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मापन कैसे काम करता है

जब कोई परीक्षण किसी बात का पूर्वानुमान करता है, तो इसका क्या अर्थ होता है

व्यक्तित्व संबंधी शोध में 0.30 का सहसंबंध एक ठोस निष्कर्ष है, लेकिन किसी एक व्यक्ति के बारे में निर्णय लेने के लिए यह कमज़ोर आधार है। दोनों बातें सही हैं, और इनके बीच के अंतर के कारण ही परीक्षण के परिणामों का सबसे अधिक गलत उपयोग होता है।

व्यक्तित्व संबंधी शोध बताता है कि कर्तव्यनिष्ठा नौकरी में प्रदर्शन का अनुमान लगाने में मदद करती है। यह वाक्य पढ़कर अधिकांश लोग इस संबंध को आँकड़ों में दिखने वाले संबंध से कहीं अधिक मजबूत समझते हैं। सांख्यिकीय दावे और रोज़मर्रा की भाषा में "अनुमान लगाने" के अर्थ के बीच का यही अंतर मनोवैज्ञानिक परीक्षण के अधिकांश दुरुपयोग की शुरुआत है।

इन आँकड़ों का अर्थ

व्यक्तित्व संबंधी शोध में प्रभाव का आकार आमतौर पर सहसंबंध के रूप में बताया जाता है। कई अध्ययनों को मिलाकर किए गए विश्लेषणों में, अच्छी तरह स्थापित संबंधों के मान अक्सर 0.20 और 0.35 के बीच होते हैं। कर्तव्यनिष्ठा और नौकरी में प्रदर्शन के बीच सहसंबंध लगभग 0.20 से 0.25 होता है। नौकरी से संतुष्टि और नौकरी में प्रदर्शन के बीच यह लगभग 0.30 होता है। सामान्य मानसिक क्षमता, जो इस क्षेत्र में सबसे मजबूत एकल पूर्वानुमानक है, जटिल काम के लिए लगभग 0.50 तक पहुँचती है।

सहसंबंध का वर्ग करने पर पता चलता है कि लोगों के बीच कितना अंतर उससे समझाया जा सकता है। 0.25 का सहसंबंध लोगों के बीच लगभग छह प्रतिशत अंतर समझाता है। बाकी चौरानवे प्रतिशत का संबंध अन्य बातों से होता है: क्षमता, अवसर, प्रशिक्षण, प्रबंधन, स्वास्थ्य और संयोग।

फिर भी 0.25 एक वास्तविक निष्कर्ष क्यों है

बड़ी आबादी के स्तर पर छोटे सहसंबंध भी कुल मिलाकर पर्याप्त प्रभाव पैदा करते हैं। यदि आप एक हज़ार लोगों का चयन कर रहे हैं, तो 0.25 सहसंबंध वाला पूर्वानुमानक औसत परिणाम में मापने योग्य सुधार लाता है, और यह सुधार बार-बार दिखाई देता है। बीमा कंपनियाँ और जनस्वास्थ्य शोधकर्ता इस आकार के प्रभावों के आधार पर अपना काम करते हैं।

लेकिन कुल मिलाकर मिलने वाला लाभ और किसी एक व्यक्ति के बारे में लगाया गया अनुमान अलग-अलग बातें हैं। 0.25 के सहसंबंध का मतलब है कि अधिक अंक पाने वालों में अच्छा प्रदर्शन करने वाले लोग, कम अंक पाने वालों की तुलना में अधिक होंगे। इसका यह भी मतलब है कि बहुत से अधिक अंक पाने वाले खराब प्रदर्शन करेंगे और बहुत से कम अंक पाने वाले उत्कृष्ट प्रदर्शन करेंगे। दोनों बातें उसी एक संख्या से निकलती हैं।

किसी एक व्यक्ति के मामले में

यही कदम अक्सर छोड़ दिया जाता है। सहसंबंध दो समूहों में पाए जाने वाले मानों के बीच संबंध बताता है। इससे किसी खास व्यक्ति के बारे में दावा करना उचित नहीं हो जाता।

यदि कर्तव्यनिष्ठा का प्रदर्शन से सहसंबंध 0.25 है, तो किसी व्यक्ति के कर्तव्यनिष्ठा के अंक जानने से उसके संभावित प्रदर्शन का दायरा बस थोड़ा-सा सीमित होता है। एक व्यक्ति के लिए अनुमान की सीमा इतनी व्यापक रहती है कि उसमें लगभग हर संभव परिणाम आ जाता है। यह जानने से कि कर्तव्यनिष्ठा में आप 80वें प्रतिशतक पर हैं, किसी खास नौकरी में आपका प्रदर्शन कैसा होगा, इस बारे में बहुत कम पता चलता है।

इसीलिए व्यक्तित्व के अंकों को चयन की मुख्य कसौटी बनाने के पक्ष में पर्याप्त प्रमाण नहीं हैं, भले ही संबंधित शोध ठोस हो। शोध इस दावे का समर्थन करता है कि यह गुण मायने रखता है। वह इस दावे का समर्थन नहीं करता कि कोई अंक बता सकता है कि आवेदक कैसा प्रदर्शन करेगा।

दो और सावधानियाँ

अनुमान लगाना और कारण होना अलग बातें हैं। इस विषय का लगभग सारा शोध सहसंबंध पर आधारित है। कर्तव्यनिष्ठा और स्वास्थ्य परिणामों के बीच संबंध कई संभावनाओं के अनुरूप है: कर्तव्यनिष्ठा बेहतर स्वास्थ्य व्यवहार का कारण हो सकती है, कोई तीसरा कारक दोनों का कारण हो सकता है, या कारण और परिणाम की दिशा उलटी हो सकती है। लंबे समय तक लोगों का अध्ययन करने से संभावनाएँ सीमित होती हैं, लेकिन शायद ही कभी कोई एक निष्कर्ष निश्चित हो पाता है।

स्व-रिपोर्ट पर आधारित परिणाम आँकड़ों को बढ़ा-चढ़ाकर दिखाते हैं। जब अनुमान के लिए इस्तेमाल की गई जानकारी और परिणाम, दोनों की जानकारी एक ही व्यक्ति उसी दोपहर स्वयं देता है, तो जानकारी जुटाने की साझा विधि सहसंबंध को बढ़ा देती है। वस्तुनिष्ठ परिणामों या दूसरे लोगों द्वारा दिए गए आकलन का उपयोग करने वाले अध्ययन आमतौर पर छोटे प्रभाव बताते हैं; अधिक महत्व उन्हीं को देना चाहिए।

अंक वास्तव में किस काम आते हैं

भविष्यवाणी के बजाय विवरण के रूप में पढ़े जाएँ, तो परीक्षण के अंक सचमुच उपयोगी हैं। वे बताते हैं कि किसी ऐसे गुण में, जिसके प्रभाव प्रमाणित हैं, आप संदर्भ समूह की तुलना में कहाँ आते हैं। वे उस व्यवहार के ढर्रे को समझने के लिए शब्द भी देते हैं जिसे आपने शायद देखा हो, लेकिन नाम न दे पाए हों।

यह जानकारी उपयोगी है। लेकिन यह भविष्य का अनुमान नहीं है। एक ईमानदार रिपोर्ट को यह अंतर स्पष्ट करना चाहिए, न कि आपको स्वयं समझने के लिए छोड़ देना चाहिए।

इसे आज़माकर देखें

मापन के बारे में पढ़ना एक बात है। अपने अंक को उसके स्रोत, उसके मानक नमूने और उसकी सीमाओं के साथ देखना दूसरी बात है। देने में निःशुल्क, साइन अप की आवश्यकता नहीं।

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