चर:
- चर एक विशेषता है जो दो या दो से अधिक मान ग्रहण करती है । यह एक ऐसी चीज़ है जो बदलती रहती है। यह एक ऐसी विशेषता है जो कई व्यक्तियों, समूहों, घटनाओं, वस्तुओं आदि में समान होती है।
- अलग-अलग मामलों में इस बात का फ़र्क़ होता है कि उनमें किस हद तक विशेषताएँ मौजूद हैं। इस प्रकार, आयु (युवा, मध्यम आयु वर्ग, वृद्ध), आय वर्ग (निम्न, मध्यम, उच्च), जाति (निम्न, मध्यवर्ती, उच्च), शिक्षा (निरक्षर, कम शिक्षित, उच्च शिक्षित), व्यवसाय (निम्न स्थिति, उच्च स्थिति), आदि सभी परिवर्तनशील हैं।
- विश्लेषण के लिए चुने गए चरों को व्याख्यात्मक चर कहा जाता है और अन्य सभी चर बाह्य चर होते हैं। वे बाह्य चर जो व्याख्यात्मक समुच्चय का हिस्सा नहीं हैं, उन्हें नियंत्रित या अनियंत्रित चर के रूप में वर्गीकृत किया जाता है।
- नियंत्रित चर, जिन्हें सामान्यतः नियंत्रण चर कहा जाता है, को अध्ययन के दौरान स्थिर रखा जाता है या बदलने से रोका जाता है।
- यह शोध के फोकस को सीमित करने के लिए है। उदाहरण के लिए, उम्र के आधार पर, 18 वर्ष से कम आयु के सभी पुरुषों और महिलाओं को अध्ययन से बाहर रखा जा सकता है। इसका अर्थ यह होगा कि परिकल्पना विशिष्ट उप-समूहों से संबंधित नहीं है।
चर के प्रकार:
आश्रित और स्वतंत्र चर:
- एक आश्रित चर वह चर जो किसी अन्य चर में परिवर्तन के संबंध में परिवर्तित होता है। स्वतंत्र चर वह चर होता है जिसके परिवर्तन के परिणामस्वरूप किसी अन्य चर में भी परिवर्तन होता है। एक नियंत्रित प्रयोग में, स्वतंत्र चर प्रायोगिक चर होता है, अर्थात, वह चर जिसे नियंत्रण समूह से अलग रखा जाता है।
- प्रयोगों में, स्वतंत्र चर प्रयोगकर्ता द्वारा नियंत्रित किया जाने वाला चर है। उदाहरण के लिए, एक शिक्षक जानना चाहता है कि छात्रों की समझ में शिक्षण की कौन सी विधि अधिक प्रभावी है: व्याख्यान विधि, प्रश्न-उत्तर विधि, दृश्य विधि या इनमें से दो या अधिक विधियों का संयोजन। यहाँ, शिक्षण विधि स्वतंत्र चर है जिसे शिक्षक द्वारा नियंत्रित किया जाता है। “छात्रों की समझ पर प्रभाव” आश्रित चर है। आश्रित चर वह स्थिति है जिसे हम समझाने का प्रयास कर रहे हैं। इस प्रयोग में, शिक्षण विधियों के अलावा, अन्य स्वतंत्र चर व्यक्तित्व प्रकार (छात्रों के), सामाजिक वर्ग (छात्रों के), प्रेरणा के प्रकार (पुरस्कार और दंड) कक्षा का माहौल, शिक्षक के प्रति दृष्टिकोण, इत्यादि हो सकते हैं।
प्रायोगिक और मापित चर:
- प्रायोगिक चर अन्वेषक के हेरफेर का विवरण देते हैं जबकि मापे गए चर मापन को दर्शाते हैं। उदाहरण के लिए, ग्रामीण विकास (मापा गया चर) का आकलन आय में वृद्धि, साक्षरता स्तर, बुनियादी ढाँचे, चिकित्सा सुविधाओं की उपलब्धता, सामाजिक सुरक्षा की उपलब्धता आदि के आधार पर किया जा सकता है।
- छात्रों की उपलब्धि (उच्च या निम्न अंक) को प्रभावित करने वाले कारकों पर एक अन्य अध्ययन में, हम पुस्तकों, पुस्तकालयों, अच्छे शिक्षकों, दृश्यों के उपयोग आदि की अनुपस्थिति/उपलब्धता की जाँच कर सकते हैं। ये सभी शोधकर्ता के लिए प्रायोगिक चर या प्रायोगिक हेरफेर होंगे। शोध की योजना बनाते और उसे क्रियान्वित करते समय इन दो प्रकार के चरों के बीच अंतर करना महत्वपूर्ण है।
सक्रिय और निर्दिष्ट चर:
- हेरफेर किए गए या प्रायोगिक चर सक्रिय चर कहलाएँगे, जबकि मापे गए चर निर्दिष्ट चर कहलाएँगे। दूसरे शब्दों में, कोई भी चर जिसमें हेरफेर किया जा सकता है, सक्रिय चर है और जिस चर में हेरफेर नहीं किया जा सकता, वह निर्दिष्ट चर है।
गुणात्मक और मात्रात्मक चर:
- मात्रात्मक चर वह चर है जिसके मान या श्रेणियाँ संख्याओं से बनी होती हैं और जिनकी श्रेणियों के बीच के अंतर को संख्यात्मक रूप से व्यक्त किया जा सकता है। इस प्रकार, आयु, आय, आकार मात्रात्मक चर हैं। गुणात्मक चर वह चर है जिसमें संख्यात्मक इकाइयों के बजाय विशिष्ट श्रेणियाँ होती हैं। इस चर की दो या दो से अधिक श्रेणियाँ होती हैं जो एक-दूसरे से भिन्न होती हैं। वर्ग (निम्न, मध्यम, उच्च), जाति (निम्न, मध्यम, उच्च), लिंग (पुरुष, स्त्री), धर्म (हिंदू, गैर-हिंदू) सभी गुणात्मक चर हैं।
- मात्रात्मक चरों के बीच संबंध धनात्मक या ऋणात्मक हो सकते हैं (सिंगलटन और स्ट्रेट्स)। धनात्मक संबंध तब होता है जब एक चर के मान में वृद्धि के साथ दूसरे चर के मान में भी वृद्धि होती है, या यदि एक चर के मान में कमी के साथ दूसरे चर के मान में भी कमी होती है। दूसरे शब्दों में, दोनों चर एक ही दिशा में निरंतर बदलते रहते हैं, उदाहरण के लिए, पिता जितना लंबा होगा, उसका पुत्र भी उतना ही लंबा होगा। चरों के बीच ऋणात्मक संबंध तब होता है जब एक चर के मान में कमी के साथ दूसरे चर के मान में भी वृद्धि होती है, उदाहरण के लिए, जैसे-जैसे उम्र बढ़ती है, जीवन प्रत्याशा घटती जाती है।
- थेरेसा बेकर ने गुणात्मक और मात्रात्मक चरों के लिए क्रमशः श्रेणीबद्ध और संख्यात्मक चर शब्दों का प्रयोग किया है। श्रेणीबद्ध चर (जैसे, व्यवसाय, धर्म, जाति, लिंग, शिक्षा, आय) श्रेणियों (या विशेषताओं) के समूह से बने होते हैं जिन्हें दो नियमों का पालन करना चाहिए: पहला, श्रेणियों को एक-दूसरे से अलग होना चाहिए, अर्थात, उन्हें परस्पर अनन्य होना चाहिए; दूसरा, श्रेणियों को संपूर्ण होना चाहिए, अर्थात, उन्हें किसी चर में परिवर्तन की सभी संभावित सीमाओं को शामिल करना चाहिए। शिक्षा के क्षेत्र में खुद को शिक्षित (अन्य निरक्षर) श्रेणियों में रखने के बाद, कोई खुद को स्नातक, स्नातकोत्तर, स्नातकोत्तर आदि की उप-श्रेणी में रख सकता है।
चर द्विभाजी या सतत भी हो सकते हैं।
- जहाँ लिंग एक द्विभाजी चर है, वहीं बुद्धि एक सतत चर है । सामान्यतः, केवल कुछ ही चर वास्तविक द्विभाजी होते हैं। अधिकांश चर सतत मान ग्रहण करने में सक्षम होते हैं। फिर भी, यह याद रखना उपयोगी है कि सतत चरों को द्विभाजी या त्रिभाजी चरों में परिवर्तित करना अक्सर सुविधाजनक या आवश्यक होता है।
नमूनाकरण:
