ការសិក្សាករណីសិក្សា - ការចំណាប់អារម្មណ៍អ្នកប្រើប្រាស់របស់អតិថិជនសម្រាប់ឧបករណ៍ឌីជីថល
អតិថិជនផ្នែកស្រាវជ្រាវទីផ្សារបានស្នើសុំឱ្យមានការស្ទង់មតិមួយដើម្បីស្វែងរកឥរិយាបថអតិថិជនអំពីការប្រើប្រាស់វេទិកាបច្ចេកវិទ្យាសម្រាប់ការចែកចាយមាតិកា។ ការស្ទង់មតិនេះនឹងត្រូវធ្វើឡើងក្នុងរយៈពេលច្រើនខែដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យពីរបៀបដែលការផ្លាស់ប្តូរបច្ចេកវិទ្យានិងការអនុវត្តមានឥទ្ធិពលលើការយល់ឃើញអាកប្បកិរិយានិងអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកចូលរួមក្នុងការស្ទង់មតិ។ ទិន្នន័យបរិមាណនិងគុណភាព ត្រូវបានស្នើសុំដោយអតិថិជនស្រាវជ្រាវទីផ្សារ។ ការជ្រើសរើសគំរូចៃដន្យ នឹងត្រូវបានប្រើដើម្បីជ្រើសរើសអ្នកចូលរួមក្នុងការស្ទង់មតិដោយបង្កើត គំរូប្រូបាប ដែលនឹងអនុញ្ញាតឱ្យមានការប្រើប្រាស់ស្ថិតិ inferential ទៅនឹងទិន្នន័យ។ ការជ្រើសរើសគំរូចៃដន្យអាចជួយ កាត់បន្ថយភាពលំអៀងប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព ។
ឧទាហរណ៏នៃមាត្រដ្ឋាន Likert 5 ចំណុច
មាត្រដ្ឋាន Likert 5 ចំណុចអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីកត់ត្រាការឆ្លើយតបរបស់អ្នកចូលរួមក្នុងការស្ទង់មតិ។ (ឈ្មោះ Likert ត្រូវបានគេនិយាយថា "Lick-urt" ចាប់តាំងពីវាជានាមត្រកូលរបស់បារាំង។ ) ខ្នាត Likert គឺជាកំណែនៃមាត្រដ្ឋានចំណាត់ថ្នាក់រួមមួយដែលត្រូវបានកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធក្នុងវិធីមួយដែលជួយឱ្យការ បម្លែងអត្ថបទឆ្លើយតបទៅនឹងប្រភេទ ដែលអាច កំណត់បាន ដែលអាចត្រូវបានកំណត់។ សង្ខេបដើម្បីឆ្លុះបញ្ចាំងពីភាពខុសគ្នានៃការឆ្លើយតបបុគ្គលឬសរុប។
ទោះបីជាមិនមាន ចម្លើយ ត្រឹមត្រូវដែល ភ្ជាប់ទៅនឹងធាតុសំណួរ ក៏ដោយមាត្រដ្ឋានចំណាត់ថ្នាក់បូកសរុបមានភាពជឿជាក់ប្រសើរជាងមាត្រដ្ឋានអត្រាតែមួយដែលមានទំនួលខុសត្រូវ។
ខាងក្រោមនេះគឺជាសំណួរឧទាហរណ៍ដែលអាចត្រូវបានប្រើក្នុងការស្ទង់មតិនេះ។
មាតិកាវីដេអូគឺលម្អិតគ្រប់គ្រាន់ដែលខ្ញុំមិនចាំបាច់អានមាតិកាគេហទំព័រ។
__ ពិតជាយល់ស្រប __ __ ថ្នាក់ដឹកនាំ __ មិនយល់ព្រម __ មិនពេញចិត្ត
បន្ទាប់ពីមើលវីដេអូខ្ញុំតែងតែទៅកាន់គេហទំព័រដើម្បីទទួលបានព័ត៌មានស៊ីជម្រៅ។
__ ពិតជាពិត __ មានលក្ខណៈពិត __ មិនត្រឹមត្រូវ __ ខ្លះៗមិនមានគ្រោះថ្នាក់ __ មិនមានភាពមិនច្បាស់លាស់
អតិថិជនមានបទពិសោធន៍គុណភាពខ្ពស់ដោយប្រើកម្មវិធី UI / UX នៅលើគេហទំព័រអាជីវកម្ម។
