मात्रात्मक अनुसंधान

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मात्रात्मक अनुसंधान एक शोध रणनीति है जो डेटा के संग्रह और विश्लेषण को मापने पर केंद्रित है।[1] यह एक निगमनात्मक तर्क दृष्टिकोण से बनता है जहां सिद्धांत के परीक्षण पर जोर दिया जाता है, अनुभववाद और प्रत्यक्षवाद दर्शन द्वारा आकार दिया जाता है।[1]

प्राकृतिक विज्ञान, अनुप्रयुक्त विज्ञान, औपचारिक विज्ञान और सामाजिक विज्ञान से संबद्ध यह शोध कार्यनीति संबंधों का निरीक्षण करने और समझने के लिए प्रेक्षण योग्य परिघटना के वस्तुनिष्ठता (दर्शन) अनुभवजन्य अनुसंधान को बढ़ावा देती है। यह परिमाणात्मक तरीकों और तकनीकों की एक श्रृंखला के माध्यम से किया जाता है, जो विभिन्न शैक्षणिक विषयों में एक शोध रणनीति के रूप में इसके व्यापक उपयोग को दर्शाता है।[2][3][4]

मात्रात्मक अनुसंधान का उद्देश्य घटना से संबंधित गणितीय प्रतिरूप, वैज्ञानिक सिद्धांत और परिकल्पना को विकसित और नियोजित करना है। माप की प्रक्रिया मात्रात्मक अनुसंधान के लिए केंद्रीय है क्योंकि यह अनुभवजन्य अवलोकन और मात्रात्मक संबंधों की गणितीय अभिव्यक्ति के बीच मूलभूत संबंध प्रदान करती है।

मात्रात्मक डेटा कोई भी डेटा है जो संख्यात्मक रूप में होता है जैसे आँकड़े, प्रतिशत आदि।[4] शोधकर्ता वर्णनात्मक आंकड़ों की मदद से डेटा का विश्लेषण करता है और आशा करता है कि संख्याओं से एक पूर्वाग्रह (सांख्यिकी) परिणाम निकलेगा जिसे कुछ बड़ी आबादी के लिए सामान्यीकृत किया जा सकता है। दूसरी ओर, गुणात्मक शोध, प्रतिभागियों के उस सम्मुच्चय के लिए विशिष्ट विषयों को विकसित करके, पाठ, कथा, या दृश्य-आधारित डेटा के माध्यम से अर्थ का वर्णन और अन्वेषण करने के इरादे से विशिष्ट अनुभवों में गहराई से पूछताछ करता है।[5]

मनोविज्ञान, अर्थशास्त्र, जनसांख्यिकी, समाजशास्त्र, विपणन, सामुदायिक स्वास्थ्य, स्वास्थ्य और मानव विकास, लिंग अध्ययन और राजनीति विज्ञान में मात्रात्मक अनुसंधान का व्यापक रूप से और नृविज्ञान और इतिहास में कम बार उपयोग किया जाता है। गणितीय विज्ञान में अनुसंधान, जैसे कि भौतिकी, भी परिभाषा के अनुसार मात्रात्मक है, हालांकि इस शब्द का उपयोग संदर्भ में भिन्न है। सामाजिक विज्ञान में, यह शब्द गुणात्मक अनुसंधान विधियों के विपरीत, दार्शनिक प्रत्यक्षवाद और सांख्यिकी के इतिहास दोनों में उत्पन्न होने वाले अनुभवजन्य तरीकों से संबंधित है।

गुणात्मक शोध केवल अध्ययन की गई विशेष स्तिथियों के बारे में जानकारी उत्पन्न करता है और कोई भी सामान्य निष्कर्ष केवल परिकल्पनाएं हैं। मात्रात्मक विधियों का उपयोग यह सत्यापित करने के लिए किया जा सकता है कि ऐसी कौन सी परिकल्पनाएँ सत्य हैं। 1935 और 2005 के बीच शीर्ष दो अमेरिकी समाजशास्त्र पत्रिकाओं में प्रकाशित 1274 लेखों के व्यापक विश्लेषण में पाया गया कि इनमें से लगभग दो-तिहाई लेखों में मात्रात्मक पद्धति का उपयोग किया गया था।[6]


समीक्षा

मात्रात्मक अनुसंधान सामान्यतः वैज्ञानिक पद्धति के विचारों से निकटता से जुड़ा होता है | 'वैज्ञानिक पद्धति', जिसमें निम्न सम्मिलित हो सकते हैं:

  • प्रतिरूप, सिद्धांत और परिकल्पना की पीढ़ी
  • मापने के लिए उपकरणों और विधियों का विकास
  • चर (गणित) का प्रायोगिक नियंत्रण और प्रकलन
  • अनुभवजन्य डेटा का संग्रह
  • प्रतिरूपण और डेटा का विश्लेषण

मात्रात्मक अनुसंधान प्रायः गुणात्मक अनुसंधान के विपरीत होता है, जो अंतर्निहित अर्थों और संबंधों के पतिरूप की खोज पर अधिक ध्यान केंद्रित करता है, जिसमें घटनाओं और संस्थाओं के प्रकारों का वर्गीकरण सम्मिलित है, जिसमें गणितीय प्रतिरूप सम्मिलित नहीं होते हैं।[7] परिमाणात्मक मनोवृति के दृष्टिकोण को पहली बार गुस्ताव फेचनर द्वारा मनो पर अपने काम में भौतिक विज्ञान में मात्रात्मक दृष्टिकोण पर आधारित किया गया था, जो अर्नेस्ट हेनरिक वेबर के काम पर बनाया गया था। हालांकि सामान्यतः वैज्ञानिक जांच के गुणात्मक और मात्रात्मक पहलुओं के बीच एक अंतर निकाला जाता है, यह तर्क दिया गया है कि दोनों साथ-साथ चलते हैं। उदाहरण के लिए, विज्ञान के इतिहास के विश्लेषण के आधार पर, कुह्न ने निष्कर्ष निकाला है कि "भौतिक विज्ञानों में उपयोगी परिमाणीकरण के लिए सामान्यतः बड़ी मात्रा में गुणात्मक कार्य पूर्वापेक्षित होते हैं"।[8] गुणात्मक अनुसंधान का उपयोग प्रायः घटनाओं की सामान्य समझ प्राप्त करने और सिद्धांतों को बनाने के लिए किया जाता है जिन्हें आगे मात्रात्मक अनुसंधान का उपयोग करके परीक्षण किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, सामाजिक विज्ञान में गुणात्मक अनुसंधान विधियों का उपयोग प्रायः जानबूझकर (अनुसंधानकर्ता की भाषण प्रतिक्रिया से) और अर्थ (इस व्यक्ति/समूह ने कुछ क्यों कहा और इसका उनके लिए क्या अर्थ था) जैसी चीजों की बेहतर समझ प्राप्त करने के लिए किया जाता है? ) (किरोन योमन)।

हालांकि दुनिया की मात्रात्मक जांच तब से अस्तित्व में है जब लोगों ने पहली बार उन घटनाओं या वस्तुओं को अभिलेखबद्ध करना प्रारम्भ किया था जिन्हें गिना गया था, मात्रात्मक प्रक्रियाओं के आधुनिक विचार की जड़ें अगस्टे कॉम्टे के प्रत्यक्षवादी ढांचे में हैं।[9] प्रत्यक्षवाद ने अवलोकन के माध्यम से वैज्ञानिक पद्धति के उपयोग पर बल दिया, अनुभवजन्य परीक्षण परिकल्पना की व्याख्या और भविष्यवाणी की कि क्या, कहाँ, क्यों, कैसे और कब घटनाएं घटित हुईं। कॉम्ट जैसे प्रत्यक्षवादी विद्वान पिछली आध्यात्मिक व्याख्याओं के स्थान पर केवल वैज्ञानिक तरीकों में विश्वास करते थे और मानव व्यवहार के लिए आगे बढ़ सकता है।

