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UNIT VI Techniques of Data Collection

details

Sampling, Questionnaire, Schedule and Interview, Primary and Secondary Data.

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• 6.2.1 Concept of Sampling Technique

  • साम्पलिंग टेक्निक का संकल्पना

    साम्पलिंग टेक्निक अनुसंधान और सांख्यिकी में एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है, जो किसी बड़े समूह (जनसंख्या) से एक छोटे समूह (नमूना) का चयन करने की प्रक्रिया को संदर्भित करती है। यह तकनीक बहुत सारे डेटा संग्रहण की आवश्यकता को कम करती है और परिणामों को समझने में मदद करती है। साम्पलिंग की विभिन्न विधियाँ होती हैं, जैसे कि सरल यादृच्छिक साम्पलिंग, प्रणालीबद्ध साम्पलिंग, परतबद्ध साम्पलिंग और क्लस्टर साम्पलिंग। 1. सरल यादृच्छिक साम्पलिंग: इस विधि में, सभी सदस्यों की समान संभावना होती है कि वे चयनित होंगे। शोधकर्ता यादृच्छिक विधियों जैसे कि लॉटरी या कंप्यूटर जनरेटेड नंबर का उपयोग करके नमूना चयन करते हैं। 2. प्रणालीबद्ध साम्पलिंग: इसमें, जनसंख्या को क्रमबद्ध किया जाता है और एक निश्चित अंतराल पर सदस्यों का चयन किया जाता है। जैसे कि अगर जनसंख्या 1000 है और हमें 100 लोगों का नमूना चाहिए, तो प्रत्येक 10वें व्यक्ति का चयन किया जाता है। 3. परतबद्ध साम्पलिंग: इस विधि में जनसंख्या को विभिन्न परतों या समूहों में विभाजित किया जाता है, और फिर प्रत्येक परत से नमूने चयनित किए जाते हैं। यह सुनिश्चित करता है कि सभी समूहों का प्रतिनिधित्व हो। 4. क्लस्टर साम्पलिंग: इसमें, जनसंख्या को छोटे समूहों या क्लस्टर में विभाजित किया जाता है, और फिर कुछ क्लस्टर को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है। चुने हुए क्लस्टरों में से सभी या कुछ सदस्यों का नमूना लिया जा सकता है। साम्पलिंग तकनीक का प्रयोग विभिन्न अनुसंधानों में किया जाता है, जैसे कि साक्षात्कार, प्रश्नावली, अनुसूची आदि के माध्यम से डेटा संग्रहण में। सही सैंपलिंग तकनीक का चयन अनुसंधान के परिणामों की वैधता और विश्वसनीयता को बढ़ा सकता है।

• 6.2.2 Characteristics of a Good Sample

  • एक अच्छे सैंपल की विशेषताएँ

    अच्छे सैंपल की विशेषताएँ महत्वपूर्ण हैं, खासकर जब हम विभिन्न अनुसंधान विधियों के संदर्भ में बात कर रहे हैं। ये विशेषताएँ अनुसंधान के परिणामों की विश्वसनीयता और वैधता को सुनिश्चित करने में मदद करती हैं। यहाँ हम एक अच्छे सैंपल की कुछ प्रमुख विशेषताओं पर ध्यान देंगे। 1. **प्रतिनिधित्व (Representativeness)**: एक अच्छा सैंपल उस जनसंख्या का सही प्रतिनिधि होना चाहिए जिससे इसे लिया गया है। यदि सैंपल जनसंख्या के सभी महत्वपूर्ण पहलुओं को सही तरीके से दर्शाता है, तो अनुसंधान के परिणाम अधिक सटीक और सामान्यीकृत होंगे। 2. **आकार (Size)**: सैंपल का आकार भी आवश्यक है। छोटे सैंपल में संभावित बायस हो सकता है, जबकि बड़े सैंपल अधिक सटीकता प्रदान करते हैं। सामान्यत: न्यूनतम आकार 30 से 50 पर विचार किया जाता है, लेकिन यह अध्ययन के प्रकार और उपलब्ध संसाधनों पर निर्भर करता है। 3. **अनुक्रम (Randomness)**: एक अच्छे सैंपल में हर सदस्य का चयन समान संभावनाओं के साथ होना चाहिए। इससे यह सुनिश्चित होता है कि सैंपल में कोई भी पूर्वाग्रह शामिल नहीं है। यादृच्छिक नमूना तकनीकों (जैसे स्ट्रैटिफाइड या क्लस्टर सैंपलिंग) का उपयोग किए जाने पर बेहतर परिणाम मिलते हैं। 4. **अवधि (Timeliness)**: सैंपल का चयन करने के समय की प्रासंगिकता भी महत्वपूर्ण है। यदि जनसंख्या को समझने के लिए कोई विशेष समय महत्वपूर्ण है, तो उस समय का सैंपल ही ले लेना चाहिए। 5. **संग्रह विधि (Collection Method)**: सैंपल लेने की विधि भी असर डालती है। साक्षात्कार, प्रश्नावली, और अनुसूची जैसे साधनों का सही चुनाव करने से सैंपल की अच्छी गुणवत्ता सुनिश्चित होती है। 6. **डेटा स्रोत (Data Source)**: प्राथमिक डेटा (जो सीधे उत्तरदाताओं से प्राप्त किया जाता है) और द्वितीयक डेटा (जो पहले से उपलब्ध स्रोतों से लिया जाता है) दोनों प्रकार के डेटा का सही उपयोग करना आवश्यक है। सही डेटा स्रोत का चयन करने से अनुसंधान के परिणामों में विविधता और गहराई आती है। इन विशेषताओं का ध्यान रखते हुए, हम एक प्रभावी और विश्वसनीय सैंपल बनाने में सक्षम होते हैं, जो अनुसंधान के लिए एक मजबूत आधार प्रदान करता है।

• 6.2.3 Sampling Process

  • Sampling Process

    notes

    सैम्पलिंग प्रक्रिया डेटा संग्रहण की एक महत्वपूर्ण विधि है, जिसमें जनसंख्या के एक छोटे हिस्से (सैम्पल) को चुनावित किया जाता है ताकि अधिक विस्तृत और जटिल जनसंख्या के बारे में निष्कर्ष निकाले जा सकें। सैम्पलिंग प्रक्रिया के दौरान कई चरण होते हैं, जिनमें से सबसे महत्वपूर्ण हैं: 1. जनसंख्या की पहचान: सबसे पहले यह तय किया जाता है कि अध्ययन की जनसंख्या क्या होगी। ज़रुरत के मुताबिक जनसंख्या का आकार और विशेषताओं का चयन किया जाता है। 2. सैम्पलिंग तकनीक का चयन: सैम्पल बनाने के लिए कई तकनीकें हैं, जैसे कि यादृच्छिक सैम्पलिंग, वर्गीकृत सैम्पलिंग, और सुविधाजनक सैम्पलिंग। इनमें से प्रत्येक तकनीक के अपने फायदे और नुकसान होते हैं। 3. सैम्पल का चयन: चुनी हुई सैम्पलिंग तकनीक के आधार पर, अध्ययन के लिए सैम्पल का चयन किया जाता है। यह महत्वपूर्ण है कि सैम्पल जनसंख्या का सही प्रतिनिधित्व करे। 4. डेटा संग्रह: एक बार सैम्पल का चयन हो जाने के बाद, डेटा संग्रहित करने के लिए प्रश्नावली, अनुसूची या साक्षात्कार का उपयोग किया जा सकता है। ये सभी तरीकियां विभिन्न प्रकार के डेटा (प्राथमिक या द्वितीयक) के संग्रह के लिए उपयोग की जा सकती हैं। 5. डेटा का विश्लेषण: एकत्रित डेटा का विश्लेषण करने से निष्कर्ष निकाले जा सकते हैं, जो जनसंख्या के बारे में गहरे insights प्रदान करते हैं।

  • Questionnaire

    notes

    प्रश्नावली एक व्यवस्थित उपकरण होती है जिसका उपयोग डेटा संग्रह में किया जाता है। यह विभिन्न प्रकार के प्रश्नों का एक सेट होता है जिसे उत्तरदाताओं से भरा जाता है। सामान्यत: प्रश्नावली के प्रकार निम्नलिखित होते हैं: 1. खुली प्रश्न: यह प्रश्न उत्तरदाता को अपने शब्दों में उत्तर देने की अनुमति देते हैं। 2. बंद प्रश्न: इन प्रश्नों में उत्तरदाताओं को विकल्पों में से एक चुनने के लिए कहा जाता है। 3. मिक्स प्रश्न: ये दोनों तरह के प्रश्नों का संयोजन होते हैं। प्रश्नावली के डिजाइन में स्पष्टता, संक्षिप्तता और प्रासंगिकता महत्वपूर्ण होते हैं। यह सुनिश्चित करना जरूरी है कि प्रश्नों का क्रम सामान्य और तार्किक हो ताकि उत्तरदाता आसानी से उत्तर देने में सक्षम हो।

  • Schedule and Interview

    notes

    अनुसूची और साक्षात्कार दोनों ही डेटा संग्रह के प्रभावी उपाय हैं। 1. अनुसूची: अनुसूची एक संरचित प्रारूप है जिसमें उत्तरदाता के लिए प्रश्न पहले से निर्धारित होते हैं। इसमें विशेष जानकारी को लेखबद्ध किया जाता है, जिससे सांख्यिकीय विश्लेषण आसान होता है। 2. साक्षात्कार: साक्षात्कार में एक व्यक्ति दूसरे व्यक्ति से डेटा संग्रह करता है। यह आम तौर पर अधिक व्यक्तिगत और अधिक गहन होता है। साक्षात्कार का उपयोग उस स्थिति में किया जाता है जब संपूर्ण जानकारी और गहरी समझ की आवश्यकता होती है। साक्षात्कार में सवालों का पाठ्यक्रम लचीला हो सकता है और साक्षात्कारकर्ता को उत्तरदाता से अधिक जानकारी प्राप्त करने की क्षमता देता है।

  • Primary and Secondary Data

    notes

    डेटा संग्रह में दो प्रमुख प्रकार होते हैं: प्राथमिक डेटा और द्वितीयक डेटा। 1. प्राथमिक डेटा: यह वह डेटा है जिसे सीधा किसी अध्ययन के लिए इकट्ठा किया गया है। जैसे साक्षात्कार, सर्वेक्षण, और परिक्षण के जरिए। इसकी विशेषता है कि यह नई और विशेष जानकारी प्रदान करता है। 2. द्वितीयक डेटा: यह पहले से मौजूद डेटा है जो किसी अन्य स्रोत से एकत्र किया गया है। जैसे कि जनगणना रिपोर्ट, प्रकाशन, और अन्य अनुसंधान के परिणाम। इसका लाभ यह है कि यह समय और संसाधनों की बचत करता है। हालांकि, इसकी प्रामाणिकता की आवश्यकता होती है। इसके बेहतर उपयोग के लिए प्राथमिक डेटा से तुलना की जा सकती है।

