هن ڪاروباري دنيا ۾، اهو ڪو تعجب جي ڳالهه ناهي ته ڪمپنيون مسلسل مقابلي ۾ برتري حاصل ڪرڻ جا طريقا ڳولي رهيون آهن. جديد مارڪيٽنگ حڪمت عملين کان وٺي جديد ٽيڪنالاجي تائين، ڪاروبار هميشه ايندڙ وڏي شيءِ جي ڳولا ۾ هوندا آهن جيڪا انهن کي انهن جي مقابلي ڪندڙن کان ڌار ڪندي. ان سان گڏ، انهن کي گراهڪن جي بدلجندڙ مطالبن ۽ اميدن کي پورو ڪرڻو پوندو.
آساني سان سڃاڻڻ جو هڪ طريقو جيڪو بهتر ٿيڻ جي ضرورت آهي ۽ پتو پئجي رهيو آهي گراهڪن جي راءِ ذريعي. هڪ آرڊينل اسڪيل هڪ طريقو آهي جيڪو استعمال ڪري سگهجي ٿو گراهڪ جي اطمينان کي ماپڻ لاءِ.
جيڪڏهن اهو توهان جو پهريون ڀيرو آهي هڪ آرڊينل اسڪيل بابت ٻڌي، اسان توهان کي ڍڪي ڇڏيو آهي!
هيٺيون 10 پرڪشش ۽ پرڪشش آهن آرڊينل اسڪيل جا مثال، سڀ AhaSlides جي مفت پولنگ سافٽ ويئر تي ٺهيل آهن!
مواد جي جدول
هڪ عام اسڪيل ڇا آهي؟
An معمولي پئماني تي، پڻ حوالو ڏنو ويو آهي منظم ڊيٽا، ماپ ماپ جو هڪ قسم آهي جيڪو ماڻهن کي اجازت ڏئي ٿو درجه بندي يا درجه بندي شين کي انهن جي نسبتي پوزيشن يا ترجيح جي بنياد تي. اهو راءِ گڏ ڪرڻ ۽ پراڊڪٽ يا خدمت سان گراهڪن جي اطمينان جي سطح کي سمجهڻ لاءِ هڪ منظم طريقو مهيا ڪري ٿو
سادو رکو، اهو هڪ شمارياتي اسڪيلنگ سسٽم آهي جيڪو هلندي آهي حڪم. عام طور تي ، آرڊينيل ترازو ڪم ڪن ٿيون 1 کي 5 يا 1 کي 10 درجه بندي سسٽم ، 1 سان نمائندگي ڪندڙ سڀ کان گهٽ ويليو جواب ۽ 10 نمائندگي ڪندڙ سڀ کان وڏي ويليو جواب.
واضح تصوير حاصل ڪرڻ لاءِ ، اچو ته هڪ سپر سڌي ۽ عام مثال تي ڏسو: توهان اسان جي خدمتن سان مطمئن آهيو؟
امڪان آهن، توهان هن قسم جي آرڊينل پيماني تي مثال اڳ ۾ ڏٺو آهي. اهو ماپ ڪرڻ لاء استعمال ڪيو ويندو آهي 5 نقاط واري پيماني تي گراهڪن جي اطمينان:
- ڏا Unي بي اطمينان
- عدم اطمينان
- ورتل
- مطمئن
- ڏا Sي مطمئن
قدرتي طور ، ڪمپنيون هڪ اطمينان وارو ارجنل اسڪيل استعمال ڪري سگهندي اهو طئي ڪرڻ جي لاءِ ته انهن کي پنهنجي سهولت بهتر ڪرڻ جي ضرورت آهي. جيڪڏهن اهي مسلسل گهٽ نمبرن کي گول ڪري رهيا آهن (1s ۽ 2s) ته پوءِ ان جو مطلب آهي ته عمل تمام گهڻو تڪڙو آهي جيڪڏهن اهي وڏا نمبر (4s ۽ 5s) کي گول ڪندا.
ان ۾ آرڊينل اسڪيل جي خوبصورتي آهي: اهي تمام سادو ۽ صاف آهن. انهي سان گڏ، اهو آسان آهي گڏ ڪيو ۽ ڊيٽا جو تجزيو ڪيو بلڪل ڪنهن به ميدان ۾. اهي اهو ڪرڻ لاءِ معيار ۽ مقداري ڊيٽا ٻنهي کي استعمال ڪندا آهن:
- قابليت - عام پيمانا نرالا آهن ڇو ته انهن لفظن تي ڌيان ڏين ٿا جيڪي هڪ خاص ويليو بيان ڪن ٿا. مثال طور ، ماڻهو knowاڻن ٿا ته هڪ اطمينان بخش تجربو ڪهڙو محسوس ڪندو آهي ، جڏهن ته انهن لاءِ 7 کان 10 جي تجربن جي وضاحت ڪرڻ مشڪل هوندو آهي.