मात्रात्मक विधियां डेटा परकोलेशन पद्धति द्वारा विकसित विश्लेषण के पांच कोणों का एक अभिन्न अंग हैं,[10] जिसमें गुणात्मक तरीके भी सम्मिलित हैं,

साहित्य की समीक्षा (विद्वानों सहित), विशेषज्ञों के साथ साक्षात्कार और कंप्यूटर अनुरूपण, और जो डेटा त्रिकोणासन का एक विस्तार है।

मात्रात्मक विधियों की सीमाएँ हैं। ये अध्ययन प्रतिभागियों की प्रतिक्रियाओं के पीछे तर्क प्रदान नहीं करते हैं, वे प्रायः कम प्रतिनिधित्व वाली आबादी तक नहीं पहुंचते हैं, और डेटा एकत्र करने के लिए उन्हें लंबी अवधि लग सकती है।[11]


आँकड़ों का उपयोग

भौतिक विज्ञान के बाहर मात्रात्मक अनुसंधान में सांख्यिकी गणित की सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली शाखा है, और भौतिक विज्ञान के भीतर भी अनुप्रयोगों को ढूंढती है, जैसे कि सांख्यिकीय यांत्रिकी में ढूंढती है। अर्थशास्त्र, सामाजिक विज्ञान और जीव विज्ञान जैसे क्षेत्रों में सांख्यिकीय विधियों का बड़े पैमाने पर उपयोग किया जाता है। सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करते हुए मात्रात्मक अनुसंधान डेटा के संग्रह से परिकल्पना या सिद्धांत के आधार पर प्रारम्भ होता है। सामान्यतः डेटा का एक बड़ा नमूना एकत्र किया जाता है - इसके लिए विश्लेषण करने से पहले सत्यापन और अभिलेखन की आवश्यकता होगी। SPSS और R (प्रोग्रामिंग भाषा) जैसे सॉफ्टवेयर संवेष्टक सामान्यतः इस उद्देश्य के लिए उपयोग किए जाते हैं। प्रयोगात्मक परिणामों के लिए प्रासंगिक अन्य चर को नियंत्रित करते हुए ब्याज की घटनाओं को प्रभावित करने वाले कारकों में प्रकलन करके कारण संबंधों का अध्ययन किया जाता है। स्वास्थ्य के क्षेत्र में, उदाहरण के लिए, शोधकर्ता आहार के सेवन और औसत दर्जे के शारीरिक प्रभावों जैसे वजन घटाने, व्यायाम जैसे अन्य प्रमुख चर के लिए नियंत्रण के बीच संबंध को माप और अध्ययन कर सकते हैं। मीडिया में मात्रात्मक रूप से आधारित सर्वेक्षण अनुसंधान का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, जैसे आंकड़ों के साथ सामान्यतः प्रतिवेदन की जाने वाली स्थिति के पक्ष में उत्तरदाताओं के अनुपात का उपयोग किया जाता है। राय सर्वेक्षण में, उत्तरदाताओं से संरचित प्रश्नों का एक सम्मुच्चय पूछा जाता है और उनकी प्रतिक्रियाएँ सारणीबद्ध होती हैं। जलवायु विज्ञान के क्षेत्र में, शोधकर्ता तापमान या कार्बन डाइऑक्साइड के वायुमंडलीय सांद्रता जैसे आँकड़ों का संकलन और तुलना करते हैं।

अनुभवजन्य संबंधों और संघों का भी प्रायः सामान्य रैखिक प्रतिरूप, गैर-रैखिक प्रतिरूप, या कारक विश्लेषण का उपयोग करके अध्ययन किया जाता है। मात्रात्मक अनुसंधान में एक मौलिक सिद्धांत यह है कि सहसंबंध कार्य-कारण का संकेत नहीं देता है, हालांकि क्लाइव ग्रेंजर जैसे कुछ सुझाव देते हैं कि सहसंबंधों की एक श्रृंखला एक ग्रेंजर कार्य-कारण का संकेत दे सकती है। यह सिद्धांत इस तथ्य से अनुसरण करता है कि यह हमेशा संभव है कि चर के बीच एक भ्रामक संबंध उपस्थित हो, जिसके बीच कुछ हद तक सहप्रसरण पाया जाता है। सांख्यिकी के तरीकों का उपयोग करके निरंतर और श्रेणीबद्ध चर के किसी भी संयोजन के बीच संघों की जांच की जा सकती है।

नाप

मात्रात्मक अनुसंधान में मापन की भूमिका के बारे में विचार कुछ भिन्न हैं। मापन को प्रायः केवल एक साधन के रूप में माना जाता है जिसके द्वारा कारणात्मक संबंधों या संघों की जांच करने के लिए टिप्पणियों को संख्यात्मक रूप से व्यक्त किया जाता है। हालांकि, यह तर्क दिया गया है कि मात्रात्मक अनुसंधान में माप प्रायः अधिक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।[12] उदाहरण के लिए, कुह्न ने तर्क दिया कि मात्रात्मक शोध के भीतर, दिखाए गए परिणाम अजीब साबित हो सकते हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि मात्रात्मक डेटा के परिणामों के आधार पर एक सिद्धांत को स्वीकार करना एक प्राकृतिक घटना साबित हो सकती है। उन्होंने तर्क दिया कि डेटा प्राप्त करने की प्रक्रिया के दौरान ऐसी असामान्यताएं दिलचस्प होती हैं, जैसा कि नीचे देखा गया है:

जब माप सिद्धांत से अलग हो जाता है, तो यह केवल संख्या उत्पन्न होने की संभावना है, और उनकी बहुत तटस्थता उन्हें उपचारात्मक सुझावों के स्रोत के रूप में विशेष रूप से बाँझ बनाती है। लेकिन संख्याएं सिद्धांत से प्रस्थान को एक प्राधिकरण और चालाकी के साथ दर्ज करती हैं कि कोई भी गुणात्मक तकनीक नकल नहीं कर सकती है, और यह प्रस्थान प्रायः एक खोज प्रारम्भ करने के लिए पर्याप्त होता है (कुह्न, 1961, पृष्ठ 180)।

शास्त्रीय भौतिकी में, सिद्धांत और परिभाषाएं जो माप को रेखांकित करती हैं, सामान्यतः प्रकृति में नियतात्मक होती हैं। इसके विपरीत, रैश प्रतिरूप और वस्तु प्रतिक्रिया सिद्धांत प्रतिरूप के रूप में जाना जाने वाला संभाव्य माप प्रतिरूप सामान्यतः सामाजिक विज्ञानों में नियोजित होते हैं। मनोमिति सामाजिक और मनोवैज्ञानिक विशेषताओं और घटनाओं को मापने के लिए सिद्धांत और तकनीक से संबंधित अध्ययन का क्षेत्र है। यह क्षेत्र सामाजिक विज्ञानों के भीतर किए जाने वाले बहुत से मात्रात्मक शोधों के लिए केंद्रीय है।