- नमूना एक बड़ी जनसंख्या से लिए गए लोगों का एक भाग होता है। यह जनसंख्या का प्रतिनिधि तभी होगा जब इसमें उस जनसंख्या के समान मूलभूत विशेषताएँ हों जिससे इसे लिया गया है। नमूनाकरण में हमारा सरोकार इस बात से नहीं है कि किस प्रकार की इकाइयों (व्यक्तियों) का साक्षात्कार/अवलोकन किया जाएगा, बल्कि इस बात से है कि किस विशेष विवरण की कितनी इकाइयाँ और किस विधि से चुनी जाएँ।
- मैनहेम के अनुसार, “नमूना जनसंख्या का वह भाग होता है जिसका अध्ययन संपूर्ण जनसंख्या के बारे में अनुमान लगाने के लिए किया जाता है”। जिस जनसंख्या से नमूना लिया जाता है, उसे परिभाषित करते समय, ‘लक्ष्य जनसंख्या’ और ‘नमूना ढाँचे’ की पहचान करना आवश्यक है। लक्ष्य जनसंख्या वह होती है जिसमें वे सभी इकाइयाँ (व्यक्ति) शामिल होती हैं जिनके लिए जानकारी आवश्यक है, जैसे, किसी विश्वविद्यालय में नशा करने वाले छात्र, या किसी गाँव/निर्वाचन क्षेत्र के मतदाता, इत्यादि। जनसंख्या को परिभाषित करते समय, शामिल और बहिष्कृत मामलों की व्याख्या करने के लिए मानदंड निर्दिष्ट करने की आवश्यकता होती है।
- उदाहरण के लिए, किसी ग्रामीण समुदाय में महिलाओं के अधिकारों के प्रति जागरूकता के स्तर का अध्ययन करने के लिए, लक्षित जनसंख्या 18-50 वर्ष आयु वर्ग की सभी विवाहित और अविवाहित महिलाओं को माना जाता है। यदि इकाई एक संस्था (जैसे, विद्या मंदिर) है, तो उसकी संरचना का प्रकार, स्कूल अनुभाग, कॉलेज अनुभाग में छात्रों की संख्या के आधार पर उसका आकार, और व्यावसायिक पाठ्यक्रमों में शिक्षकों और कर्मचारियों की संख्या निर्दिष्ट करना आवश्यक है।
- लक्ष्य जनसंख्या को क्रियाशील बनाने के लिए, नमूनाकरण ढाँचे का निर्माण आवश्यक है। यह उन सभी मामलों के समूह को दर्शाता है जिनसे वास्तव में नमूना चुना जाता है। यह ध्यान देने योग्य है कि नमूनाकरण ढाँचा कोई नमूना नहीं है; बल्कि यह जनसंख्या की क्रियात्मक परिभाषा है जो नमूनाकरण का आधार प्रदान करती है।
- उदाहरण के लिए, विद्या मंदिर के उपरोक्त उदाहरण में, यदि स्कूल और कॉलेज में पढ़ने वाले छात्रों को छोड़ दिया जाए, तो केवल व्यावसायिक पाठ्यक्रमों (एमबीए, कंप्यूटर विज्ञान, बी.एड., गृह विज्ञान और जैव प्रौद्योगिकी) के छात्र ही बचेंगे, जिनसे नमूना लिया जाना है। इस प्रकार, नमूना ढाँचा कुल जनसंख्या की संख्या को कम कर देता है और हमें लक्षित जनसंख्या (अर्थात, केवल व्यावसायिक पाठ्यक्रमों के छात्र) प्रदान करता है।
नमूनाकरण के दो उद्देश्य हैं
- मापदंडों का अनुमान
- परिकल्पना का परीक्षण मापदंडों का अनुमान:
प्रमुख उद्देश्य कुछ जनसंख्या मापदंडों का अनुमान लगाना है (उदाहरण के लिए, कार्यालय में ओवरटाइम काम करने वाले क्लर्क का अनुपात)। इस प्रकार, शोधकर्ता एक नमूना चुनने और संबंधित आंकड़ों (यानी औसत और अनुपात) की गणना करने का प्रयास करता है। वह मानक त्रुटियों के संदर्भ में इसकी सटीकता के बारे में बयान देने और संभावना के संदर्भ में इसकी आबादी के बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए इस आंकड़े का अनुमान के रूप में उपयोग कर सकता है।
परिकल्पना का परीक्षण: नमूनाकरण का दूसरा उद्देश्य किसी जनसंख्या के बारे में सांख्यिकीय परिकल्पना (अर्थात यह परिकल्पना कि कुरुक्षेत्र शहर के कम से कम 60 प्रतिशत घरों में टीवी सेट हैं) का परीक्षण करना हो सकता है। शोधकर्ता घरों का एक नमूना चुन सकते हैं और फिर टीवी सेट रखने वाले घरों के अनुपात की गणना कर सकते हैं। अब समस्या यह आकलन करने की है कि क्या नमूना परिणाम ऐसा है जो परिकल्पना को अस्वीकार करता है या यह परिकल्पना का समर्थन करता है। इस समस्या के समाधान के लिए, शोधकर्ता को एक मानदंड खोजना होगा जिसके द्वारा वह नमूना परिणाम के काल्पनिक मान से सटीक विचलन निर्धारित कर सके।
नमूनाकरण के उद्देश्य,
सरान्टाकोस ने नमूनाकरण के निम्नलिखित उद्देश्यों की ओर ध्यान दिलाया है:
- कई मामलों में जनसंख्या इतनी बड़ी और बिखरी हुई हो सकती है कि पूर्ण कवरेज संभव नहीं हो सकता।
- यह उच्च स्तर की सटीकता प्रदान करता है क्योंकि यह कम संख्या में व्यक्तियों से संबंधित है। हममें से अधिकांश लोगों ने रक्त के नमूने लिए हैं, कभी उंगलियों से, कभी हाथ या शरीर के किसी अन्य भाग से। यह माना जाता है कि पूरे शरीर में रक्त पर्याप्त रूप से समान होता है और रक्त की विशेषताओं का निर्धारण एक नमूने के आधार पर किया जाता है। सिंगलटन और स्ट्रेट्स ने यह भी कहा है कि सभी मामलों का अध्ययन करने से जनसंख्या का वर्णन एक छोटे नमूने की तुलना में कम सटीकता से होगा।
- कम समय में, मान्य और तुलनीय परिणाम प्राप्त किए जा सकते हैं। आँकड़ों के संग्रह में लगने वाला लंबा समय आमतौर पर कुछ आँकड़ों को पूरी जानकारी हाथ में आने तक अप्रचलित बना देता है। उदाहरण के लिए, चुनाव के दौरान मतदाताओं की प्राथमिकताओं के बारे में जानकारी एकत्र करना, या महिला प्रदर्शनकारियों के खिलाफ हिंसा करने वाले पुलिसकर्मियों के खिलाफ कार्रवाई की माँग करना, या पुलिस हवालात में बड़ी संख्या में आरोपियों को अंधा बनाने के लिए ज़िम्मेदार पुलिसकर्मियों के खिलाफ कार्रवाई की माँग करना। इसके अलावा, घटना के समय व्यक्त की गई राय और कुछ महीनों बाद व्यक्त की गई राय अलग-अलग होती हैं। इसलिए, यदि आँकड़े एकत्र करने में लंबा समय लगता है, यानी एक छोटा सा नमूना न लेकर, बल्कि पूरी आबादी का अध्ययन किया जाता है, तो निष्कर्ष प्रभावित होने ही हैं।
- जांचकर्ताओं की आवश्यकताओं के संदर्भ में नमूनाकरण कम मांग वाला है, क्योंकि इसके लिए लक्षित जनसंख्या के एक छोटे से हिस्से की आवश्यकता होती है।
- यह किफायती है क्योंकि इसमें कम लोग शामिल होते हैं। बड़ी आबादी के लिए बड़ी संख्या में साक्षात्कारकर्ताओं को नियुक्त करना होगा जिससे सर्वेक्षण की कुल लागत बढ़ जाएगी।
- कई शोध परियोजनाओं, खासकर गुणवत्ता नियंत्रण परीक्षण परियोजनाओं में, परीक्षण की जा रही वस्तुओं को नष्ट करना आवश्यक होता है। अगर बिजली के बल्बों का निर्माता यह पता लगाना चाहे कि क्या प्रत्येक बल्ब किसी विशिष्ट मानक को पूरा करता है, तो परीक्षण के बाद कोई भी उत्पाद नहीं बचेगा।
नमूनाकरण के सिद्धांत:
प्रतिचयन के पीछे मुख्य सिद्धांत यह है कि हम कुछ इकाइयों (जिन्हें प्रतिदर्श कहते हैं) का अवलोकन करके कुल इकाइयों (जिन्हें समष्टि कहते हैं) के बारे में जानकारी प्राप्त करते हैं और प्रतिदर्श के बारे में अपने अनुमान को पूरी समष्टि तक विस्तारित करते हैं। गेहूँ का एक थैला खरीदने के लिए, यदि हम कटर से थैले के बीच से एक छोटा सा नमूना निकाल लें, तो इससे हमें यह अनुमान लग जाएगा कि थैले में रखा गेहूँ अच्छा है या नहीं। लेकिन यह आवश्यक नहीं है कि प्रतिदर्श का अध्ययन हमें हमेशा कुल समष्टि की सही तस्वीर ही दे।
यदि किसी गाँव में कुछ ही लोग परिवार नियोजन के पक्ष में पाए जाते हैं, तो इसका अर्थ यह नहीं है कि गाँव के सभी लोगों की राय एक जैसी ही होगी। धर्म, शैक्षिक स्तर, आयु, आर्थिक स्थिति और ऐसे ही अन्य कारकों के आधार पर राय भिन्न हो सकती है। कुछ व्यक्तियों के अध्ययन से गलत निष्कर्ष निकाला जाता है या सामान्यीकरण किया जाता है क्योंकि वे कुल जनसंख्या का अपर्याप्त नमूना होते हैं।
नमूने का अध्ययन आवश्यक हो जाता है क्योंकि एक बहुत बड़ी जनसंख्या के अध्ययन के लिए लंबी अवधि, बड़ी संख्या में साक्षात्कारकर्ताओं, बड़ी धनराशि और अनेक अन्वेषकों द्वारा एकत्रित आँकड़ों की सटीकता संदिग्ध होती है। नमूने के साथ अवलोकन/अध्ययन की योजना बनाना अधिक प्रबंधनीय होता है।
नमूनाकरण के महत्वपूर्ण सिद्धांत हैं (सारंतकोस):
- नमूना इकाइयों का चयन व्यवस्थित एवं वस्तुनिष्ठ तरीके से किया जाना चाहिए।
- नमूना इकाइयाँ स्पष्ट रूप से परिभाषित और आसानी से पहचान योग्य होनी चाहिए।
- नमूना इकाइयाँ एक दूसरे से स्वतंत्र होनी चाहिए।
- पूरे अध्ययन में नमूने की समान इकाइयों का उपयोग किया जाना चाहिए।
- चयन प्रक्रिया ठोस मानदंडों पर आधारित होनी चाहिए तथा इसमें त्रुटियों, पूर्वाग्रहों और विकृतियों से बचा जाना चाहिए।
नमूनाकरण के लाभ:
नमूनाकरण के उपर्युक्त उद्देश्य और सिद्धांत नमूनाकरण के कुछ लाभों की ओर संकेत करते हैं।
ये हैं:
- एक विस्तृत भौगोलिक क्षेत्र में बिखरे हुए बड़ी संख्या में लोगों का अध्ययन करना संभव नहीं है। नमूना लेने से उनकी संख्या कम हो जाएगी।
- इससे समय और धन की बचत होती है।
- इससे इकाइयों का विनाश बच जाता है।
- इससे डेटा की सटीकता बढ़ जाती है (विषयों की छोटी संख्या पर नियंत्रण होने से)।
- इससे प्रतिक्रिया दर अधिक होती है। इससे उत्तरदाताओं से अधिक सहयोग प्राप्त होता है।
- नमूने में कुछ साक्षात्कारकर्ताओं का पर्यवेक्षण करना आसान है, लेकिन कुल जनसंख्या के अध्ययन में बहुत बड़ी संख्या में साक्षात्कारकर्ताओं का पर्यवेक्षण करना कठिन है।
- शोधकर्ता कम प्रोफ़ाइल रख सकते हैं।
नमूनाकरण का महत्व:
सांख्यिकीय डेटा एकत्र करने में नमूनाकरण के महत्व के विभिन्न कारण हैं।
एकमात्र संभव, त्वरित, किफायती विधि: शायद यही एकमात्र संभव विधि है; यह त्वरित और किफायती है। किसी निर्माण इकाई में, उत्पाद की गुणवत्ता का परीक्षण नमूने की सहायता से किया जाता है। परीक्षण के बाद, यदि उत्पाद की गुणवत्ता असंतोषजनक होती है, तो उसे पुनः संसाधित किया जाता है या नष्ट कर दिया जाता है। इस प्रकार, गुणवत्ता मापने के लिए नमूनाकरण के अलावा कोई विकल्प नहीं है। इसी प्रकार, सभी वस्तुओं के अवलोकन के बजाय, ब्रह्मांड से एक नमूना चुनना और उस नमूने से उसकी विशेषताओं का अनुमान लगाना एक त्वरित और किफायती विधि है। यह शोधकर्ताओं और संबंधित व्यवसायियों के लिए किसी समष्टि की कुछ विशेषताओं को सीमित सीमा में समाहित करने हेतु एक अत्यंत उपयोगी उपकरण है।
प्रतिचयन की प्रतिनिधित्वात्मकता और आकार: – प्रतिदर्श के प्रतिनिधियों की समस्या। प्रतिदर्श के चयन का मूल उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि वह ब्रह्मांड का यथासंभव प्रतिनिधि हो। स्पष्टतः, प्रतिदर्श का आकार आवश्यक रूप से उसकी प्रतिनिधित्वात्मकता निर्धारित नहीं करता। अतः, यदि वैज्ञानिक रूप से एक अपेक्षाकृत छोटा प्रतिदर्श चुना जाता है, तो वह मनमाने ढंग से चुने गए बड़े प्रतिदर्श की तुलना में अधिक विश्वसनीय हो सकता है। प्रतिदर्श चयन की प्रक्रिया ऐसी होनी चाहिए कि अध्ययनाधीन समष्टि में प्रत्येक वस्तु समष्टि का समान रूप से प्रतिनिधि हो।
वह नमूना जो जनसंख्या का प्रतिनिधित्व नहीं करता है उसे पक्षपाती नमूना कहा जाता है। जैसा कि यूल और केंडल ने कहा है, “यादृच्छिक चयन के लिए मनुष्य अत्यंत खराब साधन है। जब भी प्रेक्षकों की ओर से व्यक्तिगत पसंद या निर्णय की कोई गुंजाइश होती है, तो पूर्वाग्रह का आना लगभग तय है। पक्षपाती नमूने पर आधारित अध्ययन आंतरिक रूप से गलत और भ्रामक हैं। यह व्यवहार विज्ञान के कई अध्ययनों के लिए सच है जो अधूरे और विकृत रिटर्न वाले मेल किए गए प्रश्नावलियों पर आधारित हैं। बेशक, संभावित उत्तरदाताओं की मूल मेलिंग सूची प्रतिनिधि नमूना हो सकती है। हालांकि, वास्तव में प्राप्त प्रश्नावली चयनात्मक कारकों के संचालन के मद्देनजर बेहद महत्वपूर्ण हो सकती है।
नमूना आकार की समस्या: – एक वैज्ञानिक नमूना वह होता है जिसमें जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करने के साथ-साथ विश्वसनीय परिणाम सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त मामले भी शामिल होते हैं। नमूने की पर्याप्तता का मुद्दा बेहद जटिल है। जैसा कि हैगुड और प्राइस बताते हैं, नमूने का आकार निम्नलिखित सूचनाओं द्वारा निर्धारित किया जा सकता है: जिन मापदंडों का अध्ययन किया जाना है, उनका निर्धारण, अनुमानों में स्वीकार्य विश्वसनीयता की सीमा और अध्ययन की गई विशेषताओं के फैलाव का एक विश्वसनीय अनुमान।
नमूनाकरण के प्रकार:
नमूनाकरण के दो प्रकार: संभाव्यता नमूनाकरण और गैर-संभाव्यता नमूनाकरण।
- संभाव्यता नमूनाकरण वह जिसमें जनसंख्या की प्रत्येक इकाई के नमूने के लिए चुने जाने की समान संभावना होती है। यह उच्च स्तर की प्रतिनिधित्व क्षमता प्रदान करता है।
- गैर संभावित नमूना प्रतिनिधित्व का कोई दावा नहीं करता, क्योंकि हर इकाई को चुने जाने का मौका नहीं मिलता। शोधकर्ता ही तय करता है कि कौन सी नमूना इकाइयाँ चुनी जाएँ।
संभाव्यता नमूनाकरण:
संभाव्यता प्रतिचयन आज भी सामाजिक विज्ञान और व्यावसायिक अनुसंधानों के लिए बड़े, प्रतिनिधि प्रतिदर्शों के चयन की प्राथमिक विधि बनी हुई है। ब्लैक और चैंपियन के अनुसार, संभाव्यता प्रतिचयन के लिए निम्नलिखित शर्तें पूरी होनी आवश्यक हैं:
- अध्ययन किये जाने वाले विषयों की पूरी सूची उपलब्ध है;
- ब्रह्माण्ड का आकार ज्ञात होना चाहिए;
- वांछित नमूना आकार निर्दिष्ट किया जाना चाहिए, और
- प्रत्येक तत्व को चुने जाने का समान अवसर मिलना चाहिए।
इसका अर्थ है कि उनके एक या एक से ज़्यादा चरणों में किसी प्रकार के यादृच्छिकीकरण का उपयोग किया जाता है। लीबो संभाव्यता नमूनों को पाँच श्रेणियों में वर्गीकृत करता है—नमूना यादृच्छिक नमूने, स्तरीकृत नमूने।
सरल यादृच्छिक नमूनाकरण:
यद्यपि सरल यादृच्छिक प्रतिदर्शों का व्यापक रूप से उपयोग नहीं किया जाता है, फिर भी वे अन्य प्रकार के प्रतिचयनों का आधार बनते हैं। n वस्तुओं का एक सरल यादृच्छिक प्रतिदर्श एक ऐसे नमूने को संदर्भित करता है जिसे किसी समष्टि से इस प्रकार चुना गया हो कि n इकाइयों के प्रत्येक संभावित संयोजन के चुने जाने की समान संभावना या संभावना हो।
सरल यादृच्छिक नमूनाकरण के लाभ:-
- इससे समय की बचत होती है – पूर्ण कवरेज की तुलना में, नमूनाकरण सस्ता है, तथा प्रति इकाई लागत अधिक है।
- इससे श्रम की बचत होती है- नमूनाकरण में आंकड़ों के संग्रह, सारणीकरण और प्रसंस्करण के लिए कम संख्या में कर्मचारियों की आवश्यकता होती है। इस प्रकार, इससे श्रम की काफी बचत होती है।
- इससे समय की बचत होती है-इन लाभों के कारण, नमूनाकरण का प्रयोग पहली बार 1951 में जनसंख्या की जनगणना के साथ किया गया था। इस प्रक्रिया से समय की बचत होती है।
- यह सटीकता में सुधार करता है: नमूना कवरेज समग्र रूप से उच्च सटीकता प्रदान करता है। यह क्षेत्र की उच्च गुणवत्ता, सटीकता के लिए अधिक जाँच, अधिक सावधानीपूर्वक संपादन और विश्लेषण, तथा अधिक विस्तृत जानकारी प्रदान करता है।
स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना:
इन नमूनों में जनसंख्या को समान समूहों में विभाजित करना और उनमें से एक यादृच्छिक नमूने का चयन करना शामिल है। जनसंख्या को उसके बारे में ज्ञान और एक निश्चित विशिष्ट समूह के प्रभाव के आधार पर समूहों में विभाजित किया जा सकता है। जनसंख्या को उसके बारे में ज्ञान और किए जाने वाले अनुमान पर एक निश्चित विशेषता के प्रभाव के आधार पर समूहों में विभाजित किया जा सकता है।
स्तरीकृत यादृच्छिक नमूनाकरण के लाभ:
यह प्रक्रिया प्रत्येक समूह और संभाव्यता नमूने से उचित प्रतिनिधित्व सुनिश्चित करती है। अध्ययन की जाने वाली समस्या की प्रकृति से संबंधित समूहों या स्तरों में विभाजन का आधार। उदाहरण के लिए, यदि समस्या किसी क्षेत्र में औसत आय के अनुमानों से संबंधित है, तो व्यावसायिक समूहों का उपयोग जनसंख्या को विभाजित करने के लिए पूर्वाग्रहों के रूप में किया जा सकता है। स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना, यदि उचित रूप से किया जाता है, तो नमूना यादृच्छिक नमूने में सुधार करता है। वास्तव में, किसी दिए गए आकार के लिए परिणामों की विश्वसनीयता सभी संभावित नमूना औसतों की छोटी सीमा के साथ बढ़ती है, तदनुसार, यह कहा जा सकता है कि एक उचित रूप से स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना समान आकार के एक साधारण यादृच्छिक नमूने की तुलना में अधिक विश्वसनीय है।
गैर संभावित नमूना:
कई शोध स्थितियों में, खासकर जहाँ अध्ययन किए जाने वाले व्यक्तियों की कोई सूची उपलब्ध नहीं होती (जैसे, पत्नी की पिटाई, विधवाएँ, मारुति कार के मालिक, किसी विशेष प्रकार के डिटर्जेंट पाउडर के उपभोक्ता, शराबी, अक्सर कक्षा से अनुपस्थित रहने वाले छात्र और शिक्षक, प्रवासी श्रमिक, आदि), प्रायिकता प्रतिचयन का उपयोग कठिन और अनुपयुक्त होता है। ऐसे शोधों में, असंभाव्यता प्रतिचयन सबसे उपयुक्त होता है। असंभाव्यता प्रतिचयन प्रक्रियाएँ प्रायिकता सिद्धांत के नियमों का उपयोग नहीं करतीं, प्रतिनिधित्व का दावा नहीं करतीं और आमतौर पर गुणात्मक अन्वेषणात्मक विश्लेषण के लिए उपयोग की जाती हैं।
इन नमूनों में यादृच्छिकीकरण का उपयोग नहीं किया जाता है और इन्हें कोटा नमूनाकरण, उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण, आकस्मिक नमूनाकरण और स्नोबॉल नमूनाकरण के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है।
- कोटा नमूनाकरण: इसका उपयोग विपणन अनुसंधान में किया जाता है। यह एक स्तरीकृत नमूनाकरण है, लेकिन गैर-यादृच्छिक प्रकार का। इस नमूनाकरण में, जनसंख्या को विशेषताओं के आधार पर दो या तीन भागों में विभाजित किया जाता है। फिर कोटा तय किया जाता है और साक्षात्कारकर्ता से प्रत्येक विभाग से एक निर्दिष्ट संख्या पूछी जाती है। साक्षात्कारकर्ता जनसंख्या के किसी ऐसे सदस्य का चयन कर सकता है जो सुविधाजनक रूप से उपलब्ध हो। इस सुविधा के कारण, पूर्वाग्रह के रंग बदलने की संभावना होती है। उसकी सुविधा को सीमित करके पूर्वाग्रह को कम किया जा सकता है। यह विधि वहाँ उपयोगी है जहाँ केवल मोटे अनुमान (परिणामों के बजाय) की आवश्यकता होती है। वास्तव में, इसके परिणाम केवल एक मोटा अनुमान हैं और इसलिए,
विश्वसनीयता के लिए उनका परीक्षण नहीं किया जा सकता है। - उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण: इसमें विशिष्ट क्षेत्रों या समूहों को इस नमूने में शामिल करने की धारणा के तहत प्रतिनिधि प्राप्त करने के लिए विवेक और एक ठोस प्रयास का उपयोग शामिल है। नामजोशी द्वारा किया गया एक अध्ययन उद्देश्यपूर्ण नमूने की प्रकृति का उदाहरण प्रस्तुत करता है। इस अध्ययन में दो प्रकार के उत्तरदाताओं का चयन किया गया: 1. विवाहित पुरुष और महिलाएँ 2. अविवाहित पुरुष और महिलाएँ। उच्च और निम्न जातियों, सामाजिक-आर्थिक समूहों और दोनों लिंगों के उत्तरदाताओं का पर्याप्त प्रतिनिधित्व प्राप्त करने के लिए दोनों नमूनों का चयन इस प्रक्रिया द्वारा किया गया था। 400 विवाहित पुरुष और महिला उत्तरदाताओं का एक नमूना और 400 अविवाहित लड़के और लड़कियों का एक नमूना चुना गया।
- आकस्मिक नमूनाकरण:– इसमें उपलब्ध नमूनों का उपयोग शामिल है और इसलिए, यह नमूनाकरण का कमज़ोर प्रकार है। यदि कोई अन्य प्रकार का नमूना उपलब्ध नहीं है, तो इस प्रकार के नमूने का उपयोग किया जा सकता है।
