व्यवहार को सीधे रिकॉर्ड करने के लिए कंप्यूटरों के उपयोग का एक प्रमुख लाभ क्या है?

सही उत्तर 'उच्च परिशुद्धता और वास्तविक समय डेटा संग्रह' है।

Key Points

• व्यवहार को सीधे रिकॉर्ड करने के लिए कंप्यूटरों का उपयोग करने से कई फायदे होते हैं, खासकर परिशुद्धता और वास्तविक समय डेटा संग्रह के मामले में। यह अभ्यास मनोविज्ञान, व्यवहार विज्ञान और यहां तक कि उपयोगकर्ता अनुभव अनुसंधान जैसे विभिन्न क्षेत्रों में महत्वपूर्ण है, जहां सटीक और तत्काल डेटा कैप्चर निष्कर्षों की गुणवत्ता और विश्वसनीयता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकता है
• उच्च परिशुद्धता और वास्तविक समय डेटा संग्रह:
  • शुद्धता: कंप्यूटर उच्च परिशुद्धता के साथ डेटा रिकॉर्ड कर सकते हैं, ऐसे सूक्ष्म विवरणों को कैप्चर कर सकते हैं जिन्हें मानव पर्यवेक्षकों द्वारा याद किया जा सकता है।
  • वास्तविक समय विश्लेषण: डेटा तुरंत रिकॉर्ड और संसाधित किया जाता है, यदि आवश्यक हो तो तत्काल विश्लेषण और समायोजन की अनुमति देता है।
  • संगति: डेटा रिकॉर्डिंग में मानवीय त्रुटि और परिवर्तनशीलता को समाप्त करता है, जिससे सुसंगत और विश्वसनीय डेटा सुनिश्चित होता है।
  • दक्षता: डेटा संग्रह प्रक्रिया को गति देता है, समय और संसाधनों की बचत करता है।
  • जटिल डेटा: जटिल डेटासेट को संभालने और विश्लेषण करने में सक्षम है जो मैनुअल प्रसंस्करण के लिए चुनौतीपूर्ण हो सकते हैं।

Additional Information

• कागज़-आधारित रिपोर्टों को दर्ज करना:
  • अदक्षता: कागज़-आधारित तरीके समय लेने वाले होते हैं और डेटा प्रविष्टि और विश्लेषण के दौरान त्रुटियों से ग्रस्त होते हैं।
  • भंडारण समस्याएँ: कागज़ के रिकॉर्ड का भौतिक भंडारण बोझिल और अकुशल हो सकता है।
  • विश्लेषण में देरी: डेटा को बाद में मैन्युअल रूप से सिस्टम में दर्ज करने की आवश्यकता होती है, जिससे विश्लेषण और निर्णय लेने में देरी होती है।
• केवल सत्र के बाद विश्लेषण:
  • सीमा: केवल सत्रों के बाद डेटा का विश्लेषण करने से वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि और समायोजन छूट सकते हैं।
  • प्रतिक्रियात्मक दृष्टिकोण: यह विधि प्रतिक्रियात्मक है बजाय सक्रिय की, संभावित रूप से तत्काल हस्तक्षेप के अवसरों को याद कर रही है।
  • समय लेने वाला: सत्र के बाद डेटा प्रसंस्करण अनुसंधान चक्र में अतिरिक्त समय जोड़ता है।
• डेटा को मैन्युअल रूप से दर्ज करना:
  • त्रुटि-प्रवण: मैनुअल डेटा प्रविष्टि मानवीय त्रुटि के लिए अतिसंवेदनशील है, जो डेटा की गुणवत्ता से समझौता कर सकती है।
  • समय लेने वाला: डेटा को सटीक रूप से इनपुट करने के लिए महत्वपूर्ण समय और प्रयास की आवश्यकता होती है।
  • असंगति: विभिन्न व्यक्ति डेटा को अलग-अलग रिकॉर्ड कर सकते हैं, जिससे असंगतियाँ हो सकती हैं।