สเกลดิฟเฟอเรนเชียลความหมาย | คำจำกัดความ 6 ประเภท การใช้งาน และตัวอย่าง | เผยปี 2024

การวัดความรู้สึกของผู้คนเกี่ยวกับบางสิ่งบางอย่างไม่ได้ตรงไปตรงมาเสมอไป ท้ายที่สุดแล้ว คุณจะใส่ตัวเลขให้กับอารมณ์หรือความคิดเห็นได้อย่างไร? นั่นคือจุดที่ Semantic Differential Scale เข้ามามีบทบาท ในบล็อกโพสต์นี้ เราจะมาสำรวจ Semantic Differential Scale ประเภทต่างๆ ตัวอย่างบางส่วน และวิธีการใช้งาน เรามาเจาะลึกถึงวิธีที่เราวัดสิ่งที่เราไม่สามารถมองเห็นหรือสัมผัสได้ง่าย และเรียนรู้วิธีเข้าใจความคิดและความรู้สึกของเราอย่างชัดเจนและวัดผลได้

สารบัญ

• มาตราส่วนต่างความหมายคืออะไร?
• สเกลดิฟเฟอเรนเชียลความหมายเทียบกับสเกลลิเคิร์ต
• ประเภทของสเกลดิฟเฟอเรนเชียลความหมาย
  • 1. สเกลความแตกต่างความหมายมาตรฐาน
  • 2. วิชวลอะนาล็อกสเกล (VAS)
  • 3. สเกลดิฟเฟอเรนเชียลความหมายหลายรายการ
  • 4. ระดับความแตกต่างความหมายข้ามวัฒนธรรม
  • 5. ระดับความแตกต่างทางความหมายเฉพาะทางอารมณ์
  • 6. มาตราส่วนความแตกต่างความหมายเฉพาะโดเมน
• ตัวอย่างของมาตราส่วนต่างความหมาย
  • 1. การรับรู้ถึงแบรนด์
  • 2. ความพึงพอใจของลูกค้า
  • 3. การวิจัยประสบการณ์ผู้ใช้ (UX)
  • 4. การมีส่วนร่วมของพนักงาน
  • 5. การวิจัยทางการศึกษา
• ปรับปรุงข้อมูลเชิงลึกของการสำรวจด้วยระดับการให้คะแนนของ AhaSlides
• บรรทัดด้านล่าง

มาตราส่วนต่างความหมายคืออะไร?

Semantic Differential Scale เป็นเครื่องมือสำรวจหรือแบบสอบถามประเภทหนึ่งที่ใช้วัดทัศนคติ ความคิดเห็น หรือการรับรู้ของผู้คนต่อหัวข้อ แนวคิด หรือวัตถุเฉพาะ ได้รับการพัฒนาในปี 1950 โดยนักจิตวิทยา ชาร์ลส์ อี. ออสกู๊ด และเพื่อนร่วมงานของเขาเพื่อจับความหมายแฝงของแนวคิดทางจิตวิทยา

• คุณสมบัติ AhaSlides
• ระดับคะแนน AhaSlides
• กระดานไวท์บอร์ดออนไลน์

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

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

ออกแบบมาเพื่อวัดการตอบสนองทางอารมณ์ที่เฉพาะเจาะจง 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

ปรับปรุงข้อมูลเชิงลึกของการสำรวจด้วยระดับการให้คะแนนของ AhaSlides

AhaSlides ทำให้การตั้งค่าเป็นเรื่องง่าย ระดับการให้คะแนนเชิงโต้ตอบ เพื่อวิเคราะห์ความคิดเห็นและความรู้สึกเชิงลึก ปรับปรุงการรวบรวมคำติชมด้วยฟีเจอร์สำหรับการสำรวจความคิดเห็นแบบสดและการรวบรวมคำตอบออนไลน์ทุกเวลา ซึ่งสมบูรณ์แบบสำหรับการสำรวจต่างๆ รวมถึงระดับ Likert และการประเมินความพึงพอใจ ผลลัพธ์จะแสดงในแผนภูมิแบบไดนามิกเพื่อการวิเคราะห์ที่ครอบคลุม

AhaSlides อัปเดตอย่างต่อเนื่องด้วยคุณสมบัติเชิงโต้ตอบใหม่สำหรับการส่งไอเดียและการโหวต ซึ่งสนับสนุนชุดเครื่องมือของมัน 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