मानव वृद्धि के अध्ययन में मिश्रित-अनुदैर्ध्य प्रविधि क्या होती है ? इसके गुण एवं दोषों की विवेचना कीजिए ।

मिश्रित-अनुदैर्ध्य प्रविधि: परिभाषा

मिश्रित-अनुदैर्ध्य प्रविधि (Mixed-Longitudinal Technique) मानव वृद्धि के अध्ययन में उपयोग की जाने वाली एक सांख्यिकीय विधि है। यह अनुदैर्ध्य (Longitudinal) और क्रॉस-सेक्शनल (Cross-Sectional) अध्ययनों के डेटा को मिलाकर बनाई जाती है। अनुदैर्ध्य अध्ययन में, एक ही व्यक्तियों को समय-समय पर मापा जाता है, जबकि क्रॉस-सेक्शनल अध्ययन में, विभिन्न आयु समूहों के व्यक्तियों को एक ही समय में मापा जाता है। मिश्रित-अनुदैर्ध्य प्रविधि इन दोनों प्रकार के डेटा का उपयोग करके वृद्धि के पैटर्न का अधिक सटीक विश्लेषण प्रदान करती है।

गुण (Advantages)

• अधिक व्यापक डेटा: यह तकनीक अनुदैर्ध्य और क्रॉस-सेक्शनल डेटा दोनों का उपयोग करती है, जिससे वृद्धि के पैटर्न की अधिक व्यापक समझ मिलती है।
• समय और लागत दक्षता: अनुदैर्ध्य अध्ययन समय लेने वाले और महंगे हो सकते हैं। मिश्रित-अनुदैर्ध्य प्रविधि क्रॉस-सेक्शनल डेटा का उपयोग करके अनुदैर्ध्य अध्ययन की कुछ सीमाओं को कम करती है।
• कोहोर्ट प्रभाव का नियंत्रण: क्रॉस-सेक्शनल डेटा का उपयोग करके, यह तकनीक कोहोर्ट प्रभावों (Cohort effects) को नियंत्रित करने में मदद करती है, जो विभिन्न पीढ़ियों के व्यक्तियों के बीच अंतरों को दर्शाते हैं।
• व्यक्तिगत भिन्नता का विश्लेषण: यह तकनीक व्यक्तियों के बीच वृद्धि में भिन्नता का विश्लेषण करने में सक्षम बनाती है।

दोष (Disadvantages)

• डेटा की जटिलता: मिश्रित-अनुदैर्ध्य डेटा का विश्लेषण जटिल हो सकता है और इसके लिए विशेष सांख्यिकीय ज्ञान की आवश्यकता होती है।
• नमूना चयन पूर्वाग्रह: क्रॉस-सेक्शनल डेटा में नमूना चयन पूर्वाग्रह (Sample selection bias) हो सकता है, जो परिणामों को प्रभावित कर सकता है।
• अनुदैर्ध्य डेटा की कमी: यदि अनुदैर्ध्य डेटा सीमित है, तो मिश्रित-अनुदैर्ध्य प्रविधि की सटीकता कम हो सकती है।
• अनुमानों पर निर्भरता: इस तकनीक में कुछ अनुमानों पर निर्भरता होती है, जो परिणामों को प्रभावित कर सकते हैं।

उदाहरण

भारत में राष्ट्रीय परिवार स्वास्थ्य सर्वेक्षण (NFHS): NFHS में मिश्रित-अनुदैर्ध्य प्रविधि का उपयोग बच्चों की वृद्धि और पोषण की स्थिति का अध्ययन करने के लिए किया गया है। इस सर्वेक्षण में, विभिन्न आयु समूहों के बच्चों की ऊंचाई और वजन को मापा गया और समय के साथ होने वाले परिवर्तनों का विश्लेषण किया गया।

सांख्यिकीय पहलू

मिश्रित-अनुदैर्ध्य प्रविधि में, वृद्धि वक्रों (Growth curves) का उपयोग किया जाता है, जो समय के साथ व्यक्तियों की वृद्धि को दर्शाते हैं। इन वक्रों का विश्लेषण करने के लिए विभिन्न सांख्यिकीय मॉडल, जैसे कि पॉइसन वितरण (Poisson distribution) और सामान्य वितरण (Normal distribution) का उपयोग किया जाता है।

विधि	गुण	दोष
अनुदैर्ध्य (Longitudinal)	व्यक्तिगत परिवर्तनों का सटीक माप	समय लेने वाला और महंगा
क्रॉस-सेक्शनल (Cross-Sectional)	कम समय और लागत	कोहोर्ट प्रभावों की संभावना
मिश्रित-अनुदैर्ध्य (Mixed-Longitudinal)	अधिक व्यापक डेटा, कोहोर्ट प्रभावों का नियंत्रण	डेटा की जटिलता, नमूना चयन पूर्वाग्रह