должен быть абсолютный 0 полное отсутствие какого либо признака

10 примеров порядковой шкалы + бесплатный инструмент для создания собственных!

Лоуренс Хейвуд • 13 сентября 2021 • 12 мин чтения

Contents [show]

Неудивительно, что в такие беспрецедентные времена, как сейчас, бизнес онлайн-опросов взлетает. При таком количестве вопросов, которые нужно задать такому количеству людей, никогда не было так важно сосредоточиться на порядковых шкалах.

Ниже вы найдете 10 привлекательных и интересных примеры порядковой шкалы, все сделано на бесплатном программном обеспечении для проведения опросов AhaSlides!

Ваш путеводитель по примерам порядковой шкалы

Что такое порядковая шкала?

Чтобы получить более четкое представление, давайте рассмотрим один очень простой и распространенный пример: насколько вы довольны нашими услугами?

Скорее всего, вы уже видели этот тип порядковой шкалы раньше. Он используется для измерения удовлетворенность клиентов по 5-балльной шкале:

Естественно, компании могут использовать порядковую шкалу удовлетворенности, чтобы определить, нужно ли им улучшить свои услуги. Если они постоянно набирают низкие числа (1 и 2), это означает, что действия гораздо более срочные, чем если бы они набирали высокие числа (4 и 5).

В этом и заключается прелесть порядковых шкал: это очень простой способ собирать и анализировать данные абсолютно в любой сфере. Для этого они используют как качественные, так и качественные данные:

Конечно, есть много примеров порядковой шкалы за пределами набора ответов удовлетворен / не удовлетворен. Давайте посмотрим на некоторые из них….

10 примеров порядковой шкалы

Создайте любую из представленных ниже порядковых шкал бесплатно с помощью AhaSlides. AhaSlides позволяет вам создать порядковую шкалу с вопросами, утверждениями и ценностями, а затем позволяет вашей аудитории высказать свое мнение вживую с помощью мобильных телефонов.

Для проверки используются порядковые шкалы знакомства. уровень знаний что у кого-то есть по определенной теме. Из-за этого они очень полезны для информирования будущих рекламных кампаний, информационных кампаний и образовательных планов.

Некоторые примеры порядковой шкалы знакомства:

Нужны дополнительные опросы в режиме реального времени в классе? Посмотрите эти 7 здесь!

Порядковые шкалы частот используются для измерения как часто выполняется действие. Они полезны для оценки активного поведения и определения того, где его изменить.

Некоторые примеры порядковой шкалы частот:

Порядковые шкалы интенсивности обычно проверяют сила чувства или опыта. Часто этот показатель трудно измерить, поскольку он относится к чему-то более концептуальному и субъективному, чем то, что обычно измеряется в порядковых шкалах.

Некоторые примеры порядковой шкалы интенсивности:

Ставка по порядковой шкале важности как несущественное или существенное люди находят продукт, услугу, сектор, деятельность или многое другое все быть. Это сами по себе важные типы вопросов для опроса, так как результаты часто могут быть неожиданными.

Некоторые примеры порядковой шкалы важности:

Порядковые шкалы согласованности помогают определить, в какой степени человек не согласен или согласен с утверждением. Это одни из наиболее широко используемых примеров порядковой шкалы, поскольку их можно использовать с любым утверждением, на которое вы хотите получить конкретный ответ.

Некоторые примеры порядковой шкалы согласования:

Некоторые примеры порядковой шкалы удовлетворенности:

Порядковые шкалы производительности очень похожи на шкалы удовлетворенности, поскольку они измеряют общую эффективность и действенность услуги. Однако тонкая разница в том, что этот тип порядковой шкалы имеет тенденцию измерять конечную производительность. в отношении чьих-то предопределенных ожиданий этой службы.

Некоторые примеры порядковой шкалы производительности:

Некоторые примеры порядковой шкалы правдоподобия:

Порядковые шкалы улучшений позволяют измерять прогресс за определенный период времени. Они измеряют восприятие человеком того, в какой степени положение вещей ухудшилось или улучшилось после того, как изменение было реализовано.

Некоторые примеры улучшенной порядковой шкалы:

Порядковые шкалы самооценки могут быть очень интересными. Они измеряют чью-то воспринимаемый уровень компетентности при выполнении определенной задачи, что означает, что они могут сильно различаться в зависимости от уровня самооценки разных респондентов в группе.

