Designing data collection tools


नमस्ते और स्वास्थ्य
अनुसंधान बुनियादी बातों(Health Research Fundamentals)
बातों के इस सत्र(session) में आपका स्वागत
है। आज, हम डेटा संग्रह(data
tools) या उपकरणों को डिजाइन(Design) करने के
बारे में बात करने जा रहे हैं जिनका
उपयोग हम स्वास्थ्य अनुसंधान (Health Research)
में डेटा(data) संग्रह करने के लिए करते
हैं। आम तौर पर, स्वास्थ्य
अनुसंधान (Health research) में, हम जिस तरह की
जानकारी इकट्ठा(collect) करना चाहते हैं उसे
ख़ास तौर पर तीन क्षेत्रों (areas) में विभाजित (divided)
किया जा सकता है। हम तथ्यों(facts) को जानना
चाहते हैं जैसे कि हमारे अध्ययन प्रतिभागियों(study
participants) की विशेषताओं, वे परिवेश(environment) जो
वे रहते हैं और उनके व्यवहार या प्रथा(Practices।)
दूसरा, हम बीमारियों को रोकने और स्वस्थ
जीवनशैली(healthy lifestyle) के बारे में ज्ञान
पाने के लिए जोखिम कारक जैसे चीजों
के लिए अपने ज्ञान के स्तर (level) को जानना
चाहेंगे, ताकि बीमारियों को रोकने और तीसरे
और बहुत महत्वपूर्ण फॉर्म (form) से हम उस
जानकारी कोसंग्रह (collect) करना चाहें जिसे
हम डोमेन(domain) कहते हैं निर्णय,(judgments),
मूल रूप से एक निश्चित मुद्दा (Basically a fixed issue)
पर शोध प्रतिभागियों(participants) की विचार(opinion) क्या
हो सकती है जैसे कि स्वास्थ्य सेवाओं
की गुणवत्ता(quality) हम भी कर सकते हैं, हम
कुछ चीजों के प्रति प्रतिवादी के दृष्टिकोण
के बारे में जानना चाहेंगे उदाहरण के
लिए, सीट बेल्ट(seat belts) पहने हुए कुछ हो
सकते हैं, खुले में शौच का प्रयोग(use of
open defecation) और बहुत आगे। अब, हम इन सभी विभिन्न
प्रकार की जानकारी पर डेटा(data) कैसे संग्रह
(collect) करते हैं जिन्हें हम संग्रह (collect) करना
चाहते हैं। इस उद्देश्य के लिए
हम किस प्रकार के डेटा(data)को संग्रह
(collect) करना चाहते हैं, इस पर निर्भर करते
हुए हम विभिन्न प्रकार के टूल्स (tools) का उपयोग
कर सकते हैं। एक हमारे पास अमूर्त
(abstraction) फॉर्म (form) कहा जाता है, जो ख़ास तौर
पर फॉर्म (form) से अध्ययन प्रतिभागियों (study
participants) के रिकॉर्ड(records) की समीक्षा कर रहा
है, जो उनके व्यक्तिगत रिकॉर्ड(records), फॉर्म
(form) हो सकते हैं, यदि आप अपनी बीमारी की
स्थिति, संकेत और लक्षणों पर जानकारी
प्राप्त करना चाहते हैं, तो एक उपचार , तो
हम नैदानिक(clinical) रिकॉर्ड(Records) देख सकते थे। हम आम तौर पर डेटा
निगरानी(data Surveillance) के माध्यम से संग्रह
(collect) किए गए डेटा(data) को देख सकते थे और
हम रजिस्टरों (registers) को भी देख सकते थे,
जिसमें कुछ जानकारी हो सकती है, और वहां
की सारी जानकारी डेटा(data)के फॉर्म (form)
में हम जो चाहते हैं उसे बुलाया संक्षेप(abstract)
फॉर्म (form) जा सकता है। दूसरा, डेटा संग्रह
(data collecting) करने के लिए हमारे पास एक अन्य
टूल(tool) एक संरचित अवलोकन गाइड(structured
observation guide) है। यह बहुत उपयोगी है
जब हम कुछ प्रक्रियाएं दस्तावेज (Procedures document)
करना चाहते हैं, चाहे वे हो रहे हैं, वे
जिस तरह से हो रहे हैं, वे समय पर हो
रहे हैं या नहीं, क्या उद्देश्य मिले हैं
और इस उद्देश्य के लिए हम वस्तुओं की
एक चेक लिस्ट (check list) का उपयोग कर सकते
हैं हम डेटा संग्रह (data collect) करना पसंद करेंगे,
जिस पर टेक्सटुल और फिगरेटिव (textual or
figurative) और तीसरा और सबसे महत्वपूर्ण
बात यह हो सकती है कि आमतौर पर इस्तेमाल
किया जाने वाला टूल(tool) एक प्रश्नावली है,
जिसमें हम चाहते हैं, हम उस व्यक्ति
से बात करते हैं और जानकारी प्राप्त
करते हैं। अब, फिर से प्रश्नावली
