ചോദ്യാവലികൾ എല്ലായിടത്തുമുള്ള ആളുകളിൽ നിന്ന് വിശദാംശങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നതിനുള്ള ക്ലച്ചാണ്.
ചോദ്യാവലികൾ എല്ലായിടത്തും ഉണ്ടെങ്കിലും, ഏത് തരത്തിലുള്ള ചോദ്യങ്ങളാണ് ചേർക്കേണ്ടതെന്ന് ആളുകൾക്ക് ഇപ്പോഴും ഉറപ്പില്ല.
ഗവേഷണത്തിലെ ചോദ്യാവലി തരങ്ങളും കൂടാതെ ഒരെണ്ണം എങ്ങനെ, എവിടെ ഉപയോഗിക്കണം എന്നിവയും ഞങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് കാണിച്ചുതരാം.
നമുക്ക് അതിലേക്ക് ഇറങ്ങാം👇
കൂടെ കൂടുതൽ നുറുങ്ങുകൾ AhaSlides
ഒത്തുചേരലുകളിൽ കൂടുതൽ വിനോദത്തിനായി തിരയുകയാണോ?
രസകരമായ ഒരു ക്വിസ് വഴി നിങ്ങളുടെ ടീം അംഗങ്ങളെ ശേഖരിക്കുക AhaSlides. സൗജന്യ ക്വിസ് എടുക്കാൻ സൈൻ അപ്പ് ചെയ്യുക AhaSlides ടെംപ്ലേറ്റ് ലൈബ്രറി!
🚀 സൗജന്യ ക്വിസ് നേടൂ☁️
ഗവേഷണത്തിലെ ചോദ്യാവലി തരങ്ങൾ
നിങ്ങളുടെ ചോദ്യാവലി തയ്യാറാക്കുമ്പോൾ, ആളുകളിൽ നിന്ന് ഏത് തരത്തിലുള്ള വിവരമാണ് നിങ്ങൾ നേടാൻ ശ്രമിക്കുന്നതെന്ന് ചിന്തിക്കണം.
ഒരു സിദ്ധാന്തം തെളിയിക്കുന്നതിനോ തിരുത്തുന്നതിനോ സഹായിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് സമ്പന്നവും പര്യവേക്ഷണപരവുമായ വിശദാംശങ്ങൾ വേണമെങ്കിൽ, തുറന്ന ചോദ്യങ്ങളുള്ള ഒരു ഗുണപരമായ സർവേ നടത്തുക. ഇത് ആളുകളെ സ്വതന്ത്രമായി അവരുടെ ചിന്തകൾ വിശദീകരിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
എന്നാൽ നിങ്ങൾക്ക് ഇതിനകം ഒരു സിദ്ധാന്തമുണ്ടെങ്കിൽ, അത് പരിശോധിക്കാൻ സംഖ്യകൾ ആവശ്യമുണ്ടെങ്കിൽ, ഒരു അളവ് ചോദ്യാവലി ജാം ആണ്. അളക്കാവുന്നതും കണക്കാക്കാവുന്നതുമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ലഭിക്കുന്നതിന് ആളുകൾ ഉത്തരങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന അടച്ച ചോദ്യങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക.
നിങ്ങൾക്കത് ലഭിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, ഗവേഷണത്തിൽ ഏത് തരത്തിലുള്ള ചോദ്യാവലിയാണ് നിങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്താൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നതെന്ന് തിരഞ്ഞെടുക്കാനുള്ള സമയമാണിത്.
#1. തുറന്ന ചോദ്യംഗവേഷണത്തിൽ നായകൻ
പരിമിതികളില്ലാതെ വിഷയങ്ങളെ അവരുടെ കാഴ്ചപ്പാടുകൾ പൂർണ്ണമായി പ്രകടിപ്പിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നതിനാൽ ഓപ്പൺ-എൻഡ് ചോദ്യങ്ങൾ ഗവേഷണത്തിലെ വിലപ്പെട്ട ഒരു ഉപകരണമാണ്.
മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച ഉത്തര ചോയ്‌സുകൾ നൽകാത്ത ഓപ്പൺ-എൻഡഡ് ചോദ്യങ്ങളുടെ ഘടനാരഹിതമായ ഫോർമാറ്റ്, അവയെ ആദ്യകാല പര്യവേക്ഷണ ഗവേഷണത്തിന് നന്നായി അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.