Некоторые примеры порядковой шкалы самообучения:

Порядковые весы и другие типы весов

Теперь, когда мы внимательно рассмотрели некоторые примеры порядковой шкалы, вам может быть интересно, чем формат порядковой шкалы отличается от других шкал.

Обычно, когда мы говорим об порядковых шкалах, мы говорим о них на одном дыхании с порядковыми шкалами. Четыре шкалы измерения, которые:

Давайте посмотрим, как примеры порядковой шкалы, которые мы только что видели, по сравнению с другими тремя типами шкалы…

Пример порядковой шкалы и пример номинальной шкалы

Номинальная шкала отличается от порядковой шкалы тем, что ее значения нет порядка им.

Вот пример: я собираю простые данные исследования цвета волос. Если я использую номинальную шкалу, значения будут просто разными цветами волос (коричневый, светлый, черный и т. Д.). Обратите внимание, что есть нет порядка Вот; это не похоже на то, что коричневый ведет к блондинке, которая ведет к черному и не только.

Если я использую порядковую шкалу, я могу добавить значения для светлых или темных волос, которые есть заказ (свет ведет к темноте).

Вот пример номинальной шкалы цвета волос:

А вот и пример порядковой шкалы о цвете волос:

Таким образом, пример порядковой шкалы дает нам Дополнительная информация. Он не только показывает, сколько респондентов каждого цвета волос у нас есть (вы можете навести указатель мыши на любую круглую точку, чтобы увидеть, сколько ответов было получено), но мы также можем увидеть светлые или темные цвета этих волос на 5- шкала между «сверхлегким» (1) и «супер-темным» (5).

Порядок действий по порядковой шкале отлично подходит для сбора еще одного уровня информации. Однако вы можете столкнуться с некоторыми проблемами, когда номинальные и порядковые значения не совпадать. Например, как у человека с черными волосами могут быть «супер-светлые» волосы? А какую ценность выбирает человек без волос?

Вы можете решить эти проблемы несколькими простыми способами:

Пример порядковой шкалы и пример интервальной шкалы

Так же, как порядковая шкала показывает больше данных, чем номинальная шкала, интервальная шкала показывает даже больше. Шкала интервалов связана с степень различия значений.

Итак, допустим, я провожу более простое исследование, на этот раз идеальную температуру людей дома и в отпуске. В формате порядковой шкалы я бы изложил свои значения следующим образом:

Большая проблема с этим примером порядковой шкалы в том, что он полностью субъективно. То, что для кого-то считается «холодным», для кого-то может считаться «умеренным».

В силу формулировки ценностей каждый, естественно, будет стремиться к середине. Здесь слова уже предполагают идеальную температуру, и это приводит к графику, который выглядит следующим образом:

Вместо этого я должен использовать шкалу интервалов, которая будет называть точные градусы в градусах Цельсия или Фаренгейта которые соответствуют каждому значению, например:

Такое определение ценностей означает, что мои респонденты могут принимать свои решения на основе существующих и хорошо известных система масштабирования, а не предвзятое восприятие того, кто написал вопрос.

Вы также можете полностью избавиться от формулировок, чтобы на респондентов не влияли предвзятые мнения, вызванные сила слов.

Это означает, что результаты обязательно будут более разнообразный и точный, как это:

Пример порядковой шкалы и пример шкалы соотношений

Шкала отношений похожа на шкалу интервалов тем, что фокусируется на числах и различиях между ними.

Например, взгляните на эту шкалу соотношения опыта работы:

Вы можете видеть, что этот пример шкалы соотношений начинается со значения «0 лет», что означает полное отсутствие какого-либо опыта работы. Это означает, что у вас есть прочный, непоколебимый фундамент, с которого можно начать анализ.

Другие способы опроса

Не поймите нас неправильно, порядковые шкалы действительно хороши. Но чтобы сделать действительно интересный обзор в области образование, Работа, политика, психология или что-то еще, вы захотите расширить формат.

Что ж, с AhaSlides у вас есть куча бесплатные способы опроса вашей аудитории!

