वेधशाला या प्रायोगिक विधि

अवलोकन की क्षमता पर आधारित है इंसान की धारणा और निर्णय. एक साधारण अवलोकन है, जो रोजमर्रा की जिंदगी में जानकारी का एक महत्वपूर्ण स्रोत है, और एक वैज्ञानिक अवलोकन है, जो एक शोध प्रश्न का उत्तर देने के लिए उद्देश्य, वैध और विश्वसनीय ज्ञान प्रदान करता है।.

अवलोकन विधि की विश्वसनीयता डेटा के गुणवत्ता नियंत्रण को संदर्भित करता है जो हमें सूचित करता है कि क्या एक ही प्रेक्षक में एक ही प्रेक्षक द्वारा किए गए निर्णयों में संयोग है लेकिन दो अलग-अलग समयों में या दो अलग-अलग पर्यवेक्षकों द्वारा जो स्वतंत्र रूप से एक ही स्थिति का सामना कर रहे हैं। अवलोकन.

1. अवलोकन पद्धति का वर्गीकरण
2. अनुसंधान योजना
3. माप और माप तराजू की विधि
4. विश्वसनीयता और वैधता
5. डिजाइन और डेटा विश्लेषण
6. अवलोकन का मीट्रिक

अवलोकन पद्धति का वर्गीकरण

वैज्ञानिक अवलोकन वास्तविकता को कैप्चर करने का एक तरीका है जिसे कठोरता और व्यवस्थित रूप से लागू किया जा सकता है, और यह अंततः वैज्ञानिक अध्ययन में प्रासंगिक जानकारी एकत्र करना संभव बनाता है. अवलोकन का योगदान वैज्ञानिक अनुसंधान की पद्धति है दोहरा:

• एक डेटा संग्रह तकनीक के रूप में: यह किसी भी प्रकार के अनुसंधान डिजाइन में शामिल हो सकता है। उदाहरण के लिए, यह किसी भी डिजाइन के आरवी को मापने का तरीका हो सकता है.
• एक अवलोकन विधि के रूप में: यह अध्ययन की घटना में शोधकर्ता के गैर-निक्षेपण और कार्यों या मूल्यांकन उपकरणों के माध्यम से विषयों की प्रतिक्रियाओं की गैर-प्रतिबंध द्वारा विशेषता है।.
• अवलोकन पद्धति को वैज्ञानिक पद्धति के एक प्रकार के रूप में परिभाषित किया गया है, जो कि सहज रूप से उत्पन्न होने वाले व्यवहार की व्यवस्थित और उद्देश्य रिकॉर्डिंग के माध्यम से, परिकल्पनाओं के परीक्षण की अनुमति देता है, इसके परिणामों की प्रतिकृति और एक क्षेत्र में वैध परिणाम प्रदान करके सैद्धांतिक विकास में योगदान देता है। विशिष्ट ज्ञान.
• एक वैज्ञानिक जांच में अवलोकन का उपयोग अवलोकन की संरचना और पर्यवेक्षक की भागीदारी की डिग्री के साथ करना है.

अवलोकन की संरचना की डिग्री

प्राकृतिक अवलोकन: जब विषयों का व्यवहार उनके वातावरण या आदतन संदर्भ में और शोधकर्ता की ओर से किसी भी प्रकार के संशोधन के बिना एक प्राकृतिक तरीके से मनाया जाता है। अर्ध-संरचित अवलोकन: जब शोधकर्ता अवलोकन की स्थिति में कुछ प्रकार के संशोधन का परिचय देता है, ताकि ब्याज या निरंतर तत्वों के व्यवहार की अभिव्यक्ति की गारंटी हो सके जो बाद की तुलना के लिए अनुमति देते हैं। संरचित अवलोकन: जब शोधकर्ता व्यवस्थित रूप से हस्तक्षेप करता है या अवलोकन स्थिति में पर्याप्त बदलाव करता है। निरीक्षण करने का व्यवहार अब अनायास उत्पन्न नहीं होता है, लेकिन शोधकर्ता के हस्तक्षेप का एक प्रभाव हो सकता है.

पर्यवेक्षक की भागीदारी की डिग्री

गैर-प्रतिभागी या बाहरी अवलोकन: इसकी विशेषता है क्योंकि पर्यवेक्षक उस स्थिति में एकीकृत नहीं होता है जिसे देखा जा रहा है। प्रतिभागी अवलोकन: पर्यवेक्षक अवलोकन की स्थिति का एक हिस्सा है, जब देखी जाने वाली गतिविधियों में भाग लेते हैं। रिश्तेदारों द्वारा पर्यवेक्षक या अवलोकन के रूप में प्रतिभागी: समूह का एक प्राकृतिक सदस्य या अध्ययन के तहत स्थिति वह है जो पर्यवेक्षक के कार्यों को करता है। आत्म-अवलोकन: यह अध्ययन के अधीन विषय है जो उनके व्यवहार को रिकॉर्ड करता है.

अनुसंधान योजना

किसी भी जांच के साथ सामान्य पहलू: समस्या की पहचान और परिकल्पना का गठन। डिजाइन (प्रक्रिया के निर्णय)। डेटा प्राप्त करना: पंजीकरण और कोडिंग। डेटा की गुणवत्ता का नियंत्रण: वैधता और विश्वसनीयता। डेटा विश्लेषण और परिणामों की व्याख्या.

अवलोकन पद्धति की विशेष प्रक्रियाएं:

• क्या निरीक्षण करें: यह श्रेणी प्रणाली की पसंद, अनुकूलन या निर्माण के माध्यम से हल किया जाता है (निर्धारित करता है, इसकी आंतरिक संरचना के माध्यम से और इसकी श्रेणियों की परिभाषा में, व्यवहार जो अध्ययन समस्या के लिए प्रासंगिक हैं और इसलिए इसे पंजीकृत होना चाहिए प्रेक्षक).
• कौन, कब, कहां और कितना निरीक्षण करे: एक नमूना प्रक्रिया द्वारा हल किए गए निर्णय। इस रणनीति में नमूने की प्रासंगिकता और प्रतिनिधित्व की गारंटी देना आवश्यक है। ऐसा करने के लिए, निम्नलिखित योजना बनाई गई है: अवलोकन सत्रों की संख्या, सत्रों की शुरुआत और अंत मानदंड, जब, जहां यह देखा जाएगा (अंतरंग नमूना) और प्रत्येक सत्र में देखे गए विषय कौन होंगे (इंट्रासेशनल नमूनाकरण).
• कैसे करें निरीक्षण: सूचना के स्रोत (घटना और / या अवधि और / या उपस्थिति के आदेश) के रूप में व्यवहार किए जाने वाले व्यवहार के डेटा और गुणों के पंजीकरण के रूप में.

माप और मापक वेधशाला विधि

शोधकर्ता अध्ययन के तहत व्यक्ति या समूह के व्यवहार का एक नमूना देखता है और रिकॉर्ड करता है जिसे उसी की विशेषताओं और वास्तविक गतिशीलता को प्रतिबिंबित करना चाहिए। यही है, नमूना प्रतिनिधि होना चाहिए। नमूने की प्रतिनिधित्वशीलता मौलिक रूप से इस पर निर्भर करेगी: नमूना लेने के नियम जांच के लिए चुना या तय किया गया। पंजीकरण नियम विशिष्ट। दो अवधारणाओं का स्पष्टिकरण:

• अवलोकन सत्र: समय की निरंतर अवधि जिसके दौरान पर्यवेक्षक व्यवस्थित रूप से अध्ययन के तहत व्यवहार रिकॉर्ड करता है.
• अवलोकन अवधि: समय की कुल अवधि जिसमें अध्ययन के उद्देश्यों के आधार पर विषय के व्यवहार को रिकॉर्ड करना समझ में आता है.

सैंपलिंग के नियम

एक बार समस्या को परिभाषित करने के बाद, हम अध्ययन के नमूने का चयन करने के लिए आगे बढ़ते हैं, जो कि जनसंख्या का प्रतिनिधि होना चाहिए। इंट्रासेक्शनल सैंपलिंग रूल्स (प्रत्येक अवलोकन सत्र के दौरान कौन से विषय देखे जाने चाहिए और कब चुनें): फोकल सब्जेक्ट सैंपलिंग: यह नियम बताता है कि एक एकल विषय (या नमूना इकाई) पर्यवेक्षक के निरंतर ध्यान का ध्यान केंद्रित करता है.

व्यापक या बहुक्रियात्मक नमूना: पर्यवेक्षक प्रत्येक व्यक्ति पर बहुत कम समय में ध्यान केंद्रित करता है, एक विषय से दूसरे में, एक स्थापित क्रम में और सत्र में कई बार दोहराया जाता है। संयुक्त नमूनाकरण (फोकल विषय और स्वीप): पर्यवेक्षक एकल फोकल व्यक्ति पर ध्यान केंद्रित करता है, और हर निश्चित समय में सभी समूह के सदस्यों के लिए एक पूर्ण स्वीप करता है और फिर अपने फोकल विषय पर लौटता है। अंतर्वैयक्तिक नमूनाकरण नियम (अवलोकन सत्रों के प्रारंभ और अंत के लिए मानदंड स्थापित करें): निश्चित चयन: एक निश्चित और सीमित मानदंड लागू किया जाता है.

सरल यादृच्छिक नमूना: मानदंड यादृच्छिक रूप से चुने गए हैं। स्तरीकृत यादृच्छिक नमूनाकरण: उपलब्ध स्ट्रेटा या समूहों में से प्रत्येक से मानदंडों का यादृच्छिक चयन। व्यवस्थित यादृच्छिक नमूनाकरण: पहले सत्र की शुरुआत का क्षण यादृच्छिक रूप से चुना जाता है और, इसमें से, सत्र की अवधि और / या उनके बीच की दूरी को ध्यान में रखते हुए, निम्नलिखित आरंभ करने के लिए एक व्यवस्थित नियम लागू किया जाता है।.

पंजीकरण नियम

अवलोकन रिकॉर्ड में उन एनोटेशन होते हैं जो देखे गए व्यवहार से बने होते हैं। अक्सर ये एनोटेशन कोड के माध्यम से किए जाते हैं जो सिस्टम की प्रत्येक श्रेणी (कोडिंग) का प्रतिनिधित्व करते हैं। पंजीकरण (आरएटी) द्वारा सक्रिय किया गया पंजीकरण: पंजीकरण नियम जो प्रासंगिक व्यवहारों (घटनाओं का पंजीकरण) और उनकी अवधि (राज्यों के पंजीकरण) की जानकारी के साथ सभी घटनाओं के एनोटेशन को निर्धारित करता है।.

इसका नाम इसलिए रखा गया है क्योंकि यह दर्शाता है कि एक नए पंजीकरण आंदोलन को करने के लिए पर्यवेक्षक की "सक्रियता" प्रत्येक विषय या देखे गए विषय के व्यवहार में परिवर्तन के साथ होती है।.

पंजीकरण समय इकाइयों (RAUT) द्वारा सक्रिय: पंजीकरण नियम जो पर्यवेक्षक पर समय की अवधि के लिए निर्धारित पंजीकरण पैटर्न को लागू करता है। विशिष्ट टेम्पोरल मोमेंट्स जिसमें कि श्रेणियों के माध्यम से रिकॉर्ड किया जाता है, क्या हो रहा है (समयनिष्ठ या त्वरित नमूना) की पहचान की जाती है, या सत्र को लगातार छोटी अवधि में विभाजित किया जाता है और श्रेणियों को प्रत्येक के अंत में दर्ज किया जाता है। (अंतराल नमूनाकरण) के दौरान हुए व्यवहार का.

विश्वसनीयता और वैधता

सर्वसम्मति से विश्वसनीयता दो या दो से अधिक पर्यवेक्षकों के रिकॉर्ड का प्रगतिशील समायोजन है (अक्सर उनमें से एक शोधकर्ता है) जो संयुक्त कार्य द्वारा किया जाता है और कुछ अवलोकन सत्रों में श्रेणी प्रणाली के आवेदन में बातचीत की जाती है । यह आमतौर पर पर्यवेक्षक की तैयारी प्रक्रिया का हिस्सा है और श्रेणी प्रणाली का परीक्षण और डीबग भी करता है.

अवलोकन में त्रुटि के स्रोत और नियंत्रण के रूप

अध्ययन के विषय को त्रुटि के स्रोत के रूप में: प्रतिक्रियात्मक प्रतिक्रिया को उन परिवर्तनों को कहा जाता है, जो स्वेच्छा से या अनजाने में, महसूस किए गए साधारण तथ्य द्वारा विषयों में होते हैं। वे कारक हैं जो प्रतिक्रियाशीलता को प्रभावित करते हैं: पर्यवेक्षक की दृश्यता और पर्यवेक्षक के कुछ गुण.

त्रुटि के स्रोत के रूप में प्रेक्षक। पर्यवेक्षक श्रेणी तत्वों के अनुप्रयोग द्वारा अध्ययन डेटा में त्रुटि का एक स्रोत हो सकता है, कुछ तत्वों की ओर ध्यान न देने के कारण रजिस्ट्री में उनकी अपर्याप्त व्याख्या या उनकी त्रुटियों के कारण। आइए देखते हैं इनमें से कुछ त्रुटियां:

• प्रेक्षक का बहाव: उनका अपना अनुभव उन्हें श्रेणियों की मूल परिभाषाओं की व्याख्या और व्यक्तिगत अनुकूलन विकसित करने के लिए प्रेरित कर सकता है, डेटा रिकॉर्ड में उनसे व्यवस्थित रूप से विचलित कर सकता है.
• प्रेक्षक अपेक्षाएं: या अध्ययन की जाने वाली स्थिति में जो होना चाहिए या दिखाई देना चाहिए, उसे दर्ज किए जाने वाले व्यवहारों में बदल देना चाहिए। एक नियंत्रण रणनीति अंधा प्रक्रिया है (पर्यवेक्षक अध्ययन के उद्देश्य और परिकल्पना को नहीं जानता है).

श्रेणियों और कोड की प्रणाली

श्रेणियों की परिभाषा की समस्याएं, सिस्टम के अत्यधिक आयाम या जटिलता या मनमाने कोड के आवेदन, श्रेणियों के अर्थ से बहुत दूर, त्रुटियों के स्रोत भी हैं।.

अनुबंध सूचकांकों

समझौते का प्रतिशत: व्यक्त करता है, प्रतिशत के संदर्भ में, दो पर्यवेक्षकों के रिकॉर्ड की तुलना और व्यवहार की पंजीकृत घटनाओं की गिनती जिसमें वे संयोग करते हैं (समझौतों की संख्या), दर्ज की गई घटनाओं के कुल से विभाजित किया जाना समझौते + असहमति की संख्या).

(पी = (समझौतों की संख्या) / (समझौतों की संख्या + असहमति की संख्या) x 100)

कप्पा इंडेक्स (कोहेन, 1960): संयोग के कारण समझौतों को घटाकर वास्तविक समझौतों और सही समझौतों के बीच के अनुपात को व्यक्त करता है। (के = पो - पे) / (१ - पे) x १००)

डिजाइन और डेटा विश्लेषण

आंकड़ों के विश्लेषण के लिए लागू सांख्यिकीय तकनीकें, योजनाबद्ध अध्ययन के प्रकार के आधार पर अलग-अलग होंगी और अंततः, अनुसंधान के विशिष्ट उद्देश्य अध्ययन की संरचना और इसके साथ सुसंगत प्रक्रियात्मक निर्णय निर्धारित करते हैं। आइए देखें डेटा विश्लेषण की विभिन्न संभावनाएँ:

• विश्लेषण के उद्देश्यों के अनुसार: अन्वेषक विश्लेषण: विशिष्ट संबंधों का विश्लेषण, जो संबंध या महत्वपूर्ण संबंध खोजने के लिए है.
• पुष्टिकारक विश्लेषण: परिकल्पना या भविष्यवाणियों की जाँच और परीक्षण.
• समय चर के समावेश के अनुसार: तुल्यकालिक विश्लेषण: जब वे वर्णन करते हैं और एक साथ किए गए उपायों से संबंधित होते हैं.
• समकालिक विश्लेषण: जब वे एक साथ किए गए उपायों का वर्णन और संबंध रखते हैं.
• तुल्यकालिक विश्लेषण: जब वे वर्णन करते हैं और एक साथ किए गए उपायों से संबंधित होते हैं.
• मैक्रो-विश्लेषण: जब रिश्तों का वर्णन और अध्ययन वैश्विक उपायों के माध्यम से किया जाता है.
• डिजाइन या ट्रांसवर्सल विश्लेषण: यदि वे एक ही समय में (समकालिक विश्लेषण) किए जाते हैं.
• डिजाइन या अनुदैर्ध्य विश्लेषण: यदि वे अलग-अलग समय पर किए जाते हैं (डायक्रिक विश्लेषण).
• microanalysis: व्यवहार की इकाइयों के बीच संबंधों का अध्ययन करते समय, एक श्रृंखला में लिंक के रूप में, समय के साथ एक क्रमबद्ध तरीके से व्यक्ति या समूह के व्यवहार को प्रतिबिंबित करते हैं।.
• अनुक्रमिक विश्लेषण: व्यवहार श्रेणियों की घटनाओं में अस्थायी आकस्मिक संबंधों के अस्तित्व का पता लगाने की अनुमति देता है, और व्यवहार की गतिशीलता में व्यवस्थित पैटर्न के अस्तित्व की खोज करता है.
• तुल्यकालिक या सह-घटनाओं का विश्लेषण: इस संभावना को जानना दिलचस्प है कि कुछ व्यवहार उसी समय होते हैं जैसे अन्य.

अवलोकन का मीट्रिक

आवृत्ति: एक अवलोकन सत्र में एक निश्चित श्रेणी में होने वाली संख्या की गणना करके प्राप्त की जाएगी। यह एक असतत मात्रात्मक चर है (यह मध्यवर्ती मानों को स्वीकार नहीं करता है) जिसे अनुपात पैमाने में मापा जाता है (इसके मूल में पूर्ण शून्य है).

यह द्वितीयक उपायों के रूप में है:

• श्रेणी की दर: यह कुल अवलोकन समय (सत्र या सत्र का योग) द्वारा इसकी आवृत्ति को विभाजित करके प्राप्त किया जाता है और इसे व्यवहार की श्रेणी के लौकिक घनत्व के माप के रूप में माना जा सकता है.
• सापेक्ष आवृत्ति या सापेक्ष अनुपात: उस अवलोकन अवधि (सिस्टम की सभी श्रेणियों की आवृत्ति का योग) में दर्ज की गई घटनाओं के कुल द्वारा श्रेणी की आवृत्ति को विभाजित करने का परिणाम है, और यह अधिक से अधिक जानने का एक तरीका है या कुछ शर्तों के तहत व्यवहार श्रेणियों का कम प्रसार (जो अवलोकन सत्रों का विश्लेषण किया गया है).

अवधि:

• अवलोकन अवधि के दौरान श्रेणी की सभी घटनाओं पर कब्जा करने वाली कुल समय इकाइयों को इंगित करता है। यह एक निरंतर मात्रात्मक चर है (यह मध्यवर्ती मानों को मानता है) जो अनुपात के पैमाने में मापा जाता है (इसके मूल में पूर्ण शून्य है).

यह द्वितीयक उपायों के रूप में है:

• औसत अवधि: इसकी गणना इसकी आवृत्ति द्वारा इसकी अवधि को विभाजित करके की जाती है.
• सापेक्ष अवधि या व्यापकता: कुल अवलोकन समय द्वारा श्रेणी की अवधि को विभाजित करके गणना की जाती है.
• संक्रमण आवृत्ति: व्यवहार की एक निश्चित श्रेणी के दौरान एक ही अवलोकन सत्र के दौरान किसी अन्य की संख्या.
• इसका एक द्वितीयक उपाय है: सापेक्ष संक्रमण आवृत्ति: इस संभावना का अनुमान कि एक निश्चित श्रेणी उत्पन्न होगी, एक और उत्पादन होने के बाद.

यह पूर्ववर्ती व्यवहार की श्रेणी की आवृत्ति द्वारा अध्ययन के तहत श्रेणियों की जोड़ी के संक्रमण की आवृत्ति को विभाजित करके प्राप्त किया जाता है। तीव्रता: उस डिग्री की रिपोर्ट करता है जिसमें किसी विषय में एक निश्चित व्यवहार मौजूद होता है। आपको अलग-अलग डिग्री स्थापित करनी होगी या आपके पास एक व्यक्तिपरक मूल्यांकन घटक हो सकता है जो पूर्वाग्रह के जोखिमों को बढ़ाता है.

यह आलेख विशुद्ध रूप से जानकारीपूर्ण है, ऑनलाइन मनोविज्ञान में हमारे पास निदान करने या उपचार की सिफारिश करने के लिए संकाय नहीं है। हम आपको विशेष रूप से अपने मामले का इलाज करने के लिए एक मनोवैज्ञानिक के पास जाने के लिए आमंत्रित करते हैं.

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