Components of Research MCQ Quiz in हिन्दी - Objective Question with Answer for Components of Research - मुफ्त [PDF] डाउनलोड करें

सही उत्तर है - (A), (B), (C) और (D) केवल

Key Points

• चरों के गुणों का चयन
  • यह पहचानना कि किन मानवीय क्षमताओं, व्यक्तित्व लक्षणों या रुचियों को मापना है, जटिल और व्यक्तिपरक हो सकता है।
• शैक्षिक उपकरण/परीक्षण का विकास
  • इन गुणों को मापने के लिए विश्वसनीय और वैध परीक्षण बनाना सावधानीपूर्वक योजना और विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।
• गुणों का परिमाणन
  • व्यक्तित्व या रुचि जैसे अमूर्त गुणों को संख्यात्मक मान प्रदान करने में परिष्कृत मनोमितीय तकनीकों की आवश्यकता होती है।
• गुणों को अलग करने के लिए संचालन का निर्धारण
  • ऐसी प्रक्रियाओं का विकास करना चुनौतीपूर्ण है जो अन्य कारकों के हस्तक्षेप के बिना व्यक्तिगत गुणों को सटीक रूप से अलग और माप सकें।

Additional Information

• मानक स्कोर तैयार करना
  • जबकि मानक स्कोर तैयार करना महत्वपूर्ण है, यह आम तौर पर एक ऐसा चरण है जो गुणों के प्रारंभिक मापन और विश्लेषण के बाद आता है।
  • मानक स्कोर का उपयोग एक मानक ढांचे के भीतर व्यक्तिगत स्कोर की व्याख्या और तुलना करने के लिए किया जाता है।
• मनोमिति
  • यह क्षेत्र मनोवैज्ञानिक माप के सिद्धांत और तकनीक पर केंद्रित है, जिसमें परीक्षणों का विकास और गुणों का परिमाणन शामिल है।
  • मुख्य क्षेत्रों में परीक्षण विश्वसनीयता, वैधता और मानकीकरण शामिल हैं।
• वैधता और विश्वसनीयता
  • वैधता: यह उस सीमा को संदर्भित करता है जिस तक एक परीक्षण यह मापता है कि वह क्या मापने का दावा करता है।
  • विश्वसनीयता: समय के साथ किसी गुण को मापने में एक परीक्षण की स्थिरता को संदर्भित करता है।

सही उत्तर है - (D), (A), (B), (C)

Key Points

• अध्ययन के लिए ब्रह्मांड को परिभाषित करें
  • पहला कदम उस जनसंख्या या ब्रह्मांड की स्पष्ट रूप से पहचान करना और परिभाषित करना है जो अध्ययन का केंद्र है।
  • इसमें अध्ययन किए जा रहे समूह की विशेषताओं को निर्दिष्ट करना शामिल है।
• नमूना फ्रेम तैयार करना
  • एक नमूना फ्रेम उन तत्वों की सूची है जिनसे नमूना लिया जाएगा।
  • यह कदम सुनिश्चित करता है कि जनसंख्या के प्रत्येक तत्व को नमूने में शामिल होने का मौका मिले।
• नमूना तकनीक लागू करना
  • इस चरण में, शोधकर्ता एक विशिष्ट नमूना तकनीक का उपयोग करके नमूना फ्रेम से एक नमूना चुनता है।
  • सामान्य तकनीकों में यादृच्छिक नमूनाकरण, स्तरीकृत नमूनाकरण और समूह नमूनाकरण शामिल हैं।
• उपकरण का प्रशासन करें
  • अंत में, शोधकर्ता चयनित नमूने का उपयोग डेटा संग्रह उपकरण, जैसे सर्वेक्षण या साक्षात्कार का प्रशासन करने के लिए करता है।
  • इस चरण में चुने हुए नमूने से आवश्यक डेटा एकत्र करना शामिल है।

Additional Information

• नमूनाकरण का महत्व
  • नमूनाकरण शोधकर्ताओं को सभी को सर्वेक्षण किए बिना जनसंख्या के बारे में निष्कर्ष निकालने की अनुमति देता है।
  • यह पूरी आबादी का अध्ययन करने की तुलना में लागत प्रभावी और कम समय लेने वाला है।
• नमूनाकरण तकनीकों के प्रकार
  • प्रायिकता नमूनाकरण
    • जनसंख्या के प्रत्येक सदस्य के चयन की ज्ञात, गैर-शून्य संभावना होती है।
    • उदाहरणों में सरल यादृच्छिक नमूनाकरण, स्तरीकृत नमूनाकरण और समूह नमूनाकरण शामिल हैं।
  • गैर-प्रायिकता नमूनाकरण
    • सदस्यों का चयन गैर-यादृच्छिक मानदंडों के आधार पर किया जाता है, और सभी सदस्यों को शामिल होने का मौका नहीं मिलता है।
    • उदाहरणों में सुविधा नमूनाकरण, निर्णय नमूनाकरण और कोटा नमूनाकरण शामिल हैं।
• नमूना फ्रेम त्रुटियाँ
  • तब होती है जब नमूना फ्रेम जनसंख्या से पूरी तरह मेल नहीं खाता है।
  • इससे जनसंख्या के कुछ तत्वों को बाहर रखा जा सकता है या अति-प्रतिनिधित्व किया जा सकता है।

सही उत्तर 'कम' है

Key Points

• समरूप आबादी में प्रतिचयन त्रुटि को समझना:
  • प्रतिचयन त्रुटि नमूना परिणामों और वास्तविक जनसंख्या विशेषताओं के बीच अंतर को संदर्भित करती है।
  • एक समरूप आबादी में, व्यक्तियों को मापी जा रही विशेषताओं के संदर्भ में बहुत समान या समान माना जाता है।
  • जब जनसंख्या समरूप होती है, तो नमूना इकाइयों के बीच परिवर्तनशीलता न्यूनतम होती है।
  • यह कम परिवर्तनशीलता नमूना और जनसंख्या के बीच छोटे अंतरों की ओर ले जाती है, जिसके परिणामस्वरूप प्रतिचयन त्रुटि कम हो जाती है।