- مقدار وارو - اهي مقداري آهن ڇاڪاڻ ته هر لفظ هڪ عدد جي قيمت سان ملندو آهي. جيڪڏهن تحقيق ۾ هڪ آرڊينل هڪ اطمينان بخش تجربي کي 7 مان 8 يا 10 تجربي جي طور تي بيان ڪري ٿو، ته پوءِ اهي آساني سان گڏ ڪيل سڀني ڊيٽا کي انگن اکرن ذريعي موازنہ ۽ چارٽ ڪري سگهن ٿا.
يقيناً، مطمئن/غير مطمئن جوابي سيٽ کان ٻاهر ڪافي آرڊينل اسڪيل مثال آهن. اچو ته انهن مان ڪجهه تي نظر وجهون….
10 عام ترازو جا مثال
اهڙو ڪجھ به ٺاھيوٿل اسڪيل اي اي سلائيڊس سان مفت ۾ ٺاهيو. احوال سلائيڊس توهان کي سوالن ، بيانن ۽ قدرن سان گڏ معمولي درجي ٺاهڻ جي اجازت ڏي ٿو ، پوءِ پنهنجن سامعين کي سندن موبائل فون استعمال ڪندي انهن جي راءِ داخل ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو.
ٽائپ # 1 - واقفيت
[ڪجهه به واقف ناهي- ڪجهه حد تائين واقف- وچولي واقف- ڪافي واقف- گهڻو واقف]
واقفيت لاءِ ordinal scales چيڪ ڪندا آهن علم جي سطح اهو ڪنهن کي هڪ خاص موضوع بابت آهي. انهي جي ڪري ، اهي مستقبل جي اشتهاري ڪوششن ، آگاهي مهم ۽ تعليمي منصوبن کي forاڻ ڏيڻ لاءِ انتهائي ڪارآمد آهن.
ڪجهه واقفيت معمولي طريقي سان:
- هڪ ڪمپني پنهنجي سامعين کي جانچ ڪندي ڏسي ٿي ته هو خاص شين سان ڪيتري واقف آهن. انهي کان ڊيٽا جيڪو نتيجو ڪري ٿو انهي جي طرف اشتهارن جي ڪوشش ڪري سگھي ٿو پراڊڪٽس جيڪي گهٽ واقفيت حاصل ڪن ٿا.
- هڪ استاد پنهنجي شاگردن کي هڪ خاص مضمون جي واقفيت جي جانچ ڪري ٿو. اهو استاد کي انهي بابت سوچيندو آهي ته انهي موضوع بابت اڳئين levelاڻ جي سطح بابت فيصلو ڪرڻ کان اڳ فرض ڪري سگهجي ٿو ته ان کي سيکارڻ شروع ڪرڻ کان اڳ.
ڇا ڪلاس لاءِ وڌيڪ لائيو پولنگ گهرجي؟ استادن لاءِ اهي ايپس هتي چيڪ ڪريو.!
قسم # 2 - فريڪوئنسي
[ڪڏهن به گهٽ ناهي ڪڏهن ڪڏهن - اڪثر گهڻو ڪري]
فريڪوئنسي آرينلينل اسڪيلز کي ماپڻ ۾ استعمال ڪيو ويندو آهي اڪثر سرگرمي سان ڪيو ويندو آهي. اهي فعال رويي کي پرکڻ لاءِ ڪارائتو آهن ۽ انهن کي ڪٿي بدلائڻ شروع ڪرڻ جي لاءِ.
ڪجهه فريڪئنسي ريڊينيل اسڪيل مثال:
- هڪ عام سروي جنهن درجي جي باري ۾ معلومات گڏ ڪري ٿي جنهن ۾ عوام قاعدن تي عمل ڪري رهيو آهي. ڊيٽا استعمال ڪري سگهجي ٿي اهو معلوم ڪرڻ لاءِ ته عوامي معلومات جي مهم ڪيتري سٺي يا ڪيتري خراب طريقي سان ڪم ڪري رهي آهي.
