Free MMPC-015 Solved Assignment | July 2025,January 2026 | MBA, MBAOL, MBF, MBAFM, MBAOM, MBAHM, MBAMM, PGDIOM, MBALS | English & Hindi Medium | IGNOU

Question:-1

'The research process involves a series of interrelated and intricate steps.' Does every research study necessarily need to satisfy all the conditions and be carried out in this sequence? Explain.

Answer:

🔬 Understanding the Research Process: Necessity and Flexibility of Sequential Steps

Introduction

The research process is commonly described as a structured sequence of interrelated steps, including problem identification, literature review, hypothesis formulation, research design, data collection, analysis, and reporting of results. This systematic approach ensures rigor, reliability, and validity. However, the question arises whether every research study must rigidly follow this sequence or satisfy all conditions. The answer depends on the nature, scope, and purpose of the research.

1. 🧩 The Standard Research Process

The conventional research process typically includes the following steps:

Problem Identification: Defining the research question or issue to be explored.
Literature Review: Examining existing studies to understand current knowledge and gaps.
Hypothesis Formulation: Developing testable predictions (mainly in quantitative studies).
Research Design: Deciding the methodology—qualitative, quantitative, or mixed methods.
Data Collection: Gathering information using surveys, interviews, observations, or experiments.
Data Analysis: Interpreting and organizing the collected data to draw conclusions.
Reporting and Dissemination: Presenting findings through reports, articles, or presentations.

Following this sequence ensures methodological soundness, allows replication, and strengthens the credibility of results.

2. ⚖️ Flexibility in Research Design

While the structured approach is ideal, not all research studies strictly require every step or sequence. Variations occur due to:

a) Nature of Research

Exploratory Research: Often conducted to understand a phenomenon or generate ideas. Researchers may begin with observations or interviews before fully defining the research problem.
Example: A sociologist studying informal employment patterns may first engage in field observations to identify key issues before reviewing extensive literature.
Applied Research: Focused on solving practical problems, the process may adapt to immediate needs.
Example: A public health intervention evaluating handwashing practices may implement pilot programs alongside data collection rather than strictly sequential steps.

b) Methodological Approach

Qualitative Research: Methods such as ethnography, case studies, or grounded theory often require iterative cycles. Data collection and analysis may occur simultaneously, and hypotheses may emerge during the process.
Example: In a grounded theory study on rural education challenges, themes and hypotheses develop as interviews progress, rather than being pre-determined.
Mixed Methods Research: Combines quantitative and qualitative approaches, sometimes necessitating deviations from the traditional linear sequence to integrate findings effectively.

3. 🔄 Iterative and Non-Linear Processes

Modern research increasingly recognizes the cyclical and iterative nature of inquiry:

Researchers may revisit the literature review after initial data collection to refine focus or incorporate new insights.
Data analysis may reveal additional questions, prompting further investigation or adjustments in methodology.
Technology and rapid data access allow flexible sequencing without compromising validity.

This iterative flexibility ensures that research remains responsive, contextually relevant, and methodologically sound, especially in complex or dynamic fields.

4. ✅ Implications for Research Practice

Rigor vs. Practicality: While following standard steps improves credibility, strict adherence is not always necessary. Researchers must balance methodological rigor with practical constraints, such as time, resources, or emerging challenges.
Transparency: Any deviations from the conventional sequence should be clearly documented in research reports to maintain transparency and reproducibility.
Adaptability: Flexibility allows researchers to adjust their approach to suit exploratory, applied, or interdisciplinary studies without compromising the integrity of findings.

Conclusion

The research process provides a valuable roadmap for conducting systematic investigations, ensuring clarity, accuracy, and replicability. However, not every study needs to satisfy all conditions or strictly follow the prescribed sequence. Flexibility is essential, particularly in qualitative, exploratory, or applied research, where iterative cycles and emergent insights guide inquiry. Ultimately, the effectiveness of research lies not in rigid adherence to steps but in maintaining rigor, transparency, and methodological appropriateness while adapting to the study’s objectives and context.

This approach underscores that research is both a structured and creative endeavor, balancing systematic methodology with adaptability to real-world conditions.

Question:-2

How do you edit a questionnaire? What precautions must a researcher take while editing a questionnaire? Provide suitable examples.

Answer:

✍️ Editing a Questionnaire: Steps, Precautions, and Best Practices

Introduction

A questionnaire is a vital instrument in research for collecting quantitative or qualitative data from respondents. Its effectiveness depends on clarity, relevance, and reliability. Editing a questionnaire is not merely about correcting language but involves ensuring that the questions align with research objectives, are understandable, unbiased, and capable of eliciting accurate responses. Proper editing enhances the validity of the research and increases respondent engagement. This discussion explores how a researcher can edit a questionnaire, precautions to observe during editing, and illustrative examples.

1. 🛠️ Steps to Edit a Questionnaire

a) Reviewing Research Objectives

Before editing, the researcher must revisit the objectives of the study to ensure that each question contributes meaningfully.
Example: In a study on consumer behavior for online shopping, questions unrelated to purchase patterns, such as respondents’ opinions on political policies, should be removed.

b) Checking for Clarity and Simplicity

Questions should be phrased in simple, direct language to avoid confusion. Avoid technical jargon unless necessary, and provide explanations if specialized terms are used.
Example: Instead of asking, “How do you perceive the efficacy of the digital interface in enhancing transactional efficiency?” one can ask, “How easy is it for you to make purchases on the website?”

c) Ensuring Relevance and Focus

Remove redundant questions and avoid including items that do not directly support research objectives.
Example: A questionnaire on student learning habits should not include questions about extracurricular sports unless exploring the relationship between study habits and physical activity.

d) Structuring Questions Appropriately

Decide the type of questions: open-ended, closed-ended, multiple-choice, or Likert scale. Ensure logical sequencing from general to specific topics.
Example: In a health survey, start with demographic questions, followed by general health habits, and then specific behavioral questions, such as frequency of exercise.

e) Checking for Ambiguity and Bias

Questions should be neutral and avoid leading respondents toward a particular answer.
Example: Instead of asking, “Don’t you think online classes are stressful?” rephrase as, “How would you rate your experience with online classes?”

f) Grammar, Punctuation, and Consistency

Ensure that all items are grammatically correct, punctuated properly, and consistent in format. Consistency in response options (e.g., always using a 5-point Likert scale) improves readability and data analysis.

g) Pilot Testing and Feedback

After editing, conduct a pilot test with a small, representative sample to identify confusing questions, technical issues, or missing response options.
Example: In a customer satisfaction survey, a pilot test may reveal that the scale for satisfaction is unclear; respondents may not differentiate between “satisfied” and “very satisfied.”

2. ⚠️ Precautions While Editing a Questionnaire

a) Avoid Double-Barreled Questions

A single question should address one issue at a time to avoid confusion.
Example: “Do you find online classes convenient and effective?” should be split into two questions: one on convenience and another on effectiveness.

b) Ensure Cultural and Contextual Sensitivity

Questions should be respectful and appropriate for the respondents’ social, cultural, and linguistic context.
Example: Asking about income or personal finances requires careful wording to avoid discomfort: “What is your approximate monthly household income?” rather than “How much money do you make?”

c) Maintain Question Neutrality

Avoid leading or loaded questions that may bias responses.
Example: Instead of, “How beneficial is our excellent health program?” ask, “How beneficial do you find the health program?”

d) Consider Respondent Fatigue

Lengthy questionnaires may cause respondents to lose focus. Remove unnecessary or repetitive questions to keep the survey concise.
Example: Reduce the number of questions about similar daily habits by combining them efficiently: “How often do you engage in the following activities: reading, watching TV, using social media?”

e) Provide Clear Instructions

Include explicit guidance on how to answer different types of questions.
Example: “Select one option that best describes your preference” for multiple-choice questions or “Rate from 1 (strongly disagree) to 5 (strongly agree)” for Likert scales.

f) Ensure Logical Flow and Segmentation

Group similar questions under relevant headings to improve respondent comprehension.
Example: In a health survey, separate sections such as “Dietary Habits,” “Physical Activity,” and “Medical History” help respondents focus and provide accurate responses.

g) Test Technical Compatibility

For online surveys, ensure the questionnaire works on multiple devices and platforms. Ensure response options are visible, drop-down menus function correctly, and mandatory questions are clearly marked.

3. 💡 Examples of Editing Improvements

Original: “Do you regularly attend workshops that you think are useful for your career growth?”
Edited: “How often do you attend workshops that help you improve your career skills?”
- Improvement: Simplified wording, removed redundancy, and made the question neutral.
Original: “Don’t you agree that social media negatively affects student productivity?”
Edited: “How do you perceive the impact of social media on your productivity?”
- Improvement: Removed leading bias, making the question neutral and open to varied responses.
Original: “How satisfied are you with your company’s training programs, policies, and benefits?”
Edited: Split into three questions:
- “How satisfied are you with your company’s training programs?”
- “How satisfied are you with your company’s policies?”
- “How satisfied are you with your company’s benefits?”
- Improvement: Avoided a double-barreled question and enabled precise responses.

Conclusion

Editing a questionnaire is a critical step in the research process, ensuring that the instrument is clear, relevant, unbiased, and capable of eliciting accurate responses. Researchers must carefully review questions for clarity, neutrality, relevance, and logical flow, while considering cultural context, respondent fatigue, and technical compatibility. Precautions such as avoiding double-barreled questions, providing instructions, and conducting pilot tests enhance the reliability and validity of the data collected. Thoughtful editing transforms a basic questionnaire into a robust tool that supports meaningful analysis and contributes to credible research outcomes. By following these principles, researchers can create questionnaires that engage respondents, minimize errors, and produce high-quality data suitable for rigorous academic or professional studies.