• 6.2.4 Merits of Sampling

  • 6.2.4 सैंपलिंग के लाभ

    सैंपलिंग एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है जिसका उपयोग व्यापक डेटा सेट से उचित और प्रासंगिक जानकारी इकट्ठा करने के लिए किया जाता है। इसके अंतर्गत अध्ययन किए जा रहे विषय के प्रति दृष्टिकोण, व्यवहार और प्राथमिक से लेकर माध्यमिक डेटा के संदर्भ में लाभमंदियों की श्रृंखला है। यहाँ सैंपलिंग के कुछ प्रमुख लाभों का विवरण किया गया है। 1. **समय और लागत की बचत**: सैंपलिंग द्वारा डेटा संग्रह में काफी समय और धन की बचत होती है। पूर्ण जनसंख्या के सर्वेक्षण की तुलना में, एक छोटा सैंपल सर्वेक्षण करना अधिक प्रभावी और सस्ता होता है। 2. **डेटा की गुणवत्ता में सुधार**: छोटे सैंपल को बेहतर तरीके से प्रबंधित किया जा सकता है, जिससे डेटा संग्रहण के दौरान त्रुटियों की संभावना कम होती है। यह सुनिश्चित करता है कि एकत्रित डेटा अधिक विश्वसनीय और सटीक हो। 3. **विश्लेषण की सटीकता**: सैंपल डेटा का विश्लेषण करना और इसे सही निष्कर्षों में परिवर्तित करना आसान होता है। बड़े आँकड़ों के विश्लेषण की तुलना में छोटे सैंपल का अर्थ निकालना सरल और अधिक प्रभावी होता है। 4. **स्केलिंग की सुविधा**: सैंपलिंग से एक छोटे समूह से प्राप्त निष्कर्षों को बड़े जनसंख्या समूहों पर लागू किया जा सकता है। इससे शोध के निष्कर्षों को व्यापक रूप से और प्रभावी तरीके से विस्तारित किया जा सकता है। 5. **नवीनतम तकनीकों के उपयोग का विकल्प**: सैंपलिंग अनुसंधानकर्ता को नवीनतम डेटा संग्रह तकनीकों का उपयोग करने का अवसर देती है, जैसे कि सवाल के माध्यम से, अनुसूची या साक्षात्कार में। यह विधियां अधिक गतिशील और संगठित तरीके से डेटा पाने में सहायक होती हैं। 6. **गोपनीयता**: संवेदनशील विषयों पर अध्ययन करते समय, सैंपलिंग विधि से गोपनीयता बनाए रखना अधिक प्रकार से संभव होता है। केवल सैंपल पर ध्यान केंद्रित कर के सरसरी विचार और डेटा इकट्ठा किया जा सकता है, जिससे संवेदनशीलता का ध्यान रखा जा सके। इन सभी बिंदुओं को ध्यान में रखते हुए, सैंपलिंग अध्ययन के प्रक्रिया का एक आवश्यक पहलू है। यह न केवल शोधकर्ताओं को महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करता है बल्कि डेटा संग्रह की प्रक्रिया को भी अधिक प्रभावकारी बनाता है।

• 6.2.5 Demerits of Sampling

  • सैंपलिंग के नुकसान

    सैंपलिंग का एक महत्वपूर्ण पहलू यह है कि यह शोध की विश्वसनीयता और वैधता पर प्रभाव डाल सकता है। यहाँ पर सैंपलिंग के कुछ मुख्य नुकसान का उल्लेख किया गया है: 1. **नुमाइंदगी की कमी**: सैंपल में शामिल प्रतिभागियों का चयन यदि उचित तरीके से नहीं किया गया हो तो यह पूरी जनसंख्या का सही प्रतिनिधित्व नहीं कर सकता। इससे निष्कर्ष भ्रामक हो सकते हैं और अध्ययन की वैधता को प्रभावित कर सकते हैं। 2. **सैंपल साइज**: यदि सैंपल का आकार बहुत छोटा हो, तो उसके द्वारा प्राप्त परिणाम कम विश्वसनीय होते हैं। छोटे सैंपल में मौजूद विविधताएँ स्टैटिस्टिकल एनालिसिस को प्रभावित कर सकती हैं। 3. **सैंपलिंग बायस**: अक्सर, सैंपलों का चयन पूर्वाग्रह के बिना नहीं किया जाता। जैसे कि यदि सर्वे में केवल एक विशेष समूह के लोग शामिल किए जाएँ तो इससे सभी समूहों का सही प्रतिनिधित्व नहीं हो पाएगा। यह परिणामों को गलत दिशा में ले जा सकता है। 4. **अविश्वसनीयता**: डेटा के संग्रह में त्रुटियों के कारण, प्राप्त डेटा अविश्वसनीय हो सकता है। गलत या अधूरी जानकारी से निष्कर्ष सही नहीं होते। 5. **समय और लागत**: सैंपलिंग की प्रक्रिया में समय, लागत और श्रम की अधिक आवश्यकता हो सकती है, विशेषकर अगर सैंपल का आकार बड़ा हो। 6. **मेटोडोलॉजिकल सीमाएँ**: सैंपलिंग के दौरान विभिन्न मेथोड्स का प्रयोग किया जा सकता है, लेकिन हर तरीका अपनी सीमाओं के साथ आता है। उदाहरण के लिए, रैंडम सैंपलिंग में चयन की प्रक्रिया में कुछ भागों को शामिल नहीं किया जा सकता। 7. **डेटा संग्रह का प्रभाव**: यदि एकत्रित डेटा का तरीके में भिन्नता है, जैसे की प्रश्नपत्र या साक्षात्कार की विधि में, तो यह परिणामों को प्रभावित कर सकता है।

• 6.2.6 Methods of Sampling

  • सैंपल लेने के तरीके

    सैंपलिंग, डेटा संग्रहण की एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है, जिसका उपयोग सांख्यिकी और अनुसंधान में किया जाता है। एक शोध में, संपूर्ण जनसंख्या का अध्ययन करना अक्सर अव्यवहारिक होता है, इसलिए शोधकर्ताओं को छोटे समूहों (सैंपल) का चयन करना पड़ता है। विभिन्न सैंपलिंग विधियाँ हैं जो शोध के उद्देश्यों के अनुसार उपयोग की जाती हैं। 1. **प्रतिशत सैंपलिंग**: इसमें जनसंख्या का एक निश्चित प्रतिशत लिया जाता है। यह अक्सर प्रयोग में आसान होता है और अधिकांश जनसंख्याओं के लिए त्वरित परिणाम प्रदान करता है। 2. **अनुक्रमिक सैंपलिंग**: यहाँ पर जनसंख्या को एक सीमा में विभाजित किया जाता है और प्रत्येक वर्ग से सैंपल लिए जाते हैं। यह विधि अधिक सांकेतिक होती है और विभिन्न वर्गों का प्रतिनिधित्व सुनिश्चित करती है। 3. **संयोगित सैंपलिंग**: इसमें जनसंख्या से यादृच्छिक (रैंडम) तरीके से सैंपल चुने जाते हैं। यह प्रवृत्ति से बचता है और सही परिणामों की संभावना बढ़ाता है। 4. **उद्देश्य सैंपलिंग**: इसमें शोधकर्ता अपने अध्ययन के उद्देश्यों के अनुसार सैंपल का चयन करते हैं। इसका उपयोग तब किया जाता है जब विशेष विशेषताओं के आधार पर अध्ययन करना हो। 5. **सुविधा सैंपलिंग**: यह तब किया जाता है जब शोधकर्ता आसानी से उपलब्ध लोगों का चुनाव करते हैं। यह विधि जल्दी होती है लेकिन इसके परिणाम सटीकता खो सकते हैं। इन विधियों में से प्रत्येक के अपने फायदे और नुकसान हैं, और शोधकर्ता को अपनी आवश्यकता के अनुसार सही विधि चुननी चाहिए।

  • प्रश्नावली

    प्रश्नावली एक ऐसा उपकरण है जो डेटा संग्रहण के लिए तैयार किया जाता है। यह सीधे भागीदारों से जानकारी इकट्ठा करने का एक प्रभावी तरीका है। प्रश्नावली में प्रश्नों की एक श्रृंखला होती है जो विभिन्न विषयों पर केंद्रित होती हैं। प्रश्नावली की कई विशेषताएँ होती हैं: 1. **प्रारूप**: प्रश्नावली का प्रारूप इस पर निर्भर करता है कि शोधकर्ता किस प्रकार की जानकारी इकट्ठा करना चाहता है। यह मेंटेड होते हैं, प्रकार के होते हैं और खुले प्रश्नों का मिश्रण हो सकता है। 2. **स्थापना**: प्रश्नों की ठीक से स्थापना आवश्यक है ताकि उत्तरदाता भ्रमित न हों। सवालों को स्पष्ट और संक्षिप्त होना चाहिए। 3. **प्रश्नों का क्रम**: प्रश्नों का क्रम भी महत्वपूर्ण है। सामान्य से विशेष प्रश्नों की ओर बढ़ते हुए उत्तरदाता को संलग्न करना चाहिए। 4. **प्रेरणा**: प्रश्नावली को आकर्षक बनाने के लिए इसमें दृश्य या दृश्यात्मक तत्व शामिल किए जा सकते हैं। 5. **तारीख और समय**: प्रश्नावली की तारीख और समय भी ध्यान में रखना चाहिए, ताकि कोई पूर्वाग्रह न रहे। प्रश्नावली का एक प्रमुख लाभ यह है कि यह डेटा संग्रह के लिए सस्ता और प्रभावी होता है। इसके माध्यम से बड़े पैमाने पर जानकारी एकत्र की जा सकती है।

  • कार्यक्रम और साक्षात्कार

    कार्यक्रम (Schedule) और साक्षात्कार (Interview) भी डेटा संग्रह के प्रमुख तरीके हैं। 1. **कार्यक्रम**: कार्यक्रम में अनुसूचित प्रश्नों का सेट होता है जो एक निश्चित क्रम में पूछे जाते हैं। इसमें प्रश्नों को पहले से तय किया जाता है, जिससे यह संरक्षित और निश्चित होता है। कार्यक्रमों का उपयोग तब किया जाता है जब शोधकर्ता एक मानक प्रक्रिया बनाए रखना चाहता है। 2. **साक्षात्कार**: साक्षात्कार एक व्यक्तिगत संवाद है जिसमें प्रश्न पूछे जाते हैं और उत्तरदाता से नैतिक, व्यक्तिगत, और सामाजिक जानकारी प्राप्त की जाती है। साक्षात्कार दो प्रकार के होते हैं: - **संरचित साक्षात्कार**: इसमें प्रश्न पहले से तय होते हैं और सभी प्रतिभागियों से एक जैसे पूछे जाते हैं। यह डेटा को मानकीकृत करता है। - **असंरचित साक्षात्कार**: इसमें प्रश्न कुछ हद तक खुले होते हैं और उत्तरदाता को अपनी बात रखने के लिए अधिक स्वतंत्रता मिलती है। यह गहरी जानकारी प्रदान करता है। साक्षात्कार का एक लाभ यह है कि यह गहन जानकारी प्राप्त करने में मदद करता है। यह अनुसंधान की गुणवत्ता में सुधार करता है।

  • प्राथमिक और द्वितीयक डेटा

    डेटा संग्रह के दो प्रमुख स्रोत होते हैं: प्राथमिक और द्वितीयक डेटा। 1. **प्राथमिक डेटा**: यह वह जानकारी होती है जो सीधे स्रोतों से एकत्रित की जाती है। इसमें साक्षात्कार, सर्वेक्षण, प्रश्नावली, और अन्य सीधी विधियाँ शामिल होती हैं। प्राथमिक डेटा का मूल्यांकन अधिक विश्वसनीय होता है क्योंकि यह पहली बार प्राप्त किया जाता है। 2. **द्वितीयक डेटा**: यह पहले से ही उपलब्ध जानकारी होती है, जैसे कि रिपोर्ट, लेख, और सरकारी आंकड़े। इस डेटा का उपयोग करने से शोधकर्ता को समय और प्रयास की बचत होती है, लेकिन इसे विश्लेषित करते समय सावधानी बरतनी होती है। प्राथमिक और द्वितीयक डेटा दोनों के अपने लाभ और सीमाएँ होती हैं। शोधकर्ताओं को अपने लक्ष्य और संसाधनों के अनुसार सही डेटा स्रोत का चयन करना चाहिए।

• 6.3.1 Meaning and Definitions of Questionnaire

  • प्रश्नावली का अर्थ और परिभाषाएँ

    notes

    प्रश्नावली एक संरचित डेटा संग्रहण उपकरण है, जिसका उपयोग अनुसंधान और डेटा संग्रह के लिए किया जाता है। इसे प्रश्नों के एक सेट के रूप में परिभाषित किया जा सकता है, जिन्हें उत्तरदाताओं से उत्तर प्राप्त करने के लिए डिजाइन किया जाता है। इसका मुख्य उद्देश्य सूचना प्राप्त करना और विभिन्न विषयों पर आंकड़े इकट्ठा करना है। प्रश्नावली के कुछ प्रमुख बिंदु निम्नलिखित हैं: 1. **प्रश्न का स्वरूप**: प्रश्नावली में सवाल विभिन्न रूपों में हो सकते हैं, जैसे बहुविकल्पीय, रेटिंग स्केल, ओपन-एंडेड प्रश्न आदि। 2. **प्रश्नावली का निर्माण**: एक प्रभावी प्रश्नावली बनाने के लिए, यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि प्रश्न स्पष्ट और संक्षेप में व्यवस्थित हों। शोध उद्देश्यों के आधार पर प्रश्नों का चयन किया जाता है। 3. **प्रश्नावली का उपयोग**: इसे विभिन्न प्रकार के शोध में उपयोग किया जा सकता है, जैसे कि सामाजिक विज्ञान, विपणन अनुसंधान, स्वास्थ्य सेवाएँ आदि। 4. **प्रश्नावली के लाभ**: यह डेटा संग्रह की लागत को कम करता है, एकत्रित जानकारी को व्यवस्थित करता है और शोधकर्ताओं को बड़े नमूने से डेटा प्राप्त करने की सुविधा प्रदान करता है। 5. **प्रश्नावली की सीमाएँ**: कभी-कभी प्रश्नावली से प्राप्त डेटा सीमित हो सकता है, क्योंकि उत्तरदाताओं की समझ और व्याख्या में भिन्नता हो सकती है। इसी प्रकार, उत्तरों में पूर्वाग्रह भी हो सकता है। इस प्रकार, प्रश्नावली अनुसंधान विधियों का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है और इसका सही ढंग से उपयोग शोध के परिणामों पर गहरा प्रभाव डाल सकता है।

• 6.3.2 Characteristics of Questionnaire

  • प्रश्नावली की विशेषताएँ

    प्रश्नावली शोध का एक महत्वपूर्ण उपकरण है जिसका उपयोग आंकड़ों को संकलित करने के लिए किया जाता है। इसकी कई विशेषताएँ होती हैं: 1. **संरचना**: प्रश्नावली का डिज़ाइन स्पष्ट और संक्षिप्त होना चाहिए। प्रश्नों का क्रम इस प्रकार होना चाहिए कि वे शोध के उद्देश्यों के अनुसार व्यवस्थित हों। 2. **प्रकार**: प्रश्नावली में मुख्यतः दो प्रकार के प्रश्न होते हैं - बंद प्रश्न (जहाँ उत्तर विकल्पों में से चयन करना होता है) और खुले प्रश्न (जहाँ उत्तर स्वतंत्र रूप से दिया जा सकता है)। 3. **सटीकता**: प्रश्नावली के प्रश्नों को इस तरह से तैयार किया जाना चाहिए कि वे सटीक और स्पष्ट हों ताकि उत्तरदाता उन्हें सही तरीके से समझ सके। 4. **प्रासंगिकता**: प्रश्नों को विषय से संबंधित होना चाहिए और शोध के उद्देश्यों के अनुकूल होना चाहिए। यह सुनिश्चित करता है कि संकलित डेटा शोध के लिए उपयोगी हो। 5. **सुविधा**: प्रश्नावली को आसान और उपयोग में सहज होना चाहिए। यदि बहुत जटिल या समय लेने वाली हो, तो उत्तरदाता पूरा करने में हिचकिचा सकते हैं। 6. **अज्ञातता**: उत्तरदाता की पहचान छिपी रहनी चाहिए ताकि वे बिना किसी हिचकिचाहट के ईमानदारी से उत्तर दे सकें। 7. **परीक्षण**: प्रश्नावली को उपयोग में लाने से पहले उसका परीक्षण करना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि प्रश्न सही ढंग से कार्य कर रहे हैं और डेटा विश्वसनीय है। इन विशेषताओं के संदर्भ में, शोधकर्ता को यह ध्यान रखना चाहिए कि कैसे प्रश्नावली को सही तरीके से तैयार किया जाए ताकि संकलित डेटा विश्वसनीय और सही हो। इसके अलावा, इसे प्राथमिक और द्वितीयक डेटा के संग्रहण में प्रभावी ढंग से प्रयोग किया जा सकता है।

• 6.3.3 Types of Questionnaire

  • प्रश्नावली के प्रकार

    प्रश्नावली एक महत्वपूर्ण उपकरण है जिसका उपयोग डेटा संग्रह के लिए किया जाता है। ये निम्नलिखित प्रकार की हो सकती हैं: 1. **स्ट्रक्चर्ड प्रश्नावली**: ये प्रश्नों का एक पूर्व निर्धारित सेट होता है, जिसमें सभी उत्तर विकल्प दिए जाते हैं। यह प्रश्नावली जवाब देने के लिए आसान होती है और डेटा के संग्रह में सहायक होती है। 2. **सेमिस्ट्रक्चर्ड प्रश्नावली**: इसमें कुछ प्रश्न निश्चित होते हैं जबकि अन्य खुला प्रश्न होते हैं। यह शोधकर्ता को गहन उत्तर प्राप्त करने में मदद करती है। 3. **अनस्ट्रक्चर्ड प्रश्नावली**: ये प्रश्न पूरी तरह से खुले होते हैं, जिससे उत्तरदाता को अपनी सोच और दृष्टिकोण व्यक्त करने का अवसर मिलता है। यह अधिक गहन और विस्तृत जानकारी प्राप्त करने में सहायक होती है। 4. **मिश्रित प्रश्नावली**: इसमें स्ट्रक्चर्ड और अनस्ट्रक्चर्ड दोनों प्रकार के प्रश्न होते हैं, जिससे सर्वेक्षण में संतुलन कायम होता है। प्रश्नावली का चयन करना इस बात पर निर्भर करता है कि शोधकर्ता किस प्रकार का डेटा संग्रहित करना चाहता है और उसे किस प्रकार की जानकारी की आवश्यकता है। **सम्प्रदाय और प्राथमिक/द्वितीयक डेटा**: प्रश्नावली के माध्यम से एकत्र किए गए डेटा को आमतौर पर प्राथमिक डेटा माना जाता है। प्राथमिक डेटा वह है जो सीधे स्रोत से एकत्र किया जाता है, जबकि द्वितीयक डेटा वह होता है जो पहले से उपलब्ध स्रोतों से लिया जाता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई शोधकर्ता एक सर्वेक्षण करता है, तो उसका डेटा प्राथमिक डेटा है। वहीं, यदि वह किसी रिपोर्ट या अध्ययन से आंकड़े लेता है, तो यह द्वितीयक डेटा कहलाता है। **साक्षात्कार और अनुसूची**: साक्षात्कार एक और विधि है जिसमें शोधकर्ता सीधे उत्तरदाता से डेटा एकत्र करते हैं। यह डेटा संग्रह का एक प्रत्यक्ष तरीका है और अक्सर क्वालिटेटिव रिसर्च में उपयोग किया जाता है। अनुसूची का मतलब होता है कि साक्षात्कार के लिए एक संरचित योजना बनाई जाती है, जिसमें प्रश्नों की एक सूची होती है जो अनुसरण करने के लिए होती है। इससे साक्षात्कार अधिक संगठित और प्रभावी होते हैं।

• 6.3.4 Preparation of Questionnaire

  • सर्वेक्षण का उद्देश्य

    सर्वेक्षण का उद्देश्य स्पष्ट होना चाहिए। यह जानना महत्वपूर्ण है कि हम क्या जानकारी एकत्र कर रहे हैं और क्यों। इससे प्रश्नावली के प्रश्नों को डिजाइन करने में मदद मिलती है।

  • प्रश्नावली की संरचना

    प्रश्नावली को कई भागों में विभाजित किया जा सकता है जैसे कि: 1. परिचयात्मक प्रश्न: सर्वेक्षण का परिचय और उत्तरदाता की जानकारी। 2. मुख्य प्रश्न: जिनसे मुख्य जानकारी एकत्र की जानी है। 3. समापन प्रश्न: उत्तरदाता को धन्यवाद देने का और किसी अतिरिक्त टिप्पणी की पेशकश।

  • प्रश्नों के प्रकार

    प्रश्नावली में प्रश्नों को विभिन्न प्रकारों में विभाजित किया जा सकता है: 1. खुला प्रश्न: जहां उत्तरदाता अपने शब्दों में उत्तर देते हैं। 2. बंद प्रश्न: जहां उत्तरदाता को विकल्पों में से चुनना होता है। 3. स्केल आधारित प्रश्न: जहां उत्तरदाता को किसी निश्चित पैमाने पर अपनी राय व्यक्त करनी होती है।

  • प्रश्नों का चयन

    प्रश्नों का चयन सावधानी से किया जाना चाहिए। यह सुनिश्चित करें कि सभी आवश्यक जानकारी को कवर किया गया हो। प्रश्नों को स्पष्ट और संक्षिप्त रखना चाहिए ताकि उत्तरदाता के लिए उन्हें समझना आसान हो।

  • पायलट अध्ययन

    प्रश्नावली के प्रारंभिक संस्करण का एक सीमित समूह पर परीक्षण करना आवश्यक है। इसे पायलट अध्ययन कहा जाता है। इससे प्रश्नों की समझ, समय और उत्तरदाता की प्रतिक्रिया की जांच की जा सकती है।

  • डेटा संग्रह का तरीका

    डेटा संग्रह के लिए विभिन्न तरीके जैसे कि ऑनलाइन सर्वेक्षण, फोन सर्वेक्षण, या व्यक्तिगत इंटरव्यू का उपयोग किया जा सकता है। प्रत्येक तरीके के अपने फायदे और नुकसान होते हैं।

  • साक्षात्कार तकनीक

    यदि साक्षात्कार के माध्यम से डेटा एकत्र किया जा रहा है, तो तकनीक महत्वपूर्ण होती है। साक्षात्कारकर्ता को उत्तरदाता को सहज बनाना चाहिए और उन्हें प्रश्नों का उत्तर देने के लिए प्रोत्साहित करना चाहिए।

  • डेटा का विश्लेषण

    एकत्रित डेटा का विश्लेषण करने के लिए विभिन्न सांख्यिकीय विधियों का उपयोग किया जा सकता है। यह डेटा के प्रवृत्तियों और पैटर्न को समझने में मदद करता है।

  • निष्कर्ष निकालना

    सर्वेक्षण के परिणामों से निष्कर्ष निकालना आवश्यक है। यह समझना जरूरी है कि डेटा क्या कह रहा है और इसका क्या अर्थ है।

• 6.3.5 Guidelines for Questionnaire Designing

  • सैंपलिंग

    notes

    सैंपलिंग एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें जनसंख्या के एक छोटे हिस्से का चयन किया जाता है ताकि जनसंख्या के गुणों का अध्ययन किया जा सके। इसके अंतर्गत विभिन्न तकनीकों का उपयोग किया जाता है, जैसे कि यादृच्छिक चयन, प्रणालीबद्ध चयन, और सामूहिक चयन। प्रत्येक तकनीक का अपना एक उद्देश्य और उपयोग होता है। सही सैंपलिंग तकनीक का चयन डेटा की गुणवत्ता और अनुसंधान के परिणामों पर सीधा प्रभाव डालता है।

  • प्रश्नावली

    notes

    प्रश्नावली एक प्रणालीबद्ध रूप से तैयार किया गया प्रश्नों का सेट है जिसका उपयोग किसी विशेष विषय पर जानकारी इकट्ठा करने के लिए किया जाता है। एक प्रभावी प्रश्नावली को स्पष्ट और संक्षिप्त होना चाहिए, और इसमें ऐसे प्रश्न शामिल होने चाहिए जो उत्तरदाताओं के लिए समझ में आने वाले हों। प्रश्नों को विभिन्न प्रकार के जैसे मोक्ज, रेटिंग स्केल, या खुला प्रश्न रखा जा सकता है।

  • कार्यक्रम (शेड्यूल)

    notes

    कार्यक्रम एक समयबद्ध योजना होती है जिसमें अनुसंधान कार्यों को शुरू करने और समाप्त करने के लिए एक समय-रेखा निर्धारित की जाती है। यह अनुसंधान के प्रबंधन में बहुत महत्वपूर्ण होती है, क्योंकि इससे समय का कुशल उपयोग होता है। कार्यक्रम में कार्यों की प्राथमिकता और आवश्यक संसाधनों का प्रावधान भी किया जाता है।

  • साक्षात्कार

    notes

    साक्षात्कार एक महत्वपूर्ण डेटा संग्रहण तकनीक है जिसमें एक या एक से अधिक व्यक्तियों के बीच आमने-सामने बातचीत होती है। यह एक संरचित, अर्ध-संरचित, या अनस्ट्रक्चर्ड रूप में हो सकता है। साक्षात्कार डेटा की गहराई और सटीकता को बढ़ाते हैं, लेकिन यह भी ध्यान रखना चाहिए कि साक्षात्कारकर्ता की कौशल और तैयारी का प्रदर्शन डेटा की गुणवत्ता पर सीधा प्रभाव डालता है।

  • प्राथमिक और द्वितीयक डेटा

    notes

    प्राथमिक डेटा वह होता है जो सीधे अनुसंधानकर्ता द्वारा इकट्ठा किया जाता है, जैसे कि सर्वेक्षण और साक्षात्कार। जबकि द्वितीयक डेटा पहले से इकट्ठा की गई जानकारी होती है, जैसे कि रिपोर्ट, लेख, और सांख्यिकीय आंकड़े। प्राथमिक डेटा अधिक अद्यतन और विश्वसनीय होता है, जबकि द्वितीयक डेटा का उपयोग समय और संसाधनों की बचत के लिए किया जा सकता है।

• 6.3.6 Pilot Test: Questionnaire Testing

  • पायलट परीक्षण: प्रश्नावली परीक्षण

    पायलट परीक्षण एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है जो किसी भी अनुसंधान या सर्वेक्षण के लिए आवश्यक होती है। यह वह चरण है जहाँ प्रश्नावली का पहले से परीक्षण किया जाता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि प्रश्न समझने योग्य हैं और शोधकर्त्ता द्वारा संग्रहित जानकारी सटीक है।

  • 1. पायलट परीक्षण की आवश्यकता

    पायलट परीक्षण शोध की गुणवत्ता को बढ़ाने के लिए आवश्यक है। यह अनुसंधान में शामिल प्रक्रियाओं को और भी सरल और प्रभावी बनाता है। इससे यह सुनिश्चित होता है कि प्रश्नावली में कोई अस्पष्टता नहीं है और उत्तरदाताओं द्वारा दिए गए उत्तर अनुसंधान उद्देश्यों के अनुसार हैं।

  • 2. नमूनाकरण

    पायलट परीक्षण के लिए नमूनाकरण एक महत्वपूर्ण घटक है। इसमें वह समूह शामिल होता है जिसे वास्तविक अध्ययन से पहले परीक्षण के लिए चुना जाता है। इस समूह का चयन करते समय ध्यान रखा जाता है कि इसका प्रतिनिधित्व योग्य हो ताकि वास्तविक अध्ययन के परिणाम प्रामाणिक हों।

  • 3. प्रश्नावली का डिज़ाइन

    प्रश्नावली का डिज़ाइन बहुत महत्वपूर्ण होता है। इसमें प्रश्नों का स्वरूप, उन्हें क्रम में रखने का तरीका और अन्य परिवर्तनीय तत्व शामिल होते हैं। यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि प्रश्न सरल और स्पष्ट हों ताकि उत्तरदाता उन्हें आसानी से समझ सकें।

  • 4. अनुसूची और साक्षात्कार

    पायलट परीक्षण के अंतर्गत अनुसूची और साक्षात्कार भी आते हैं। अनुसूचियां बनाना एक प्रक्रिया है जिसमें आप यह तय करते हैं कि कौन से प्रश्न कब पूछे जाएंगे। साक्षात्कार विधि का उपयोग करते समय, यह सुनिश्चित करना जरूरी है कि साक्षात्कारकर्ता संवेदनशील और सहानुभूतिपूर्ण हो।

  • 5. प्राथमिक और द्वितीयक डेटा

    पायलट परीक्षण में एक महत्वपूर्ण पहलू प्राथमिक और द्वितीयक डेटा का उपयोग भी है। प्राथमिक डेटा वह जानकारी है जो सीधे द्वितीयक स्रोत से संग्रहित होती है जबकि द्वितीयक डेटा उन स्रोतों से होती है जो पहले से ही उपलब्ध हैं। इन दोनों प्रकार के डेटा को एकत्र करना आवश्यक होता है ताकि अनुसंधान के उद्देश्यों को पूरा किया जा सके।

• 6.3.7 Significance of Questionnaire

  • प्रश्नावली का महत्व

    प्रश्नावली अनुसंधान तकनीक में एक महत्वपूर्ण उपकरण है जिसका उपयोग आंकड़े जुटाने के लिए किया जाता है। इसके महत्व को निम्नलिखित बिंदुओं के माध्यम से समझा जा सकता है: 1. **सूचना एकत्रित करने का सरल तरीका:** प्रश्नावली शोधकर्ताओं को कुशलता से और तेजी से डेटा एकत्रित करने की अनुमति देती है। यह खासकर तब उपयोगी है जब बड़े नमूने हों। 2. **समय और लागत की बचत:** प्रश्नावली का उपयोग करने से समय और संसाधनों की बचत होती है। यह साक्षात्कार या अन्य डेटा संग्रह तकनीकों की तुलना में अधिक प्रभावी हो सकती है। 3. **गोपनीयता और जवाबदाता की स्वतंत्रता:** प्रश्नावली का उपयोग करने से जवाबदाता अपनी गोपनीयता बनाए रख सकते हैं और सच्चे उत्तर देने में अधिक स्वतंत्रता महसूस कर सकते हैं। 4. **मात्रात्मक डेटा एकत्रित करने में सहायक:** प्रश्नावली का उपयोग विशेष रूप से उपलब्धि, संवेदनाएँ, या अभिप्रायों का मापन करने में सहायक होता है, जो कि डेटा का विश्लेषण करना आसान बनाता है। 5. **सामाजिक अनुसंधान में उपयोगिता:** सामाजिक विज्ञान में प्रश्नावली का उपयोग व्यापक है, क्योंकि यह विभिन्न विषयों पर लोगों की राय और अनुभवों को समझने का एक प्रभावी तरीका है। 6. **प्रारंभिक और द्वितीयक डेटा:** प्रश्नावली का उपयोग प्रारंभिक डेटा एकत्रित करने के लिए किया जा सकता है, साथ ही इसे ऐसे अध्ययन में भी लागू किया जा सकता है जहाँ द्वितीयक डेटा का मूल्यांकन हो रहा हो। 7. **वार्तालाप की कमी:** हालांकि प्रश्नावली में वार्तालाप की कमी होती है, फिर भी कई मामलों में यह संभावित उत्तरदाताओं के साथ डेटा एकत्रित करने का अधिक प्रभावी तरीका हो सकता है। 8. **संपर्क और पहुंच:** प्रश्नावली अनुसंधान को विभिन्न स्थानों और जनसांख्यिकीय समूहों तक पहुँचने में मदद करती है, जो इसे व्यापक बनाती है।

• 6.3.8 Limitations of Questionnaire

  • प्रश्नावलियों की सीमाएं

    प्रश्नावलियों का उपयोग डेटा संग्रहण के लिए किया जाता है, लेकिन इनकी कुछ सीमाएं भी होती हैं। इन सीमाओं को समझना आवश्यक है ताकि शोधकर्ता उपयुक्त तरीके से डेटा एकत्रित कर सकें। 1. **उत्तरदाताओं की समझ**: प्रश्नावलियों में उपयोग किए गए शब्द और वाक्यांश सभी उत्तरदाताओं द्वारा सही तरीके से समझे नहीं जा सकते। यदि प्रश्न कठिन या जटिल हैं, तो उत्तर देने में समस्या आ सकती है। 2. **भावनात्मक तत्व**: प्रश्नावलियों में प्रश्न निष्पक्ष होते हैं, लेकिन इसके बावजूद उत्तरदाता अपने भावनात्मक संबंधों या पूर्वाग्रहों के कारण उत्तर में भिन्नता कर सकते हैं। 3. **सैंपलिंग चयन**: सही सैंपल का चयन करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। यदि सैंपल छोटी या बायस्ड है, तो परिणाम जनसंख्या का सही प्रतिनिधित्व नहीं कर पाएंगे। 4. **अपूर्ण जानकारी**: प्रश्नावलियों के माध्यम से संग्रहित डेटा अक्सर संदर्भहीन हो सकता है। उत्तरदाता पूरी जानकारी नहीं दे सकते या वास्तविकता को छिपा सकते हैं। 5. **निर्धारित समय सीमा**: यदि प्रश्नावली एक निश्चित समय सीमा में भरनी होती है, तो उत्तरदाता जल्दीबाजी में उत्तर दे सकते हैं, जिससे डेटा की गुणवत्ता प्रभावित हो सकती है। 6. **जवाब देने का प्रभामंडल**: कुछ उत्तरदाता दूसरों की अपेक्षाओं के अनुसार उत्तर देने की प्रवृत्ति रखते हैं, जिसे सोशल डेसिरेबिलिटी बायस कहा जाता है। इस बायस के कारण वास्तविक उत्तरों से भटकाव हो सकता है। 7. **विशेषज्ञता की आवश्यकता**: कुछ विषयों पर आधारित प्रश्नावलियों को भरने के लिए उत्तरदाता को विशेष जानकारी या विशेषज्ञता की आवश्यकता हो सकती है, जिसे सभी शायद न रख सकें। प्रश्नावलियों का प्रभावी उपयोग सुनिश्चित करने के लिए, इन सीमाओं को ध्यान में रखकर प्रश्नावली डिजाइन करना आवश्यक है। इसके लिए शोधकर्ता को उत्तरदाताओं की प्राथमिकताओं और संदर्भों को समझना चाहिए और प्रश्नों को उचित ढंग से तैयार करना चाहिए।

• 6.4.1 Meaning and Definitions of Schedule

  • meaning_and_definitions_of_schedule

    meaning

    शेड्यूल का अर्थ किसी विशेष क्रिया, घटना या गतिविधि के लिए निर्धारित समय या क्रम को दर्शाना है। यह एक योजना या कार्यसूची के रूप में कार्य करता है, जो काम को व्यवस्थित और प्रभावी ढंग से पूरा करने में सहायता करता है।

    definitions

    • definition

      शेड्यूल को एक तालिका के रूप में देखा जा सकता है, जिसमें गतिविधियों या कार्यों को आवश्यक समय के अनुसार व्यवस्थित किया गया हो।

    • definition

      शेड्यूल का अर्थ समय प्रबंधन की एक तकनीक के रूप में भी होता है, जहाँ विभिन्न कार्यों को प्राथमिकता या समय के अनुसार क्रमबद्ध किया जाता है।

    • definition

      अनुसंधान में शेड्यूल का उपयोग डेटा संग्रहण के लिए भी किया जाता है, जहां इसे प्रश्नों के एक सेट के रूप में देखा जा सकता है, जो एकत्रित करने योग्य जानकारी को व्यवस्थित करने में मदद करते हैं।

  • relation_to_sampling_and_data_collection

    sampling

    शेड्यूल का उपयोग सैंपलिंग प्रक्रिया में महत्वपूर्ण है, क्योंकि वह निश्चित करता है कि कौन से समूह या प्रतिभागी अनुसंधान में शामिल किए जाएंगे।

    questionnaire

    शेड्यूल एक प्रश्नावली का रूप ले सकता है, जहाँ प्रश्नों का क्रम और विकल्प पहले से निर्धारित होते हैं। यह सुनिश्चित करता है कि सभी प्रतिभागियों से समान डेटा एकत्र किया जाए।

    primary_data

    प्राइमरी डेटा संग्रह के दौरान शेड्यूल महत्वपूर्ण होता है, क्योंकि यह अनुसंधानकर्ता को निर्देशित करता है कि उन्हें किन प्रश्नों का उपयोग करना है और कैसे डेटा एकत्रित करना है।

    secondary_data

    सेकंडरी डेटा के संदर्भ में भी शेड्यूल का महत्व है, जहाँ शोधकर्ता पहले से उपलब्ध डेटा को व्यवस्थित और विश्लेषित करने के लिए एक योजना बनाते हैं।

• 6.4.2 Main Characteristics of Schedule

  • 6.4.2 अनुसूची के मुख्य विशेषताएँ

    अनुसूची एक संगठित उपकरण है जिसका उपयोग डेटा संग्रह के लिए किया जाता है। इसे विभिन्न प्रकार के सर्वेक्षणों, प्रश्नावली, और साक्षात्कारों के साथ जोड़ा जा सकता है। अनुसूची के मुख्य तत्व निम्नलिखित हैं: 1. **संरचना**: अनुसूची की संरचना स्पष्ट और कूटबद्ध होती है, जिसमें विभिन्न प्रश्नों का क्रम, वर्गीकरण और योग्यता होती है। यह डेटा संग्रह की प्रक्रिया को सरल और प्रभावी बनाती है। 2. **सामग्री**: अनुसूची में शामिल प्रश्नों और कथनों की सामग्री विशिष्ट होती है, जो डेटा एकत्र करने के उद्देश्य को पूरा करती है। प्रश्नों का चयन सावधानीपूर्वक किया जाता है ताकि वह अन्वेषण के लिए प्रासंगिक हो। 3. **प्रश्नों के प्रकार**: अनुसूचनाओं में विभिन्न प्रकार के प्रश्न हो सकते हैं जैसे खुला प्रश्न, बंद प्रश्न, संख्यात्मक प्रश्न और बहुविकल्पीय प्रश्न। ये प्रश्न शोध के उद्देश्य और विषय पर निर्भर करते हैं। 4. **निर्देश**: अनुसूची में शामिल निर्देशों को स्पष्ट और संक्षिप्त होना चाहिए, ताकि उत्तरदाता को प्रश्नों के उत्तर देने में कोई कठिनाई न हो। 5. **परीक्षण और मान्यकरण**: अनुसूची को उपयोग करने से पहले परीक्षण किया जाता है ताकि इसकी विश्वसनीयता और मान्यता सुनिश्चित हो सके। परीक्षण के माध्यम से किसी भी सुधार की आवश्यकता को पहचाना जा सकता है। 6. **समय प्रबंधन**: अनुसूचना में ऐसा डिजाइन होना चाहिए कि वह सीमित समय में पूरा किया जा सके। इसमें समय का प्रबंधन महत्वपूर्ण होता है ताकि डेटा संग्रह की प्रक्रिया प्रभावी हो। 7. **विविधता**: अनुसूची में प्रश्नों की विविधता होनी चाहिए ताकि विभिन्न दृष्टिकोणों और दृष्टिकोणों को शामिल किया जा सके। 8. **डेटा संग्रह के तरीके**: अनुसूचियाँ विभिन्न डेटा संग्रह के तरीकों के अनुसार बनाई जा सकती हैं, जैसे प्राथमिक डेटा (प्रत्यक्ष प्रतिक्रिया) और द्वितीयक डेटा (पिछले अनुसंधान का उपयोग) आदि। इन विशेषताओं के माध्यम से, अनुसूचना सूचना संग्रह का एक महत्वपूर्ण साधन बन जाती है, जो अनुसंधान के उद्देश्य को पूरा करने में सहायता करती है।

• 6.4.3 Objectives of Schedule

  • नमूना (Sampling)

    notes

    नमूना एक छोटा समूह है जो किसी बड़े समूह का प्रतिनिधित्व करता है। स्थिति के अनुसार, नमूने का चयन करना अत्यंत महत्वपूर्ण होता है। सही नमूना चयन से हम बड़ी जनसंख्या के बारे में सटीक निष्कर्ष निकाल सकते हैं। इसके प्रमुख उद्देश्यों में शामिल हैं: 1. समय और संसाधनों की बचत 2. विश्लेषण सरल बनाना 3. डेटा संकलन में सहायता करना 4. जनसंख्या के बड़े आकार में से जानकारी प्राप्त करना।

  • प्रश्नावली (Questionnaire)

    notes

    प्रश्नावली एक सूचना संग्रहण तकनीक है, जिसमें प्रश्नों की एक श्रृंखला होती है। यह निर्धारित करने में मदद करती है कि अध्ययन का उद्देश्य क्या है और लक्षित समूह से जानकारी कैसे प्राप्त की जा सकती है। इसके उद्देश्य हैं: 1. शोध के लक्ष्यों को स्पष्ट करना 2. डेटा संग्रह को व्यवस्थित करना 3. उत्तरदाताओं से जानकारी प्राप्त करना 4. उत्तरदाताओं के विचारों और व्यवहारों का मूल्यांकन करना।

  • अनुसूची (Schedule)

    notes

    अनुसूची वह दस्तावेज़ है जिसमें प्राथमिक डेटा संग्रह के लिए प्रश्न और उत्तर का एक सेट निहित होता है। अनुसूची का मुख्य उपयोग डेटा संग्रह की प्रक्रिया में होता है। इसके निम्नलिखित उद्देश्य हैं: 1. डेटा संग्रहण की प्रक्रिया को सुगम बनाना 2. रिसर्च प्रश्नों के उत्तर प्राप्त करना 3. विभिन्न प्रश्नों के बीच संबंध स्थापित करना 4. डेटा के स्वरूप को निर्धारित करना।

  • साक्षात्कार (Interview)

    notes

    साक्षात्कार एक तकनीक है जिसमें व्यक्तिगत या सामूहिक रूप से उत्तरदाताओं के विचारों और अनुभवों को जानने के लिए बातचीत की जाती है। उचित साक्षात्कार के मुख्य उद्देश्यों में शामिल हैं: 1. गहन जानकारी प्राप्त करना 2. उत्तरदाता के अनुभवों का अध्ययन करना 3. समाजिक और सांस्कृतिक संदर्भ को समझना 4. अतिरिक्त जानकारी और स्पष्टीकरण प्राप्त करना।

  • प्राथमिक डेटा (Primary Data)

    notes

    प्राथमिक डेटा वह डेटा है जिसे विशेष रूप से किसी विशिष्ट शोध के लिए पहली बार एकत्र किया जाता है। इसके मुख्य उद्देश्य हैं: 1. नई जानकारी का निर्माण करना 2. शोध के लक्ष्यों के अनुसार डेटा तैयार करना 3. आकस्मिक डेटा को सही संदर्भ में इकट्ठा करना।

  • द्वितीयक डेटा (Secondary Data)

    notes

    द्वितीयक डेटा वह सूचना है जो पहले से मौजूद स्रोतों से प्राप्त की जाती है। इसके उद्देश्य हैं: 1. पहले से मौजूद सूचनाओं का उपयोग करना 2. समय और लागत की बचत करना 3. प्रोजेक्ट के लिए संदर्भ के रूप में उपयोग होना।

• 6.4.4 Types of Schedule

  • सैंपलिंग

    सैंपलिंग एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है जिसके द्वारा शोधकर्ता एक बड़े जनसंख्या से डेटा एकत्र करते हैं। यह प्रक्रिया पूरी जनसंख्या को देखे बिना ही निर्धारण करने की अनुमति देती है। इसके विभिन्न प्रकार हैं जैसे कि: 1. रैंडम सैंपलिंग: इस विधि में जनसंख्या से यादृच्छिक तरीके से नमूने चुने जाते हैं। 2. स्ट्रेटिफाइड सैंपलिंग: इसमें जनसंख्या को विभिन्न स्तरों में विभाजित किया जाता है और प्रत्येक स्तर से नमूने लिए जाते हैं। 3. क्लাস্টर सैंपलिंग: इसमें समरूप समूहों का चयन किया जाता है और उन समूहों के सभी सदस्यों को शामिल किया जाता है।

  • प्रश्नावली

    प्रश्नावली एक महत्वपूर्ण उपकरण है जो डेटा संग्रह की प्रक्रिया में प्रयोग होता है। यह विशिष्ट प्रश्नों का एक सेट होता है जो उत्तरदाताओं से जानकारी प्राप्त करने के लिए तैयार किया जाता है। इसके कुछ मुख्य बिंदु हैं: 1. प्रश्नों का प्रकार: खुले और बंद प्रश्नों का चयन करना। 2. स्पष्टता: प्रश्न स्पष्ट और समझने में आसान होने चाहिए। 3. संरचना: प्रश्नों का क्रम और उनका संयोजन महत्वपूर्ण हैं, ताकि उत्तरदाताओं को सही जानकारी प्रदान की जा सके।

  • शेड्यूल

    शेड्यूल एक व्यवस्थित रूप से तैयार किया गया प्रश्नावली है जो डेटा संग्रह के लिए शोधकर्ता द्वारा उपयोग किया जाता है। इसमें प्रश्नों का एक सेट होता है जो विशेष अनुसंधान उद्देश्य के लिए तैयार किया जाता है। शेड्यूल के दो प्रकार होते हैं: 1. व्यक्तिगत शेड्यूल: जब शोधकर्ता व्यक्तिगत रूप से उत्तरदाताओं से प्रश्न पूछता है। 2. सामूहिक शेड्यूल: जब कई लोगों को एक साथ प्रश्नावली वितरित की जाती है।

  • साक्षात्कार

    साक्षात्कार एक प्रकार का डेटा संग्रहण का तरीका है जिसमें शोधकर्ता और उत्तरदाता के बीच बातचीत होती है। साक्षात्कार के प्रकार निम्नलिखित हैं: 1. संरचित साक्षात्कार: इसमें पहले से निर्धारित प्रश्न होते हैं। 2. अर्ध-संरचित साक्षात्कार: इसमें कुछ निश्चित प्रश्न होते हैं, लेकिन अनुसंधानकर्ता को लचीलेपन की अनुमति होती है। 3. असंरचित साक्षात्कार: इसमें पूरी बातचीत स्वतंत्र रूप से होती है।

  • प्राथमिक और द्वितीयक डेटा

    प्राथमिक डेटा वह डेटा है जिसे अनुसंधानकर्ता स्वयं एकत्र करता है, जबकि द्वितीयक डेटा वह है जो पहले से उपलब्ध डेटा से लिया जाता है। प्राथमिक डेटा की विशेषताएँ हैं: 1. सटीकता: यह डेटा अनन्य और सटीक होता है। 2. उपयुक्तता: इसमें शोध के उद्देश्य के अनुसार जानकारी होती है। दूसरी ओर द्वितीयक डेटा की विशेषताएँ हैं: 1. लागत प्रभावी: इसे एकत्र करने में कम लागत लगती है। 2. समय की बचत: इसे एकत्र करने में कम समय लगता है।

• 6.4.5 Constructing Schedules

  • 6.4.5 अनुसूचियाँ तैयार करना

    अनुसूचियाँ तैयार करना एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है जो शोध के लिए डेटा संग्रह के दौरान लागू होती है। अनुसूचियों के माध्यम से हम आवश्यक जानकारी को व्यवस्थित और संरचित तरीके से एकत्र करते हैं। इसे निम्नलिखित भागों में विभाजित किया जा सकता है: 1. **नमूना (Sampling)** - नमूना वह प्रक्रिया है जिसके द्वारा हम अपने शोध के लिए एक प्रतिनिधि ग्रुप का चयन करते हैं। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि पर्याप्त नमूना हमें वास्तविक डेटा का मूल्यांकन करने में मदद करता है। नमूना लेने की विभिन्न विधियाँ हैं जैसे कि यादृच्छिक नमूना, प्रायोगिक नमूना आदि। उचित नमूने का चुनाव सुनिश्चित करता है कि हमारी अनुसूचियाँ प्रभावी और सटीक हों। 2. **प्रश्नावली (Questionnaire)** - प्रश्नावली एक लिखित रूप है जिसमें विभिन्न प्रश्न होते हैं जो शोधकर्ता संबंधित विषय पर जानकारी प्राप्त करने के लिए पूछते हैं। प्रश्नावली को दो मुख्य प्रकारों में विभाजित किया जा सकता है: उद्घाटनात्मक प्रश्न और बंद प्रश्न। अच्छी प्रश्नावली तैयार करने के लिए आवश्यक है कि प्रश्न स्पष्ट, संक्षिप्त और सरल हों। 3. **अनुसूची (Schedule)** - अनुसूची एक संरचित रूप है जिसमें अनुसूचक द्वारा निर्धारित समयसीमा के भीतर डेटा संग्रहित किया जाता है। अनुसूचनाएँ प्रश्नावली के संभावित उत्तरों को क्रमबद्ध तरीके से प्रस्तुत करती हैं। अनुसूचियों के माध्यम से डेटा संग्रह करते समय अनुसूचक का प्रभाव भी महत्वपूर्ण होता है। यह आवश्यक है कि अनुसूचक अपने दृष्टिकोण या पूर्वाग्रहों को उत्तरदाताओं पर थोपने से बचे। 4. **साक्षात्कार (Interview)** - साक्षात्कार एक व्यक्तिगत संपर्क है जिसमें डेटा संग्रह के लिए उत्तरदाताओं से बातचीत की जाती है। यह विशेष रूप से तब महत्वपूर्ण होता है जब हम गहराई में जा कर जानकारी प्राप्त करना चाहते हैं। साक्षात्कार के प्रकारों में खुला, बंद, और अर्ध-संरचित साक्षात्कार शामिल हैं। इस प्रक्रिया में अनुसूचक की भूमिका अत्यंत महत्वपूर्ण होती है, क्योंकि यह उनके कौशल और प्रश्न पूछने की क्षमता पर निर्भर करता है। 5. **प्राथमिक और द्वितीयक डेटा (Primary and Secondary Data)** - प्राथमिक डेटा वह होता है जो सीधे स्रोत से एकत्र किया जाता है, जैसे कि सर्वेक्षण, साक्षात्कार, और प्रयोग। यह अधिक विश्वसनीय और अद्यतन होता है। द्वितीयक डेटा, इसके विपरीत, पहले से ही उपलब्ध डेटा है जो विभिन्न स्रोतों से प्राप्त होता है, जैसे कि रिपोर्ट, शैक्षिक पत्रिकाएँ, और सरकारी आँकड़े। इन दोनों प्रकार के डेटा का उचित उपयोग अनुसूचियों की प्रभावशीलता को बढ़ा सकता है।