Additional Information

• गलत विकल्पों की व्याख्या:
  • उच्च: यदि जनसंख्या समरूप है, तो प्रतिचयन त्रुटि उच्च नहीं है क्योंकि नमूना इकाइयाँ समान हैं, जिससे परिवर्तनशीलता कम हो जाती है।
  • मध्यम: एक समरूप आबादी में, प्रतिचयन त्रुटि आम तौर पर कम होती है, मध्यम नहीं, नमूना इकाइयों के बीच कम परिवर्तनशीलता के कारण।
  • निश्चित रूप से नहीं कह सकते: यह विकल्प गलत है क्योंकि हम निश्चित रूप से कह सकते हैं कि सांख्यिकीय प्रतिचयन के सिद्धांतों के आधार पर एक समरूप आबादी में प्रतिचयन त्रुटि कम होगी।

सही उत्तर 'प्रयोग में भागीदारी में ज्ञान का प्रतिक्रियात्मक प्रभाव' है

Key Points

• हॉथोर्न प्रभाव:
  • हॉथोर्न प्रभाव अध्ययन के विषयों के व्यवहार में परिवर्तन को संदर्भित करता है क्योंकि वे देखे जाने के बारे में जानते हैं।
  • इस घटना की पहचान पहली बार 1920 और 1930 के दशक में इलिनोइस के सिसरो में वेस्टर्न इलेक्ट्रिक हॉथोर्न वर्क्स में किए गए हॉथोर्न अध्ययनों के दौरान की गई थी।
  • अध्ययनों से पता चला कि प्रायोगिक जोड़तोड़ के बावजूद, जब श्रमिकों को पता था कि वे देखे जा रहे हैं, तो उनकी उत्पादकता में वृद्धि हुई।
  • प्रभाव प्रयोगों के परिणामों को प्रभावित करने वाले मनोवैज्ञानिक और सामाजिक कारकों पर विचार करने के महत्व पर प्रकाश डालता है।

Additional Information

• आश्रित चरों का प्रभाव:
  • आश्रित चर वह चर है जिसका परीक्षण और मापन एक प्रयोग में किया जा रहा है, और यह स्वतंत्र चर के हेरफेर के परिणामस्वरूप बदलने की उम्मीद है।
  • आश्रित चरों का प्रभाव हॉथोर्न प्रभाव से संबंधित नहीं है, जो विशेष रूप से अवलोकन के बारे में जागरूकता के कारण व्यवहार परिवर्तनों को संदर्भित करता है।
• हस्तक्षेप करने वाले चरों का प्रभाव:
  • हस्तक्षेप करने वाले चर वे चर हैं जो स्वतंत्र और आश्रित चरों के बीच संबंध को मध्यस्थता करते हैं।
  • जबकि अनुसंधान में जटिल संबंधों को समझने के लिए महत्वपूर्ण है, हस्तक्षेप करने वाले चर हॉथोर्न प्रभाव से अलग हैं।
• बाहरी चरों का प्रभाव:
  • बाहरी चर सभी चर हैं, जो स्वतंत्र चर नहीं हैं, लेकिन प्रयोग के परिणामों को प्रभावित कर सकते हैं।
  • बाहरी चरों का प्रभाव हॉथोर्न प्रभाव से एक अलग मुद्दा है, क्योंकि वे संभावित भ्रामक कारकों से संबंधित हैं जिन्हें नियंत्रित किया जाना चाहिए।

सही उत्तर 'अंतर-रेटर विश्वसनीयता' है

Key Points

• अंतर-रेटर विश्वसनीयता:
  • अंतर-रेटर विश्वसनीयता एक ही घटना का आकलन करने वाले विभिन्न रेटर्स या पर्यवेक्षकों के बीच संगति का एक माप है।
  • सामाजिक रूप से स्वीकार्य व्यवहार को मापने के संदर्भ में, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि विभिन्न शिक्षक या मूल्यांकनकर्ता प्रतिभागियों के व्यवहारों को सुसंगत तरीके से रेट करें।
  • इस प्रकार की विश्वसनीयता व्यक्तिपरक पूर्वाग्रह को कम करने में मदद करती है और यह सुनिश्चित करती है कि मूल्यांकन विभिन्न रेटर्स में विश्वसनीय है।

Additional Information

• आंतरिक संगति विश्वसनीयता:
  • इस प्रकार की विश्वसनीयता किसी परीक्षण के भीतर मदों में परिणामों की संगति का आकलन करती है।
  • यह इस परिदृश्य के लिए उपयुक्त नहीं है क्योंकि यह विभिन्न रेटर्स के बीच संगति के बजाय एक परीक्षण के भीतर प्रश्नों की एकरूपता पर केंद्रित है।
• आधा-आधा विश्वसनीयता:
  • आधा-आधा विश्वसनीयता में एक परीक्षण को दो हिस्सों में विभाजित करना और दो हिस्सों के बीच स्कोर की संगति का आकलन करना शामिल है।
  • यह आंतरिक संगति को मापने वाले परीक्षणों के लिए अधिक प्रासंगिक है और विभिन्न रेटर्स के बीच विश्वसनीयता का मूल्यांकन करने के लिए आदर्श नहीं है।
• समतुल्य रूप विश्वसनीयता:
  • इस प्रकार की विश्वसनीयता किसी परीक्षण के दो समतुल्य संस्करणों के बीच स्कोर की संगति का मूल्यांकन करती है।
  • यह इस संदर्भ में लागू नहीं है क्योंकि यह अंतर-रेटर संगति के बजाय एक परीक्षण के विभिन्न संस्करणों की विश्वसनीयता पर केंद्रित है।

नमूनाकरण: नमूने की अवधारणा में एक बड़े समूह (नमूना आबादी) से एक भाग (नमूना) का चयन करना शामिल होता है। शोध में नमूने लेने की तीन विधियाँ हैं:

1. यादृच्छिक / संभाव्यता नमूनाकरण
2. गैर-यादृच्छिक / गैर-संभाव्यता नमूनाकरण 
3. मिश्रित नमूनाकरण

यादृच्छिक / संभाव्यता नमूनाकरण: इस प्रकार में, जनसंख्या के प्रत्येक तत्व के नमूने में चयन का एक समान और स्वतंत्र मौका होता है।

1. सरल यादृच्छिक नमूनाकरण: यह संभाव्यता नमूनाकरण विधियों में सबसे लोकप्रिय है। यादृच्छिककरण के विचार का अर्थ है कि नमूना चयन मानव निर्णय से स्वतंत्र है।
2. स्तरीकृत यादृच्छिक नमूनाकरण: यह स्तरीकरण के साथ यादृच्छिककरण को जोड़ती है। यहां, जनसंख्या को स्तरों में विभाजित किया जाता है, प्रत्येक स्तर के भीतर की जनसंख्या विशेषता के संबंध में सजातीय है, जिसके आधार पर इसे स्तरीकृत किया जाता है और इस तरह की विशेषताओं को अध्ययन की आबादी (जैसे आयु, आय, लिंग, आदि) में पहचाना जाना चाहिए।
3. समूह नमूनाकरण: यह सरल यादृच्छिक नमूनाकरण तकनीक का उपयोग करते हुए नमूना आबादी को समूहों में विभाजित करने के लिए समूहों, जिसे समूह कहा जाता है और फिर प्रत्येक समूह के भीतर तत्वों का चयन करने की क्षमता पर आधारित है। आबादी बड़ी होने पर यह उपयुक्त होता है।
4. व्यवस्थित नमूनाकरण - इसे अनुक्रम यादृच्छिक नमूनाकरण भी कहा जाता है। जिसमें पहला नमूना यादृच्छिक होगा और नमूना बाकी के पहले चयन के आधार पर चुना जाएगा। इस पद्धति में नमूना संरचना में सभी इकाइयों का क्रम कुछ चर पर आधारित होता है और सूची पर प्रत्येक इकाई का चयन किया जाता है। तत्वों या इकाइयों के बीच अंतराल समान और स्थिर हैं जिसका मतलब है कि आवधिकता क्रम है।

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गैर-यादृच्छिक / गैर-संभाव्यता नमूनाकरण के प्रकार: ये डिजाइन यादृच्छिकता के सिद्धांत पर काम नहीं करते हैं, बल्कि इनका उपयोग तब किया जाता है जब आबादी में तत्वों की संख्या या तो अज्ञात होती है या व्यक्तिगत रूप से पहचानी नहीं जा सकती।

1. आकस्मिक नमूनाकरण: यह नमूनाकरण आबादी तक पहुँचने में सुविधा पर भी आधारित है। जो लोग डेटा प्रदान करने के लिए तैयार नहीं हैं, उन्हें बस नजरअंदाज कर दिया जाता है और शोधकर्ता अगले व्यक्ति के पास जाता है जब तक कि वह किसी ऐसे व्यक्ति से नहीं मिलता है जो एक भागीदार बनने के लिए तैयार है। जब आप अपने नमूने में आपके द्वारा तय किए गए उत्तरदाताओं की आवश्यक संख्या तक पहुँच जाते हैं, तो आप डेटा एकत्र करना बंद कर देते हैं।
2. निर्णय / सोद्देश्य नमूनाकरण: सोद्देश्य नमूनाकरण में प्राथमिक विचार शोधकर्ता का निर्णय है कि कौन आपके अध्ययन के उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए सबसे अच्छी जानकारी प्रदान कर सकता है। शोधकर्ता केवल उन लोगों के पास जाएगा जो उसकी राय में आवश्यक जानकारी रखते हैं और इसे साझा करने के लिए तैयार होंगे।
3. स्नोबॉल नमूनाकरण: इसे नेटवर्क या श्रृंखला संप्रेषण नमूनाकरण भी कहा जाता है। इसके साथ शुरू करने के लिए, शोधकर्ता उत्तरदाताओं की एक छोटी संख्या की पहचान करता है, जो शोधकर्ता के लिए रूचि की विशेषताओं का एक समूह है। उन उत्तरदाताओं से आवश्यक डेटा एकत्र करने के बाद, समान उत्तरदाताओं को समान विशेषताओं वाले अन्य की पहचान करने के लिए कहा जाता है। जैसे, नशे का आदी, बलात्कार पीड़ितों से डेटा एकत्र करना, आदि।
4. कोटा नमूनाकरण: शोधकर्ता को कुछ दृश्यमान चरित्रों द्वारा निर्देशित किया जाता है, जैसे कि लिंग या नस्ल, अध्ययन की आबादी के लिए जिसमें उसकी रूचि है। नमूना का चयन उस स्थान से किया जाता है जो शोधकर्ता के लिए सुविधाजनक और आसानी से सुलभ होता है और जब भी इस दृश्य से संबंधित विशेषता वाले व्यक्ति को देखा जाता है तो उस व्यक्ति को अध्ययन में भाग लेने के लिए कहा जाता है।
5. आयामी नमूनाकरण: यह कोटा नमूनाकरण का एक विस्तार है जहां शोधकर्ता लिंग, निवास, शिक्षा आदि जैसी कई विशेषताओं को ध्यान में रखता है और यह सुनिश्चित करता है कि चुने गए प्रत्येक विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करने वाले अध्ययन में कम से कम एक व्यक्ति हो।

अनुसंधान में नमुनाकरण जनसंख्या की दिलचस्पी से इकाइयों (जैसे लोग, संगठन) के चयन की प्रक्रिया है ताकि नमुनाकरण का अध्ययन करके उस जनसंख्या के लिए परिणाम वापस उत्पन्न किया जा सके जिससे वे चुने गए थे। नमूनाकरण का उद्देश्य न्यूनतम लागत पर या अधिकतम विश्वसनीयता के साथ जनसंख्या के बारे में वांछित जानकारी प्राप्त करना है।

