സർവേ ഡാറ്റ ഫലപ്രദമായി അവതരിപ്പിക്കുന്നത് ഗവേഷകർക്കും പ്രൊഫഷണലുകൾക്കും ഒരുപോലെ നിർണായകമാണ്. ലഭ്യമായ നിരവധി ഉപകരണങ്ങളിൽ, മനോഭാവം, അഭിപ്രായങ്ങൾ, ധാരണകൾ എന്നിവ അളക്കുന്നതിനുള്ള ജനപ്രിയവും വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതുമായ ഒരു രീതിയാണ് ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിൽ. എന്നിരുന്നാലും, ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിൽ സർവേയിൽ നിന്നുള്ള അസംസ്കൃത ഡാറ്റയെ അർത്ഥവത്തായതും ഉൾക്കാഴ്ചയുള്ളതുമായ വിഷ്വൽ പ്രാതിനിധ്യങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്നത് വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതാണ്.
നിങ്ങളുടെ കണ്ടെത്തലുകൾ വ്യക്തതയോടും കൃത്യതയോടും ആഘാതത്തോടും കൂടി ആശയവിനിമയം നടത്താൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്ന സാങ്കേതിക വിദ്യകളും മികച്ച രീതികളും ഉൾപ്പെടെ ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിൽ ഡാറ്റ എങ്ങനെ അവതരിപ്പിക്കാമെന്ന് ഈ ലേഖനം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു. ഒരു പ്രോ പോലെ ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിൽ ഡാറ്റ അവതരിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള രഹസ്യങ്ങൾ നമുക്ക് അൺലോക്ക് ചെയ്യാം!
| ☑പെട്ടെന്നുള്ള ഉത്തരം |
| ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിൽ ഡാറ്റ അവതരിപ്പിക്കാൻ, ഫലങ്ങൾ സംഗ്രഹിക്കുന്നതിന് ഓരോ പ്രതികരണ വിഭാഗത്തിനും - ശരാശരി സ്കോറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ശതമാനങ്ങൾ പോലുള്ള - വിവരണാത്മക സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുക. പ്രതികരണങ്ങളുടെ വിതരണം ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നതിന് അടുക്കിയിരിക്കുന്ന ബാർ ചാർട്ടുകളോ ബാർ ചാർട്ടുകളോ ഉപയോഗിക്കുക. നിരീക്ഷിച്ച പ്രധാനപ്പെട്ട ട്രെൻഡുകളോ പാറ്റേണുകളോ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യുമ്പോൾ എല്ലാ നിർണായക കണ്ടെത്തലുകളും അവതരിപ്പിക്കുക. |
ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിൽ ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കുന്നു
സർവേകളിലും ഗവേഷണങ്ങളിലും ഏറ്റവും കൂടുതൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന റേറ്റിംഗ് സ്കെയിലുകളിൽ ഒന്നാണ് ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിൽ. വ്യക്തികളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ, മുൻഗണനകൾ, മനോഭാവങ്ങൾ, ധാരണകൾ എന്നിവ അളക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. റെൻസിസ് ലൈക്കർട്ട്, ഒരു മനഃശാസ്ത്രജ്ഞൻ, ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിൽ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തു, അതിനുശേഷം മാർക്കറ്റ് ഗവേഷണത്തിലും സാമൂഹിക ശാസ്ത്രത്തിലും ഇത് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിച്ചുവരുന്നു.
ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിൽ നിരവധി ഇനങ്ങളോ പ്രസ്താവനകളുടെ പരമ്പരയോ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അതിൽ പ്രതികരിക്കുന്നവർ അവരുടെ വിയോജിപ്പിന്റെയോ കരാറിന്റെയോ നില ഒരു പ്രോഗ്രാം ചെയ്ത പ്രതികരണ സ്കെയിലിൽ ഹൃദ്യമായി കാണിക്കുന്നു.
