قالب مقياس ليكرت
استخدم مقياس ليكرت الخاص بنا ذا الخمس (أو السّبع) نقاط لقياس المواقف والمعرفة والقيم والآراء بدقّة أكبر.
معلومات عن قالب مقياس ليكرت
مقياس ليكرت هو نظام تقييم يمكنك استخدامه لقياس البيانات المعقّدة وذات الطّابع الشّخصي مثل شعور الأشخاص حيال منتجك أو خدمتك أو تجربتك.
يمكن لعملائك (أو العملاء المحتملين، المشاركين كأشخاص خاضعين لمقابلة) اختيار ردود مُحتَمَلة لبيان أو سؤال يتم التعبير عنه إما بكلمات أو أرقام.
تتضمن أمثلة الرّدود مجموعة عبارات مثل "موافق بشدّة،" أو "محايد،" أو "موافق،" أو "غير موافق" أو "غير موافق تمامًا،" أو "راضٍ تمامًا" أو "غير راضٍ على الإطلاق". يمكنك كذلك استخدام الأرقام، مثل 1 = "موافق بشدّة"، 2 = "موافق" وما إلى ذلك.
الهدف هو طرح أسئلة محدّدة على عميلك لتحويلها إلى رؤى مستخدم سهلة التّفسير وقابلة للتّنفيذ.
واصل القراءة لمعرفة المزيد حول مقاييس ليكرت.
ما المقصود بمقياس ليكرت
مقياس ليكرت مقياسٌ من خمس (أو سبع) نقاط لخيارات الإجابة يطلب من عميلك أو الشّخص الذي تُجرى معه مقابلة الموافقة أو عدم الموافقة على بيان ما.
يفترض المقياس أن شدّة موقف الشّخص أو رأيه ذات نمط خطي، تتراوح بين الموافقة بشدّة وعدم الموافقة بشدّة، ويفترض أنه يمكن قياس المواقف.
على سبيل المثال، إما أن تُحسَب كل من الرّدود الخمسة (أو السبعة) من حيث عدد المرّات التي يتم فيها التّعبير عن المشاعر أو تكون لها قيمة رقميّة تُستخدم لقياس الموقف الذي يجري استكشافه.
يمكن أن تكون بيانات ليكرت مصدرًا موثوقًا للإشارة إلى كيفيّة تفكير الأشخاص وشعورهم، طالما أنك على دراية بإمكانيّة الموافقة عند الشّك فقط.
للحدّ من تأثير هذا التحيّز، يمكن للباحثين ...
صياغة الأسئلة كبيانات: يوفّر تقديم الحقائق إلى العملاء ليوافقوا عليها (أو يرفضوها) نظرةً ثاقبةً لجوانب مختلفة من عملك. وفقًا لذلك، تمنحك قيم متوسط النّتائج مقياساً عامًا للرّضا يمكنك تتبّعه بمرور الوقت ومحاولة تحسينه.
تضمين كلٍّ من البيانات الإيجابيّة والسلبيّة وتقييمها، ضمن أزواج، للحفاظ على التّوافق: بدلاً من قياس المشاعر مرّة واحدة، تحقّق مما إذا كان عملاؤك موافقين أو غير موافقين أو محايدين بشكل موثوق في أكثر من حالة واحدة.
متى يجب استخدام مقياس ليكرت
يمكن للباحثين في مختلف التخصّصات (من قسم تجربة المستخدم إلى قسم التّسويق إلى قسم تجربة العميل، على سبيل المثال) استخدام مقياس ليكرت لقياس بيانات الموافقة.
تبعاً لمنتجك أو خدمتك أو تجربتك، استخدم المقياس كذلك لقياس ما يأتي:
الموافقة: أوافق بشدّة → لا أوافق إطلاقًا
التّكرار: غالبًا → أبدًا
الجودة: جيدة جدًا → سيئة جدًا
الاحتماليّة: بالتأكيد → إطلاقًا
الأهمّية: مهم جدًا → غير مهم
اطلب الموافقة أو عدم الموافقة على بيانات متعدّدة من الأشخاص للحصول على قياس أكثر دقّة لردود الجميع. ثم اجمع ردود الشّخص أو قم بتقدير متوسّط تلك الردود.
