أسئلة مسح مقياس Stapel: التعريف والخصائص والأمثلة

ما هو مقياس ستابيل؟

يتم تعريف مقياس Stapel على أنه مقياس تصنيف مغلق النهاية باستخدام صفة واحدة (أحادية القطب) ، تم تطويرها لجمع رؤى المستجيبين حول موضوع أو حدث معين. يتكون سؤال الاستطلاع من عدد زوجي من خيارات الإجابة بدون نقطة محايدة.

على سبيل المثال ، يمكن أن تتراوح هذه الخيارات من أي مقاييس مثل +2 إلى -2 أو +5 إلى -5 أو حتى +10 إلى -10 وهي تعتمد تمامًا على طبيعة الدراسة والنتيجة المطلوبة ، وكل ذلك بدون نقطة محايدة . يمكن الإشارة إلى مقياس التدبيس كأسئلة قائمة بذاتها أو حتى كملف نوع سؤال المصفوفة حيث يكون كل عنصر سطر صفة فريدة واحدة.

سمي هذا المقياس على اسم مطوره ، جان ستابيل. نظرًا لأن هذا مقياس غير مقارن وقطعي ، فإنه يجعله مشابهًا جدًا لمقياس مقياس التفاضل الدلالي مع الاختلاف الوحيد هو وجود صفة فقط بين فئة إيجابية وسلبية بدلاً من وجود صفتين متعارضتين. يجب على المستجيبين الإشارة إلى أهمية كل خاصية في موضوع السؤال.

مثال على استخدام سؤال المقياس الأساسي في الاستبيان هو فهم مستوى كفاءة مشرف المستفتى على أساس بعض المهارات الأساسية. يساعد هذا السؤال المساح على فهم ما إذا كانت الإدارة العليا للشركة مناسبة لتولي هذا المنصب أم لا أو ما إذا كان بإمكانهم الوصول إلى مستوى معين من خلال التدريب.

خصائص مقياس Stapel

يمكن تصوير المقياس إما كمقياس رأسي أو أفقي مع صفة واحدة في منتصف نطاق القيم ويتعين على المستفتى اختيار قيمة عددية تحدد صحة الصفة بشكل أفضل.

الاتفاق والخلاف: النتيجة الإيجابية تصف الكائن بدقة والنتيجة السلبية هي عكس ذلك تمامًا ؛ البيان غير صحيح. يشير مقياس التصنيف الأعلى إلى قبول أعلى بالصفة الواحدة وتشير النتيجة السلبية الأقل إلى الاختلاف مع الصفة. هذا يعني بشكل مباشر أن التصنيف + يمثل اتفاقًا قويًا وأن التصنيف – يمثل خلافًا قويًا.
تحليل البيانات: يتم التعامل مع البيانات التي تم جمعها في مسح مقياس التدبيس كفاصل زمني ويمكن تحليلها بنفس طريقة تحليل البيانات التي تم جمعها باستخدام نوع المسح الدلالي التفاضلي. النتائج في كلا النوعين من الأسئلة متشابهة.
لا حاجة للقطبية الثنائية: نظرًا لطبيعة السؤال ، تعد صفة واحدة والتصنيف اللاحق كافيين لجمع التعليقات حول صفة معينة. يتم استخدام هذا النوع من الأسئلة عندما تكون هناك صعوبة في اكتشاف الصفات ثنائية القطب أو هناك صعوبة في الاختبار المسبق للصفات لضمان ثنائية القطبية الحقيقية.

أين يتم استخدام مسح مقياس Stapel؟

يتم استخدام مسح مقياس التدبيس لإجراء تحليل متعمق للبيانات حول كل مقياس في سؤال ويتم ذلك من خلال الاضطرار إلى الاختيار من ذلك يتم تعيين قيمة عددية لكل مقياس أو صفة. تسمح أسئلة مقياس Stapel بالمرونة لتعديل الاستطلاع بطريقة تناسب هدف البحث. يمكن طرح الأسئلة على المستجيب في الاستبيان بطريقة توفر أقصى قيمة حول كل مقياس.

تُستخدم استطلاعات مقياس Stapel بشكل عام في استطلاعات رضا العملاء لطبيعة الأسئلة المطروحة والبيانات الرقمية التي تم جمعها. يستخدم الباحث أو المؤسسة التي تجري الاستبيان أسئلة مقياس التدبيس لتقييم كل معلمة لمنتجها أو خدمتهم على حدة. يوفر هذا لمحة كاملة عن الجوانب وهو مهم في فهم ما إذا كانت أعمالهم تعمل بشكل جيد وما هو غير ذلك.