ഇത് അന്വേഷകരെ സൂക്ഷ്മമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ കണ്ടെത്താനും മുമ്പ് വിഭാവനം ചെയ്തിട്ടില്ലാത്ത അന്വേഷണത്തിനുള്ള പുതിയ വഴികൾ തിരിച്ചറിയാനും അനുവദിക്കുന്നു.
വലിയ സാമ്പിളുകളിലുടനീളമുള്ള വിശകലനത്തിന് കൂടുതൽ ആഴത്തിലുള്ള കോഡിംഗ് രീതികൾ ആവശ്യമായി വരുന്ന ഓപ്പൺ-എൻഡഡ് ചോദ്യങ്ങൾ ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് ഡാറ്റയെക്കാൾ ഗുണാത്മകമാണ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതെങ്കിലും, ചിന്തനീയമായ പ്രതികരണങ്ങളുടെ വിശാലമായ ശ്രേണി വെളിപ്പെടുത്തുന്നതിലാണ് അവയുടെ ശക്തി.
വിശദീകരണ ഘടകങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നതിനായി അഭിമുഖങ്ങളിലോ പൈലറ്റ് പഠനങ്ങളിലോ ആമുഖ ചോദ്യങ്ങളായി സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൂടുതൽ നേരിട്ടുള്ള അടഞ്ഞ ചോദ്യ സർവേകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു വിഷയം എല്ലാ കോണുകളിൽ നിന്നും മനസ്സിലാക്കേണ്ട സമയത്ത് തുറന്ന ചോദ്യങ്ങൾ ഏറ്റവും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
ഉദാഹരണം:
അഭിപ്രായ ചോദ്യങ്ങൾ:
- [വിഷയത്തെ] കുറിച്ചുള്ള നിങ്ങളുടെ ചിന്തകൾ എന്താണ്?
- [വിഷയം] സംബന്ധിച്ച നിങ്ങളുടെ അനുഭവം നിങ്ങൾ എങ്ങനെ വിവരിക്കും?
അനുഭവ ചോദ്യങ്ങൾ:
- [ഇവന്റ്] നടന്ന ഒരു സമയത്തെക്കുറിച്ച് എന്നോട് പറയുക.
- [പ്രവർത്തനം] എന്ന പ്രക്രിയയിലൂടെ എന്നെ നടത്തുക.
തോന്നുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ:
- [ഇവന്റ്/സാഹചര്യം] നിങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ തോന്നി?
- [ഉത്തേജനം] ഉണ്ടാകുമ്പോൾ എന്ത് വികാരങ്ങളാണ് ഉളവാക്കുന്നത്?
ശുപാർശ ചോദ്യങ്ങൾ:
- എങ്ങനെ [പ്രശ്നം] മെച്ചപ്പെടുത്താം?
- [നിർദിഷ്ട പരിഹാരം/ആശയം] നിങ്ങൾക്ക് എന്ത് നിർദ്ദേശങ്ങളാണ് ഉള്ളത്?
ആഘാത ചോദ്യങ്ങൾ:
- ഏത് വിധത്തിലാണ് [ഇവന്റ്] നിങ്ങളെ ബാധിച്ചത്?
- കാലക്രമേണ [വിഷയത്തെ] കുറിച്ചുള്ള നിങ്ങളുടെ കാഴ്ചപ്പാടുകൾ എങ്ങനെയാണ് മാറിയത്?
സാങ്കൽപ്പിക ചോദ്യങ്ങൾ:
- [സാഹചര്യം] നിങ്ങൾ എങ്ങനെ പ്രതികരിക്കുമെന്ന് നിങ്ങൾ കരുതുന്നു?
- ഏതൊക്കെ ഘടകങ്ങൾ [ഫലത്തെ] സ്വാധീനിക്കുമെന്ന് നിങ്ങൾ കരുതുന്നു?
വ്യാഖ്യാന ചോദ്യങ്ങൾ:
- [പദം] നിങ്ങൾക്ക് എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്?
- ആ കണ്ടെത്തലിനെ നിങ്ങൾ എങ്ങനെ വ്യാഖ്യാനിക്കും?
#2. ഗവേഷണത്തിൽ റേറ്റിംഗ് സ്കെയിൽ ചോദ്യാവലി
റേറ്റിംഗ് സ്കെയിൽ ചോദ്യങ്ങൾ കേവല അവസ്ഥകൾ എന്നതിലുപരി തുടർച്ചയായി നിലനിൽക്കുന്ന മനോഭാവങ്ങൾ, അഭിപ്രായങ്ങൾ, ധാരണകൾ എന്നിവ അളക്കുന്നതിനുള്ള ഗവേഷണത്തിലെ വിലപ്പെട്ട ഉപകരണമാണ്.
പ്രതികരിക്കുന്നവർക്ക് അവരുടെ ഉടമ്പടി, പ്രാധാന്യം, സംതൃപ്തി അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് റേറ്റിംഗുകൾ എന്നിവ സൂചിപ്പിക്കാൻ അക്കമിട്ട സ്കെയിൽ ഒരു ചോദ്യം അവതരിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, ഈ ചോദ്യങ്ങൾ ഘടനാപരമായതും എന്നാൽ സൂക്ഷ്മവുമായ രീതിയിൽ വികാരങ്ങളുടെ തീവ്രതയോ ദിശയോ പിടിച്ചെടുക്കുന്നു.
സാധാരണ തരങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു ലൈകേർട്ട് സ്കെയിലുകൾ ശക്തമായി അംഗീകരിക്കുന്നതിനോട് ശക്തമായി വിയോജിക്കുന്നതുപോലുള്ള ലേബലുകളും വിഷ്വൽ അനലോഗ് സ്കെയിലുകളും ഉൾപ്പെടുന്നു.
ശരാശരി റേറ്റിംഗുകൾ, പരസ്പര ബന്ധങ്ങൾ, ബന്ധങ്ങൾ എന്നിവ താരതമ്യം ചെയ്യാൻ അവർ നൽകുന്ന ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് മെട്രിക് ഡാറ്റ എളുപ്പത്തിൽ സമാഹരിക്കാനും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് വിശകലനം ചെയ്യാനും കഴിയും.
മാർക്കറ്റ് സെഗ്മെന്റേഷൻ വിശകലനം, പ്രീ-ടെസ്റ്റിംഗ്, പോസ്റ്റ്-ഇംപ്ലിമെന്റേഷൻ പ്രോഗ്രാം മൂല്യനിർണ്ണയം തുടങ്ങിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകളിലൂടെയുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് റേറ്റിംഗ് സ്കെയിലുകൾ അനുയോജ്യമാണ്. എ/ബി ടെസ്റ്റിംഗ്.
അവയുടെ റിഡക്റ്റീവ് സ്വഭാവത്തിന് തുറന്ന പ്രതികരണങ്ങളുടെ സന്ദർഭം ഇല്ലായിരിക്കാം, പ്രാരംഭ വിവരണാത്മക അന്വേഷണത്തിന് ശേഷം ഉചിതമായി സ്ഥാപിക്കുമ്പോൾ, മനോഭാവം വശങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള പ്രവചനാത്മക ലിങ്കുകളുടെ പരിശോധനയ്ക്കായി റേറ്റിംഗ് സ്കെയിലുകൾ ഇപ്പോഴും വൈകാരിക അളവുകൾ കാര്യക്ഷമമായി അളക്കുന്നു.
#3. ഗവേഷണത്തിൽ അടച്ച ചോദ്യാവലി
ക്ലോസ്ഡ്-എൻഡ് ചോദ്യങ്ങൾ സാധാരണയായി സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഉത്തര ചോയ്‌സുകളിലൂടെ ഘടനാപരമായതും അളവ്പരവുമായ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിന് ഗവേഷണത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ശരി/തെറ്റ്, അതെ/ഇല്ല, റേറ്റിംഗ് സ്കെയിലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച മൾട്ടിപ്പിൾ ചോയ്സ് ഉത്തരങ്ങൾ പോലുള്ള വിഷയങ്ങൾക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ നിയന്ത്രിത പ്രതികരണ ഓപ്ഷനുകൾ നൽകുന്നതിലൂടെ, ക്ലോസ്-എൻഡ് ചോദ്യങ്ങൾ കൂടുതൽ എളുപ്പത്തിൽ കോഡ് ചെയ്യാനും സമാഹരിക്കാനും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് വിശകലനം ചെയ്യാനും കഴിയുന്ന പ്രതികരണങ്ങൾ നൽകുന്നു. തുറന്ന ചോദ്യങ്ങളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ വലിയ സാമ്പിളുകളിലുടനീളം.
