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मापन कैसे काम करता है

मनोवैज्ञानिक परीक्षण में वैधता क्या है?

वैधता परीक्षण का कोई स्थायी गुण नहीं है। यह इस बात का तर्क है कि किसी खास उद्देश्य के लिए, किसी खास अंक की खास व्याख्या कितनी उचित है। हर नए उपयोग के लिए यह तर्क फिर से तैयार करना पड़ता है।

वैधता का सवाल यह है कि क्या कोई परीक्षण वही मापता है जिसे मापने का वह दावा करता है, और क्या उसके अंकों से निकाले गए निष्कर्ष उचित हैं। मनोमिति में यह सबसे अहम सवाल है, लेकिन इसका जवाब अक्सर प्रमाण के बजाय प्रचार के दावे से दिया जाता है।

1980 के दशक में Messick के काम के बाद से प्रचलित समझ यह है कि वैधता किसी उपकरण का स्थायी गुण नहीं है। यह अंकों की किसी विशेष उपयोग के लिए की गई व्याख्या का गुण है। एक ही प्रश्नावली किसी व्यक्ति की अपने बारे में धारणा का वर्णन करने के लिए अच्छी तरह सत्यापित हो सकती है, लेकिन उसे नौकरी पर रखने का निर्णय लेने के लिए बिल्कुल भी सत्यापित नहीं हो सकती। किस उद्देश्य के लिए वैध है, यह बताए बिना "यह परीक्षण वैध है" कहना कोई ठोस दावा नहीं, बस एक नारा है।

प्रमाण के प्रकार

वैधता कई तरह के संचित प्रमाणों पर आधारित होती है। पुराने लेख इन प्रकारों को वैधता के अलग-अलग रूप मानते हैं; वर्तमान दृष्टिकोण में ये एक ही निष्कर्ष के समर्थन में अलग-अलग तर्क हैं।

विषय-वस्तु संबंधी प्रमाण यह देखता है कि प्रश्न संबंधित संरचना को ठीक से कवर करते हैं या नहीं। अवसाद का ऐसा पैमाना जो केवल नींद और भूख के बारे में पूछता है, शारीरिक लक्षणों को तो कवर करता है, लेकिन मनोदशा और संज्ञान संबंधी लक्षणों को छोड़ देता है। विषय-वस्तु कितनी व्यापक है, इसका आकलन आमतौर पर विषय के विशेषज्ञ करते हैं। इसी कारण बहुत छोटे पैमाने हमेशा एक समझौता होते हैं।

आंतरिक संरचना संबंधी प्रमाण यह देखता है कि प्रश्न उस तरह समूह बनाते हैं या नहीं जैसा सिद्धांत कहता है। यदि कोई मॉडल चार अलग-अलग पहलुओं का दावा करता है, तो कारक विश्लेषण में चार कारक मिलने चाहिए। महत्वपूर्ण बात यह है कि ऐसा एक स्वतंत्र नमूने में भी होना चाहिए, केवल उस नमूने में नहीं जिसके आधार पर पैमाना बनाया गया था। बहुत से उपकरण विकास के लिए इस्तेमाल किए गए नमूने में अपेक्षित संरचना दिखाते हैं, लेकिन दूसरे नमूनों में नहीं।

अन्य चरों से संबंध की जाँच में अधिकांश काम होता है। अभिसारी प्रमाण दिखाता है कि पैमाने का उन चीज़ों से सहसंबंध है जिनसे उसका होना चाहिए। विभेदी प्रमाण दिखाता है कि जिन चीज़ों से उसे अलग होना चाहिए, उनसे उसका सहसंबंध बहुत अधिक नहीं है। इस शर्त की लंबे समय से उपेक्षा होती रही है, और इसी पर कई नए नाम वाली संरचनाएँ खरी नहीं उतरतीं। मानदंड संबंधी प्रमाण दिखाता है कि अंक किसी महत्वपूर्ण परिणाम से जुड़े हैं, चाहे उस परिणाम को उसी समय मापा गया हो या उसकी पहले से भविष्यवाणी की गई हो।

परिणाम संबंधी प्रमाण यह पूछता है कि परीक्षण के इस्तेमाल से क्या होता है। यदि कोई उपकरण संरचना से असंबंधित कारणों से व्यवस्थित रूप से किसी समूह को नुकसान पहुँचाता है, तो यह केवल नैतिक समस्या नहीं, वैधता की भी समस्या है।

वह सवाल जो अधिकांश दावों की परख करता है

वैधता के दावे की सबसे कड़ी कसौटी वृद्धिशील वैधता है: क्या यह उपकरण पहले से उपलब्ध किसी सस्ते, पुराने और स्थापित माप की तुलना में कोई अतिरिक्त जानकारी देता है?

नए नाम दिए गए बहुत से संरचनात्मक विचार इस कसौटी पर खरे नहीं उतरते। उनका किसी मौजूदा Big Five आयाम से 0.7 या उससे अधिक सहसंबंध होता है, वे समान परिणामों की लगभग उतनी ही हद तक भविष्यवाणी करते हैं, और जब पुराने माप के प्रभाव को सांख्यिकीय रूप से नियंत्रित किया जाता है, तो कोई अतिरिक्त जानकारी नहीं देते। संरचना नई है; मापन नहीं। यही कारण है कि गंभीर उपकरण दस्तावेज़ों में आलोचना अक्सर अशुद्धि के बजाय दोहराव पर केंद्रित होती है।

किन बातों पर ध्यान दें

जब कोई कहता है कि परीक्षण सत्यापित है, तो उपयोगी सवाल ठोस होते हैं। किस मानदंड के आधार पर सत्यापित है? किस आबादी में, और कितने लोगों पर? क्या कारक संरचना की पुष्टि एक स्वतंत्र नमूने में हुई थी? क्या ऐसे शोधकर्ताओं के प्रकाशित प्रमाण हैं जिनका निष्कर्ष में कोई व्यावसायिक हित नहीं है? क्या यह किसी स्थापित विकल्प से अधिक जानकारी देता है?

जिस उपकरण के पास इन सवालों के ईमानदार जवाब हैं, उसे उसकी सीमाओं सहित गंभीरता से लेना चाहिए। लेकिन जिस उपकरण के सत्यापन के नाम पर केवल प्रशंसापत्रों का पृष्ठ और यह दावा है कि लाखों लोगों ने उसे पूरा किया है, उसने बिल्कुल अलग सवाल का जवाब दिया है। लोकप्रियता प्रमाण नहीं है, और किसी परीक्षण को कितने लोगों ने पूरा किया है, इससे यह पता नहीं चलता कि उसके अंकों का कोई अर्थ है भी या नहीं।

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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