को दो प्रकारों में विभाजित(divided) किया
जा सकता है, यह साक्षात्कार या प्रशासक हो सकता
है, जहां डेटा(data) कलेक्टरों (collectors )वास्तव में
उत्तरदाताओं (respondents) को प्रश्नों का प्रशासन(administers)
करता है, जिसे किसी भी तरह से सामना किया
जा सकता है, यह एक (telephone) पर किया जा सकता
है और अब भी (computer) आमने-सामने साक्षात्कार करने
के लिए सहायक प्रौद्योगिकियों(technologies)। प्रश्नावली भी स्वयं
प्रशासित हो सकती हैं, यदि प्रतिभागी
अध्ययन (Participant study) पढ़ और लिख सकते हैं और
वे समझने योग्य हैं कि जांचकर्ता क्या
चाहते हैं। ये फिर से (paper) आधारित
हो सकते हैं या अब हमारे पास (computer) सहायक
स्वयं प्रशासित प्रश्नावली भी है, जो उत्तरदाताओं(respondents)
को सीधे अपनी जानकारी (computer data बेस base) में रखने
में मदद कर सकती है। अब, डेटा संग्रहण(data
collection) में जो भी टूल(tool) का हम उपयोग करते
हैं, हम जो चाहते हैं वह यह है कि हमें अध्ययन
प्रतिभागी वैध (study Participant) से (Valid) प्रतिक्रिया
की आवश्यकता है। प्रतिक्रिया समझ
में आना चाहिए और हमें अपनी स्वास्थ्य
अनुसंधान(Health research) आवश्यकताओं के लिए
प्रभावी फॉर्म (form) से उस जानकारी का
उपयोग करने में सक्षम होना चाहिए। ऐसा करने के लिए, प्रत्येक
डेटा संग्रह उपकरण(data collection tool) को यह सुनिश्चित
करने की आवश्यकता होती है कि कुछ महत्वपूर्ण
तत्व(Element) हैं जो इस डेटा संग्रह उपकरण(data
collection tool) को बनाते हैं। इनमें से कुछ तत्व
शब्द संग्रह उपकरण डेटा(elements Word collection tool
data) वाक्यांशों और वाक्यों के संतुलन,
वाक्यों की लंबाई में उपयोग की जाने
वाली शब्दशः की स्पष्टता हैं; इन प्रश्नों
में कितने समय तक, जवाब में प्रतिक्रियाओं
(responses) की व्यापकता, यदि आप अध्ययन प्रतिभागियों(participants)
से प्रतिक्रियाओं (responses) की श्रेणियांCategories)
दे रहे हैं। श्रेणियाँ डेटा(data
Categories) के माध्यम से डेटा(data)संग्रह (tool)
की उपयोगिता और विशेष फॉर्म (form) से निर्देशों
की उपयोगिता के आधार पर ये श्रेणियांCategories)
वास्तव में (constraint) को पोस्ट(post) कर सकती
हैं कि कौन सी जानकारी संग्रह (collect) की जा
सकती है या नहीं। जो मैं अगली स्लाइड
में विस्तारित करूंगा। जिस क्रम में प्रश्न
पूछे जाते हैं वह बहुत महत्वपूर्ण
(element) है जो यह तय कर सकता है कि आपके उत्तरदाता
आपके प्रश्नों का उत्तर कैसे देते
हैं और निश्चित फॉर्म (form) से, जिस संदर्भ
में आप इन प्रश्नों को फ्रेम करते हैं
और (tool) का उपयोग किया जाता है। इसलिए, यदि हम किसी
भी डेटा संग्रह उपकरण(data collection tool) को देखते हैं
तो (generally) पर इसमें 4 अवयव(components) होते हैं,
शुरुआत में (Introduction) भाग और समाप्त(ended)
में एक निष्कर्ष होता है। वहां पहचानकर्ता
(identifiers) कहा जाता है, फिर प्रत्येक प्रश्न
(data Collectors) और निश्चित(Fixed) फॉर्म (form)से, उपकरणों
के पहचानकर्ता (identifiers) पूरे शरीर के लिए
निर्देशों से जुड़ा हुआ हो सकता है जो
मूल रूप से प्रश्न आइटम(items) हैं। परिचय के संदर्भ
में, अध्ययन का अध्ययन प्रतिभागियों(study
participants) को करने के लिए किया जाता है, उद्देश्यों
को बताता है और शायद सूचित सहमति प्राप्त
होती है या आगे। अपने प्रश्नावली(questionnaire)के
अंत में हमेशा एक निष्कर्ष निकालना
हमेशा अच्छा होता है और अध्ययन के प्रतिभागियों(participants)
को उनके समय और प्रयास के लिए धन्यवाद देता
है जिसे उन्होंने आपके सवालों के जवाब
देने के लिए रखा है। अब, प्रत्येक डेटा(data)संग्रह
(tool) में हम पहचानकर्ता (identifiers) भी कहेंगे, जो