- व्यापक नमूने लेना:-यह एक ऐसी प्रक्रिया से संबंधित है जिसके तहत प्रारंभिक उत्तरदाताओं का चयन संभाव्यता विधियों द्वारा किया जाता है और उसके बाद, उनके द्वारा प्रदान की गई जानकारी के आधार पर अतिरिक्त उत्तरदाताओं को प्राप्त किया जाता है। इस तकनीक का उपयोग रेफरल द्वारा दुर्लभ आबादी के तत्वों की पहचान करने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक निर्माता गंभीर वयस्क खिलाड़ियों के लिए महोगनी क्रोकेट सेट का विपणन करना चाहता है क्योंकि इस उत्पाद का बाजार छोटा है, शोधकर्ताओं को इस कार्य को आर्थिक रूप से पूरा करने के लिए इस तकनीक का उपयोग करने की आवश्यकता है।
परिकल्पना:
परिकल्पना चरों के बीच संबंधों के बारे में एक धारणा होती है। यह शोध समस्या की एक अस्थायी व्याख्या या शोध परिणाम के बारे में एक अनुमान होती है। शोध शुरू करने से पहले, शोधकर्ता के पास समस्या के बारे में एक सामान्य, अस्पष्ट, यहाँ तक कि भ्रमित धारणा होती है। शोधकर्ता को यह बताने में लंबा समय लग सकता है कि वह किन प्रश्नों के उत्तर खोज रहा था। इसलिए, शोध समस्या के बारे में एक पर्याप्त कथन अत्यंत महत्वपूर्ण है।
- थियोडोर सोन के अनुसार , “एक परिकल्पना एक अस्थायी कथन है जो कुछ तथ्यों के बीच संबंध स्थापित करता है।”
- केर लिंगर ने इसे “दो या दो से अधिक चरों के बीच संबंध का एक अनुमानात्मक कथन” के रूप में वर्णित किया है।
- ब्लैक और चैंपियन ने इसे “किसी चीज़ के बारे में एक अस्थायी कथन” के रूप में वर्णित किया है, जिसकी वैधता आमतौर पर अज्ञात होती है। इस कथन का उद्देश्य अनुभवजन्य परीक्षण करना है और इसे या तो सत्यापित किया जाता है या अस्वीकार किया जाता है। यदि कथन पर्याप्त रूप से स्थापित नहीं है, तो इसे वैज्ञानिक नियम नहीं माना जाता है।
- वेबस्टर ने परिकल्पना को “एक अस्थायी धारणा” के रूप में परिभाषित किया है जो उसके तार्किक या अनुभवजन्य परिणामों को निकालने और परखने के लिए बनाई जाती है। यहाँ ‘परीक्षण’ का अर्थ है “या तो उसे गलत साबित करना या उसकी पुष्टि करना”। चूँकि परिकल्पना में दिए गए कथनों की अनुभवजन्य जाँच-पड़ताल करनी होती है, इसलिए परिकल्पना की परिभाषा में वे सभी कथन शामिल नहीं हैं जो केवल राय (जैसे, उम्र बढ़ने से बीमारियाँ बढ़ती हैं), मूल्य-निर्णय (जैसे, समकालीन राजनेता भ्रष्ट हैं और उनकी सेवा में निहित स्वार्थ हैं), या मानक (जैसे, सभी लोगों को सुबह की सैर पर जाना चाहिए)। मानक कथन एक ऐसा कथन है जो होना चाहिए, न कि एक तथ्यात्मक कथन जिसे जाँच-पड़ताल के माध्यम से सही या गलत साबित किया जा सके।
परिकल्पनाओं के कुछ उदाहरण निम्नलिखित हैं:
- समूह अध्ययन से उच्चतर श्रेणी उपलब्धि बढ़ती है।
- होस्टलर्स अधिक उपयोग करते हैं।
- युवा लड़कियां (15-30 वर्ष के बीच) मध्यम आयु वर्ग की महिलाओं (30-40 वर्ष के बीच) की तुलना में महिलाओं के विरुद्ध अपराधों की अधिक शिकार होती हैं।
- निम्न वर्ग के पुरुष मध्यम वर्ग के पुरुषों की तुलना में अधिक अपराध करते हैं।
- आत्महत्या की दरें सामाजिक एकीकरण के साथ विपरीत रूप से बदलती रहती हैं।
- शिक्षित महिलाओं को विवाह के बाद अशिक्षित महिलाओं की तुलना में समायोजन संबंधी अधिक समस्याएं होती हैं।
- टूटे हुए घरों के बच्चे अपराधी बन जाते हैं।
- बेरोजगारी से किशोर अपराध में कमी आती है।
- उच्च वर्ग के लोगों के बच्चे निम्न वर्ग के लोगों की तुलना में कम होते हैं।
परिकल्पना निर्माण के मानदंड:
परिकल्पना कभी भी प्रश्न के रूप में तैयार नहीं की जाती। बेली, बेकर, सेल्टिज़ और सरांतकोस ने परिकल्पना तैयार करने के लिए कई मानकों की ओर इशारा किया है:
- यह अनुभवजन्य रूप से परीक्षण योग्य होना चाहिए, चाहे वह सही हो या गलत।
- यह विशिष्ट एवं सटीक होना चाहिए।
- परिकल्पना में दिए गए कथन विरोधाभासी नहीं होने चाहिए।
- इसमें उन चरों को निर्दिष्ट किया जाना चाहिए जिनके बीच संबंध स्थापित किया जाना है।
- इसमें केवल एक मुद्दे का वर्णन होना चाहिए।
एक परिकल्पना वर्णनात्मक या संबंधपरक रूप में बनाई जा सकती है। पहले रूप में, यह घटनाओं का वर्णन करती है, जबकि दूसरे रूप में, यह चरों के बीच संबंध स्थापित करती है। एक परिकल्पना दिशात्मक, गैर-दिशात्मक या शून्य रूप में भी बनाई जा सकती है।
परिकल्पनाओं की प्रकृति:
एक वैज्ञानिक रूप से उचित परिकल्पना को निम्नलिखित मानदंडों को पूरा करना होगा:
- इसमें प्रासंगिक समाजशास्त्रीय तथ्य को सटीक रूप से प्रतिबिंबित किया जाना चाहिए।
- यह अन्य वैज्ञानिक विषयों के अनुमोदित प्रासंगिक कथनों के विरोधाभास में नहीं होना चाहिए।
- इसमें अन्य शोधकर्ताओं के अनुभव पर भी विचार किया जाना चाहिए।
परिकल्पनाओं को सत्य या असत्य नहीं कहा जा सकता। वे केवल शोध विषय के लिए प्रासंगिक या अप्रासंगिक हो सकती हैं। उदाहरण के लिए, किसी गाँव में गरीबी के कारणों का पता निम्नलिखित संदर्भों में लगाया जा सकता है:
- कृषि का कम विकास (सिंचाई की कमी, रेतीली मिट्टी, अनियमित वर्षा और पारंपरिक कृषि उपकरणों के उपयोग के कारण) गरीबी का कारण बनता है।
- बुनियादी ढांचे (बिजली, सड़क, बाजार) की कमी गरीबी का कारण बनती है।
- ग्रामीण विकास में बाधाएं हैं संसाधन बाधाएं (जल, मिट्टी, खनिज), सहायक बाधाएं (वर्षा, सिंचाई, पशुधन) और सामाजिक व्यवस्था बाधाएं (ऋण, बुनियादी ढांचा, फिजूलखर्ची और बाजार बाधाएं)।
महत्वपूर्ण परिकल्पनाएं ये हो सकती हैं:
- ग्रामीण गरीबी ऋण की उपलब्धता और पहुंच के साथ सकारात्मक रूप से सह-संबंधित है।
- ग्रामीण गरीबी बुनियादी सुविधाओं की कमी का परिणाम है।
- गरीबी का संबंध अत्यधिक सामाजिक व्यय से है।
- ग्रामीण गरीबी संसाधन बाधाओं (जल, मिट्टी, खनिज) से प्रतिकूल रूप से संबंधित है।
परिकल्पना के प्रकार:
परिकल्पनाओं को कार्यशील परिकल्पना, शोध परिकल्पना, शून्य परिकल्पना, सांख्यिकीय परिकल्पना, वैकल्पिक परिकल्पना और वैज्ञानिक परिकल्पना के रूप में वर्गीकृत किया जाता है।
