मनोवैज्ञानिक अनुसंधान में कारक विश्लेषण के उपयोग का आप कैसे औचित्य सिद्ध करेंगे ? उपयुक्त अवधारणाओं तथा उदाहरणों के साथ उत्तर दीजिए।

मनोवैज्ञानिक अनुसंधान में कारक विश्लेषण के उपयोग का औचित्य

मनोवैज्ञानिक अनुसंधान में कारक विश्लेषण के उपयोग को कई महत्वपूर्ण कारणों से उचित ठहराया जा सकता है। यह शोधकर्ताओं को जटिल डेटा सेट को समझने और अंतर्निहित मनोवैज्ञानिक Constructs की पहचान करने में मदद करता है। इसके मुख्य औचित्य बिंदु निम्नलिखित हैं:

• आयाम में कमी (Dimensionality Reduction):
  • मनोविज्ञान में अक्सर बड़ी संख्या में चरों के साथ काम किया जाता है (जैसे प्रश्नावली के कई प्रश्न)। कारक विश्लेषण इन चरों को कम, अधिक प्रबंधनीय 'कारकों' में संक्षिप्त करता है, जिससे डेटा विश्लेषण सरल हो जाता है और व्याख्या करना आसान हो जाता है।
  • उदाहरण: एक व्यक्तित्व प्रश्नावली में 50 प्रश्न हो सकते हैं, लेकिन कारक विश्लेषण यह दिखा सकता है कि ये प्रश्न केवल पाँच व्यापक व्यक्तित्व आयामों (जैसे बहिर्मुखता, सहमतता, कर्तव्यनिष्ठा, विक्षिप्तता और खुलेपन) को मापते हैं।
• अव्यक्त कारकों की पहचान (Identification of Latent Factors):
  • मनोविज्ञान में कई अवधारणाएं (जैसे बुद्धि, चिंता, अवसाद) सीधे मापने योग्य नहीं होती हैं। कारक विश्लेषण शोधकर्ताओं को अवलोकित चरों के पैटर्न के आधार पर इन अव्यक्त कारकों की पहचान करने और उनका अनुमान लगाने में सक्षम बनाता है।
  • उदाहरण: विभिन्न संज्ञानात्मक परीक्षणों पर बच्चों के प्रदर्शन का विश्लेषण करके, कारक विश्लेषण एक 'सामान्य बुद्धि' (g-factor) जैसे अव्यक्त कारक की उपस्थिति का सुझाव दे सकता है जो सभी परीक्षणों में सहसंबंधों की व्याख्या करता है।
• माप उपकरणों का विकास और सत्यापन (Development and Validation of Measurement Instruments):
  • यह नए मनोवैज्ञानिक परीक्षणों, पैमानों और प्रश्नावली को विकसित करने और मान्य करने के लिए एक आवश्यक उपकरण है। यह सुनिश्चित करता है कि उपकरण वास्तव में उन Construct को माप रहा है जिनके लिए उसे डिज़ाइन किया गया है।
  • कारक विश्लेषण का उपयोग करके, शोधकर्ता यह जांच सकते हैं कि क्या किसी उपकरण के आइटम अपेक्षित अंतर्निहित कारकों पर भारित (load) होते हैं। यह उन आइटमों की पहचान करने में मदद करता है जो खराब प्रदर्शन कर रहे हैं या जो कई कारकों पर भारित हो रहे हैं (Cross-loading), जिससे उपकरण को परिष्कृत किया जा सकता है।
  • उदाहरण: अवसाद के लिए एक नया स्केल विकसित करते समय, कारक विश्लेषण यह पुष्टि करने में मदद कर सकता है कि स्केल के विभिन्न आइटम (जैसे उदासी, नींद की समस्या, निराशा) वास्तव में अवसाद के एक या अधिक अंतर्निहित कारकों को माप रहे हैं।
• सिद्धांत निर्माण और परीक्षण (Theory Building and Testing):
  • कारक विश्लेषण मनोवैज्ञानिक सिद्धांतों के विकास और परीक्षण में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह मौजूदा सिद्धांतों की पुष्टि कर सकता है या नए सैद्धांतिक Constructs के लिए अनुभवजन्य साक्ष्य प्रदान कर सकता है।
  • उदाहरण: रेमंड कैटेल के व्यक्तित्व के 16 PF मॉडल का विकास कारक विश्लेषण पर आधारित था, जिसने विभिन्न व्यक्तित्व गुणों को 16 प्राथमिक कारकों में संक्षिप्त किया।
• डेटा को सरल बनाना और व्याख्या में सुधार (Simplifying Data and Improving Interpretation):
  • जब बड़ी संख्या में परस्पर संबंधित चर होते हैं, तो उनकी व्याख्या करना मुश्किल हो सकता है। कारक विश्लेषण इस जटिलता को कम करके एक सरल संरचना प्रदान करता है, जिससे शोधकर्ताओं को चर समूहों के बीच संबंधों को समझने में मदद मिलती है।
  • यह उन चर समूहों की पहचान करता है जो एक साथ चलते हैं, यह सुझाव देते हुए कि वे एक ही अंतर्निहित कारक को माप रहे हैं।