वास्तविक पहचानकर्ता (identifiers)हो सकते हैं,
(study Participant) के नाम और पते जैसी जानकारी,
जो पहचान सकती है कि व्यक्ति कौन है,
यह हमेशा से अच्छा विचार है एक नैतिक
और मानव विषय संरक्षण संभावित। यदि आप इस डेटा(data)कोसंग्रह
(collect) कर रहे हैं, इसे कागज की एक अलग शीट
पेपर(sheet paper)में संग्रह (collect) करने के लिए और
जिसे बाद में (referred) किया जा सकता है, यदि
आवश्यकता हो। दूसरी तरफ, गोपनीयता
(confidentiality) जांचकर्ताओं को बनाए रखने के लिए
अध्ययन प्रतिभागियों (study participants) को पहचानकर्ता(identifiers)
देने के लिए कोड(code) किए गए आईडी नंबर(ID
number) का भी उपयोग किया जाता है और इन आईडी
नंबर(ID number) में संमिश्रित(composite) हो सकता है कि उनके
पास आईडी नंबर(ID number) हो सकती हैं जो कहती
हैं, वह राज्य जो जिला से संबंधित है गांव
और फिर घर और फिर व्यक्तिगत आईडी (ID)। इसलिए, यह इन सभी (नंबर)ओं
का मिश्रण हो सकता है, ये सभी कोड(code) और
फिर आपको एक कोड मिश्रित(composite code) मिल रहा है, जिस
पर आप वास्तव में पहचान सकते हैं कि
उत्तरदाता कौन है, लेकिन वास्तव में
सटीक पहचान प्राप्त करने में सक्षम नहीं
होगा और जो कि अच्छा है गोपनीयता (confidentiality)
संभावित। निर्देशों के संदर्भ
में, उदाहरण के संदर्भ में डेटा (data) कलेक्टरों
(collectors) जैसे संकेतों के लिए सामान्य निर्देश
हो सकते हैं, सभी प्रतिक्रियाओं (responses) को न पढ़ें, केवल
अध्ययन करने वाले व्यक्ति का उल्लेख
करें। छोड़ने के पैटर्न(patterns)
के लिए निर्देश हो सकते हैं, अब सवाल
इस तथ्य में छोड़ सकता है कि कुछ प्रश्न
हो सकते हैं जो उन पर प्रतिक्रिया के
आधार पर हो सकते हैं, बाद वाला प्रश्न
प्रासंगिक नहीं हो सकता है और फिर एक
निर्देश है, जो कहता है कि आप इसे प्रश्न
2 से छोड़ दें, आप प्रश्न 1 9 कह सकते हैं और बाकी
सवाल को छोड़ सकते हैं क्योंकि वे इस
अध्ययन प्रतिभागियों (study Participant) के लिए प्रासंगिक
नहीं हैं। अलग-अलग लिपि(fonts) का
उपयोग करना हमेशा एक अच्छा विचार है,
ताकि यह स्पष्ट किया जा सके कि वास्तव
में सवाल क्या है और आइटम(item) का कौन
सा भाग(part) वास्तव में डेटा(dataकलेक्टरों
collectors) के लिए एक निर्देश है और फिर, हमारे पास
साधन( instrument) का सब हैजो मूल रूप से प्रश्न
आइटम(item) है। अब, ये प्रश्न आइटम(item)
विभिन्न प्रकार के हो सकते हैं, हमारे
पास खुले प्रश्न बुलाया(called) सकते हैं,
हम निकट अंत प्रश्न पूछ सकते थे और हम
कहीं मध्य(middle) में कुछ हो सकते थे। चलिए देखते हैं कि
क्या ये अलग-अलग प्रकार के प्रश्न हैं? जैसा कि नाम से पता
चलता है कि खुले प्रश्न एक बार हैं जहां अध्ययन
प्रतिभागियों(study participants) को उत्तर नहीं
दिए जाते हैं और उत्तरदाता को उत्तर उत्पन्न
करना होता है। इन सवालों के बारे
में अच्छी बात यह है कि यह उत्तरदाता
को उनकी स्वतंत्रता देता है कि वे जो चाहते
हैं उसका उत्तर दें। वे पहले से मौजूद
उत्तरों की श्रेणियाँ (Categories) से बाध्य नहीं
हैं। यह अनुसंधान प्रतिभागी(Participant)की
स्मृति(Memory) को प्रोत्साहित करने में मदद करता
है और आपको एक बेहतर उत्तर देता है जो
बोलने के लिए और यह अवधारणा को बढ़ाने
के चरण में भी उपयोगी होता है, जिसमें हम
वास्तव में सुनिश्चित नहीं हैं कि उचित
उत्तर क्या है और आप बहुत सारी प्रतिक्रियाओं
(responses) उत्पन्न कर सकते हैं अध्ययन प्रतिभागियों(study
participants) से। बेशक, जब आप बहुत सारी
प्रतिक्रियाओं (responses) उत्पन्न करते हैं,
तो असुविधाजनक प्रश्न यह है कि कोड और विश्लेषण(code
and analysis) करना मुश्किल हो सकता है। आपके पास प्रतिक्रियाओं
(responses) की एक लंबी सूची हो सकती है और फिर
बाद में उन्हें श्रेणीबद्ध(categorize) करने के लिए एक मुद्दा
हो सकता है और कभी-कभी, यदि यह खुला है, तो
प्रतिक्रियाओं (responses) को विकेन्द्रित या
अपूर्ण (unfocused or incomplete) किया जा सकता है और
यह विश्लेषण (analysis) के संदर्भ में चुनौती
उत्पन्न कर सकता है । अब, इस समस्या
को दूर करने के लिए, हमारे पास खुले प्रश्न
हो सकते हैं, लेकिन फिर हम बंद अंत उत्तरों
के साथ हो सकते हैं। हालांकि, उन प्रश्नों
के लिए वहां दिए गए उत्तरों की एक श्रेणी
है, लेकिन उनके डेटा कलेक्टरों(data collectors)
इन श्रेणियाँ(Categories) से अध्ययन प्रतिभागियों(study
participants) को जवाब देने का सुझाव नहीं देते
हैं। इसलिए, जब उत्तरदाताओं
द्वारा उत्तर का स्वतंत्र फॉर्म (form)
से उल्लेख किया जाता है तो साक्षात्कार
उन प्रश्नों को स्वचालित फॉर्म (form)से ले जाएगा
जो यहां प्रश्न में दिए गए प्रतिक्रियाओं
(responses) की श्रेणियाँ (Categories) की सूची से निर्दिष्ट
हैं। इसलिए, इसे खुले प्रश्न
के फॉर्म में व्यक्त (form in expressed) किया जाता
है, लेकिन आप अंत में, इसे बंद-समाप्त(closed-ended)
के फॉर्म (form) में विश्लेषण (analysis) करें। करीबी प्रश्न क्या
हैं? करीबी प्रश्न एक
बार हैं, जहां आपके पास कोई प्रश्न है
और आपके पास केवल एक सेट वर्ग(set category)
का उत्तर है जो एक बार इस जांचकर्ता
को स्वीकार्य है। ये दो प्रकार के हो
सकते हैं, हमारे पास केवल दो विकल्पों
के साथ करीबी (Close) प्रश्न हो सकते हैं, हाॅं
नही(Yes-no, पुरुष और महिला(Male and female)और इतने आगे के
डिचोटोम (dichotomous) विकल्प तो इस तरह का प्रश्न उत्तरदायी होने के
लिए एक स्पष्ट स्थिति है और महत्वपूर्ण
मुद्दों के लिए महत्वपूर्ण जानकारी प्राप्त
करना बहुत उपयोगी है और जो बहुत केंद्रित
है। हालांकि प्रश्न के
आधार पर कुछ भी यह वास्तव में मुद्दों
में से कुछ को सरल बना सकता है, जहां
हाॅं – नही उत्तर ऐसा कुछ नहीं है जो आपको
बहुत अच्छी जानकारी दे रहा है। फिर हमारे पास करीबी
प्रश्न हैं कई विकल्पों के साथ, दो से अधिक
विकल्प। अब यहां फिर से, वे
कई विकल्पों के साथ दो प्रकार के करीबी
प्रश्न हो सकते हैं। हमारे पास ऐसे प्रश्न
हो सकते हैं जहां कई विकल्प हैं, केवल
विकल्प में से एक स्वीकार्य है। तो, उत्तरदाताओं
के कहने के आधार पर, इस विकल्प में से
एक डेटा कलेक्टरों (data collectors) द्वारा चुना
जाता है। दूसरी तरफ, हम कई विकल्पों
के साथ निकट अंत प्रश्नों को पूछ सकते थे, जिसमें
अध्ययन प्रतिभागियों(study participants) द्वारा कई प्रतिक्रियाओं
(responses) भी स्वीकार्य हो सकती हैं। ध्यान देने योग्य
महत्वपूर्ण बात यह है कि, जब आप प्रश्नावली(questionnaire)
तैयार कर रहे हैं तो आपको डेटा कलेक्टरों
(data collectors) के लिए स्पष्ट निर्देश देना होगा,
चाहे इस प्रश्न के लिए केवल एक उत्तर
स्वीकार्य है या एक से अधिक उत्तर
स्वीकार्य हो सकते हैं। तो, हमारे पास उत्तर
विकल्पों की एक बड़ी पसंद है; फिर से सवाल
कैसे तैयार किया गया है और वास्तविक
सवाल क्या है, कभी-कभी यह एक विकल्प चुनने
में असुविधाजनक और मुश्किल हो सकता
है, यदि एक से अधिक विकल्प की संभावना
है, लेकिन यह संभावना प्रश्नावली(questionnaire)
में प्रदान नहीं की जाती है। इसलिए, जब आप अपनी
प्रश्नावली(questionnaire) तैयार कर रहे हैं
और तीसरे तौर पर हमें इस बारे में सावधान
रहना होगा, तो हमारे पास करीबी प्रश्न
हो सकते हैं जिनके पास मात्रात्मक (quantitative)
उत्तर हैं, जहां उत्तरदाता को आयु(age) जैसे नंबर
प्रदान करना होगा, जैसे कि यदि आप देखते
हैं तो यहां एक उदाहरण हो सकता है; पिछले
12 महीनों में आप क्लिनिक में कितनी बार गए
थे? इस तरह के प्रश्न