मात्रात्मक अनुसंधान में अन्य मात्राओं के लिए स्थानापन्न के रूप में प्रॉक्सी (सांख्यिकी) का उपयोग सम्मिलित हो सकता है जिसे सीधे मापा नहीं जा सकता। वृक्षवलय चौड़ाई, उदाहरण के लिए, परिवेशी पर्यावरणीय परिस्थितियों जैसे कि बढ़ते मौसम की गर्मी या वर्षा की मात्रा का एक विश्वसनीय प्रतिनिधि माना जाता है। हालांकि वैज्ञानिक सीधे तौर पर पिछले वर्षों के तापमान को माप नहीं सकते हैं, वृक्षवलय चौड़ाई और अन्य जलवायु परदे के पीछे VISQ प्रदान करने के लिए उपयोग किया गया है। जब इस तरह से उपयोग किया जाता है, तो प्रॉक्सी अभिलेख (वृक्षवलय चौड़ाई) केवल मूल अभिलेख के विचरण की एक निश्चित मात्रा का पुनर्निर्माण करता है। प्रॉक्सी को अंशांकित किया जा सकता है (उदाहरण के लिए, यंत्रीय अभिलेख की अवधि के दौरान) यह निर्धारित करने के लिए कि कितनी भिन्नता अधिकृत की गई है, जिसमें लघु और दीर्घावधि दोनों तरह के बदलाव सामने आए हैं। वृक्षवलय चौड़ाई की स्तिथि में, अलग-अलग जगहों पर अलग-अलग प्रजातियां वर्षा या तापमान के प्रति कम या ज्यादा संवेदनशीलता दिखा सकती हैं: तापमान अभिलेख का पुनर्निर्माण करते समय प्रॉक्सी का चयन करने में काफी कौशल होता है जो वांछित चर के साथ अच्छी तरह से सहसंबद्ध होते हैं।[13]


गुणात्मक विधियों से संबंध

Further information: गुणात्मक शोध

अधिकांश भौतिक विज्ञान और जैविक विज्ञान में, या तो मात्रात्मक या गुणात्मक विधियों का उपयोग विवादास्पद है, और प्रत्येक का उपयोग उपयुक्त होने पर किया जाता है। सामाजिक विज्ञानों में, विशेष रूप से समाजशास्त्र, सामाजिक नृविज्ञान और मनोविज्ञान में, एक या अन्य प्रकार की पद्धति का उपयोग विवाद और यहां तक ​​कि विचारधारा का विषय हो सकता है, प्रत्येक अनुशासन के भीतर विचार के विशेष विद्यालय एक प्रकार की पद्धति का पक्ष लेते हैं और अन्य के लिए उन पर तिरस्कार करते हैं। हालांकि, सामाजिक विज्ञान के पूरे इतिहास में बहुसंख्यक प्रवृत्ति उदार दृष्टिकोणों का उपयोग दोनों विधियों को मिलाकर करने की है। मात्रात्मक विधियों द्वारा उत्पादित निष्कर्षों के अर्थ को समझने के लिए गुणात्मक विधियों का उपयोग किया जा सकता है। मात्रात्मक तरीकों का उपयोग करके गुणात्मक विचारों को सटीक और परीक्षण योग्य अभिव्यक्ति देना संभव है। मात्रात्मक और गुणात्मक डेटा संग्रह के इस संयोजन को प्रायः मिश्रित-पद्धतियों के शोध के रूप में जाना जाता है।[14]


उदाहरण

  • अनुसंधान जिसमें पृथ्वी के वायुमंडल को बनाने वाले सभी तत्वों की प्रतिशत मात्रा सम्मिलित है।
  • सर्वेक्षण जो निष्कर्ष निकालता है कि चयनित होने से पहले औसत रोगी को एक निश्चित डॉक्टर के प्रतीक्षा कक्ष में दो घंटे प्रतीक्षा करनी पड़ती है।
  • एक प्रयोग जिसमें समूह x को एक दिन में एस्पिरिन की दो गोलियाँ दी गईं और समूह y को एक दिन में प्लेसबो की दो गोलियाँ दी गईं जहाँ प्रत्येक प्रतिभागी को एक या दूसरे समूहों को यादृच्छिक रूप से सौंपा गया। संख्यात्मक कारक जैसे दो गोलियां, तत्वों का प्रतिशत और प्रतीक्षा का समय स्थितियों और परिणामों को मात्रात्मक बनाते हैं।
  • वित्त में, शेयर बाजार में मात्रात्मक अनुसंधान का उपयोग मूल्य जटिल व्यापार के लिए प्रतिरूप विकसित करने के लिए किया जाता है, और निवेश परिकल्पनाओं का लाभ उठाने के लिए कलन विधि विकसित की जाती है, जैसा कि मात्रात्मक हेज फंड और व्यापार रणनीति सूचकांक में देखा गया है।[15]