Question:-3

'The majority of the researchers make use of primary sources of data, and secondary sources do not really contribute to scientific enquiry.' Do you agree or disagree with this statement? Please explain.

Answer:

📚 Primary vs. Secondary Sources in Scientific Research: Evaluating Their Role

Introduction

In scientific research, data is the foundation upon which knowledge is built. Researchers often rely on primary sources, which consist of original, firsthand information collected directly through experiments, surveys, observations, or interviews. Secondary sources, in contrast, consist of previously published analyses, interpretations, or compilations of primary data, such as review articles, books, or databases. A common assertion is that “primary sources are essential, while secondary sources do not contribute meaningfully to scientific enquiry.” This statement requires careful evaluation, as both types of sources play complementary roles in research, though their contributions differ in scope and function.

1. 🧩 The Importance of Primary Sources

Primary sources are widely regarded as the cornerstone of scientific research because they provide direct evidence for phenomena under investigation.

a) Originality and Authenticity

Primary data is collected firsthand, ensuring that the information reflects the actual conditions or behaviors being studied.
Example: A clinical trial measuring the effectiveness of a new drug relies on direct measurements of patient responses, which cannot be substituted by secondary summaries.

b) Accuracy and Reliability

By designing their own methodology, researchers control variables, sampling, and data collection procedures, minimizing errors and biases.
Example: Environmental scientists measuring air pollution levels gather real-time data from monitoring stations rather than relying solely on previously published figures.

c) Hypothesis Testing and Discovery

Primary data allows researchers to test new hypotheses, validate models, and discover previously unknown phenomena.
Example: Astronomers detecting a new exoplanet rely on telescope observations and spectral measurements rather than secondhand reports.

In these ways, primary sources are indispensable for generating novel insights and scientific advancement.

2. 📖 The Value of Secondary Sources

While primary sources are critical, secondary sources also make meaningful contributions to scientific enquiry, particularly in the following aspects:

a) Providing Context and Background

Secondary sources summarize prior research, helping researchers understand the current state of knowledge, identify gaps, and avoid duplication.
Example: Before conducting experiments on gene editing, researchers review meta-analyses and review articles to understand existing techniques and limitations.

b) Facilitating Comparative and Longitudinal Studies

Secondary data, such as census records, climate databases, or historical records, allows researchers to study trends over time or compare multiple regions.
Example: Economists analyzing poverty trends may use government datasets from previous decades as secondary sources to identify long-term patterns.

c) Efficient Resource Utilization

Collecting primary data can be expensive, time-consuming, or logistically difficult. Secondary sources provide reliable information for exploratory studies, hypothesis generation, or preliminary analyses.
Example: A social scientist studying literacy rates may use UNESCO or World Bank databases rather than surveying every school in a country.

d) Supporting Meta-Analyses and Systematic Reviews

In evidence-based research, secondary sources are crucial for synthesizing results from multiple studies to establish broader conclusions.
Example: A meta-analysis of multiple clinical trials on hypertension medications relies entirely on previously published primary data compiled in secondary literature.

3. ⚖️ Evaluating the Statement Critically

The assertion that secondary sources “do not really contribute to scientific enquiry” is misleading and requires nuanced understanding:

Complementary Nature:
- Primary and secondary sources are not mutually exclusive. Primary data provides the raw evidence, while secondary sources contextualize, interpret, and integrate findings across studies.
Research Stage Matters:
- In early exploratory phases, secondary sources help formulate research questions and hypotheses.
- Later stages may require primary data collection to test these hypotheses rigorously.
Field-Specific Relevance:
- In fields like experimental physics or clinical medicine, primary sources are often emphasized due to the need for direct measurements.
- In social sciences, economics, or environmental studies, secondary sources are frequently indispensable for large-scale or historical analyses.

4. 💡 Examples Demonstrating Complementarity

Medical Research:
- Primary source: Data from patients in a clinical trial.
- Secondary source: Systematic reviews summarizing prior trials to justify the new research.
Climate Studies:
- Primary source: Real-time temperature, precipitation, and pollution measurements.
- Secondary source: Historical weather records and satellite data analyses used for long-term trend assessment.
Sociological Research:
- Primary source: Interviews and field observations in a community study.
- Secondary source: Government census data providing demographic context for sample selection and generalization.

In all these examples, both sources are essential; one cannot fully replace the other.

5. ✅ Precautions and Best Practices

While using secondary sources, researchers must:

Assess Credibility: Verify the authenticity and reliability of the source. Government reports, peer-reviewed articles, and reputable databases are preferred.
Check Relevance: Ensure that secondary data aligns with the current research objectives and context.
Avoid Misinterpretation: Interpret data within its original scope to prevent erroneous conclusions.
Document Sources: Cite all secondary sources to maintain transparency and academic integrity.

Similarly, when collecting primary data, researchers should ensure methodological rigor, ethical compliance, and accurate data recording.

Conclusion

While it is true that primary sources form the backbone of scientific enquiry due to their originality, reliability, and role in hypothesis testing, the statement that secondary sources do not contribute meaningfully is inaccurate. Secondary sources provide context, facilitate comparative studies, support meta-analyses, and optimize resources, making them indispensable in modern research. The ideal scientific enquiry integrates both primary and secondary sources, leveraging the strengths of each to build robust, credible, and comprehensive knowledge. Rather than seeing them in opposition, researchers benefit from recognizing the complementary nature of these data sources, ensuring that scientific enquiry is both rigorous and efficient.

Question:-4

Explain an itemized rating scale. What are the various issues involved in constructing an itemized rating scale?

Answer:

📊 Itemized Rating Scales: Concept, Construction, and Considerations

Introduction

In research, especially in the social sciences, marketing, and education, measuring attitudes, opinions, and perceptions accurately is essential. One of the most widely used tools for this purpose is the itemized rating scale. It allows respondents to express their level of agreement, satisfaction, or preference on a structured set of options. This type of scale provides both clarity and ease of analysis, making it a powerful tool for quantifying subjective responses. However, designing an effective itemized rating scale involves careful planning to ensure reliability, validity, and respondent comprehension.

1. 📝 Understanding Itemized Rating Scales

An itemized rating scale presents respondents with a set of ordered categories or points, each representing a degree of intensity, frequency, or evaluation. Respondents select the option that best reflects their opinion or experience.

Key Characteristics:

Ordered Response Categories: The scale follows a logical order, typically ranging from low to high, negative to positive, or disagree to agree.
Mutually Exclusive Options: Each response choice should be distinct to prevent confusion.
Equal Interval Preference: Ideally, the distance between adjacent points should be perceived as approximately equal to allow for meaningful analysis.

Example:

A satisfaction survey for a public service might use a 5-point itemized scale:

Rating	Description
5	Very Satisfied
4	Satisfied
3	Neutral
2	Dissatisfied
1	Very Dissatisfied

Respondents select the number corresponding to their level of satisfaction, providing quantifiable data for analysis.

2. ⚙️ Steps in Constructing an Itemized Rating Scale

Creating a reliable and valid itemized rating scale involves several interrelated steps:

a) Define the Concept to Measure

Clearly identify the attitude, perception, or behavior to be measured.
Example: Measuring employee satisfaction may involve dimensions such as work environment, compensation, and management support.

b) Decide on the Number of Scale Points

Common scales include 5-point, 7-point, or 10-point options. More points allow finer distinctions, but excessive options may confuse respondents.
Example: A 7-point scale might capture subtle differences in opinion about a training program, while a 5-point scale may be sufficient for general satisfaction levels.

c) Label Each Point Clearly

Descriptive labels help respondents interpret the scale correctly. Ambiguous labels can lead to inconsistent responses.
Example: Instead of labeling points merely as “1–5,” use descriptions like “Strongly Agree” or “Disagree” to reduce misunderstanding.

d) Ensure Balance and Symmetry

Include equal numbers of positive and negative options around a neutral midpoint, if applicable.
Example: In an attitude survey about environmental policies:
- Strongly Disagree, Disagree, Neutral, Agree, Strongly Agree

e) Pilot Testing

Test the scale on a small sample to identify confusing points, inconsistent interpretations, or bias. Adjust accordingly.

3. ⚠️ Issues in Constructing an Itemized Rating Scale

While itemized rating scales are practical, their design involves several challenges:

a) Ambiguity in Wording

Vague or complex phrasing can lead to varied interpretations, reducing reliability.
Example: A question like “Do you feel your workplace is adequately efficient?” may confuse respondents. A clearer alternative: “How would you rate the efficiency of your workplace operations?”

b) Number of Scale Points

Too few points may fail to capture subtle differences; too many points may overwhelm respondents.
Example: A 3-point scale (“Satisfied,” “Neutral,” “Dissatisfied”) may oversimplify opinions, whereas a 10-point scale could create indecision.

c) Central Tendency Bias

Respondents may avoid extreme options, clustering around the midpoint, leading to skewed data.
Mitigation: Provide clear instructions and examples to encourage honest responses.

d) Halo Effect

Respondents’ overall impression of a topic may influence ratings across multiple items.
Example: A participant who generally likes a company may rate all aspects positively, even if some are unsatisfactory.
Mitigation: Phrase questions objectively and separately to minimize bias.

e) Cultural and Contextual Sensitivity

Interpretations of labels may vary across cultural or linguistic groups.
Example: “Strongly Agree” may be interpreted differently in hierarchical versus egalitarian cultures.
Mitigation: Adapt labels or provide explanatory examples.

f) Reverse Coding Issues

Sometimes negative items are reverse-coded to control for response bias. Misunderstanding reverse-coded items may confuse respondents and compromise data quality.

g) Respondent Fatigue

Lengthy questionnaires with multiple itemized scales may reduce attention, resulting in careless responses.
Mitigation: Limit the number of items per section and consider breaking surveys into shorter modules.