أنشئ مقياس ليكرت الخاص بك
من السّهل إنشاء مقياس ليكرت. أداة اللّوحة البيضاء من منصّة Miro هي المخطّط الأمثل لإنشائه ومشاركته. ابدأ بتحديد قالب مقياس ليكرت، ثم اتبع الخطوات الآتية لإنشاء القالب الخاص بك.
حدّد ما ترغب بقياسه على مقياس ليكرت الخاص بك. يُعد هذا الأساس للوحة Miro الخاصّة بك. تأكّد من أن ما تقيسه يمكن قياسه بناءً على قوّة الآراء أو المواقف أو المشاعر أو التّجارب. يجب أن يرى العملاء طرفين نقيضين واضحين (إيجابي وسلبي) ونقطة وسط محايدة.
قم بإنشاء أو تحرير بيانات أو أسئلة مؤشّر مقياس ليكيرت. يعمل المقياس بشكل أفضل عندما تحاول العثور على أفكار العملاء التي لا يمكن فهمها بإجابة واحدة فقط. يمكن أن يكون البيان على سبيل المثال، "أرهقني عدد العناصر الموجودة في قائمة الوجبات الجاهزة". يحاول كلُّ بيان (أو كل سؤال) اكتشاف ما يشعر به عميلك بالفعل.
حدّد مقاييس استجابة ليكرت. كحدٍّ أدنى، يمكنك أن تجعل هدفك المقياس ذي الخمس نقاط. كحدِّ أقصى، يمكنك أن تجعل هدفك المقياس ذي السبع نقاط. يمكن أن يؤدي أي انخفاض أو زيادة إلى التّأثير في قابليّة القراءة. اختر لغة بسيطة وواضحة مع فئات مختلفة، مثل "موافق - غير موافق"، "مفيد - غير مفيد"، "دائمًا - أبدًا". قم بإضافة ملاحظات لاصقة أو حذفها (يمكن استخدامها كنقاط وفئات) وفقًا لذلك.
الاختبار المسبق مع فريقك. شارك لوحة منصّة Miro مع فريقك للتحقّق من أي أسئلة غير واضحة أو بيانات تمّت صياغتها على نحو غير ملائم أو فئات مكرّرة. اسأل فريقك إن كان كل عنصر في المقياس يمكن أن يساعدك في جمع ردود الفعل القابلة للتّنفيذ. إذا لم يكن كذلك، قم بمراجعة ذلك العنصر أو احذفه.
قم بإجراء الاختبار (وإعادة الاختبار) عند الحاجة. قم بدعوة المشاركين في لوحة Miro الخاصّة بك واطلب منهم الردّ على كل بيان أو سؤال. استخدم خاصيّة التصويت بالنّقاط. يجب أن تستمر في تحسين عمليّة جمع البيانات مع مرور الوقت. ابدأ باستخدام مجموعة صغيرة من المشاركين يمثّلون مجموعة أكبر تحاول التعرّف عليها. قم بتحسين- أو توسيع - مقياس النّقاط ولغة الفئة بعد الحصول على تعليقات المستخدمين وحساب النّتائج.
قم بتنظيم نتائج مسح مقياس ليكرت واستيرادها بشكل بصري من المصادر الأخرى. منصّة Miro. قم باستيراد نتائج المسح حسب الحاجة على لوحة منصّة Miro الخاصة بك، لمشاركتها ومراجعتها مع فريقك.
ابدأ باستخدام هذا القالب الآن.
قالب مخطَّط بنية AWS
: يعمل بشكل أفضل مع
Software Development, Diagrams
قالب مخطَّط بنية AWS هو تمثيلٌ مرئي لإطار عمل AWS، كما أنه يترجم أفضل الممارسات عند استخدام بنية Amazon Web Services. يمكنك الآن الحصول على نظرة عامّة على بنية AWS الخاصّة بك باستخدام قالب مخطَّط بنية AWS من منصّة Miro، وتتبّع الحلول السّحابيّة الخاصّة بك بسهولة، وتحسين العمليّات بشكل لم يسبق له مثيل.