कारक विश्लेषण में प्रयुक्त अवधारणाएं

कारक विश्लेषण की कार्यप्रणाली को समझने के लिए कुछ प्रमुख अवधारणाओं को जानना आवश्यक है:

• कारक लोडिंग (Factor Loadings):
  • कारक लोडिंग एक सहसंबंध गुणांक के समान होती है और यह दर्शाती है कि एक चर एक विशेष कारक के साथ कितनी मजबूती से संबंधित है। उच्च लोडिंग (आमतौर पर 0.30 या 0.40 से अधिक) यह संकेत देती है कि चर उस कारक का एक महत्वपूर्ण संकेतक है।
  • उदाहरण: यदि 'उदासी' और 'निराशा' जैसे आइटम अवसाद कारक पर उच्च लोडिंग दिखाते हैं, तो इसका मतलब है कि ये आइटम अवसाद को मापने में महत्वपूर्ण हैं।
• आइगेनवैल्यू (Eigenvalue):
  • आइगेनवैल्यू एक कारक द्वारा व्याख्या किए गए कुल प्रसरण की मात्रा को दर्शाता है। एक आइगेनवैल्यू ≥1 वाले कारक को आमतौर पर महत्वपूर्ण माना जाता है, क्योंकि यह कम से कम एक अवलोकित चर जितना प्रसरण व्याख्या करता है।
  • यह कारकों की संख्या निर्धारित करने में मदद करता है जिन्हें बनाए रखा जाना चाहिए।
• घूर्णन (Rotation):
  • घूर्णन कारक संरचना को सरल बनाने और व्याख्यात्मकता में सुधार करने की एक प्रक्रिया है। यह कारकों को इस तरह से घुमाता है कि प्रत्येक चर केवल एक कारक पर उच्च लोडिंग दिखाता है और अन्य कारकों पर कम लोडिंग दिखाता है।
  • प्रमुख घूर्णन विधियों में वेरीमैक्स (Varimax) (ऑर्थोगोनल रोटेशन, जहां कारक असंबंधित रहते हैं) और प्रोमैक्स (Promax) (ओब्लिक रोटेशन, जहां कारकों को सहसंबद्ध होने की अनुमति होती है) शामिल हैं।
• कम्युनैलिटी (Communality):
  • यह एक विशेष चर के प्रसरण का अनुपात है जिसे सभी कारकों द्वारा एक साथ व्याख्या किया जाता है। उच्च कम्युनैलिटी का अर्थ है कि कारक मॉडल चर के प्रसरण का एक बड़ा हिस्सा समझाता है।

कारक विश्लेषण के प्रकार

कारक विश्लेषण के दो मुख्य प्रकार हैं:

कारक विश्लेषण का प्रकार	विवरण	उपयोग
अन्वेषी कारक विश्लेषण (Exploratory Factor Analysis - EFA)	चरों के एक सेट में अंतर्संबंधों की संरचना का पता लगाने के लिए उपयोग किया जाता है जब कोई पूर्व-मौजूदा परिकल्पना नहीं होती है। यह शोधकर्ता को यह पता लगाने में मदद करता है कि कौन से चर एक साथ क्लस्टर होते हैं।	एक नए मनोवैज्ञानिक माप उपकरण का प्रारंभिक विकास, अंतर्निहित Constructs की खोज।
पुष्टि कारक विश्लेषण (Confirmatory Factor Analysis - CFA)	यह परीक्षण करता है कि क्या मापा गया चर परिकल्पित अव्यक्त Constructs का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो सिद्धांत के आधार पर कारकों की संख्या और प्रत्येक कारक को परिभाषित करने वाले चरों को पहले से निर्दिष्ट करके किया जाता है।	एक स्थापित उपकरण की संरचना का सत्यापन, विशिष्ट सैद्धांतिक मॉडलों का परीक्षण। संरचनात्मक समीकरण मॉडलिंग (SEM) में भी एकीकृत।

कारक विश्लेषण, प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (PCA) से भिन्न है, हालांकि दोनों आयाम में कमी करते हैं। कारक विश्लेषण अंतर्निहित कारकों की तलाश करता है जो देखे गए चरों के बीच सहसंबंधों की व्याख्या करते हैं, जबकि PCA केवल डेटा में प्रसरण को अधिकतम करने वाले घटकों को पहचानता है।