- डा. मनप्रसाद वाग्ले / थेसिस लेख्ने तरिका थाहा नहुँदा विद्यार्थीहरु अन्यौलमा हुन्छन् । नियमित कक्षा लिएका हुदैंनन् । कसरी गर्ने भन्ने विद्यार्थीलाई जानकारी नहुँदा बर्षौदेखि अधुरै हुन्छ । विद्यार्थीको समस्या बुझेर शिक्षाविद् डा. मनप्रसाद वाग्लेले फेसबुक मार्फत थेसिस लेख्ने तरिका यसरी उल्लेख गरेका छन् । यस अघिका सम्पूर्ण भाग सहित यसपटक २० / २१ औं भाग :
Lesson 20: Types of quantitative research
गएका पांच पाठमा हामीले गुणात्मक अनुसन्धानका प्रकारहरु बारे सामान्य परिचय गर्यौं/ अबका केही पाठहरुमा हामी त्यसै गरी संख्यात्मक अनुसन्धानका प्रकारहरुको परिचय पाउनेछौं / हुनत संख्यात्मक अनुसन्धानका धेरै प्रकार भेट्न सकिन्छन् जस्तो Survey, correlational, causal comparative, experimental, ex-post facto, historical, content analysis आदि/ जसमध्ये Survey धेरैजसो संख्यात्मक अनुसन्धानकर्ताले प्रयोग गर्ने बिधि भित्र पर्दछ/
मोटामोटी रुपमा संख्यात्मक अनुसन्धानलाई ३ खण्डमा बाँडिएको पाईन्छ Survey, experimental र content analysis/ किनभने experimental अनुसन्धानले कुनै घटना वा परिदृश्यको कारण पत्ता लगाउने उद्देस्य राखेको हुन्छ (cause-effect relationship, causal comparative)/ त्यस्तै content analysis मा उपलब्ध secondary data को आधारमा अनुसन्धान गरिन्छ/ बाँकी अरु प्रकारका संख्यात्मक अनुसन्धानमा प्राय: Surveyको उपयोग गरिएको हुन्छ/
Survey
सामाजिक बिज्ञानमा अतिनै लोकप्रिय मानिएको बिधि Survey हो/ संख्यात्मक अनुसन्धानको मुटु मानिने यो बिधि अझै पनि संसारका बिभिन्न मुलुकमा उत्तिकै उपयोगमा छ/ अरु अनुसन्धान जस्तै यो अनुसन्धानमा पनि अनुसन्धानको निश्चित उद्देस्य वा अनुसन्धानात्मक प्रश्नलाइ नै मूल आधार बनाइएको हुन्छ / Survey को मूल उद्देश्य भनेको sample बाट population मा findings लाई सामान्यीकरण गर्नु हो/ उदाहरणको लागि यदि तपाइंको अनुसन्धान बिषय "Entrepreneurial orientation and School Performance: a Survey of Private Higher Secondary School Principals in Nepal" भन्ने छ भने तपाइंको population नेपालका सबै निजि उच्च माध्यमिक बिद्यालय भए/
यी सबैलाई प्रतिनिधित्व हुने गरी तपाईं sample छनौट गर्नु हुन्छ/ अनि त्यो sample को अध्ययन बाट आएको निचोड सबै निजि उच्च माध्यमिक बिद्यालयहरुमा लागु हुन्छ भनी दावा गर्नुहुन्छ/ त्यसैले Survey अनुसन्धान गर्ने मान्छेहरुले सबभन्दा पहिला एउटा निश्चित populationछान्नु पर्दछ/ त्यो population लाइ प्रतिनिधित्व गर्ने sample छनौट गर्दा बैज्ञानिक बिधि प्रयोग गर्नु पर्ने हुन्छ (Random sampling Techniques)/ कति संख्या भए प्रतिनिधिमुलक संख्या हुन्छ भनेर हचुवाको भरमा भन्न सकिंदैन, यसका लागि तपाईं sample निर्धारण गर्ने उपलब्ध सूत्र प्रयोग गर्नु हुन्छ/
यसरी संख्या निर्धारण भैसकेपछि तपाईं त्यो संख्या कुन कुन हुन् त भनेर निर्क्यौल गर्न तर्फ लाग्नु हुन्छ/ जस्तो माथिको उदाहरण मा ३५० उच्च माबि तपाइंको sample हो भने त्यो संख्या पुर्याउन के गर्ने भन्ने सवाल अहम हुन आउँछ/ तपाईं आफू खुसी जुन उच्च माविमा पनि पसेर तथ्यांक संकलन गर्न सक्नु हुन्न किनभने Survey अनुसन्धान ले random selection मार्फत प्रतिनिधिमूलक sample को परिकल्पना गरेको हुन्छ/ यसको लागि तपाइले सबै निजि उच्च माबि हरुको एउटा सूची बनाउनु हुन्छ अनि त्यसलाई coding गर्नु हुन्छ/ त्यसपछि random table प्रयोग गरेर ३५० वटा छान्नु हुन्छ/ यो simple random sampling भयो / (बाँकी lesson 21 मा)
Lesson 21: Survey Continued...from lesson 20
यदि तपाईंको अनुसन्धान उद्देश्य वा अनुसन्धानात्मक प्रश्न वा hypothesis ले वर्गीकृत रूपमा उच्च माविको सूचना माग गर्दछ भने तपाईं पहिला निजि उच्च माबि का प्रिन्सिपलहरुलाई वर्गीकृत (Stratify) गर्नुहुन्छ/ यस्तो बर्गिकरण तपाइंको आवश्यकता अनुरुप पुरुष/महिला, उमेर, अनुभव, तालिम, योग्यता, उपलब्धि जस्ता stratification हुन सक्छ/ तर याद गर्नु पर्ने कुरा के हो भने stratificationमा गैसकेपछि सबै stratificationको समानुपातिक प्रतिनिधित्व हुनै पर्दछ/ जसलाई stratified proportionate random sampling भनिन्छ/ जस्तो निजि उच्च माविमा ७० प्रतिशत पुरुष र ३० प्रतिशत महिला principal छन् भने तपाइंको sample पनि त्यही अनुपातमा हुनु जरुरी छ/ यसरी sample छानि सकेपछि तपाईं आफ्नो tool लिएर field जाने तरखरमा लाग्नु हुन्छ/
survey प्रयोग गरिने tool भनेको questionnaire नै हो/ questionnaire तयार पार्दा closed type अर्थात् चिनो लगाउने खालका प्रश्न समावेश गरिन्छन/ कसैले questionnaire मा बहुबैकल्पिक प्रश्न समावेश गर्छन भने कसैले Likert type scale/ स्केल प्रयोग गर्दा पहिलानै एउटा कुरामा गम्भीर ध्यान दिनु पर्ने हुन्छ/ यदि तपाइंको Likert type scale बाट तपाइंले parametric test प्रयोग गरी विश्लेषण गर्ने लक्ष लिनु भएको छ भने तपाइंको स्केल interval scale हुनु जरुरी छ किनभने ordinal scale मा non-parametric test मात्र प्रयोग गर्न सकिन्छ/
त्यसैले आफ्नो अनुसन्धान प्रश्न वा hypothesis हेरेर कुन स्केलको Likert type scale बनाउने भन्ने कुरा अगाडिनै तय गर्नु पर्ने हुन्छ/ tools मा समावेश गरिने बिषयबस्तुहरु literature base गर्ने चलन छ/ कसै कसैले अरुले प्रयोग गरेका उस्तै अनुसन्धानका tool पनि प्रयोग गर्दछन/ तर सबैभन्दा उपयुक्त तपाईं आफैले delphi technique प्रयोग गरी tool बनाउनु भयो भने त्यो अझ बढी बिस्वशनीय र भरपर्दो मानिन्छ/ तपाइंको tool तयार भैसकेपछि त्यो tool को reliability र validity सुनिस्चित हुनु पर्दछ/त्यसका लागि तपाइंको sample जस्तै समूहमा गई pilot test गर्नु पर्दछ /
Pilot test बाट प्राप्त सूचनाहरुलाई विश्लेषण गरी reliability score निकाल्न सकिन्छ/ यसका थुप्रै सूत्रहरु भेट्न सकिन्छ/ तपाइंको tool को reliability 0.7 भन्दा माथि हुनु पर्दछ/ त्यति नआउन्जेल tool मा सुधार गर्दै pilot बाटै reliability test गर्दै जानु पर्दछ/
Validity को विभिन्न प्रकार छन्/ यदि तपाइंको उद्देश्य भविष्यको पूर्वानुमान परिक्षण गर्नु छ भने तपाइंले predictive validity को सूत्र प्रयोग गर्नु पर्ने हुन्छ/ नभए प्राय: संख्यात्मक अनुसन्धानमा content validity (तपाइंको अनुसन्धानात्मक प्रश्नले खोजेका उत्तरका लागि तपाइंले छान्नु भएको बिषयबस्तु मिले नमिलेको हेर्ने; जस्तो माथिको उदाहरणमा entrepreneurial orientation ले cover गर्नु पर्ने बिषयबस्तु सन्तुलित मात्रामा छन् छैनन्)) र face validity (तपाइंको tool तपाइंले राखेका उद्देश्य पुरा गर्ने खालको छ, छैन) हेर्ने प्रचलन छ/ यति सुनिश्चित भएपछि तपाईं तथ्याङ्क संकलनका लागि प्रस्थान गरे हुन्छ/
प्रतिक्रिया