- هڪ ڪمپني معلومات گڏ ڪري ٿي ته ڪيئن هڪ خريد ڪندڙ انهن جي ويب سائيٽ تي متاثر ٿئي ٿو. ڪمپني هن ڊيٽا کي استعمال ڪري سگهي ٿي ڪجهه خاص قسم جي وڌيڪ مشهور ميڊيا تي ڌيان ڏيڻ لاءِ، جهڙوڪ وڊيو يا بينر اشتهار، ٻين گهٽ-ڏسيل ميڊيا جي برخلاف.
قسم # 3 - شدت
[ڪابه شدت نه هئي ـــــــ گهٽ شدت- وچولي شدت- مضبوط شدت- انتهائي شدت]
شدت آرڊينل اسڪيلز عام طور تي جانچ ڪن ٿا احساس يا تجربي جي طاقت. اهو اڪثر ڪري ماپ ڪرڻ مشڪل ميٽرڪ آهي ڇاڪاڻ ته اهو ڪجهه وڌيڪ تصوراتي ۽ موضوعاتي سان جڙيل آهي ، جيڪا عام طور تي آرڊرين اسڪيلز ۾ ماپي ويندي آهي.
ڪجهه شدت آرڊينل اسڪيل مثال:
- هڪ طبي قيام مريضن کان پهريان علاج کان اڳ ۽ بعد ۾ انهن جي درد واري سطح تي مريضن جي جانچ ڪري ٿو. ڊيٽا استعمال ڪئي وئي آھي ھڪڙو خدمت يا طريقيڪار جي افاديت جو اندازو لڳائڻ.
- چرچ جي هڪ عبادت جيڪا چرچ ويندڙن کي واعظ جي طاقت تي آزمائي ٿي. اهي ڊيٽا استعمال ڪري سگهن ٿا ته پنهنجي پادري کي برطرف ڪرڻ يا نه ڪرڻ لاءِ.
قسم # 4 - اھميت
[تمام ضروري ناهي - ٿورو ئي ضروري ـ ٿورو ئي اهم ـ ٿورو گهڻو اهم ـ ڪافي اهم ـ تمام اهم ـ ضروري ـ لازمي]
اهميت جي آرينڊيڊ اسڪيل جي شرح ڪيترو غير ضروري يا ضروري ماڻھو ھڪڙو پراڊڪٽ ، سروس ، شعبو ، سرگرمي يا گھڻو ڪجھ ڳوليندا آھن ڪا به ٿيڻ. هن ترتيب واري پيماني جي قسم جا نتيجا اڪثر حيران ڪندڙ هوندا آهن، تنهنڪري ڪاروبار کي هن قسم جي پيماني تي غور ڪرڻ گهرجي ته جيئن انهن جي پيش ڪيل اهميت جي باري ۾ قيمتي بصيرت حاصل ڪرڻ لاء. اها معلومات انهن جي مدد ڪري سگهي ٿي وسيلن کي ترجيح ڏيڻ ۽ انهن علائقن تي ڌيان ڏيڻ جيڪي حقيقت ۾ انهن جي گراهڪن لاءِ اهم آهن.
ڪجهه اھميت جا ماهر اسڪيل مثال:
- هڪ ريسٽورنٽ گراهڪن کان پڇائيندي پڇيس ته جيڪي انهن لاءِ تمام گهڻو اهم آهن. ڊيٽا هتان کان معلوم ڪري سگهجي ٿو ته سروس جا ڪهڙا حصا انتظاميا کان وڌيڪ توجہ جي ضرورت آهي.
- هڪ سروي ۾ غذا ۽ مشق جي رويي تي رايا گڏ ڪرڻ. ڊيٽا معلوم ڪرڻ لاءِ استعمال ڪري سگهجي ٿو ته عوام کي ڪيتري اهميت رکي ٿو انهي کي درست رکڻ جي ڪجهه حصن کي.
قسم # 5 - معاهدو
[سختي سان متفق - اختلاف نه_ نه مان راضي ٿيو ۽ نه بهتري- اتفاق ڪيو- سخت اتفاق]
معاهدو ثالث ترازو اهو طئي ڪرڻ ۾ مدد ڏي ٿو ته ڪنهن فرد کي ڪهڙي درجي تائين ڪنهن بيان سان متفق يا متفق نه آهيان. اهي ڪجهه وڏا عام استعمال ٿيل ماڊل اسڪيل مثال آهن ، جيئن اهي ڪنهن به بيان سان استعمال ڪري سگهجن جنهن لاءِ توهان هڪ مخصوص جواب چاهيو ٿا.
ڪجهه معاهدو معمولي پيماني تي مثال:
- ھڪڙي ڪمپني پنھنجي صارفين کي پنھنجي ويب سائيٽ جي استعمال بابت سروي ڪندي. اهي انهي بابت خاص بيان ڪري سگھن ٿا ته ڪمپني ڇا ٿو سوچيندي ۽ پوءِ ڏسو ته ڇا انهن جا صارف انهن بيانن سان اتفاق يا اتفاق نٿا ڪن.
- هڪ ملازم ڪم جي جڳهه بابت ملازم جي راءِ گڏ ڪري ٿو. انهن جي بيانن سان اختلاف ۽ معاهدي جي سطح تي منحصر هوندا ، اهي اندازو لڳائي سگهن ٿا ته ملازمن جي فائدي لاءِ فڪسنگ جي ڪهڙي ضرورت آهي.
قسم # 6 - مطمئن
[دلي اطمينان- مطمئن- ڪجهه مطمئن - غير جانبدار - ڪجهه مطمئن - مطمئن - مطمئن - گهڻو مطمئن]
ٻيهر ، اهو عام طور تي استعمال ٿيل نموني وارو نمونو آهي ، جيئن ته 'اطمينان' آهي ڌنڌي جو آخري مقصد. سروي جا سڀئي حصا، ڪنهن نه ڪنهن طريقي سان، ڪنهن خدمت سان اطمينان بابت معلومات گڏ ڪرڻ جي ڪوشش ڪندا آهن، پر اطمينان جي ترتيب وار ترازو اهو ظاهري ۽ واضح طور تي ڪندا آهن.
ڪجهه اطمينان جو ڌيان ڏيڻ وارو اسڪيل مثال:
- هڪ يونيورسٽي گڏ ڪري انهن جي داخلا جي خدمت بابت اطمينان جي سطح. ڊيٽا انهن کي طئي ڪرڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿي ته مستقبل جي امڪاني شاگردن لاءِ سڀ کان وڌيڪ بهتر ڪرڻ جي ڪهڙي ضرورت آهي.
- هڪ سياسي پارٽي پنهنجي حمايت ڪندڙن کي گذريل سالن کان چونڊن تي راغب ڪندي. جيڪڏهن انهن جا حامي ڪنهن به ريت پارٽي جي ترقي پسندي کان مطمئن آهن ، اهي انهن کي پولنگ شروع ڪري سگهن ٿا ته اهي ڇا چاهيندا اهي مختلف طريقي سان.
قسم # 7 - ڪارڪردگي
[چ Belowو هيٺيان معيارون - هيٺ توقعون - توقع جي باري ۾ - توقع کان مٿانهون - توقع کان واقعي وڌي]
ڪارڪردگي آرڊينل اسڪيل تمام گهڻو اطمينان آرڊينل اسڪيل وانگر آهن، جيڪي ڪنهن خدمت جي مجموعي اثرائتي ۽ ڪارڪردگي کي ماپيندا آهن. بهرحال، معمولي فرق اهو آهي ته هن قسم جو آرڊينل اسڪيل آخري ڪارڪردگي کي ماپڻ جو رجحان رکي ٿو. ڪنهن جي اڳڪٿي اميدن جي لحاظ سان انهي سروس جو
ڪجهه ڪارڪردگي معمولي معدني سطح جا مثال:
- هڪ ڪمپني پنهنجي خريداري ۽ ترسيل جي هر هڪ حصي جي گراهڪ جي جائزي کي گڏ ڪندي آهي. اهي ڊيٽا استعمال ڪري سگهندا ته اهو ڏسي سگهندا ته ڪٿي گراهڪن اعليٰ اميدن کي رکجي رهيا آهن ۽ ڪٿي ڪمپني انهن سان ملڻ ۾ ناڪام ٿي رهي آهي.
- هڪ فلم اسٽوڊيو اهو ڳولهڻ جي ڪوشش ڪري رهيو آهي ته جيڪڏهن انهن جي تازي پروڊڪشن هائپ تائين رهي ٿي. جيڪڏهن نه ، اهو ممڪن آهي ته اها فلم اڳ ۾ ختم ٿيل هلچل هجي يا اهو پهچائڻ ۾ ناڪام ٿي ، يا ٻئي.
قسم # 8 - مقصود
[بالڪل نه - شايد نه - شايد - شايد - پڪ سان]
لڪي هائيڊلورن ترازو toاڻڻ جو هڪ بهترين طريقو آهي ڪيترو ممڪن يا ممڪن ناهي ته ڪو ماڻهو مستقبل ۾ هڪ ذڪر ڪيل عمل کڻي وڃي. اهو اڪثر ڪجهه شرطن جي پورا ٿيڻ کانپوءِ ٿيندو آهي ، جهڙوڪ جڏهن هڪ ٽرانزيڪشن يا طبي طريقيڪار مڪمل ٿي ويندو آهي.
ڪجهه امڪاني طور تي معمولي پيماني تي مثال:
- هڪ ڪمپني اهو طئي ڪرڻ جي ڪوشش ڪري ٿي ته انهن جي گراهڪن جو سيڪڙو سروس استعمال ڪرڻ بعد برانڊ جو حامي بڻجي ويندو. اهو معلومات ظاهر ڪندو جيڪو گهڻن چينلن تي برانڊ وفاداري ٺاهڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿو.
- هڪ طبي سروي ڊاڪٽرن لاءِ ان کي پهريون ڀيرو استعمال ڪرڻ کان پوءِ انهن کي ڪنهن خاص قسم جي دوا جي وضاحت ڪرڻ جو امڪان مقرر ڪندي. ڊيٽا دوا ساز ڪمپنين کي سندن دوا جي اعتبار سان ترقي ڏياري مدد ڪندو.
ٽائپ # 9 - واڌارو
[ڊرامائي طور تي خراب - خراب ٿيل - ساڳئي رھيو - بهتر آھي - ڊرامائي طور تي بھتر ھو]
سڌاريل آرڊيننس اسڪيل ميٽرڪ فراهم ڪندو آهي هڪ خاص وقت جي عرصي دوران. انهن هڪ فرد جي انفرادي تاثر کي ماپڻ جو اندازو ڪيو ته رياست جي تبديلي ڪيتري حد تائين خراب يا بهتر ٿي چڪي آهي.
ڪجهه بهتر ڪرڻ وارا معمولي پيماني جا مثال:
- هڪ ڪمپني پنهنجي ملازمن جي راءِ پڇي ٿي ته گذريل سال ۾ ڪهڙا شعبا خراب يا بهتر ٿيا آهن. اهو انهن کي ڪجهه علائقن ۾ ترقي جي طرف وڌيڪ بامعني ڪوششون ڪرڻ ۾ مدد ڏيندو.
- آبهوا جو ماهر 10 سالن ۾ عوام جي آبهوا جي تبديلي جي باري ۾ تحقيق ڪندي. اهڙي قسم جي ڊيٽا گڏ ڪرڻ ماحول جي حفاظت ڪرڻ بابت روين کي تبديل ڪرڻ ۾ اهم آهي.
قسم # 10 - نفس جي قابليت
[مڪمل شروعات ڪندڙ - شروعاتي - اڳ-وچوليٽ - وچولي - پوسٽ وچولي - ترقي يافته - مڪمل ماهر]
خود قابليت وارو ارجنل اسڪيل بلڪل دلچسپ ٿي سگھي ٿو. اهي ڪنهن جي ماپ رکن ٿا خاص ڪم تي قابليت وارو سمجھيل سطح، انهي جو مطلب اهو آهي ته اهي وحشي طور تي خود اعتمادي جي سطح تي منحصر ڪري سگهن ٿا جيڪي ڪنهن گروپ ۾ مختلف جواب ڏيڻ وارا آهن.
ڪجهه خودمختياري واري طريقي جا مثال:
- ٻولي جي استاد اهو طئي ڪرڻ جي ڪوشش ڪري ٿو ته انهن جا شاگرد ڪيتري حد تائين ٻولي جي صلاحيت جا حصا آهن. استاد سبق کان اڳ يا بعد ۾ اهو ڪري سگهي ٿو يا وقت تي پنهنجي پاڻمرادي قابليت ۾ بهتري جو اندازو لڳائڻ لاءِ.
- هڪ انٽرويو ڪندڙ ملازمت جي انٽرويو دوران اميدوارن کان پنهنجي طاقت ۽ ڪمزورين جي باري ۾ پڇي رهيو آهي. اهو ڪم ڪرڻ لاءِ صحيح اميدوار کي ٻاهر نڪرڻ ۾ مدد ملي سگهي ٿي.