निरंतर चर(variables) के निर्माण की अनुमति
देता है और फिर सतत चर (Continuous variables) के लिए
विश्लेषण(analysis) को मापने और करने की
अनुमति देता है, यदि आपको आवश्यकता हो
तो हम हमेशा इन चर(variables) को बाद में विश्लेषण(analysis)
के समय श्रेणीबद्ध(categorize) कर सकते हैं। हालांकि, कभी-कभी
यह मात्रात्मक उत्तर देने के लिए असुविधाजनक
हो सकता है क्योंकि कुछ मात्रा निर्धारित(quantified)
उत्तरों को सीमित तरीके से सीमित किया
जा सकता है, जिस पर उन्हें नियंत्रित
किया जा सकता है और जहां नंबर को बाधित
करना मुश्किल होता है। इसलिए, हमें सावधान
रहना होगा कि हम इस तरह के प्रश्नों
को कैसे तैयार कर रहे हैं। फिर वहां हम कुछ कह
सकते थे, जिन्हें अर्द्ध खुले(semi-open)
प्रश्न कहा जाता है, जहां आप अधिकांश
फॉर्म (form) से कई प्रश्न पूछते हैं प्रतिक्रियाओं
(responses), यहां दिए गए उत्तरों का सुझाव
दिया गया है, लेकिन एक विकल्प हो सकता
है, जहां खुला रखा जाता है और डेटा(data)संग्रह
उपकरण(tool) और प्रश्नावली(questionnaire) में हम जो सबसे सामान्य(common)
देखते हैं वह दूसरों के लिए होता है। उदाहरण के लिए, क्या
आपके बच्चे को खसरा(Measles) के लिए जटिलता है,
ऐसा लगता है कि कोई जटिलता नहीं हो सकती
थी, जो निमोनिया(pneumonia), दस्त(diarrhea), आंख की समस्याएं(eye
problems) हो सकती है या वे कुछ अन्य जटिलताओं
हो सकती हैं, जो इतनी सामान्य(common) नहीं
होनी चाहिए एक वर्ग(category) में, लेकिन फिर आपने
उत्तरदायी उपकरण (tools) को एक विकल्प दिया,
प्रतिक्रियाओं (responses) की श्रेणियाँ(Categories)
की सूची में जो कुछ भी है, उसके अलावा
अन्य चीजें भी कहें। तो, यह अनियोजित(Unplanned)
उत्तरों के लिए दरवाजा खुला छोड़ देता है;
हालांकि, यदि इनमें से बहुत से प्रतिक्रियाओं
(responses) हैं, तो कभी-कभी विश्लेषण(analysis) करना
मुश्किल हो सकता है। अब, देखते हैं कि कैसे
कुछ सिद्धांत (principle) और प्रश्नों को तैयार
करने के लिए क्या करते हैं । वास्तव
में छोटे और सटीक प्रश्नों के लिए
हमेशा अच्छा विचार है उदाहरण के लिए,
यदि आप अपने प्रतिभागियों अध्ययन(study Participant) की
आयुजानना चाहते हैं, तो बस आयु लिखनाएक
अच्छा विचार नहीं है। आपको हमेशा पूर्ण
और पूर्ण वाक्यांशों का उपयोग करना चाहिए,
तो आपकी आयु क्या है? इसलिए अस्पष्टता
से परहेज (avoiding ambiguities) से, सरल शब्दों का
उपयोग करना और बहुत ही जटिल अकादमिक
भाषा (academic language) का उपयोग करना, प्रश्नों के
संदर्भ में रोज़मर्रा की भाषा(everyday language) का
उपयोग करना एक अच्छा विचार है क्योंकि
फिर से याद रखें कि आपके उत्तरदाता लोग
हैं। जब आप प्रश्न तैयार
कर रहे होते हैं, तो नकारात्मक (negatives) से
बचने के लिए फिर से अच्छा विचार है; विशेष
फॉर्म (form) से डबल नकारात्मक (double negatives) । तो, यहां
एक उदाहरण है जो हमारे पास है, क्या आप कभी-कभी
हाथ धोने के बिना मरीजों की देखभाल
करते हैं। यदि आप ध्यान से देखते
हैं, तो यहां एक नकारात्मक (negatives) अर्थ है और प्रश्नों
के दो हिस्सों में से एक है, कोई रोगियों
की देखभाल कर रहा है और दूसरा हाथ धो
रहा है या हाथ धोने के बिना। तो, इस सवाल को वाक्यांश
देने का एक बेहतर तरीका यह सीधे और
अधिक सकारात्मक(positively) फॉर्म (form) से पूछना
हो सकता है, इसलिए क्या आप प्रत्येक
रोगी की देखभाल करने से पहले व्यवस्थित
फॉर्म (form) से हाथ धोना(washing hands) हैं, जो इसे स्पष्ट
और स्पष्ट बनाता है। :57)
फिर जब आप एक प्रश्न पूछें, यह एक समय में
केवल एक प्रश्न होना चाहिए; यहां एक उदाहरण
कहें, हमारे पास यहां है, इसलिए आपने इलाज
से इंकार कर दिया क्योंकि आपको साइड
इफेक्ट्स(side effect) का डर था। अब, वास्तव में हमारे
पास दो प्रश्न हैं; एक पूछ रहा है; क्या
आपने इलाज से इंकार कर दिया? और दूसरा यह जानने
का प्रयास कर रहा है कि क्यों, अगर व्यक्ति
उपचार से इंकार कर देता है, तो उन्होंने
ऐसा क्यों किया। ऐसा हो सकता है कि
उत्तरदाता ने इलाज से इंकार नहीं किया
हो तो वह इस सवाल का जवाब कैसे देगा और
इसका उत्तर कैसे देगा। इसलिए, वास्तव में
ऐसे प्रश्नों को दो प्रश्नों में
विभाजित (divided) करना एक अच्छा विचार है,
जहां कोई भी पहले हो सकता है; पहला भाग
कह सकता है, क्या आपने इलाज से इनकार कर
दिया? हाँ या नहीं के आधार
पर, यदि उत्तर हाँ है, तो निम्न प्रश्न
हो सकता है; ऐसा इसलिए था क्योंकि आपको
साइड इफेक्ट्स (side effect) का डर था? यह चीजों को बहुत
स्पष्ट बनाता है। दोबारा, प्रश्नों
को विशिष्ट और वजन कम करने की आवश्यकता
नहीं है, इसलिए हमारे यहां एक उदाहरण है,
आप लोगों से जानना चाहते हैं कि एचआईवी
(HIV) कैसे फैलता है और सवाल यह है; क्या
आप एचआईवी (HIV) के संचरण के तरीकों से मोडस
(modes) हैं? जो एक खुला समाप्त(open
ended) में है, यह उन लोगों के लिए जगह रहता है
जो उत्तर देने के लिए जो भी जवाब दे
सकते हैं। लेकिन यदि आप वास्तव
में जानना चाहते हैं कि एचआईवी यौन
मार्ग (HIV sexual route) के माध्यम से प्रसारित
है, समलैंगिक मार्ग, रक्त संक्रमण, दवा(Odd
pathways, gay passages, blood transfusion, medication) उपयोग, इत्यादि
के माध्यम से, तो वास्तव में इन्हें प्रतिक्रियाओं
(responses की Categories के फॉर्म form) में रखना बेहतर
होता है और फिर प्रश्न के बीच में वाक्यांश
ये प्रथाएं आप मुझे उन लोगों को बता सकते
हैं जो आपको एचआईवी (HIV) के सामने उजागर
कर सकती हैं। इसलिए, आप जानते हैं
कि आपको उस प्रश्न का उचित उत्तर मिल
जाएगा जिसमें आप चाहते थे। हमेशा एक तटस्थ स्वर(neutral
tone) का उपयोग करना और निर्णय लेने वाले
स्वर(tones) से बचने के लिए भी अच्छा विचार
है जो अध्ययन प्रतिभागियों(study participants) की प्रतिक्रिया
को प्रभावित कर सकता है। याद रखें कि आप डेटा
कलेक्टरों (data collectorsके फॉर्म form)में हैं,
हम केवल डेटा संग्रहण (data collect) करते हैं और
उत्तरदायी नहीं हैं कि उत्तरदाता आपको
क्या बता रहा है। एक उदाहरण है कि हमारे
यहां है, इसलिए यदि आप लोगों के यौन प्रथाओं(sexual
practices) के बारे में जानना चाहते हैं, तो उनसे
पूछने के बजाय कि आप पिछले 6 महीनों
में विशिष्ट हैं। फिर, विचित्र शब्दों
का नकारात्मक अर्थ होता है, इसलिए इसके
बजाय यह अधिक तटस्थ(neutral) और अधिक शैक्षिक(academic)
प्रकार का प्रश्न हो सकता है, जिसमें
आप सीधे और विशिष्ट हो और पूछें; पिछले
6 महीनों में आपके पास कितने साझेदार
हैं, बिना किसी निर्णय के। अब, अगली बात जो आप
करना चाहते हैं, जब आप अपनी प्रश्नावली
तैयार कर रहे हैं, तो वास्तव में यह
पता लगाने के लिए कि आपके पास क्या
प्रश्न हैं। याद रखें, जिस तरीके
से आप सवाल पूछते हैं, जैसे कि आप एक
अध्ययन प्रतिभागियों(study Participant) के साथ बातचीत
कर रहे हैं और यह एक दूसरे के दूसरे लिंक(link)
के बाद प्रश्नों का एक आसान प्रवाह
होना चाहिए। ध्यान रखने के लिए
कुछ सामान्य सिद्धांत(principle); क्या वह हमेशा सरल
प्रश्न पूछता है और बाद के हिस्से
के लिए जटिल प्रश्नों को रखता है। आप अधिक सामान्य
प्रश्न, सामाजिक जनसांख्यिकीय (Social
demographic) विशेषताओं से पूछ सकते हैं और फिर
आप जो भी पढ़ रहे हैं उसके विशिष्ट प्रश्नों
पर जा सकते हैं। शुरुआत में अधिक
आकस्मिक(casual) प्रश्न पूछें, जो उत्तरदाता
को वास्तविक(factual) प्रश्नों का उत्तर देना आसान
होगा और फिर अधिक अंतरंग प्रश्न, संवेदनशील
मुद्दे(Issues), दृष्टिकोणों (Views) और विचारों के