• 6.4.6 Merits or Importance of Schedule

  • 6.4.6 अनुसूची के लाभ या महत्व

    अनुसूची अनुसंधान का एक महत्वपूर्ण उपकरण है, जिसका उपयोग डेटा संग्रहण प्रक्रिया को सुगम और प्रभावी बनाने के लिए किया जाता है। अनुसूची के कई लाभ हैं, जो इसे अनुसंधान में एक आवश्यक भाग बनाते हैं। 1. **संरचना और संगठन:** अनुसूची डेटा संग्रह को एक सुव्यवस्थित रूप देती है। इससे शोधकर्ताओं को उनकी आवश्यकताओं के अनुसार प्रश्नों को व्यवस्थित करने में मदद मिलती है। एक अच्छी तरह से डिजाइन की गई अनुसूची से डेटा संग्रहण की प्रक्रिया को सरल और बेहतर बनाया जा सकता है। 2. **साक्षात्कार की सुविधा:** अनुसूची का प्रयोग करते समय, शोधकर्ताओं को साक्षात्कार के दौरान सभी आवश्यक प्रश्नों को एक स्थान पर रखने का लाभ मिलता है। इससे वे यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि साक्षात्कार के दौरान कोई महत्वपूर्ण प्रश्न छूट न जाए। 3. **समानता और निरंतरता:** अनुसूचना सभी उत्तरदाताओं से समान प्रश्न पूछने की अनुमति देती है, जिससे उत्तरों में समानता बनी रहती है। यह डेटा को अधिक विश्वसनीय और तुलना करने में आसान बनाता है। 4. **समय की बचत:** एक संरचित अनुसूची का उपयोग करने से डेटा संग्रहण प्रक्रिया में समय की बचत होती है। शोधकर्ता बिना किसी भ्रम के डेटा को जल्दी और कुशलता से एकत्रित कर सकते हैं। 5. **प्राथमिक और माध्यमिक डेटा का संग्रहण:** अनुसूची का उपयोग करके शोधकर्ता प्राथमिक डेटा (सीधे उत्तरदाताओं से प्राप्त डेटा) और माध्यमिक डेटा (पहले से उपलब्ध डेटा) दोनों को एकत्रित कर सकते हैं। इससे उनके शोध को और अधिक व्यापकता मिलती है। 6. **विश्लेषण की तैयारी:** अनुसूची के माध्यम से एकत्रित डेटा विश्लेषण के लिए तैयार होता है। यह शोधकर्ताओं को डेटा को व्यवस्थित करने और विश्लेषण करने में मदद करता है, जिससे निष्कर्ष निकालना आसान होता है। 7. **उपयोगकर्ता केंद्रित दृष्टिकोण:** अनुसूची को उत्तरदाताओं के दृष्टिकोण से डिजाइन किया जा सकता है, जिससे उन्हें सवालों का उत्तर देना आसान हो जाता है। इससे डेटा की गुणवत्ता में सुधार होता है। 8. **साक्षात्कारकर्ताओं के लिए मार्गदर्शन:** अनुसूचियों में निर्देश और दिशानिर्देश शामिल हो सकते हैं, जो साक्षात्कारकर्ताओं को साक्षात्कार सत्यापित करने और सही तरीके से प्रश्न पूछने में सहायता करते हैं। इससे साक्षात्कार की गुणवत्ता में सुधार होता है।

  • निष्कर्ष

    अनुसूची अनुसंधान प्रक्रिया का एक अनिवार्य हिस्सा है, जो न केवल डेटा संग्रहण को संरचित और व्यवस्थित बनाती है बल्कि साक्षात्कार के दौरान उपयोगकर्ताओं की सहायता भी करती है। इसके माध्यम से डेटा की गुणवत्ता, समानता और समय की बचत का लाभ मिलता है, जिससे अनुसंधान परिणाम अधिक विश्वसनीय और मूल्यवान बनते हैं।

• 6.4.7 Demerits or Limitations of Schedule

  • 6.4.7 अनुसूची के दोष या सीमाएँ

    अनुसूची के दोष या सीमाएँ एक महत्वपूर्ण विषय हैं जो अनुसंधान की गुणवत्ता और विश्वसनीयता पर असर डाल सकते हैं। अनुसूची एक ऐसा उपकरण होता है जिसे डेटा संग्रह के लिए तैयार किया जाता है, और इसमें ऐसे प्रश्न होते हैं जो शोध के उद्देश्यों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किए जाते हैं। हालांकि, अनुसूची का उपयोग करते समय कुछ सीमाएँ या दोष उत्पन्न हो सकते हैं। 1. **पारदर्शिता की कमी**: अनुसूचियों में सवालों का निर्माण पूर्णतया शोधकर्ता के दृष्टिकोण पर निर्भर होता है। यदि प्रश्न सही तरीके से डिजाइन नहीं किए गए हैं, तो इससे उत्तर देने वाले की वास्तविकता को छिपाने का खतरा होता है। 2. **अपर्याप्त जानकारी**: कभी-कभी अनुसूचियों में दिए गए प्रश्न उत्तर देने वालों को अपनी स्थिति या विचार के बारे में संपूर्ण जानकारी देने में असमर्थ बना सकते हैं। 3. **पार्श्व प्रभाव**: अनुसूची में शामिल प्रश्नों का क्रम भी उत्तरों पर प्रभाव डाल सकता है। मसलन, कुछ प्रश्न पहले पूछे जाने पर उत्तरदाता की प्रतिक्रिया को प्रभावित कर सकते हैं। 4. **संग्रह में समय**: अनुसूचियों के माध्यम से डेटा संग्रह में समय लग सकता है और यदि प्रश्न कठिन या जटिल हैं, तो उत्तरदाता को उत्तर देने में कठिनाई हो सकती है। 5. **आधारिकता की कमी**: अनुसूचियों में बेहद सीमित विचारधारा या परिप्रेक्ष्य हो सकता है, जो कहीं न कहीं अनुसंधान के निष्कर्षों को एकतरफा बना सकता है। 6. **उत्तरदाता की प्रवृत्तियाँ**: उत्तरदाता अपनी वास्तविक भावनाओं या विचारों को छिपा सकते हैं या उन्हें एक खास तरीके से पेश कर सकते हैं, जिससे डेटा में विकृति आ सकती है। 7. **सांस्कृतिक भिन्नताएँ**: विभिन्न सांस्कृतिक और सामाजिक समूहों में प्रश्नों के प्रति प्रतिक्रियाओं में भिन्नता हो सकती है, जिससे परिणामों की सामान्यीकरण क्षमता प्रभावित हो सकती है। इस प्रकार, अनुसूची के दोषों और सीमाओं को समझना आवश्यक है ताकि शोध का समुचित निष्कर्ष निकाला जा सके। डेटा के प्रकार जैसे प्राथमिक और द्वितीयक डेटा की प्रकृति भी अनुसूची के डिजाइन और उसके प्रभाव पर गहरा असर डालती है।

• 6.4.8 Difference between Schedules and Questionnaires

  • 6.4.8 Schedules और Questionnaires के बीच का अंतर

    Schedules और Questionnaires डेटा संग्रह के दो सामान्य उपकरण हैं। इन दोनों के बीच का अंतर कई पहलुओं पर आधारित है। 1. **परिभाषा:** - **Schedules:** Schedules एक संरचित रूप है, जहाँ डेटा संग्रहकर्ता प्रश्नों को सीधे उत्तरदाताओं से पूछता है। यह एक इंटरव्यू प्रारूप में होता है, जिसमें डेटा संग्रहकर्ता की भूमिका सक्रिय होती है। - **Questionnaires:** एक Questionnaire एक लिखित रूप होता है, जिसमें प्रश्न होते हैं जिन्हें उत्तरदाता स्वयं भरता है। इसमें इंटरव्यू करने वाले की भूमिका नहीं होती। 2. **प्रक्रिया:** - **Schedules:** डेटा संग्रहकर्ता प्रश्नों को पूछता है और उत्तरों को तुरंत दर्ज करता है। यह प्रक्रिया अधिक इंटरएक्टिव होती है। - **Questionnaires:** उत्तरदाता अपने समय पर प्रश्नों का उत्तर देता है, और इसे पूर्ण करने में उन्हें स्वतंत्रता होती है। 3. **उत्तरदाताओं की भागीदारी:** - **Schedules:** इसमें उत्तरदाता अधिक संलग्न होते हैं, क्योंकि वे प्रश्नों का उत्तर तत्काल देते हैं। - **Questionnaires:** उत्तरदाता स्वतंत्र होते हैं, और वे अपनी सुविधा अनुसार प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं। 4. **डेटा की गुणवत्ता:** - **Schedules:** डेटा संग्रहकर्ता तुरंत प्रतिक्रिया दे सकता है और उत्तरों को स्पष्ट कर सकता है, जिससे डेटा की गुणवत्ता में सुधार होता है। - **Questionnaires:** उत्तरदाता गलत तरीके से समझ सकते हैं और इसके परिणामस्वरूप डेटा की गुणवत्ता प्रभावित हो सकती है। 5. **आर्थिकता:** - **Schedules:** समय और संसाधनों की आवश्यकता अधिक होती है, क्योंकि प्रत्येक उत्तरदाता के साथ व्यक्तिगत इंटरव्यू करना पड़ता है। - **Questionnaires:** यह अपेक्षाकृत सस्ता होता है, क्योंकि एक ही समय में कई उत्तरदाताओं को प्रश्न भेजे जा सकते हैं। 6. **उपयुक्तता:** - **Schedules:** जब प्रमाणीकरण और गहराई की आवश्यकता हो, तब यह अधिक उपयुक्त होता है। - **Questionnaires:** सामान्य जानकारी संग्रहित करने के लिए उपयुक्त है। ये सभी बिंदु Schedules और Questionnaires के बीच के अंतर को स्पष्ट करते हैं। इन्हें उचित संदर्भ में मौलिक आंकड़ों के संग्रह, जैसे कि प्राथमिक और माध्यमिक डेटा, में सही संदर्भित किया जा सकता है। प्राथमिक डेटा में अक्सर Schedules का प्रयोग होता है, जबकि माध्यमिक डेटा के लिए Questionnaires का उपयोग किया जा सकता है।

• 6.5.1 Meaning and Definitions of Interview

  • साक्षात्कार का अर्थ और परिभाषाएं

    साक्षात्कार एक महत्वपूर्ण डेटा संग्रहण तकनीक है जो विशेष रूप से अनुसंधान और अध्ययन के लिए उपयोग की जाती है। यह प्रक्रिया उत्तरदाता के साथ सीधे संवाद के माध्यम से उनके विचारों, अनुभवों और जानकारी को समझने का अवसर प्रदान करती है। साक्षात्कार का मुख्य उद्देश्य अन्वेषण या विशेष जानकारी प्राप्त करना होता है, जो अन्य डेटा संग्रहण तरीकों जैसे सर्वेक्षण या प्रश्नावली के माध्यम से नहीं मिल पाता।

