Утрехт Ажлын Оролцоо Хэмжих Стандартыг (UWES) ойлгох

Та интернетээр захиалсан удаан хүлээсэн бүтээгдэхүүнийхээ савлагааг задлаж байгаа гэж төсөөлөөд үзээрэй. Энэ нь дээд зэргийн хэрэгсэл эсвэл эмзэг чимэглэл байж болно. Та энэ худалдан авалтыг хүлээн авсан болохоор сэтгэл ханамжтай байхыг хүсч байгаа бөгөөд хайрцагыг нээх үед хамгийн сүүлчийн хүсэлт нь бухимдал юм. Магадгүй савлагаа муу төрдөг, эсвэл нээхэд хүнд байж болох юм. Бүх савлагааны онцлогууд таны брэндийн үнэлэмжид нөлөөлдөг. Савлагаа нь бүтээгдэхүүн сайхан харагдахаас илүүтэйгээр, брэндийн танигдлыг, хэрэглэгчийн туршлагыг, бүтээгдэхүүний бүтээмжийг чухалчилсан функциональ бүрэлдэхүүн юм. Тэгэхээр та савлагаандаа зөв тэмтэрч буйгаа яаж мэдэх вэ? Онлайн судалгааны хэрэгслээр савлагааны туршилт хийх нь хэрэглэгчийн санал бодлыг цуглуулж, шийдвэр гаргахад туслах үнэт мэдээлэл авахад зайлшгүй шаардлагатай. Савлагааны Туршилт гэж юу вэ? Энэ нь савлагааг бүтээгдэхүүний аюулгүй байдал, тогтвор, функционал, хэрэглэгчийн сэтгэл ханамжийн шаардлагыг хангаж байгаа эсэхийг үнэлж буй процесс юм. Энэ нь лабораторийн туршилт ба аялалзүйд өгөх санал бодлоос гарах савлагааны бат бөх, дизайныг дүгнэх явдал юм. Бүх салбарууд савлагааны туршилтаас ашиг хүртэж болно, гэхдээ ялангуяа хагалбарших болон тараахад найдаж буй салбаруудад тун чухал байдаг, тухайлбал хоол, эмийн бүтээгдэхүүн, цахим худалдаа. Бүтээгдэхүүний хөгжүүлэлтэд Савлагааны Туршилтыг хэрэглэх Зөв зохиогдсон бол савлагааны туршилт бизнесийг мөнгө хэмнэхэд тусалж чадна. Гэвч урт хугацаанд, брэндийн нэгжийг хадгалах, хэрэглэгчийн сэтгэл ханамжийг сайжруулахад зайлшгүй шаардлагатай. Бүтээгдэхүүнийг хамгаалаагүй савлагаа, эсвэл брэндийн дүр төрхтэй нийцэхгүй савлагаа сөрөг хэрэглэгчийн санал хүсэлт өгч, их хэмжээний буцаалт, нэр хүндийг унагаахад хүргэж болно.» Савлагааны туршилтыг бүтээгдэхүүний хөгжүүлэлтэнд оруулснаар компанийн зах зээлд нэвтрээд эхлэхээс өмнө сайжруулж, дизайн боловсруулах боломжтой. Энэ нь брэндүүдийг өгөгдөлд суурилсан шийдвэрийг гаргах боломжтой болгодог. Савлагааны Туршилтын төрөл, арга Онлайн судалгааны хэрэгслүүд хэрхэн туслах талаар ярихыг бодолцож буйдаа, савлагааны туршилтын янз бүрийн аргууд болон шалтгааныг ойлгох нь чухал юм. Төрлүүд: Байгаль орчны Тест: Савлагааны гадна орчноос нөлөөлдөг температур, чийг, гэрэлд үзүүлэх тэсвэрийг үнэлдэг. Биеийн Тест: Савлагааны бат бөх чанарыг шалгаж, гараар өгч буй, гэмтэл авах, overlay хийх үед тэсвэрлэхийг шалгадаг. Химийн Тест: Зөвхөн хоол хүнс болон эмийн бүтээгдэхүүнд ашиглагддаг, савлагаа болон агуулгын нөхцөлд хэрхэн нөлөөлөхийг баталгаажуулдаг. Хэрэглэгчийн Туршлагын Тест: Савлагааг хэрэглэгчдийн судалгаагаар оролцох талд анхаарч, хэрхэн хялбар, нийтлэг таалагддагийг судалдаг. Захиргааны Тохирол Тест: Савлагаа нь тухайн салбар болон улс орны хуулийн