1. Опрос с несколькими вариантами ответов

Опросы с множественным выбором являются стандартным типом опроса и доступны в виде столбчатой, кольцевой или круговой диаграммы. Просто запишите варианты, и пусть ваша аудитория сделает выбор!

2. Опрос о выборе изображения

Опросы выбора изображения работают так же, как и опросы с несколькими вариантами ответов, только более наглядно!

3. Опрос «Облако слов»

4. Открытый опрос

Открытый опрос поможет вам собрать ответы творчески и свободно. Нет множественного выбора или ограничения по словам; опросы такого типа поощряют подробные ответы с подробностями.

Идеальный инструмент для онлайн-голосования

Все, что вы видели в этой статье; Примеры порядковой шкалы, примеры номинальной, интервальной и пропорциональной шкал, а также другие типы опросов были сделаны на AhaSlides.

AhaSlides это бесплатный, интуитивно понятный и гибкий инструмент. Независимо от того, кого вы опрашиваете, 100% онлайн-программное обеспечение AhaSlides означает, что вы можете собирать мнения со всего мира одновременно. Вы также можете оставить свой опрос открытым, чтобы респонденты могли пройти его даже без вашего участия!

С помощью слайда «шкалы» AhaSlides позволяет создавать великолепные порядковые шкалы для ряда утверждений в 3 простые шаги:

Раздайте своей аудитории код присоединения в верхней части слайда. Как только они введут код на своих телефонах, они смогут ответить на вопрос по вашей порядковой шкале с помощью ползунков во всех утверждениях.

Данные отклика вашей аудитории останется на вашей презентации если вы не решите стереть его. Затем вы можете поделиться своей презентацией и данными ответа в любом месте в Интернете.

Если вы хотите создать свои собственные порядковые шкалы, а также множество других типов опросов, нажмите кнопку ниже!

Источник

ТСиСА. Вопрос №20

В основе любого наблюдения и анализа лежат измерения.
Измерение — это алгоритмическая операция, которая данному наблюдаемому состоянию объекта ставит в соответствие определенное обозначение: число, помер или символ. Обозначим через х_i. i=1,…, m наблюдаемое состояние (свойство) объекта, а через у_i, i = 1. m — обозначение для этого свойства. Чем теснее соответствие между состояниями и их обозначениями, тем больше информации можно извлечь в результате обработки данных. Менее очевидно, что степень этого соответствия зависит не только от организации измерений (т. е. от экспериментатора), но и от природы исследуемого явления, и что сама степень соответствия в свою очередь определяет допустимые (и недопустимые) способы обработки данных!
Множество обозначений, используемых для регистрации состояний наблюдаемого объекта, называется измерительное шкалой.
Измерительные шкалы в зависимости от допустимых на них операций различаются по их силе. Самые слабые — номинальные шкалы, а самые сильные — абсолютные.
Выделяют три основных атрибута измерительных шкал, наличие или отсутствие которых определяет принадлежность шкалы к той или иной категории:
1. упорядоченность данных означает, что один пункт шкалы, соответствующий измеряемому свойству, больше, меньше или равен другому пункту;
2. интервальность пунктов шкалы означает, что интервал между любой парой чисел, соответствующих измеряемым свойствам, больше, меньше или равен интервалу между другой парой чисел;
3. нулевая точка (или точка отсчета) означает, что набор чисел, соответствующих измеряемым свойствам, имеет точку отсчета, обозначаемую за ноль, что соответствует полному отсутствию измеряемого свойства.
Кроме того, выделяют следующие группы:
o неметрические или качественные шкалы, в которых отсутствуют единицы измерений (номинальная и порядковая шкалы);
o количественные или метрические (шкала интервалов, шкала отношений и абсолютная шкала).

1. Шкала наименований
Шкала наименований (номинальная или классификационная) представляет собой конечный набор обозначений для никак не связанных между собой состояний (свойств) объекта (рис. 1).
Здесь отсутствуют все главные атрибуты измерительных шкал, а именно упорядоченность, интервальность, нулевая точка.

