Rozhodnutí o měřicích přístrojích

Poté, co jste určili, co chcete měřit, je třeba se rozhodnout pro měřicí přístroje. Ze zkušenosti víme, že mnoho lidí to v tomto bodě vzdá, protože neví, jaké jsou správné měřicí nástroje. Nevzdávejte to však, tento krok musíte překonat. Můžete provést rešerši literatury, poptat se ve svém oboru nebo se obrátit na kompetentní instituce. Doporučujeme začít co nejdříve s měřicím přístrojem, který NEMUSÍ být od začátku dokonalý! Pokud je to možné, ujistěte se, že existuje:

  • dostatečné (vědecké) zdůvodnění.
  • "proveditelný" nástroj, který zohledňuje nákladovou efektivitu.

V tomto tématu najdete několik pravidel pro měření, obrázek poskytuje přehled měřicích přístrojů.

zdroj: pixabay.com

Pravidla

  • Otázka je hnací silou metody!

     

  • Existující (validované) měřicí přístroje nebo přístroje na míru? Výhodou práce se stávajícím validovaným měřicím přístrojem je eliminace nákladů na vývoj. Vlastní vytvoření validovaného měřicího přístroje vyžaduje odborné znalosti a zdroje, které jsou obvykle příliš vysoké na to, aby je mohla převzít jedna organizace. Volba nevalidovaného měřicího nástroje je sice levnější, ale představuje vážný kompromis v oblasti validity měření.
  • Kvalitativní nebo kvantitativní údaje? Typ požadovaných údajů závisí na výzkumné otázce a osobních preferencích organizace a zúčastněných stran, pro které jsou údaje shromažďovány. Někteří oceňují pouze "tvrdá" data v podobě kvantitativních důkazů. Jiní se domnívají, že dopad lze plně vyjádřit pouze prostřednictvím popisných údajů. Nejpřínosnější je rovnováha mezi oběma typy.
(klikněte pro zvětšení obrázku)
  • Základní měření? Základní měření má velkou výhodu v tom, že lze vyhodnotit rozdíl mezi výchozím bodem a pozdějšími měřeními. Ačkoli se nulové měření doporučuje, není vždy možné, v takovém případě můžete začít měřit bez něj.
  • Zjednodušte ji a co nejvíce ji integrujte do stávajících procesů. Měření může být složité a časově náročné. Můžete si to usnadnit tím, že návrh měření bude jednoduchý a co nejvíce jej začleníte do stávajících procesů. Tím také podpoříte udržitelnost a kvalitu dat.