बारे में प्रश्न कुछ ऐसा हो सकते हैं
जो बाद में आ सकता है। यह हमेशा एक अच्छा
विचार है कि वास्तव में जांच के एक ही
विषय से संबंधित सभी प्रश्नों को
एक साथ समूहित करना याद रखें। फिर प्रश्नावलीके
विभिन्न हिस्सों में फैल जाने के बजाय,
जो वास्तव में उत्तरदाता को परेशान (Confused) कर
सकता है। पहचान प्रश्न पूछने
के मामले में या तो नाम, आयु, लिंग, पते
और आगे के संदर्भ में अंत में उनसे
पूछा जा सकता है या उन्हें अंत में भी
पूछा जा सकता है ताकि शुरुआत में सही (specifics)
को प्राप्त किया जा सके। यदि आप घटनाओं के
अनुक्रम के बारे में जानकारी संग्रह
(collect) करने की कोशिश कर रहे हैं, तो आपके
प्रश्न वास्तविक काल में चीजें कैसे
होतीं, इस बारे में उचित कालक्रम क्रम
में होना चाहिए, जो वास्तव में उत्तरदाताओं
को प्रतिक्रियाओं (responses) को बेहतर तरीके
से याद करने में मदद करेगा और साथ ही एक
और तार्किक तरीका। दोबारा, यदि आपका
प्रश्नावली(questionnaire)जटिल है, तो बहुत सारे प्रश्न
हैं, मध्य में ब्रेक देना हमेशा अच्छा
होता है और कुछ सरल प्रश्न हो सकते हैं
और फिर अपने जटिल प्रश्नों पर वापस
आ सकते हैं। कई बार, हम एक ही प्रश्नोत्तरी
में एक ही तरह के प्रश्न पूछ सकते हैं और फिर
इसका उपयोग किया जाता है, यदि यह विषय
वस्तु है जो अध्ययन के लिए वास्तव में
महत्वपूर्ण है और आप वास्तव में जानना
चाहते हैं कि उत्तरदाता क्या जवाब दे यह बता
रहा है कि आपको समझना मान्य(Valid) है और फिर
सत्य है। इसलिए, प्रश्नावली(questionnaire)
के विभिन्न स्थानों पर एक ही विषय पर कई
प्रश्न पूछे जा सकते हैं और फिर जब आप इसका
विश्लेषण (analysis) करने की कोशिश कर रहे हैं,
तो आप इन प्रतिक्रियाओं (responses) को त्रिकोण कर
सकते हैं ताकि आप इस प्रश्न से जो जानकारी
निकालना चाहते हैं उसे प्राप्त कर सकें। एक बार जब आप ऑर्डर
(order) को हल कर लेते हैं, तो वास्तव में
प्रश्नावली में इन सभी सवालों को वास्तव
में रखना आवश्यक है। फिर से याद रखें, यह
फॉर्म (form) तैयार करना है कि प्रश्नावलीकी
संरचना फिर से महत्वपूर्ण है क्योंकि उत्तरदाता
प्रश्नावलीको देखते हैं, प्रश्नावली
(questionnaire) के डिजाइन और फॉर्म (form) को प्रभावित
करते हैं या प्रतिभागियों(participants) की प्रतिक्रिया को
प्रभावित कर सकते हैं। इसलिए, यदि आपके पास
प्रश्नावलीमें अलग-अलग अनुभाग हैं, तो अनुभागों
को विभाजित(divided) करना एक अच्छा विचार है,
एक वर्ग हो सकता है कि लाइन (line) हो और फिर
अगला अनुभाग हो। सभी को एक साथ प्रश्नों
को क्रैम्प (cramp) करने की कोशिश न करें, प्रश्नों
के बीच स्थान रखें, इसलिए वहां स्पष्ट
फॉर्म (form) से पठनीय है। बड़े फोंट (font) का उपयोग
करने की कोशिश करें, बहुत छोटे फोंट(font)
नहीं, इसलिए 11 या 12 का फोंट (font) आकार आदर्श
होगा। यदि आपके पास कोई
प्रश्न है तो फिर से पेज(pages) पर प्रश्नों
को विभाजित(divided) न करें, और यदि इसका
आधा अगला पेज (page) पर जाता है, तो डेटा(data
कलेक्टरों (collectors) के लिए वास्तव में प्रश्न
पढ़ने के लिए मुश्किल हो जाती है, आपको पेज
को और आगे चालू करना होगा। इसलिए, यदि यह हो रहा
है, तो सुनिश्चित करें कि आप पूरे प्रश्न
को एक पेज (page) पर लाएं। स्वरूपण और संरेखण
के मामले में, संरेखण आपको फिर से प्रश्नावलीके
लिए एक अच्छा, साफ दिखने देता है। तो, बाएं हाथ की ओर
अपने प्रश्नों को सही ढंग से संरेखित
करना और दाएं हाथ की ओर अपने उत्तर
और पाठ्यक्रम को एक अच्छा विचार है,
जो आपके प्रश्नावली (questionnaire) के लिए एक साफ
दो कॉलम (column) प्रकार प्रदान करता है, जो
इसे अधिक आकर्षक बनाता है। आपके पास कभी भी 1,
2 से घूमने वाले प्रश्नों को भूलना भूल जाएं। फिर, ध्यान में रखना