Измерение будет состоять в том, чтобы, проведя эксперимент над объектом, определить принадлежность результата к тому или иному состоянию и записать это с помощью символа (набора символов), обозначающего данное состояние. Это самая простая шкала из тех, что могут рассматриваться как измерительные, хотя фактически эта шкала не ассоциируется с измере-нием и не связана с понятием «величина». Она используется только с целью отличить один объект от другого.
Если классифицируются дискретные по своей природе объекты и явления, то естественнее всего использовать шкалу наименований.
Примеры:
Для обозначения в номинальной шкале могут быть использованы:
o слова естественного языка (например, географические названия, собственные имена людей и т. д.);
o произвольные символы (гербы и флаги государств, эмблемы родов войск, всевозможные значки и т. д.);
o номера (регистрационные номера автомобилей, официальных документов, номера на майках спортсменов);
o их различные комбинации (например, почтовые адреса, экслибрисы личных библиотек, печати и пр.).
Однако необходимость классификации возникает и в тех случаях, когда классифицируемые состояния образуют непрерывное множество (или континуум). Задача сводится к предыдущей, если все множество разбить на конечное число подмножеств, искусственно образуя тем самым классы эквивалентности; тогда принадлежность состояния к какому-либо классу снова можно регистрировать в шкале наименований. Однако условность введенных классов (не их шкальных обозначений, а самих классов) рано или поздно проявится на практике.
Примеры:
1. Например, возникают трудности точного перевода с одного языка на другой при описании цветовых оттенков: в английском языке голубой, лазоревый и синий цвета не различаются.
2. Названия болезней также образуют шкалу наименований. Психиатр, ставя больному диагноз «шизофрения», «паранойя», «маниакальная депрессия» или «психоневроз», ис-пользует номинальную шкалу; и все же иногда врачи не зря вспоминают, что «нужно лечить больного, а не болезнь»: название болезни лишь обозначает класс, внутри которого на самом деле имеются различия, так как эквивалентность внутри класса носит условный характер.
Необходимо понимать, что обозначения классов — это только символы, даже если для этого использованы номера. С этими номерами нельзя обращаться как с числами — это только цифры.
Пример. Если у одного спортсмена на спине номер 1, а другого — 2, то никаких других выводов, кроме того, что это разные участники соревнований, делать нельзя: например, нельзя сказать, что «второй в два раза лучше».
При обработке экспериментальных данных, зафиксированных в номинальной шкале, непосредственно с самими данными можно выполнять только операцию проверки их совпадения или несовпадения.

2. Порядковые шкалы
Следующей по силе за номинальной шкалой идет порядковая, шкала (ординальная, ранговая). Она применяется в тех случаях, когда наблюдаемый (измеряемый) признак состояния имеет природу, не только позволяющую отождествить состояния с одним из классов эквивалентности, но и дающую возможность в каком-то отношении сравнивать разные классы.
Порядковая шкала не имеет определенной количественной меры. При этом присутствует упорядоченность, но отсутствуют атрибуты интервальности и нулевой точки.
Единственными типами отношений между неколичественными значениями шкалы могут быть:
а) равенство одинаковых значений порядковых переменных величин, соответствующих объектам одной категории,
б) неравенство разных значений переменных величин, соответствующих объектам одной категории;
в) отношения «больше» или «меньше» между разными значениями переменных величин, соответствующих объектам одной категории.
Измерение в шкале порядка может применяться, например, в следующих ситуациях:
o когда необходимо упорядочить объекты во времени или пространстве. Это ситуация, когда интересуются не сравнением степени выраженности какого-либо их качества, а лишь взаимным пространственным или временным расположением этих объектов;
o когда нужно упорядочить объекты в соответствии с каким-либо качеством, но при этом не требуется производить его точное измерение;
o когда какое-либо качество в принципе измеримо, но в настоящий момент не может быть измерено по причинам практического или теоретического характера.

2.1. Типовые порядковые шкалы
Обозначив такие классы символами и установив между этими символами отношения порядка, мы получим шкалу простого порядка: А → В → C → D → E → F.

Примеры:
Нумерация очередности, неимение знания, призовые места в конкурсе, социально-экономический статус («низший класс», «средний класс», «высший класс»).
Разновидностью шкалы простого порядка являются оппозиционные шкалы. Они образуются из пар антонимов (например, сильный-слабый), стоящих на разных концах шкалы, где за середину берется позиция, соответствующая среднему значению наблюдаемой сущности. Как пра-вило, остальные позиции никак не шкалируются.
Иногда оказывается, что не каждую пару классов можно упорядочить по предпочтению: неко-торые пары считаются равными — одновременно А ≥ В и В≤ А, т. е. А = В.
Шкала, соответствующая такому случаю, называется шкалой слабого порядка.
Иная ситуация возникает, когда имеются пары классов, несравнимые между собой, т. е. ни А≥ В, ни В ≤ А. В таком случае говорят о шкале частичного порядка. Шкалы частичного порядка часто возникают в социологических исследованиях субъективных предпочтений. Например, при изучении покупательского спроса субъект часто не в состоянии оценить, какой именно из двух разнородных товаров ему больше нравится (например, клетчатые носки или фруктовые консервы, велосипед или магнитофон и т. д.); затрудняется человек и упорядочить по предпочтению любимые занятия (чтение литературы, плавание, вкусная еда, слушание музыки).

Характерной особенностью порядковых шкал является то, что отношение порядка ничего не говорит о дистанции между сравниваемыми классами. Поэтому порядковые экспериментальные данные, даже если они изображены цифрами, нельзя рассматривать как числа. Например, нельзя вычислять выборочное среднее порядковых измерений.
Пример. Рассматривается испытание умственных способностей, при котором измеряется время, затрачиваемое испытуемым на решение тестовой задачи. В таких экспериментах время хотя и измеряется в числовой шкале, но как мера интеллекта принадлежит порядковой шкале.
Порядковые шкалы определяются только для заданного набора сравниваемых объектов, у этих шкал нет общепринятого, а тем более абсолютного стандарта.
Примеры:
1. При определенных условиях правомерно выражение «первый в мире, второй в Европе» — просто чемпион мира занял второе место на европейских соревнованиях.
2. Само расположение шкал является примером порядковой шкалы.

2.2. Модифицированные порядковые шкалы
Опыт работы с сильными числовыми шкалами и желание уменьшить относительность порядковых шкал, придать им хотя бы внешнюю независимость от измеряемых величин побуждают исследователей к различным модификациям, придающим порядковым шкалам некоторое (чаще всего кажущееся) усиление. Кроме того, многие величины, измеряемые в порядковых (принципиально дискретных) шкалах, имеют действительный или мыслимый непрерывный характер, что порождает попытки модификации (усиления) таких шкал. При этом иногда с полученными данными начинают обращаться как с числами, что приводит к ошибкам, неправильным выводам и решениям.
Примеры:
1. В 1811 г. немецкий минералог Ф. Моос предложил установить стандартную шкалу твердости, постулируя только десять ее градаций. 3а эталоны приняты следующие минералы с возрастающей твердостью: 1 — тальк; 2 — гипс; 3 — кальций, 4 — флюорит, 5 — апа-тит, б — ортоклаз, 7 — кварц, 8 — топаз, 9 — корунд, 10 — алмаз. Из двух минералов тверже тот, который оставляет на другом царапины или вмятины при достаточно силь-ном соприкосновении. Однако номера градаций алмаза и апатита не дают основания утверждать, что алмаз в два раза тверже апатита.
2. В 1806 г. английский гидрограф и картограф адмирал Ф. Бофорт предложил балльную шкалу силы ветра, определяя ее по характеру волнения моря: 0 — штиль (безветрие), 4 — умеренный ветер, 6 — сильный ветер, 10 шторм (буря), 12 — ураган.
3. В 1935 г. американский сейсмолог Ч. Рихтер предложил 12-балльную шкалу для оценки энергии сейсмических волн в зависимости от последствий прохождения их по данной территории. Затем он развил метод оценки силы землетрясения в эпицентре по его магнитуде (условная величина, характеризующая общую энергию упругих колебаний, вызванных землетрясением или взрывами) на поверхности земли и глубине очага.

3. Шкалы интервалов
Следующая по силе шкала — шкала интервалов (интервальная шкала), которая в отличие от предыдущих, качественных, шкал уже является количественной шкалой. Эта шкала применяется, когда упорядочивание значений измерений можно выполнить настолько точно, что известны интервалы между любыми двумя из них (рис. 2).

В шкале интервалов присутствуют упорядоченность и интервальность, но нет нулевой точки. Шкалы могут иметь произвольные начала отсчета, а связь между показаниями в таких шкалах является линейной:
у = ах + b,
где а > 0; — ∞

Источник