0 대 10 등급 척도의 마법

때로는 확실한 측정이 필요합니다. 우리는 물이 구매자와 고객의 범위를 정성적 및 프로빙 질문,우리 또한 사랑을 그들에게 정량화하는 그들의 지각. 와 함께 하는 정보를 제공할 수 있습니다 호스트의 지표는 정확하게 분야에서 필요한 초점의 사업을 더 많은 고객을 유치하.

우리의 TruVoice 소프트웨어의 기본 출력은 다음과 같이 보일 것입니다:

이러한 유형의 질문을 할 때 0 대 10 등급 척도를 선호합니다. 왜? 18 년의 경험으로 우리는 그것이 가장 잘 작동한다는 것을 발견했습니다. 그것은 간단합니다. B2B 상황에서 구매자와 고객이 공급 업체를 차별화하고 평가를 수행하는 경향이있는 방식과 일치합니다.

우리는 그것을 이상적으로 만드는 11 점 척도로 세 가지 뚜렷한 이점을 찾습니다.

혜택 1: “마술로 효과”

지점 일반적인 혼란에 대한 응답자에게 이해를 어느 쪽의 규모이 긍정적이고 부정적이다. 우리가 이것을 말할 때 사람들은 종종 웃지 만 사실입니다. 예를 들어,응답자는 1 대 10 척도로 값을 전치하여 1 이 높고 10 이 낮다고 가정 할 수 있습니다. (사실,과거에이 척도를 사용했을 때 응답자의 약 5%가 값을 전치 한 것으로 나타났습니다. 전화를 통해 응답자와 후속 조치를 취할 기회가 없다면 실제로 결과를 던질 수 있습니다.)

매직 제로를 입력합니다. 기 때문에 제가 직관적으로 이해 낮거나 바람직하지 않은 평가를 포함하여,그것의 가늠자는 다소”마술”을 지웁니다 혼란에 대한 높고 낮음의 규모이다.

혜택 2:진정한 중간 지점으로 균형 잡힌 척도

11 개의 등급 옵션을 사용하면 0 대 10 척도가 진정한 평균 평점(5)을 제공합니다. 반면 불균형 등급 척도에는 1 대 10 척도의 경우 5.5 와 같이 선택할 수없는 중간 점이 있습니다. 응답자가 무언가가 예외적이거나 가난하지 않은 때를 나타낼 수 있도록 진정한”평균”옵션을 제공하는 것이 중요합니다.

기술적으로 말하면,공정 규모로 간주 될 수 있는 간격을 측정하는 동안 불균형 가늠 할 수 없습니다. 어떤 사람들은 간격(균형 잡힌)척도로만 진정한 평균을 계산할 수 있다고 주장 할 것입니다. 우리는 확실하지 않다 그 말을하는 것이 공평하 0-5 규모를 줄 수 없어 당신은 진정한 평균지만,우리는 사랑이 평균하고,그래서 우리는 그것으로 이동.

혜택 3:증가 변동성 및 차별화

이해에 관해서 무언가 복잡한 구매자 또는 고객의 인식의 솔루션,정밀도 바람직하다. 11 점 시스템은 구매자가 5 점 척도보다 차별화를 표현할 수있는 훨씬 더 많은 공간을 제공합니다. 예를 들어,는 동안 좋은 매우 좋은 해결책을 모두 받게 4 등급에서는 5 점 척도로,동일한 솔루션을 것을 받을 가능성이 서로 다른 평가에서는 더 큰 규모와 같은 6,8. 응답자가 다음으로 가장 좋은 대안을 선택하도록 강요하지 마십시오.

본 연구에서,우리는 또한 차별화하고 11 점 확장되었을 증가시키는 것으로 나타났 다양성에 응답합니다.

또 다른 주목할만한 장점: “상단 상자”및”하단 상자”계산이 더 강력합니다. 에서 기본 정보,우리는 우리를 계산하는 최고 상자(한 평가)으로 최고 80percentile,바닥 상자(아주 가난한 평가)으로 낮은 50%. 0 대 10 척도에서 9 와 10 을 상단 상자로 동일시합니다. 1 대 5 척도에서 상단 상자에는 4 및 5 등급이 포함됩니다. 즉,4 등급이 평균(3)이상일지라도”예외적 인”등급으로 계산되어 탑 박스 계산의 힘을 제거합니다.

추가 끝에 대한 평가 척

기억을 가장 정확하게 측정하는 구매자 또는 고객의 인식–방지하는 위험입니다.

• 인터뷰 전반에 걸쳐 규모를 일관되게 유지하십시오. 대체 등급 옵션에서 혼합하거나 등급의 의미를 뒤집지 마십시오(예:”10″은 한 질문에서는 우수하지만 다른 질문에서는 끔찍합니다).
• 값을 명확히하기 위해 저울에 범례 또는 레이블을 포함하십시오(예:”10=우수,5=평균,0=끔찍한”).
• 포함한 답변부의 규모와 같은”적용되지 않습,””거부,”또는”잘”을 위해 철저한 대답을 설정합니다.
• 당신이 알아 내려고하는 것에 대한 척도를 평가하십시오. 많은 차별화가 필요하지 않습니까? 규모가 작을수록 더 잘 작동 할 수 있습니다. 응답자가 답변을 정량화하는 데 어려움을 겪고 있습니까? 어쩌면 텍스트 답변이 더 잘 작동 할 것입니다. 귀하의 연구 요구를 충족시키면서 최고의 응답자 경험을 보장 할 응답 세트 중 하나를 사용하십시오.

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