परीक्षण: डेटा संग्रहण - SSC CGL MCQ

प्राथमिक डेटा और द्वितीयक डेटा के बीच मुख्य भेद उनके असलीपन और स्रोत में है। प्राथमिक डेटा वह असली डेटा है जिसे शोधकर्ता द्वारा किसी विशिष्ट शोध उद्देश्य के लिए प्रत्यक्ष रूप से एकत्र किया जाता है, जिससे यह अध्ययन के लिए अद्वितीय और प्रासंगिक होता है। दूसरी ओर, द्वितीयक डेटा पहले से मौजूद होता है और इसे आसानी से एक्सेस किया जा सकता है, अक्सर पुस्तकों, जर्नलों या डेटाबेस जैसे स्रोतों से। प्राथमिक डेटा को एकत्र करना आमतौर पर द्वितीयक डेटा की तुलना में अधिक महंगा और समय-साध्य होता है, जबकि द्वितीयक डेटा सामान्यतः अधिक सस्ता और जल्दी प्राप्त किया जा सकता है।

अप्रत्यक्ष मौखिक जांच एक महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करती है जिसमें यह व्यापक कवरेज प्रदान करने और जांचकर्ता पूर्वाग्रह के जोखिम को कम करने की क्षमता रखती है। ज्ञानी व्यक्तियों या विशेषज्ञों से डेटा एकत्र करके, यह विधि एक विस्तृत क्षेत्र से जानकारी एकत्र कर सकती है जबकि उन व्यक्तिगत पूर्वाग्रहों को कम कर सकती है जो परिणामों को प्रभावित कर सकते हैं। हालांकि, दूसरे हाथ की जानकारी के कारण संभावित सटीकता के मुद्दे हो सकते हैं, लेकिन पूर्वाग्रह के कम जोखिम के कारण यह विधि विविध दृष्टिकोण प्राप्त करने के लिए मूल्यवान बन जाती है।

स्थानीय संवाददाताओं या व्यक्तियों का उपयोग करके डेटा संग्रह एक लागत-कुशल दृष्टिकोण प्रदान करता है जो व्यापक क्षेत्र कार्य की तुलना में है। यह विधि बड़े भौगोलिक क्षेत्रों में व्यापक कवरेज की अनुमति देती है जबकि डेटा संग्रह निरंतर बना रहता है। हालांकि फायदों के बावजूद, डेटा की कुछ मौलिकता खो सकती है क्योंकि यह दूसरे हाथ का होता है, और गुणवत्ता और संग्रह विधियों में व्यक्तिगत पूर्वाग्रहों के कारण भिन्नताएँ हो सकती हैं।

अनुक्रमण संख्या द्वारा डेटा संग्रहण की विधि तब उपयुक्त मानी जाती है जब विस्तृत और कुशल जांच की आवश्यकता होती है, जिसके लिए जांचकर्ता को स्थानीय भाषा और सांस्कृतिक मानकों की अच्छी जानकारी होनी चाहिए। यह दृष्टिकोण डेटा संग्रह की सटीकता और गहराई सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है, विशेष रूप से उन परिदृश्यों में जहां व्यापक अंतर्दृष्टि अनुसंधान या अध्ययन के लिए महत्वपूर्ण होती है।

रैंडम सैंपलिंग का उद्देश्य चयन पूर्वाग्रह को कम करना और प्रतिनिधित्व सुनिश्चित करना है, जिससे जनसंख्या के हर सदस्य को चयन का समान अवसर मिलता है। यह विधि एक ऐसा नमूना बनाने में मदद करती है जो समग्र जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करता है, अध्ययन में पूर्वाग्रह के जोखिम को कम करते हुए।

सिस्टमेटिक सैंप्लिंग में, आबादी की सूची से हर nवां आइटम एक यादृच्छिक बिंदु से चुना जाता है। यह विधि सैंप्लिंग के लिए एक व्यवस्थित और संरचित दृष्टिकोण सुनिश्चित करती है, चयन प्रक्रिया में पक्षपात की संभावना को कम करती है।

डुप्लिकेट डेटा डेटा संग्रह प्रक्रियाओं में एक महत्वपूर्ण चुनौती प्रस्तुत करता है। आधुनिक व्यवसायों में, विभिन्न डेटा स्रोतों का प्रबंधन महत्वपूर्ण डुप्लिकेशन और ओवरलैप की ओर ले जा सकता है, जो डेटा की गुणवत्ता और उपयोगकर्ता अनुभव को प्रभावित करता है। डुप्लिकेट डेटा, जैसे कि दोहराए गए संपर्क विवरण, भ्रम पैदा कर सकते हैं और डेटा विश्लेषण के प्रयासों को बाधित कर सकते हैं। सही और विश्वसनीय डेटाबेस बनाए रखने के लिए डुप्लिकेट डेटा को हल करना और रोकना महत्वपूर्ण है।

कौन-सी डेटा एकत्र करनी है, यह निर्धारित करना महत्वपूर्ण है क्योंकि यह डेटा संग्रह प्रक्रिया को डेटा उपयोग के विशिष्ट लक्ष्यों या उद्देश्यों के साथ संरेखित करता है। आवश्यक विषयों, डेटा स्रोतों और आवश्यक जानकारी की पहचान करके, संगठन यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि एकत्रित डेटा अपनी निर्धारित उद्देश्य को प्रभावी ढंग से पूरा करे। यह रणनीतिक दृष्टिकोण सार्थक अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने और एकत्रित डेटा के आधार पर सूचित निर्णय लेने में मदद करता है।

प्रत्यक्ष व्यक्तिगत जांच, जबकि विस्तृत जानकारी और उच्च विश्वसनीयता जैसी लाभ प्रदान करती है, इसकी कवरेज क्षमताओं में एक सीमा है। यह विधि बड़े या वितरित जनसंख्याओं पर लागू करने में चुनौतीपूर्ण हो सकती है, जिससे यह उन अध्ययनों के लिए कम उपयुक्त हो जाती है जिन्हें व्यापक भौगोलिक क्षेत्र या विविध समूहों से डेटा की आवश्यकता होती है। सटीक और विस्तृत डेटा सुनिश्चित करने में इसकी ताकतों के बावजूद, प्रत्यक्ष व्यक्तिगत जांच की कवरेज सीमा व्यापक डेटा संग्रह के लिए वैकल्पिक विधियों पर विचार करने के महत्व को उजागर करती है।

नमूना विधि में जनसंख्या के एक उपसमुच्चय (नमूने) से डेटा एकत्र किया जाता है और इस नमूने के आधार पर पूरे जनसंख्या के बारे में निष्कर्ष निकाले जाते हैं। यह दृष्टिकोण आर्थिक, समय-बचत करने वाला है और बड़े पैमाने पर अनुसंधानों की अनुमति देता है। हालाँकि, यह सुनिश्चित करने के लिए प्रतिनिधि नमूने का चयन करते समय सावधानी से विचार करने की आवश्यकता होती है कि निष्कर्षों की वैधता और विश्वसनीयता बनी रहे।