• 6.5.2 Characteristics of Interview

  • इंटरव्यू की विशेषताएँ

    notes

    इंटरव्यू एक महत्वपूर्ण डेटा संग्रहण तकनीक है जिसका उपयोग विभिन्न शोध और अध्ययनों में किया जाता है। इसके कई प्रमुख लक्षण हैं जैसे कि इसके स्वरूप, उद्देश्यों और निष्पादन की विधियाँ। 1. **प्रत्यक्ष संवाद**: इंटरव्यू एक संवादात्मक प्रक्रिया है जिसमें इंटरव्यूवर और प्रतिभागी दोनों सक्रिय रूप से शामिल होते हैं। यह सीधे संवाद के माध्यम से जानकारी इकट्ठा करने का एक साधन है। 2. **लचीलापन**: इंटरव्यू प्रक्रिया में लचीलापन होता है, जहाँ प्रश्नों को आवश्यकतानुसार संशोधित किया जा सकता है। इससे इंटरव्यूवर को प्रतिभागी के अनुसार प्रश्नों को बदलने की सुविधा मिलती है। 3. **गहन जानकारी**: इंटरव्यू के माध्यम से गहन जानकारी प्राप्त की जा सकती है, जो कि सामान्य प्रश्नावली या सर्वेक्षणों में संभव नहीं होती। 4. **व्यक्तिगत अनुभव**: यह प्रतिभागी के व्यक्तिगत अनुभवों और विचारों को समझने में मदद करता है। इंटरव्यू के दौरान, प्रतिभागी अपनी बातों को विस्तार से बता सके हैं, जिससे अधिक स्पष्ट और गहन जानकारी मिलती है। 5. **प्रारंभिक और द्वितीयक डेटा का संयोजन**: इंटरव्यू प्रक्रिया में मुख्यतः प्राथमिक डेटा एकत्रित किया जाता है, किंतु द्वितीयक डेटा का भी उपयोग किया जा सकता है। इससे शोध का आधार और मजबूत बनता है। 6. **विषय की गहराई**: इंटरव्यू विषय पर गहराई से चर्चा करने की अनुमति देता है, जिससे जटिल मुद्दों पर प्रकाश डाला जा सकता है। इस प्रकार, इंटरव्यू एक विशिष्ट प्रक्रिया है जिसमें जानकारी संग्रहण की विभिन्न तकनीकें और स्वरूप शामिल होते हैं।

• 6.5.3 Objectives of Interview

  • 6.5.3 साक्षात्कार के उद्देश्य

    साक्षात्कार का उद्देश्य एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है, जिसका प्रयोग शोध में व्यापक रूप से किया जाता है। इस प्रक्रिया के माध्यम से, शोधकर्ता जानकारी प्राप्त करते हैं और प्रश्नों के उत्तर उनके अनुभव या ज्ञान के आधार पर प्राप्त होते हैं। साक्षात्कार के मुख्य उद्देश्य निम्नलिखित हैं: 1. **डेटा संग्रह**: साक्षात्कार का पहला और प्रमुख उद्देश्य आवश्यक डेटा एकत्र करना है। यह डेटा प्राथमिक या द्वितीयक हो सकता है, और यह अध्ययन के उद्देश्यों के लिए महत्वपूर्ण है। 2. **गहन समझ**: साक्षात्कार के माध्यम से, शोधकर्ता विषय पर गहन जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। यह प्रश्नों के उत्तर देने वाले व्यक्ति के दृष्टिकोण, भावनाओं और अनुभवों को समझने में मदद करता है। 3. **प्रश्नों की जांच**: साक्षात्कार यह सुनिश्चित करने का एक साधन भी है कि अनुसंधान प्रश्न स्पष्ट और समझ में आने योग्य हैं। जब शोधकर्ता संबंधित व्यक्ति से सवाल पूछते हैं, तो वे प्रश्नों की स्पष्टीकरण या पुनर्व्यवस्थित करने का अवसर पाते हैं। 4. **संबंध विकसित करना**: साक्षात्कार के दौरान, शोधकर्ता और प्रतिभागियों के बीच संबंध स्थापित होता है, जो डेटा संग्रह के दौरान खुलापन और ईमानदारी को बढ़ावा देता है। 5. **जानकारी की गहराई**: साक्षात्कार बिना निर्धारित विकल्पों के खुले प्रश्न पूछने की अनुमति देता है, जिससे जानकारी की गहराई प्राप्त होती है। यह शोधकर्ताओं को उन विषयों पर विचार करने का अवसर प्रदान करता है, जो संभवतः उन्होंने पहले नहीं सोचा था। 6. **संवेदनशील विषयों की खोज**: कुछ विषय ऐसे होते हैं जिन पर लिपिबद्ध डेटा की कमी होती है। साक्षात्कार इस प्रकार के संवेदनशील विषयों पर जानकारी प्राप्त करने का एक प्रभावी माध्यम हो सकता है। 7. **निष्कर्षों का सत्यापन**: अंत में, साक्षात्कार शोध के निष्कर्षों को सत्यापित करने का एक उपाय भी हैं, जहाँ शोधकर्ता पहले एकत्रित डेटा से प्राप्त निष्कर्षों की पुष्टि करते हैं। **निष्कर्ष**: साक्षात्कार का महत्व और उद्देश्य शोध के विभिन्न पहलुओं जैसे कि सैंपलिंग, प्रश्नावली, अनुसूची और प्राथमिक एवं द्वितीयक डेटा के संदर्भ में समझा जा सकता है। सही ढंग से साक्षात्कार आयोजित करने और डेटा एकत्र करने से शोध की विश्वसनीयता और वैधता में वृद्धि होती है।

• 6.5.4 Types of Interview

  • साक्षात्कार के प्रकार

    साक्षात्कार विभिन्न प्रकारों में विभाजित किए जा सकते हैं, जो अनुसंधान की सीमाएँ, उद्देश्य और मौजूदा डेटा संग्रह विधियों के आधार पर होते हैं। यहाँ कुछ मुख्य प्रकार के इंटरव्यू हैं: 1. **संरचित साक्षात्कार**: इस प्रकार के साक्षात्कार में प्रश्न पहले से तय होते हैं और उन्हें एक निश्चित क्रम में पूछा जाता है। यह साक्षात्कार निर्धारित डेटा संग्रहीत करने के लिए उत्कृष्ट होता है। यह प्रश्नों के उत्तरों की तुलना करना आसान बनाता है। 2. **असंरचित साक्षात्कार**: इसमें प्रश्न पहले से निर्धारित नहीं होते। साक्षात्कारकर्ता बातचीत को दिशा देते हैं और साक्षात्कारकर्ता से खुलकर और गहराई में प्रश्न पूछते हैं। यह विधि अधिक विविधता और गहराई की जानकारी एकत्रित करने की अनुमति देती है। 3. **अर्ध-संरचित साक्षात्कार**: यह संरचित और असंरचित का मिश्रण होता है। इसमें कुछ निश्चित प्रश्न होते हैं, लेकिन साक्षात्कारकर्ता को अधिक लचीलापन मिलता है। इससे उन्हें अधिक गहन जानकारी प्राप्त करने का अवसर मिलता है। 4. **फोकस ग्रुप साक्षात्कार**: इसमें एक समूह में लोग चर्चा करते हैं। साक्षात्कारकर्ता समूह की बातचीत को सुविधाजनक बनाता है। यह विधि विभिन्न दृष्टिकोणों और भावनाओं को एकत्रित करने के लिए उपयोगी होती है। 5. **निष्क्रिय साक्षात्कार**: इस प्रकार के साक्षात्कार में, साक्षात्कारकर्ता साक्षात्कारकर्ता के साथ खुलकर बातचीत करता है, लेकिन उस बातचीत का मुख्य ध्यान उसके विचारों का निष्कर्ष निकालने पर होता है। इन विभिन्न प्रकार के साक्षात्कारों का चयन अनुसंधान के उद्देश्य और आवश्यकताओं के आधार पर किया जाना चाहिए।

  • नमूना (सैंपलिंग)

    साक्षात्कार के लिए नमूना तैयार करना अत्यंत महत्वपूर्ण होता है। यह सुनिश्चित करता है कि जो डेटा एकत्र किया गया है, वह सही और विश्वसनीय है। नमूना तैयार करने के लिए निम्नलिखित विधियाँ आमतौर पर उपयोग की जाती हैं: 1. **संयोगात्मक नमूना**: इस विधि में सभी संभावित साक्षात्कारकर्ताओं को समान संभावना दी जाती है, जिससे कि नमूने में कोई पक्षपात न हो। 2. **अनुक्रमिक नमूना**: इसमें एक निश्चित क्रम में साक्षात्कारकर्ताओं का चयन किया जाता है। यह विधि समय और संसाधनों की अनुसार उचित हो सकती है। 3. **लक्षित नमूना**: इस विधि में विशेष लक्षित समूह के व्यक्तियों का चयन किया जाता है। यह तब उपयोगी होता है जब विशिष्ट जानकारी प्राप्त करना हो।

  • प्रश्नावली (क्वेश्चनेयर)

    प्रश्नावली एक महत्वपूर्ण उपकरण है जो साक्षात्कारकर्ता को सर्वेक्षण में डेटा एकत्रित करने में मदद करता है। ये निर्धारित प्रश्नों की सूची होती है, जो साक्षात्कारकर्ताओं से संवाद करने के लिए बनायी जाती है। अच्छी प्रश्नावली के घटक होते हैं: 1. **स्पष्टता**: प्रश्नों को स्पष्ट और सरल होना चाहिए ताकि उत्तरदाता को समझने में कोई कठिनाई न हो। 2. **विषयक प्रासंगिकता**: प्रश्नों को विषय से संबंधित होना चाहिए ताकि साक्षात्कारकर्ता की जानकारी का सही उपयोग हो सके। 3. **विभिन्न प्रकार के प्रश्न**: इसे विभिन्न प्रकार के प्रश्नों जैसे खुला, बंद, बहुविकल्पीय आदि में विभाजित किया जाना चाहिए।

  • अनुसूची और साक्षात्कार

    साक्षात्कार की प्रक्रिया में अनुसूची का महत्व सर्वोच्च है। अनुसूची उन प्रश्नों का क्रम निर्धारण करती है जो पूछे जाएंगे। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि: 1. **संगठित डेटा संग्रह**: अनुसूची से साक्षात्कार का प्रवाह बना रहता है। 2. **समय प्रबंधन**: इससे यह सुनिश्चित होता है कि साक्षात्कार समय पर समाप्त हो जाए। 3. **साक्षात्कार की गुणवत्ता**: अनुसूची को अच्छे से तैयार करने से सही प्रश्न पूछे जा सकते हैं, जिससे साक्षात्कार की गुणवत्ता में सुधार होता है।

  • प्राथमिक और द्वितीयक डेटा

    डेटा संग्रह के लिए प्राथमिक और द्वितीयक डेटा के बीच का अंतर भी समझना महत्वपूर्ण है। 1. **प्राथमिक डेटा**: यह डेटा सीधे स्रोत से एकत्रित किया जाता है, जैसे कि साक्षात्कार, फोकस ग्रुप, या सर्वेक्षण। यह विशेष रूप से विशिष्ट अनुसंधान उद्देश्यों के लिए उपयुक्त होता है। 2. **द्वितीयक डेटा**: यह पहले से मौजूद डेटा है जो किसी अध्ययन के लिए पुनः विश्लेषित किया जाता है, जैसे कि शैक्षिक सन्दर्भ, सरकारी रिपोर्ट आदि। यह समय और संसाधनों की बचत कर सकता है लेकिन इसकी प्रामाणिकता की पुष्टि आवश्यक है।

• 6.5.5 Steps of Interview

  • 6.5.5 इंटरव्यू के चरण

    इंटरव्यू एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है, जिसका उपयोग डेटा संग्रह के लिए किया जाता है। यह कदम एक अनुसंधान के सफल निष्पादन के लिए आवश्यक हैं। यहाँ हम इंटरव्यू के चरणों और संदर्भ में अन्य तत्वों जैसे सैंपलिंग, प्रश्नावली, कार्यक्रम और प्राथमिक व द्वितीयक डेटा का विस्तार से अध्ययन करेंगे।

