मात्रात्मक अनुसंधान: विशेषताएं, तकनीक, उदाहरण - विज्ञान - 2025

मात्रात्मक अनुसंधान संग्रह और डेटा है कि अनुभव प्राकृतिक घटना का अध्ययन करने के लिए किया जाता है की व्याख्या के लिए तरीकों में से एक सेट है। यह मुख्य रूप से सांख्यिकी और गणित पर आधारित है, इन उपकरणों और समान लोगों का उपयोग करके जांच की जा रही है कि इस बारे में परिकल्पना और सैद्धांतिक मॉडल बनाने के लिए।

मात्रात्मक अनुसंधान गुणात्मक अनुसंधान से अलग है कि पूर्व में एक ही तत्व की प्रकृति को पूरी तरह से समझने के बजाय, अध्ययन के क्षेत्र के बारे में सामान्य सिद्धांतों की खोज पर ध्यान केंद्रित किया गया है। इस तरह, विशिष्ट विषयों की तुलना में मात्रात्मक अनुसंधान आमतौर पर समूहों पर अधिक केंद्रित होता है।

इस प्रकार के शोध को व्यापक रूप से मनोविज्ञान, अर्थशास्त्र, समाजशास्त्र, विपणन, स्वास्थ्य या जनसांख्यिकी के रूप में विभिन्न क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है। दूसरी ओर, कुछ विशेषज्ञों द्वारा भौतिक विज्ञान या गणित जैसे शुद्ध विज्ञान की जांच को भी मात्रात्मक माना जाता है, हालांकि उनकी विशेषताएं थोड़ी भिन्न हैं।

जब यह समझ में आता है कि मात्रात्मक अनुसंधान कैसे काम करता है, तो समझने वाली सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि यह विशेष मामलों के आधार पर सामान्य परिकल्पना तैयार करने के लिए आंकड़ों पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, लोगों के एक बहुत बड़े समूह का अध्ययन किसी विशेष व्यक्ति के व्यवहार के बारे में भविष्यवाणियां कर सकता है।

मात्रात्मक अनुसंधान के लक्षण

- मॉडल, परिकल्पना और सिद्धांतों की उत्पत्ति

मात्रात्मक अनुसंधान का मुख्य उद्देश्य उन से मॉडल और सिद्धांत बनाने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करना है। इस तरह, प्रत्येक विशिष्ट मामले का उपयोग सांख्यिकीय ज्ञान को विकसित करने के रास्ते पर एक और टुकड़े के रूप में किया जाता है, बजाय जांच के केंद्रीय प्रक्रिया के रूप में गुणात्मक एक में होता है।

मॉडल और परिकल्पना आँकड़ों के उपयोग के माध्यम से मात्रात्मक अनुसंधान में उत्पन्न होती हैं। इस प्रकार, उदाहरण के लिए, यदि किसी व्यक्ति द्वारा किसी विशिष्ट स्थिति में अध्ययन किए गए समय के 70% व्यवहार को दोहराया गया था, तो यह माना जा सकता है कि यह बहुत संभावना है कि एक व्यक्ति ने उस तरह से कार्य किया और इसके बारे में भविष्यवाणियां करना संभव होगा।

- वस्तुनिष्ठ माप विधियों का प्रयोग करें

गुणात्मक शोध में, माप विधियां आमतौर पर खुली होती हैं और उनका अध्ययन किए जाने वाले घटना को यथासंभव गहराई से समझने के लिए किया जाता है। दूसरी ओर, मात्रात्मक में, महत्वपूर्ण बात यह है कि बहुत विशिष्ट पहलू पर जितना संभव हो उतना डेटा प्राप्त करना है, इसलिए माप पूरी तरह से अलग तरीके से किए जाते हैं।

आमतौर पर मात्रात्मक अनुसंधान उपकरण जैसे मानकीकृत परीक्षण, संरचित साक्षात्कार और यहां तक ​​कि चर नियंत्रण के साथ प्रयोगात्मक तरीकों का उपयोग यथासंभव उद्देश्य डेटा एकत्र करने के लिए किया जाता है।

- प्रयोगात्मक डिजाइन का उपयोग

मात्रात्मक शोध आम तौर पर विभिन्न संदर्भों के बीच के कारण और प्रभाव संबंधों की तलाश करने की कोशिश करता है, जिसका उद्देश्य व्यापक संदर्भों पर लागू सिद्धांतों को बनाने में सक्षम है और यह विशिष्ट कारकों पर निर्भर नहीं करता है। इसके कारण, यह आमतौर पर जटिल प्रायोगिक डिजाइनों का उपयोग करता है जिसमें परिणामों की जांच करने के लिए विभिन्न चर का हेरफेर किया जाता है।

इस प्रकार, मात्रात्मक अनुसंधान के भीतर हम प्रयोगात्मक या अर्ध - प्रयोगात्मक जैसे मॉडल पाते हैं, जिसमें विशेषज्ञ कुछ चर को नियंत्रित करता है जो परिणाम को प्रभावित कर सकते हैं।

- डेटा का विश्लेषण

मात्रात्मक अनुसंधान आम तौर पर अपेक्षाकृत बड़ी मात्रा में डेटा के साथ काम करता है। इसके कारण, सांख्यिकीय विश्लेषण, प्रतिगमन या यहां तक ​​कि बड़ी डेटा तकनीकों जैसे तरीकों का उपयोग करना व्यावहारिक रूप से आवश्यक है ताकि विश्वसनीय निष्कर्ष निकालने में सक्षम हो और अध्ययन किए गए चर के बीच पैटर्न और संबंधों की खोज कर सकें।

इस कारण से, मात्रात्मक जांच को विश्वसनीय माना जाने के लिए यह आवश्यक है कि यह अपेक्षाकृत अधिक संख्या में मामलों के साथ काम करे। यह गुणात्मक अनुसंधान में होने वाले विपरीत है, जिसमें विशेषज्ञ किसी एक घटना को गहराई से समझने पर ध्यान केंद्रित करता है।

मात्रात्मक अनुसंधान में तकनीक और उपकरण

मात्रात्मक अनुसंधान के लिए डेटा संग्रह की आवश्यकता होती है

कई अलग-अलग वर्गीकरण हैं जो सभी प्रकार के मात्रात्मक अनुसंधानों को समूहित करने का प्रयास करते हैं जो हम पा सकते हैं। सबसे आम में से एक है जो उन्हें चार वर्गों में विभाजित करता है: सर्वेक्षण, सहसंबंधी अध्ययन, कारण जांच और प्रयोग। आगे हम देखेंगे कि उनमें से प्रत्येक में क्या है।

पोल

सर्वेक्षण सबसे बुनियादी उपकरण हैं जिनका उपयोग मात्रात्मक अध्ययन करने के लिए किया जा सकता है। इसका मुख्य उद्देश्य प्रतिभागियों की अधिक या कम संख्या में प्रश्नों को समझना है, इस उद्देश्य के साथ कि किसी दिए गए जनसंख्या के भीतर सांख्यिकीय स्तर पर सबसे आम उत्तर हैं।

व्यक्तिगत रूप से या टेलीफोन द्वारा सर्वेक्षण किया गया था। आजकल, हालांकि, उन्हें नई तकनीकों का उपयोग करके भी किया जा सकता है। इस प्रकार, कई शोधकर्ता इंटरनेट का उपयोग सभी प्रकार के सर्वेक्षण बनाने और बाजार या उसके व्यवहार की जरूरतों के बारे में अधिक जानने के लिए करते हैं।

सर्वेक्षणों की दुनिया के भीतर कई विकल्प हैं। उनमें से कुछ का उपयोग केवल एक विशिष्ट दर्शक के साथ किया जाता है, जबकि अन्य सांख्यिकीय विश्लेषण का उपयोग करते हुए विभिन्न समूहों की तुलना करते हैं।

सहसंबंधी अध्ययन

सहसंबंधीय अध्ययन वे हैं जो दो घटनाओं या संस्थाओं के बीच संबंध स्थापित करने का उद्देश्य रखते हैं। यह विचार उस तरीके को समझने का है जिसमें वे भिन्न होते हैं, भले ही आप उन कारणों और प्रभाव संबंधों के बारे में अनुमान न लगा सकें जो उनके बीच मौजूद हैं।

सहसंबंधीय अध्ययन काफी हद तक सांख्यिकी और गणितीय विश्लेषण पर आधारित हैं। इन उपकरणों का उपयोग प्रवृत्तियों, पैटर्न और संबंधों की खोज के लिए किया जाता है। हालांकि, आमतौर पर यह सलाह दी जाती है कि केवल इन प्रकार के अध्ययनों के आधार पर निष्कर्ष न निकालें।

कारण की जाँच

इस शोध पद्धति को अर्ध-प्रायोगिक के रूप में भी जाना जाता है। यह मुख्य रूप से दो चर के बीच कारण संबंधों का अध्ययन करने के लिए उपयोग किया जाता है, जहां एक दूसरे पर निर्भर है। हालाँकि, इस विधि और अन्य समानों के बीच का अंतर यह है कि कार्य-कारण जांच में आश्रित चर को हेरफेर नहीं किया जाता है, केवल मनाया जाता है।

अर्ध-प्रायोगिक जांच को दो से अधिक चर के साथ किया जा सकता है, बशर्ते कि उनमें से कम से कम एक को स्वतंत्र माना जाए; यह है, कि उनके परिवर्तन अध्ययन में मौजूद अन्य लोगों को प्रभावित करते हैं। जैसा कि पिछले मामले में, परिणाम और निष्कर्ष एक सांख्यिकीय विश्लेषण करने से लिए गए हैं।

प्रयोगों

प्रायोगिक अनुसंधान अन्य निर्भर चर पर इसके प्रभाव का निरीक्षण करने के लिए एक स्वतंत्र चर के हेरफेर पर आधारित है, जबकि सभी पर्यावरणीय कारकों को नियंत्रित करता है जो परिणामों को प्रभावित कर सकते हैं।

एक नियम के रूप में, प्रयोगों को एक धारणा या सिद्धांत पर आधारित होना चाहिए जो अभी तक साबित नहीं हुआ है। इस तरह के शोध का विचार डेटा एकत्र करने के लिए ठीक है जो इसके बारे में निष्कर्ष निकालने की अनुमति देता है।

दूसरी ओर, प्रयोगात्मक जांच केवल मात्रात्मक विधियां हैं जिनका उपयोग किसी घटना के बारे में कारण निष्कर्ष निकालने के लिए किया जा सकता है। इसलिए, जब भी आप पूरी तरह से समझना चाहते हैं कि आप क्या जांच कर रहे हैं, तो इस प्रणाली का उपयोग करना बेहतर है।

मात्रात्मक अनुसंधान के हाल के वास्तविक उदाहरण

मात्रात्मक अनुसंधान के तरीकों में से एक प्रयोग है

- OkCupid उपयोगकर्ताओं पर अध्ययन

OkCupid दुनिया में सबसे प्रसिद्ध ऑनलाइन डेटिंग प्लेटफार्मों में से एक है, जिसके कई उपयोगकर्ताओं को कई देशों में वितरित किया गया है। मई 2016 में, इसके रचनाकारों ने एक अध्ययन प्रकाशित किया, जिसमें उन्होंने अपने उपयोगकर्ताओं के 70,000 के व्यवहार का विश्लेषण करने के बाद जो निष्कर्ष निकाले थे, उन्हें प्रस्तुत किया।

इस अध्ययन में, मंच के भीतर व्यवहार, वरीयताओं, और उम्र, लिंग या यौन अभिविन्यास द्वारा मतभेद के संदर्भ में सभी प्रकार के पैटर्न का पता चला था। सभी निष्कर्ष सांख्यिकीय विश्लेषण का उपयोग करके किए गए थे, इसलिए यह मात्रात्मक अनुसंधान का एक अच्छा उदाहरण है।

- इसका प्रभाव

2020 में माइंडफुलनेस के प्रभावों पर किए गए एक अध्ययन में पाया गया कि इस तकनीक का उपयोग हमारे अनुभव पर बहुत महत्वपूर्ण प्रभाव डालता है। अपनी सीमाओं को खोजने के लिए, उन्होंने शारीरिक दर्द को नियंत्रित करने के लिए इस पद्धति की प्रभावशीलता का परीक्षण करने का प्रयास किया।

अध्ययन में, प्रतिभागियों को दो समूहों में विभाजित किया गया था। पहली सीखी हुई बुनियादी माइंडफुलनेस तकनीकों से संबंधित, जबकि दूसरी में वे नहीं थे। यह वह है जिसे एक नियंत्रण समूह डिजाइन के रूप में जाना जाता है।

माइंडफुलनेस के इस परिचय के बाद, प्रतिभागियों के हथियारों के लिए एक उच्च-तापमान सामग्री के साथ एक संक्षिप्त संपर्क लागू किया गया था, और बाद में उन्हें एक प्रश्नावली दी गई थी जिसमें उन्हें दर्द के अपने अनुभव के बारे में विभिन्न सवालों के जवाब देने थे। इसका परिणाम यह हुआ कि जिन प्रतिभागियों ने माइंडफुलनेस का इस्तेमाल किया था, वे उन लोगों की तुलना में कम दर्द महसूस करते थे जो नहीं थे।

रुचि के विषय

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एप्लाइड रिसर्च।

शुद्ध शोध।

व्याख्यात्मक शोध।

वर्णनात्मक अनुसंधान।

संदर्भ

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