您在寻找序数尺度问题示例吗?在这个以商业为中心的世界里,公司不断寻求获得竞争优势的方法,这并不奇怪。从创新的营销策略到尖端技术,企业总是在寻找下一个能让他们从竞争对手中脱颖而出的重大事件。因此,他们必须满足客户不断变化的需求和期望。
识别需要改进和解决的问题的一种方法是通过客户的反馈。序数标度是衡量客户满意度的一种方法。
如果这是您第一次听说序数标度,我们会为您提供帮助!
以下是 10 个有吸引力且引人入胜的 序数尺度的例子,全部制作于 AhaSlides' 免费的投票软件!
概述
序数标度是什么时候发现的? | 1946 |
谁发明了序数尺度? | 党卫军史蒂文斯 |
顺序量表的目的? | 使用有序响应评估参与者 |
序数尺度示例的另一个名称是什么? | 定性数据或分类数据 |
百分比是名义百分比还是序数百分比? | 公称 |
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目录
什么是序数秤?
An 顺序量表,也称为 序数数据是一种测量尺度,允许个人根据其相对位置或偏好对项目进行排名或评级。它提供了一种结构化的方式来收集反馈并了解客户对产品或服务的满意度
简而言之,它是一个统计缩放系统,其运行方式为 秩序。 通常,序数刻度在 1到5或者 1到10评级系统,其中1代表最低值响应,而10代表最高值响应。
为了更清楚地了解情况,让我们看一个超级简单而常见的示例: 您对我们的服务满意吗?
您以前可能见过这种类型的序数比例示例。 它是用来测量的 5分制的客户满意度:
- 非常不满意
- 不满意
- 一般
- 满意
- 非常满意
当然,公司可以使用满意度序数表来确定是否需要改善服务。 如果他们一直得分较低(1s和2s),那么这意味着采取行动比他们得分较高(4s和5s)更为紧急。
这就是序数音阶的美妙之处:它们非常简单明了。 有了这个,就很容易 收集 并分析数据绝对在任何领域。他们使用 定性和定性数据去做这个:
- 定性–序数量表是定性的,因为它们关注定义特定值的单词。 例如,人们知道令人满意的体验会是什么样子,而要定义“十分之七”的体验则比较困难。
- 量 – 它们是定量的,因为每个单词对应一个数值。如果研究中的序数将满意的体验定义为十分之七或八,那么他们可以轻松地通过数字对所有收集到的数据进行比较和绘制图表。
当然,在满意/不满意响应集之外还有很多有序量表示例(包括作为 测验类型)。让我们来看看其中的一些......
10个序数表示例
使用以下免费创建任意序数尺度 AhaSlides. AhaSlides 让您创建一个包含问题、陈述和价值观的序数标度,然后让您的观众使用他们的手机实时输入他们的意见。
类型#1 –熟悉
[完全不熟悉 – 有点熟悉 – 比较熟悉 – 相当熟悉 – 非常熟悉]
熟悉度序数表用于检查 知识水平某人关于某个主题的想法。 因此,它们对于通知未来的广告工作,意识运动和教育计划非常有用。
一些熟悉度序数表的例子:
- 一家公司对其受众进行测试,以了解他们对某些产品的熟悉程度。 由此产生的数据可能会导致广告宣传对产品的熟悉程度较低。
- 老师测试学生对某个学科的熟悉程度。 这使教师在决定从何处开始讲授该主题之前,可以先假设该知识的先验知识水平。
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类型2 –频率
[从不-很少-有时-经常-总是]
频率序数尺度用于测量 进行活动的频率。 它们对于判断主动行为以及从何处开始更改行为很有用。
一些频率序数尺度的例子:
- 一项有序调查,收集有关公众遵守规则程度的信息。这些数据可用于确定公共信息活动的执行情况。
