सांख्यिकी में प्राथमिक डेटा एकत्र करने के महत्वपूर्ण तरीके - उत्तर दिए गए

अध्ययन करने के लिए, शोधकर्ता अक्सर आंकड़ों का उपयोग करते हैं। इन आँकड़ों को 'सांख्यिकीय डेटा' कहा जाता है। सांख्यिकीय डेटा को किसी विशेष शोध के लिए या तो प्राथमिक स्रोतों से या माध्यमिक स्रोतों से एकत्र किया जा सकता है। प्राथमिक स्रोतों से एकत्र किए गए डेटा को प्राथमिक डेटा कहा जाता है और माध्यमिक स्रोतों के माध्यम से उसी के अनुसार इसका नाम प्राप्त होता है।

प्राथमिक डेटा उस तरह के डेटा होते हैं जो स्क्रैच से एकत्र किए जाते हैं। यह एक प्रकार की सूचना है कि अन्वेषक, या उसके कार्यकर्ता और सहायक कई अलग-अलग तरीकों से इकट्ठा होते हैं जैसे कि केस स्टडी, प्रतिभागी और गैर-प्रतिवादी अवलोकन, आदि यह ऐसे तथ्य और आंकड़े और विवरण हैं जो किसी भी समान या गैर के माध्यम से पहले कभी अस्तित्व में नहीं थे। अध्ययन, जबकि माध्यमिक डेटा वह है जो पहले से मौजूद रिकॉर्ड्स से लिया जाता है जैसे मीडिया से रिपोर्ट, पुस्तकों और टेलीविजन रिपोर्टों की तरह।

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प्राथमिक डेटा एकत्र करने के कई तरीके हैं, लेकिन सभी तरीकों के फायदे और नुकसान को ध्यान में रखना है। प्राथमिक डेटा एकत्र करने के सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले तरीकों में से एक शोधकर्ता द्वारा स्वयं या स्वयं के 'अवलोकन' के माध्यम से है। यहाँ 'अवलोकन' शब्द इस तथ्य को संदर्भित करता है कि अन्वेषक स्वयं या व्यक्तिगत रूप से डेटा संग्रह में शामिल है। इसका अर्थ है कि शोधकर्ता किसी बिचौलियों की संलिप्तता के बिना स्वयं साक्षात्कार लेते हैं।

इस पद्धति की सकारात्मक जानकारी सटीक जानकारी है जिसे इकट्ठा किया जा सकता है। क्योंकि इसमें कोई अन्य श्रमिक शामिल नहीं हैं, यह अन्वेषक तक पहुंचने वाले किसी भी गलत डेटा की त्रुटि को कम कर देता है क्योंकि उसने स्वयं साक्षात्कार किया होगा। हालाँकि यह वह जगह भी है जहाँ 'साक्षात्कारकर्ता पूर्वाग्रह' का पहलू इस अर्थ के साथ आता है कि शोधकर्ता की अपनी राय प्रभावित हो सकती है कि वह कैसे दिखता है और उसे दी गई जानकारी का न्याय करता है।

इसके अलावा, उसके या उसके व्यक्तिगत विचारों की उपस्थिति में जो साक्षात्कार किए जा रहे विषय पर विचारों और राय से भिन्न हो सकते हैं, विषय केवल शोधकर्ता को खुश करने के लिए उसके उत्तरों को बदल सकता है, यह कहकर कि वह क्या सुनना चाहता है, और यह साक्षात्कार की प्रामाणिकता के लिए एक बड़ा झटका है। प्राथमिक डेटा एकत्र करने का एक अन्य तरीका अप्रत्यक्ष साक्षात्कार के माध्यम से है। इस प्रकार के अध्ययन में, शोधकर्ता को विशेष रूप से स्रोत या विषय से सीधे जानकारी प्राप्त नहीं होती है, लेकिन जिस स्थिति या व्यक्ति पर अध्ययन किया जा रहा है, उससे संबंधित लोगों से।

यह वह तरीका है जहां जांचकर्ता प्रश्न तैयार करता है और पूछताछ से बाहर होता है, परिस्थिति से संबंधित लोगों से पूछता है और उनसे पूछताछ करता है। सटीकता इस प्रकार के डेटा संग्रह की एक खामी है क्योंकि जांचकर्ता के लिए इतना कुशल होना अनिवार्य है कि सही जानकारी लोगों से बाहर हो रही है। हालाँकि यह विधि अधिक किफायती है और समय की बचत होती है।

समाजशास्त्रीय अध्ययन में प्राथमिक डेटा एकत्र करने का एक बहुत महत्वपूर्ण तरीका प्रश्नावली के माध्यम से है। इन प्रश्नावली को पूर्णता के साथ डिज़ाइन किया जाना चाहिए और फिर उन लोगों को मेल किया जाएगा जिन्हें साक्षात्कार दिया जाना है। प्रश्नावली आँकड़ों को और भी विश्वसनीय बनाने में मदद करती है। एक प्रश्नावली मूल रूप से प्रश्नों की एक सूची के साथ-साथ एक अनिवार्य रूप से महत्वपूर्ण नोट है जिसमें विषयों के लिए अनुसंधान के उद्देश्य और उद्देश्य की व्याख्या की गई है।

मेल में एक विनम्र लहजे में लिखी गई जानकारी भी शामिल होनी चाहिए जिसे विषयों को उसमें भरना होगा और उसे वापस भेजना होगा। एक प्रश्नावली उस व्यक्ति की प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए संक्षिप्त, स्पष्ट, रोचक और विनम्र होनी चाहिए जिसे उसे भेजा जाता है। यदि यह बहुविकल्पी प्रश्नावली है तो यह भी अच्छा है।

इसमें 'ओपेन एंडेड क्वैश्चन आई'आरई' का पहलू भी मौजूद है। यह एक बहुविकल्पी के विपरीत है, क्योंकि इसमें प्रतिवादी को चुनने के लिए सीमित विकल्पों का जवाब नहीं दिया जाता है, बल्कि वह जवाब भी देता है क्योंकि वह अपनी इच्छा रखता है। दृष्टिकोण। प्रश्नावली समय, ऊर्जा और लागत को बचाती हैं और इसलिए बहुत विश्वसनीय हैं।

हालाँकि, समस्याएँ तब उत्पन्न होती हैं जब विषयों को एक शोधकर्ता के समर्थन के बिना उन्हें जवाब देने के लिए पर्याप्त शिक्षित नहीं किया जाता है, और यह भी संभव है कि लोग उन्हें वापस न भेज सकें। सटीकता एक और मुद्दा है जब यह प्रश्नावली की बात आती है, क्योंकि यह बहुत संभव है कि बहुविकल्पी प्रश्नावली में, जो उत्तर प्रतिवादी देना चाहता है वह विकल्प के रूप में नहीं दिया जा सकता है।

प्राथमिक डेटा एकत्र करने का एक और तरीका अनुसूची विधि के माध्यम से है। यह उपयोगी है जब विषय मेल किए गए प्रश्नावली का उत्तर देने में सक्षम नहीं होते हैं। अनुसूची पद्धति में, परीक्षार्थी प्रश्नावली के साथ विषयों पर आते हैं और उन्हें भरने में मदद करते हैं, जहां कभी उत्तर देने वाले अटक जाते हैं, रास्ते में अध्ययन का उद्देश्य बताते हैं।

साक्षात्कारकर्ता पूर्वाग्रह यहां भी एक समस्या हो सकती है, और इस प्रकार एन्यूमरेटर को अध्ययन से बिल्कुल सटीक परिणाम प्राप्त करने के लिए बहुत ही उचित और अच्छी तरह से संचालित होना चाहिए। यदि प्रश्नावली लेने वाला व्यक्ति बेईमान और पक्षपाती है, तो यह शोध को विफल कर सकता है। इस पद्धति का उपयोग व्यापक अध्ययन के लिए किया जाता है और मेल किए गए प्रश्नावली की तुलना में अधिक योगदान सुनिश्चित करता है।

प्राथमिक डेटा स्थानीय एजेंटों के माध्यम से भी एकत्र किए जा सकते हैं जो स्थानीय अधिकारियों द्वारा प्रायोजित होते हैं। ये वे लोग हैं जो स्थानीय जीवन शैली के आदी हैं, इसमें भोजन, वस्त्र या संस्कृति शामिल हो सकते हैं। इन लोगों को अध्ययन किए जा रहे दृश्य, या मौके पर से डेटा इकट्ठा करने के लिए चुना जाता है।

यह प्राथमिक डेटा एकत्र करने का एक बहुत ही विश्वसनीय तरीका है क्योंकि प्रामाणिक दृश्य प्रकाश में आता है। हालाँकि यह विफल हो सकता है यदि स्थानीय एजेंट ईमानदार नहीं है और अपनी पसंद के अनुसार जानकारी को ट्विस्ट करता है। सरकारी एजेंसियां ​​और समाचार निगम आमतौर पर डेटा संग्रह की इस पद्धति को नियुक्त करते हैं।

पूरी तरह से सोचने और फिर प्राथमिक डेटा एकत्र करने के लिए विधि का चयन करना बहुत महत्वपूर्ण है। शोधकर्ताओं के लिए सटीक जानकारी एकत्र करना महत्वपूर्ण है क्योंकि अगर ऐसा नहीं किया जाता है, तो पूरी जांच ध्वस्त हो सकती है, डेटा संग्रह के लिए एक अध्ययन के भवन ब्लॉकों की तरह है और यदि शुरुआती चरण सही नहीं हैं, तो बाकी निश्चित रूप से नहीं हो सकता है सफल होते हैं।