عام نموني جو ترازو ۽ ٻين قسمن جي اندازن جو
هاڻي ته اسان ڪجهه منظم نموني جا مثال ڏسيا آهن ، توهان اهو سوچڻ وارا ٿي سگهي ٿو ته آرڊلين اسڪيل جو شڪل ٻين پيمانن کان ڪيئن مختلف آهي.
عام طور تي جڏهن اسان قاعدن جي مايولن بابت ڳالهائيندا آهيون ، اسان انهن سان ڳالهائي سگھون ٿا جيترو سانس ۾ هوندو آهي ماپ جا چار پيمان، جيڪي آهن:
- نامياري ترازو
- عام اسڪيل
- وقتي ترازو
- ريشو اسڪيل
اچو ته هڪ نظر وجهون ته آرڊينل اسڪيل مثالَ ڪئين اسان ٻئي ماڊل جي ٻين 3 قسمن جا موازنہ ڪيا آهن…
عام اسڪيل مثال بمقابلہ ناميري اسڪيل مثال
هڪ سروي ۾ هڪ نامياري اسڪيل يا نامياري سوال، هڪ آرڊينل اسڪيل کان ان انداز ۾ مختلف آهي جيئن ان جا قدر ڪو حڪم ناهي هنن لاء.
هتي هڪ مثال آهي: آئون وارن جي رنگ بابت ڪجهه سادي ريسرچ ڊيٽا گڏ ڪري رهيو آهيان. جيڪڏهن آئون نامياري پيماني تي استعمال ڪري رهيو آهيان ، قيمتون صرف مختلف وار رنگن وارا آهن (براون ، ڳاڙهي ، ڪارا ، ڪارا ، وغيره.) ياد رکو ته اتي موجود آهي ڪو حڪم ناهي هتي ؛ اهو ڳاڙهي رنگ جهڙو ناهي سونهري ڏانهن.
جڏهن ته جيڪڏهن آئون آرڊيننس پيمانو استعمال ڪري رهيو آهيان ، آئون وارن جي روشني يا اونداهي لاءِ قدر شامل ڪري سگهان ٿو ، جيڪو حڪم آهي (روشني اونداهي ڏانهن ويندي آهي).
هتي هڪ آهي ناممڪن ماپ مثال وار جي رنگ بابت
۽ هتي هڪ آهي عام طور تي بال جي رنگ بابت مثال:
انهي طريقي سان ، معياري طريقي سان جيڪو اسان کي ڏئي رهيو آهي اضافي معلومات. اهو نه رڳو اهو ظاهر ڪري ٿو ته اسان وٽ هر بال جي رنگ جا ڪيترا جوابدار آهن (توهان مائوس کي ڪنهن به سرڪيولر پوائنٽ تي هور ڪري سگهو ٿا اهو ڏسڻ لاءِ ته ان کي ڪيترا جواب مليا)، پر اسان 5- تي انهن وارن رنگن جي روشني يا اونداهي پڻ ڏسي سگهون ٿا. پوائنٽ اسڪيل جي وچ ۾ 'سپر لائيٽ' (1) ۽ 'سپر ڊارڪ' (5).
شين کي منظم ڪرڻ وارو پاسو طريقي سان ofاڻ لاءِ هڪ ٻئي پرت کي گڏ ڪرڻ لاءِ بهترين آهي. تنهن هوندي ، توهان شايد ڪجهه مسئلن ۾ هلندو آهي جتي نامياري ۽ آرينينو قدر ڀيٽ نه ڪريو. مثال طور ، ڪارو ماڻهو وارو بال ڪيئن ٿا ڪري سگهن ٿا انهن کي ’سپر لائٽ‘ وارَ؟ ۽ ڪو ماڻهو جنهن جي وارن جو ڪوبه بال چونڊجي نه وڃي؟
توھان انھن مسئلن کي حل ڪري سگھوٿا ڪجھ سادو حلن سان: ھڪڙو رستو ھڪڙو ڇڏڻ آھي پيغام جواب ڏيڻ وارن لاءِ جيڪي قدر کي خراب ڪرڻ جو موقعو ختم ڪري ڇڏيندا آهن:
- ٻيو رستو نن valueي ويل کي ڇڏڻ (1) آهي ن / الف (لاڳو ناهي). جواب ڏيڻ وارا جيڪي نامياتي پيماني سان تعلق رکن ٿا پر آرڊينل اسڪيل سان نه، اهي N/A چونڊي سگهن ٿا انهي کي يقيني بڻائڻ لاءِ ته ڪو قدر تڪرار نه آهي. تنهن ڪري 'سپر لائيٽ' قدر شروع ٿيندي (2).