стандартад нийцэж байгаа эсэхийг баталгаажуулдаг. Судалгааг Савлагааны Туршилтад ашиглах Компанийн савлагааны туршилтыг бүтээгдэхүүний хөгжүүлэлтэд оруулснаар зах зээлд гаргахаас өмнө сайжруулах газар, дизайн дээр хэрэглэгчийн санал хүсэлтийг оноож авах боломжтой. Онлайн судалгаагаар хэрэглэгчийн саналыг цуглуулах нь савлагаа хэрхэн үнэлэгдэж байгааг ойлгоход туслах бөгөөд энэ саналыг худалдан авалтын шийдвэрт нөлөөлнө. Савлагааны туршилтын процессод судалгааг оруулах замаар компаниуд нарийвчилсан санал хүсэлтийг авах, засвар хийх, бүтээгдэхүүний үзэсгэлэнг нэмэгдүүлэх боломжтой. Савлагааны Туршилтын Судалгааг хэрэгжүүлэх Судалгааны үр дүнг сайн байлгахын тулд тоон болон чанарын хоёр төрлийн санал хүсэлтийг цуглуулах асуултанд анхаарах ёстой: Ерөнхий Сэтгэгдэл: "Савлагааны ерөнхий дизайныг та хэрхэн үнэлэх вэ?" Хэрэглээний Хялбар байдал: "Савлагааг нээхэд та төвөгтэй санагдсан уу?" Тэсвэртэй байдлын Сэтгэгдэл: "Бүтээгдэхүүн хангалттай хамгаалагдсан гэж та мэдэрч байна уу?" Байгаль орчны Үзэл: "Савлагаа тогтвортой эсвэл дахин боловсруулах боломжтой юу, энэ нь таны худалдан авалтын шийдвэрт нөлөөлвөл?" Эрхэмлэдэг Дүрэм: "Савлагаа брэндийн дүр төрхийг хэрхэн сайн тусгалаа?" LimeSurvey ашиглан, та асуултуудын төрөлдөө уян хатан байдлыг бий болгох судалгааг зохион байгуулж болно. Энэ нь танай хэрэглэгчдийн хандлагыг илүү сайн ойлгоход туслах, санал хүсэлтүүдийг нарийвчлан авах боломжийг олгодог. Савлагааны туршилт нь бэрхшээлтэй гэдгийг мартаж болохгүй - ялангуяа өндөр зардал, цаг хугацааны хязгаарлалт, хэрэглэгчийн хандлага. Гэсэн хэдий ч, зөв онлайн судалгааг зохион байгуулснаар эдгээр бэрхшээлтэй асуудлуудаар амархан явж болно. Онлайн судалгааны зардал бага, брендийн хэрэглэгчийн ойлголтуудыг нэг зэрэг цуглуулах, савлагааг өөрчлөх боломжийг олгож, тодорхой асуултууд асууж болох замыг нээнэ. Амжилттай Савлагааны Туршилтын Хэв маяг Эрх бүхий хүмүүсийг эхнээс нь оролцуулах: Савлагаа дизайн, маркетингийн баг, хэрэглэгчийн ойлголтын мэргэжилтнүүдийг эцсийн гол шийдвэрлэх стратеги боловсруулахад оролцуулна. Олон арга зүйг ашиглах: Савлагааны туршилт нь нэг аргын дүнд блокдож байгаагүй үед хамгийн сайн үйлчилдэг. Биеийн тест ба хэрэглэгчийн судалгааны хослол нь хамгийн бүтэн дүгнэлт өгнө. Хэрэглэгчийн саналыг давтан тусгаж авах: Судалгааны үр дүнг савлагааны хөгжил дунд олон үе шатад ашиглаж, хэрэглэгчийн хэрэгцээнд тулгуурлан өөрчлөлтийг хийх боломжтой. Тохирол болон тогтвортой байдлыг бодолцоорой: Зардал ихтэй дизайныг дахин хийлгэхээс зайлсхийхийн тулд зах зээлд нийцсэн хууль эрх зүйн болон байгаль орчны шаардлагыг эртнээс авч үзэх хэрэгтэй. Судалгааны өгөгдлийг үр дүнтэй шинжлэх: LimeSurvey-ийн шинжилгээний үзүүлэлтүүдийг ашиглан судалгааны хариултуудаас хэрэгжүүлэх боломжтой шийдлүүдийг гаргаж, яаралтай сайжруулалтыг илрүүлэх, цаг хугацаанд