അവതരണത്തിനായി ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിൽ ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കുന്നു
അവതരണത്തിനായി ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിൽ ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കുന്നത് ശേഖരിച്ച ഡാറ്റയുടെ കൃത്യത, വിശ്വാസ്യത, സ്ഥിരത എന്നിവ ഉറപ്പാക്കാൻ കുറച്ച് ഘട്ടങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഈ പ്രക്രിയ ഇനിപ്പറയുന്നവയായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു:
- വിവര ശേഖരണവും ഓർഗനൈസേഷനും
ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിൽ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുമ്പോൾ എല്ലാ പ്രതികരണങ്ങളും വിശ്വസനീയമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്. നന്നായി രൂപകല്പന ചെയ്ത ചോദ്യാവലികൾ അല്ലെങ്കിൽ സർവേകൾ, അവ്യക്തമായ ചോദ്യങ്ങളോ പ്രസ്താവനകളോ ഒഴിവാക്കൽ, വ്യക്തമായ ഓപ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കൽ, ഉചിതമായ പ്രതികരണ ഓപ്ഷനുകൾ എന്നിവയിലൂടെ മാത്രമേ ഇത് നേടാനാകൂ.
ശേഖരിച്ച ഡാറ്റ സ്ഥിരവും കൃത്യവുമായിരിക്കണം, ഇത് പിശകുകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുമ്പോൾ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം നിരീക്ഷിക്കുന്നതിലൂടെ അളക്കുന്നു. ചോദ്യാവലി പൂർത്തിയാക്കുന്നതിന് വ്യക്തമായ നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകണം.
- ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ്, പ്രീ-പ്രോസസ്സിംഗ്
അസാധുവായതോ അപൂർണ്ണമോ ആയ പ്രതികരണങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്യുക, നഷ്ടപ്പെട്ട മൂല്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുക, സാധുതയ്ക്കായി മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ചിട്ടുള്ള മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുന്ന എല്ലാ പ്രതികരണങ്ങളും ഇല്ലാതാക്കുക എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
- ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിൽ ഡാറ്റയെ സംഖ്യാ മൂല്യങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്നു
ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിൽ ഡാറ്റ സാധാരണയായി ഓർഡിനൽ വിഭാഗങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു - ശക്തമായി അംഗീകരിക്കുക, സമ്മതിക്കുക, നിഷ്പക്ഷത, വിയോജിക്കുക, ശക്തമായി വിയോജിക്കുക. അതിനാൽ, വിഷ്വലൈസേഷനായി ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിൽ പ്രതികരണങ്ങളെ സംഖ്യാ മൂല്യങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്നത് സാധാരണ രീതിയാണ്.
ഓപ്ഷനുകൾക്കിടയിലുള്ള വ്യാപ്തിയോ ആപേക്ഷിക ദൂരമോ കണക്കിലെടുത്ത് എല്ലാ പ്രതികരണ ഓപ്ഷനുകൾക്കും മൂല്യങ്ങളോ സംഖ്യാ കോഡുകളോ നൽകിയാണ് ഇത് ചെയ്യുന്നത്.
- ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിൽ ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നു
ജനപ്രിയമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഈ റേറ്റിംഗ് സംവിധാനം വഴി ലഭിക്കുന്ന പ്രതികരണങ്ങൾ ഫലപ്രദമായി മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും ആശയവിനിമയം നടത്തുന്നതിനും ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിൽ ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്. ഡാറ്റയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതും അർത്ഥവത്തായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതും ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ വിഷ്വലൈസേഷൻ ടെക്നിക് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായവയിൽ ചിലത് ഉൾപ്പെടുന്നു:
- ബാർ ചാർട്ടുകൾ
ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിൽ ഡാറ്റ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സങ്കീർണ്ണമല്ലാത്ത മാർഗമാണിത്. ഓരോ പ്രതികരണ വിഭാഗത്തെയും ഒരു പ്രത്യേക ബാർ ഉപയോഗിച്ച് പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു ചാർട്ട്. ഓരോ ബാറിന്റെയും ഉയരം ആ പ്രത്യേക വിഭാഗത്തിലെ പ്രതികരണങ്ങളുടെ ശതമാനമോ ആവൃത്തിയോ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
- അടുക്കിയിരിക്കുന്ന ബാർ ചാർട്ടുകൾ വഴിതിരിച്ചുവിടുന്നു
നെഗറ്റീവ്, പോസിറ്റീവ് പ്രതികരണങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്ന ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിൽ ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നതിന് ഇവ അനുയോജ്യമാണ്. ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിലിന്റെ ഇരുവശത്തുമുള്ള പ്രതികരണങ്ങളുടെ വിതരണം കാണുന്നതിന് ഇത് വായനക്കാരെ അനുവദിക്കുന്നു. നെഗറ്റീവ്, പോസിറ്റീവ് സെഗ്മെന്റുകൾ ഒരു കേന്ദ്ര ബിന്ദുവിൽ നിന്ന് വിഭജിക്കുന്നു.
