मनोविज्ञान अनुसंधान का मूल्यांकन करना

कई प्रसिद्ध मनोवैज्ञानिक अध्ययनों को पुन: उत्पन्न नहीं किया जा सकता है।

मनोविज्ञान में अध्ययन अक्सर अलग-अलग परिणाम पाते हैं। यहां तक ​​कि दवाओं जैसे क्षेत्रों में, जहां कोई व्यक्ति हस्तक्षेप और उसके प्रभावों के बीच सीधा संबंध होने के बारे में सोच सकता है, परिणाम अलग-अलग हो सकते हैं।

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स्टैनफोर्ड जेल प्रयोग

स्रोत: विकिमीडिया कॉमन्स

उदाहरण के लिए, एक अध्ययन में पाया गया कि एक दिन नारंगी के रस का एक गिलास पीने से व्यक्ति को टाइप 2 मधुमेह प्राप्त करने का जोखिम 18 प्रतिशत बढ़ा सकता है। कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, डेविस के शोधकर्ताओं ने पाया कि 100% रस पीने से कैंसर समेत कई पुरानी बीमारियों के लिए जोखिम कम हो गया है।

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व्हाइट मार्शमलो

स्रोत: विकिमीडिया कॉमन्स

लेकिन कई लोग सोचते हैं कि मनोविज्ञान में स्थिति खराब है।

हाल ही में न्यूयॉर्क टाइम्स के लेख में मानवीय व्यवहार के कुछ मशहूर मनोविज्ञान अध्ययनों का उल्लेख किया गया है, जिन्हें प्रसिद्ध स्टैनफोर्ड जेल प्रयोग समेत पुन: उत्पन्न नहीं किया जा सकता है, जो दिखाता है कि कैसे रक्षकों के रूप में भूमिका निभाते हुए कैदियों ने नकली नकल करने के साथ-साथ प्रसिद्ध “मार्शमलो परीक्षण” इससे पता चला कि छोटे बच्चे जो संतुष्टि में देरी कर सकते हैं, उन लोगों की तुलना में अधिक शैक्षिक उपलब्धि वर्षों का प्रदर्शन किया जो नहीं कर सके।

अनुसंधान के परिणाम क्यों भिन्न होते हैं और दोहराने में असफल होते हैं?

हस्तक्षेप और उसके प्रभावों के बीच संबंध कई कारकों पर निर्भर हो सकता है। और संदर्भ या कार्यान्वयन में मतभेदों के अध्ययन के परिणामों पर एक बड़ा प्रभाव हो सकता है। अन्य कारण हैं कि अध्ययन विभिन्न प्रभावों की रिपोर्ट कर सकते हैं: संभावना त्रुटियां अध्ययन के परिणामों को प्रभावित कर सकती हैं। शोधकर्ता भी जानबूझकर या अनजाने में अपने परिणामों को प्रभावित कर सकते हैं।

परिवर्तनशीलता के इन सभी स्रोतों ने मनोविज्ञान और अन्य सामाजिक विज्ञान में “प्रतिकृति संकट” के डर को जन्म दिया है। इस चिंता को देखते हुए, हम मनोविज्ञान और सामाजिक विज्ञान अनुसंधान का मूल्यांकन कैसे करना चाहिए?

अंगूठे का पहला नियम किसी एक अध्ययन पर पूरी तरह भरोसा नहीं करना है। यदि संभव हो, मेटा-विश्लेषण या व्यवस्थित समीक्षा की समीक्षा करें जो परिणामों को कई अध्ययनों से जोड़ती है। मेटा-विश्लेषण अधिक विश्वसनीय सबूत प्रदान कर सकते हैं। मेटा-विश्लेषण कारण बता सकते हैं कि परिणाम अलग क्यों हैं।

एक मेटा-विश्लेषण एक सांख्यिकीय विश्लेषण है जो कई शोध अध्ययनों के परिणामों को जोड़ता है। मेटा-विश्लेषण के पीछे मूल सिद्धांत यह है कि सभी अवधारणात्मक अनुसंधान अध्ययनों के पीछे एक आम सत्य है, लेकिन प्रत्येक व्यक्तिगत अध्ययन को व्यक्तिगत अध्ययनों के भीतर एक निश्चित त्रुटि के साथ मापा गया है। इसका लक्ष्य अज्ञात आम सत्य के निकट, पूल अनुमानित करने के लिए आंकड़ों का उपयोग करना है। एक मेटा-विश्लेषण, फिर, सभी व्यक्तिगत अध्ययनों के परिणामों से भारित औसत उत्पन्न करता है।

अज्ञात आम सत्य का अनुमान प्रदान करने के अलावा, मेटा-विश्लेषण विभिन्न अध्ययनों के परिणामों को भी विपरीत कर सकता है और अध्ययन परिणामों के बीच पैटर्न की पहचान कर सकता है। यह इन परिणामों के बीच असहमति के स्रोतों की पहचान भी कर सकता है। और यह कई रोचक रिश्तों की पहचान कर सकता है जो कई अध्ययनों के संदर्भ में सामने आते हैं। मेटा-विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण का एक प्रमुख लाभ उच्च सांख्यिकीय शक्ति की ओर अग्रसर जानकारी का एकत्रीकरण है और कई व्यक्तिगत अध्ययनों से प्राप्त उपायों से अधिक मजबूत बिंदु अनुमान संभव है।

फिर भी, विचार करने के लिए मेटा-विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण की कुछ सीमाएं भी हैं। शोधकर्ता को इस बात के बारे में विकल्प बनाना चाहिए कि कौन से अध्ययन शामिल हैं जो मेटा-विश्लेषण (जैसे केवल प्रकाशित अध्ययन) के परिणामों को प्रभावित कर सकते हैं। शोधकर्ता को यह तय करना होगा कि अध्ययनों की खोज कैसे करें। और शोधकर्ता को यह तय करना होगा कि अपूर्ण डेटा से निपटने, डेटा का विश्लेषण करने और प्रकाशन पूर्वाग्रह के लिए खाता कैसे तय किया जाए।

कभी-कभी, हम एक एकल, व्यक्तिगत मनोविज्ञान अध्ययन का मूल्यांकन करना चाहते हैं। तो हम इसके बारे में कैसे जाना चाहिए? अध्ययन और उसके परिणामों को कितना वजन देना है, इस पर विचार करते समय, नमूना आकार पर ध्यान दें। अगर वे छोटे नमूने इस्तेमाल करते हैं तो अध्ययन दोहराने में विफल होने की संभावना अधिक होती है। सबसे सकारात्मक और नकारात्मक परिणाम अक्सर छोटे नमूने या व्यापक आत्मविश्वास अंतराल वाले होते हैं। छोटे अध्ययन मौके के कारण भाग में दोहराने में विफल होने की अधिक संभावना है, लेकिन कई कारणों से नमूना आकार बढ़ने के साथ प्रभाव भी छोटे हो सकते हैं। यदि अध्ययन हस्तक्षेप का परीक्षण कर रहा था, तो क्षमता की बाधाएं हो सकती हैं जो पैमाने पर उच्च गुणवत्ता वाले कार्यान्वयन को रोकती हैं। छोटे अध्ययन अक्सर सटीक वांछनीय नमूना को लक्षित करते हैं जो सबसे बड़े प्रभाव पैदा करेगा।

इसके लिए तर्क की एक पंक्ति है: यदि, उदाहरण के लिए, आपके पास एक महंगे विविधता शैक्षिक कार्यक्रम है जिसका उपयोग आप सीमित छात्रों के साथ ही कर सकते हैं, तो आपके पास केवल एक वर्ग हो सकता है और ऐसे छात्र हैं जो इससे अधिक लाभ उठा सकते हैं। इसका मतलब है कि अगर आप बड़े समूह में विविधता शिक्षा लागू करते हैं तो प्रभाव कम होगा। अधिक आम तौर पर, यह सोचने में सहायक हो सकता है कि शैक्षिक कार्यक्रम को बढ़ाया गया था, तो क्या चीजें अलग हो सकती हैं। उदाहरण के लिए, छोटे विविधता शैक्षिक कार्यक्रम व्यापक संस्था, समुदाय या समाज को प्रभावित करने की संभावना नहीं हैं। लेकिन अगर बढ़ाया जाता है, तो संस्थागत, समुदाय या सामाजिक संस्कृति प्रतिक्रिया में बदल सकती है।

इसी तरह, नमूना, संदर्भ, और कार्यान्वयन की विशिष्ट विशेषताओं पर विचार करें। शोधकर्ताओं ने संस्थान और उनके द्वारा किए गए छात्रों सहित विविधता शैक्षणिक कार्यक्रम का अध्ययन कैसे किया? क्या आप उम्मीद करेंगे कि इस नमूने में आपके द्वारा रुचि रखने वाले नमूने से बेहतर या बदतर प्रदर्शन किया जाएगा? उदाहरण के लिए, यदि मैं शिक्षण पद्धति के परिणाम का परीक्षण करने में रूचि रखता हूं, तो मैं अपने वेब कॉन्फ्रेंस कोर्स में हार्वर्ड में विविधता के मनोविज्ञान की सेटिंग (उदाहरण के लिए हार्वर्ड, वेब कॉन्फ्रेंस, परिसर) परिणाम भी प्रभावित कर सकता था। क्या सेटिंग के बारे में कुछ अद्वितीय था जो परिणाम को बड़ा कर सकता था?

यदि अध्ययन एक विविधता शैक्षणिक पाठ्यक्रम का मूल्यांकन कर रहा था, तो यह पाठ्यक्रम कैसे लागू किया गया था, भी महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि आप विविधता पर एक वेब कॉन्फ्रेंस कोर्स से संबंधित और समावेश के छात्रों की भावनाओं को बेहतर बना सकते हैं। यदि आप एक समान पाठ्यक्रम को लागू करने पर विचार कर रहे थे, तो संभवतः आप वेब कॉन्फ्रेंस कोर्स के प्रारूप और पाठ्यक्रम सामग्री और शिक्षण कर्मचारियों के प्रशिक्षण को जानना चाहते हैं ताकि आप यह अनुमान लगा सकें कि आपके पास अलग-अलग परिणाम हो सकते हैं या नहीं।

यदि अध्ययन में कुछ स्पष्ट तंत्र है जो निष्कर्षों को समझाता है और सेटिंग्स में निरंतर है, तो आपको अध्ययन के परिणामों में और अधिक भरोसा हो सकता है। उदाहरण के लिए व्यवहारिक अर्थशास्त्र में कुछ नतीजे बताते हैं कि मानव व्यवहार के कुछ नियम कठोर हैं। लेकिन इन तंत्रों को उजागर करना मुश्किल हो सकता है। और व्यावहारिक अर्थशास्त्र में कई प्रयोग जो शुरू में एक कठोर नियम को प्रतिबिंबित करने लगते थे, दोहराने में असफल रहे, जैसे कि यह जानकर कि खुशी धैर्य और सीखती है।

लेकिन, अगर कोई ठोस कारण है कि हम उन परिणामों को देखने की उम्मीद कर सकते हैं जो एक अध्ययन मिला है, या यदि कोई मजबूत सैद्धांतिक कारण है कि हम एक विशिष्ट परिणाम को सामान्यीकृत करने की उम्मीद कर सकते हैं, तो हमें परिणामों से भरोसा करना चाहिए एक और अध्ययन थोड़ा और। लेकिन हमें यह जांचने के लिए सावधानी बरतनी चाहिए कि हमें क्यों लगता है कि एक ठोस कारण है।

अंत में, यदि यह सच होने के लिए बहुत अच्छा प्रतीत होता है, तो शायद यह है। यह Bayesian आंकड़ों के सिद्धांत पर आधारित है: किसी के “priors” या मान्यताओं को बदलने के लिए अजनबी दावे को मजबूत सबूत की आवश्यकता होनी चाहिए। अगर हम अपनी मान्यताओं को ईमानदारी से लेते हैं – और यह निष्कर्ष निकालने का कारण है कि, औसतन, भविष्यवाणियां करने में इंसान काफी अच्छे होते हैं – फिर परिणाम जो असंभव प्रतीत होते हैं, वास्तव में सत्य होने की संभावना कम होती है।

अंत में, सभी मनोविज्ञान अनुसंधान त्रुटि के अधीन है, और इसलिए परिणाम भिन्न हो सकते हैं और दोहराने में असफल हो सकते हैं। अनुसंधान में संभावित रूप से छिपी हुई त्रुटियों से अनजान होने के बजाय इसके बारे में जागरूक होना कहीं बेहतर है। वैज्ञानिक पद्धति को उन मामलों को हल करने में मदद करने के लिए अनुभवजन्य तर्क पर आकर्षित करने के लिए विकसित किया गया था जिसमें अध्ययन अलग-अलग होते हैं या दोहराने में असफल होते हैं। मानव व्यवहार और मनोविज्ञान के अध्ययन के लिए वैज्ञानिक विधि के आवेदन ने मानव व्यवहार को सरल नहीं बनाया है; इसके बजाए, यह सुझाव दिया गया है कि मानव व्यवहार कितना जटिल है।

संदर्भ

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Weissmark, एम। (2004)। जस्टिस मामलों: होलोकॉस्ट और द्वितीय विश्व युद्ध की अवधारणाएं । ऑक्सफोर्ड यूनिवर्सिटी प्रेस, यूएसए।

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