बीअललॉक(1960)ने संकेत दिया कि अधिकांश नमूनाकरण विधियों को दो श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है: गैर-संभावना नमूनाकरण विधि और संभाव्यता नमूनाकरण विधि

सामान्य यादृच्छिक नमुनाकरण 

• यादृच्छिक नमूनाकरण यह कहता है कि जनसंख्या में प्रत्येक व्यक्ति के नमूने में शामिल होने की समान संभावना है और एक व्यक्ति का चयन किसी अन्य व्यक्ति के चयन पर निर्भर नहीं है।
• यादृच्छिक नमूनाकरण में दो लोकप्रिय तरीके से उपयोग किए जाते हैं
• लॉटरी का ड्रा
• एक यादृच्छिक संख्या तालिका का उपयोग करना

अनुपातिक नमुनाकरण 

• अनुपातिक नमूनाकरण में, जनसंख्या को कई तबकों में वर्गीकृत किया जाता है, जिसमें अपेक्षित आकार होता है, और जिन नमूनों का वे प्रतिनिधित्व करते हैं, उनके लिए नमूनों को महत्वपूर्ण माना जाता है।
• कोटा के नमूनों के फायदे हैं कि इसमें कम समय अवधि शामिल है, कम खर्चीला है, और एक विषम जनसंख्या को मध्यम प्रतिनिधित्व देता है

उद्देश्यपरक नमुनाकरण 

• इस पद्धति में, नमूने स्पष्ट रूप से चुने गए हैं क्योंकि उपलब्ध जानकारी के प्रकाश में वे एक या अधिक विशेषताओं के संबंध में कुछ बड़े समूह से मिलते जुलते हैं।
• ऐसे नमूनों में श्रेणीकरण के नियंत्रण मानदंडों को आमतौर पर राज्य, जिले, शहर, आदि जैसे प्रतिनिधि क्षेत्रों या व्यक्तियों की प्रतिनिधि विशेषताओं जैसे कि आयु, लिंग, सामाजिक-आर्थिक स्थिति, आदि या समूहों के प्रतिनिधि  प्राथमिक विद्यालय के शिक्षक, माध्यमिक विद्यालय के शिक्षक, महाविद्यालय के शिक्षक, विश्वविद्यालय के शिक्षक आदि के प्रकारों के रूप में पहचाना जाता है।
• ये नियंत्रण मापदंड आगे उपविभाजित हो सकते हैं जैसे कॉलेज शिक्षकों के समूह को पुरुष / महिला शिक्षकों या विज्ञान / कला / वाणिज्य महाविद्यालयों आदि में विभाजित किया जा सकता है।
• उदाहरण के लिए, एक जांचकर्ता शैक्षणिक संस्थानों में राजनीतिक रूप से सक्रिय छात्र-नेताओं पर एक अध्ययन करना चाहता है।

स्नोबॉल नमूनाकरण 

• यह गैर-संभाव्यता नमूनाकरण के महत्वपूर्ण प्रकारों में से एक है।
• स्नोबॉल नमूनाकरण में, अन्वेषक उत्तरदाताओं को अन्य परिचितों के नाम देने के लिए प्रोत्साहित करता है और अनुसंधान उद्देश्य प्राप्त होने तक यह आकार और श्रृंखलाओं में बढ़ता रहता है।
• इसलिए, यह नेटवर्किंग, चेन या संदर्भित नमूना विधि के रूप में भी जाना जाता है। यह नेटवर्किंग के अध्ययन में बहुत उपयोगी है और कम खर्चीला है।

अनुसंधान व्यवस्थित जांच की एक प्रक्रिया है। प्रक्रिया में जानकारी का एक संग्रह शामिल है; महत्वपूर्ण जानकारी के प्रलेखन; और विशिष्ट व्यावसायिक क्षेत्रों और शैक्षणिक विषयों द्वारा निर्धारित उपयुक्त पद्धतियों के अनुसार, उस जानकारी/सूचना का विश्लेषण और व्याख्या।

अनुसंधान में नमूना हित की आबादी से इकाइयों (जैसे लोगों, संगठन) के चयन की प्रक्रिया है ताकि नमूने का अध्ययन करके उस आबादी के लिए काफी परिणाम वापस मिल सके, जहां से उन्हें चुना गया था। नमूने का उद्देश्य न्यूनतम लागत पर या अधिकतम विश्वसनीयता के साथ आबादी के बारे में वांछित जानकारी प्राप्त करना है।

ब्लालॉक (1960) ने संकेत दिया कि अधिकांश नमूना विधियों को दो श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है: गैर-संभावना नमूना विधि और संभावना नमूना विधियाँ।

सरल यादृच्छिक प्रतिचयन

• एक साधारण यादृच्छिक प्रतिचयन एक बड़े सेट से चुने गए व्यक्तियों का सबसेट है।
• प्रत्येक व्यक्ति को यादृच्छिक रूप से और पूरी तरह से संयोग से चुना जाता है, जैसे कि प्रत्येक व्यक्ति की समान संभावना होती है

स्तरीकृत यादृच्छिक प्रतिचयन

• स्तरीकृत नमूनाकरण जनसंख्या से नमूने लेने की एक विधि है जिसे उप-विभाजन में विभाजित किया जा सकता है।
• जब एक समग्र आबादी के भीतर उप-जनसंख्या भिन्न होती है, तो प्रत्येक उप-समूह को स्वतंत्र रूप से नमूना करना फायदेमंद हो सकता है।

• व्यवस्थित नमूनाकरण एक आदेशित नमूना फ्रेम से प्रतिभागियों का चयन है।
• व्यवस्थित नमूनाकरण का सबसे सामान्य रूप एक परिवर्तनीयता विधि है।