  • 1. सैंपलिंग

    सैंपलिंग वह प्रक्रिया है जिसके द्वारा शोधकर्ता एक निश्चित जनसंख्या में से एक उपसमूह का चयन करते हैं। इसके कई तरीके होते हैं, जैसे आकस्मिक सैंपलिंग और उद्देश्यपूर्ण सैंपलिंग। उचित सैंपलिंग सुनिश्चित करती है कि सर्वेक्षण के निष्कर्ष जनसंख्या के लिए सर्वमान्य हों। यह चरण इंटरव्यू प्रक्रिया की नींव रखता है।

  • 2. प्रश्नावली

    प्रश्नावली ऐसे प्रश्नों का एक सेट है जो शोधकर्ता इंटरव्यू में पूछते हैं। प्रश्नों को इस तरह से डिज़ाइन किया जाना चाहिए कि वे शोध के उद्देश्यों के अनुरूप हों। प्रश्नावली में विभिन्न प्रकार के प्रश्न हो सकते हैं, जैसे वस्तुनिष्ठ प्रश्न, वर्णात्मक प्रश्न, आदि। इससे डेटा संग्रह में अनुरूपता और स्पष्टता बनी रहती है।

  • 3. कार्यक्रम (Schedule)

    कार्यक्रम उस समय सारणी को संदर्भित करता है जिसमें इंटरव्यू को निष्पादित करने की योजना बनाई जाती है। यह निर्धारित करता है कि किस समय और स्थान पर इंटरव्यू लिया जाएगा। एक सुव्यवस्थित कार्यक्रम डेटा संग्रह को प्रभावी और सुसंगत बनाता है। सही कार्यक्रम सुनिश्चित करता है कि सभी भागीदार एक समान समय पर उपस्थित हों।

  • 4. इंटरव्यू प्रक्रिया

    इंटरव्यू की प्रक्रिया में इंटरव्यू लेने वाले और उत्तरदाता के बीच संवाद शामिल होता है। यह आमतौर पर निम्नलिखित चरणों में विभाजित होता है: 4.1. प्रारंभिक संवाद: उत्तरदाता से परिचय और उद्देश्य स्पष्ट करना। 4.2. प्रश्नों का पूछना: उत्तरदाता से प्रश्न पूछे जाते हैं। 4.3. नोट्स लेना: उत्तरों को रिकॉर्ड करना। 4.4. समापन: धन्यवाद ज्ञापित करना और इंटरव्यू का समापन करना।

  • 5. प्राथमिक और द्वितीयक डेटा

    प्राथमिक डेटा वह डेटा है जिसे सीधे अनुसंधान के दौरान एकत्रित किया जाता है, जबकि द्वितीयक डेटा पहले से उपलब्ध डेटा होता है। प्राथमिक डेटा अधिक विश्वसनीय होता है क्योंकि इसे सीधे संग्रहित किया जाता है। द्वितीयक डेटा का उपयोग संदर्भ के रूप में किया जा सकता है। इन दोनों प्रकार के डेटा का सही संयोजन इंटरव्यू के निष्कर्षों को बेहद सटीक और प्रभावशाली बनाता है।

• 6.5.6 Role and Qualities of a Good Interviewer

  • 6.5.6 अच्छे इंटरव्यूअर की भूमिका और गुण

    notes

    अच्छे इंटरव्यूअर की भूमिका काफी महत्वपूर्ण होती है, खासकर जब हम सैंपलिंग, प्रश्नावली, अनुसूची और प्राथमिक और माध्यमिक डेटा के संदर्भ में बात करते हैं। एक अच्छा इंटरव्यूअर वह होता है जो न केवल अनुसंधान प्रक्रिया को सुचारू रूप से संपन्न करता है, बल्कि वो जानकारी जुटाने में भी सहायक होता है। ### भूमिका: 1. **जानकारी एकत्र करना:** - अच्छे इंटरव्यूअर का मुख्य कार्य विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करना होता है। यह प्रश्नावली या अनुसूची का उपयोग करके किया जा सकता है। - उन्होंने यह सुनिश्चित करना होता है कि सभी प्रश्नों का सही तरीके से उत्तर दिया जाए। 2. **संबंध बनाना:** - इंटरव्यूअर को प्रतिभागियों के साथ एक अच्छा संबंध बनाने की आवश्यकता होती है ताकि वे खुलकर अपनी राय और जानकारी साझा कर सकें। - भरोसेमंद वातावरण बनाना आवश्यक है। 3. **प्रश्न पूछने की कला:** - इंटरव्यूअर को प्रश्न पूछने की एक कला विकसित करनी होती है। उन्हें ध्यान रखना चाहिए कि प्रश्न स्पष्ट और संक्षिप्त हों। - जटिल या तकनीकी प्रश्नों को सामान्य भाषा में बदलना आवश्यक है। 4. **डेटा की सटीकता सुनिश्चित करना:** - इंटरव्यूअर को उत्तरदाता की जवाबों की सटीकता की पुष्टि करनी चाहिए। यह अनधिकृत जानकारी या भ्रांतियों को रोकने में मदद करता है। - किसी भी प्रकार की गलती को पहचानना और सही करना आवश्यक है। ### अच्छे इंटरव्यूअर के गुण: 1. **सुनने की क्षमता:** - अच्छे इंटरव्यूअर को सुनने की कुशलता होनी चाहिए ताकि वह प्रतिभागियों की बातों को ध्यानपूर्वक सुन सके। - इससे उन्हें सही प्रश्न पूछने में मदद मिलती है। 2. **धैर्य:** - धैर्य रखना एक महत्वपूर्ण गुण है, खासकर जब प्रतिभागी सोचने में समय लेते हैं। - इंटरव्यूअर को अनावश्यक दबाव नहीं बनाना चाहिए। 3. **अनुकंपा और सहानुभूति:** - प्रतिभागियों के प्रति सहानुभूति दिखाना एक अच्छा गुण है, जिससे प्रतिभागी अधिक खुलकर अपने विचार साझा कर सकते हैं। - इसे व्यक्तिगत अनुभव या विचारों के संदर्भ में दिखाना चाहिए। 4. **व्यवस्थित संरचना:** - अच्छे इंटरव्यूअर को अपने प्रश्नों की एक संरचना बनानी चाहिए। इससे डेटा एकत्रित करने की प्रक्रिया सुचारू होती है। - यह सुनिश्चित करता है कि सभी महत्वपूर्ण विषयों पर चर्चा की गई है। 5. **सकारात्मक दृष्टिकोण:** - सकारात्मक दृष्टिकोण रखना आवश्यक है, जिससे प्रतिभागियों को आश्वस्त किया जा सके। - इससे वातावरण भी खुशहाल बनता है, जिससे जानकारी उगाही में सहायता मिलती है। ### निष्कर्ष: अच्छे इंटरव्यूअर की भूमिका न केवल डेटा एकत्रित करने में होती है, बल्कि वह प्रतिभागियों के साथ एक सकारात्मक संचार स्थापित करने में भी होती है। उनके गुण और कौशल जैसे सुनने की क्षमता, धैर्य, सहानुभूति और सकारात्मक दृष्टिकोण महत्वपूर्ण हैं। ये सभी बातें मिलकर एक सफल इंटरव्यू की प्रक्रिया सुनिश्चित करती हैं।

• 6.5.7 Limitations of Interview

  • इंटरव्यू की सीमाएँ

    इंटरव्यू अनुसंधान विधियों में एक महत्वपूर्ण साधन है, लेकिन इसके कई सीमाएँ भी हैं। यहाँ पर हम इंटरव्यू की कुछ प्रमुख सीमाओं का उल्लेख करेंगे।

  • 1. साक्षात्कारकर्ता का प्रभाव

    साक्षात्कारकर्ता का व्यक्तित्व और उनकी शैली साक्षात्कार के परिणामों को प्रभावित कर सकती है। अगर साक्षात्कारकर्ता खुला और समर्पित नहीं होता है, तो प्रतिभागी उनके सामने सहज महसूस नहीं कर सकते, जिससे वे सही जानकारी नहीं दे पाएंगे।

  • 2. प्रतिभागियों का पूर्वाग्रह

    प्रतिभागियों के पूर्वाग्रह या आत्म-संरक्षण भी इंटरव्यू के परिणामों को प्रभावित कर सकते हैं। वे साक्षात्कारकर्ता को प्रभावित करने के लिए या अपनी छवि को बेहतर बनाने के लिए उत्तर दे सकते हैं, जिससे डेटा की विश्वसनीयता कम हो सकती है।

  • 3. समय की सीमाएँ

    इंटरव्यू के लिए समय की गणना भी एक चुनौती हो सकती है। कुछ विषयों के लिए गहन चर्चा की आवश्यकता होती है, जबकि अन्य अधिक संक्षिप्त हो सकते हैं। इस कारण से, सभी महत्वपूर्ण पहलुओं को शामिल करने में कठिनाई हो सकती है।

  • 4. डेटा संग्रहण की कठिनाई

    इंटरव्यू के दौरान एकत्र किए गए डेटा को व्यवस्थित और विश्लेषित करना मुश्किल हो सकता है। खुली प्रतिक्रियाओं के कारण डेटा को श्रेणीबद्ध करना और तुलनात्मक अध्ययन करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है।

  • 5. लागत और संसाधनों की आवश्यकता

    इंटरव्यू लेने में अपेक्षाकृत अधिक लागत और संसाधनों की आवश्यकता होती है, जैसे समय, स्थान और तकनीकी साधन। इससे विशेष रूप से बड़े नमूनों के साथ काम करने में कठिनाई उत्पन्न हो सकती है।

  • 6. प्राथमिक और द्वितीयक डेटा

    इंटरव्यू से प्राप्त डेटा प्राथमिक डेटा माने जाते हैं, लेकिन इसे दूसरे स्रोतों से प्राप्त द्वितीयक डेटा के साथ मिलाना आवश्यक होता है। अगर प्राथमिक डेटा के स्रोत में कोई सीमाएँ हैं, तो निष्कर्ष भी प्रभावित हो सकते हैं।

• 6.5.8 Significance of Interviews

  • Interview का महत्व

    Interview एक महत्वपूर्ण डेटा संग्रहण विधि है जो qualitative रिसर्च में विशेष रूप से उपयोगी होती है। यह शोधकर्ता को सीधे प्रतिभागियों से बात करने और उनकी अनुभवों, विचारों और भावनाओं को समझने का अवसर देता है। Interviews के माध्यम से गहरे और विस्तृत उत्तर प्राप्त किए जा सकते हैं, जो अन्य डेटा संग्रहण विधियों, जैसे कि प्रश्नावली, से संभव नहीं हैं।

  • Sampling और Interviews

    Sampling किसी अध्ययन के लिए उपयुक्त प्रतिभागियों का चयन करने की प्रक्रिया है। Interviews के लिए सही sampling का चुनाव महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह सुनिश्चित करता है कि आपका डेटा सच में प्रतिनिधित्व करता है। यदि sampling ठीक से नहीं किया गया, तो इंटरव्यू के परिणाम सही निष्कर्ष नहीं दे पाएंगे।

  • Questionnaire और Schedule में Interviews

    Questionnaire एक संरचित फॉर्म होती है जिसमें प्रश्न होते हैं जिन्हें प्रतिभागियों द्वारा भरा जाता है, जबकि schedule एक औपचारिक तैयारी होती है जिसमें interviews के लिए प्रश्नों का सेट होता है। Interviews में प्रश्नों का निर्माण विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, क्योंकि ये खुले या बंद हो सकते हैं, जिससे प्रतिभागियों की प्रतिक्रियाएँ भिन्न हो सकती हैं।

  • Primary और Secondary Data में Interviews का योगदान

    Interviews को अक्सर primary data के रूप में वर्गीकृत किया जाता है, क्योंकि ये निर्माण किए गए डेटा होते हैं सीधे स्रोत से। इसके विपरीत, secondary data पहले से ही उपलब्ध डेटा है जो दूसरों द्वारा इकट्ठा किया गया है। Interviews primary डेटा का एक प्रमुख स्रोत है, जो शोधकर्ताओं को उनके अध्ययन के लिए विशिष्ट और प्रासंगिक जानकारी प्रदान करता है।