__ ញឹកញាប់ដង __ ញឹកញាប់ __ ជួនកាល __ ជាញឹកញាប់ __ មិន
ឧទាហរណ៍ត្រូវបានធ្វើទ្រង់ទ្រាយយោងទៅតាមទំហំ Likert 5 ចំណុច។ ដោយសារមនុស្សមានទំនោរគិតថាគិតពីចំនួនធំជាងដែលបង្ហាញពីកិច្ចព្រមព្រៀងកាន់តែច្រើនឬ "ភាពស្មោះត្រង់" នោះមាត្រដ្ឋានត្រូវបានកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធដូច្នេះនៅពេលដែលពិន្ទុត្រូវបានសរុបលេខទូរស័ព្ទត្រូវបានអានថាត្រូវបានតម្រឹមឬស្របតាម ធាតុសំណួរ (ដែលពិតជាពិតជា សេចក្តីថ្លែងការណ៍មិនមែនជាសំណួរទេ) ។
5 = យល់ស្រប 4 = យល់ស្រប 3 = អព្យាក្រឹត 2 = មិនយល់ស្រប 1 = មិនយល់ស្របទាំងស្រុង
5 = ពិតត្រង់ 4 = ភាពត្រឹមត្រូវខ្លះ 3 = អព្យាក្រឹត 2 = មិនទៀងទាត់ 1 = មិនពិតទាល់តែសោះ
5 = ជានិច្ច 4 = ញឹកញាប់ 3 = ជួនកាល 2 = មិនសូវ 1 = មិនដែល
តើទិន្នន័យ Likter Data អាចត្រូវបានបកស្រាយយ៉ាងដូចម្តេច?
ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយវាជាការសំខាន់ដែលត្រូវទទួលស្គាល់ថាឧបសគ្គចម្បងមួយនៃពិន្ទុសរុបនៃចំនួនតាមលំដាប់ពីមាត្រដ្ឋាន Likert គឺថាពិន្ទុនោះមានន័យដែលមិនមានន័យថាតំណាងឱ្យទំហំពិតប្រាកដណាមួយ។ ចំពោះទិន្នន័យបរិមាណដែលបានមកពីការបូកសរុបពិន្ទុអ្នកឆ្លើយសំណួរសម្រាប់ធាតុសំណួរនីមួយៗ ការវិភាគស្ថិតិនឹងត្រូវបានប្រើប្រាស់ ដើម្បីកំណត់ទំនាក់ទំនងរវាងចម្លើយទៅនឹងសំណួរ។
ដូច្នោះហើយស្ថិតិអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីផ្តល់ព័ត៌មានអំពីអត្រាដែលអាចទទួលយកបាននៃភាពជឿជាក់សុពលភាពនិងភាពប្រែប្រួល។ ឧទាហរណ៍អ្នកស្រាវជ្រាវទីផ្សារភាគច្រើនទទូចថាទិន្នន័យពីមាត្រដ្ឋាន Likert ឆ្លងកាត់អាល់ហ្វារបស់ Cronbach ឬការសាកល្បង Kappa នៃទំនាក់ទំនងនិងសុពលភាព។
ប្រភព:
Jupp V. (2006) ។ វចនានុក្រម SAGE នៃវិធីសាស្រ្តស្រាវជ្រាវសង្គម។
Likert, R. (1932) ។ បច្ចេកទេសមួយសម្រាប់ការវាស់ស្ទង់អាកប្បកិរិយា។ បណ្ណសារចិត្តវិទ្យា 140 (55) ។
Martinez-Martin, P. (ឆ្នាំ 2010, ថ្ងៃទី 15 ខែកុម្ភៈ) ។ មាត្រដ្ឋានសមាសធាតុផ្សំ។ ទិនានុប្បវត្តិវិទ្យាសាស្រ្តសរសៃប្រសាទ, 289 (1-2), 7-11 ។ doi: 10.1016 / j.jns.2009.08.013 ។
Zikmund, WG, Babin, BJ, Carr, JC និង Griffin, M. (2013) ។ វិធីសាស្រ្តស្រាវជ្រាវពាណិជ្ជកម្ម (លើកទី 9) ។ Mason, OH: ខាងត្បូងនិងខាងលិច។