- कार्यकारी परिकल्पना, शोध विषय के बारे में शोधकर्ता की एक प्रारंभिक धारणा होती है, खासकर जब परिकल्पना स्थापित करने के लिए पर्याप्त जानकारी उपलब्ध न हो, और यह अंतिम शोध परिकल्पना तैयार करने की दिशा में एक कदम होता है। कार्यकारी परिकल्पनाओं का उपयोग अंतिम शोध योजना तैयार करने, शोध समस्या को उसके सही संदर्भ में रखने और शोध विषय को स्वीकार्य आकार में लाने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, व्यवसाय प्रशासन के क्षेत्र में, एक शोधकर्ता एक कार्यकारी परिकल्पना तैयार कर सकता है कि “बोनस सुनिश्चित करने से किसी वस्तु की बिक्री बढ़ जाती है”। बाद में, कुछ प्रारंभिक आँकड़े एकत्र करके, वह इस परिकल्पना को संशोधित करता है और एक शोध परिकल्पना तैयार करता है कि “लाभदायक बोनस सुनिश्चित करने से किसी वस्तु की बिक्री बढ़ जाती है”।
- वैज्ञानिक परिकल्पना में पर्याप्त सैद्धांतिक और अनुभवजन्य आंकड़ों पर आधारित या उनसे प्राप्त कथन शामिल होते हैं।
- वैकल्पिक परिकल्पना दो परिकल्पनाओं (शोध और शून्य) का एक समूह है जो शून्य परिकल्पना के विपरीत कथन प्रस्तुत करती है। शून्य परिकल्पनाओं के सांख्यिकीय परीक्षणों में, H2O (शून्य परिकल्पना) की स्वीकृति का अर्थ वैकल्पिक परिकल्पना की अस्वीकृति है; और H2O की अस्वीकृति का अर्थ इसी प्रकार वैकल्पिक परिकल्पना की स्वीकृति है।
- शोध परिकल्पना किसी सामाजिक तथ्य के बारे में शोधकर्ता द्वारा उसकी विशिष्ट विशेषताओं का उल्लेख किए बिना प्रस्तुत प्रस्तावना होती है। शोधकर्ता का मानना है कि यह सत्य है और वह चाहता है कि इसका खंडन किया जाए, उदाहरण के लिए, मुसलमानों के हिंदुओं की तुलना में अधिक बच्चे होते हैं, या छात्रावासों या किराए के कमरों में रहने वाले उच्च वर्ग के छात्रों में नशीली दवाओं का दुरुपयोग अधिक पाया जाता है। शोध परिकल्पना सिद्धांतों से उत्पन्न हो सकती है या सिद्धांतों के विकास का परिणाम हो सकती है।
- शून्य परिकल्पना, शोध परिकल्पना के विपरीत होती है। यह बिना किसी संबंध वाली परिकल्पना होती है। शून्य परिकल्पनाएँ वास्तव में मौजूद नहीं होतीं, लेकिन शोध परिकल्पनाओं का परीक्षण करने के लिए इनका उपयोग किया जाता है।
- विंटर (1962) के अनुसार, सांख्यिकीय परिकल्पना, सांख्यिकीय समष्टियों के बारे में एक कथन/अवलोकन है जिसका समर्थन या खंडन किया जाता है। इन बातों को संख्यात्मक मात्राओं में घटाया जाता है और इन मात्राओं के आधार पर निर्णय लिए जाते हैं, उदाहरण के लिए, दो समूहों के बीच आय का अंतर: समूह A, समूह B से अधिक धनी है। शून्य परिकल्पना होगी: समूह A, समूह B से अधिक धनी नहीं है। यहाँ, चरों को मापनीय मात्राओं में घटाया जाता है।
गुड और हैट ने अमूर्तता के स्तर के आधार पर निम्नलिखित तीन प्रकार की परिकल्पनाएँ दी हैं:
- जो सामान्य ज्ञान के संदर्भ में प्रस्ताव प्रस्तुत करता है या, जिसके बारे में कुछ सामान्य ज्ञान संबंधी अवलोकन पहले से मौजूद हैं या, जो सामान्य ज्ञान के कथनों का परीक्षण करना चाहता है। उदाहरण के लिए: बुरे माता-पिता बुरे बच्चे पैदा करते हैं, या प्रतिबद्ध प्रबंधक हमेशा मुनाफा देते हैं, या अमीर छात्र ज़्यादा शराब पीते हैं।
- जो कुछ हद तक जटिल हैं, यानी जो थोड़े जटिल रिश्ते का बयान देते हैं। उदाहरण के लिए:
- सांप्रदायिक दंगे धार्मिक ध्रुवीकरण के कारण होते हैं।
- शहरों का विकास संकेन्द्रित वृत्तों में होता है (बर्गेस)।
- आर्थिक अस्थिरता किसी प्रतिष्ठान के विकास में बाधा डालती है।
- अपराध भिन्न-भिन्न संघों के कारण होता है (सदरलैंड)।
- किशोर अपराध मलिन बस्तियों में निवास से संबंधित है (शॉ)।
- विचलित व्यवहार मानसिक विकारों के कारण होता है (हीली और ब्रोनर)।
- जो बहुत जटिल हैं, यानी, जो दो चरों के बीच के संबंध को और भी जटिल शब्दों में दर्शाते हैं, जैसे, उच्च प्रजनन क्षमता निम्न आय, रूढ़िवादी और ग्रामीण लोगों में उच्च आय, आधुनिक और शहरी लोगों की तुलना में अधिक पाई जाती है। यहाँ आश्रित चर ‘प्रजनन क्षमता’ है जबकि स्वतंत्र चर आय, मूल्य, शिक्षा और निवास आदि हैं। दूसरा उदाहरण है: मुसलमानों की प्रजनन दर हिंदुओं की तुलना में अधिक है। इस परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए हमें चरों की संख्या स्थिर रखनी होगी। यह समस्या को हल करने का एक अमूर्त तरीका है।
परिकल्पना तैयार करने में कठिनाइयाँ:
गुड और हैट के अनुसार, परिकल्पना तैयार करने में तीन मुख्य कठिनाइयाँ हैं:
- परिकल्पना को उचित ढंग से व्यक्त करने में असमर्थता।
- स्पष्ट सैद्धांतिक ढांचे का अभाव या सैद्धांतिक ढांचे के ज्ञान का अभाव, जैसे, महिलाओं में अधिकारों के प्रति जागरूकता व्यक्तित्व, पर्यावरण (शिक्षा) पर निर्भर करती है।
- सैद्धांतिक ढांचे को तार्किक रूप से उपयोग करने की क्षमता का अभाव, जैसे, श्रमिकों की प्रतिबद्धता और भूमिका कौशल और भूमिका सीखना।
- किसी परिकल्पना के अच्छे या बुरे होने का मूल्यांकन इस बात पर निर्भर करता है कि वह उस घटना के बारे में कितनी जानकारी देती है। उदाहरण के लिए, आइए निम्नलिखित परिकल्पना लें, जो तीन रूपों में दी गई है:
- X, Y से संबद्ध है।
- X, Y पर निर्भर है।
- जैसे-जैसे X बढ़ता है, Y घटता है। इन तीन रूपों में से, तीसरा रूप इस घटना को बेहतर ढंग से समझाता है।
एक उपयोगी परिकल्पना की विशेषताएँ:
गुड और हैट ने एक अच्छी परिकल्पना की निम्नलिखित विशेषताओं का वर्णन किया है:
- यह अवधारणात्मक रूप से स्पष्ट होना चाहिए। इसका अर्थ है कि अवधारणाओं को सुस्पष्ट रूप से परिभाषित किया जाना चाहिए। इन्हें क्रियान्वित किया जाना चाहिए। इन्हें सर्वमान्य होना चाहिए। इन्हें संप्रेषणीय होना चाहिए। “जैसे-जैसे संस्थागतकरण बढ़ता है, उत्पादन घटता है” परिकल्पना में, अवधारणा आसानी से संप्रेषणीय नहीं है।
- इसमें अनुभवजन्य संदर्भ होने चाहिए। इसका अर्थ है कि इसमें ऐसे चर होने चाहिए जिनका अनुभवजन्य परीक्षण किया जा सके, अर्थात, वे केवल नैतिक निर्णय न हों। उदाहरण के लिए, पूँजीपति श्रमिकों का शोषण करते हैं, या अधिकारी अधीनस्थों का शोषण करते हैं, या युवा लोगों के विचार अधिक क्रांतिकारी होते हैं, या कुशल प्रबंधन किसी प्रतिष्ठान में सौहार्दपूर्ण संबंधों को जन्म देता है। इन परिकल्पनाओं को उपयोगी परिकल्पना नहीं माना जा सकता।