- 一家公司收集有关买家如何在其网站上受到影响的信息。该公司可以利用这些数据来关注某些类型的更受欢迎的媒体,例如视频或横幅广告,而不是其他观看次数较少的媒体。
类型#3 –强度
[无强度–中等强度–中等强度–强强度–极限强度]
强度序数量表通常测试 感觉或经验的力量。 这通常是一个很难衡量的指标,因为它涉及的概念和主观性要比通常以序数尺度衡量的要高。
一些强度顺序量表示例:
- 医疗机构测试患者治疗前后的疼痛程度。 数据可用于确定服务或程序的效力。
- A 教堂服务在讲道的能力上测试教会信徒。 他们可以使用数据查看是否解雇牧师。
类型4 –重要性
[一点都不重要-几乎重要-一点重要-有点重要-相当重要-非常重要-必不可少]
重要性顺序量表比率 多么不必要或必要 人们发现产品,服务,行业,活动或几乎 什么成为。 这种顺序规模类型的结果通常令人惊讶,因此企业应该考虑这种类型的规模,以获得有关其产品的感知重要性的宝贵见解。 这些信息可以帮助他们优先考虑资源并专注于对客户真正重要的领域。
一些重要性序数表的例子:
- 一家餐厅,要求顾客提出对他们来说最重要的东西。 来自此处的数据可以用于确定服务中哪些部分需要管理方面的最关注。
- 一项调查收集意见关于饮食和运动的态度。数据可以用来了解公众对健身某些方面的看法有多重要。
类型5 –协议
[强烈不同意–不同意–既不同意也不不同意–同意–强烈同意]
协议序数表有助于确定一个人的程度 不同意或不同意声明。 这些是其中一些使用最广泛的序数比例示例,因为它们可以与您想要特定答案的任何语句一起使用。
一些协议序数表示例:
- 一家向客户调查其网站可用性的公司。 他们可以就公司本身的想法发表具体声明,然后查看其用户是否同意这些声明。
- 雇主收集有关工作环境的员工意见。 根据不同意见和同意的程度,他们可以找出需要解决的问题,以造福员工。
类型#6 –满意
[深感不满意–不满意–有点不满意–中立–有点满意–满意–非常满意]
同样,这是序数规模的一个广泛使用的示例,因为“满意”是 企业的最终目标。 调查的所有部分都以一种或另一种方式尝试收集有关服务满意度的信息,但是满意度序数表显然是这样做的。
一些满意度顺序量表示例:
- 一所大学对其招生服务非常满意。 这些数据可以帮助他们确定未来潜在学生最需要改进的方面。
- 一个政党在过去一年中对支持者进行了投票。 如果他们的支持者对党的进步不满意,他们可以就他们想采取的不同方式开始对他们进行投票。
类型#7 –性能
[远低于标准-低于预期-与预期基本一致-高于预期-确实超出预期
绩效序数量表与满意度序数量表非常相似,后者衡量服务的整体有效性和效率。 然而,微妙的区别是这种类型的序数量表倾向于衡量最终表现 关于某人的预定期望该服务。
一些性能顺序量表示例:
- 该公司收集客户对其购买和交付各个方面的评论。 他们可以使用数据查看客户寄予高期望的地方以及公司未能满足期望的地方。
- 一家电影制片厂试图找出他们的最新作品是否达到了宣传要求。 如果不是这样,则可能是电影事先被过度炒作或电影未能交付,或两者兼而有之。
类型#8 –可能性
[一点也不——可能不是——也许——可能——当然
可能性序数尺度是一个很好的计算方法 一个人将来采取上述行动的可能性或可能性如何。 通常是在满足某些条件后,例如完成交易或医疗程序时。
一些似然序数尺度示例:
- 一家试图确定其客户使用百分比的用户将在使用该服务后成为该品牌的拥护者。 这将揭示有助于跨多个渠道建立品牌忠诚度的信息。
- 对医生的医学调查,确定了他们首次使用某种药物后开处方的可能性。 这些数据将帮助制药公司提高其药物的信誉。
类型9 –改进
[剧烈恶化–恶化–保持不变–改进–显着改进]
改进序数量表提供了以下指标: 在一定时期内的进展。 它们衡量了个人对实施变更后情况的恶化或改善程度的看法。
一些改进的顺序量表示例:
- 一家公司询问员工对过去一年中哪些部门表现恶化或有所改善的意见。 这将帮助他们做出更有意义的努力,以在某些领域取得进展。
- 一位气候学家,研究了过去10年公众对气候变化的看法。 收集此类数据对于改变对保护环境的态度至关重要。
类型#10 –自我能力
[完整的初学者–初学者–中级–中级–中级–后级–高级–专家级]
自我能力序数量表可能非常有趣。 他们衡量某人的 特定任务的感知能力水平,这意味着他们的差异会很大,具体取决于小组中不同受访者的自尊水平。
一些自我能力序数量表示例:
- 语言老师试图确定学生在某些语言能力方面的自信。 教师可以在上课或上课之前或之后进行此操作,以确定随着时间的推移自我感觉能力的提高。
- 面试官在面试时询问应聘者自己的优点和缺点。 这样做可以帮助您找到合适的人选。
顺序秤与其他类型的秤
既然我们已经彻底了解了一些序数标尺示例,您可能想知道序数标尺格式与其他标尺有何不同。
通常,当我们谈论序数刻度时,我们与 四个量表, 哪个是:
- 标称刻度
- 顺序秤
- 间隔量表
- 比例量表
让我们看一下我们刚刚看到的有序比例尺示例与其他三种类型的比例尺的比较……
序数刻度示例与标称刻度示例
调查中的名义量表或名义问题与有序量表的不同之处在于其值 没有命令给他们。
这是一个例子:我正在收集一些有关染发的简单研究数据。 如果我使用的是名义比例,则值将只是不同的头发颜色(棕色,金色,黑色等)。请注意, 没有命令这里; 这不像棕色导致金发,而黑色导致其他。
而如果我使用序数刻度,则可以为头发的明暗度添加值, 确实有订单(光会导致黑暗)。
这里有一个 关于头发颜色的名义比例示例
这是一个 关于头发颜色的序数示例:
这样,序数比例示例就给了我们 额外的信息。 它不仅显示了我们对每种头发颜色有多少受访者(您可以将鼠标悬停在任何圆形点上以查看它得到了多少回应),而且我们还可以在 5- 上看到这些头发颜色的亮度或暗度“超亮”(1) 和“超暗”(5) 之间的点比例。
按序处理方式对于收集另一层信息非常有用。 但是,在标称值和序数值可能会遇到一些问题 不匹配。 例如,一个黑头发的人怎么也有“超轻”头发? 一个没有头发的人会选择什么价值呢?
您可以通过几个简单的解决方法来解决这些问题: 一种方法是留下 的话 对于消除了搞砸价值观的机会的受访者:
- 另一种方法是将最小值(1)保留为 不适用(不适用)。 可以理解名义量表但不能理解序数量表的受访者可以选择“不适用”,以确保不存在价值冲突。 因此,“超轻”值将从 (2) 开始。
序数尺度示例与区间尺度示例
正如序数刻度显示的数据多于标称刻度的数据一样,间隔刻度显示的数据甚至更多。 间隔量表与 值之间的差异程度. 那么,让我们看一些区间尺度示例和区间问题示例。
所以,假设我正在做更简单的研究,这次是研究人们在家和度假时的理想温度。 在序数尺度格式中,我会这样列出我的值:
- 冷冻保存
- 冷
- 适度的
- 温暖
- 最热门
这个有序规模示例的最大问题是 完全主观的。 对于某人而言,所谓的“冻结”可能对于其他人而言视为“温和的”。
通过价值观的措辞,每个人都会自然而然地 偏向中间。 这就是文字已经暗示理想温度的地方,它导致了一个如下图所示的图表:
相反,我应该使用间隔刻度,该刻度将确切的度数 以摄氏度或华氏度为单位对应于每个值,如下所示:
- 冻结(0°C – 9°C)
- 寒冷(10°C – 19°C)
- 温带(20°C – 25°C)
- 温暖(26°C – 31°C)
- 热(32°C +)
以这种方式设定价值观意味着我的受访者可以根据现有的,众所周知的 缩放系统,而不是对提出问题的人的偏见。
您也可以完全摆脱措辞,以使受访者不会受到由受访者带来的先入为主的观念的影响。 话语的力量.
