হোরেসেট এবং ক্লিফ্যাব (মন্তব্যের জন্য দুঃখিত) আমি ভয় করি যে আমার জীবনকাল উদাহরণ রয়েছে, যা আমাকে শিখিয়েছে যে আমি যদি তাদের আপত্তিজনক লোকদের এড়াতে চাই তবে তাদের ব্যাখ্যা সম্পর্কে আমার খুব যত্নবান হওয়া দরকার। সুতরাং আমি যখন আপনার প্রবৃত্তি চাই না, তখন আমি আপনার ধৈর্য চাই। এখানে যায়:
চরম উদাহরণ দিয়ে শুরু করার জন্য, আমি একবার প্রস্তাবিত জরিপ প্রশ্ন দেখেছি যা নিরক্ষর গ্রামের কৃষকদের (দক্ষিণ পূর্ব এশিয়া) তাদের 'প্রত্যাবর্তনের অর্থনৈতিক হার' অনুমান করতে বলেছিল। প্রতিক্রিয়া বিকল্পগুলি আপাতত রেখে, আমরা আশা করি সকলেই দেখতে পাচ্ছি যে এটি করা বোকা জিনিস, তবে কেন এটি বোকা তা ধারাবাহিকভাবে ব্যাখ্যা করে বলা এত সহজ নয়। হ্যাঁ, আমরা সহজভাবে বলতে পারি যে এটি নির্বোধ কারণ উত্তরদাতা প্রশ্নটি বুঝতে পারবেন না এবং কেবল এটি শব্দার্থিক সমস্যা হিসাবে খারিজ করবেন। তবে এটি গবেষণার প্রসঙ্গে সত্যই যথেষ্ট নয়। এই প্রশ্নটি কখনই প্রস্তাবিত হয়েছিল তা বোঝা যায় যে গবেষকরা তাদের 'বোকা' মনে করেন তার মধ্যে সহজাত পরিবর্তনশীলতা রয়েছে। এটিকে আরও উদ্দেশ্যমূলকভাবে সমাধান করার জন্য, আমাদের অবশ্যই পিছনে ফিরে যেতে হবে এবং স্বচ্ছভাবে এই জাতীয় বিষয়ে সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য একটি প্রাসঙ্গিক কাঠামো ঘোষণা করতে হবে। এরকম অনেকগুলি বিকল্প রয়েছে,
সুতরাং, আসুন স্বচ্ছভাবে ধরে নেওয়া যাক যে বিশ্লেষণে আমরা দুটি প্রাথমিক তথ্য প্রকার ব্যবহার করতে পারি: গুণগত এবং পরিমাণগত। এবং যে দুটি একটি রূপান্তর প্রক্রিয়া দ্বারা সম্পর্কিত, যেমন সমস্ত পরিমাণগত তথ্য গুণগত তথ্য হিসাবে শুরু হয়েছে কিন্তু নিম্নলিখিত (ওভারসিম্লিফাইড) পদক্ষেপগুলি পেরিয়ে গেছে:
- কনভেনশন সেটিং (উদাহরণস্বরূপ আমরা সকলেই সিদ্ধান্ত নিয়েছি যে [আমরা স্বতন্ত্রভাবে এটিকে কীভাবে অনুধাবন করি না]], আমরা সকলেই একদিনের খোলা আকাশের রঙকে "নীল" বলব))
- শ্রেণিবদ্ধকরণ (যেমন আমরা এই কনভেনশন দ্বারা একটি কক্ষের সমস্ত কিছুর মূল্যায়ন করি এবং সমস্ত আইটেমকে 'নীল' বা 'নীল নয়' বিভাগগুলিতে পৃথক করি)
- গণনা করুন (আমরা ঘরে নীল জিনিসগুলির 'পরিমাণ' গণনা / সনাক্ত করি)
দ্রষ্টব্য যে (এই মডেলটির অধীনে) পদক্ষেপ 1 ছাড়াই গুণমানের মতো কোনও জিনিস নেই এবং আপনি যদি পদক্ষেপ 1 দিয়ে শুরু না করেন তবে আপনি কখনই অর্থবহ পরিমাণ তৈরি করতে পারবেন না।
একবার বলা হয়ে গেলে, এটি সমস্ত সুস্পষ্ট দেখাচ্ছে তবে এটি প্রথম নীতিগুলির এমন সেট যা (আমি খুঁজে পেয়েছি) সর্বাধিক উপেক্ষা করা হয় এবং ফলস্বরূপ 'আবর্জনা-ইন' হয়।
সুতরাং উপরোক্ত উদাহরণে 'বোকামি' গবেষক এবং উত্তরদাতাদের মধ্যে একটি সাধারণ সম্মেলন সেট করতে ব্যর্থতা হিসাবে খুব স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত হয়ে ওঠে। অবশ্যই এটি একটি চূড়ান্ত উদাহরণ, তবে আরও অনেক সূক্ষ্ম ত্রুটি সমান আবর্জনা তৈরি হতে পারে। আমি আর একটি উদাহরণ দেখেছি যে সোমালিয়ার গ্রামীণ কৃষকদের একটি সমীক্ষা, যা জিজ্ঞাসা করেছিল যে "জলবায়ু পরিবর্তন আপনার জীবিকাতে কীভাবে প্রভাব ফেলেছে?" এই মুহুর্তের জন্য আবারও প্রতিক্রিয়ার বিকল্পগুলি রেখে, আমি পরামর্শ দেব যে এমনকি পশ্চিম-পশ্চিমের কৃষকদেরও এটি জিজ্ঞাসা করুন গবেষক এবং উত্তরদাতাদের মধ্যে (যেমন 'জলবায়ু পরিবর্তন' হিসাবে কী পরিমাপ করা হচ্ছে) এর মধ্যে একটি সাধারণ সম্মেলন ব্যবহার করতে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র গুরুতর ব্যর্থতা তৈরি করবে।
এখন আসুন প্রতিক্রিয়া বিকল্পগুলিতে এগিয়ে যান। একাধিক পছন্দের বিকল্পগুলির সমষ্টি বা অনুরূপ নির্মানের থেকে স্ব-কোডের প্রতিক্রিয়াগুলিতে উত্তরদাতাদের অনুমতি দেওয়ার মাধ্যমে আপনি এই 'কনভেনশন' ইস্যুকে প্রশ্নবিদ্ধ করার দিক থেকেও চাপ দিচ্ছেন। যদি আমরা সবাই কার্যকরভাবে প্রতিক্রিয়া বিভাগগুলিতে 'সর্বজনীন' কনভেনশনগুলিতে অবিচল থাকি (উদাহরণস্বরূপ প্রশ্ন: আপনি কোন শহরে বাস করেন? প্রতিক্রিয়া বিভাগসমূহ: গবেষণা অঞ্চলের সমস্ত শহরের তালিকা [আরও 'এই অঞ্চলে নয়'])। যাইহোক, অনেক গবেষক তাদের প্রয়োজনগুলি পূরণ করার জন্য তাদের প্রশ্ন এবং প্রতিক্রিয়া বিভাগের সূক্ষ্ম সূক্ষ্মভাবে গর্বিত বলে মনে হয়। 'অর্থনৈতিক প্রত্যাবর্তনের হার' প্রশ্নটি যে একই সমীক্ষায় দেখা গিয়েছিল, গবেষকরা উত্তরদাতাদের (দরিদ্র গ্রামবাসীদের) জিজ্ঞাসাও করেছিলেন যে তারা কোন অর্থনৈতিক ক্ষেত্রে অবদান রেখেছে: 'উত্পাদন', 'পরিষেবা' এর প্রতিক্রিয়া বিভাগ সহ, 'উত্পাদন' এবং 'বিপণন'। আবার একটি গুণগত কনভেনশন ইস্যু এখানে স্পষ্টতই উত্থিত। তবে, যেহেতু তিনি প্রতিক্রিয়াগুলি পারস্পরিক একচেটিয়া করেছেন, যেমন উত্তরদাতারা কেবলমাত্র একটি বিকল্প বেছে নিতে পারেন (কারণ "সেভাবে এসপিএসে খাওয়ানো সহজ"), এবং গ্রামের কৃষকরা নিয়মিত ফসল উত্পাদন করে, তাদের শ্রম বিক্রি করে, হস্তশিল্প তৈরি করে এবং সবকিছু নিয়ে যান স্থানীয় বাজারগুলি নিজেরাই, এই নির্দিষ্ট গবেষক কেবলমাত্র তার উত্তরদাতাদের সাথে একটি সম্মেলনের ইস্যু করেননি, তার বাস্তবতার সাথে একটি ছিল।
এ কারণেই আমার মতো পুরাতন বোরগুলি সর্বদা ডেটা সংগ্রহের ক্ষেত্রে কোডিং প্রয়োগের আরও কাজ নিবিড় পদ্ধতির সুপারিশ করবে - কমপক্ষে আপনি গবেষক-অধিবেশনগুলিতে কোডারগুলিকে পর্যাপ্ত পর্যায়ে প্রশিক্ষণ দিতে পারেন (এবং নোট করুন যে উত্তরদাতাদের কাছে এই জাতীয় সম্মেলন দেওয়ার চেষ্টা করা হচ্ছে) জরিপের নির্দেশাবলী 'একটি মগের খেলা nowএই মুহুর্তে আমার উপর এটি বিশ্বাস করুন)। এছাড়াও এটি নোট করুন যে আপনি যদি উপরের 'তথ্য মডেল' (যা আবারও আমি আপনাকে দাবি করতে চাই না) গ্রহণ করে তবে এটিও দেখায় যে আধা-অর্ডিনাল প্রতিক্রিয়ার স্কেলগুলি কেন খারাপ খ্যাতি রয়েছে। স্টিভেনের সম্মেলনের অধীনে এটি কেবল মৌলিক গণিতের বিষয় নয় (যেমন আপনার এমনকি অর্ডিনালগুলির জন্যও একটি অর্থপূর্ণ উত্স নির্ধারণ করা দরকার, আপনি এগুলি যুক্ত করতে বা গড় করতে পারবেন না ইত্যাদি ইত্যাদি), এটি এও যে তারা প্রায়শই এমন কোনও স্বচ্ছ ঘোষিত ও যৌক্তিকভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ রূপান্তর প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে যায় নি যা 'পরিমাণ নির্ধারণ' হিসাবে অর্থাত (যেমন উপরে ব্যবহৃত মডেলের একটি বর্ধিত সংস্করণ যা 'অর্ডিনাল পরিমাণের' উত্পাদনও অন্তর্ভুক্ত করে [এটি কঠিন নয়) করতে]). যাইহোক, যদি এটি গুণগত বা পরিমাণগত তথ্য হওয়ার প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করে না, তবে গবেষক প্রকৃতপক্ষে কাঠামোর বাইরে একটি নতুন ধরণের তথ্য আবিষ্কার করেছেন বলে দাবি করছেন, এবং সেই কারণেই অনূদিতরা তার মৌলিক ধারণাটি সম্পূর্ণরূপে ব্যাখ্যা করার জন্য তাদের উপর রয়েছে ( অর্থাত স্বচ্ছভাবে একটি নতুন কাঠামো সংজ্ঞায়িত করুন)।
পরিশেষে আসুন নমুনা সংক্রান্ত বিষয়গুলি দেখুন (এবং আমি মনে করি এটি ইতিমধ্যে অন্য উত্তরগুলির সাথে সামঞ্জস্য হয়েছে)। উদাহরণস্বরূপ, যদি কোনও গবেষক কোনও 'উদার' ভোটারকে কীভাবে গঠন করেন তার একটি কনভেনশন প্রয়োগ করতে চান, তাদের নিশ্চিত হওয়া দরকার যে তারা তাদের নমুনা ব্যবস্থা বেছে নেওয়ার জন্য যে ডেমোগ্রাফিক তথ্য ব্যবহার করেন তা এই সম্মেলনের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। এই স্তরটি সাধারণত সনাক্তকরণ এবং মোকাবেলা করা সবচেয়ে সহজ কারণ এটি মূলত গবেষক নিয়ন্ত্রণের মধ্যে থাকে এবং প্রায়শই ধীরে ধীরে স্বীকৃত গুণগত সম্মেলনের ধরণ যা গবেষণায় স্বচ্ছভাবে ঘোষণা করা হয়। এ কারণেই এটি সাধারণত আলোচিত বা সমালোচিত স্তর হয়, যখন আরও বেশি মৌলিক বিষয়গুলি আপত্তিহীন থাকে।
সুতরাং ভোটাররা 'আপনি এই মুহুর্তে কাকে ভোট দেওয়ার পরিকল্পনা করছেন?' এই জাতীয় প্রশ্নগুলিতে লেগে থাকাকালীন, আমরা সম্ভবত এখনও ঠিক আছি, তবে তাদের মধ্যে অনেকে এর চেয়ে 'ফ্যানসিয়ার' পেতে চান ...