4. 💡 Best Practices for Effective Itemized Rating Scales

Keep Questions Simple and Focused: One idea per item to avoid confusion.
Provide Balanced and Descriptive Options: Include neutral points where appropriate.
Use Pilot Testing: Identify unclear items, bias, or technical issues.
Ensure Consistency: Maintain the same scale format throughout the questionnaire for comparability.
Consider Visual Aids: Using graphical scales (e.g., stars, smileys) can enhance engagement, especially in low-literacy contexts.

Conclusion

An itemized rating scale is a versatile and effective instrument for measuring attitudes, opinions, and satisfaction. Its structured response options allow for straightforward data analysis while enabling respondents to express nuanced perspectives. However, constructing a reliable and valid scale requires careful attention to wording, number of points, labeling, balance, and cultural sensitivity. Researchers must also address issues such as central tendency bias, halo effect, and respondent fatigue. By following systematic design principles and conducting pilot testing, itemized rating scales can provide accurate, meaningful, and actionable insights, contributing significantly to scientific enquiry and evidence-based decision-making.

Question:-5(a)

Distinguish between:

a) Open-ended and closed-ended questions

b) Schedules and questionnaires

c) Structured vs unstructured questionnaires

d) Dichotomous questions vs multiple-choice questions

Answer:

a) Open-Ended vs Closed-Ended Questions

Open-ended questions are designed to allow respondents to answer in their own words, providing rich, qualitative data. They encourage elaboration, opinions, and detailed insights. These questions are particularly useful when exploring attitudes, motivations, or behaviors where predefined responses may limit understanding.
Example: “What challenges do you face in using online learning platforms?”

Advantages: Captures depth and nuances, encourages creativity, and uncovers unanticipated information.
Limitations: Time-consuming to analyze, responses may be inconsistent, and some respondents may provide incomplete answers.

Closed-ended questions, on the other hand, restrict responses to predetermined options, facilitating quantitative analysis. They are efficient for large samples and easy to compare statistically.
Example: “How often do you use online learning platforms?”

Daily
Weekly
Monthly
Rarely
Never
Advantages: Quick to answer, easy to code and analyze, reduces ambiguity.
Limitations: May restrict respondents’ perspectives, potentially missing nuanced information, and may force respondents into options that do not exactly reflect their views.

Summary: Open-ended questions prioritize qualitative insight, whereas closed-ended questions focus on measurable, comparable data. A balanced research design often uses both types to combine depth and structure.

b) Schedules vs Questionnaires

Questionnaires are written instruments presented directly to respondents, who complete them without the presence of a researcher. They are cost-effective, standardized, and suitable for large populations.
Example: A mailed survey on customer satisfaction with rating scales.

Advantages: Can reach a wide audience, ensures anonymity, and reduces interviewer bias.
Limitations: Low response rates, misunderstanding of questions, and inability to clarify doubts.

Schedules, in contrast, are administered by an interviewer who records responses. They are suitable for illiterate populations or complex topics that require clarification.
Example: Face-to-face interviews about household income and expenditure.

Advantages: Clarification of doubts, higher response rates, more accurate data collection.
Limitations: Resource-intensive, interviewer bias, and limited geographic reach.

Summary: Questionnaires emphasize self-administration, schedules rely on interviewer facilitation. The choice depends on literacy, complexity, and resources.

c) Structured vs Unstructured Questionnaires

Structured questionnaires consist of fixed questions and predefined response options. They ensure uniformity, enabling quantitative analysis.
Example: Customer satisfaction survey with Likert scales.

Advantages: Ease of analysis, standardization, and comparability.
Limitations: May limit depth and flexibility.

Unstructured questionnaires allow open-ended responses, offering qualitative insights into opinions and behaviors.
Example: “Describe your experience with our healthcare services.”

Advantages: Captures rich, nuanced data.
Limitations: Difficult to analyze, time-consuming, and responses may vary widely.

Summary: Structured questionnaires prioritize quantifiable data; unstructured questionnaires prioritize depth and exploratory insights.

d) Dichotomous Questions vs Multiple-Choice Questions

Dichotomous questions provide two options, typically “Yes/No” or “True/False.” They are simple, clear, and suitable for binary decisions.
Example: “Do you own a smartphone?” – Yes / No

Advantages: Easy to answer and analyze, eliminates ambiguity.
Limitations: Overly simplistic, may not capture nuanced opinions.

Multiple-choice questions offer several options, allowing respondents to select one or more alternatives.
Example: “Which social media platforms do you use most frequently?”

Facebook
Instagram
Twitter
LinkedIn
TikTok
Advantages: Greater flexibility, captures varied responses, suitable for diverse preferences.
Limitations: May confuse respondents if options are too many or overlapping.

Summary: Dichotomous questions are suitable for clear-cut, binary decisions, whereas multiple-choice questions accommodate multiple possibilities, providing richer quantitative data.

प्रश्न:-1

‘शोध प्रक्रिया में परस्पर संबंधित और जटिल चरणों की एक श्रृंखला शामिल होती है।’ क्या प्रत्येक शोध अध्ययन के लिए आवश्यक है कि वह सभी शर्तों को पूरा करे और इसी क्रम में किया जाए? स्पष्ट कीजिए।

उत्तर:

🔬 अनुसंधान प्रक्रिया को समझना: अनुक्रमिक चरणों की आवश्यकता और लचीलापन

परिचय

शोध प्रक्रिया को आमतौर पर परस्पर संबंधित चरणों के एक संरचित अनुक्रम के रूप में वर्णित किया जाता है, जिसमें समस्या की पहचान, साहित्य समीक्षा, परिकल्पना निर्माण, शोध डिज़ाइन, डेटा संग्रह, विश्लेषण और परिणामों की रिपोर्टिंग शामिल है। यह व्यवस्थित दृष्टिकोण कठोरता, विश्वसनीयता और वैधता सुनिश्चित करता है। हालाँकि, यह प्रश्न उठता है कि क्या प्रत्येक शोध अध्ययन को इस अनुक्रम का कठोरता से पालन करना चाहिए या सभी शर्तों को पूरा करना चाहिए। इसका उत्तर शोध की प्रकृति, दायरे और उद्देश्य पर निर्भर करता है।

1. 🧩 मानक अनुसंधान प्रक्रिया

पारंपरिक अनुसंधान प्रक्रिया में आमतौर पर निम्नलिखित चरण शामिल होते हैं:

समस्या की पहचान: शोध प्रश्न या मुद्दे को परिभाषित करना।
साहित्य समीक्षा: वर्तमान ज्ञान और अंतराल को समझने के लिए मौजूदा अध्ययनों की जांच करना।
परिकल्पना निर्माण: परीक्षण योग्य भविष्यवाणियों का विकास करना (मुख्यतः मात्रात्मक अध्ययनों में)।
अनुसंधान डिजाइन: कार्यप्रणाली का निर्णय करना - गुणात्मक, मात्रात्मक या मिश्रित विधियाँ।
डेटा संग्रहण: सर्वेक्षण, साक्षात्कार, अवलोकन या प्रयोगों का उपयोग करके जानकारी एकत्र करना।
डेटा विश्लेषण: निष्कर्ष निकालने के लिए एकत्रित डेटा की व्याख्या और उसे व्यवस्थित करना।
रिपोर्टिंग और प्रसार: रिपोर्ट, लेख या प्रस्तुतियों के माध्यम से निष्कर्ष प्रस्तुत करना।

इस अनुक्रम का पालन करने से कार्यप्रणाली की सुदृढ़ता सुनिश्चित होती है, पुनरावृत्ति की अनुमति मिलती है, तथा परिणामों की विश्वसनीयता मजबूत होती है।

2. ⚖️ अनुसंधान डिजाइन में लचीलापन

हालाँकि संरचित दृष्टिकोण आदर्श है, लेकिन सभी शोध अध्ययनों में हर चरण या क्रम की सख़्त ज़रूरत नहीं होती। भिन्नताएँ निम्न कारणों से होती हैं:

क) अनुसंधान की प्रकृति

अन्वेषणात्मक अनुसंधान: अक्सर किसी घटना को समझने या विचार उत्पन्न करने के लिए किया जाता है। शोधकर्ता शोध समस्या को पूरी तरह से परिभाषित करने से पहले अवलोकन या साक्षात्कार से शुरुआत कर सकते हैं।
उदाहरण: अनौपचारिक रोजगार पैटर्न का अध्ययन करने वाला एक समाजशास्त्री व्यापक साहित्य की समीक्षा करने से पहले प्रमुख मुद्दों की पहचान करने के लिए पहले क्षेत्रीय अवलोकन में संलग्न हो सकता है।
अनुप्रयुक्त अनुसंधान: व्यावहारिक समस्याओं के समाधान पर केंद्रित यह प्रक्रिया तात्कालिक आवश्यकताओं के अनुरूप अनुकूलित हो सकती है।
उदाहरण: हाथ धोने की प्रथाओं का मूल्यांकन करने वाला एक सार्वजनिक स्वास्थ्य हस्तक्षेप, सख्त अनुक्रमिक चरणों के बजाय डेटा संग्रह के साथ-साथ पायलट कार्यक्रमों को लागू कर सकता है।

ख) पद्धतिगत दृष्टिकोण

गुणात्मक अनुसंधान: नृवंशविज्ञान, केस स्टडी या ग्राउंडेड थ्योरी जैसी विधियों में अक्सर पुनरावृत्त चक्रों की आवश्यकता होती है। डेटा संग्रह और विश्लेषण एक साथ हो सकते हैं, और इस प्रक्रिया के दौरान परिकल्पनाएँ उभर सकती हैं।
उदाहरण: ग्रामीण शिक्षा चुनौतियों पर आधारित सिद्धांत अध्ययन में, विषय और परिकल्पनाएं पूर्व-निर्धारित होने के बजाय साक्षात्कारों के बढ़ने के साथ विकसित होती हैं।
मिश्रित पद्धति अनुसंधान: इसमें मात्रात्मक और गुणात्मक दृष्टिकोणों को सम्मिलित किया जाता है, तथा कभी-कभी निष्कर्षों को प्रभावी ढंग से एकीकृत करने के लिए पारंपरिक रैखिक अनुक्रम से विचलन की आवश्यकता होती है।