لوحة SAFe Roam
: يعمل بشكل أفضل مع
Agile Methodology, Operations, Agile Workflows
لوحة SAFe Roam هي إطار عمل لإبراز المخاطر. تمنحكم أنت وفريقك مساحة مشتركة لملاحظة المخاطر وتسليط الضّوء عليها، حتى لا يتمّ تجاهلها. تساعد لوحة ROAM الجميع على النّظر في احتماليّة وقوع المخاطر وتأثيرها، وتحديد المخاطر ذات الأولويّة المنخفضة مقابل المخاطر ذات الأولوية العالية. المبادئ الأساسيّة للوحة SAFe (إطار عمل أجايل المتدرِّج) هي: تقديم حلول فعّالة من حيث التّكلفة، وتطبيق أنظمة التّفكير، وافتراض أن الأمور ستتغيّر، والبناء بشكل تدريجي، وبناء المراحل الرّئيسية اعتماداً على تقييم أنظمة العمل، ووضْع تصوُّر لّلأعمال قيد التنفيذ والحدّ منها.
قالب مصفوفة أيزنهاور
: يعمل بشكل أفضل مع
Leadership, Strategic Planning, Prioritization
هل لديك قائمة هائلة من المهام؟ رتّبها بحسب الأولويّة استنادًا إلى عاملين رئيسَين: مدى الحاجة إليها وأهمّيتها. نجحت مع الرّئيس الأمريكي دوايت ديفيد أيزنهاور، ويمكن أن تنجح معك—سيساعدك إطار اتّخاذ القرار هذا في معرفة من أين تبدأ وكيف تخطّط ليومك. باستخدام القالب الخاص بنا، يمكنك بسهولة إنشاء مصفوفة أيزنهاور ذات أربعة مجالات رئيسيّة (افعل وجَدْوِل وفوِّض ولا تفعل) وأَعِد النّظر فيه خلال اليوم تماشياً مع تغيُّر أولويّاتك.
قالب سباق العلامة التّجارية لمدّة ثلاث ساعات
: يعمل بشكل أفضل مع
Marketing, Workshops, Sprint Planning
قبل أن يؤمن العملاء بعلامتك التّجارية، يجب أن يؤمن فريقك بها. هذا هو المكان الذي تحقِّق فيه سباقات العلامة التّجارية المعجزات. سيساعد سباق العلامة التّجارية، الذي تمّ التّرويج له من قِبَل الفريق في Google Ventures، فريقَك في فرز جميع الأفكار المختلفة حول علامتك التّجاريّة والتّوافق مع المكوّنات الأساسيّة لها—قيمك وجمهورك وشخصيّتك وبيان مهمّتك وخارطة الطّريق والمزيد. سواء كنت تعمل على بناء علامة تجاريّة جديدة أو تجديد علامة تجاريّة حاليّة، تُعد سباقات العلامة التّجارية الخيار الأمثل للأحداث المهمّة مثل اختيار اسم شركتك أو تصميم شعار أو التّعاقد مع وكالة أو صياغة بيان.
قالب التّنبُّؤ بالطّلب في Azure
: يعمل بشكل أفضل مع
Software Development, Diagrams
سيعرض مخطَّط التّنبُّؤ بالطّلب في Azure بنية التّنبّؤ بالطّلب، مما يسهّل عليك توقُّع استهلاك البيانات، والتّكاليف، ونتائج التنبُّؤ. Azure هو منصّة الحوسبة السّحابية من Microsoft، وهو مصمَّم لتوفير الخدمات المستندة إلى السّحابة مثل التّخزين عن بُعد واستضافة قاعدة البيانات وإدارة الحسابات المركزيّة. يوفِّر Azure أيضًا إمكانات جديدة مثل الذّكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء (IoT).
قالب الموجز الإبداعي
: يعمل بشكل أفضل مع
Design, Marketing, Desk Research
حتى المفكّرون المبدعون (أو ربما المفكّرون المبدعون بشكل خاص) يحتاجون إلى إرشادات واضحة لدفع أفكارهم في اتجاهات مثمرة وقابلة للاستخدام. وتنشأ هذه الإرشادات عن الإبداع الجيّد، مع معلومات تتضمّن الجمهور المستهدَف، والأهداف والجدول الزّمني والميزانيّة بالإضافة إلى نطاق ومواصفات المشروع نفسه. يُعدُّ الموجز الإبداعي الأساسَ لأيّ حملة تسويقيّة أو إعلانيّة، فهو الخطوة الأولى في إنشاء المواقع الإلكترونيّة ومقاطع الفيديو والإعلانات والشّعارات وغير ذلك الكثير. يتمّ إعداد الموجز بصورة عامّة قبل البدء بالمشروع، وهذا القالب سيجعل الأمر سهلاً.