إذا كنت تبحث عن إنشاء استبيان لقياس ما يشعر به الجمهور حقًا تجاه منتجك أو خدمتك، ففكر في تضمين مقياس ليكرت. من خلال استخدام مقياس ليكرت — وهو في الأساس مقياس تقييم يساعد على قياس آراء الأشخاص ومستويات الرضا العامة لديهم — مما يساعدك على جمع ملاحظات أكثر دقة وقيمة يمكن الاستفادة منها في اتخاذ قرارات الأعمال المستقبلية. وهناك العديد من الأمثلة التي توضح مدى فعالية مقاييس ليكرت في تحقيق ذلك.
واحد من أفضل وأشهر أنواع مقاييس ليكرت هو المقياس الخماسي، لأنه يوفّر للمستجيبين عددًا مناسبًا من الخيارات: خياران إيجابيان (مثل: أوافق بشدة وأوافق)، وخياران سلبيان (لا أوافق بشدة ولا أوافق)، بالإضافة إلى خيار محايد.
يمكن أن توفر مقاييس ليكرت عددًا من الفوائد:
- سهل الفهم والاستخدام.
- لا يستغرق وقتًا طويلًا للإجابة.
- يوفّر عرضًا سريعًا وواضحًا لتوزيع البيانات.
- يساعد على قياس آراء العملاء ومستويات رضاهم بصورة رقمية.
إليك شرح مفصل لكيفية عملها.
إنشاء مقياس ليكرت الخماسي
للحصول على فكرة أوضح عن كيفية إنشاء وتحليل مقياس ليكرت الخماسي، لنفترض أنك تريد إعداد استبيان لمقابلة إنهاء الخدمة بهدف فهم السبب وراء الزيادة الأخيرة في معدل استقالة الموظفين في شركتك. قد تكون لديك بعض التوقعات بشأن أسباب هذه الزيادة، لكنك تفضــل الاستناد إلى بيانات فعلية تدعم ملاحظاتك استعدادًا لاجتماع الموظفين القادم.
يمكن أن يتضمن الاستبيان، في صورته الأساسية، خمسة جوانب رئيسية يقيّمها الموظفون، مع إمكانية إضافة المزيد من الأسئلة إذا أردت تحليلًا أكثر تفصيلًا. وتشمل هذه الجوانب: التوازن بين العمل والحياة، العلاقة مع الزملاء، العلاقة مع الإدارة، الراتب، ومرونة ترتيبات العمل (مثل ما إذا كانت مؤسستك تسمح للموظفين بالعمل عن بُعد). وبناءً على الإجابات التي تتلقاها، يمكنك تقييم أي عامل كان الأكثر تأثيرًا في قرارهم بالاستقالة.
بمجرد إضافة خيارات الإجابة إلى استبيان مقابلة الخروج، يجب أن يبدو مثل نموذج الاستبيان التالي (تم إنشاؤه باستخدام أداة إنشاء النماذج عبر الإنترنت من Jotform).
تحليل مقياس ليكرت الخماسي
الآن بعد أن جمعت جميع الاستبيانات من الموظفين السابقين، حان وقت تحليل النتائج من خلال حساب المنوال، وهو ما يحدد القيمة التي تظهر أكثر من غيرها في مجموعة البيانات.
من خلال إسناد قيم رقمية لكل مستوى من مستويات التقييم — بحيث تمثل 1 = “أثّر بشدة في رغبتي بالبقاء”. 5 = “أثّر بشدة في قراري بالمغادرة” — يمكنك تحويل آراء المشاركين إلى بيانات رقمية تساعدك على قياس مدى تأثير كل عامل في قرارهم، وكذلك تقييم تجربتهم الوظيفية بشكل عام.
ولتوضيح ذلك، لنفترض أنك وزّعت استبيان مقابلة إنهاء الخدمة على خمسة موظفين، وكانت إجاباتهم كما يلي:
- الشخص 1
- التوازن بين العمل والحياة = 2
- العلاقة مع الزملاء = 3
- العلاقة مع الإدارة = 4
- الراتب = 5
- عدم مرونة ترتيبات العمل = 3
- الشخص 2
- التوازن بين العمل والحياة = 4
- العلاقة مع الزملاء = 5
- العلاقة مع الإدارة = 3
- الراتب = 3
- عدم مرونة ترتيبات العمل = 2
- الشخص 3
- التوازن بين العمل والحياة = 1
- العلاقة مع الزملاء = 1
- العلاقة مع الإدارة = 5
- الراتب = 5
- عدم مرونة ترتيبات العمل = 5
- الشخص 4
- التوازن بين العمل والحياة = 1
- العلاقة مع الزملاء = 2
- العلاقة مع الإدارة = 4
- الراتب = 5
- عدم مرونة ترتيبات العمل = 5
- الشخص 5
- التوازن بين العمل والحياة = 3
- العلاقة مع الزملاء = 2
- العلاقة مع الإدارة = 4
- الراتب = 4
- عدم مرونة ترتيبات العمل = 5
بعد ذلك، اضرب القيمة الرقمية لكل مستوى تقييم في عدد المشاركين الذين اختاروه.