нь хандлага ажиглах боломжтой. Савлагааны туршилт нь бүтээгдэхүүний хамгаалалт, хууль эрх зүйд нийцэх байдал, хэрэглэгчийн сэтгэл ханамжийн хувьд чухал юм. Онлайнаар LimeSurvey зэрэг судалгааны хэрэгслүүдийг ашиглан жинхэнэ хэрэглэгчийн санал хүсэлтийг авах боломжтой бөгөөд мөн тэднийг савлагааны туршилтын процессыг судалгаагаар оролцуулахад, мэдээлэлтэй шийдвэр гаргах боломжтой. ЛаймСервер хэрхэн таны хэрэгцээнд нийцсэн, олон талт платформыг санал болгож, үнэтэй ойлголтыг авахад туслахыг судлаарай. Өнөөдөр эхлэх!

Судлаачид, бизнесүүд болон бусад хүмүүс мэдээллийг ашиглан мэдээлэлтэй шийдвэр гаргах хэрэгтэй. Ажлын ихэнх салбарт, хүчинтэй мэдээлэл зайлшгүй шаардлагатай. Гэвч эдгээр мэргэжилтнүүд бодит мэдээлэлд үргэлж хандах боломжгүй байж болзошгүй, нууцлал, зардал эсвэл ёс зүйн шалтгаанаар. Энэ нь бодит байдлыг загварчилсан, хиймэл аргаар үүсгэгдсэн мэдээлэл хэрэгцээг үүсгэдэг, үр дүнтэй загварчлалыг боломжит болгодог шаардлагатай мэдээллийг санал болгодог. Эрүүл мэнд, санхүү гэх мэт мэдрэмтгий мэдээллийг барьж байгаа салбаруудад бодит мэдээллийг хуваалцах эсвэл ашиглах нь дотооддоо ч эрсдэлтэй байж болно. Гэвч синтетик мэдээлэл нь мэдрэмтгий мэдээллийг задруулахгүйгээр бодит мэдээллийн загварыг дуурайж, судлаачид болон компаниудад нууцлалын журам зөрчиггүйгээр ойлголтыг нээх боломжийг олгодог. Синтетик мэдээлэл гэж юу вэ? Уламжлалт датасетууд нь судалгаа, туршилт эсвэл ажиглалтын судалгаанаас цуглуулдаг бол синтетик мэдээлэл нь бодит мэдээллийн статистик шинж чанарыг хуулбарлаж буй алгоритм эсвэл загваруудаар бүтээгддэг. Энэ нь судлаачид гипотезийг турших эсвэл үр дүнг батлахад их хэмжээний мэдээлэлтэй ажиллах боломжийг олгодог. LimeSurvey хэрэглэгчид, синтетик мэдээлэл нь ажиллахад хязгаарлагдмал эсвэл мэдрэмтгий мэдээллийн асуудлыг шийдэх шинэ шийдлүүдийг санал болгож, нууцлалын хамгаалалтай судалгааны судалгаа, ойлголтыг сайжруулахад тусалдаг. Синтетик датасетийн зорилго нь бодит мэдээллээс олдсон статистик загваруудыг дуурайх бөгөөд тест, сургалтын зориулалтаар тохиромжтой байдаг. Бодит үйл явдлыг төлөөлөхгүй ч үнэт ойлголт олж, анализын үндэс болох боломжтой. Синтетик датасет ба бодит мэдээлэл Синтетик мэдээлэл таны төсөлд тохирох эсэхийг шийдвэрлэх үед, энэ бодит мэдээллийг орлодоггүйг анхаарч үзэх нь чухал. Зарим гол ялгаа байдаг бөгөөд эдгээрийн ихэнх нь гардаг ойлголт болон гол үр дүнгүүд дээр их хор холбогдолтой байх боломжтой. Энд синтетик мэдээлэл бодит мэдээлэлээс хэрхэн ялгаатай болохыг ойлгох нь онцгой чухал хэд хэдэн салбар байна: Нарийвчлал: Синтетик мэдээлэл нь бодит амьдралын загварыг дуурайж чадах ч яг тийм шиг үнэн зөв бус. Зарим нарийн ширийн зүйл алдагдах эсвэл хэт энгийнчилүүлэх боломжтой, зарим тохиолдолд нарийвчлалыг бууруулдаг. Нууцлал: Синтетик мэдээлэл нь хувийн мэдээлэл агуулахгүй учраас нууцлалын