- അടുക്കിയ ബാർ ചാർട്ടുകൾ
നിരവധി ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിൽ ഇനങ്ങളിലുടനീളം പ്രതികരണങ്ങളുടെ വിതരണം താരതമ്യം ചെയ്യാൻ ഇവ ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ഓരോ ബാറും ഓരോ ഇനത്തിന്റെയും മൊത്തം പ്രതികരണ എണ്ണത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. ബാറിലെ വ്യത്യസ്ത സെഗ്മെന്റുകൾ നിരവധി പ്രതികരണ വിഭാഗങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു.
- കേവല ആവൃത്തികൾ
ഓരോ വിഭാഗത്തിലും ഉള്ള പ്രതികരണങ്ങളുടെ എണ്ണം ഇവ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഈ സുപ്രധാന വിവരങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് പ്രതികരണങ്ങളുടെ വിതരണം മനസ്സിലാക്കാൻ വായനക്കാരെ സഹായിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് അസംസ്കൃത എണ്ണത്തിന്റെ കാര്യത്തിൽ.
- ഹെഅത്മപ്സ്
വലിയ അളവിലുള്ള ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിൽ ഡാറ്റ അവതരിപ്പിക്കുന്നതിന് ഹീറ്റ്മാപ്പുകൾ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. ശതമാനങ്ങളെയോ പ്രതികരണ ആവൃത്തികളെയോ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിന് അവർ പലപ്പോഴും വർണ്ണ ഗ്രേഡിയന്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. വിവിധ അളവുകളിലോ ഇനങ്ങളിലോ ഉള്ള ട്രെൻഡുകളും പാറ്റേണുകളും കൃത്യമായി കണ്ടെത്തുന്നത് ഇത് എളുപ്പമാക്കുന്നു.
പതിവായി ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ (പതിവുചോദ്യങ്ങൾ)
- ഒരു ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിൽ അളവാണോ ഗുണപരമാണോ?
ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിലുകളിൽ നിന്ന് ലഭിച്ച ഡാറ്റ, പോയിന്റുകൾക്കിടയിൽ തുല്യ ഇടവേളകൾ അനുമാനിക്കുന്നതിനാൽ അളവാണ്.
- ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിലുകളിലെ പ്രശ്നങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിലുകളിലെ പ്രശ്നങ്ങളിൽ അസമമായ പ്രതികരണങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഇത് ലഭിച്ച ഉത്തരങ്ങൾ റാങ്ക് ചെയ്യുന്നതിനെ വെല്ലുവിളിക്കുന്നു. അതായത്, ഇന്ന്, ഓരോ പ്രതികരണത്തിനും ഇടയിലുള്ള ദൂരം അളക്കാനോ തുല്യമായ ദൂരമോ അല്ല.
തീരുമാനം
സർവേ ഫലങ്ങളും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും കൃത്യമായി അറിയിക്കുന്നതിന് ലൈക്കർട്ട് സ്കെയിൽ ഡാറ്റ എങ്ങനെ അവതരിപ്പിക്കാമെന്ന് പഠിക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്. ഡാറ്റ ഓർഗനൈസുചെയ്യൽ, ഉചിതമായ ദൃശ്യവൽക്കരണങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ, വ്യക്തമായ വിശദീകരണങ്ങൾ നൽകൽ തുടങ്ങിയ ഈ ലേഖനത്തിൽ ചർച്ച ചെയ്ത മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ പിന്തുടരുന്നതിലൂടെ, ഗവേഷകർക്കും വിശകലന വിദഗ്ധർക്കും അവരുടെ കണ്ടെത്തലുകളുടെ സ്വാധീനവും ധാരണയും വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.