لنبدأ بالتوازن بين العمل والحياة:
| الشعور | القيمة العددية | الاستجابات | المجموع |
|---|---|---|---|
| أثّر بشدة في رغبتي بالبقاء | 1 | 2 | 2 |
| أثّر قليلاً في رغبتي بالبقاء | 2 | 1 | 2 |
| محايد | 3 | 1 | 3 |
| أثر قليلاً على مغادرتي | 4 | 1 | 4 |
| أثر بشدة على مغادرتي | 5 | 0 | 0 |
ثم قم بجمع الإجماليات وقسمة هذا الرقم على إجمالي عدد المستجيبين للحصول على درجة التوجه: 2 + 2 + 3 + 4 + 0 = 11. وبقسمة 11 على 5 مشاركين، يكون متوسط الدرجة 2.2.
وبما أن القيمة 2 تعني “أثّر بدرجة طفيفة في رغبتي بالبقاء”، فيمكنك الاستنتاج بثقة أن التوازن بين العمل والحياة الشخصية ليس على الأرجح السبب وراء ارتفاع معدل استقالة الموظفين. بل يبدو أنه يُعد من مزايا العمل في شركتك.
من خلال تكرار نفس الخطوات للفئات الأربع الأخرى، يمكنك معرفة ما يلي:
- بدرجة شعور تبلغ 2.6 (“أثر بشكل طفيف في بقائي” مع ميل طفيف نحو منطقة “محايد”)، من المرجح أن الموظفين السابقين لم يغادروا بسبب علاقتهم بزملائهم.
- بناءً على درجة شعور تبلغ 4 (“أثر بشكل طفيف في استقالتي”)، لا يبدو أن لدى الموظفين السابقين أفضل علاقة مع الإدارة. وعلى الرغم من أن هذا ليس العامل الوحيد الذي يدفعهم نحو ترك العمل، إلا أنه بالتأكيد يستحق البحث والتعمق فيه.
- بدرجة شعور تبلغ 4.4 (“أثر بشكل طفيف في استقالتي”)، كان الراتب بالتأكيد عاملًا دفع موظفيك السابقين إلى البحث عن عمل في مكان آخر. فكر في إجراء بعض الأبحاث لمعرفة مدى توافق رواتب شركتك ومزاياها مقارنة بالشركات الأخرى في مجالك.
- أخيرًا، وبدرجة شعور تبلغ 4.8 (“أثر بشكل طفيف في استقالتي”)، تُعد مرونة ترتيبات العمل أقرب ما يكون في تحليلك إلى تحديد السبب الجذري لمشكلة دوران الموظفين لديك. وعلى الرغم من أنها ليست 5 (“أثر بقوة في استقالتي”)، إلا أنها قريبة من ذلك، لذا قد يكون الوقت مناسبًا للتفكير في طرق لإنشاء بيئة عمل أكثر مرونة وقدرة على التكيف.
بالإضافة إلى ذلك، يمكنك حساب متوسط درجة التوجه للاستبيان بالكامل من خلال جمع متوسط درجات جميع الفئات، ثم قسمة الناتج على إجمالي عدد الفئات:
(2.2 + 2.6 + 4 + 4.4 + 4.8) ÷ 5 = 3.6
وبذلك تحصل على متوسط درجة توجه يبلغ 3.6 لاستبيان مقابلة إنهاء الخدمة بالكامل.
وعلى الرغم من أن 3.6 (“محايد” مع ميل نحو “أثر بشكل طفيف في استقالتي”) قد لا تبدو مهمة بشكل خاص، إلا أنها تشير إلى أن العوامل التي تسأل عنها تؤثر بالفعل على معدل استقالة الموظفين، لذا فأنت تسير في الاتجاه الصحيح مع هذا الاستبيان.
إذا كانت درجة الشعور الإجمالية لديك 1 أو 2، على سبيل المثال، فلن تكون قد جمعت الكثير من المعلومات حول أسباب مغادرة موظفيك. بدلًا من ذلك، ستحتاج إلى تغيير العوامل في استبيانك لتضييق نطاق أسباب استقالة الموظفين بشكل أفضل.
سواء كنت تُجري استبيانات للمدارس، أو الموظفين، أو حملات التسويق، أو تقييمات المنتجات، فإن الاستبيانات تجعل جمع البيانات وتحليلها أكثر سهولة، وتساعد على تحويل النتائج إلى خطوات عملية قابلة للتنفيذ. والآن، بعد أن أصبحت على دراية بكيفية استخدام مقياس ليكرت خماسي النقاط، يمكنك إنشاء استبياناتك الخاصة بثقة.
فقط لكي تعلم
إذا كنت تريد إنشاء استبيانات مقياس ليكرت الخاصة بك، يمكنك استخدام منشئ مقياس ليكرت من Jotform.
كتابة تعليق: