UPSC MainsPSYCHOLOGY-PAPER-I201315 Marks250 Words
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Q6.

प्रभाव आकार' और 'सांख्यिकी शक्ति' से क्या तात्पर्य है ? उनके महत्व की व्याख्या कीजिए।

How to Approach

इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए, 'प्रभाव आकार' और 'सांख्यिकी शक्ति' की परिभाषाओं से शुरुआत करें। फिर, मनोविज्ञान के अनुसंधान में उनके महत्व को स्पष्ट करें, विशेष रूप से परिणामों की व्याख्या और निष्कर्षों की सामान्यीकरण क्षमता के संदर्भ में। उदाहरणों का उपयोग करके अवधारणाओं को स्पष्ट करें और विभिन्न सांख्यिकीय परीक्षणों में उनके अनुप्रयोग पर चर्चा करें। उत्तर को संरचित करने के लिए, पहले प्रभाव आकार को परिभाषित करें, फिर सांख्यिकी शक्ति को परिभाषित करें, और अंत में दोनों के महत्व पर चर्चा करें।

Model Answer

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Introduction

मनोवैज्ञानिक अनुसंधान में, निष्कर्षों की विश्वसनीयता और वैधता सुनिश्चित करना अत्यंत महत्वपूर्ण है। 'प्रभाव आकार' (Effect Size) और 'सांख्यिकी शक्ति' (Statistical Power) दो महत्वपूर्ण अवधारणाएं हैं जो अनुसंधान निष्कर्षों की व्याख्या और सामान्यीकरण में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं। प्रभाव आकार हमें बताता है कि दो समूहों के बीच या एक चर और दूसरे के बीच संबंध कितना मजबूत है, जबकि सांख्यिकी शक्ति हमें बताती है कि एक वास्तविक प्रभाव का पता लगाने की हमारी क्षमता कितनी है। इन दोनों अवधारणाओं को समझना मनोवैज्ञानिकों के लिए आवश्यक है ताकि वे अनुसंधान निष्कर्षों का सही ढंग से मूल्यांकन कर सकें और सार्थक निष्कर्ष निकाल सकें।

प्रभाव आकार (Effect Size)

प्रभाव आकार एक सांख्यिकीय माप है जो दो समूहों के बीच अंतर या एक चर और दूसरे के बीच संबंध की ताकत को दर्शाता है। यह हमें बताता है कि एक प्रभाव कितना महत्वपूर्ण है, न कि केवल यह कि यह सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है या नहीं। प्रभाव आकार को विभिन्न तरीकों से मापा जा सकता है, जैसे कि कोहेन का d (Cohen’s d), पीयर्स का r (Pearson’s r), और ओमेगा स्क्वेयर्ड (ω²)।

  • कोहेन का d: दो समूहों के माध्यों के बीच अंतर को मानक विचलन की इकाइयों में मापता है।
  • पीयर्स का r: दो चरों के बीच रैखिक संबंध की ताकत को मापता है।
  • ओमेगा स्क्वेयर्ड: विचरण के अनुपात को मापता है जो एक स्वतंत्र चर द्वारा समझाया गया है।

उदाहरण के लिए, यदि एक अध्ययन में पाया गया कि एक नई दवा अवसाद के लक्षणों को कम करने में प्रभावी है, तो प्रभाव आकार हमें बताएगा कि दवा कितनी प्रभावी है। एक बड़ा प्रभाव आकार इंगित करता है कि दवा बहुत प्रभावी है, जबकि एक छोटा प्रभाव आकार इंगित करता है कि दवा केवल मामूली रूप से प्रभावी है।

सांख्यिकी शक्ति (Statistical Power)

सांख्यिकी शक्ति एक अध्ययन की एक वास्तविक प्रभाव का पता लगाने की क्षमता है, यदि वह प्रभाव वास्तव में मौजूद है। इसे 1 - β के रूप में व्यक्त किया जाता है, जहां β टाइप II त्रुटि (Type II error) की संभावना है (यानी, एक वास्तविक प्रभाव को याद करना)। आमतौर पर, 0.80 या उससे अधिक की शक्ति को स्वीकार्य माना जाता है। शक्ति कई कारकों से प्रभावित होती है, जिनमें नमूना आकार, प्रभाव आकार, और अल्फा स्तर (α) शामिल हैं।

उदाहरण के लिए, यदि एक अध्ययन में सांख्यिकी शक्ति 0.80 है, तो इसका मतलब है कि यदि दवा वास्तव में अवसाद के लक्षणों को कम करने में प्रभावी है, तो अध्ययन में 80% संभावना है कि यह प्रभाव सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण पाया जाएगा।

प्रभाव आकार और सांख्यिकी शक्ति का महत्व

प्रभाव आकार और सांख्यिकी शक्ति दोनों ही मनोवैज्ञानिक अनुसंधान में महत्वपूर्ण हैं।

  • परिणामों की व्याख्या: प्रभाव आकार हमें बताता है कि एक प्रभाव कितना महत्वपूर्ण है, जबकि सांख्यिकी शक्ति हमें बताती है कि हम एक वास्तविक प्रभाव का पता लगाने में कितने आत्मविश्वास महसूस कर सकते हैं।
  • नमूना आकार निर्धारण: सांख्यिकी शक्ति का उपयोग अध्ययन के लिए आवश्यक नमूना आकार निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है।
  • अनुसंधान निष्कर्षों का सामान्यीकरण: प्रभाव आकार और सांख्यिकी शक्ति दोनों ही अनुसंधान निष्कर्षों को अन्य आबादी और सेटिंग्स में सामान्यीकृत करने की हमारी क्षमता को प्रभावित करते हैं।
विशेषता प्रभाव आकार सांख्यिकी शक्ति
परिभाषा प्रभाव की ताकत वास्तविक प्रभाव का पता लगाने की संभावना
माप कोहेन का d, पीयर्स का r, ओमेगा स्क्वेयर्ड 1 - β
महत्व परिणामों की व्याख्या, नमूना आकार निर्धारण निष्कर्षों की विश्वसनीयता, टाइप II त्रुटि से बचाव

Conclusion

संक्षेप में, प्रभाव आकार और सांख्यिकी शक्ति मनोवैज्ञानिक अनुसंधान में दो महत्वपूर्ण अवधारणाएं हैं। प्रभाव आकार हमें बताता है कि एक प्रभाव कितना मजबूत है, जबकि सांख्यिकी शक्ति हमें बताती है कि हम एक वास्तविक प्रभाव का पता लगाने में कितने आत्मविश्वास महसूस कर सकते हैं। इन दोनों अवधारणाओं को समझना मनोवैज्ञानिकों के लिए आवश्यक है ताकि वे अनुसंधान निष्कर्षों का सही ढंग से मूल्यांकन कर सकें और सार्थक निष्कर्ष निकाल सकें। अनुसंधान डिजाइन और परिणामों की व्याख्या में इन अवधारणाओं को एकीकृत करने से मनोविज्ञान के क्षेत्र में अधिक विश्वसनीय और वैध निष्कर्ष प्राप्त करने में मदद मिलेगी।

Answer Length

This is a comprehensive model answer for learning purposes and may exceed the word limit. In the exam, always adhere to the prescribed word count.

Additional Resources

Key Definitions

प्रभाव आकार (Effect Size)
प्रभाव आकार एक सांख्यिकीय माप है जो दो समूहों के बीच अंतर या एक चर और दूसरे के बीच संबंध की ताकत को दर्शाता है।
सांख्यिकी शक्ति (Statistical Power)
सांख्यिकी शक्ति एक अध्ययन की एक वास्तविक प्रभाव का पता लगाने की क्षमता है, यदि वह प्रभाव वास्तव में मौजूद है।

Key Statistics

एक सामान्य दिशानिर्देश के रूप में, कोहेन के अनुसार, 0.2 को छोटा प्रभाव आकार, 0.5 को मध्यम प्रभाव आकार, और 0.8 को बड़ा प्रभाव आकार माना जाता है।

Source: कोहेन, जे. (1988)। सांख्यिकीय शक्ति विश्लेषण के लिए हैंडबुक। लॉरेंस एर्लबॉम एसोसिएट्स।

अनुसंधान से पता चला है कि मनोविज्ञान में प्रकाशित अध्ययनों में से लगभग 50% में पर्याप्त सांख्यिकी शक्ति नहीं होती है (लगभग 80% से कम)।

Source: स्मॉल, एस. ए., एट अल. (2014)। मनोविज्ञान में सांख्यिकीय शक्ति: एक समीक्षा। मनोवैज्ञानिक विज्ञान, 25(1), 1-30।

Examples

दवा परीक्षण

एक दवा परीक्षण में, यदि प्रभाव आकार बड़ा है, तो इसका मतलब है कि दवा का प्रभाव बहुत स्पष्ट है और इसे आसानी से पहचाना जा सकता है। यदि सांख्यिकी शक्ति अधिक है, तो इसका मतलब है कि अध्ययन में दवा के प्रभाव का पता लगाने की अच्छी संभावना है, भले ही प्रभाव छोटा हो।

शिक्षा में हस्तक्षेप

एक शैक्षिक हस्तक्षेप के प्रभाव का मूल्यांकन करते समय, प्रभाव आकार हमें बताएगा कि हस्तक्षेप छात्रों के प्रदर्शन में कितना सुधार करता है। सांख्यिकी शक्ति हमें बताएगी कि हम हस्तक्षेप के प्रभाव का पता लगाने में कितने आत्मविश्वास महसूस कर सकते हैं।

Frequently Asked Questions

सांख्यिकी शक्ति बढ़ाने के लिए क्या किया जा सकता है?

सांख्यिकी शक्ति बढ़ाने के लिए, नमूना आकार बढ़ाया जा सकता है, अल्फा स्तर को बढ़ाया जा सकता है, या प्रभाव आकार को बढ़ाया जा सकता है।

Topics Covered

मनोविज्ञानसांख्यिकीअनुसंधानअनुसंधान विधियां, डेटा विश्लेषण, निष्कर्ष