Key Points

समूहबद्ध प्रतिचयन

• समूहबद्ध प्रतिचयन एक नमूने का उपयोग किया जाता है जब एक सांख्यिकीय आबादी में पारस्परिक रूप से सजातीय और आंतरिक रूप से विषम समूह होते हैं।
• इस प्रतिचयन योजना में, कुल आबादी को इन समूहों में विभाजित किया गया है और समूहों का एक सरल यादृच्छिक नमूना चुना गया है।
• शोधकर्ता जनसंख्या को अलग-अलग समूहों में विभाजित करता है, जिन्हें क्लस्टर कहा जाता है।
• तो, प्रश्न में छात्र एक समरूप समूह है, और एक झुग्गी में रहने वाला छात्र एक आंतरिक विषम समूह बनाता है।

इसलिए, उन छात्रों की समायोजन समस्याओं का अध्ययन करें, जो झुग्गियों में रहने वाले लोगों का नमूना लेने के लिए सबसे उपयुक्त हैं।

एक "नमूना" एक बड़े समूह या कुल से चयनित और का एक लघु प्रतिनिधित्व है। नमूना एक पूर्ण का एक नमूना चित्र प्रदान करता है। इस पूर्ण को "जनसंख्या" या "ब्रह्मांड" कहा जाता है। शोध में, इस शब्द का व्यापक अर्थ में उपयोग किया जाता है; यह एक अच्छी तरह से परिभाषित समूह है जिसमें व्यक्तियों, वस्तुओं, मनुष्यों की विशेषताओं या यहां तक ​​कि निर्जीव वस्तुओं का व्यवहार शामिल हो सकता है, जैसे कि, एक पासा का फेंकना या सिक्के का उछलना।

नमूनाकरण जनसंख्या से एक छोटे समूह (नमूने) के प्रतिनिधि का चयन है। नमूना खींचने के लिए उपयोग की जाने वाली विधि भरोसेमंद परिणाम या निष्कर्ष पर पहुंचने के लिए महत्वपूर्ण है। विभिन्न नमूनाकरण विधियों को मोटे तौर पर दो श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है: संभाव्यता नमूनाकरण और गैर-संभाव्यता नमूनाकरण।

सरल या अप्रतिबंधित यादृच्छिक नमूनाकरण:

• सरल यादृच्छिक नमूना परिमित आबादी से एक नमूना का चयन इस तरह से किया जाता है कि आबादी की प्रत्येक इकाई को चयनित होने का एक समान मौका दिया जाता है।
• व्यवहार में, आप निम्नलिखित चरणों के माध्यम से इकाई द्वारा एक साधारण यादृच्छिक नमूना इकाई बना सकते हैं:
  1. जनसंख्या को परिभाषित करें
  2. नमूने के आकार या इकाइयों की संख्या को नमूने में शामिल करने का निर्णय लें।
  3. आबादी में सभी इकाइयों की एक सूची बनाएं और उन्हें 1 से n तक की संख्या दें।
  4. नमूने में शामिल की जाने वाली इकाइयों को लेने के लिए या तो  लॉटरी विधि ’या’ यादृच्छिक संख्या तालिकाओं ’का उपयोग करें।

उदाहरण के लिए,

1. यदि जनसंख्या में ’n’ इकाइयाँ हैं, तो संख्या 1 से n ’के साथ,  n’ टिकटों के एक सेट का उपयोग करके यादृच्छिक नमूना खींचने के लिए लॉटरी विधि का उपयोग कर सकते हैं।
2. टिकटों को अच्छी तरह से फेरबदल करने के बाद, आवश्यक आकार का नमूना, x, टिकटों की आवश्यक संख्या को चुनकर चुना जाता है।
3. जिन इकाइयों के पास इन टिकटों पर होने वाले अनुक्रमांक हैं, उन्हें चयनित माना जाएगा।
4. इस पद्धति की अंतर्निहित धारणा यह है कि टिकटों को फेरबदल किया जाता है ताकि आबादी को यादृच्छिक रूप से व्यवस्थित किया जा सके।

इसलिए, लक्षित समग्र को परिभाषित करना, प्रतिदर्श आकार का निर्णयन, लक्षित समग्र की सभी इकाइयों का सूचीबद्ध करना और यादृच्छिक आधार पर प्रतिदर्श आहरित करना प्रक्रिया है।

नमूना लेना:

• नमूनाकरण संपूर्ण जनसंख्या की विशेषताओं का अनुमान लगाने के लिए एक सांख्यिकीय आबादी के भीतर से एक सबसेट (एक सांख्यिकीय नमूना) का चयन है। सांख्यिकीविदों ने नमूने के लिए प्रश्न में जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करने का प्रयास किया।

मात्रात्मक ​ शोध:

• इसका उपयोग संख्यात्मक डेटा या डेटा को उत्पन्न करने के तरीके से समस्या को निर्धारित करने के लिए किया जाता है जिसे प्रयोग करने योग्य आँकड़ों में परिवर्तित किया जा सकता है।
• इसका उपयोग दृष्टिकोण, राय, व्यवहार और अन्य परिभाषित चर की मात्रा निर्धारित करने के लिए किया जाता है - और एक बड़ी नमूना आबादी से परिणाम को सामान्य करता है।
• मात्रात्मक रिसर्च तथ्यों को तैयार करने और अनुसंधान में पैटर्न को उजागर करने के लिए औसत दर्जे के डेटा का उपयोग करता है।
• गुणात्मक डेटा संग्रह विधियों की तुलना में मात्रात्मक डेटा संग्रह विधियाँ बहुत अधिक संरचित हैं।
• मात्रात्मक डेटा संग्रह विधियों में सर्वेक्षण के विभिन्न रूप शामिल हैं - ऑनलाइन सर्वेक्षण, पेपर सर्वेक्षण, मोबाइल सर्वेक्षण और कियॉस्क सर्वेक्षण, आमने-सामने साक्षात्कार, टेलीफोन साक्षात्कार, अनुदैर्ध्य अध्ययन, वेबसाइट इंटरसेप्टर, ऑनलाइन सर्वेक्षण और व्यवस्थित अवलोकन।
• मात्रात्मक अनुसंधान में संभावना विधि सबसे अच्छा प्रतिनिधि है। तो, सही उत्तर केवल A, B और E है।