آرڊينل اسڪيل جا مثال بمقابله وقفي اسڪيل جا مثال
جيئن ته آرڊينيل اسڪيل ناممڪن اسڪيل کان وڌيڪ ڊيٽا ظاهر ڪري ٿو ، هڪ وقتي اسڪيل ان کان به وڌيڪ پڌرو ڪري ٿو. هڪ وچولي پيماني سان تعلق رکي ٿو قدرن جي وچ ۾ فرق جي درجي. تنهن ڪري، اچو ته ڪجهه وقفي پيماني جا مثال ۽ وقف سوال جا مثال ڏسو.
تنهن ڪري، اچو ته چئو ته آئون وڌيڪ سادي تحقيق ڪري رهيو آهيان، هن ڀيري گهر ۾ ۽ موڪلن تي ماڻهن جي مثالي درجه حرارت ۾. ھڪڙي ترتيب واري پيماني جي شڪل ۾، مان پنھنجي قدر ھن طرح مقرر ڪندس:
- ٿڌي
- ڀڌ
- عدل
- گرم
- ذيشان رشيد
انهي طريقي سان وڏو مسئلو اهو آهي ته اهو آهي مڪمل طور تي موضوعاتي. ڪنهن جي لاءِ ’فيڊنگ‘ ٿيڻ وارو ڇا سمجهيو وڃي ڪنهن ٻئي لاءِ ’معتدل‘ سمجهيو وڃي ٿو.
قدر جي لفظن جي انحصار جي ذريعي ، هرڪو قدرتي طور تي هوندو وچ ڏانھن متوجه ٿيو. هي اهو آهي جتي لفظ اڳ ۾ ئي مثالي درجه حرارت جو مشورو ڏئي ٿو، ۽ اهو هڪ گراف ڏانهن وٺي ٿو جيڪو هن وانگر ڏسڻ ۾ اچي ٿو:
ان جي بدران ، مون کي وقتي وقار استعمال ڪرڻ گهرجي ، جنهن جو نالو ايندس ساڳيا درجا سيلسيس يا فارنهائيٽ ۾ جيڪي هر قيمت سان ملندا آهن ، جهڙوڪ:
- پوکي ڪرڻ (0 ° C - 9 ° C)
- ٿڌي (10 ° C - 19 ° C)
- گرمي پد (20 C - 25 C)
- گرم (26 ° C - 31 ° C)
- گرم (32 ° سي +)
ھن طرح قدرن کي ترتيب ڏيڻ جو مطلب اھو آھي ته منھنجا جوابدار موجوده ۽ معروف جي بنياد تي پنھنجا فيصلا ڪري سگھن اسڪيلنگ سسٽم، جيڪو به لکيو سوال جي تعصبي تاثرن بدران.
توھان مڪمل طور تي جملو ڪ getڻ کان بچائي سگھوٿا ته جواب ڏيڻ وارا اڳواٽ ڪيل تصورن کان متاثر نہ ٿين لفظن جي طاقت.
اهو ڪرڻ جو مطلب اهو آهي ته نتيجا ٿيڻ جا پابند هوندا آهن وڌيڪ مختلف ۽ صحيح، هن وانگر
آرڊينل اسڪيل مثال بمقابله تناسب اسڪيل مثال
هڪ تناسب اسڪيل هڪ جيتري وقتي طريقي سان هوندو آهي اهو انگ ۽ انهن جي وچ ۾ اختلافن تي توجه ڏيندو آهي.
جيتوڻيڪ هڪ وڏو فرق ، حقيقي صفر جي قدر جي تناسب ۾ موجودگي آهي. اهو 'سچ صفر' آهي ماپ ڪئي ويل قدر جي مڪمل غير موجودگي.
مثال طور، ڪم جي تجربي تي هن تناسب پيماني تي هڪ نظر وٺو
توھان ڏسي سگھو ٿا ته ھي تناسب پيماني جو مثال شروع ٿئي ٿو '0 سال' جي قيمت سان، جيڪو ڪنھن ڪم جي تجربي جي مڪمل غير موجودگي جي نمائندگي ڪري ٿو. ان جو مطلب اهو آهي ته توهان وٽ هڪ مضبوط، غير متحرڪ بنياد آهي جنهن کان توهان جو تجزيو شروع ڪرڻ لاء.
