങളും 'യഥാർത്ഥ പൂജ്യം' അല്ല. ഞങ്ങളുടെ ഇടവേള സ്കെയിലിൽ നിന്നുള്ള 0°C മൂല്യം യഥാർത്ഥ പൂജ്യമല്ല, കാരണം 0°C ഒരു പ്രത്യേക താപനിലയാണ്, താപനിലയുടെ അഭാവമല്ല.

വോട്ടെടുപ്പിനുള്ള മറ്റ് വഴികൾ

ഇവിടെ ഞങ്ങളെ തെറ്റിദ്ധരിക്കരുത്; ഓർഡിനൽ സ്കെയിലുകൾ ശരിക്കും മികച്ചതാണ്. എന്നാൽ വിദ്യാഭ്യാസം, ജോലി, രാഷ്ട്രീയം, മനഃശാസ്ത്രം അല്ലെങ്കിൽ മറ്റെന്തെങ്കിലും മേഖലകളിൽ ശരിക്കും ആകർഷകമായ ഒരു സർവേ നടത്താൻ, നിങ്ങൾ ഫോർമാറ്റ് വേർതിരിച്ചറിയാൻ ആഗ്രഹിക്കും. 

AhaSlides ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക് ധാരാളം ഉണ്ട് നിങ്ങളുടെ വോട്ടെടുപ്പ് രീതികൾ പ്രേക്ഷകർ! 

1. മൾട്ടിപ്പിൾ ചോയ്സ് പോൾ

ഒന്നിലധികം ചോയ്‌സ് വോട്ടെടുപ്പുകൾ സ്റ്റാൻഡേർഡ് തരത്തിലുള്ള വോട്ടെടുപ്പ്, അവ ബാർ, ഡോനട്ട് അല്ലെങ്കിൽ പൈ ചാർട്ട് രൂപത്തിൽ ലഭ്യമാണ്. ചോയ്‌സുകൾ എഴുതി നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകരെ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ അനുവദിക്കുക!

2. ഇമേജ് ചോയ്സ് പോൾ

ഇമേജ് ചോയ്‌സ് വോട്ടെടുപ്പുകൾ ഒന്നിലധികം ചോയ്‌സ് പോളുകൾ പോലെ തന്നെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, കൂടുതൽ ദൃശ്യമാണ്!

3. വേഡ് ക്ല oud ഡ് പോൾ

പദമേഘങ്ങൾ ഒരു വിഷയത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഹ്രസ്വ പ്രതികരണങ്ങളാണ്, സാധാരണയായി ഒന്നോ രണ്ടോ വാക്കുകൾ. പ്രതികരിക്കുന്നവരിൽ ഏറ്റവും പ്രചാരമുള്ള ഉത്തരങ്ങൾ വലിയ ടെക്‌സ്‌റ്റിൽ മധ്യഭാഗത്ത് ദൃശ്യമാകും, അതേസമയം ജനപ്രിയമല്ലാത്ത ഉത്തരങ്ങൾ സ്ലൈഡിൻ്റെ മധ്യഭാഗത്ത് ചെറിയ ടെക്‌സ്‌റ്റിലാണ് എഴുതുന്നത്.

4. ഓപ്പൺ-എന്റഡ് പോൾ

ഓപ്പൺ-എൻഡ് സർഗ്ഗാത്മകതയോടും സ്വാതന്ത്ര്യത്തോടും കൂടി ഉത്തരങ്ങൾ ശേഖരിക്കാൻ വോട്ടെടുപ്പ് നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു. മൾട്ടിപ്പിൾ ചോയ്‌സ് അല്ലെങ്കിൽ പദ പരിധിയില്ല; ഇത്തരത്തിലുള്ള വോട്ടെടുപ്പുകൾ വിശദമായി പോകുന്ന ദീർഘമായ ഉത്തരങ്ങളെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു.

മികച്ച ഓൺലൈൻ പോളിംഗ് ഉപകരണം

ഈ ലേഖനത്തിൽ അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നതെല്ലാം - ഓർഡിനൽ സ്കെയിൽ ഉദാഹരണങ്ങൾ, നാമമാത്ര, ഇടവേള, അനുപാത സ്കെയിൽ ഉദാഹരണങ്ങൾ, മറ്റ് തരത്തിലുള്ള വോട്ടെടുപ്പുകൾ എന്നിവയെല്ലാം AhaSlides-ൽ ഉണ്ടാക്കിയവയാണ്.

AhaSlides വളരെ അവബോധജന്യവും വഴക്കമുള്ളതുമായ ഒരു സൗജന്യ ഡിജിറ്റൽ ഉപകരണമാണ്! ലോകമെമ്പാടുമുള്ള വിവരങ്ങളും അഭിപ്രായങ്ങളും ശേഖരിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു ഓൺലൈൻ സോഫ്റ്റ്വെയറാണിത്. നിങ്ങളുടെ സർവേ തുറന്നിടാൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിയും, അതുവഴി നിങ്ങളുടെ പ്രതികരണക്കാർക്ക് നിങ്ങൾ അവിടെ ഇല്ലാതെ തന്നെ അത് എടുക്കാനാകും!

'റേറ്റിംഗ് സ്കെയിലുകൾ' സ്ലൈഡിലൂടെ, വിവിധ പ്രസ്താവനകളിലുടനീളം ഓർഡിനൽ സ്കെയിലുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ AhaSlides നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. 3 ലളിതമായ ഘട്ടങ്ങൾ:

1. നിങ്ങളുടെ ചോദ്യം എഴുതുക
2. നിങ്ങളുടെ പ്രസ്താവനകൾ മുന്നോട്ട് വയ്ക്കുക
3. മൂല്യങ്ങളിൽ ചേർക്കുക

നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകരുടെ പ്രതികരണ ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ അവതരണത്തിൽ തുടരും നിങ്ങൾ അത് മായ്ക്കാൻ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നില്ലെങ്കിൽ, ഓർഡിനൽ ലെവൽ ഡാറ്റ എല്ലായ്പ്പോഴും ലഭ്യമാകും. തുടർന്ന് നിങ്ങൾക്ക് നിങ്ങളുടെ അവതരണവും അതിന്റെ പ്രതികരണ ഡാറ്റയും ഓൺലൈനിൽ എവിടെയും പങ്കിടാം. നിങ്ങൾക്ക് സ്വന്തമായി ഓർഡിനൽ സ്കെയിലുകളും മറ്റ് നിരവധി തരത്തിലുള്ള പോളുകളും സൃഷ്ടിക്കാൻ താൽപ്പര്യമുണ്ടെങ്കിൽ, ചുവടെയുള്ള ബട്ടൺ ക്ലിക്കുചെയ്യുക!