नमूनाकरण	विवरण	प्रक्रिया
सामान्य यादृच्छिक नमूना	एक साधारण यादृच्छिक नमूने में, आबादी के प्रत्येक सदस्य को चुने जाने की समान संभावना है। आपके नमूने के फ्रेम में पूरी आबादी शामिल होनी चाहिए।
स्तरीकृत प्रतिचयन	यह नमूना विधि उपयुक्त है जब आबादी में मिश्रित विशेषताएं होती हैं, और आप यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि प्रत्येक विशेषता को नमूना में आनुपातिक रूप से दर्शाया जाए। आप प्रासंगिक विशेषता (जैसे लिंग, आयु सीमा, आय वर्ग, नौकरी की भूमिका) के आधार पर जनसंख्या को उपसमूह में विभाजित करते हैं।
कोटा नमूना	इस विधि में, जनसंख्या को पहले परस्पर अनन्य उप-समूहों में विभाजित किया जाता है, जैसे कि स्तरीकृत नमूने में। आयाम का नमूना इसका एक हिस्सा है।
स्नोबॉल नमूना	यदि आबादी तक पहुंचना कठिन है, तो प्रतिभागियों को अन्य प्रतिभागियों के माध्यम से भर्ती करने के लिए स्नोबॉल नमूने का उपयोग किया जा सकता है। जैसे ही आप अधिक लोगों के संपर्क में आते हैं, आपके पास "स्नोबॉल" की पहुंच वाले लोगों की संख्या बढ़ जाती है।
व्यवस्थित नमूना	यह विधि सरल यादृच्छिक नमूने के समान है, लेकिन आमतौर पर इसका संचालन करना थोड़ा आसान है। जनसंख्या के प्रत्येक सदस्य को एक संख्या के साथ सूचीबद्ध किया गया है, लेकिन यादृच्छिक रूप से उत्पन्न संख्याओं के बजाय, व्यक्तियों को नियमित अंतराल पर चुना जाता है।

Key Pointsशोध उपकरण जो किसी व्यक्ति की अभिवृत्ति अथवा धारणाओं को सर्वाधिक अच्छी तरह से मापने का प्रयत्न करते हैं, वे मतावली, बोध-पैमाना और अभिवृति पैमाना हैं।

• मतावली:
  • ​मतावली एक प्रकार का सर्वेक्षण है जिसका उपयोग लोगों की मतावली पर आँकड़ें एकत्र करने के लिए किया जाता है। इसमें सामान्यतः प्रश्नों की एक शृंखला होती है जो उत्तरदाताओं से किसी कथन के साथ उनकी सहमति या असहमति का मूल्यांकन करने के लिए कहती है।
• बोध-पैमाना:
  • ​बोध-पैमाना एक प्रकार का पैमाना है जिसका उपयोग किसी विशेष वस्तु या घटना के बारे में लोगों की धारणाओं को मापने के लिए किया जाता है। इसमें आम तौर पर प्रश्नों की एक श्रृंखला होती है जो उत्तरदाताओं से वस्तु या घटना के बारे में एक कथन के साथ उनकी सहमति या असहमति का मूल्यांकन करने के लिए कहती है।
• अभिवृति पैमाना:
  • ​अभिवृत्ति पैमाना एक प्रकार का पैमाना है जिसका उपयोग किसी विशेष वस्तु या घटना के प्रति लोगों के दृष्टिकोण को मापने के लिए किया जाता है। इसमें सामान्यतः प्रश्नों की एक शृंखला होती है जो उत्तरदाताओं से वस्तु या घटना के बारे में एक कथन के साथ उनकी सहमति या असहमति का मूल्यांकन करने के लिए कहती है।
• प्रश्नावली और जाँच सूचियाँ भी शोध उपकरण हैं, लेकिन वे अभिवृत्ति अथवा धारणाओं को मापने में उतने प्रभावी नहीं हैं।
• प्रश्नावली का उपयोग सामान्यतः तथ्यात्मक जानकारी एकत्र करने के लिए किया जाता है, जबकि जाँच सूची का उपयोग कुछ विशेषताओं की उपस्थिति या अनुपस्थिति की जाँच करने के लिए किया जाता है।

अतः, शोध उपकरण मतावली, बोध-पैमाना और अभिवृति पैमाना किसी व्यक्ति की अभिवृत्ति अथवा धारणाओं को सर्वाधिक अच्छी तरह से मापने का प्रयत्न करते हैं।

सही उत्तर केवल (A), (B), (D), (E) है।

Key Pointsगैर-प्रतिचयन त्रुटियाँ:

• त्रुटियों के सभी स्रोत जो प्रतिचयन से असंबंधित हैं, गैर-प्रतिचयन त्रुटियाँ कहलाते हैं। जनगणना और प्रशासनिक जानकारी सहित सभी सर्वेक्षण प्रकारों में गैर-प्रतिचयन त्रुटियाँ हो सकती हैं।
• वे कई कारणों से हो सकती हैं, जिनमें अपर्याप्त जानकारी, कुछ उत्तरदाताओं द्वारा गलत जानकारी, कुछ उत्तरदाताओं के लिए अनुपलब्ध जानकारी आदि शामिल हैं।

गैर-प्रतिचयन त्रुटियों को दो समूहों में वर्गीकृत किया जा सकता है:

यादृच्छिक त्रुटि: यादृच्छिक त्रुटियाँ वे त्रुटियाँ हैं जिनके प्रभाव लगभग रद्द हो जाते हैं यदि एक पर्याप्त रूप से बड़े प्रतिदर्श का उपयोग किया जाता है, जिससे परिवर्तनशीलता बढ़ जाती है।

