Model Answer
0 min readIntroduction
मनोवैज्ञानिक अनुसंधान में, प्रायोगिक प्रणाली (Experimental Design) का उद्देश्य कारण-प्रभाव संबंध (Cause-Effect Relationship) स्थापित करना होता है। इस प्रणाली की सफलता इस बात पर निर्भर करती है कि प्रयोग को कितनी सावधानी से नियंत्रित किया गया है। 'यादृच्छिक समनुदेशन' (Random Assignment) प्रायोगिक प्रणाली का एक महत्वपूर्ण घटक है, जो प्रतिभागियों को विभिन्न समूहों (जैसे प्रायोगिक समूह और नियंत्रण समूह) में बिना किसी पूर्वाग्रह के आवंटित करने की प्रक्रिया है। यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक प्रतिभागी के किसी भी समूह में शामिल होने की समान संभावना है, जिससे समूहों के बीच अंतर केवल स्वतंत्र चर (Independent Variable) के कारण हो।
यादृच्छिक समनुदेशन का सिद्धांत
यादृच्छिक समनुदेशन का सिद्धांत इस विचार पर आधारित है कि यदि प्रतिभागियों को यादृच्छिक रूप से समूहों में आवंटित किया जाता है, तो समूहों के बीच पहले से मौजूद अंतर की संभावना कम हो जाती है। इसका मतलब है कि किसी भी समूह में प्रतिभागी विशेष रूप से प्रतिभाशाली या कम प्रतिभाशाली नहीं होंगे, या उनके पास कोई अन्य विशेषताएँ नहीं होंगी जो परिणामों को प्रभावित कर सकती हैं।
प्रायोगिक प्रणाली में उपयोग का कारण
प्रायोगिक प्रणाली में यादृच्छिक समनुदेशन का उपयोग कई कारणों से किया जाता है:
- नियंत्रण स्थापित करना: यह सुनिश्चित करता है कि समूहों के बीच कोई व्यवस्थित अंतर नहीं है, जिससे केवल स्वतंत्र चर के प्रभाव को मापा जा सके।
- आंतरिक वैधता में वृद्धि: यादृच्छिक समनुदेशन आंतरिक वैधता को बढ़ाता है, जिसका अर्थ है कि हम आत्मविश्वास से कह सकते हैं कि स्वतंत्र चर के कारण ही परिणाम हुए हैं, न कि किसी अन्य चर के कारण।
- पूर्वाग्रह को कम करना: यह प्रयोगकर्ता के पूर्वाग्रह को कम करता है, क्योंकि प्रयोगकर्ता यह नहीं चुन सकता कि कौन से प्रतिभागी किस समूह में जाएंगे।
- सामान्यीकरण को सक्षम करना: यदि यादृच्छिक समनुदेशन का उपयोग किया जाता है, तो हम परिणामों को बड़ी आबादी के लिए सामान्यीकृत कर सकते हैं।
विभिन्न प्रायोगिक डिज़ाइन में भूमिका
यादृच्छिक समनुदेशन विभिन्न प्रकार के प्रायोगिक डिज़ाइन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है:
- पूर्णतः यादृच्छिक डिज़ाइन (Completely Randomized Design): इस डिज़ाइन में, प्रतिभागियों को यादृच्छिक रूप से विभिन्न उपचार समूहों में आवंटित किया जाता है।
- ब्लॉक डिज़ाइन (Block Design): इस डिज़ाइन में, प्रतिभागियों को पहले कुछ विशेषताओं (जैसे लिंग, आयु) के आधार पर 'ब्लॉक' में विभाजित किया जाता है, और फिर प्रत्येक ब्लॉक के भीतर यादृच्छिक रूप से उपचार समूहों में आवंटित किया जाता है।
- मिलान किए गए समूह डिज़ाइन (Matched Pairs Design): इस डिज़ाइन में, प्रतिभागियों को पहले कुछ विशेषताओं के आधार पर 'जोड़े' में मिलाया जाता है, और फिर प्रत्येक जोड़े के एक सदस्य को यादृच्छिक रूप से प्रायोगिक समूह और दूसरे को नियंत्रण समूह में आवंटित किया जाता है।
उदाहरण
मान लीजिए कि हम यह जांचना चाहते हैं कि एक नई दवा अवसाद के लक्षणों को कम करने में प्रभावी है या नहीं। हम प्रतिभागियों को यादृच्छिक रूप से दो समूहों में आवंटित करेंगे: एक समूह को नई दवा दी जाएगी (प्रायोगिक समूह), और दूसरे समूह को प्लेसीबो (Placebo) दी जाएगी (नियंत्रण समूह)। यदि यादृच्छिक समनुदेशन का उपयोग किया जाता है, तो हम आत्मविश्वास से कह सकते हैं कि यदि प्रायोगिक समूह में अवसाद के लक्षणों में अधिक कमी आती है, तो यह दवा के कारण है, न कि किसी अन्य चर के कारण।
नियंत्रण समूह का महत्व
नियंत्रण समूह प्रायोगिक प्रणाली का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। यह हमें यह निर्धारित करने में मदद करता है कि स्वतंत्र चर का प्रभाव है या नहीं। यादृच्छिक समनुदेशन यह सुनिश्चित करता है कि नियंत्रण समूह प्रायोगिक समूह के समान है, सिवाय इसके कि उन्हें स्वतंत्र चर प्राप्त नहीं होता है।
आंतरिक और बाहरी वैधता
यादृच्छिक समनुदेशन आंतरिक वैधता को बढ़ाता है, लेकिन यह बाहरी वैधता को प्रभावित कर सकता है। बाहरी वैधता इस बात का माप है कि परिणामों को अन्य आबादी और सेटिंग्स के लिए सामान्यीकृत किया जा सकता है या नहीं। यदि प्रयोग एक अत्यधिक नियंत्रित सेटिंग में किया जाता है, तो परिणामों को वास्तविक दुनिया की स्थितियों के लिए सामान्यीकृत करना मुश्किल हो सकता है।
Conclusion
संक्षेप में, प्रायोगिक प्रणाली में यादृच्छिक समनुदेशन एक महत्वपूर्ण सिद्धांत है जो नियंत्रण स्थापित करने, आंतरिक वैधता में वृद्धि करने, पूर्वाग्रह को कम करने और सामान्यीकरण को सक्षम करने में मदद करता है। यह सुनिश्चित करता है कि समूहों के बीच अंतर केवल स्वतंत्र चर के कारण हो, जिससे कारण-प्रभाव संबंध स्थापित करना संभव हो जाता है। हालांकि, बाहरी वैधता को ध्यान में रखना भी महत्वपूर्ण है, और परिणामों को वास्तविक दुनिया की स्थितियों के लिए सामान्यीकृत करने के लिए सावधानी बरतनी चाहिए।
Answer Length
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