क्रॉस-अनुभागीय अनुसंधान: विशेषताएं और कार्यप्रणाली - विज्ञान - 2025

मैं अनुप्रस्थ esearch एक गैर है - प्रयोगात्मक विधि को इकट्ठा करने और एक निश्चित समय पर डेटा का विश्लेषण करने के लिए। इसका व्यापक रूप से सामाजिक विज्ञान में उपयोग किया जाता है, इसका विषय एक विशिष्ट मानव समुदाय है। अन्य प्रकार के अनुसंधानों की तुलना में, जैसे कि अनुदैर्ध्य, ट्रांसवर्सल एक के लिए सूचना के संग्रह को सीमित करता है।

इस तरह के डिजाइन के साथ अध्ययन प्रयोगात्मक परिणामों की तुलना में अधिक वर्णनात्मक प्रदान करते हैं। क्रॉस-सेक्शनल रिसर्च के कई प्रकार हैं, प्रत्येक अलग-अलग उद्देश्यों और तरीकों के साथ। उनकी विशेषताओं को देखते हुए, वे यह वर्णन करने के लिए बहुत उपयोगी हैं कि एक चर ने एक निश्चित समय में आबादी को कैसे प्रभावित किया है।

क्रॉस-अनुभागीय अनुसंधान उदाहरण

यह जनसांख्यिकी और आंकड़ों से निकटता से संबंधित है, चूंकि उपकरण समान हैं, जैसा कि परिणाम प्रस्तुत करने का तरीका है। इसकी विशेषताओं में शीघ्रता है जिसके साथ अध्ययन किए गए चर का मूल्यांकन किया जाता है, लगभग स्वचालित रूप से।

दूसरी ओर, यह आवश्यक है कि चुनी गई आबादी का नमूना पर्याप्त रूप से प्रतिनिधि है। ऐसा करने में विफलता जोखिम को चलाता है कि निष्कर्ष वास्तविकता के अनुकूल नहीं हो सकता है।

विशेषताएँ

इस तरह के शोध की मुख्य विशेषता डेटा एकत्र करने का तरीका है। इस तरह, इसका उपयोग मापा घटना की व्यापकता को मापने के लिए किया जाता है, साथ ही साथ यह एक समय में आबादी को कैसे प्रभावित करता है।

क्रॉस-सेक्शनल रिसर्च प्रायोगिक कॉल के भीतर नहीं आता है, लेकिन उनके वास्तविक वातावरण में विषयों के अवलोकन पर आधारित है। एक बार अध्ययन का उद्देश्य चुना गया है, कुछ विशेषताओं या स्थितियों की एक ही समय में तुलना की जाती है। यही कारण है कि इसे क्षेत्र विसर्जन भी कहा जाता है।

अधिकांश समय, जनसंख्या के प्रतिनिधित्व के रूप में चुने गए नमूनों का गुणात्मक अध्ययन किया जाता है। यह समुदाय में उनकी घटनाओं का विश्लेषण करके चर को परिभाषित करने की अनुमति देता है।

निष्कर्ष प्रस्तुत करते समय, उपयोग किए जाने वाले उपकरण आँकड़ों के समान होते हैं। निरपेक्ष आवृत्तियों, साधनों, विधियों या अधिकतम मूल्यों का उपयोग आम है। इसी तरह, रेखांकन, आरेख और अन्य तत्व जो परिणामों की बेहतर प्रस्तुति की अनुमति देते हैं वे अक्सर होते हैं।

क्रॉस-अनुभागीय अध्ययनों को उनके उद्देश्यों और विधियों के आधार पर तीन अलग-अलग प्रकारों में विभाजित किया गया है:

व्याख्यात्मक डिजाइन

यह एक चर या इनमें से एक सेट को जानने के लिए आरंभिक अन्वेषण है। यह आमतौर पर एक नई समस्या पर लागू होता है और एक ही विषय पर अन्य अध्ययनों के लिए एक तरह का परिचय देता है। वे गुणात्मक दृष्टिकोण के भीतर क्षेत्र विसर्जन में सबसे अधिक उपयोग किए जाते हैं।

वर्णनात्मक डिजाइन

इस प्रकार के डिजाइन के माध्यम से, एक या अधिक चर में दिखाई देने वाले मूल्यों और घटनाओं का अध्ययन किया जाता है। परिणाम एक निश्चित समय पर किसी वस्तुस्थिति का उद्देश्य प्रस्तुत करना होगा।

पूरी तरह से वर्णनात्मक परिणामों के साथ एक प्रकार के शोध में, जैसा कि डेटा से विकसित की जाने वाली परिकल्पना होगी।

एक स्पष्ट उदाहरण एक विशिष्ट बीमारी पर एक चिकित्सा अध्ययन हो सकता है। एक बार डेटा प्राप्त करने के बाद, डॉक्टर यह निर्धारित करेगा कि आबादी का कौन सा क्षेत्र हालत से सबसे अधिक प्रभावित है।