хувьд тодорхой давуу талтай. Гэвч, бодит мэдээлэл нь үндсэн зан үйл, үр дүнгүүдийг илүү сайн тусгадаг. Зардал: Бодит мэдээллийг цуглуулж, цэвэрлэх нь ихэвчлэн үнэтэй, цаг хугацаа их шаардагддаг бол синтетик мэдээлэл хурдан бөгөөд хямдхан үүсгэж болно. Синтетик датасетийн ашиг тус Синтетик мэдээлэл бодит мэдээлэлтэй хэрхэн ялгаатай болохоо ойлгосны дараа, үүнийг ашиглахын давуу талыг судлах боломжтой—үн particularly судалгаа, AI, машин сургалттай холбоотой салбарт. Мэдээллийн хүртээмж: Синтетик датасетууд их хэмжээний үүсгэх боломжтой, это AI загварыг сургах эсвэл гипотетик туршилтуудыг хийхэд хангалттай мэдээлэл авах боломжийг олгодог, бодит мэдээлэл хомс байхад ч үр дүнтэй. Контроль ба уян хатан байдал: Синтетик датасетууд хувьсагчид болон параметрүүдийг нарийвчлан хянах боломжийг олгож, судлаачдад бодит мэдээлэлд баригдмал сценарийг хэрэгжүүлэхэд хэцүү. Мэдээллийн нууцлал: Синтетик мэдээлэл нь бодит хүмүүсид холбогддоггүй учраас нууцлалын асуудлуудыг даван туулан, мэдрэмтгий мэдээллийн цаасан хэрэгцээс зайлсхийж чадна. Энэ нь эрүүл мэнд, санхүү зэрэг маш хатуу журамтай салбарт тааламжтай. Ёс зүй: Мэдрэмтгий мэдээлэлтэй ажиллах үед, синтетик датасетууд нь бодит мэдээллийг ашиглахад гарах ёс зүйн асуудлаас зайлсхийх боломжийг олгож, утга учиртай ойлголтыг өгөх боломжийг олгодог. Синтетик датасетуудын нийтлэг хэрэглээний тохиолдлууд Синтетик мэдээлэл нь бодит мэдээллийг дублирдах боломжгүй учраас түүнийг хэрхэн ашиглаж, хэзээ тохиромжтой болох хязгаарлалттай байдаг. Судлаачид, өгөгдлийн шинжээчид болон таамаглалын загвартай ажиллаж буй хүмүүс синтетик датасетуудыг өөрсдийн хүчин чармайлтаа сайжруулахын тулд олон аргаар ашиглаж болно, үүнд: Судалгааны загварыг тестлэх: Синтетик датасетууд нь хэрэглэгчдэд янз бүрийн судалгааны форматууд эсвэл асуулт, амжилттай загварыг тодорхойлох боломжийг олгодог. Машин сургалтын загвар сургах: Хэрэв та машин сургалтанд LimeSurvey мэдээллийг ашиглаж байгаа бол синтетик датасетууд нь бодит мэдээллийг нэмэлтээр оруулж, моделиудыг сургалт хийхэд туслах болно. Үр дүнг симуляцилах: Судлаачид судалгааны мэдээллийн синтетик хувийг бий болгож, гипотетик сүүдэрт үндэслэн боломжит үр дүнгүүдийг шалгахад тохиромжтой. Мэдээллийг нэмэгдүүлэх: Хэрэв та хязгаарлагдмал судалгааны хариулттай ажиллаж байгаа бол синтетик мэдээлэл нь таны датасетийг нэмэгдүүлж, нэмэлт ойлголтыг өгөх боломжтой. Мэдээллийн нууцлалыг хангуулах: Эрүүл мэндийн зэрэг салбаруудад синтетик датасетууд нь бодит үйлчлүүлэгчдийн мэдээллийг нуугаад, нууцлалын хулгайн хэрэгцээг хангана. Синтетик датасет бүрдүүлэх аргачлал Синтетик датасетийг боловсруулдагнь бодит мэдээллийн статистик шинж чанартай мэдээллийг үйлдвэрлэх явдал юм. Энэ зорилгоор та анх данс системийн хэрэгцээг тодорхойлох, зорилгыг тодорхойлох, параметрүүдийг тодорхойлох хэрэгтэй.

Ликерт Скал гэж юу вэ? Ликерт скал нь санал бодол, үзэл бодол, мэдрэмжийг хэмжихэд өргөн хэрэглэгддэг сульдан психометрикийн скал юм. Энгийн тийм/үүцийг асуултаас ялгаатай, Ликерт скал хариулагчдад санал нийлэх, сэтгэл ханамж, давтамж, чухал зүйлийн түвшинг илэрхийлэх боломжийг олгодог. Психологич Ренсис Ликертын нэрээр нэрлэгдсэн энэ скал нь судалгааны судалгаа, нийгмийн шинжлэх ухаанд чухал хэв маяг болсон. Ихэвчлэн 5 оноо, эсвэл 7 оноотой байдлаар харагддаг, гэхдээ үндсэндээ илүү их эсвэл цөөн оноо ашиглаж болно. Жишээлбэл, хэрэглэгчийн сэтгэл ханамжийн талаар асуухад Ликерт скал нь дараах байдлаар харагдаж болно: Баттай татгалзах Татгалзах Нейтрал Зөвшөөрөх Баттай зөвшөөрөх Судлаачид болон бизнесүүдэд олон нийтийн санаачлагаас гүнзгий мэдлэг авахад туслах болно. Ликерт Скал Зөвшөөрөхийн Дадлага Ликерт скал яагаад ийм алдартай вэ? Хялбар учраас! Зарим гол давуу талууд: Хэрэглэхэд Амар: Хариулагчид скалын утгыг амархан ойлгодог. Ньюанс хариултууд: Ликерт скал энгийн тийм/үгүй гэсэн бус хамгийн олон үзэл бодлыг илэрхийлнэ. Тооцнох боломжтой өгөгдөл: Нээлттэй асуултуудаас ялгаатай, Ликерт скал нь амархан тооцоолох өгөгдлийг өгөх болно. Нэгэн төрлийн байдал: Олон сэдвээр үзэл бодлыг хэмжих нэгэн төрлийн арга. Уян хатан байдал: Сэтгэл ханамж, нийгмийн асуудлуудын талаар хэмжих боломжийг олгодог. Ликерт Скалын Ерөнхий Ашиглалтууд Ликерт скалыг зах зээл судлал, сэтгэл судлал гэх мэт олон салбарт ашигладаг. Тэдгээрийн хэд хэдэн ашиглах жишээг дурдвал: Хэрэглэгчийн Сэтгэл Ханамж: "Танд манай үйлчилгээтэй хэр сэтгэл хангалуун байна вэ?" Ажилтны Оролцоо: "Би ажлын байрандаа үнэ цэнэтэй гэдгээ мэдэрдэг." Боловсрол: "Энэ курсын материал надад ойлгомжтой байна." Эрүүл мэнд: "Би эрүүл мэндээ удирдахдаа итгэлтэй байна." Хүмүүсийн сэтгэл ханамжийг хэмжих шаардлагатай үед Ликерт скал таныг хангадаг. Чанарын үнэлгээний Загвараар эхлэх! Ликерт Скалын Судалгааг Үр Дүнтэй Хийгдэхийн Тухай Илүү сайн Ликерт скалын судалгаа үүсгэхийн тулд анхааралтай хандах шаардлагатай. Өгөгдлийн чанарыг максималжуулахын тулд эдгээр заавруудыг дагаарай: Тэнцвэртэй Скал ашигла: Позитив ба негатив сонголтуудын харьцааг тэнцүүлнэ. Бүх оноог тодорхой дугаарла: Сансаргүй байдал өгөгдлийг сэргийлдэг, учир нь оновчтой тодорхойлолтыг ашиглах хэрэгтэй. Энгийн ба Тодорхой Хэллэг ашигла: Ойлгогдохуйц асуултыг зайлсхийх хэрэгтэй. Скалын Урттай Бодлогогүй байх: Тохируулан ашиглахад хэрэгтэй. Чиглэлийн асуултаас зайлсхий: Байдлаар, хариуг үнэн зөв хураахын тулд асуулт нь өөдрөг байх ёстой. Мөнхийн хүрд байлгах: Судалгаан дотор хэд хэдэн скалыг ашиглахад, харьцуулахад тийм нэгэн төрлийн форматыг хадгалж байх хэрэгтэй. Судалгаагаа туршиж үз: Тодорхой байдлыг шалгахын тулд анхны судалгааг хийх хэрэгтэй. Ликерт Скалын Жишээнүүд Ликерт скалын жишээнүүдийг авч үзье: Жишээ 1: Хэрэглэгчийн Сэтгэл Ханамж Би бүтээгдэхүүний чанар дээр сэтгэл хангалуун байна. Баттай татгалзах | Татгалзах | Нейтрал | Зөвшөөрөх | Баттай зөвшөөрөх Жишээ 2: Ажилтны Оролцоог Би энэ компанидаа хамгийн сайн ажиллахыг хүсдэг. Баттай татгалзах | Татгалзах | Нейтрал | Зөвшөөрөх | Баттай зөвшөөрөх Бүх мэдэгдлүүд нь тод, төвлөрсөн, тодорхой мэдрэмжийг хэмжихэд зориулсан байна. Ликерт Скалын өгөгдлийг хэрхэн шинжлэх вэ Одоо шинжилгээний хамгийн сонирхолтой хэсэг! Ликерт скалын өгөгдөл нь хавсарга (ordinal) өгөгдлөөр ажиллах бөгөөд үүний утас нь тодорхой эсэхгүй. Энэ өгөгдлийг шинжлэхэд хэрэгтэй хэд хэдэн арга: Тодорхой статистик: Бодит сэтгэл зүйн дунд (Average) оноог тооцоолно. Давтамжийн Таралт: Сайн график уу, эсвэл pie диаграмм нь хэрхэн тархаж байгааг үзүүлэхэд туслах болно. Гадаадад хосолсон хэмжээний шинжилгээ: Хэрвээ та янз бүрийн бүлгүүдээс хариултыг харьцуулахыг хүсвэл тансаг чиг хандлагаа илрүүлэх боломжийг бүрдүүлнэ. Харилцаа Шинжилгээ: Олон зүйлсийн хоорондын харилцааг хэмжих боломжтой. Чиг хандлага Шинжилгээ: Цаг хугацааны явцад өөрчлөлтүүдийг хянаж, сайжруулах чиглэлүүдийг тодорхойлох. Найдвартай Шинжилгээ: Хэрвээ таны судалгаанд ижил концептуудыг хэмжих завсар Ликерт скалын асуултууд олон байвал, таны өгөгдлийн найдвартай байдлыг шалгах боломжтой. Ликерт Скалын төрөл 5 онооны Ликерт скал нь хамгийн түгээмэл боловч та үүнийг өөрийн хэрэгцээнд тохируулан өөрчилж болно. Зарим хувилбарууд: 5 оноо: Баттай татгалзах, Татгалзах, Нейтрал, Зөвшөөрөх, Баттай зөвшөөрөх 7 оноо: Эмх замбараагүй талжтууд нэмэгддэг. 10 оноо: Нэмэлт нарийн хийц. Биполяр скалууд: Дуртай санамж, сэтгэл хөдлөлүүдийг илүү тодорхойлно. Ярилцлага хийх зорилгоор, Ликерт скалын алхам, жишээ: Зөвшөөрлийн Скала: Зөвшөөрөлтэй мэдэгдлийн түвшинг хэмжих: Жишээ: “Бүтээгдэхүүний маань хүлээлтэд хүрдэг.” Баттай татгалзах | Татгалзах | Нейтрал | Зөвшөөрөх | Баттай зөвшөөрөх Давтамжийн Скала: Зан төлөвийн давтамжийг хэмжих: Жишээ: "Та манай бүтээгдэхүүнийг хэрэв удаан хэрэглэдэг вэ?" Хэзээ ч | Хуухай | Заримдаа | Тохиолдолд | Байнга Чухал байдлын Скала: Янз бүрийн асуудлуудын ач холбогдлыг хэмжих: Жишээ: “Хэрэглэгчид дэмжлэг хэр чухал вэ?” Чухал бус | Чухал | Нейтрал | Чухал | Хэт чухал Сэтгэл ханамжийн Скала: үйлчилгээний сайн, муу байдлыг үнэлэх: Жишээ: "Та манай үйлчилгээтэй хэр сэтгэл ханамжтай вэ?" Маш сэтгэл ханамжгүй | Сэтгэл ханамжгүй | Нейтрал | Сэтгэл ханамжтай | Маш сэтгэл ханамжтай Магадлалын Скала: Нэгэн үйлдэл хийх магадлалыг үнэлэх: Жишээ: “Та манай үйлчилгээний хэнийг найздаа санал болгож болох вэ?” Маш магадлалгүй | Магадлалгүй | Нейтрал | Магадлалтай | Маш магадлалтай Чанарын Скала: бүтээгдэхүүний чанарыг хэмжих: Жишээ: “Таны бүтээгдэхүүний чанарыг хэрхэн үнэлэх вэ?” Муу | Дундаж | Дунд | Сайн | Гайхалтай Ликерт Скалын Чиглэл ба Хязгаарлалтууд Ликерт скалын боломжууд харин ч хязгаарлалтуудтай байдаг. Жишээлбэл, хариулагчид дунд оноог сонгоход ханддаг, тэр нь шинжилгээнд илүү бага үр дүнд хүргэж магадгүй. Мэддэг зүйл: мэдэгдлийг үнэн зөв боловсруулан, жинхэнэ хариултыг бүтээхэд анхаарах хэрэгтэй: Төвдсөн хандлага: Хариулагчид туйлын зөвшөөрөх, татгалзах гарнаас зайгаа барих. Зөвшөөрлийн хандлага: Зарим хариулагчид зөвшөөрөх ажлаас бүх мэдэгдэлийг хүлээн зөвшөөрдөг. Скалын Гэсэн хэт ээрч, тэмдэглэнэ, мөн мэдлэггүй байх htmlspecialchars-д хариулагчид хандаж болох. Гүнзгий доромжлол: Ликерт скал нь тооцоолох сайн өгөгдлийг өгдөг ч мэдэгдлийн хажууд тайлбарлалт өгдөггүй. Ликерт Скалын Хэрэглэгчийн Тохиромжтой Арга Ликерт скалуудаа аль болох үр дүнтэй ашиглахын тулд хэд хэдэн зөвлөмж: Мэдэгдлүүдийг Тодорхой, Нейтрал байлгах: Тухайн соруудыг болох хэзээ ч ашиглахгүй байхын тулд, зөв, жинхэнэ хариултыг олохын тулд. Тэнцвэртэй Скал: Позитив болон негатив сонголтуудын тэнцвэрийг хадгалах. Тэнцвэртэй Тухайн : Таны судалгаа олон янзын бүлгээс хариулагчдад хүрэх шаардлагатай. Скалаа Шалгагчаар хийнэ: Таны зорилтот чадамжид хүрч чаддаг шиг, Ликерт скалдыг туршилтын бүлгээр шалгаж үзээрэй. Ликерт скалын дельта классыг судалгаанд хамгийн их ашиглалт бий болгож, саналын тариф, нөлөөллийг оноож өгөгдлийг тодорхойлох сайжруулахад үр дүнтэй. Ликерт Скалын Загваруудаар Судалгаа Барь!