UPSC MainsPSYCHOLOGY-PAPER-I201415 Marks
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Q8.

मनोवैज्ञानिक अनुसंधान में कौन-सी बहुचरीय तकनीकें प्रयुक्त होती हैं? उनके उपयोगों को बताइए।

How to Approach

इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए, मनोवैज्ञानिक अनुसंधान में प्रयुक्त होने वाली बहुचरीय तकनीकों की पहचान करना और उनके उपयोगों को स्पष्ट करना आवश्यक है। उत्तर में, विभिन्न तकनीकों जैसे प्रतिगमन विश्लेषण, कारक विश्लेषण, बहुभिन्नरूपी विश्लेषण (MANOVA, discriminant analysis) आदि को शामिल करना चाहिए। प्रत्येक तकनीक के पीछे के सिद्धांत, उसके अनुप्रयोग और मनोवैज्ञानिक अनुसंधान में उसकी प्रासंगिकता को स्पष्ट करना महत्वपूर्ण है। संरचना में, तकनीकों को वर्गीकृत किया जा सकता है (जैसे, निर्भरता विश्लेषण, अंतर विश्लेषण) और प्रत्येक को उदाहरणों के साथ समझाया जा सकता है।

Model Answer

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Introduction

मनोवैज्ञानिक अनुसंधान में, जटिल घटनाओं और चरों के बीच संबंधों को समझने के लिए बहुचरीय तकनीकों का उपयोग किया जाता है। ये तकनीकें एक साथ कई चरों का विश्लेषण करने की अनुमति देती हैं, जिससे शोधकर्ताओं को अधिक व्यापक और सटीक निष्कर्ष निकालने में मदद मिलती है। पारंपरिक एकचलीय तकनीकों की तुलना में, बहुचरीय तकनीकें अधिक वास्तविक दुनिया की स्थितियों को प्रतिबिंबित करती हैं, जहाँ व्यवहार कई कारकों से प्रभावित होता है। इन तकनीकों का उपयोग व्यक्तित्व, बुद्धि, सामाजिक मनोविज्ञान, और नैदानिक मनोविज्ञान जैसे विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है। मनोवैज्ञानिक अनुसंधान में इन तकनीकों का महत्व इस तथ्य में निहित है कि वे जटिल डेटा को सरल बनाने और सार्थक पैटर्न की पहचान करने में मदद करती हैं।

मनोवैज्ञानिक अनुसंधान में प्रयुक्त बहुचरीय तकनीकें

बहुचरीय तकनीकें वे सांख्यिकीय विधियाँ हैं जिनका उपयोग एक साथ दो या दो से अधिक आश्रित चरों का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। ये तकनीकें शोधकर्ताओं को चरों के बीच जटिल संबंधों को समझने और अधिक सटीक निष्कर्ष निकालने में मदद करती हैं। यहां कुछ प्रमुख बहुचरीय तकनीकों का विवरण दिया गया है:

1. प्रतिगमन विश्लेषण (Regression Analysis)

प्रतिगमन विश्लेषण का उपयोग एक या अधिक स्वतंत्र चरों के आधार पर एक आश्रित चर के मूल्य की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। यह तकनीक यह निर्धारित करने में मदद करती है कि स्वतंत्र चर आश्रित चर को कितना प्रभावित करते हैं।

  • उपयोग: शिक्षा में छात्रों के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने के लिए, विपणन में विज्ञापन खर्च का बिक्री पर प्रभाव का आकलन करने के लिए।
  • प्रकार: सरल रैखिक प्रतिगमन, बहु रैखिक प्रतिगमन, लॉजिस्टिक प्रतिगमन।

2. कारक विश्लेषण (Factor Analysis)

कारक विश्लेषण का उपयोग बड़ी संख्या में चरों को कम संख्या में कारकों में कम करने के लिए किया जाता है। यह तकनीक उन अंतर्निहित संरचनाओं की पहचान करने में मदद करती है जो चरों के बीच सहसंबंधों को समझाती हैं।

  • उपयोग: व्यक्तित्व परीक्षणों में, प्रश्नावली में प्रश्नों को कम करने के लिए, डेटा को सरल बनाने के लिए।
  • प्रकार: खोजपूर्ण कारक विश्लेषण (EFA), पुष्टिकरण कारक विश्लेषण (CFA)।

3. बहुभिन्नरूपी विश्लेषण (Multivariate Analysis of Variance - MANOVA)

MANOVA का उपयोग दो या दो से अधिक समूहों के बीच कई आश्रित चरों में अंतर की तुलना करने के लिए किया जाता है। यह तकनीक ANOVA का एक विस्तार है जो एक साथ कई आश्रित चरों का विश्लेषण करने की अनुमति देता है।

  • उपयोग: विभिन्न शिक्षण विधियों का छात्रों के प्रदर्शन पर प्रभाव का आकलन करने के लिए, विभिन्न उपचारों का रोगियों के लक्षणों पर प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए।

4. विभेदक विश्लेषण (Discriminant Analysis)

विभेदक विश्लेषण का उपयोग समूहों के बीच अंतर करने के लिए चरों के एक सेट की पहचान करने के लिए किया जाता है। यह तकनीक यह निर्धारित करने में मदद करती है कि कौन से चर समूहों को सबसे अच्छी तरह से अलग करते हैं।

  • उपयोग: नैदानिक मनोविज्ञान में, रोगियों को विभिन्न श्रेणियों में वर्गीकृत करने के लिए, विपणन में ग्राहकों को विभिन्न समूहों में विभाजित करने के लिए।

5. क्लस्टर विश्लेषण (Cluster Analysis)

क्लस्टर विश्लेषण का उपयोग समान विशेषताओं के आधार पर डेटा बिंदुओं को समूहों में विभाजित करने के लिए किया जाता है। यह तकनीक उन समूहों की पहचान करने में मदद करती है जो डेटा में मौजूद हैं।

  • उपयोग: ग्राहक विभाजन, बाजार अनुसंधान, डेटा अन्वेषण।

6. संरचनात्मक समीकरण मॉडलिंग (Structural Equation Modeling - SEM)

SEM एक शक्तिशाली तकनीक है जिसका उपयोग जटिल संबंधों का परीक्षण करने के लिए किया जाता है। यह तकनीक शोधकर्ताओं को चरों के बीच प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष संबंधों को मॉडल करने और परीक्षण करने की अनुमति देती है।

  • उपयोग: सिद्धांत परीक्षण, जटिल मॉडल का मूल्यांकन, कारण-प्रभाव संबंधों का विश्लेषण।
तकनीक उपयोग मुख्य विशेषता
प्रतिगमन विश्लेषण भविष्यवाणी करना आश्रित चर और स्वतंत्र चर के बीच संबंध
कारक विश्लेषण डेटा को सरल बनाना अंतर्निहित संरचनाओं की पहचान करना
MANOVA समूहों की तुलना करना कई आश्रित चरों का एक साथ विश्लेषण

Conclusion

मनोवैज्ञानिक अनुसंधान में बहुचरीय तकनीकें जटिल डेटा का विश्लेषण करने और सार्थक निष्कर्ष निकालने के लिए आवश्यक उपकरण हैं। ये तकनीकें शोधकर्ताओं को चरों के बीच संबंधों को समझने, भविष्यवाणियां करने और समूहों के बीच अंतर की पहचान करने में मदद करती हैं। इन तकनीकों का उचित उपयोग मनोवैज्ञानिक ज्ञान को आगे बढ़ाने और व्यावहारिक समस्याओं को हल करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। भविष्य में, इन तकनीकों के विकास और अनुप्रयोग से मनोवैज्ञानिक अनुसंधान और अधिक परिष्कृत और प्रभावी होगा।

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

बहुचरीय तकनीकें
वे सांख्यिकीय विधियाँ जिनका उपयोग एक साथ दो या दो से अधिक आश्रित चरों का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है।
MANOVA
बहुभिन्नरूपी विश्लेषण (Multivariate Analysis of Variance) एक सांख्यिकीय परीक्षण है जो दो या दो से अधिक समूहों के बीच कई आश्रित चरों में अंतर की तुलना करता है।

Key Statistics

2022 में, मनोवैज्ञानिक अनुसंधान में SEM का उपयोग 35% तक बढ़ गया है (अमेरिकन साइकोलॉजिकल एसोसिएशन के अनुसार)।

Source: अमेरिकन साइकोलॉजिकल एसोसिएशन

2020 में, मनोवैज्ञानिक अनुसंधान पत्रों में SEM का उपयोग 40% से अधिक था, जो पिछले दशक में लगातार वृद्धि दर्शाता है।

Source: पबमेड (PubMed)

Examples

व्यक्तित्व परीक्षण

कारक विश्लेषण का उपयोग अक्सर व्यक्तित्व परीक्षणों में प्रश्नों को कम करने के लिए किया जाता है, जैसे कि बिग फाइव इन्वेंटरी, ताकि परीक्षण को अधिक संक्षिप्त और प्रबंधनीय बनाया जा सके।

Frequently Asked Questions

क्या बहुचरीय तकनीकों के लिए डेटा सामान्य रूप से वितरित होना चाहिए?

कुछ बहुचरीय तकनीकों के लिए डेटा सामान्य रूप से वितरित होना आवश्यक है, जबकि अन्य गैर-सामान्य डेटा के साथ भी काम कर सकती हैं। यह तकनीक के प्रकार और नमूना आकार पर निर्भर करता है।

Topics Covered

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