รูปแบบคําถามแบบสเกลเชิงเส้น (Linear Scale) คืออะไร

เจาะลึกสเกลเชิงเส้น: เครื่องมือวัดความคิดเห็นที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง

การวิจัยและการเก็บรวบรวมข้อมูลความคิดเห็นมักอาศัยเครื่องมือวัดที่หลากหลาย หนึ่งในเครื่องมือที่ได้รับความนิยมและใช้งานง่าย คือ สเกลเชิงเส้น (Linear Scale) ซึ่งเป็นวิธีการวัดที่ให้ผู้ตอบเลือกคะแนนเพียงค่าเดียวจากช่วงที่กำหนดไว้ ความเรียบง่ายนี้เองที่ทำให้สเกลเชิงเส้นเป็นที่นิยมใช้ในหลากหลายบริบท ตั้งแต่การสำรวจความพึงพอใจของลูกค้าไปจนถึงการประเมินประสิทธิภาพของโครงการต่างๆ

สเกลเชิงเส้นแตกต่างจากสเกลการวัดอื่นๆ เช่น สเกลลิเคิร์ท (Likert Scale) ที่ให้ผู้ตอบเลือกคะแนนหลายระดับ เช่น ตกลง/ไม่ตกลง, มาก/น้อย สเกลเชิงเส้นเน้นความต่อเนื่องและการวัดระดับความรู้สึกได้อย่างละเอียด โดยทั่วไปแล้ว สเกลเชิงเส้นจะแสดงเป็นเส้นตรงที่มีจุดกำหนดค่าต่างๆ เช่น 1-10 หรือ 0-100 ซึ่งแต่ละจุดแทนระดับความคิดเห็นหรือความรู้สึกที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น การใช้สเกล 1-7 เพื่อวัดความพึงพอใจในการบริการ โดย 1 แทนความพึงพอใจต่ำสุด และ 7 แทนความพึงพอใจสูงสุด

ข้อดีของการใช้สเกลเชิงเส้น:

• ความเรียบง่ายและเข้าใจง่าย: ผู้ตอบสามารถเข้าใจและตอบแบบสอบถามได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย ไม่ต้องใช้ความพยายามในการตีความคำถามหรือตัวเลือกมากนัก
• การวิเคราะห์ข้อมูลง่าย: ข้อมูลที่ได้จากสเกลเชิงเส้นสามารถวิเคราะห์ได้ง่าย โดยใช้สถิติเชิงพรรณนา เช่น ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ทำให้สามารถสรุปผลการวิจัยได้อย่างรวดเร็ว
• การวัดระดับความรู้สึกได้อย่างต่อเนื่อง: สเกลเชิงเส้นช่วยให้สามารถวัดระดับความรู้สึกหรือความคิดเห็นได้อย่างต่อเนื่อง ไม่ใช่เพียงแค่การแบ่งกลุ่มเป็นสองขั้ว เช่น ดี/ไม่ดี แต่สามารถบ่งบอกถึงระดับความรู้สึกที่แตกต่างกันได้อย่างละเอียด
• เหมาะสำหรับการเปรียบเทียบ: สเกลเชิงเส้นช่วยให้สามารถเปรียบเทียบความคิดเห็นหรือความรู้สึกระหว่างกลุ่มตัวอย่างต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ข้อควรระวังในการใช้สเกลเชิงเส้น:

• การกำหนดช่วงคะแนนที่เหมาะสม: การกำหนดช่วงคะแนนควรมีความเหมาะสมกับหัวข้อการวิจัย และควรระบุให้ชัดเจนว่าแต่ละคะแนนหมายถึงอะไร เพื่อป้องกันความสับสนของผู้ตอบ
• ความละเอียดของสเกล: การใช้สเกลที่มีความละเอียดมากเกินไปอาจทำให้ผู้ตอบรู้สึกสับสน ในขณะที่สเกลที่มีความละเอียดน้อยเกินไปอาจทำให้ข้อมูลไม่ละเอียดเพียงพอ
• การตีความผล: ควรระมัดระวังในการตีความผลการวิจัย เนื่องจากสเกลเชิงเส้นอาจไม่สามารถวัดความรู้สึกหรือความคิดเห็นได้อย่างสมบูรณ์ และควรพิจารณาปัจจัยอื่นๆ ที่อาจมีผลต่อผลการวิจัยด้วย

โดยสรุปแล้ว สเกลเชิงเส้นเป็นเครื่องมือวัดความคิดเห็นที่ทรงประสิทธิภาพ ความเรียบง่ายและความง่ายในการวิเคราะห์ทำให้เป็นที่นิยมใช้ในงานวิจัยและการเก็บรวบรวมข้อมูลต่างๆ อย่างแพร่หลาย อย่างไรก็ตาม การออกแบบและการใช้สเกลเชิงเส้นอย่างถูกต้องจำเป็นต้องคำนึงถึงข้อควรระวังต่างๆ เพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีคุณภาพและสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างเต็มที่