यह भी देखें

संदर्भ

Library resources about
मात्रात्मक अनुसंधान
  1. ↑ 1.0 1.1 Bryman, Alan (2012). सामाजिक अनुसंधान के तरीके (4th ed.). Oxford: Oxford University Press. ISBN 978-0-19-958805-3. OCLC 751832004.
  2. ↑ Babbie, Earl R. (2010). सामाजिक शोध की परंपरा (12th ed.). Belmont, Calif: Wadsworth Cengage. ISBN 978-0-495-59841-1. OCLC 317075477.
  3. ↑ Muijs, Daniel. एसपीएसएस के साथ शिक्षा में मात्रात्मक शोध करना (2nd ed.). Los Angeles. ISBN 978-1-84920-323-4. OCLC 656776067.
  4. ↑ 4.0 4.1 Given, Lisa M. (2008). गुणात्मक अनुसंधान विधियों का सेज एनसाइक्लोपीडिया. Los Angeles: SAGE Publications. ISBN 978-1-4129-4163-1.
  5. ↑ Corrine, Glesne (2011). Becoming Qualitative Researchers: An Introduction (4th ed.). Boston: Pearson. ISBN 978-0137047970. OCLC 464594493.
  6. ↑ Hunter, Laura; Leahey, Erin (2008). "Collaborative Research in Sociology: Trends and Contributing Factors". The American Sociologist. 39 (4): 290–306. doi:10.1007/s12108-008-9042-1.
  7. ↑ Massachusetts Institute of Technology, MIT OpenCourseWare. 11.201 Gateway to the Profession of Planning, Fall 2010. p. 4.
  8. ↑ Kuhn, Thomas S. (1961). "आधुनिक भौतिक विज्ञान में मापन का कार्य". Isis. 52 (2): 161–193 (162). doi:10.1086/349468. JSTOR 228678.
  9. ↑ Kasim, R.; Alexander, K.; Hudson, J. (2010). हाउसिंग मार्केट नवीनीकरण प्रदान करने की प्रक्रिया में समुदाय आधारित कार्रवाई कौशल आवश्यकताओं की पहचान करने के लिए अनुसंधान रणनीति का विकल्प. Research Institute for the Built and Human Environment, University of Salford, UK.
  10. ↑ Mesly, Olivier (2015). Creating Models in Psychological Research. United States: Springer Psychology: 126 pages. ISBN 978-3-319-15752-8
  11. ↑ Goertzen, Melissa J. (2017). "मात्रात्मक अनुसंधान और डेटा का परिचय।". Library Technology Reports. 53 (4): 12–18. ISSN 0024-2586.
  12. ↑ Moballeghi, M. & Moghaddam, G.G. (2008). "How Do We Measure Use of Scientific Journals? A Note on Research Methodologies". Scientometrics. 76 (1): 125–133. doi:10.1007/s11192-007-1901-y.
  13. ↑ Briffa, Keith R.; Osborn, Timothy J.; Schweingruber, Fritz H.; Harris, Ian C.; Jones, Philip D.; Shiyatov, Stepan G.; Vaganov, Eugene A. (2001). "एक उत्तरी वृक्ष वलय घनत्व नेटवर्क से निम्न-आवृत्ति तापमान भिन्नताएँ" (PDF). Journal of Geophysical Research. 106 (D3): 2929–2941. Bibcode:2001JGR...106.2929B. doi:10.1029/2000JD900617.
  14. ↑ Diriwächter, R. & Valsiner, J. (January 2006) Qualitative Developmental Research Methods in Their Historical and Epistemological Contexts. FQS. Vol 7, No. 1, Art. 8
  15. ↑ A Simple Overview of Quantitative Analysis. Investopeda, January 2018
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