Матрица Эйзенхауэра: инструкция по применению | GeekBrains
Пример планирования важных дел
5 минут
11560
Автор статьи
Дмитрий Зверев
Автор статьи
Дмитрий Зверев
https://gbcdn.mrgcdn.ru/uploads/post/2737/og_image/7799018bc6154bdc9b94a0ebdb4dafe5.png
«Тем ли я занят?» — такой вопрос время от времени возникает в голове у каждого. В ту ли корзину я складываю свои мысли и энергию? Верны ли мои способы достижения целей? Оптимальна ли операционка? Ответы на эти вопросы даёт простой, но эффективный метод расстановки приоритетов, — Матрица Эйзенхауэра. Об этой технике приоритезации пойдёт речь в посте.
- Кто придумал матрицу и зачем она нужна
- Как работать с матрицей
- Квадрат А
- Квадрат B
- Квадрат C
- Квадрат D
Генерал, а затем и президент США Дуайт Эйзенхауэр разработал для себя систему, которая помогала ему приоритизировать дела государственной важности.
Стивен Кови, автор семи навыков, обратил на неё внимание и популяризировал в своей книге.
Цель матрицы заключается в том, чтобы разделить дела на более и менее важные. Так получается четыре квадрата, для каждого из которых разработаны рекомендации по планированию.
Матрица Эйзенхауэра
Алгоритм приоритезации прост: нужно определить, к какому из четырёх квадратов отнести дело, и поставить его в расписание в соответствии с этим. Чтобы быстрее разобраться, пост иллюстрирован фрагментами фильма «В погоне за счастьем». Его главный герой в ситуации острого цейтнота сталкивается с каждым из типов дел.
Квадрат А
Наиболее срочные и важные дела.
К первому квадрату относятся:
- форс-мажоры,
- запланированные на это время дела,
- а также те задачи, которые оптимально решить в заданное время.
Если у вас в бизнес-центре отключили электричество, то все остальные дела отходят на второй план, — вы восстанавливаете связь и файлы.
На форс-мажоры следует закладывать время в среднесрочный период. По примеру заложенных в цену потерь супермаркета.
Дела, поставленные в график, такие как встречи, конференции и прочее следует выполнять согласно календарю. Иногда их можно передвинуть при появлении более срочных и важных дел.
Моя сестра считает время с 5:30 до 7:00 утра наилучшим, так как с собакой ещё можно не гулять, все спят, пространство принадлежит только ей. Несмотря на то, что впереди весь день, важно и срочно сделать наиболее сложное дело в этот период. Потом возможности в покое заняться чем-то творческим или требующим полного погружения не представится. Конечно, работа ранним утром требует саморегуляции, о которой я писал в посте об эмоциональном интеллекте.
Безусловно, в контексте дедлайна, все задачи к нему относящиеся, так же ставятся в квадрат А. Но не следует забывать и о возможностях. Например, прямо сейчас вы успеете переговорить с начальником, он как раз освободился и не занят, — важно и срочно, квадрат А! Так герой фильма успевал ловить мгновение и строить связи по ходу решения своих задач.
Кадр из фильма «В погоне за счастьем»
А теперь попрактикуемся. Если заполнить матрицу из задач в примерах, то получится примерно так:
Квадрат B
Менее срочные, наиболее важные дела.
Со срочностью всё более-менее понятно. Большой вопрос однако, — ваши критерии для определения важности. Задумайтесь о них, возможно, это потенциальная финансовая выгода или жизненная гармония. Но для дальнейшей работы над матрицей такие критерии нужно понимать. Это ваше видение.
В современном мире, как декларирует Стивен Кови, необходимо быть проактивным, то есть действовать на опережение. Для этого требуется как можно быстрее справиться с делами квадрата A для поддержания на плаву, и устремиться к развитию — делам из квадрата B. Поэтому герой фильма несмотря на цейтнот, успевал готовиться к экзамену, изучать устройство медицинского оборудования и даже учиться собирать кубик Рубика.