പരികല്പന പരിശോധന, മനോഭാവം അല്ലെങ്കിൽ ധാരണകൾ അളക്കൽ, വിഷയ റേറ്റിംഗുകൾ, വസ്തുതാധിഷ്‌ഠിത ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വിവരണാത്മക അന്വേഷണങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള ഘടകങ്ങൾ ഇതിനകം തിരിച്ചറിഞ്ഞതിന് ശേഷമുള്ള മൂല്യനിർണ്ണയ ഘട്ടങ്ങളിൽ ഇത് അവരെ അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.
പ്രതികരണങ്ങൾ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നത് സർവേയിംഗ് ലളിതമാക്കുകയും നേരിട്ടുള്ള താരതമ്യത്തിന് അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ, അത് പ്രതീക്ഷിക്കാത്ത പ്രശ്നങ്ങൾ ഒഴിവാക്കുന്നതിനോ നൽകിയിരിക്കുന്ന ബദലുകൾക്കപ്പുറം സന്ദർഭം നഷ്‌ടപ്പെടുന്നതിനോ അപകടമുണ്ടാക്കുന്നു.
#4. ഗവേഷണത്തിൽ മൾട്ടിപ്പിൾ ചോയ്സ് ചോദ്യാവലി
അടച്ച ചോദ്യാവലികളിലൂടെ ശരിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, ഗവേഷണത്തിൽ ഉപയോഗപ്രദമായ ഒരു ഉപകരണമാണ് മൾട്ടിപ്പിൾ ചോയ്സ് ചോദ്യങ്ങൾ.
തിരഞ്ഞെടുക്കേണ്ട നാലോ അഞ്ചോ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച ഉത്തര ഓപ്‌ഷനുകൾക്കൊപ്പം ഒരു ചോദ്യവും അവർ പ്രതികരിക്കുന്നവരെ അവതരിപ്പിക്കുന്നു.
വലിയ സാമ്പിൾ ഗ്രൂപ്പുകളിലുടനീളം സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന പ്രതികരണങ്ങൾ എളുപ്പത്തിൽ അളക്കാൻ ഈ ഫോർമാറ്റ് അനുവദിക്കുന്നു.
പങ്കെടുക്കുന്നവർക്ക് വേഗത്തിൽ പൂർത്തിയാക്കാനും കോഡ് ചെയ്യാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും എളുപ്പമാണെങ്കിലും, മൾട്ടിപ്പിൾ ചോയ്സ് ചോദ്യങ്ങൾക്കും ചില പരിമിതികളുണ്ട്.
ഏറ്റവും ശ്രദ്ധേയമായി, അവർ പ്രധാനപ്പെട്ട സൂക്ഷ്മതകൾ അവഗണിക്കുകയോ അല്ലെങ്കിൽ മുമ്പ് ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം പൈലറ്റ് പരീക്ഷിച്ചില്ലെങ്കിൽ പ്രസക്തമായ ഓപ്ഷനുകൾ നഷ്ടപ്പെടുകയോ ചെയ്യും.
പക്ഷപാതത്തിന്റെ അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നതിന്, ഉത്തര ചോയ്‌സുകൾ പരസ്പരവിരുദ്ധവും കൂട്ടായ സമഗ്രവുമായിരിക്കണം.
പദങ്ങൾക്കും ഓപ്ഷനുകൾക്കുമുള്ള പരിഗണനകൾക്കൊപ്പം, പെരുമാറ്റങ്ങളും ഡെമോഗ്രാഫിക് പ്രൊഫൈലുകളും അല്ലെങ്കിൽ വ്യതിയാനങ്ങൾ അറിയാവുന്ന വിഷയങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവ് വിലയിരുത്തുന്നതും പോലുള്ള പ്രധാന സാധ്യതകൾ മുൻകൂട്ടി തിരിച്ചറിയുമ്പോൾ മൾട്ടിപ്പിൾ ചോയ്സ് ചോദ്യങ്ങൾക്ക് അളക്കാവുന്ന വിവരണാത്മക ഡാറ്റ കാര്യക്ഷമമായി ലഭിക്കും.
