การวัดว่าผู้คนรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับบางสิ่งไม่ใช่เรื่องง่ายเสมอไป ท้ายที่สุดแล้ว เราจะกำหนดตัวเลขให้กับอารมณ์หรือความคิดเห็นได้อย่างไร นั่นคือจุดที่มาตราส่วนเชิงความหมายเข้ามามีบทบาท blog ในโพสต์นี้ เราจะมาสำรวจมาตราส่วนเชิงความหมาย ประเภทของมาตราส่วน ตัวอย่างบางส่วน และวิธีใช้ มาเจาะลึกกันดีกว่าว่าเราใช้วัดสิ่งที่เราไม่สามารถมองเห็นหรือสัมผัสได้ง่ายได้อย่างไร และเรียนรู้วิธีทำความเข้าใจความคิดและความรู้สึกของเราอย่างชัดเจนและวัดผลได้
สารบัญ
- มาตราส่วนต่างความหมายคืออะไร?
- สเกลดิฟเฟอเรนเชียลความหมายเทียบกับสเกลลิเคิร์ต
- ประเภทของสเกลดิฟเฟอเรนเชียลความหมาย
- ตัวอย่างของมาตราส่วนต่างความหมาย
- การปรับปรุงข้อมูลเชิงลึกจากการสำรวจด้วย AhaSlides' ระดับคะแนน
- บรรทัดด้านล่าง
มาตราส่วนต่างความหมายคืออะไร?
Semantic Differential Scale เป็นเครื่องมือสำรวจหรือแบบสอบถามประเภทหนึ่งที่ใช้วัดทัศนคติ ความคิดเห็น หรือการรับรู้ของผู้คนต่อหัวข้อ แนวคิด หรือวัตถุเฉพาะ ได้รับการพัฒนาในปี 1950 โดยนักจิตวิทยา ชาร์ลส์ อี. ออสกู๊ด และเพื่อนร่วมงานของเขาเพื่อจับความหมายแฝงของแนวคิดทางจิตวิทยา
ระดับนี้เกี่ยวข้องกับการขอให้ผู้ตอบให้คะแนนแนวคิดเกี่ยวกับชุดคำคุณศัพท์แบบสองขั้ว (คู่ตรงข้าม) เช่น "ดี-ไม่ดี", "สุข-เศร้า", หรือ "มีประสิทธิผล-ไม่มีประสิทธิผล" โดยทั่วไปคู่เหล่านี้จะยึดไว้ที่ส่วนปลายของมาตราส่วน 5 ถึง 7 จุด ช่องว่างระหว่างสิ่งที่ตรงกันข้ามเหล่านี้ช่วยให้ผู้ตอบสามารถแสดงความรู้สึกหรือการรับรู้ที่รุนแรงเกี่ยวกับเรื่องที่กำลังประเมินได้
นักวิจัยสามารถใช้การให้คะแนนเพื่อสร้างพื้นที่ที่แสดงให้เห็นว่าผู้คนรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับแนวคิดหนึ่งๆ พื้นที่นี้มีมิติทางอารมณ์หรือความหมายแฝงที่แตกต่างกัน
สเกลดิฟเฟอเรนเชียลความหมายเทียบกับสเกลลิเคิร์ต
สเกลดิฟเฟอเรนเชียลความหมายและ ลิเคิร์ต สเกลส์ มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการสำรวจและการวิจัยเพื่อวัดทัศนคติ ความคิดเห็น และการรับรู้ แม้ว่าพวกเขาจะมีความคล้ายคลึงกัน แต่ก็มีลักษณะและการประยุกต์ที่แตกต่างกัน การทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างสิ่งเหล่านี้สามารถช่วยในการเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมที่สุดสำหรับคำถามการวิจัยหรือความต้องการการสำรวจที่กำหนด
| ลักษณะ | ความแตกต่างทางความหมาย | ลิเคิร์ตสเกล |
| ธรรมชาติ | วัดความหมาย/ความหมายแฝงของแนวคิด | มาตรการข้อตกลง/ไม่เห็นด้วยกับข้อความ |
| โครงสร้าง | คู่คำคุณศัพท์แบบไบโพลาร์ (เช่น สุข-เศร้า) | ระดับคะแนน 5-7 (เห็นด้วยอย่างยิ่ง - ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง) |
| โฟกัส | การรับรู้ทางอารมณ์และความแตกต่าง | ความคิดเห็นและความเชื่อเกี่ยวกับข้อความเฉพาะ |
| การใช้งาน | ภาพลักษณ์ของแบรนด์ ประสบการณ์ผลิตภัณฑ์ การรับรู้ของผู้ใช้ | ความพึงพอใจของลูกค้า ความผูกพันของพนักงาน การรับรู้ความเสี่ยง |
| ตัวเลือกการตอบสนอง | เลือกระหว่างสิ่งที่ตรงกันข้าม | เลือกระดับของข้อตกลง |
| การวิเคราะห์และการตีความ | มุมมองทัศนคติหลายมิติ | ระดับความตกลง/ความถี่ของมุมมอง |
| จุดแข็ง | จับความแตกต่างเล็กๆ น้อยๆ เหมาะสำหรับการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ | ใช้งานง่ายและตีความได้หลากหลาย |
| จุดอ่อน | การตีความตามอัตวิสัยใช้เวลานาน | จำกัดอยู่ที่การตกลง/ไม่เห็นด้วย อาจพลาดอารมณ์ที่ซับซ้อน |
การวิเคราะห์ Semantic Differential Scales สามารถให้มุมมองหลายมิติของทัศนคติ ในขณะที่การวิเคราะห์ Likert Scale โดยทั่วไปจะมุ่งเน้นไปที่ระดับของข้อตกลงหรือความถี่ของมุมมองเฉพาะ
ประเภทของสเกลดิฟเฟอเรนเชียลความหมาย
ต่อไปนี้คือประเภทหรือรูปแบบต่างๆ ของ Semantic Differential Scale ที่ใช้กันทั่วไป:
1. สเกลความแตกต่างความหมายมาตรฐาน
นี่คือรูปแบบคลาสสิกของมาตราส่วน โดยมีคำคุณศัพท์แบบไบโพลาร์ที่ปลายทั้งสองด้านของมาตราส่วน 5 ถึง 7 จุด ผู้ตอบแบบสอบถามระบุการรับรู้หรือความรู้สึกต่อแนวคิดนี้โดยเลือกจุดในระดับที่สอดคล้องกับทัศนคติของตน
การประยุกต์ใช้: ใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านจิตวิทยา การตลาด และสังคมศาสตร์เพื่อวัดความหมายแฝงของวัตถุ แนวคิด หรือแบรนด์
2. วิชวลอะนาล็อกสเกล (VAS)
แม้ว่าจะไม่ได้จัดประเภทอย่างเคร่งครัดภายใต้ Semantic Differential Scales เสมอไป แต่ VAS เป็นรูปแบบที่เกี่ยวข้องกันซึ่งใช้เส้นต่อเนื่องหรือแถบเลื่อนโดยไม่มีจุดแยก ผู้ตอบแบบสอบถามทำเครื่องหมายจุดบนเส้นที่แสดงถึงการรับรู้หรือความรู้สึกของตน
การประยุกต์ใช้: โดยทั่วไปในการวิจัยทางการแพทย์เพื่อวัดความรุนแรงของความเจ็บปวด ระดับความวิตกกังวล หรือประสบการณ์ส่วนตัวอื่นๆ ที่ต้องมีการประเมินอย่างละเอียดถี่ถ้วน
3. สเกลดิฟเฟอเรนเชียลความหมายหลายรายการ
รูปแบบนี้ใช้คำคุณศัพท์แบบไบโพลาร์หลายชุดเพื่อประเมินมิติต่างๆ ของแนวคิดเดียว ทำให้เข้าใจทัศนคติได้ละเอียดและละเอียดยิ่งขึ้น
การประยุกต์ใช้: มีประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์แบรนด์อย่างครอบคลุม การศึกษาประสบการณ์ผู้ใช้ หรือการประเมินเชิงลึกของแนวคิดที่ซับซ้อน
4. ระดับความแตกต่างความหมายข้ามวัฒนธรรม
ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อคำนึงถึงความแตกต่างทางวัฒนธรรมในการรับรู้และภาษา ระดับเหล่านี้อาจใช้คำคุณศัพท์หรือโครงสร้างที่ปรับตามวัฒนธรรมเพื่อให้แน่ใจว่ามีความเกี่ยวข้องและถูกต้องในกลุ่มวัฒนธรรมต่างๆ
การประยุกต์ใช้: ทำงานในการวิจัยข้ามวัฒนธรรม การศึกษาการตลาดระหว่างประเทศ และการพัฒนาผลิตภัณฑ์ระดับโลกเพื่อทำความเข้าใจการรับรู้ของผู้บริโภคที่หลากหลาย
5. ระดับความแตกต่างทางความหมายเฉพาะทางอารมณ์
ออกแบบมาเพื่อวัดการตอบสนองทางอารมณ์โดยเฉพาะ ประเภทนี้ใช้คู่คำคุณศัพท์ที่เกี่ยวข้องโดยตรงกับอารมณ์หรือสภาวะทางอารมณ์โดยเฉพาะ (เช่น "สนุกสนาน-มืดมน")
การประยุกต์ใช้: ใช้ในการวิจัยทางจิตวิทยา การศึกษาสื่อ และการโฆษณาเพื่อวัดปฏิกิริยาทางอารมณ์ต่อสิ่งเร้าหรือประสบการณ์
6. มาตราส่วนความแตกต่างความหมายเฉพาะโดเมน
พัฒนาขึ้นสำหรับสาขาหรือหัวข้อเฉพาะ ระดับเหล่านี้ประกอบด้วยคู่คำคุณศัพท์ที่เกี่ยวข้องกับโดเมนเฉพาะ (เช่น การดูแลสุขภาพ การศึกษา เทคโนโลยี)
การประยุกต์ใช้: มีประโยชน์สำหรับการวิจัยเฉพาะทางที่ความแตกต่างและคำศัพท์เฉพาะโดเมนมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการวัดที่แม่นยำ
Semantic Differential Scale แต่ละประเภทได้รับการออกแบบมาเพื่อปรับปรุงการวัดทัศนคติและการรับรู้ให้เหมาะสมตามความต้องการในการวิจัยที่แตกต่างกัน เพื่อให้มั่นใจว่าการรวบรวมข้อมูลมีความเกี่ยวข้องและละเอียดอ่อนต่อเนื้อหาสาระ โดยการเลือกรูปแบบที่เหมาะสม นักวิจัยสามารถรับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายเกี่ยวกับโลกที่ซับซ้อนของทัศนคติและการรับรู้ของมนุษย์
ตัวอย่างของมาตราส่วนต่างความหมาย
ต่อไปนี้คือตัวอย่างในชีวิตจริงบางส่วนที่แสดงให้เห็นว่าสามารถใช้มาตราส่วนเหล่านี้ในบริบทต่างๆ ได้อย่างไร:
1. การรับรู้ถึงแบรนด์
- วัตถุประสงค์: เพื่อประเมินการรับรู้ของผู้บริโภคต่อแบรนด์
- คู่คำคุณศัพท์: นวัตกรรม - ล้าสมัย เชื่อถือได้ - ไม่น่าเชื่อถือ คุณภาพสูง - คุณภาพต่ำ
- วิธีใช้: นักวิจัยการตลาดสามารถใช้มาตราส่วนเหล่านี้เพื่อทำความเข้าใจว่าผู้บริโภครับรู้ถึงแบรนด์อย่างไร ซึ่งสามารถแจ้งกลยุทธ์การสร้างแบรนด์และการวางตำแหน่งได้
2. ความพึงพอใจของลูกค้า
- วัตถุประสงค์: เพื่อวัดความพึงพอใจของลูกค้าต่อผลิตภัณฑ์หรือบริการ
- คู่คำคุณศัพท์: พอใจ - ไม่พอใจ มีคุณค่า - ไร้ค่า ยินดี - รำคาญ
- วิธีใช้: บริษัทต่างๆ อาจใช้มาตราส่วนเหล่านี้ในการสำรวจหลังการซื้อเพื่อวัดความพึงพอใจของลูกค้าและระบุประเด็นที่ต้องปรับปรุง
3. การวิจัยประสบการณ์ผู้ใช้ (UX)
- วัตถุประสงค์: เพื่อประเมินประสบการณ์ผู้ใช้ของเว็บไซต์หรือแอปพลิเคชัน
- คู่คำคุณศัพท์: ใช้งานง่าย - สับสน, น่าดึงดูด - ไม่น่าดึงดูด, สร้างสรรค์ - ล้าสมัย
- วิธีใช้: นักวิจัย UX สามารถใช้มาตราส่วนเหล่านี้เพื่อประเมินว่าผู้ใช้รู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับการออกแบบและฟังก์ชันการทำงานของผลิตภัณฑ์ดิจิทัล ซึ่งเป็นแนวทางในการตัดสินใจออกแบบในอนาคต
4. การมีส่วนร่วมของพนักงาน
- วัตถุประสงค์: เข้าใจไหม การมีส่วนร่วมของพนักงาน - ความรู้สึกของพนักงานต่อสถานที่ทำงานของตน
- คู่คำคุณศัพท์: มีส่วนร่วม - ไม่มีส่วนร่วม มีแรงบันดาลใจ - ไม่มีแรงจูงใจ มีคุณค่า - ประเมินค่าต่ำเกินไป
- วิธีใช้: แผนกทรัพยากรบุคคลสามารถใช้มาตราส่วนเหล่านี้ในการสำรวจพนักงานเพื่อวัดระดับการมีส่วนร่วมและความพึงพอใจในสถานที่ทำงาน
5. การวิจัยทางการศึกษา
- วัตถุประสงค์: เพื่อประเมินทัศนคติของนักเรียนต่อรายวิชาหรือวิธีการสอน
- คู่คำคุณศัพท์: น่าสนใจ - น่าเบื่อ ให้ข้อมูล - ไม่ให้ข้อมูล สร้างแรงบันดาลใจ - ท้อแท้
- วิธีใช้: นักการศึกษาและนักวิจัยสามารถประเมินประสิทธิผลของวิธีการสอนหรือหลักสูตร และทำการปรับเปลี่ยนที่จำเป็นเพื่อปรับปรุงการมีส่วนร่วมของนักเรียนและผลลัพธ์การเรียนรู้
การปรับปรุงข้อมูลเชิงลึกจากการสำรวจด้วย AhaSlides' ระดับคะแนน
AhaSlides ทำให้ตั้งค่าได้ง่าย ระดับการให้คะแนนเชิงโต้ตอบ เพื่อวิเคราะห์ความคิดเห็นและความรู้สึกเชิงลึก ปรับปรุงการรวบรวมคำติชมด้วยฟีเจอร์สำหรับการสำรวจความคิดเห็นแบบสดและการรวบรวมคำตอบออนไลน์ทุกเวลา ซึ่งสมบูรณ์แบบสำหรับการสำรวจต่างๆ รวมถึงระดับ Likert และการประเมินความพึงพอใจ ผลลัพธ์จะแสดงในแผนภูมิแบบไดนามิกเพื่อการวิเคราะห์ที่ครอบคลุม
AhaSlides กำลังอัปเดตฟีเจอร์แบบโต้ตอบใหม่ๆ สำหรับการส่งไอเดียและการลงคะแนนอย่างต่อเนื่อง เสริมชุดเครื่องมือให้แข็งแกร่งขึ้น ร่วมกับ ฟังก์ชันมาตราส่วนการให้คะแนนการอัปเดตเหล่านี้ช่วยให้นักการศึกษา ผู้ฝึกสอน นักการตลาด และผู้จัดงานมีทุกสิ่งที่จำเป็นเพื่อสร้างการนำเสนอและแบบสำรวจที่น่าสนใจและลึกซึ้งยิ่งขึ้น ดำดิ่งสู่ของเรา ไลบรารีเทมเพลต สำหรับแรงบันดาลใจ!
บรรทัดด้านล่าง
Semantic Differential Scale เป็นเครื่องมืออันทรงพลังในการวัดการรับรู้และทัศนคติที่ละเอียดอ่อนที่ผู้คนมีต่อแนวคิด ผลิตภัณฑ์ หรือแนวคิดต่างๆ โดยการเชื่อมช่องว่างระหว่างความแตกต่างเชิงคุณภาพและข้อมูลเชิงปริมาณ วิธีนี้นำเสนอแนวทางที่มีโครงสร้างในการทำความเข้าใจสเปกตรัมที่ซับซ้อนของอารมณ์และความคิดเห็นของมนุษย์ ไม่ว่าจะเป็นการวิจัยตลาด จิตวิทยา หรือการศึกษาประสบการณ์ผู้ใช้ ระดับนี้ให้ข้อมูลเชิงลึกอันล้ำค่าที่นอกเหนือไปจากตัวเลข โดยรวบรวมความลึกและความสมบูรณ์ของประสบการณ์ส่วนตัวของเรา
Ref: ขับเคลื่อนการวิจัย | คำถามโปร | ScienceDirect