व्यवस्थित त्रुटियां ऐसी त्रुटियाँ हैं जो एक ही दिशा में जाती हैं, और इस प्रकार सम्पूर्ण प्रतिदर्श पर जमा हो जाती हैं जिससे अंतिम परिणामों में पूर्वाग्रह हो जाता है।

Important Pointsगैर-प्रतिचयन त्रुटि विभिन्न रूपों में हो सकती है। निम्नलिखित कारणों से गैर-प्रतिचयन त्रुटियाँ हो सकती हैं:-

• आंकड़ा संग्रहण में प्रयुक्त अस्पष्ट परिभाषाएँ।
• आंकड़ा संग्रहण का गलत तरीका
• प्रश्न सूची में की गई गलत प्रविष्टि
• जनगणना के अध्ययन से बचने के लिए, जनसंख्या के केवल एक हिस्से का ही प्रेक्षण किया जाता है और प्रेक्षण किए जाने की उम्मीद की जाती है।

अत:, विकल्प (D) सही है।

एक स्वतंत्र चर (उपचार चर) ठीक वैसा ही है जैसा यह सुनने में लगता है। यह एक ऐसा चर है जो अकेला होता है और उन अन्य चरों द्वारा नहीं बदला जाता है जिन्हें आप मापने का प्रयास कर रहे हैं।

Important Points

• स्वतंत्र चर वह चर है जिसे प्रयोग में शोधकर्ता द्वारा बदला या परिवर्तित किया जाता है या इसकी संख्या​को परिवर्तित​ किया जाता है। यह चर में परिवर्तन का प्रभाव है जिसका शोधकर्ता अध्ययन में निरीक्षण करना या वर्णन करना चाहता है।
• स्वतंत्र चर वह चर है जिसे प्रयोगकर्ता परिवर्तित करता है या बदलता है, और माना जाता है कि इसका आश्रित चर पर प्रत्यक्ष प्रभाव पड़ता है।
• उदाहरण के लिए, प्रतिभागियों को उनकी चिंता (आश्रित चर) की तीव्रता में किसी भी परिवर्तन को मापने के लिए या तो दवा या कूटभेषज स्थितियों (स्वतंत्र चर) में आवंटित करना।

Additional Information

• एक व्यतिकारी चर एक चर है जो एक स्वतंत्र चर और एक आश्रित चर के बीच संबंध को प्रभावित करता है। अक्सर इस प्रकार का चर तब प्रकट होता है जब शोधकर्ता दो चर के बीच संबंधों का अध्ययन कर रहे हों और यह महसूस न करें कि एक अन्य चर वास्तव में संबंधों में हस्तक्षेप कर रहा है।
• एक मध्यस्थ चर एक प्रकार का चर है जो एक आश्रित चर और एक स्वतंत्र चर के बीच संबंध को प्रभावित करता है।
  • प्रतिगमन विश्लेषण करते समय, हम अक्सर यह समझने में रुचि रखते हैं कि स्वतंत्र चर आश्रित चर को कैसे प्रभावित करते हैं। हालांकि, कभी-कभी एक मध्यस्थ चर संबंध को प्रभावित कर सकता है।
  • उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि हम एक प्रतिगमन मॉडल को जांचना चाहते हैं जिसका उपयोग हम प्रत्येक सप्ताह व्यायाम करने में बिताए गए स्वतंत्र चर घंटों का उपयोग आश्रित चर आराम के दौरान ह्रदय दर का अनुमान लगाने के लिए करते हैं।
• सांख्यिकी में, एक अस्फुट एक चर होता है जो आश्रित चर और स्वतंत्र चर दोनों को प्रभावित करता है, जिससे एक कल्पित साहचर्य का निर्माण होता है।
• अस्फुटक एक करणीय अवधारणा है, और इसे सहसंबंधों या साहचर्यों के संदर्भ में वर्णित नहीं किया जा सकता है। इसलिए शोध में स्वेच्छा से बदला गया चर मध्यस्थ चर है।

अतः, एक प्रायोगिक अध्ययन में एक स्वतंत्र चर, जिसमें अन्वेषक ने अपनी इच्छा से बदलाव किया है, को तकनीकी रूप से उपचार चर के रूप में जाना जाता है।

नमूनाकरण त्रुटि

• नमूनाकरण त्रुटि एक सांख्यिकीय त्रुटि है जो तब होती है जब एक विश्लेषक एक नमूना का चयन नहीं करता है जो डेटा की पूरी आबादी का प्रतिनिधित्व करता है और नमूने में पाए गए परिणाम उन परिणामों का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं जो पूरी आबादी से प्राप्त होंगे।
• शोध में दो प्रमुख प्रकार की त्रुटियां हैं नमूना त्रुटि और गैर-नमूना त्रुटि। नमूनाकरण त्रुटि तब होती है जब अध्ययन में प्रयुक्त नमूना पूरी आबादी का प्रतिनिधि नहीं होता है। गैर-नमूना त्रुटि सभी प्रकार की त्रुटियों को शामिल करती है, जो अधिकतर मानव त्रुटि के कारण होती है, जैसे प्रश्नावली शब्दांकन, डेटा प्रविष्टि त्रुटियां और पक्षपाती निर्णय।

नमूना त्रुटि को कम करने के तरीके

1. निरीक्षण करने के लिए अधिक विषयों का चयन करके नमूना आकार बढ़ाना 
2. जनसंख्या को समूह में विभाजित करना 

गैर-नमूना त्रुटि को कम करने के तरीके

1. जल्दी या छोटी डेटा संग्रह अवधि से बचना।
2. उत्तरदाताओं को अनुस्मारक भेजना 
3. गोपनीयता सुनिश्चित करना 

निष्कर्ष: परिभाषा से, यह स्पष्ट है कि नमूना त्रुटि तब उत्पन्न होती है जब ऐसा नमूना चुना जाता है जो पूरी आबादी का प्रतिनिधित्व नहीं करता है। तो, विकल्प (1) सही है।

एक चीज जो परिवर्तनशील या एक मात्रा होती है जिसमें कई भिन्न मूल्य हो सकते हैं उन्हें एक चर के रूप में जाना जाता है। चर मूर्त हैं और प्रयोगकर्ता द्वारा हेरफेर, नियंत्रित, या देखे जा सकते हैं। निम्नलिखित विभिन्न प्रकार के चर हैं:

1) बाहरी चर:

• किसी भी और सभी चर जो स्वतंत्र चर और आश्रित चर के बीच संबंध को 'मुखौटा' कर सकते हैं, उन्हें बाहरी चर के रूप में जाना जाता है।
• बाहरी चर सीधे निर्भर चर को प्रभावित कर सकते हैं या एक प्रभाव पैदा करने के लिए स्वतंत्र चर के साथ गठबंधन कर सकते हैं। इसलिए, बाहरी चर को नियंत्रित किया जाना चाहिए ताकि प्रयोगकर्ता यह निर्धारित कर सके कि आश्रित चर स्वतंत्र चर में भिन्नता के संबंध में बदलता है या नहीं।

2)परिनियामक​ चर:

• एक परिनियामक​ चर  एक चर है, जो किसी आश्रित पर स्वतंत्र चर के प्रभाव की मात्रा को कम करने या संशोधित करने के लिए सोचा जाता है।
• रिश्‍तेदारों को यह बताना होगा कि संबंध कब होगा। यह गुणात्मक हो सकता है (जैसे, लिंग, दौड़, वर्ग…) या मात्रात्मक (जैसे, दवा की खुराक या इनाम का स्तर)।
• गुणात्मक, अनुसंधान के बजाय एक परिनियामक​ चर का उपयोग मात्रात्मक रूप से विशेष रूप से किया जाता है।
• संयोजक चर/परिनियामक​ चर उपयोगी होते हैं क्योंकि वे स्वतंत्र और आश्रित चर के बीच की कड़ी को समझाने में मदद करते हैं।
• कभी-कभी केवल संयोजक के रूप में संदर्भित, ये मॉडरेटिंग चर मात्रात्मक अनुसंधान में दो चर के बीच संबंध के बारे में अतिरिक्त जानकारी प्रदान करते हैं, यह बताकर कि क्या विशेषताएं उस संघ को मजबूत, कमजोर या यहां तक ​​कि गायब कर सकती हैं।

3) हस्तक्षेप करने वाला चर:

• एक अंतराल चर एक काल्पनिक चर है जिसका उपयोग अन्य चर और विशेष रूप से स्वतंत्र चर और आश्रित चर के बीच संबंधों को समझाने के लिए किया जाता है।
• हस्तक्षेप करने वाले चर प्रयोग में नहीं देखे जा सकते (यही कारण है कि वे काल्पनिक हैं)।
• उदाहरण के लिए, गरीब होने और कम जीवन काल के बीच संबंध है। सिर्फ इसलिए कि कोई गरीब है, इसका मतलब यह नहीं है कि वह एक प्रारंभिक मृत्यु को जन्म देगा, इसलिए अन्य काल्पनिक चर का उपयोग घटना को समझाने के लिए किया जाता है। इन अंतःक्रियात्मक चर में स्वास्थ्य देखभाल या गरीब पोषण तक पहुंच की कमी शामिल हो सकती है।
• यह अक्सर एक काल्पनिक निर्माण से अलग है कि इसमें अनुभवजन्य अनुसंधान में देखे गए गुणों के अलावा कोई गुण नहीं है। यही है, यह केवल स्वतंत्र और आश्रित चर के बीच देखे गए रिश्तों का सारांश है।
• उदाहरण के लिए, भूख एक काल्पनिक आंतरिक स्थिति है जिसका उपयोग स्वतंत्र चर जैसे कि भोजन के बिना समय की लंबाई, या भोजन की मात्रा की मात्रा, और आश्रित चर के बीच संबंधों को समझाने के लिए किया जाता है जो खाने के उपाय हैं।
• रिश्तों की संख्या को कम करने के लिए हस्तक्षेप करने वाले चर उपयोगी हो सकते हैं, जिन्हें समझाया जाना आवश्यक है; उदाहरण के लिए, पांच स्वतंत्र चर और खाने के दो आश्रित उपायों के बीच संबंधों को समझाने के प्रयास में, भूख के बीच के परिवर्तनशील चर का उपयोग संबंधों की संख्या को दस से सात (स्वतंत्र चर और भूख के बीच पाँच) से कम करने के लिए समझाया जाता है, और भूख और आश्रित चर के बीच दो)।

4) मध्यवर्ती ​ चर (स्वतंत्र चर):

• प्रायोगिक अनुसंधान का जिक्र करते समय शोधकर्ता शब्द उपचार का उपयोग करने की सबसे अधिक संभावना रखते हैं, खासकर जब उस शोध के डेटा का विश्लेषण विचरण (एनोवा) के विश्लेषण के माध्यम से किया गया था।
• प्रायोगिक अनुसंधान में, शोधकर्ता स्वतंत्र या उपचार चर (ओं) में हेरफेर करता है और फिर देखता है कि उपचार समूह एक या अधिक निर्भर या परिणाम चर पर भिन्न हैं या नहीं।
• एक स्वतंत्र चर या प्रोत्साहन चर वह कारक होता है जिसे प्रयोग करने वाले द्वारा किसी प्रेक्षित घटना के संबंध में खोजने के प्रयास में प्रयोगकर्ता द्वारा चालाकी या चयन किया जाता है।
• उदाहरण के लिए, शोधकर्ता शिक्षण के विभिन्न तरीकों का उपयोग करके शिक्षण विधियों में हेरफेर कर सकता है और लड़कों और लड़कियों की शैक्षिक उपलब्धि पर इसके प्रभाव की जांच कर सकता है।

इसलिए, उपर्युक्त बिंदुओं से, हम यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि हस्तक्षेप करने वाला चर प्रत्यक्ष रूप से अवलोकन योग्य नहीं है, लेकिन इसका प्रभाव शोध अध्ययन में आश्रित चर पर है।