- यह विशिष्ट होना चाहिए, उदाहरण के लिए, उद्योगों में ऊर्ध्वाधर गतिशीलता कम हो रही है, या शोषण से आंदोलन हो रहा है।
- यह उपलब्ध तकनीकों से संबंधित होना चाहिए, यानी न केवल शोधकर्ता को तकनीकों की जानकारी होनी चाहिए, बल्कि वे वास्तव में उपलब्ध भी होनी चाहिए। परिकल्पना लीजिए: “बुनियादी ढाँचे (उत्पादन के साधन और उत्पादन संबंध) में परिवर्तन से सामाजिक संरचना (परिवार, धर्म, आदि) में परिवर्तन होता है”। ऐसी परिकल्पना का परीक्षण उपलब्ध तकनीकों से नहीं किया जा सकता।
- इसका सम्बन्ध किसी सिद्धान्त से होना चाहिए।
परिकल्पनाओं के स्रोत :
- समाज के सांस्कृतिक मूल्य:उदाहरण के लिए, अमेरिकी संस्कृति व्यक्तिवाद, गतिशीलता, प्रतिस्पर्धा और समानता पर ज़ोर देती है, जबकि भारतीय संस्कृति परंपरा, सामूहिकता, कर्म और अनासक्ति पर ज़ोर देती है। इसलिए, भारतीय सांस्कृतिक मूल्य हमें निम्नलिखित परिकल्पनाओं को विकसित और परखने में सक्षम बनाते हैं:
- भारतीय परिवार में आवासीय संयुक्तता में कमी आई है, लेकिन कार्यात्मक संयुक्तता अभी भी मौजूद है।
- तलाक का प्रयोग महिला द्वारा अपनी शादी तोड़ने के लिए अंतिम उपाय के रूप में किया जाता है।
- जाति भारतीयों के बीच मतदान व्यवहार से संबंधित है।
- भारतीय परिवार में न केवल प्राथमिक और द्वितीयक रिश्तेदार शामिल होते हैं, बल्कि प्रायः तृतीयक और दूर के रिश्तेदार भी शामिल होते हैं।
- पिछले शोध: परिकल्पनाएँ अक्सर पिछले शोध से प्रेरित होती हैं। उदाहरण के लिए, छात्र अशांति की समस्या का अध्ययन करने वाला एक शोधकर्ता किसी अन्य अध्ययन के इस निष्कर्ष का उपयोग कर सकता है कि “कॉलेज/विश्वविद्यालय में दो या तीन साल बिताने वाले छात्र नए छात्रों की तुलना में परिसर में छात्रों की समस्याओं में अधिक रुचि लेते हैं; या यह कि “उच्च योग्यता और उच्च सामाजिक स्थिति वाले छात्र, कम योग्यता और निम्न सामाजिक स्थिति वाले छात्रों की तुलना में छात्र आंदोलन में कम भाग लेते हैं”। ऐसी परिकल्पनाओं का उपयोग या तो पिछले अध्ययनों को दोहराने के लिए किया जा सकता है या उन परिकल्पनाओं को संशोधित करने के लिए किया जा सकता है कि कथित सहसंबंध मौजूद नहीं है।
- लोक ज्ञान : कभी-कभी शोधकर्ताओं को आम धारणाओं से परिकल्पना का विचार मिलता है, जैसे, जाति व्यक्ति के व्यवहार को प्रभावित करती है, या प्रतिभाशाली लोग दुखी विवाहित जीवन जीते हैं, या बिना बच्चों वाली विवाहित महिलाएं कम खुश रहती हैं, या संयुक्त परिवारों में युवा अशिक्षित विवाहित लड़कियों का अधिक शोषण होता है, या एकल संतान होने से बच्चे के कुछ व्यक्तित्व विशेषताओं के विकास में बाधाएं उत्पन्न होती हैं, इत्यादि।
- चर्चाएँ और वार्तालाप:चर्चाओं और वार्तालापों के दौरान यादृच्छिक अवलोकन तथा एक व्यक्ति के रूप में जीवन पर चिंतन, घटनाओं और मुद्दों पर प्रकाश डालते हैं।
- व्यक्तिगत अनुभव:अक्सर शोधकर्ता अपने दैनिक जीवन में किसी न किसी व्यवहार पैटर्न के प्रमाण देखते हैं। अंतर्ज्ञान: कभी-कभी अन्वेषकों को अंदर से यह आभास होता है कि कुछ घटनाएँ आपस में जुड़ी हुई हैं। संदिग्ध सहसंबंध अन्वेषक को एक संबंध की परिकल्पना करने और यह देखने के लिए अध्ययन करने के लिए प्रेरित करता है कि क्या उसके संदेह की पुष्टि होती है। उदाहरण के लिए, कुछ वर्षों तक छात्रावास में रहने से छात्रावास में रहने वाले को यह आभास होता है कि “नियंत्रण की कमी से विचलित व्यवहार होता है”। इसलिए वह छात्रावास की उप-संस्कृति का अध्ययन करने का निर्णय लेता है।
परिकल्पनाओं के कार्य या महत्व:
सरांतकोस ने परिकल्पनाओं के निम्नलिखित तीन कार्यों की ओर ध्यान दिलाया है:
- संरचना और संचालन के लिए दिशा-निर्देश प्रदान करके सामाजिक अनुसंधान का मार्गदर्शन करना;
- शोध प्रश्न का अस्थायी उत्तर प्रस्तुत करना; और
- परिकल्पना परीक्षण के संदर्भ में चरों के सांख्यिकीय विश्लेषण को सुविधाजनक बनाना।
परिकल्पनाओं के महत्व को निम्नलिखित शब्दों में भी दर्शाया जा सकता है:
- परिकल्पनाएं वैज्ञानिक जांच/अनुसंधान के उपकरण के रूप में महत्वपूर्ण हैं क्योंकि वे सिद्धांत से उत्पन्न होती हैं या सिद्धांत की ओर ले जाती हैं।
- तथ्यों (परिकल्पनाओं में) को संभावित सत्य को स्थापित करने या उसे गलत साबित करने का मौका मिलता है।
- परिकल्पनाएं ज्ञान की उन्नति के लिए उपकरण हैं क्योंकि वे मनुष्य के मूल्यों और विचारों से अलग होती हैं।
- परिकल्पनाएं सामाजिक वैज्ञानिकों को ऐसे सिद्धांत सुझाने में मदद करती हैं जो घटनाओं की व्याख्या और भविष्यवाणी कर सकें।
- परिकल्पनाएँ एक वर्णनात्मक कार्य करती हैं। परीक्षित परिकल्पना हमें उस घटना के बारे में कुछ बताती है जिससे वह संबंधित है। संक्षेप में, परिकल्पनाओं के मुख्य कार्य ये हैं:
- सिद्धांतों का परीक्षण करने के लिए,
- सिद्धांतों का सुझाव देना, और
- सामाजिक घटनाओं का वर्णन करना।
द्वितीयक कार्य हैं:
- ग्रामीण समुदायों, दंड संस्थाओं, शहरी समुदायों में मलिन बस्तियों, शैक्षणिक संस्थानों, विभिन्न प्रकार की सामाजिक समस्याओं के समाधान के लिए सामाजिक नीति तैयार करने में सहायता करना;
- कुछ ‘सामान्य ज्ञान’ संबंधी धारणाओं का खंडन करने में सहायता करना (जैसे, पुरुष महिलाओं की तुलना में अधिक बुद्धिमान होते हैं); और
- नया ज्ञान प्रदान करके प्रणालियों और संरचनाओं में परिवर्तन की आवश्यकता को इंगित करना।
परिकल्पनाओं की आलोचना:
- कुछ विद्वानों का तर्क है कि प्रत्येक अध्ययन के लिए एक परिकल्पना आवश्यक है। न केवल अन्वेषणात्मक और व्याख्यात्मक शोध, बल्कि वर्णनात्मक अध्ययन भी परिकल्पना के निर्माण से लाभान्वित हो सकते हैं। लेकिन कुछ अन्य विद्वानों ने इस दृष्टिकोण की आलोचना की है। उनका तर्क है कि परिकल्पनाएँ शोध प्रक्रिया में कोई सकारात्मक योगदान नहीं देतीं। इसके विपरीत, वे शोधकर्ताओं को उनके आँकड़ों के संग्रह और विश्लेषण में पूर्वाग्रही बना सकती हैं। वे उनके दायरे और दृष्टिकोण को सीमित कर सकती हैं। वे शोध अध्ययन के परिणाम को पूर्वनिर्धारित भी कर सकती हैं।
- गुणात्मक शोधकर्ताओं का तर्क है कि यद्यपि परिकल्पनाएं सामाजिक अनुसंधान के महत्वपूर्ण उपकरण हैं, लेकिन उन्हें अनुसंधान से पहले नहीं बल्कि जांच के परिणामस्वरूप होना चाहिए।