Кадр из фильма «В погоне за счастьем»
Быть успешным в XXI веке — значит постоянно развивать человеческий капитал: связи, образование, исследования, прогоны, новые идеи, развитие, улучшение условий жизни.
То есть делать то, что вам стратегически важно.
Ко второму квадрату приоритетов также необходимо отнести собственно планирование, восстановление сил и улучшение условий своей жизни. Чем больше вы находитесь в квадрате B, тем более быстры и точны на своём пути. Хороший пример квадрата B, — найти хорошего наставника или ментора.
Бэклог второго квадрата необходимо постоянно наращивать, изучая посты профессионалов на фейсбуке, читая новые книги, посещая конференции и форумы. Быть проактивным означает ещё и действовать в зоне влияния, то есть только там, где вы можете получить ощутимый эффект. Возможно, для вас это просто изучать истории успеха, похожие на желаемую.
Вернёмся к нашей матрице и заполним квадрат B задачами, которые стратегически важны для вашего развития, например:
Квадрат C
Срочные и менее важные дела.
Такие дела, как проверка документов и контактов, подготовительная работа и всё то, что могут за вас сделать другие, стоит делегировать.
Это примеры из третьего квадрата матрицы Эйзенхауэра. Также в это поле попадают все отвлекающие факторы, о борьбе с которыми я писал в посте о прокрастинации.
Иногда стоит умело избежать помощи или отложить её, перенести встречу для обсуждения второстепенных вопросов или спросить супервайзера о его приоритетах и согласен ли он своей просьбой снизить приоритет того, чем вы занимаетесь прямо сейчас. Избежать ненужных конфликтов в таких ситуациях поможет мой пост о конфликтологии.
Любопытный пример из кинофильма: герой не вешал трубку и не пил воду из кулера, чтобы быстрее успеть обзвонить клиентскую базу и завершить рабочий день за шесть часов вместо восьми.
Кадр из фильма «В погоне за счастьем»
Относясь ко времени как к ресурсу, нужно задумываться не только о том, во что выгодно вложить время (квадраты А и B), но и об оптимизации. Задумайтесь о том, что поглощает ваше время, на чём можно сэкономить.
В нашей матрице оказались такие задачки: покупка нового чехла на телефон, поздравление секретаря и оформление презентации.
Часть из них можно смело делегировать или убрать из своего ToDo-листа — например, поздравление:
Квадрат D
Менее срочные и менее важные дела.
Вопрос: находит ли гуру приоритезации время для соцсетей, забавных роликов и приятных мелочей? – Да. Стивен Кови сравнивает такие пустяки с маленькими камнями и песчинками, которые заполняют сосуд времени нашей жизни до полного объема.
Кадр из фильма «В погоне за счастьем»
Но! Только если сперва сложить первые большие камни из других квадратов матрицы Эйзенхауэра. Если же всегда сперва заполнять день не срочными и не важными делами, то для главного — места не останется. А сразу необходимо делать главное!
Из маленьких приятных моментов и состоит наша жизнь. Главное, держать курс на свою цель, по пути и в перерывах успевая ею насладиться. Помните, даже отдых должен быть эффективным, если он подпитывает ваше движение к целям.
Так, в квадрате D могут оказаться такие задачки:
Подробнее о soft skills и других темах можно узнать на моём YouTube-канале.
В следующий раз расскажу о техниках мотивации.
Хотите вывести управленческие скилы на новый уровень, сделав их важной частью своей работы? Тогда приглашаем вас на факультет проджект-менеджмента GeekBrains, где преподаёт автор этой статьи.
менеджмент, тайм-менеджмент, планированиеНашли ошибку в тексте? Напишите нам.
Математика для анализа данных | Открытые видеолекции учебных курсов МГУ
Курс «Математика для анализа данных» является составляющей частью серию кусов по ИИ в МГУ.
Программа курса:
1. Число, вектор, матрица и операции с ними. Напоминание об оценке сложности вычислений. Нормы векторные и матричные и их свойства.