3. 🔄 पुनरावृत्तीय और गैर-रैखिक प्रक्रियाएँ

आधुनिक शोध में जांच की चक्रीय और पुनरावृत्तीय प्रकृति को तेजी से मान्यता मिल रही है :

शोधकर्ता प्रारंभिक डेटा संग्रह के बाद फोकस को परिष्कृत करने या नई अंतर्दृष्टि को शामिल करने के लिए साहित्य समीक्षा पर पुनः विचार कर सकते हैं।
डेटा विश्लेषण से अतिरिक्त प्रश्न सामने आ सकते हैं, जिससे आगे की जांच या कार्यप्रणाली में समायोजन की आवश्यकता पड़ सकती है।
प्रौद्योगिकी और तीव्र डेटा पहुंच वैधता से समझौता किए बिना लचीले अनुक्रमण की अनुमति देती है।

यह पुनरावृत्तीय लचीलापन सुनिश्चित करता है कि अनुसंधान उत्तरदायी, प्रासंगिक और पद्धतिगत रूप से सुदृढ़ बना रहे, विशेष रूप से जटिल या गतिशील क्षेत्रों में।

4. ✅ अनुसंधान अभ्यास के लिए निहितार्थ

कठोरता बनाम व्यावहारिकता: मानक चरणों का पालन करने से विश्वसनीयता बढ़ती है, लेकिन हमेशा उनका सख्ती से पालन करना ज़रूरी नहीं है। शोधकर्ताओं को कार्यप्रणाली की कठोरता और व्यावहारिक बाधाओं, जैसे समय, संसाधन या उभरती चुनौतियों, के बीच संतुलन बनाना होगा।
पारदर्शिता: पारदर्शिता और पुनरुत्पादकता बनाए रखने के लिए पारंपरिक अनुक्रम से किसी भी विचलन को अनुसंधान रिपोर्टों में स्पष्ट रूप से प्रलेखित किया जाना चाहिए।
अनुकूलनशीलता: लचीलापन शोधकर्ताओं को निष्कर्षों की अखंडता से समझौता किए बिना अन्वेषणात्मक, अनुप्रयुक्त या अंतःविषयक अध्ययनों के अनुरूप अपने दृष्टिकोण को समायोजित करने की अनुमति देता है।

निष्कर्ष

शोध प्रक्रिया व्यवस्थित जाँच-पड़ताल करने, स्पष्टता, सटीकता और पुनरावृत्ति सुनिश्चित करने के लिए एक मूल्यवान रोडमैप प्रदान करती है। हालाँकि, हर अध्ययन के लिए सभी शर्तों को पूरा करना या निर्धारित क्रम का सख्ती से पालन करना आवश्यक नहीं है। लचीलापन आवश्यक है, विशेष रूप से गुणात्मक, अन्वेषणात्मक या अनुप्रयुक्त अनुसंधान में, जहाँ पुनरावृत्त चक्र और उभरती हुई अंतर्दृष्टि जाँच का मार्गदर्शन करती हैं। अंततः, शोध की प्रभावशीलता चरणों के कठोर पालन में नहीं, बल्कि अध्ययन के उद्देश्यों और संदर्भ के अनुकूल होते हुए कठोरता, पारदर्शिता और पद्धतिगत उपयुक्तता बनाए रखने में निहित है।

यह दृष्टिकोण इस बात पर जोर देता है कि अनुसंधान एक संरचित और रचनात्मक प्रयास है, जो वास्तविक दुनिया की परिस्थितियों के अनुकूलता के साथ व्यवस्थित कार्यप्रणाली को संतुलित करता है।

प्रश्न:-2

प्रश्नावली का संपादन कैसे किया जाता है? प्रश्नावली का संपादन करते समय एक शोधकर्ता को क्या सावधानियां बरतनी चाहिए? उपयुक्त उदाहरण दीजिए।

उत्तर:

✍️ प्रश्नावली का संपादन: चरण, सावधानियां और सर्वोत्तम अभ्यास

परिचय

प्रश्नावली, शोध में उत्तरदाताओं से मात्रात्मक या गुणात्मक आँकड़े एकत्र करने का एक महत्वपूर्ण साधन है। इसकी प्रभावशीलता स्पष्टता, प्रासंगिकता और विश्वसनीयता पर निर्भर करती है। प्रश्नावली का संपादन केवल भाषा को सही करने के बारे में नहीं है, बल्कि यह सुनिश्चित करने के बारे में भी है कि प्रश्न शोध के उद्देश्यों के अनुरूप हों, समझने योग्य हों, निष्पक्ष हों और सटीक उत्तर प्राप्त करने में सक्षम हों। उचित संपादन शोध की वैधता को बढ़ाता है और उत्तरदाताओं की सहभागिता को बढ़ाता है। यह चर्चा इस बात पर प्रकाश डालती है कि एक शोधकर्ता प्रश्नावली को कैसे संपादित कर सकता है, संपादन के दौरान क्या सावधानियां बरतनी चाहिए, और कुछ उदाहरण।

1. 🛠️ प्रश्नावली संपादित करने के चरण

क) अनुसंधान उद्देश्यों की समीक्षा

संपादन से पहले, शोधकर्ता को अध्ययन के उद्देश्यों पर पुनः विचार करना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि प्रत्येक प्रश्न सार्थक रूप से योगदान दे रहा है।
उदाहरण: ऑनलाइन शॉपिंग के लिए उपभोक्ता व्यवहार पर किए गए एक अध्ययन में, खरीद पैटर्न से असंबंधित प्रश्न, जैसे कि राजनीतिक नीतियों पर उत्तरदाताओं की राय, को हटा दिया जाना चाहिए।

ख) स्पष्टता और सरलता की जाँच

भ्रम से बचने के लिए प्रश्न सरल और सीधी भाषा में होने चाहिए। जब तक आवश्यक न हो, तकनीकी शब्दावली का प्रयोग न करें, और यदि विशिष्ट शब्दों का प्रयोग किया गया हो तो स्पष्टीकरण भी दें।
उदाहरण: यह पूछने के बजाय कि, “लेन-देन की दक्षता बढ़ाने में डिजिटल इंटरफ़ेस की प्रभावकारिता को आप किस प्रकार देखते हैं?”, कोई यह पूछ सकता है कि, “वेबसाइट पर खरीदारी करना आपके लिए कितना आसान है?”

ग) प्रासंगिकता और फोकस सुनिश्चित करना

अनावश्यक प्रश्नों को हटा दें और उन चीजों को शामिल करने से बचें जो सीधे तौर पर अनुसंधान उद्देश्यों का समर्थन नहीं करती हैं।
उदाहरण: विद्यार्थियों की सीखने की आदतों पर आधारित प्रश्नावली में पाठ्येतर खेलों के बारे में प्रश्न शामिल नहीं किए जाने चाहिए, जब तक कि अध्ययन की आदतों और शारीरिक गतिविधि के बीच संबंध की खोज न की जाए।

d) प्रश्नों की उचित संरचना

प्रश्नों के प्रकार तय करें: ओपन-एंडेड, क्लोज-एंडेड, बहुविकल्पीय, या लिकर्ट स्केल। सामान्य से लेकर विशिष्ट विषयों तक तार्किक क्रम सुनिश्चित करें।
उदाहरण: स्वास्थ्य सर्वेक्षण में, जनसांख्यिकीय प्रश्नों से शुरुआत करें, उसके बाद सामान्य स्वास्थ्य आदतों से, और फिर विशिष्ट व्यवहार संबंधी प्रश्न, जैसे व्यायाम की आवृत्ति से।

ई) अस्पष्टता और पूर्वाग्रह की जाँच

प्रश्न तटस्थ होने चाहिए और उत्तरदाताओं को किसी विशेष उत्तर की ओर ले जाने से बचना चाहिए।
उदाहरण: यह पूछने के बजाय कि, “क्या आपको नहीं लगता कि ऑनलाइन कक्षाएं तनावपूर्ण हैं?”, यह कहें कि, “आप ऑनलाइन कक्षाओं के साथ अपने अनुभव को कैसे आंकेंगे?”