- इन दो विरोधाभासी तर्कों के बावजूद, कई शोधकर्ता अपने शोध में परिकल्पनाओं का अप्रत्यक्ष या प्रत्यक्ष रूप से उपयोग करते हैं। इनका सबसे बड़ा लाभ यह है कि ये न केवल शोध के लक्ष्यों में मार्गदर्शन प्रदान करती हैं, बल्कि कम महत्वपूर्ण मुद्दों से बचकर शोध विषय के महत्वपूर्ण पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करने में भी मदद करती हैं।
विश्वसनीयता;
विश्वसनीयता आपके मापन की एकरूपता है, या वह डिग्री है जिस तक कोई उपकरण एक ही परिस्थिति में, एक ही विषय पर, हर बार एक ही तरह से मापता है। संक्षेप में, यह आपके मापन की पुनरावृत्ति है। किसी मापन को विश्वसनीय माना जाता है यदि किसी व्यक्ति के एक ही परीक्षा में दो बार दिए गए अंक समान हों। यह याद रखना ज़रूरी है कि विश्वसनीयता मापी नहीं जाती, बल्कि उसका अनुमान लगाया जाता है।
विश्वसनीयता का आकलन आमतौर पर दो तरीकों से किया जाता है: परीक्षण/पुनःपरीक्षण और आंतरिक संगति।
- परीक्षण/पुनःपरीक्षण: विश्वसनीयता का आकलन करने के लिए परीक्षण/पुनःपरीक्षण अधिक रूढ़िवादी तरीका है। सरल शब्दों में, परीक्षण/पुनःपरीक्षण के पीछे का उद्देश्य यह है कि आपको परीक्षण 1 में भी वही अंक प्राप्त हों जो परीक्षण 2 में प्राप्त हुए थे। इस विधि के तीन मुख्य घटक इस प्रकार हैं:
- प्रत्येक विषय के लिए दो अलग-अलग समय पर अपने माप उपकरण को लागू करें;
- दो अलग-अलग मापों के बीच सहसंबंध की गणना करें; और
- मान लें कि परीक्षण 1 और परीक्षण 2 के बीच अंतर्निहित स्थिति (या लक्षण जिसे आप मापने का प्रयास कर रहे हैं) में कोई परिवर्तन नहीं हुआ है।
- आंतरिक क्षेत्र: आंतरिक संगति, एक प्रश्नावली में समान अवधारणा को मापने वाले प्रश्नों को समूहीकृत करके विश्वसनीयता का आकलन करती है। उदाहरण के लिए, आप तीन प्रश्नों के दो सेट लिख सकते हैं जो एक ही अवधारणा (मान लीजिए कक्षा में भागीदारी) को मापते हैं और उत्तर एकत्र करने के बाद, तीन प्रश्नों के उन दो समूहों के बीच सहसंबंध चलाकर यह निर्धारित कर सकते हैं कि आपका उपकरण उस अवधारणा को विश्वसनीय रूप से माप रहा है या नहीं।
विश्वसनीयता के परीक्षण/पुनःपरीक्षण और आंतरिक संगति अनुमानों के बीच प्राथमिक अंतर यह है कि परीक्षण/पुनःपरीक्षण में माप उपकरण के दो प्रशासन शामिल होते हैं, जबकि आंतरिक संगति विधि में उस उपकरण का केवल एक प्रशासन शामिल होता है।
वैधता:
वैधता हमारे निष्कर्षों, अनुमानों या प्रस्तावों की प्रबलता है। अधिक औपचारिक रूप से, कुक और कैंपबेल (1979) इसे “किसी दिए गए अनुमान, प्रस्ताव या निष्कर्ष की सत्यता या असत्यता का सर्वोत्तम उपलब्ध सन्निकटन” के रूप में परिभाषित करते हैं। संक्षेप में, क्या हम सही थे? आइए एक सरल उदाहरण देखें। मान लीजिए कि हम कक्षा में उपस्थिति की सख्त नीतियों के प्रभाव का अध्ययन कर रहे हैं। हमारे मामले में, हमने देखा कि नीति लागू होने के बाद कक्षा में भागीदारी बढ़ी। प्रत्येक प्रकार की वैधता हमारे उपचार (सख्त उपस्थिति नीति) और हमारे प्रेक्षित परिणाम (कक्षा में भागीदारी में वृद्धि) के बीच संबंध के एक अलग पहलू को उजागर करेगी।
वैधता के प्रकार;
सामाजिक अनुसंधान में सामान्यतः चार प्रकार की वैधता की जांच की जाती है :
- निष्कर्ष वैधता यह पूछती है कि क्या कार्यक्रम और देखे गए परिणाम के बीच कोई संबंध है? या, हमारे उदाहरण में, क्या उपस्थिति नीति और हमारे द्वारा देखी गई बढ़ी हुई भागीदारी के बीच कोई संबंध है?
- आंतरिक वैधता यह पूछती है कि क्या कार्यक्रम और हमारे द्वारा देखे गए परिणाम के बीच कोई संबंध है, क्या यह एक कारण-कार्य संबंध है? उदाहरण के लिए, क्या उपस्थिति नीति के कारण कक्षा में भागीदारी बढ़ी?
- मेरी राय में, संरचनागत वैधता को समझना सबसे कठिन है। यह पूछता है कि क्या इस अध्ययन में मैंने अपनी अवधारणाओं को जिस तरह से क्रियान्वित किया, और जिस वास्तविक कारण-कार्य संबंध का मैं अध्ययन करने का प्रयास कर रहा हूँ, उनके बीच कोई संबंध है? या हमारे उदाहरण में, क्या हमारा उपचार (उपस्थिति नीति) उपस्थिति की संरचना को दर्शाता है, और क्या हमारे मापे गए परिणाम – कक्षा में बढ़ी हुई भागीदारी – भागीदारी की संरचना को दर्शाते हैं? कुल मिलाकर, हम अपने संकल्पित उपचार और परिणामों को उन्हीं अवधारणाओं की व्यापक संरचनाओं में सामान्यीकृत करने का प्रयास कर रहे हैं।
- बाह्य वैधता हमारे अध्ययन के परिणामों को अन्य परिवेशों में सामान्यीकृत करने की हमारी क्षमता को दर्शाती है। हमारे उदाहरण में, क्या हम अपने परिणामों को अन्य कक्षाओं में सामान्यीकृत कर सकते हैं?
वैधता और विश्वसनीयता के बीच प्रतिस्पर्धा
- विश्वसनीयता और वैधता के बीच वास्तविक अंतर मुख्यतः परिभाषा का मामला है। विश्वसनीयता आपके मापन की सुसंगतता का आकलन करती है, या यूँ कहें कि एक उपकरण एक ही परिस्थितियों में, एक ही विषय पर, हर बार एक ही तरह से मापता है। दूसरी ओर, वैधता में वह सीमा शामिल होती है जिस तक आप वह माप रहे हैं जो आपसे अपेक्षित है, या यूँ कहें कि आपके मापन की सटीकता। मेरा मानना है कि वैधता विश्वसनीयता से ज़्यादा महत्वपूर्ण है क्योंकि अगर कोई उपकरण वह सटीक माप नहीं करता जो उससे अपेक्षित है, तो उसका उपयोग करने का कोई कारण नहीं है, भले ही वह लगातार (विश्वसनीय रूप से) मापता हो।
- तो वैधता और विश्वसनीयता के बीच क्या संबंध है? ज़रूरी नहीं कि ये दोनों एक साथ चलें। ज़्यादा से ज़्यादा, हमारे पास एक ऐसा मापदंड हो जिसमें उच्च वैधता और उच्च विश्वसनीयता दोनों हों। बार-बार इस्तेमाल करने पर यह एकसमान परिणाम देता है और जो हम दर्शाना चाहते हैं उसे सटीक रूप से दर्शाता है।
- ऐसा उपाय संभव है जिसकी विश्वसनीयता उच्च हो लेकिन वैधता कम हो – जो लगातार गलत जानकारी देता हो या लक्ष्य से चूक जाता हो। ऐसा उपाय भी संभव है जिसकी विश्वसनीयता कम हो और वैधता भी कम हो – असंगत और लक्ष्य पर न हो।
- अंततः, ऐसा मापदंड संभव नहीं है जिसकी विश्वसनीयता कम और वैधता अधिक हो – यदि आपके मापदंड में अत्यधिक उतार-चढ़ाव होता है, तो आप वास्तव में वह नहीं पा सकते जो आप चाहते हैं या जिसमें आपकी रुचि है।