ياد: نه سڀئي صفر قدر آهن 'سچو صفر'. اسان جي وقفي جي ماپ مان 0 ° C قدر صحيح صفر نه آهي ڇاڪاڻ ته 0 ° C هڪ مخصوص درجه حرارت آهي، درجه حرارت جي غير موجودگي.
پولنگ جا ٻيا طريقا
هتي اسان کي غلط نه سمجهو؛ آرڊينل اسڪيل واقعي بهترين آهن. پر تعليم، ڪم، سياست، نفسيات، يا ڪنهن ٻئي شيءِ جي شعبن ۾ واقعي دلچسپ سروي ڪرڻ لاءِ، توهان فارميٽ کي شاخ ڪرڻ چاهيندا.
AhaSlides سان، توهان وٽ ڍڳا آهن توهان جي ووٽنگ جا طريقا گهريون!
1. گهڻن انتخاب جي پول
گهڻن انتخابن جون چونڊون معياري قسم جا پول آھن ۽ بار ، ڊونٽ يا پائي چارٽ فارم ۾ دستياب آھن. بس چونڊون لکو ۽ پنهنجن سامعين کي چونڊڻ ڏيو!
2. تصوير جو انتخاب پول
تصويري انتخاب جون چونڊون گهڻيون ئي طريقي سان ڪم ڪن ٿيون ، گهڻن انتخابن پولز ، صرف وڌيڪ بصري!
3. لفظ بادل پول
لفظ بادل هڪ موضوع تي مختصر جواب آهن، عام طور تي هڪ يا ٻه لفظ ڊگهو. جواب ڏيڻ وارن جي وچ ۾ سڀ کان وڌيڪ مشهور جواب مرڪز ۾ وڏي متن ۾ ظاهر ٿيندا آهن، جڏهن ته گهٽ مقبول جواب سلائڊ جي مرڪز کان ٻاهر ننڍن متن ۾ لکيل آهن.
4. اوپن وارڊ پول
اوپن ختم ٿي پول توهان کي تخليقيت ۽ آزادي سان جواب گڏ ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿي. ڪابه گھڻائي پسند يا لفظ جي حد ناهي؛ ھن قسم جا پول ڊگھي فارم جي جوابن جي حوصلا افزائي ڪن ٿا جيڪي تفصيل ۾ وڃن ٿا.
مڪمل آن لائن پولنگ جو اوزار
هن آرٽيڪل ۾ پيش ڪيل هر شي - آرڊينل اسڪيل مثال، نامياري، وقفي ۽ تناسب پيماني جا مثال، گڏوگڏ پول جا ٻيا قسم، سڀ AhaSlides تي ڪيا ويا.
احيا سلائيڊس هڪ مفت ڊجيٽل اوزار آهي جيڪو سپر وجداني ۽ لچڪدار آهي! اهو هڪ آن لائن سافٽ ويئر آهي جيڪو توهان کي سڄي دنيا مان معلومات ۽ رايا گڏ ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو. توهان پنهنجي سروي کي کليل ڇڏي سگهو ٿا، انهي ڪري ته توهان جا جواب ڏيڻ وارا ان کي وٺي سگهن ٿا بغير توهان جي اتي هجڻ جي!
'ريٽنگ اسڪيل' سلائيڊ ذريعي، AhaSlides توهان کي بيانن جي هڪ حد ۾ آرڊينل اسڪيل ٺاهڻ جي اجازت ڏئي ٿو 3 سادو قدم:
- پنھنجو سوال لکو
- پنهنجا بيان اڳيان رکيا
- قدر ۾ شامل ڪريو
توهان جي سامعين جي جواب جو ڊيٽا توهان جي پيشڪش تي قائم رهندو جيستائين توهان ان کي ختم ڪرڻ جو انتخاب نه ڪيو، تنهن ڪري آرڊينل ليول ڊيٽا هميشه موجود هوندو. پوءِ توهان پنهنجي پيشڪش ۽ ان جي جوابي ڊيٽا کي ڪٿي به آن لائن شيئر ڪري سگهو ٿا. جيڪڏهن توهان پنهنجو آرڊينل اسڪيل ٺاهڻ چاهيو ٿا، انهي سان گڏ ٻين قسمن جي پولن جو هڪ ميڙ، ھيٺ ڏنل بٽڻ کي ڪلڪ ڪريو!