2. Унитарные матрицы, ранг матрицы, концепция малоранговой аппроксимация, SVD. Приложения: аппроксимация функции многих переменных, сжатие изображений, рекомендательные системы.
3. Системы линейных уравнений.
Метод Гаусса, LU разложение и их свойства. Обратная матрица, число обусловленности.
4. Разреженные матрицы, способы их хранения. Графы, их свойства и типичные задачи. Приложения: потоки, разрезы, клики.
5. Введение в итерационные методы решения линейных систем большой размерности. Примеры методов (Ричардсон, Чебышев и CG) и идеи их получения.
6. Разложение по собственным векторам. QR разложение и QR алгоритм. Степенной метод. Задача кластеризации и кластеризация вершин графа.
7. Тензоры и их свойства. Классические тензорные разложения: разложение Таккера, каноническое разложение, TT-разложение. Приложения: сжатие данных, ускорение вычислений.
Список всех тем лекций
Лекция 1. Арифметика чисел с плавающей точкой. Векторы и операции над ними. Векторные нормы.
План лекции
Арифметика чисел с фиксированной и плавающей точкой
Векторы, матрицы и что с ними можно делать
Функции и их суперпозиции
Семинар 1.
Числа с плавающей точкой. Векторы и их свойства. Нормы.
Пример сложения чисел в формате плавающей точки
Суммирование ряда
Лекция 2. Матрицы и операции с ними. Матричные нормы. Ранг матрицы, малоранговая аппроксимация, SVD.
Семинар 2. Вычисление произведения матриц.
Произведение матриц
Приложение: рекомендательные системы
Лекция 3. Линейные системы.
Линейные системы
Обратная матрица
Метод Гаусса
Симметричные положительно определённые матрицы
Семинар 3.
Решение линейных систем.
Лекция 4. Число обусловленности. QR разложение и линейная задача наименьших квадратов.
План лекции
Устойчивость решения линейных систем
Число обусловленности
QR разложение
Производная и градиент: напоминание
Линейная задача наименьших квадратов и способы её решения
Семинар 4. Решение линейных систем, обратная матрица.
Основные факты (напоминание)
Задача 1
Доказательство формулы Шермана-Моррисона-Вудбери
Определение координат по дополнительным измерениям
Постановка линейной задачи наименьших квадратов
Закон Мура
Лекция 5.
Разреженные матрицы и решение больших разреженных систем.
План лекции
Плотные неструктурированные матрицы и распределённое хранение
Разряженные матрицы и форматы их представления
Быстрая реализация умножения разряженной матрицы на вектор
Метод Гаусса для разряженных матриц: упорядоченность
Семинар 5. Разреженные матрицы и решение больших разреженных систем.
Графы и задачи для них
Вычисление градиента
Лекция 6. Собственные векторы, собственные значения. Разложение Шура и QR- алгоритм.
План лекции
Собственные векторы и значения
Круги Гершгорина
Степенной метод изучения собственных векторов и значений
Нормальные матрицы
QR- алгоритм
Семинар 6.
Собственные векторы, собственные значения. Разложение Шура и QR- алгоритм.
Связь сингулярного разложения и разложения по собственным векторам
Сходимость степенного метода
Несимметричная матрица
Лекция 7. Введение в итерационные методы.
План на лекцию
Итерационные методы
Метод Ричардсона и его сходимость
Выбор оптимального параметра
Вывод о влиянии числа обусловленности на сходимость
Примеры
Возможные улучшения метода простой итерации
Метод сопряжённых градиентов
Выводы
Семинар 7. Введение в итерационные методы.
Как собрать двумерный лапласиан из одномерного (ответ на вопрос студента)
Примеры итерационных методов
Рандомизированный метод вычисления SVD
Теорема сходимости
Повышение точности в рандомизированном методе вычисления SVD
Лапласиан графа
Лекция 8. Введение в методы оптимизации для анализа данных.
План лекции
Постановки задач оптимизации и ключевые определения
Примеры задач оптимизации в анализе данных
Самый простой метод поиска решений задач оптимизации
Квадратичная функция
Семинар 8. Введение в методы оптимизации для анализа данных.
Методы оптимизации для анализа данных
Градиентный спуск
Лекция 9.
Градиентный спуск и его модификации для решения задачи оптимизации.
Градиентный спуск: напоминание
Скорость сходимости
Как может сходиться градиентный спуск?
Метод тяжёлого шарика
Ответы на вопросы студентов
Семинар 9. Градиентный спуск и его модификации для решения задачи оптимизации.
Пример (границы, в которых лежит постоянный допустимый шаг, в контексте липшиевости градиента функции)
Пример (зависимость от обусловленности матрицы)
Задача
Лекция 10. Стохастические градиентные методы.
План лекции
Стохастический градиент
Стохастический градиентный спуск
Плюсы неточного вычисления градиента
Применение к обучению нейросетей
Недостатки
Семинар 10.
Стохастические градиентные методы.
Задача (градиентный спуск)
Стохастические градиентные методы
Приложения
Семинар 1. (продолжение). Стохастические градиентные методы.
Лекция 11. Квазиньютоновские методы.
План лекции
Метод Ньютона и градиентный спуск
Идея квазиньютоновских методов
Метод LBFGS
Сходимость
Семинар 11. Квазиньютоновские методы.
Квазиньютоновские методы
Задача 1
Задача 2
Итоги
Как найти ответ с помощью матрицы
Все математические ресурсы ACT
14 диагностических тестов 767 практических тестов Вопрос дня Карточки Learn by Concept
ACT Math Help » Алгебра » Матрицы » Другие матрицы » Как найти ответ с помощью матрицы
Чему равно в матричной записи M 2×3 x N 3×4 ?
Возможные ответы:
Ни один из ответов не является правильным
Правильный ответ:
P 2×4
Объяснение:
M 2×3 x N 3×4 = P 2×4
.
При перемножении двух матриц количество столбцов в первой матрице должно совпадать с количеством строк во второй матрице. Кроме того, при сложении или вычитании матриц матрицы должны быть одного размера.
Сообщить об ошибке
Каково решение следующей матрицы?
Возможные ответы:
Правильный ответ:
Объяснение:
Чтобы решить матрицу, необходимо использовать правило определителя «ad-bc». находится в позиции «а», находится в позиции «б», находится в позиции «в» и находится в позиции «г». После подстановки цифр в «ad-bc» получаем
Сообщить об ошибке
Какие из следующих расширенных матриц можно использовать для решения этой системы уравнений?
Возможные ответы:
Правильный ответ:
Объяснение:
Чтобы настроить и расширить матрицу для системы уравнений 3×3, все уравнения должны быть в стандартной форме.
Третье уравнение уже имеет стандартную форму; первые два не являются таковыми и должны быть переписаны как таковые.
The system is now
Write the augmented matrix with each row comprising the coefficients of one equation in order:
правильный выбор.
Сообщить об ошибке
Какие из следующих расширенных матриц можно использовать для решения этой системы уравнений?
Возможные ответы:
Правильный ответ:
Объяснение:
Чтобы настроить и увеличить матрицу для системы уравнений 2×2, оба уравнения должны быть в стандартной форме . Второе уравнение уже в стандартной форме.
Перепишите первое уравнение в стандартной форме следующим образом:
Система была переписана как
Напишите расширенную матрицу, каждая строка которой содержит коэффициенты одного уравнения по порядку:
— правильный выбор.
Сообщить об ошибке
Прочтите следующий вопрос:
Хор старшей школы продавал большие коробки печенья по 5,75 доллара за штуку, средние коробки по 4,75 доллара за штуку и маленькие коробки по 3,25 доллара за штуку. Группа продала в общей сложности 445 коробок и собрала в общей сложности 1924,25 доллара. Средних коробок было продано на двадцать больше, чем больших.
Какая из следующих расширенных матриц представляет собой систему уравнений, которую можно составить для решения этой задачи?
Возможные ответы:
Правильный ответ:
Объяснение:
Если мы допустим , и обозначать количество проданных больших, средних и маленьких коробок соответственно, поскольку средних коробок было продано на двадцать больше, чем больших, одно уравнение системы 3×3 будет иметь вид
или, в стандартная форма,
Поскольку было продано 445 коробок, другое линейное уравнение будет иметь вид
.
Деньги, вырученные от продажи больших коробок печенья, каждая из которых стоит 5,75 доллара, составляют ; деньги, вырученные от продажи маленьких коробочек печенья, каждая из которых стоит 4,75 доллара, составляют ; а деньги, вырученные от продажи маленьких коробочек печенья, каждая из которых стоит 3,25 доллара США, составляют .
Общая сумма привлеченных средств составляет 1 924,25 доллара США, поэтому другое линейное уравнение системы равно
Расширенная матрица этой системы будет включать коэффициенты этих уравнений, все из которых теперь имеют стандартную форму, поэтому матрица будет
,
, что является правильным выбором.
Сообщить об ошибке
Прочтите следующий вопрос:
Группа старшеклассников продавала большие коробки печенья по 4,75 доллара за штуку и маленькие коробки печенья по 3,25 доллара за штуку. Группа продала в общей сложности 305 коробок и собрала в общей сложности 1196,75 долларов.
Какая из следующих расширенных матриц представляет собой систему уравнений, которую можно составить для решения этой задачи?
Возможные ответы:
Правильный ответ:
Объяснение:
Если мы допустим и представим количество проданных больших и маленьких коробок соответственно, так как было продано 305 коробок, одно линейное уравнение системы 2×2 будет
Деньги, вырученные от продажи больших коробок печенья , каждый из которых стоит 4,75 доллара США; деньги, вырученные от продажи маленьких коробочек печенья, каждая из которых стоит 3,25 доллара, составляют .
Общая сумма привлеченных средств составляет 1,19 долл. США.6.75, поэтому другое линейное уравнение системы будет
Расширенная матрица этой системы будет содержать коэффициенты этих уравнений, оба из которых имеют стандартную форму, поэтому матрица будет
Сообщить об ошибке
Прочитайте следующий вопрос:
Химику нужен один литр 20% раствора спирта для опыта. Однако у него под рукой есть только два раствора, один из которых содержит 10% спирта, а другой — 40%. Какое количество каждого раствора он должен смешать, чтобы получить желаемый раствор?
Какая из следующих расширенных матриц представляет собой систему уравнений, которую можно составить для решения этой задачи?
Возможные ответы:
Правильный ответ:
Объяснение:
Если мы допустим и представим количество более слабого и более сильного растворов соответственно, так как химику нужен 1 литр полученного раствора, одно линейное уравнение системы 2х2 будет
Количество спирта в литрах 10% раствора будет ; количество спирта в литрах 40% раствора составит; а общее количество спирта в полученном растворе составит 20 % литра, или 0,20 л.
Следовательно, второе линейное уравнение системы будет иметь вид
. Расширенная матрица этой системы будет содержать коэффициенты этих уравнений, оба из которых имеют стандартную форму, поэтому матрица будет иметь вид
,
, что является правильный выбор.
Сообщить об ошибке
Ниже представлена матрица вещей в гардеробе Джона:
Сколько синих вещей есть у Джона?
Возможные ответы:
Правильный ответ:
Объяснение:
Чтобы найти количество синих предметов, которые есть у Джона, мы суммируем записи в столбце с меткой и получаем . Напомним, что матрицы организованы по строкам и столбцам, где каждая запись относится к количеству элементов, которые в данном случае имеют один и тот же цвет и тип. Все записи в любом столбце одного цвета. Все записи в любой строке относятся к одному и тому же типу одежды.
Сообщить об ошибке
Ниже представлена матрица вещей в гардеробе Джона:
Сколько комбинаций синих брюк и красных рубашек может надеть Джон на предстоящую вечеринку 4 июля?
Возможные ответы:
Правильный ответ:
Пояснение:
Если у Джона три красные рубашки и два синих штана. Общее количество комбинаций одной рубашки и одной пары брюк, которые он может надеть, будет равно количеству рубашек, которые он может надеть с первой парой брюк, плюс количество рубашек, которые он может надеть со второй парой брюк, также . Это составляет общее количество нарядов.
Сообщить об ошибке
Прочитайте следующую задачу:
У бариста в Чайхане Декабрьского Солнца возникла проблема. Ему нужно смешать двадцать фунтов двух разных видов чая, чтобы создать смесь под названием Strawberry Peppermint Delight.
Два сорта: Peppermint Nirvana, который стоит 12 долларов за фунт, и Strawberry Fields, который стоит 15 долларов за фунт; новый чай будет стоить 13 долларов за фунт, и он будет продаваться по той же цене, что и два купажированных чая по отдельности. Сколько каждого сорта пойдет на двадцать фунтов Strawberry Peppermint Delight?
Какая из следующих расширенных матриц представляет собой систему уравнений, которую можно составить для решения этой задачи?
Возможные ответы:
Правильный ответ:
Объяснение:
Если бариста смешает фунты Peppermint Nirvana и фунты Strawberry Fields, чтобы получить двадцать фунтов чая, то
будет одним из уравнений в системе.
фунта чая Peppermint Nirvana по цене 12 долларов за фунт будут стоить в общей сложности долларов; фунтов чая Strawberry Fields будут стоить в общей сложности долларов.
Двадцать фунтов чая Strawberry Peppermint Delight по 13 долларов за фунт будут стоить долларов. Поскольку смешанный чай будет продаваться по той же цене, что и отдельный, другое уравнение системы будет равно 9.0005
Расширенная матрица этой системы будет включать коэффициенты этих уравнений, оба из которых имеют стандартную форму, поэтому матрица будет
.
Сообщить об ошибке
Уведомление об авторских правах
Все математические ресурсы ACT
14 Диагностические тесты 767 практических тестов Вопрос дня Карточки Learn by Concept
Матричные вопросы: определение, примеры и способы использования
Матричный вопрос — это группа вопросов с несколькими вариантами ответов, отображаемых в виде сетки строк и столбцов. В строках представлены вопросы респондентам, а в столбцах предлагается набор предопределенных вариантов ответов, которые применяются к каждому вопросу в строке.
Очень часто варианты ответов находятся на шкале.
Когда использовать матричные вопросы
Лучше всего использовать матричные вопросы при задании нескольких вопросов в масштабированном формате об одной и той же идее. Они могут применяться либо как мини-опросы сами по себе, либо как отдельные вопросы в более крупной анкете. Закрытые, предопределенные ответы, которые применяются к ряду вопросов, делают матричные вопросы идеальными для:
- Опросы об опыте/удовлетворенности клиентов.
- Вопросы по подтеме в более крупной анкете.
- Объединение многих вопросов с рейтинговой шкалой в более удобоваримом формате.
Опросы клиентов
Матричные вопросы обычно используются в опросах клиентов. Например, чтобы спросить респондента об его впечатлениях от полета, в строках можно спросить респондента об услуге, еде или развлечениях, а в столбцах попросить выбрать ответ с оценкой.
Пример опроса клиентов с использованием матричного вопроса.
Вопросы по подтеме
Часто анкета включает много идей, но некоторые из них относятся к какой-то подтеме этого опроса. Матричные вопросы — это эффективный способ сгруппировать эти идеи в формат, понятный респонденту.
Например, в опросе на узнаваемость бренда клиент может использовать матрицу, чтобы получить больше информации о восприятии бренда.
Пример вопроса о восприятии бренда с использованием матрицы. Преимущества матричных вопросовФормат и структура типов матричных вопросов обеспечивают некоторые уникальные преимущества. Поскольку это ряд вопросов, представленных в виде одной таблицы, в опросе он отображается как один вопрос. Преимущество этого заключается в экономии места (как на бумаге, так и в цифровом опросе), а также в сокращении числа респондентов, которые не хотят отвечать на пять почти одинаковых вопросов подряд.
Сетка проста и интуитивно понятна для респондентов с закрытыми, предопределенными наборами ответов, что означает быстрые ответы и четкий, простой для анализа набор данных в качестве результата.
Несмотря на множество преимуществ, следует помнить о некоторых вещах при использовании матричных вопросов.
Форматирование таблицы, несмотря на простоту ответа респондентов, также может привести к таким действиям, как «выпрямление» или создание других шаблонов в таблице.
Другой проблемой может быть добавление слишком большого количества строк или столбцов, что может отрицательно сказаться на качестве данных. Если вариантов слишком много, респонденты могут потерять интерес (и с большей вероятностью будут вводить неискренние ответы, чтобы быстро пройтись по ним). В некоторых случаях это также может повлиять на форматирование, особенно в цифровой среде опроса, такой как мобильные устройства. Если вопрос Matrix не предназначен для оптимального взаимодействия с мобильными пользователями, он может сбивать с толку или разочаровывать респондентов.
Пример матричного вопроса, оптимизированного для мобильных опросов.
Некоторые исследовательские компании также взимают плату за каждую строку в матрице, как если бы это были отдельные вопросы, что может изменить стоимость всего опроса. Имейте это в виду при составлении анкеты. (Pollfish рассматривает матричные вопросы как вопросы одного типа, поэтому цены не зависят от количества включенных строк и столбцов).
Типы матричных вопросов: одиночный выбор, множественный выбор и множественные матрицыМатричные вопросы, как и обычные вопросы с множественным выбором, могут быть как с одним, так и с множественным выбором. Это означает, что респондент может выбрать либо один вариант ответа для каждой строки, либо несколько вариантов ответа для каждой строки.
Опросы по анализу конкуренции могут включать матричные вопросы, чтобы лучше понять, насколько продукт или торговая марка соотносится с конкурентными предложениями.
Пример матричного вопроса с множественным выбором в конкурентном анализе. Эксклюзивные ответы для нескольких матриц
Вы можете создавать эксклюзивные ответы на основе точек шкалы нескольких матриц.
Поскольку мы понимаем необходимость разрешить исследователям помечать ответы как эксклюзивные в таблице Matrix, вы можете сделать это, используя тип вопроса множественного выбора .
Вот как это работает: когда респондент выбирает определенную точку шкалы в качестве ответа на утверждение, все остальные точки шкалы отменяются, как и в эксклюзивных ответах в вопросе с множественным выбором. Таким образом, точка шкалы, отмеченная как «эксклюзивная», является эксклюзивным ответом для каждого утверждения.
Имейте в виду следующее: после начала опроса респонденты не могут изменить какой-либо флаг эксклюзивного ответа. Вы можете сделать несколько точек шкалы исключительными.
Чем матричные вопросы отличаются от шкалы ЛайкертаМногие люди считают, что матричные вопросы — это просто шкала Лайкерта, хотя на самом деле все наоборот.
Шкала Лайкерта — это особый тип матричного вопроса, предназначенный для линейного измерения мнений.
Используя 5- или 7-балльную шкалу для сбора настроений пользователей, можно использовать шкалу Лайкерта для определения отношения к шкале, например:
- Согласие (полностью согласен-полностью не согласен)
- Вероятность (весьма вероятно- маловероятно)
- Важность (очень важно-неважно)
- Частота (всегда-никогда)
- Качество (отличное-плохо)
При написании хорошего вопроса по матрице в целом используются те же рекомендации по составлению хороших вопросов для опроса. Однако из-за форматирования сетки есть несколько других вещей, о которых следует знать.
- Ограничение количества строк или столбцов.
Оставьте около пяти различных вариантов вопросов и ответов, чтобы не утомлять и не перегружать респондентов. - Предоставьте респондентам возможность отказаться от ответов, с которыми они не знакомы, таких как «нет мнения» или «нейтральный» вариант ответа.
- Не делайте вопросы слишком длинными. Длинные вопросы в табличном формате создают плохой опыт для респондентов.