#5. ഗവേഷണത്തിൽ ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിൽ ചോദ്യാവലി
താൽപ്പര്യമുള്ള വിവിധ വിഷയങ്ങളിലെ മനോഭാവം, അഭിപ്രായങ്ങൾ, ധാരണകൾ എന്നിവയുടെ അളവ് അളക്കാൻ ഗവേഷണത്തിൽ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു തരം റേറ്റിംഗ് സ്കെയിലാണ് ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിൽ.
പങ്കെടുക്കുന്നവർ ഒരു പ്രസ്താവനയുമായുള്ള അവരുടെ കരാറിന്റെ നിലവാരം സൂചിപ്പിക്കുന്ന സമമിതിയായ സമ്മത-വിയോജിപ്പുള്ള പ്രതികരണ ഫോർമാറ്റ് ഉപയോഗിച്ച്, ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിലുകൾ സാധാരണയായി 5-പോയിന്റ് ഡിസൈൻ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, എന്നിരുന്നാലും അളവിന്റെ ആവശ്യമായ സെൻസിറ്റിവിറ്റി അനുസരിച്ച് കൂടുതലോ കുറവോ ഓപ്ഷനുകൾ സാധ്യമാണ്.
പ്രതികരണ സ്കെയിലിന്റെ ഓരോ തലത്തിലും സംഖ്യാ മൂല്യങ്ങൾ നൽകുന്നതിലൂടെ, പാറ്റേണുകളുടെയും വേരിയബിളുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങളുടെയും സ്ഥിതിവിവര വിശകലനം ലൈക്കർട്ട് ഡാറ്റ അനുവദിക്കുന്നു.
ഒരു തുടർച്ചയിലെ വികാരങ്ങളുടെ തീവ്രത അളക്കാൻ ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള ചില തരത്തിലുള്ള ചോദ്യങ്ങൾക്കുള്ള ലളിതമായ അതെ/ഇല്ല അല്ലെങ്കിൽ തുറന്ന ചോദ്യങ്ങളേക്കാൾ കൂടുതൽ സ്ഥിരതയുള്ള ഫലങ്ങൾ ഇത് നൽകുന്നു.
ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിലുകൾ എളുപ്പത്തിൽ ശേഖരിക്കാവുന്ന മെട്രിക് ഡാറ്റ പ്രദാനം ചെയ്യുന്നതും പ്രതികരിക്കുന്നവർക്ക് നേരെയുള്ളതും ആണെങ്കിലും, അവയുടെ പരിമിതി സങ്കീർണ്ണമായ വീക്ഷണങ്ങളെ കൂടുതൽ ലളിതമാക്കുന്നു, എന്നിരുന്നാലും ഗവേഷണത്തിൽ ശരിയായി പ്രയോഗിക്കുമ്പോൾ അവ ഇപ്പോഴും മൂല്യവത്തായ ഉൾക്കാഴ്ച നൽകുന്നു.
ഉദാഹരണം
ജോലി സംതൃപ്തിയും (ആശ്രിത വേരിയബിൾ) വേതനം, ജോലി-ജീവിത ബാലൻസ്, മേൽനോട്ട നിലവാരം (സ്വതന്ത്ര വേരിയബിളുകൾ) തുടങ്ങിയ ഘടകങ്ങളും തമ്മിലുള്ള ബന്ധം മനസ്സിലാക്കാൻ ഒരു ഗവേഷകൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു.
ഇതുപോലുള്ള ചോദ്യങ്ങൾക്ക് 5-പോയിന്റ് ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു:
- എന്റെ ശമ്പളത്തിൽ ഞാൻ സംതൃപ്തനാണ് (ശക്തമായി സമ്മതിക്കുന്നതിനോട് ശക്തമായി വിയോജിക്കുന്നു)
- എന്റെ ജോലി ഒരു നല്ല തൊഴിൽ-ജീവിത ബാലൻസ് അനുവദിക്കുന്നു (ശക്തമായി സമ്മതിക്കുന്നതിനോട് ശക്തമായി വിയോജിക്കുന്നു)
- എന്റെ സൂപ്പർവൈസർ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഒരു നല്ല മാനേജരാണ് (ശക്തമായി സമ്മതിക്കുന്നതിനോട് ശക്തമായി വിയോജിക്കുന്നു)
ഗവേഷണത്തിലെ എല്ലാത്തരം ചോദ്യാവലികളും ഞങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഉടൻ തന്നെ ആരംഭിക്കുക AhaSlides' സൗജന്യ സർവേ ടെംപ്ലേറ്റുകൾ!
കീ ടേക്ക്അവേസ്
ഗവേഷണത്തിലെ ഇത്തരത്തിലുള്ള ചോദ്യാവലികൾ സാധാരണവും ആളുകൾക്ക് പൂരിപ്പിക്കാൻ എളുപ്പവുമാണ്.
നിങ്ങളുടെ ചോദ്യങ്ങൾ ഗ്രഹിക്കാൻ എളുപ്പവും നിങ്ങളുടെ ഓപ്ഷനുകൾ ഏകീകൃതവുമാകുമ്പോൾ, എല്ലാവരും ഒരേ പേജിലായിരിക്കും. നിങ്ങൾക്ക് ഒരു പ്രതികരണം ലഭിച്ചോ ദശലക്ഷമോ എന്ന് ഉത്തരങ്ങൾ നന്നായി സമാഹരിക്കുക.
നിങ്ങൾ എന്താണ് ചോദിക്കുന്നതെന്ന് പ്രതികരിക്കുന്നവർക്ക് എല്ലായ്പ്പോഴും കൃത്യമായി അറിയാമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക എന്നതാണ് പ്രധാന കാര്യം, തുടർന്ന് മധുരമുള്ള സർവേ സ്‌കൂപ്പുകളുടെ സുഗമമായ അസംബ്ലിങ്ങിനായി അവരുടെ മറുപടികൾ ശരിയായ സ്ഥലത്തേക്ക് സ്ലൈഡ് ചെയ്യും.
പതിവ് ചോദ്യങ്ങൾ
ഗവേഷണത്തിലെ 4 തരം ചോദ്യാവലി ഏതൊക്കെയാണ്?
ഘടനാപരമായ ചോദ്യാവലികൾ, ഘടനയില്ലാത്ത ചോദ്യാവലികൾ, സർവേകൾ, അഭിമുഖങ്ങൾ എന്നിവയാണ് ഗവേഷണത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന നാല് പ്രധാന ചോദ്യാവലികൾ. ഉചിതമായ തരം ഗവേഷണ ലക്ഷ്യങ്ങൾ, ബജറ്റ്, ടൈംലൈൻ, ഗുണപരമോ അളവ്പരമോ മിശ്രിതമോ ആയ രീതികൾ എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.
6 പ്രധാന തരം സർവേ ചോദ്യങ്ങൾ ഏതൊക്കെയാണ്?
ക്ലോസ്-എൻഡ് ചോദ്യങ്ങൾ, ഓപ്പൺ-എൻഡ് ചോദ്യങ്ങൾ, റേറ്റിംഗ് സ്കെയിൽ ചോദ്യങ്ങൾ, റാങ്കിംഗ് സ്കെയിൽ ചോദ്യങ്ങൾ, ഡെമോഗ്രാഫിക് ചോദ്യങ്ങൾ, പെരുമാറ്റ ചോദ്യങ്ങൾ എന്നിവയാണ് ആറ് പ്രധാന തരം സർവേ ചോദ്യങ്ങൾ.
മൂന്ന് തരം ചോദ്യാവലികൾ ഏതൊക്കെയാണ്?
ഘടനാപരമായ ചോദ്യാവലി, അർദ്ധ ഘടനാപരമായ ചോദ്യാവലി, ഘടനാരഹിതമായ ചോദ്യാവലി എന്നിവയാണ് മൂന്ന് പ്രധാന തരം ചോദ്യാവലികൾ.