निश्चित रूप से, यह आपको कारणों का पता लगाने में मदद नहीं करेगा, लेकिन यह आगे के शोध के लिए एक अच्छा आधार है जो इस विषय को प्रस्तुत करता है।

Causal correlational design

इस मामले में, शोधकर्ता दो अलग-अलग चर के बीच संबंधों की तलाश करने जा रहे हैं। उद्देश्य यह हो सकता है कि यदि उनके बीच कोई कारण है। अन्य अवसरों पर यह पहलू पृष्ठभूमि में जाता है, अन्य क्षेत्रों में संबंधों को ढूंढना।

क्रियाविधि

इस प्रकार के अनुसंधान में, विषय की पसंद को इसके दायरे में जांच की जाने वाली चर की तलाश से परे एक पूर्व अध्ययन की आवश्यकता नहीं होती है; यह एक इलाका, एक पड़ोस, एक वर्ग या कोई अन्य मानव समूह हो सकता है।

किसी भी बीमारी की व्यापकता की जांच के लिए इस पद्धति का उपयोग करना बहुत आम है; उस स्थिति में आपको ब्याज की जगह का चयन करना होगा। उदाहरण के लिए, जाँच करें कि विषाक्त स्पिल के पास एक शहर में अधिक संबंधित बीमारियां विकसित हुई हैं या नहीं।

हां, यह आवश्यक है कि चुना गया नमूना उस जनसंख्या का प्रतिनिधि है जिसके लिए हम परिणामों को एक्सट्रपलेशन करने जा रहे हैं।

आंकड़ा संग्रहण

आपके द्वारा आवश्यक डेटा प्राप्त करने के लिए मानकीकृत तरीके हैं। सामान्य बात यह है कि इसे सीधे व्यक्तिगत साक्षात्कार, सर्वेक्षण या प्रश्नावली के माध्यम से करना है।

अपने काम के प्रभावी होने के लिए, शोधकर्ता को मापी जाने वाली घटनाओं और घटनाओं को बहुत स्पष्ट रूप से परिभाषित करना होगा।

परिकल्पना

एक बार सभी आवश्यक डेटा उपलब्ध होने के बाद, अनुसंधान टीम को इसका विश्लेषण करना चाहिए और उचित परिकल्पना विकसित करनी चाहिए।

मामले के आधार पर, उद्देश्य एक निश्चित घटना की व्यापकता को स्थापित करना है, इसे ग्राफिक रूप से प्रस्तुत करना; अन्य समय में स्थिति का वर्णन करने का एकमात्र प्रयास है।

फायदे और नुकसान

फायदा

कुछ विषयों की जांच के समय इन अध्ययनों में कुछ बहुत ही लाभदायक विशेषताएं हैं। चूंकि उन्हें कम पूर्व तैयारी और विशेष उपकरणों की आवश्यकता होती है, इसलिए वे काफी सस्ती और जल्दी करने वाले होते हैं।

इसके अलावा, वे अकेले आपके अध्ययन के साथ विभिन्न कारकों को मापने का अवसर देते हैं। आपको केवल कई उद्देश्यों को कवर करने में सक्षम होने के लिए प्रश्नों की सीमा को व्यापक बनाना होगा। इसी तरह, यदि नमूना काफी बड़ा है, तो परिणामों की व्यापकता का अनुमान लगाना आसान है।

अंत में, उन्हें ले जाने के दौरान आमतौर पर कोई नैतिक सीमाएं नहीं होती हैं। शोधकर्ता केवल एक समय में स्थिति में रुचि रखता है, इसलिए दीर्घकालिक अध्ययन के लिए कोई समस्या नहीं है।

नुकसान

क्रॉस-सेक्शनल रिसर्च का मुख्य नुकसान उन समूहों की विशेषताओं से आता है जो इसका अध्ययन करते हैं।

चर के नियंत्रण की कमी का परिणाम है कि एक कारण-प्रभाव संबंध स्थापित नहीं किया जा सकता है। ऐसा इसलिए है, क्योंकि डेटा केवल एक बार एकत्र किया जाता है, शोधकर्ता यह सुनिश्चित नहीं कर सकता है कि परिणाम किसी अन्य समय में भिन्न नहीं होंगे।

तथ्य यह है कि विश्लेषण किए गए समूहों को यादृच्छिक रूप से नहीं चुना जाता है, कुछ उपसमूहों को अत्यधिक रूप से प्रस्तुत करने का कारण बनता है या इसके विपरीत, प्रकट होने के लिए नहीं।

अंत में, किसी भी घटना के दीर्घकालिक प्रभावों को स्थापित करने के लिए इस प्रकार के अनुसंधान का संकेत नहीं दिया जाता है। परिणाम सुनिश्चित करने के लिए एक और अध्ययन करना होगा।

संदर्भ

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