لماذا يجب عليك استخدام أسئلة مقياس Stapel في بحث المسح الخاص بك؟

سهل الإدارة: من السهل جدًا إدارة أسئلة مقياس Stapel نظرًا لطبيعة كيفية إعدادها. يتم استخدامها بشكل فعال نظرًا لطبيعة تصنيف الردود مما يسهل على المستجيب في الاستبيان الإجابة على السؤال بشكل صحيح.
تقليل معدل الانسحاب من المسح: يتم إدارة الخيارات المتوفرة في السؤال بشكل منفصل مع تشكيل كل صفة خيارًا واحدًا ويمكن أن يكون لسؤال واحد خيارات متعددة. هذا يجعل من السهل على المستجيب في الاستطلاع الإجابة على كل خيار على أساس كل هدف بدلاً من إجباره على الاختيار بين هدفين أو أكثر. هذا يقلل من معدل الانسحاب في الاستطلاع.
اجمع رؤى قابلة للتنفيذ: يتم توفير قيمة عددية لكل هدف وكل صفة تجبر المستجيب على المستفتى بدلاً من تركه فارغًا. يساعد هذا في جمع مستوى أعلى من الرؤى القابلة للتنفيذ.

الفرق بين مقياس Stapel والأسئلة التفاضلية الدلالية في المسح:

على الرغم من أن البيانات التي تم جمعها في كل من مسوحات مقياس التدبيس والمقاييس التفاضلية الدلالية متشابهة ، هناك بعض الاختلافات الصارخة الأخرى بينهما. بعض الاختلافات الرئيسية هي:

أسئلة مقياس التدبيس	الأسئلة التفاضلية الدلالية
في مسح مقياس التدبيس ، تكون الخيارات أحادية القطب. التصنيف الممنوح لكل سؤال على أساس هدف واحد.	في السؤال التفاضلي الدلالي ، تكون الخيارات ثنائية القطب. يعتمد التصنيف المقدم في السؤال على هدفين متعارضين.
لا توجد نقطة محايدة في سؤال مقياس التدبيس مما يعني أن كل خيار يمكن أن يصف الهدف.	يسمح التفاضل الدلالي بنقطة محايدة مما يعني أن المستجيب في الاستطلاع يمكنه ترك سؤال دون إجابة إذا كانت الأهداف ثنائية القطب لا تحدد التجربة بشكل مناسب.
لا يوجد عدد محدد من الردود ما دام عدد الردود متساوي .	بشكل عام ، هناك سبع ردود من المستبعد جدًا إلى المحتمل جدًا.
أجبر كل سؤال مسح مقياس التدبيس على ردود بسبب عدم وجود خيار صفر محايد.	توفر أسئلة المسح التفاضلي الدلالي المرونة للردود غير القسرية بسبب وجود خيار محايد.
يتم تمثيل الخيارات عدديا.	يتم تمثيل الخيارات نصيًا.

تعرف على المزيد: مقاييس القياس

أسئلة مسح مقياس Stapel مع أمثلة

كما ذكر أعلاه ، يمكن إدارة أسئلة مقياس التدبيس كأسئلة رأسية أو أفقية قائمة بذاتها أو كنوع سؤال مصفوفة. يمكن أن يكون هناك أيضًا مقاييس عددية مختلفة مثل استجابات الاستطلاع طالما أن الردود عبارة عن عدد زوجي من الخيارات مع عدم وجود قيمة محايدة مطلقة.

بعض الأمثلة على أسئلة مسح مقياس التدبيس هي:

يستخدم هذا السؤال نوع سؤال مصفوفة من +3 إلى -3 نقاط حيث يهدف السؤال إلى جمع الملاحظات حول سمات متعددة لتجربة طيران المستجيب مع شركة الطيران.
يستخدم هذا السؤال نوع سؤال مصفوفة من +5 إلى -5 نقاط حيث يهدف الهايبر ماركت إلى جمع الملاحظات حول سمات متعددة لتجربة شراء العميل في المتجر.

مزايا استخدام مقياس Stapel

مسح مقياس التدبيس له العديد من المزايا. ومنهم:

سهل الفهم والرد على: من السهل فهم سؤال مقياس التدبيس والرد عليه نظرًا لوجود نظام + و- تصنيف لكل صفة في مسح مقياس التدبيس. هذا يجعل من السهل جدًا على كل مستجيب في الاستطلاع فهمه والرد عليه.
تسميات عددية: تقلل التسميات العددية كل الغموض المحتمل في ذهن المستفتى حول شعورهم تجاه الهدف أو المقياس. هذا يضمن أن الخيار الذي حدده المستجيب في الاستطلاع يمثل عواطفهم تجاه هذا الكائن عدديًا.
يفرض استجابة نظرًا لعدم وجود محايد أو صفر: يساعد مسح مقياس التدبيس في جمع الإجابة المثالية أو الأكثر مثالية على سؤال ما لأنه يلغي إمكانية وجود إجابة محايدة مما يترك كل هدف ليتم اختياره بشكل مناسب.
يقيس كل من الاتجاه وشدة المواقف في وقت واحد: نظرًا لأن سؤال مقياس الدبابيس يتطلع إلى قياس كل هدف على حدة ، فهناك وضوح أعمق في اتجاه وشدة كل هدف على حدة. يلقي “مدى الإيجابية” أو “مدى السلبية” الضوء على درجة كل هدف في ذهن المستفتى.

تعرف على المزيد: الأسئلة ذات النهايات المغلقة

حصة هذه المادة: