Side by Side Matrix side by side matrix

Fonctionnalités de l'enquête

Matrice côte à côte

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Qu'est-ce que la matrice côte à côte?

La matrice côte à côte, connue pour faciliter le processus de collecte de données, permet aux chercheurs de collecter des données auprès des personnes interrogées dans plusieurs dimensions (2 ou peut-être plus). La matrice côte à côte comporte des colonnes qui sont ensuite classées en sous-colonnes afin de collecter efficacement les informations et d'évaluer sans effort les commentaires et les opinions des personnes interrogées. Les choix de réponse sont affichés en lignes et les personnesinterrogées doivent choisir une option particulière dans les sous-colonnes. Cela permet aux chercheurs de développer une compréhension approfondie d'un sujet spécifique en découvrant des informations sur ses nombreuses caractéristiques.

Exemple de matrice côte à côte

Side by Side Matrix side by side matrix

Voir les questions matricielles côte à côte en action

Découvrez comment utiliser des questions matricielles côte à côte dans une enquête

Où la matrice côte à côte est-elle utilisée?

Une matrice côte à côte est un type de question avancé utilisé pour obtenir des données précises en proposant plusieurs variables aux personnes interrogées. Ce type de question est hautement préféré dans les cas où plusieurs questions sont liées les unes aux autres. Comme les options de réponse sont similaires, l'ajout d'une matrice côte à côte permet aux chercheurs de créer une grille avec toutes les questions au lieu de poser des questions différentes pour les sujets corrélés. Ainsi, l'ajout d'une matrice côte à côte permet de réduireles répétitions. De plus, elle permet d'analyser efficacement les préférences des personnes interrogées. En obtenant un aperçu de leurs opinions, elle vous aide à collecter des données riches et à analyser les lacunes de chaque attribut de votre produit / service.

Quels sont les avantages de la matrice côte à côte?

Data collection simplified: By collecting data for multiple variables in one question, using a side by side matrix question helps to streamline the data collection process to a great extent. 

Short and crisp surveys: Using side by side matrix helps researchers avoid repetition of the interrelated question types. By minimizing the same set of rows, it helps to reduce the survey length, thereby making it more crisp and concise for the respondents. This helps to deliver more comprehensive information in less space. 

Less time consuming: By giving respondents multiple related options altogether, they don’t need to invest their time going through the interrelated questions. This helps them to finish the surveys quickly which also reduces the survey dropout rate.

Fonctionnalités connexes

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