这样做意味着结果必然是 更多样化,更准确, 像这样
序数比例示例与比率比例示例
比率量表在关注数字及其间的差异方面类似于间隔量表。
但是,最大的不同是比率比例中存在“真零”值。 这个“真正的零”是 完全没有被测值.
例如,看看工作经验的比例范围
您可以看到,此比率比例示例以“0 年”值开始,这表示完全没有任何工作经验。 这意味着您有一个坚实的、不可移动的基础来开始分析。
记得:并非所有零值都是“真正的零”。 我们的区间刻度中的 0°C 值不是真正的零,因为 0°C 是一个特定的温度, 不是没有温度.
其他投票方式
请不要误会我们的意思; 序数尺度确实很棒。 但要在以下领域进行真正有吸引力的调查 教育, 工作、政治、心理学或其他任何领域,你都会想要扩展这种格式。
在 AhaSlides,你有很多对观众进行民意调查的方法 !
1.多选投票
多选民意调查 是民意调查的标准类型,并以条形图,甜甜圈形或饼形图形式提供。 只需写下选择,然后让您的听众选择!
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2.图像选择投票
图像选择民意测验的工作方式与多项选择民意测验的方式几乎相同,只是更直观!
3.词云投票
创建词云是对某个主题的简短回答,通常是一两个词长。受访者中最受欢迎的答案以较大的文本显示在中心,而不太受欢迎的答案则以较小的文本写在幻灯片中心之外。
4.开放式投票
开放式民意调查可帮助您创造性和自由地收集答案。没有多项选择或字数限制;此类民意调查鼓励提供详细的长篇答案。
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本文介绍的所有内容——序数尺度示例、名义尺度、区间尺度和比率尺度示例以及其他类型的民意调查均在 AhaSlides.
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通过“尺度”幻灯片, AhaSlides 让你在一系列语句中创建序数尺度 3简单的步骤:
- 写你的问题
- 提出你的陈述
- 添加值
在幻灯片顶部输入加入代码以供参与者查看。 一旦他们在手机上输入代码,他们将能够通过滑块在所有陈述中回答您的顺序问题。
观众的回应资料 将保留在您的演示文稿中除非您选择擦除它,否则序数级别数据始终可用。 然后,您可以在任何地方在线共享您的演示文稿及其响应数据。
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常见问题
什么是序数量表?
序数量表是统计和研究中使用的一种测量量表。 它允许根据数据点的相对位置或特定特征或属性的级别对数据点进行排名或排序。
在有序尺度中,数据点按有意义的顺序排列,但类别或等级之间的差异不一定是统一的或可量化的。
顺序尺度的前 4 个关键特征?
序数量表的主要特征:排名、顺序、名义统一差异、示例和有限的算术运算。 序数尺度提供有关数据点顺序或排名的有价值信息,允许根据相对位置进行比较和分析。 但是,它们不提供精确的差异度量或允许进行有意义的数学计算。
名义规模和序数规模之间的区别?
名义尺度和顺序尺度是统计和研究中使用的两种测量尺度。 它们在信息级别和它们可以在数据点之间建立的关系的性质上有所不同。 查看本指南以了解 例子!
什么是序数尺度的例子?
您可以将序数标度用于多种目的,例如评价客户满意度等级和程度、教育资格和社会经济地位……