likert-scale-web

قالب مقياس ليكرت

استخدم مقياس ليكرت الخاص بنا ذا الخمس (أو السّبع) نقاط لقياس المواقف والمعرفة والقيم والآراء بدقّة أكبر.

Trusted by 65M+ users and leading companies

walt disney
asos
contentful
ubisoft
pepsico
macys
whirlpool
hanes
yamaha
docusign
liberty mutual
wp engine
accenture
bumble
delloite
hewlett packard
total
dropbox
walt disney
asos
contentful
ubisoft
pepsico
macys
whirlpool
hanes
yamaha
docusign
walt disney
asos
contentful
ubisoft
pepsico
macys
whirlpool
hanes
yamaha
docusign
liberty mutual
wp engine
accenture
bumble
delloite
hewlett packard
total
dropbox
walt disney
asos
contentful
ubisoft
pepsico
macys
whirlpool
hanes
yamaha
docusign

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.

  1. 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.

  2. 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. 

  3. 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. 

  4. 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. 

  5. 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. 

  6. 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.

الأسئلة الشّائعة حول قالب مقياس ليكرت
قالب مقياس ليكرت

ابدأ باستخدام هذا القالب الآن.

القوالب ذات الصلة
Bang for the Buck-web
استعرض
قالب العوائد الأفضل مقابل التّكاليف
Disney Creative Strategy Thumbnail
استعرض
قالب استراتيجيّة ديزني الإبداعيّة
Moscow Matrix Thumbnail
استعرض
قالب مصفوفة MoSCoW
2×2 Prioritization Matrix-thumb
استعرض
قالب مصفوفة تحديد الأولويّات 2x2
aws-architecture-diagram-thumb
استعرض
قالب مخطَّط بنية AWS
azure-demand-forecasting-thumb (5)
استعرض
قالب مخطَّط بنية Azure