केस स्टडी - डिजिटल उपकरणों के लिए उपभोक्ताओं की प्राथमिकताओं को मापना
बाजार अनुसंधान क्लाइंट ने पूछा है कि सामग्री वितरण के लिए प्रौद्योगिकी प्लेटफॉर्म के उपयोग के बारे में उपभोक्ता दृष्टिकोणों का पता लगाने के लिए एक सर्वेक्षण विकसित किया जाना चाहिए। यह सर्वेक्षण सर्वेक्षण प्रतिभागियों की धारणाओं, दृष्टिकोणों और व्यवहारों को कैसे प्रभावित करता है, इस पर डेटा एकत्र करने के लिए कई महीनों में सर्वेक्षण आयोजित किया जाएगा। बाजार अनुसंधान क्लाइंट द्वारा मात्रात्मक और गुणात्मक डेटा दोनों से अनुरोध किया गया है। यादृच्छिक नमूनाकरण का उपयोग सर्वेक्षण प्रतिभागियों का चयन करने के लिए किया जाएगा जिससे संभाव्यता नमूना स्थापित किया जा सके, जो आंकड़ों के लिए आकस्मिक आंकड़ों के आवेदन को सक्षम करेगा। यादृच्छिक नमूनाकरण स्वीकार्य स्तर पर पूर्वाग्रह को प्रभावी ढंग से कम करने में मदद करता है।
5-प्वाइंट लिकर्ट स्केल के उदाहरण
सर्वे प्रतिभागियों के जवाब रिकॉर्ड करने के लिए 5-पॉइंट लिकर्ट स्केल का उपयोग किया जा सकता है। (नाम लिकर्ट को "लिक-एर्ट" कहा जाता है क्योंकि यह एक फ्रेंच उपनाम है।) एक लिकर्ट स्केल एक समेकित रेटिंग पैमाने का एक संस्करण है, जो इस तरह से कॉन्फ़िगर किया गया है कि पाठ प्रतिक्रियाओं को मात्रात्मक श्रेणियों में परिवर्तित करने में सक्षम बनाता है जो हो सकता है व्यक्तिगत या कुल प्रतिक्रियाओं के सापेक्ष मतभेदों को प्रतिबिंबित करने के लिए बुलाया गया।
भले ही प्रश्न वस्तुओं से जुड़े कोई सही उत्तर न हों, एक समेकित रेटिंग पैमाने के परिणामस्वरूप एकल रेटिंग पैमाने की तुलना में बेहतर विश्वसनीयता में परिणाम मिलता है।
नीचे उदाहरण प्रश्न हैं जिनका उपयोग इस सर्वेक्षण में किया जा सकता है।
वीडियो सामग्री पर्याप्त रूप से विस्तृत है कि मुझे वेब सामग्री को पढ़ने की आवश्यकता नहीं है।
__जोरदार तटस्थ दृढ़ता से असहमत असहमत सहमत सहमत
एक वीडियो देखने के बाद, मैं आम तौर पर अधिक गहन जानकारी के लिए वेबसाइट पर जाता हूं।
__ बिल्कुल सही __ कुछ हद तक सच __Neutral __ कुछ हद तक असत्य __ बिल्कुल असत्य
उपभोक्ताओं को व्यावसायिक वेबसाइटों पर यूआई / यूएक्स अनुप्रयोगों का उपयोग करके बेहतर गुणवत्ता का अनुभव होता है।
__ हमेशा __ अक्सर __ कभी कभी __ कभी-कभी __ कभी नहीं
उदाहरण 5-बिंदु Likert पैमाने के अनुसार स्वरूपित हैं। चूंकि लोग बड़े अनुबंध या "सच्चाई" को इंगित करने वाली बड़ी संख्या के संदर्भ में सोचते हैं, इसलिए पैमाने को कॉन्फ़िगर किया जाता है ताकि स्कोर स्कोर किए जाने पर, बड़ी संख्या को गठबंधन या प्रश्न आइटम के साथ समझौते के रूप में पढ़ा जा सके (जो वास्तव में एक है बयान, एक प्रश्न नहीं)।
5 = दृढ़ता से सहमत 4 = सहमत 3 = तटस्थ 2 = असहमत 1 = पूरी तरह से असहमत
5 = बिल्कुल सही 4 = कुछ हद तक सही 3 = तटस्थ 2 = कुछ हद तक असत्य 1 = बिल्कुल असत्य
5 = हमेशा 4 = अक्सर 3 = कभी-कभी 2 = शायद ही कभी 1 = कभी नहीं
लिकर्ट स्केल डेटा का व्याख्या कैसे किया जा सकता है?
हालांकि, यह पहचानना महत्वपूर्ण है कि लिकर्ट स्केल से क्रमिक संख्याओं के एक सारांश स्कोर का प्राथमिक दोष यह है कि यह स्कोर अर्थ की भावना प्रदान करता है जो वास्तव में किसी वास्तविक परिमाण का प्रतिनिधि नहीं है। मात्रात्मक डेटा के लिए जो प्रत्येक प्रश्न आइटम के लिए अंक उत्तरदाताओं को रिकॉर्ड करने के परिणामस्वरूप होते हैं, सांख्यिकीय विश्लेषण का उपयोग प्रश्नों के जवाबों के बीच संबंध निर्धारित करने के लिए किया जाएगा ।
तदनुसार, आंकड़ों का उपयोग विश्वसनीयता, वैधता और संवेदनशीलता की स्वीकार्य दरों के बारे में जानकारी प्रदान करने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, अधिकांश बाजार शोधकर्ता जोर देते हैं कि लिकर्ट स्केल से डेटा क्रोनबैक के अल्फा या इंटरकर्बेलेशन और वैधता के कप्पा परीक्षण को पास करता है।
सूत्रों का कहना है:
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