- Попробуйте сгруппировать похожие понятия. Например, если вы хотите узнать о восприятии бренда, оставьте вопросы, относящиеся к этой подтеме.
- Как и в любом закрытом вопросе с масштабированием, продолжайте масштабировать варианты ответов, чтобы не запутать респондента.
Оставьте около пяти различных вариантов вопросов и ответов, чтобы не утомлять и не перегружать респондентов. Типы матричных вопросов доступны в разделе «вопросник» конструктора опросов Pollfish. Войдите или создайте учетную запись, чтобы приступить к следующему опросу.
Часто задаваемые вопросы
Что такое вопрос Матрицы?
Матричный вопрос — это группа вопросов с несколькими вариантами ответов, отображаемых в виде сетки строк и столбцов.
В строках представлены вопросы респондентам, а в столбцах предлагается набор предопределенных вариантов ответов, которые применяются к каждому вопросу в строке. Очень часто варианты ответов предлагаются в виде шкалы.
Когда вам нужно использовать вопросы Matrix?
Матричные вопросы лучше всего использовать, чтобы задать несколько вопросов об одной и той же идее, когда речь идет о шкале. Их можно использовать либо как самостоятельный мини-опрос, либо как один тип вопроса в более крупной анкете.
Для каких опросов и контекстных вопросов подходят вопросы Matrix?
Матричные вопросы отлично подходят для закрытых, предопределенных ответов, которые применяются к серии вопросов. Они подходят для опросов об опыте/удовлетворенности клиентов, вопросов по подтеме в более крупной анкете и для того, чтобы сделать вопросы с рейтинговой шкалой более удобоваримыми.
Являются ли матричные вопросы разновидностью шкалы Лайкерта?
Все наоборот. Шкала Лайкерта — это тип матричного вопроса, который предназначен для линейного измерения мнений.
Используя 5- или 7-балльную шкалу для сбора настроений пользователей, можно использовать шкалу Лайкерта для определения отношения к шкале.
Какие существуют два типа вопросов Матрицы?
Матричные вопросы могут быть как с одиночным, так и с множественным выбором. Это означает, что они могут либо выбрать один вариант ответа для каждой строки, либо выбрать несколько вариантов ответа для каждой строки. Их можно использовать в исследованиях конкурентного анализа, чтобы понять, как продукт или бренд справляется с конкурентными предложениями.
Часто задаваемые вопросы
Что такое матричный вопрос?
Матричный вопрос — это группа вопросов с несколькими вариантами ответов, отображаемых в виде сетки строк и столбцов. В строках представлены вопросы респондентам, а в столбцах предлагается набор предопределенных вариантов ответов, которые применяются к каждому вопросу в строке. Очень часто варианты ответов предлагаются в виде шкалы.
Когда вам нужно использовать вопросы Matrix?
Матричные вопросы лучше всего использовать, чтобы задать несколько вопросов об одной и той же идее, когда речь идет о шкале.
Их можно использовать либо как самостоятельный мини-опрос, либо как один тип вопроса в более крупной анкете.
Для каких опросов и контекстных вопросов подходят вопросы Matrix?
Матричные вопросы отлично подходят для закрытых, предопределенных ответов, которые применяются к серии вопросов. Они подходят для опросов об опыте/удовлетворенности клиентов, вопросов по подтеме в более крупной анкете и для того, чтобы сделать вопросы с рейтинговой шкалой более удобоваримыми.
Являются ли матричные вопросы типом шкалы Лайкерта?
Все наоборот. Шкала Лайкерта — это тип матричного вопроса, который предназначен для линейного измерения мнений. Используя 5- или 7-балльную шкалу для сбора настроений пользователей, можно использовать шкалу Лайкерта для определения отношения к шкале.
Какие существуют два типа вопросов Матрицы?
Матричные вопросы могут быть как с одиночным, так и с множественным выбором. Это означает, что они могут либо выбрать один вариант ответа для каждой строки, либо выбрать несколько вариантов ответа для каждой строки.