च) व्याकरण, विराम चिह्न और संगति

सुनिश्चित करें कि सभी आइटम व्याकरणिक रूप से सही हों, विराम चिह्न सही हों, और प्रारूप एक जैसा हो। उत्तर विकल्पों में एकरूपता (जैसे, हमेशा 5-बिंदु लिकर्ट स्केल का उपयोग करना) पठनीयता और डेटा विश्लेषण में सुधार करती है।

जी) पायलट परीक्षण और फीडबैक

संपादन के बाद, भ्रामक प्रश्नों, तकनीकी मुद्दों या अनुपलब्ध प्रतिक्रिया विकल्पों की पहचान करने के लिए एक छोटे, प्रतिनिधि नमूने के साथ पायलट परीक्षण करें।
उदाहरण: ग्राहक संतुष्टि सर्वेक्षण में, पायलट परीक्षण से पता चल सकता है कि संतुष्टि का पैमाना अस्पष्ट है; उत्तरदाता “संतुष्ट” और “बहुत संतुष्ट” के बीच अंतर नहीं कर सकते हैं।

2. ⚠️ प्रश्नावली संपादित करते समय सावधानियां

क) दोहरे प्रश्नों से बचें

भ्रम से बचने के लिए एक प्रश्न में एक समय में एक ही मुद्दे को संबोधित किया जाना चाहिए।
उदाहरण: “क्या आपको ऑनलाइन कक्षाएं सुविधाजनक और प्रभावी लगती हैं?” को दो प्रश्नों में विभाजित किया जाना चाहिए: एक सुविधा पर और दूसरा प्रभावशीलता पर।

ख) सांस्कृतिक और प्रासंगिक संवेदनशीलता सुनिश्चित करें

प्रश्न उत्तरदाताओं के सामाजिक, सांस्कृतिक और भाषाई संदर्भ के लिए सम्मानजनक और उपयुक्त होने चाहिए।
उदाहरण: आय या व्यक्तिगत वित्त के बारे में पूछने के लिए असुविधा से बचने के लिए सावधानीपूर्वक शब्दों का प्रयोग करना आवश्यक है: "आप कितना पैसा कमाते हैं?" के बजाय "आपकी अनुमानित मासिक घरेलू आय क्या है?"

c) प्रश्न तटस्थता बनाए रखें

ऐसे प्रश्नों से बचें जो उत्तरों में पूर्वाग्रह उत्पन्न कर सकते हैं।
उदाहरण: “हमारा उत्कृष्ट स्वास्थ्य कार्यक्रम कितना लाभदायक है?” के बजाय पूछें, “आपको यह स्वास्थ्य कार्यक्रम कितना लाभदायक लगता है?”

d) प्रतिवादी थकान पर विचार करें

लंबी प्रश्नावली उत्तरदाताओं का ध्यान भटका सकती है। सर्वेक्षण को संक्षिप्त रखने के लिए अनावश्यक या दोहराव वाले प्रश्नों को हटा दें।
उदाहरण: समान दैनिक आदतों के बारे में प्रश्नों की संख्या को कुशलतापूर्वक संयोजित करके कम करें: "आप निम्नलिखित गतिविधियों में कितनी बार संलग्न होते हैं: पढ़ना, टीवी देखना, सोशल मीडिया का उपयोग करना?"

ई) स्पष्ट निर्देश प्रदान करें

विभिन्न प्रकार के प्रश्नों का उत्तर देने के बारे में स्पष्ट मार्गदर्शन शामिल करें।
उदाहरण: बहुविकल्पीय प्रश्नों के लिए “अपनी पसंद का सबसे अच्छा वर्णन करने वाला एक विकल्प चुनें” या लिकर्ट स्केल के लिए “1 (पूरी तरह असहमत) से 5 (पूरी तरह सहमत) तक रेटिंग दें”।

च) तार्किक प्रवाह और विभाजन सुनिश्चित करें

उत्तरदाताओं की समझ को बेहतर बनाने के लिए समान प्रश्नों को प्रासंगिक शीर्षकों के अंतर्गत समूहित करें।
उदाहरण: एक स्वास्थ्य सर्वेक्षण में, “आहार संबंधी आदतें”, “शारीरिक गतिविधि” और “चिकित्सा इतिहास” जैसे अलग-अलग अनुभाग उत्तरदाताओं को ध्यान केंद्रित करने और सटीक उत्तर देने में मदद करते हैं।

छ) तकनीकी संगतता का परीक्षण

ऑनलाइन सर्वेक्षणों के लिए, सुनिश्चित करें कि प्रश्नावली कई उपकरणों और प्लेटफ़ॉर्म पर काम करती है। सुनिश्चित करें कि उत्तर विकल्प दिखाई दे रहे हों, ड्रॉप-डाउन मेनू सही ढंग से काम कर रहे हों, और अनिवार्य प्रश्न स्पष्ट रूप से चिह्नित हों।

3. 💡 संपादन सुधार के उदाहरण

मूल: "क्या आप नियमित रूप से उन कार्यशालाओं में भाग लेते हैं जो आपको लगता है कि आपके करियर के विकास के लिए उपयोगी हैं?"
संपादित: "आप कितनी बार उन कार्यशालाओं में भाग लेते हैं जो आपके करियर कौशल को बेहतर बनाने में आपकी मदद करती हैं?"
- सुधार: शब्दावली को सरल बनाया गया, अनावश्यकता को हटाया गया, तथा प्रश्न को तटस्थ बनाया गया।
मूल: "क्या आप इस बात से सहमत नहीं हैं कि सोशल मीडिया छात्रों की उत्पादकता पर नकारात्मक प्रभाव डालता है?"
संपादित: "आप अपनी उत्पादकता पर सोशल मीडिया के प्रभाव को कैसे देखते हैं?"
- सुधार: प्रमुख पूर्वाग्रह को हटा दिया गया, जिससे प्रश्न तटस्थ हो गया और विभिन्न प्रतिक्रियाओं के लिए खुला हो गया।
मूल: "आप अपनी कंपनी के प्रशिक्षण कार्यक्रमों, नीतियों और लाभों से कितने संतुष्ट हैं?"
संपादित: तीन प्रश्नों में विभाजित:
- “आप अपनी कंपनी के प्रशिक्षण कार्यक्रमों से कितने संतुष्ट हैं?”
- “आप अपनी कंपनी की नीतियों से कितने संतुष्ट हैं?”
- “आप अपनी कंपनी के लाभों से कितने संतुष्ट हैं?”
- सुधार: दोहरे प्रश्न से बचा गया और सटीक उत्तर दिए जा सके।

निष्कर्ष

प्रश्नावली का संपादन शोध प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण चरण है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि उपकरण स्पष्ट, प्रासंगिक, निष्पक्ष और सटीक उत्तर प्राप्त करने में सक्षम हो। शोधकर्ताओं को सांस्कृतिक संदर्भ, उत्तरदाताओं की थकान और तकनीकी अनुकूलता को ध्यान में रखते हुए, स्पष्टता, तटस्थता, प्रासंगिकता और तार्किक प्रवाह के लिए प्रश्नों की सावधानीपूर्वक समीक्षा करनी चाहिए। दोहरे प्रश्नों से बचना, निर्देश प्रदान करना और प्रायोगिक परीक्षण करना जैसी सावधानियां एकत्रित आंकड़ों की विश्वसनीयता और वैधता को बढ़ाती हैं। विचारशील संपादन एक बुनियादी प्रश्नावली को एक मजबूत उपकरण में बदल देता है जो सार्थक विश्लेषण का समर्थन करता है और विश्वसनीय शोध परिणामों में योगदान देता है। इन सिद्धांतों का पालन करके, शोधकर्ता ऐसी प्रश्नावली तैयार कर सकते हैं जो उत्तरदाताओं को आकर्षित करें, त्रुटियों को कम करें, और कठोर शैक्षणिक या व्यावसायिक अध्ययनों के लिए उपयुक्त उच्च-गुणवत्ता वाले आंकड़े उत्पन्न करें।

प्रश्न:-3

'अधिकांश शोधकर्ता डेटा के प्राथमिक स्रोतों का उपयोग करते हैं, और द्वितीयक स्रोत वास्तव में वैज्ञानिक जाँच में योगदान नहीं देते।' क्या आप इस कथन से सहमत हैं या असहमत? कृपया स्पष्ट करें।

उत्तर:

📚 वैज्ञानिक अनुसंधान में प्राथमिक बनाम द्वितीयक स्रोत: उनकी भूमिका का मूल्यांकन

परिचय

वैज्ञानिक अनुसंधान में, आँकड़े वह आधार होते हैं जिस पर ज्ञान का निर्माण होता है। शोधकर्ता अक्सर प्राथमिक स्रोतों पर निर्भर करते हैं , जिनमें प्रयोगों, सर्वेक्षणों, प्रेक्षणों या साक्षात्कारों के माध्यम से सीधे एकत्रित मौलिक, प्रत्यक्ष जानकारी होती है। इसके विपरीत, द्वितीयक स्रोतों में प्राथमिक आँकड़ों के पूर्व प्रकाशित विश्लेषण, व्याख्याएँ या संकलन, जैसे समीक्षा लेख, पुस्तकें या डेटाबेस शामिल होते हैं। एक आम धारणा यह है कि "प्राथमिक स्रोत आवश्यक हैं, जबकि द्वितीयक स्रोत वैज्ञानिक अनुसंधान में सार्थक योगदान नहीं देते।" इस कथन का सावधानीपूर्वक मूल्यांकन आवश्यक है, क्योंकि दोनों प्रकार के स्रोत अनुसंधान में पूरक भूमिका निभाते हैं, हालाँकि उनके योगदान का दायरा और कार्य अलग-अलग होता है।

1. 🧩 प्राथमिक स्रोतों का महत्व

प्राथमिक स्रोतों को व्यापक रूप से वैज्ञानिक अनुसंधान की आधारशिला माना जाता है क्योंकि वे जांच के अधीन घटनाओं के लिए प्रत्यक्ष साक्ष्य प्रदान करते हैं।

क) मौलिकता और प्रामाणिकता

प्राथमिक डेटा को प्रत्यक्ष रूप से एकत्रित किया जाता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि जानकारी अध्ययन की जा रही वास्तविक स्थितियों या व्यवहारों को प्रतिबिंबित करती है।
उदाहरण: किसी नई दवा की प्रभावशीलता को मापने वाला नैदानिक परीक्षण रोगी की प्रतिक्रियाओं के प्रत्यक्ष माप पर निर्भर करता है, जिसे द्वितीयक सारांशों द्वारा प्रतिस्थापित नहीं किया जा सकता है।

ख) सटीकता और विश्वसनीयता

अपनी स्वयं की कार्यप्रणाली तैयार करके, शोधकर्ता चर, नमूनाकरण और डेटा संग्रह प्रक्रियाओं को नियंत्रित करते हैं, जिससे त्रुटियों और पूर्वाग्रहों को न्यूनतम किया जा सकता है।
उदाहरण: वायु प्रदूषण के स्तर को मापने वाले पर्यावरण वैज्ञानिक केवल पहले से प्रकाशित आंकड़ों पर निर्भर रहने के बजाय निगरानी स्टेशनों से वास्तविक समय के आंकड़े एकत्र करते हैं।

ग) परिकल्पना परीक्षण और खोज

प्राथमिक डेटा शोधकर्ताओं को नई परिकल्पनाओं का परीक्षण करने, मॉडलों को मान्य करने और पहले से अज्ञात घटनाओं की खोज करने की अनुमति देता है।
उदाहरण: किसी नए बाह्यग्रह का पता लगाने वाले खगोलविद सेकेंडहैंड रिपोर्टों के बजाय दूरबीन के अवलोकनों और वर्णक्रमीय मापों पर भरोसा करते हैं।

इन तरीकों से, नवीन अंतर्दृष्टि और वैज्ञानिक उन्नति उत्पन्न करने के लिए प्राथमिक स्रोत अपरिहार्य हैं ।

2. 📖 द्वितीयक स्रोतों का मूल्य

यद्यपि प्राथमिक स्रोत महत्वपूर्ण हैं, द्वितीयक स्रोत भी वैज्ञानिक जांच में सार्थक योगदान देते हैं, विशेष रूप से निम्नलिखित पहलुओं में:

क) संदर्भ और पृष्ठभूमि प्रदान करना

द्वितीयक स्रोत पूर्व शोध का सारांश प्रस्तुत करते हैं, जिससे शोधकर्ताओं को ज्ञान की वर्तमान स्थिति को समझने, अंतराल की पहचान करने और दोहराव से बचने में मदद मिलती है।
उदाहरण: जीन संपादन पर प्रयोग करने से पहले, शोधकर्ता मौजूदा तकनीकों और सीमाओं को समझने के लिए मेटा-विश्लेषण और समीक्षा लेखों की समीक्षा करते हैं।

ख) तुलनात्मक और दीर्घकालिक अध्ययन को सुगम बनाना

द्वितीयक डेटा, जैसे कि जनगणना रिकॉर्ड, जलवायु डेटाबेस या ऐतिहासिक रिकॉर्ड, शोधकर्ताओं को समय के साथ रुझानों का अध्ययन करने या कई क्षेत्रों की तुलना करने की अनुमति देता है।
उदाहरण: गरीबी के रुझानों का विश्लेषण करने वाले अर्थशास्त्री दीर्घकालिक पैटर्न की पहचान करने के लिए पिछले दशकों के सरकारी डेटासेट को द्वितीयक स्रोत के रूप में उपयोग कर सकते हैं।

ग) कुशल संसाधन उपयोग

प्राथमिक डेटा एकत्र करना महंगा, समय लेने वाला या तार्किक रूप से कठिन हो सकता है। द्वितीयक स्रोत अन्वेषणात्मक अध्ययनों, परिकल्पना निर्माण या प्रारंभिक विश्लेषणों के लिए विश्वसनीय जानकारी प्रदान करते हैं।
उदाहरण: साक्षरता दर का अध्ययन करने वाला एक सामाजिक वैज्ञानिक किसी देश के प्रत्येक स्कूल का सर्वेक्षण करने के बजाय यूनेस्को या विश्व बैंक के डेटाबेस का उपयोग कर सकता है।

d) मेटा-विश्लेषण और व्यवस्थित समीक्षाओं का समर्थन करना

साक्ष्य-आधारित अनुसंधान में, व्यापक निष्कर्ष स्थापित करने के लिए कई अध्ययनों के परिणामों को संश्लेषित करने हेतु द्वितीयक स्रोत महत्वपूर्ण होते हैं।
उदाहरण: उच्च रक्तचाप की दवाओं पर कई नैदानिक परीक्षणों का मेटा-विश्लेषण पूरी तरह से द्वितीयक साहित्य में संकलित पहले से प्रकाशित प्राथमिक डेटा पर निर्भर करता है।

3. ⚖️ कथन का आलोचनात्मक मूल्यांकन करना

यह दावा कि द्वितीयक स्रोत “वास्तव में वैज्ञानिक जांच में योगदान नहीं करते” भ्रामक है और इसके लिए सूक्ष्म समझ की आवश्यकता है:

पूरक प्रकृति:
- प्राथमिक और द्वितीयक स्रोत परस्पर अनन्य नहीं हैं। प्राथमिक आँकड़े कच्चे साक्ष्य प्रदान करते हैं, जबकि द्वितीयक स्रोत अध्ययनों में निष्कर्षों को संदर्भ देते हैं, उनकी व्याख्या करते हैं और उन्हें एकीकृत करते हैं।
अनुसंधान चरण मायने रखता है:
- प्रारंभिक अन्वेषणात्मक चरणों में, द्वितीयक स्रोत शोध प्रश्नों और परिकल्पनाओं को तैयार करने में मदद करते हैं।
- बाद के चरणों में इन परिकल्पनाओं का कठोरता से परीक्षण करने के लिए प्राथमिक डेटा संग्रह की आवश्यकता हो सकती है।
क्षेत्र-विशिष्ट प्रासंगिकता:
- प्रायोगिक भौतिकी या नैदानिक चिकित्सा जैसे क्षेत्रों में, प्रत्यक्ष माप की आवश्यकता के कारण अक्सर प्राथमिक स्रोतों पर जोर दिया जाता है।
- सामाजिक विज्ञान, अर्थशास्त्र या पर्यावरण अध्ययन में, बड़े पैमाने पर या ऐतिहासिक विश्लेषण के लिए द्वितीयक स्रोत अक्सर अपरिहार्य होते हैं।

4. 💡 पूरकता प्रदर्शित करने वाले उदाहरण

चिकित्सा अनुसंधान:
- प्राथमिक स्रोत: नैदानिक परीक्षण में रोगियों से प्राप्त डेटा।
- द्वितीयक स्रोत: नए शोध को उचित ठहराने के लिए पूर्व परीक्षणों का सारांश प्रस्तुत करने वाली व्यवस्थित समीक्षाएं।
जलवायु अध्ययन:
- प्राथमिक स्रोत: वास्तविक समय तापमान, वर्षा और प्रदूषण माप।
- द्वितीयक स्रोत: दीर्घकालिक प्रवृत्ति आकलन के लिए प्रयुक्त ऐतिहासिक मौसम रिकॉर्ड और उपग्रह डेटा विश्लेषण।
समाजशास्त्रीय अनुसंधान:
- प्राथमिक स्रोत: सामुदायिक अध्ययन में साक्षात्कार और क्षेत्र अवलोकन।
- द्वितीयक स्रोत: नमूना चयन और सामान्यीकरण के लिए जनसांख्यिकीय संदर्भ प्रदान करने वाले सरकारी जनगणना डेटा।

इन सभी उदाहरणों में दोनों स्रोत आवश्यक हैं; कोई भी दूसरे को पूर्णतः प्रतिस्थापित नहीं कर सकता।

5. ✅ सावधानियां और सर्वोत्तम अभ्यास

द्वितीयक स्रोतों का उपयोग करते समय, शोधकर्ताओं को यह अवश्य करना चाहिए:

विश्वसनीयता का आकलन करें: स्रोत की प्रामाणिकता और विश्वसनीयता की पुष्टि करें। सरकारी रिपोर्ट, समकक्षों द्वारा समीक्षित लेख और प्रतिष्ठित डेटाबेस को प्राथमिकता दी जाती है।
प्रासंगिकता की जाँच करें: सुनिश्चित करें कि द्वितीयक डेटा वर्तमान शोध उद्देश्यों और संदर्भ के साथ संरेखित है।
गलत व्याख्या से बचें: गलत निष्कर्षों को रोकने के लिए डेटा की व्याख्या उसके मूल दायरे में ही करें।
दस्तावेज़ स्रोत: पारदर्शिता और शैक्षणिक अखंडता बनाए रखने के लिए सभी द्वितीयक स्रोतों का हवाला दें।

इसी प्रकार, प्राथमिक डेटा एकत्र करते समय, शोधकर्ताओं को पद्धतिगत कठोरता, नैतिक अनुपालन और सटीक डेटा रिकॉर्डिंग सुनिश्चित करनी चाहिए।

निष्कर्ष

यह सच है कि प्राथमिक स्रोत अपनी मौलिकता, विश्वसनीयता और परिकल्पना परीक्षण में भूमिका के कारण वैज्ञानिक अनुसंधान की रीढ़ हैं, लेकिन यह कथन कि द्वितीयक स्रोत सार्थक योगदान नहीं देते, गलत है । द्वितीयक स्रोत संदर्भ प्रदान करते हैं, तुलनात्मक अध्ययनों को सुगम बनाते हैं, मेटा-विश्लेषणों का समर्थन करते हैं और संसाधनों का अनुकूलन करते हैं, जिससे वे आधुनिक शोध में अपरिहार्य हो जाते हैं। आदर्श वैज्ञानिक अनुसंधान प्राथमिक और द्वितीयक दोनों स्रोतों को एकीकृत करता है , और प्रत्येक की शक्तियों का लाभ उठाकर सुदृढ़, विश्वसनीय और व्यापक ज्ञान का निर्माण करता है। शोधकर्ताओं को इन आँकड़ों के स्रोतों को एक-दूसरे के विपरीत देखने के बजाय, उनकी पूरक प्रकृति को पहचानने में लाभ होता है , जिससे यह सुनिश्चित होता है कि वैज्ञानिक अनुसंधान कठोर और कुशल दोनों हो।

प्रश्न:-4

मदवार रेटिंग स्केल की व्याख्या कीजिए। मदवार रेटिंग स्केल के निर्माण में कौन-कौन से विभिन्न मुद्दे शामिल होते हैं?

उत्तर:

📊 मदवार रेटिंग स्केल: अवधारणा, निर्माण और विचार

परिचय

शोध में, विशेष रूप से सामाजिक विज्ञान, विपणन और शिक्षा के क्षेत्र में, दृष्टिकोणों, विचारों और धारणाओं का सटीक मापन आवश्यक है। इस उद्देश्य के लिए सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले उपकरणों में से एक है आइटमीकृत रेटिंग पैमाना । यह उत्तरदाताओं को विकल्पों के एक संरचित समूह पर अपनी सहमति, संतुष्टि या पसंद के स्तर को व्यक्त करने की अनुमति देता है। इस प्रकार का पैमाना स्पष्टता और विश्लेषण में आसानी प्रदान करता है, जिससे यह व्यक्तिपरक प्रतिक्रियाओं को मापने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बन जाता है। हालाँकि, एक प्रभावी आइटमीकृत रेटिंग पैमाना तैयार करने में विश्वसनीयता, वैधता और उत्तरदाता की समझ सुनिश्चित करने के लिए सावधानीपूर्वक योजना बनाना शामिल है।

1. 📝 मदवार रेटिंग स्केल को समझना

एक मदवार रेटिंग पैमाना उत्तरदाताओं को क्रमबद्ध श्रेणियों या अंकों का एक समूह प्रदान करता है, जिनमें से प्रत्येक तीव्रता, आवृत्ति या मूल्यांकन की एक डिग्री दर्शाता है। उत्तरदाता वह विकल्प चुनते हैं जो उनकी राय या अनुभव को सबसे अच्छी तरह दर्शाता है।

मुख्य विशेषताएं:

क्रमबद्ध प्रतिक्रिया श्रेणियाँ: यह पैमाना एक तार्किक क्रम का अनुसरण करता है, जो आमतौर पर निम्न से उच्च, नकारात्मक से सकारात्मक, या असहमत से सहमत तक होता है।
परस्पर अनन्य विकल्प: भ्रम को रोकने के लिए प्रत्येक प्रतिक्रिया विकल्प अलग-अलग होना चाहिए।
समान अंतराल वरीयता: आदर्श रूप से, आसन्न बिंदुओं के बीच की दूरी को लगभग बराबर माना जाना चाहिए ताकि सार्थक विश्लेषण किया जा सके।

उदाहरण:

किसी सार्वजनिक सेवा के लिए संतुष्टि सर्वेक्षण में 5-बिंदु वाले मदवार पैमाने का उपयोग किया जा सकता है:

रेटिंग	विवरण
5	बहुत संतुष्ट
4	संतुष्ट
3	तटस्थ
2	असंतुष्ट
1	बहुत असंतुष्ट

उत्तरदाता अपनी संतुष्टि के स्तर के अनुरूप संख्या का चयन करते हैं, तथा विश्लेषण के लिए मात्रात्मक डेटा उपलब्ध कराते हैं।

2. ⚙️ एक मदबद्ध रेटिंग स्केल के निर्माण में चरण

एक विश्वसनीय और वैध मदवार रेटिंग स्केल बनाने में कई परस्पर संबंधित चरण शामिल होते हैं:

क) मापने की अवधारणा को परिभाषित करें

मापे जाने वाले दृष्टिकोण, धारणा या व्यवहार को स्पष्ट रूप से पहचानें।
उदाहरण: कर्मचारी संतुष्टि को मापने में कार्य वातावरण, मुआवजा और प्रबंधन सहायता जैसे आयाम शामिल हो सकते हैं।

ख) स्केल पॉइंट्स की संख्या तय करें

सामान्य पैमानों में 5-बिंदु, 7-बिंदु, या 10-बिंदु विकल्प शामिल होते हैं। अधिक अंक बेहतर अंतर करने में मदद करते हैं, लेकिन अत्यधिक विकल्प उत्तरदाताओं को भ्रमित कर सकते हैं।
उदाहरण: 7-बिंदु वाला पैमाना किसी प्रशिक्षण कार्यक्रम के बारे में राय में सूक्ष्म अंतर को पकड़ सकता है, जबकि 5-बिंदु वाला पैमाना सामान्य संतुष्टि स्तरों के लिए पर्याप्त हो सकता है।

c) प्रत्येक बिंदु को स्पष्ट रूप से लेबल करें

वर्णनात्मक लेबल उत्तरदाताओं को पैमाने की सही व्याख्या करने में मदद करते हैं। अस्पष्ट लेबल असंगत प्रतिक्रियाओं को जन्म दे सकते हैं।
उदाहरण: बिंदुओं को केवल “1-5” के रूप में लेबल करने के बजाय, गलतफहमी को कम करने के लिए “पूरी तरह सहमत” या “असहमत” जैसे विवरणों का उपयोग करें।

d) संतुलन और समरूपता सुनिश्चित करें

यदि लागू हो तो तटस्थ मध्य बिंदु के आसपास सकारात्मक और नकारात्मक विकल्पों की समान संख्या शामिल करें।
उदाहरण: पर्यावरण नीतियों के बारे में एक दृष्टिकोण सर्वेक्षण में:
- पूरी तरह असहमत, असहमत, तटस्थ, सहमत, पूरी तरह सहमत

ई) पायलट परीक्षण

भ्रामक बिंदुओं, असंगत व्याख्याओं या पूर्वाग्रहों की पहचान करने के लिए पैमाने को एक छोटे नमूने पर परखें। तदनुसार समायोजन करें।

3. ⚠️ एक मदबद्ध रेटिंग स्केल के निर्माण में समस्याएँ

यद्यपि मदवार रेटिंग पैमाने व्यावहारिक हैं, परन्तु उनके डिजाइन में कई चुनौतियाँ शामिल हैं:

क) शब्दों में अस्पष्टता

अस्पष्ट या जटिल वाक्यांशों के कारण विभिन्न व्याख्याएं हो सकती हैं, जिससे विश्वसनीयता कम हो जाती है।
उदाहरण: "क्या आपको लगता है कि आपका कार्यस्थल पर्याप्त रूप से कुशल है?" जैसा प्रश्न उत्तरदाताओं को भ्रमित कर सकता है। एक स्पष्ट विकल्प: "आप अपने कार्यस्थल के संचालन की दक्षता का मूल्यांकन कैसे करेंगे?"

ख) स्केल बिंदुओं की संख्या

बहुत कम बिंदु सूक्ष्म अंतरों को पकड़ने में असफल हो सकते हैं; बहुत अधिक बिंदु उत्तरदाताओं को परेशान कर सकते हैं।
उदाहरण: 3-बिंदु वाला पैमाना ("संतुष्ट," "तटस्थ," "असंतुष्ट") राय को अति सरल बना सकता है, जबकि 10-बिंदु वाला पैमाना अनिर्णय पैदा कर सकता है।

c) केंद्रीय प्रवृत्ति पूर्वाग्रह

उत्तरदाता चरम विकल्पों से बच सकते हैं, तथा मध्य बिंदु के आसपास एकत्रित हो सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप डेटा में असमानता उत्पन्न हो सकती है।
शमन: ईमानदार प्रतिक्रियाओं को प्रोत्साहित करने के लिए स्पष्ट निर्देश और उदाहरण प्रदान करें।

d) हेलो प्रभाव

किसी विषय के बारे में उत्तरदाताओं की समग्र धारणा कई मदों की रेटिंग को प्रभावित कर सकती है।
उदाहरण: एक प्रतिभागी जो आम तौर पर किसी कंपनी को पसंद करता है, वह सभी पहलुओं को सकारात्मक रूप से रेट कर सकता है, भले ही कुछ असंतोषजनक हों।
न्यूनीकरण: पूर्वाग्रह को कम करने के लिए प्रश्नों को वस्तुनिष्ठ और अलग-अलग ढंग से लिखें।

ई) सांस्कृतिक और प्रासंगिक संवेदनशीलता

लेबल की व्याख्या सांस्कृतिक या भाषाई समूहों में भिन्न हो सकती है।
उदाहरण: “पूरी तरह सहमत” की व्याख्या पदानुक्रमिक बनाम समतावादी संस्कृतियों में अलग-अलग तरीके से की जा सकती है।
शमन: लेबल को अनुकूलित करें या व्याख्यात्मक उदाहरण प्रदान करें।

च) रिवर्स कोडिंग मुद्दे

कभी-कभी प्रतिक्रिया पूर्वाग्रह को नियंत्रित करने के लिए नकारात्मक मदों को रिवर्स-कोड किया जाता है। रिवर्स-कोडेड मदों को गलत समझने से उत्तरदाता भ्रमित हो सकते हैं और डेटा की गुणवत्ता प्रभावित हो सकती है।

छ) प्रतिवादी थकान

कई मदों वाले लंबे प्रश्नावली से ध्यान कम हो सकता है, जिसके परिणामस्वरूप लापरवाह प्रतिक्रियाएं हो सकती हैं।
निवारण: प्रति अनुभाग मदों की संख्या सीमित करें और सर्वेक्षणों को छोटे मॉड्यूल में विभाजित करने पर विचार करें।

4. 💡 प्रभावी मदबद्ध रेटिंग स्केल के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

प्रश्नों को सरल एवं केन्द्रित रखें: भ्रम से बचने के लिए प्रत्येक प्रश्न में एक विचार रखें।
संतुलित और वर्णनात्मक विकल्प प्रदान करें: जहां उपयुक्त हो, तटस्थ बिंदु शामिल करें।
पायलट परीक्षण का उपयोग करें: अस्पष्ट वस्तुओं, पूर्वाग्रह या तकनीकी मुद्दों की पहचान करें।
एकरूपता सुनिश्चित करें: तुलना के लिए पूरे प्रश्नावली में एक ही पैमाने का प्रारूप बनाए रखें।
दृश्य सहायता पर विचार करें: ग्राफिकल स्केल (जैसे, सितारे, स्माइली) का उपयोग करने से जुड़ाव बढ़ सकता है, विशेष रूप से कम साक्षरता वाले संदर्भों में।

निष्कर्ष

एक मदवार रेटिंग पैमाना दृष्टिकोण, राय और संतुष्टि को मापने के लिए एक बहुमुखी और प्रभावी उपकरण है। इसके संरचित प्रतिक्रिया विकल्प सरल डेटा विश्लेषण की अनुमति देते हैं और साथ ही उत्तरदाताओं को सूक्ष्म दृष्टिकोण व्यक्त करने में सक्षम बनाते हैं। हालाँकि, एक विश्वसनीय और मान्य पैमाना बनाने के लिए शब्दों, अंकों की संख्या, लेबलिंग, संतुलन और सांस्कृतिक संवेदनशीलता पर सावधानीपूर्वक ध्यान देने की आवश्यकता होती है। शोधकर्ताओं को केंद्रीय प्रवृत्ति पूर्वाग्रह, प्रभामंडल प्रभाव और उत्तरदाता थकान जैसे मुद्दों पर भी ध्यान देना चाहिए। व्यवस्थित डिज़ाइन सिद्धांतों का पालन करके और पायलट परीक्षण करके, मदवार रेटिंग पैमाने सटीक, सार्थक और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं, जो वैज्ञानिक जांच और साक्ष्य-आधारित निर्णय लेने में महत्वपूर्ण योगदान देते हैं।

प्रश्न:-5(क)

इनमें अंतर करें:

क) खुले और बंद प्रश्न

ख) अनुसूचियां और प्रश्नावली

ग) संरचित बनाम असंरचित प्रश्नावली

d) द्विभाजी प्रश्न बनाम बहुविकल्पीय प्रश्न

उत्तर:

क) खुले अंत वाले बनाम बंद अंत वाले प्रश्न

खुले-अंत वाले प्रश्न उत्तरदाताओं को अपने शब्दों में उत्तर देने की अनुमति देने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जो समृद्ध, गुणात्मक डेटा प्रदान करते हैं। ये प्रश्न विस्तार, राय और विस्तृत अंतर्दृष्टि को प्रोत्साहित करते हैं। ये प्रश्न विशेष रूप से तब उपयोगी होते हैं जब दृष्टिकोण, प्रेरणा या व्यवहार का पता लगाया जाता है जहाँ पूर्वनिर्धारित प्रतिक्रियाएँ समझ को सीमित कर सकती हैं।
उदाहरण: "ऑनलाइन शिक्षण प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करने में आपको किन चुनौतियों का सामना करना पड़ता है?"

लाभ: गहराई और बारीकियों को पकड़ता है, रचनात्मकता को प्रोत्साहित करता है, और अप्रत्याशित जानकारी को उजागर करता है।
सीमाएं: विश्लेषण करने में समय लगता है, प्रतिक्रियाएं असंगत हो सकती हैं, तथा कुछ उत्तरदाता अपूर्ण उत्तर दे सकते हैं।

दूसरी ओर, बंद-अंत वाले प्रश्न , उत्तरों को पूर्वनिर्धारित विकल्पों तक सीमित रखते हैं, जिससे मात्रात्मक विश्लेषण आसान हो जाता है। ये बड़े नमूनों के लिए कारगर होते हैं और सांख्यिकीय रूप से तुलना करना आसान होता है।
उदाहरण: "आप ऑनलाइन शिक्षण प्लेटफ़ॉर्म का कितनी बार उपयोग करते हैं?"

दैनिक
साप्ताहिक
महीने के
कभी-कभार
कभी नहीं
लाभ: उत्तर देने में शीघ्रता, कोड करने और विश्लेषण करने में आसानी, अस्पष्टता कम करना।
सीमाएं: उत्तरदाताओं के दृष्टिकोण को सीमित कर सकती हैं, संभावित रूप से सूक्ष्म जानकारी को खो सकती हैं, तथा उत्तरदाताओं को ऐसे विकल्पों के लिए बाध्य कर सकती हैं जो उनके विचारों को पूरी तरह से प्रतिबिंबित नहीं करते हैं।

सारांश: खुले-अंत वाले प्रश्न गुणात्मक अंतर्दृष्टि को प्राथमिकता देते हैं, जबकि बंद-अंत वाले प्रश्न मापने योग्य, तुलनीय डेटा पर केंद्रित होते हैं। एक संतुलित शोध डिज़ाइन अक्सर गहराई और संरचना को संयोजित करने के लिए दोनों प्रकारों का उपयोग करता है।

ख) अनुसूचियाँ बनाम प्रश्नावली

प्रश्नावली लिखित उपकरण होते हैं जो उत्तरदाताओं को सीधे दिए जाते हैं, और वे बिना किसी शोधकर्ता की उपस्थिति के उन्हें पूरा करते हैं। ये लागत-प्रभावी, मानकीकृत और बड़ी आबादी के लिए उपयुक्त होते हैं।
उदाहरण: रेटिंग स्केल के साथ ग्राहक संतुष्टि पर एक मेल द्वारा भेजा गया सर्वेक्षण।

लाभ: व्यापक दर्शकों तक पहुंच सकते हैं, गुमनामी सुनिश्चित करते हैं, और साक्षात्कारकर्ता पूर्वाग्रह को कम करते हैं।
सीमाएँ: कम प्रतिक्रिया दर, प्रश्नों की गलतफहमी, तथा संदेहों को स्पष्ट करने में असमर्थता।

इसके विपरीत, अनुसूचियाँ एक साक्षात्कारकर्ता द्वारा संचालित की जाती हैं जो उत्तरों को रिकॉर्ड करता है। ये निरक्षर आबादी या ऐसे जटिल विषयों के लिए उपयुक्त हैं जिनके लिए स्पष्टीकरण की आवश्यकता होती है।
उदाहरण: घरेलू आय और व्यय के बारे में आमने-सामने के साक्षात्कार।

लाभ: संदेहों का स्पष्टीकरण, उच्च प्रतिक्रिया दर, अधिक सटीक डेटा संग्रह।
सीमाएँ: संसाधन-गहन, साक्षात्कारकर्ता पूर्वाग्रह, और सीमित भौगोलिक पहुँच।

सारांश: प्रश्नावली स्व-प्रशासन पर ज़ोर देती है, कार्यक्रम साक्षात्कारकर्ता की सुविधा पर निर्भर करते हैं। चुनाव साक्षरता, जटिलता और संसाधनों पर निर्भर करता है।

ग) संरचित बनाम असंरचित प्रश्नावली

संरचित प्रश्नावली में निश्चित प्रश्न और पूर्वनिर्धारित उत्तर विकल्प होते हैं। ये एकरूपता सुनिश्चित करते हैं और मात्रात्मक विश्लेषण को संभव बनाते हैं।
उदाहरण: लिकर्ट स्केल के साथ ग्राहक संतुष्टि सर्वेक्षण।

लाभ: विश्लेषण, मानकीकरण और तुलना में आसानी।
सीमाएँ: गहराई और लचीलेपन को सीमित कर सकती हैं।

असंरचित प्रश्नावली खुले-अंत वाले उत्तरों की अनुमति देती हैं, जो विचारों और व्यवहारों के बारे में गुणात्मक अंतर्दृष्टि प्रदान करती हैं।
उदाहरण: "हमारी स्वास्थ्य सेवाओं के साथ अपने अनुभव का वर्णन करें।"

लाभ: समृद्ध, सूक्ष्म डेटा कैप्चर करता है।
सीमाएँ: विश्लेषण करना कठिन, समय लेने वाला, तथा प्रतिक्रियाएँ व्यापक रूप से भिन्न हो सकती हैं।

सारांश: संरचित प्रश्नावली में मात्रात्मक डेटा को प्राथमिकता दी जाती है; असंरचित प्रश्नावली में गहन और अन्वेषणात्मक अंतर्दृष्टि को प्राथमिकता दी जाती है।

d) द्विभाजी प्रश्न बनाम बहुविकल्पीय प्रश्न

द्विभाजक प्रश्न दो विकल्प प्रदान करते हैं, आमतौर पर "हाँ/नहीं" या "सही/गलत"। ये सरल, स्पष्ट और द्विआधारी निर्णयों के लिए उपयुक्त होते हैं।
उदाहरण: "क्या आपके पास स्मार्टफ़ोन है?" - हाँ/नहीं

लाभ: उत्तर देना और विश्लेषण करना आसान है, अस्पष्टता समाप्त होती है।
सीमाएँ: अत्यधिक सरल, सूक्ष्म विचारों को व्यक्त नहीं कर सकता।

बहुविकल्पीय प्रश्न कई विकल्प प्रदान करते हैं, जिससे उत्तरदाताओं को एक या अधिक विकल्प चुनने का अवसर मिलता है।
उदाहरण: "आप कौन से सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म का सबसे ज़्यादा इस्तेमाल करते हैं?"

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ट्विटर
Linkedin
टिकटॉक
लाभ: अधिक लचीलापन, विविध प्रतिक्रियाओं को ग्रहण करना, विविध प्राथमिकताओं के लिए उपयुक्त।
सीमाएं: यदि विकल्प बहुत अधिक हों या एक-दूसरे से ओवरलैप हो रहे हों तो उत्तरदाताओं को भ्रम हो सकता है।

सारांश: द्विभाजी प्रश्न स्पष्ट, द्विआधारी निर्णयों के लिए उपयुक्त होते हैं, जबकि बहुविकल्पीय प्रश्न कई संभावनाओं को समायोजित करते हैं, तथा अधिक समृद्ध मात्रात्मक डेटा प्रदान करते हैं।

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