एक बहुत ही महत्वपूर्ण बात कोडिंग (coding) है। याद रखें कि आखिरकार
आप जो करने जा रहे हैं वह इस डेटा(data)
का उपयोग करता है और इसे सॉफ्टवेयर
(software) में दर्ज करने के लिए, इसे विश्लेषण
(analysis) करने के लिए कोड(code) दें। इसलिए, यह हमेशा एक
अच्छा विचार है, वास्तव में प्रश्नावली (questionnaire)
में एक कोडिंग सिस्टम(coding system) अंतर्निहित है। इसलिए, आपको अपने
कोडिंग(coding) को मानकीकृत करने की आवश्यकता
है, जहां भी कहें, सबसे आसान उदाहरण
मैं आपको दे सकता हूं, हां, नहीं। तो, उदाहरण के लिए,
हाँ के लिए आपके पास 1 का कोड (code) और 0 हो
सकता है। सुनिश्चित करें कि
हर सवाल, हर प्रतिक्रिया जहां आपके पास हाँ
है, नहीं; आपने इसे 1 के फॉर्म (form)में कोड
(code) किया है, 0 कहता है कि आपके पास नर,
मादा है। तो, आप हमेशा कोड (code)
करते हैं कि पुरुष एक और मादा के फॉर्म
(form)में दो या कुछ ऐसा हो सकता है। वास्तव में इस कोडिंग
(coding) को सरल बनाने का एक और तरीका है
जिसे हम ऑटो-कोडिंग(auto-coding) के फॉर्म (form) में कॉल
(call) करते हैं। इसलिए, श्रेणियाँ(Categories)
को जो नंबर आप देते हैं, उनका कहना है
कि आपके पास चार प्रतिक्रिया श्रेणियां हैं। तो, आप उन्हें 1, 2, 3,
4 की नंबर देंगे और यदि प्रतिक्रिया
कहती है कि प्रतिक्रिया नंबर 2 है, तो आप इस
प्रश्न आइटम (item) के लिए कोड(code) के समान
नंबर2 का उपयोग करते हैं। इसलिए, ये कुछ तरीके
हैं जिनमें आप सुनिश्चित करते हैं कि आपके
प्रश्नावलीका ले-आउट (lay-out) साफ है और यह प्रस्तुत
करने योग्य है और यह कुछ ऐसा है जो डेटा(data)
कलेक्टरों (collectors) के साथ-साथ डेटा(data एंट्री
ऑपरेटर entry operator) और जो व्यक्ति प्रवेश
करने जा रहा है, दोनों में मदद करता है और
बाद के चरण में डेटा(data) का विश्लेषण(analysis)
करें। जब आप अपने डेटा संग्रहण(data
collection)टूल (tool) को अंतिम फॉर्म (form) दे रहे हैं,
तो सुनिश्चित करें कि आपके पास जो प्रश्न
हैं वे कुछ ऐसा हैं जो आपके द्वारा किए
जा रहे अध्ययन के लिए प्रासंगिक हैं। इसलिए, जैसा कि पहले
के सत्रों (sessions) का उल्लेख किया गया
हो, जांचकर्ता को अध्ययन उद्देश्यों
का दास होना चाहिए और विश्लेषण(analysis)
जो पहले से ही अध्ययन के लिए पूर्व-नियोजित
है। इसलिए, सुनिश्चित
करें कि आपके पास जो प्रश्न हैं, उनके
लिए उन अध्ययन उद्देश्यों का उत्तर देने के
लिए प्रासंगिक हैं। अनावश्यक प्रश्न
न डालें क्योंकि आप मैदान में बाहर
जा रहे हैं और अध्ययन कर रहे हैं इसका मतलब
यह नहीं है कि आप कुछ और सब कुछ पूछ सकते
हैं और यदि आपको लगता है कि कुछ लापता प्रश्न
हैं तो उन्हें जोड़ना सुनिश्चित करें। एक बार जब आप यह सब
कर लेंगे, तो इसे क्षेत्र में ले जाने से पहले
वास्तव में अपने साधन(tool) की समीक्षा
करना भी एक अच्छा अभ्यास है। समीक्षाएं आपके सहयोगियों
और क्षेत्र के विशेषज्ञों द्वारा की जा सकती
हैं, आप वास्तव में कोडिंग (coding) को देखने
की समीक्षा करने के लिए सांख्यिकीविदों
को भी दे सकते हैं; चाहे वह कुछ ऐसा होगा
जो उनके लिए उपयोगी होगा और फिर आप फील्ड
(field) श्रमिक (laborer) या डेटा (data)कलेक्टरों
(collectors) भी कर सकते हैं, जो वास्तव में डेटा
संग्रहण(data collect) करने जा रहे हैं, वे वास्तव
में प्रश्नावलीके माध्यम से जाने के
लिए आपके प्रमुख सूचनार्थक(Informative) हो
सकते हैं और आपको बताएं कि प्रवाह
उचित है, चाहे प्रश्न समझ में आते हैं, क्या
कोई अस्पष्टता है या क्या ऐसा कुछ है
जो समझा नहीं गया है और आगे। ध्यान रखें कि साधन(tool)
की भाषा; प्रश्नावली डेटा (questionnaire data) अमूर्त
फॉर्म (Intangible form) या आगे उस भाषा में होना
चाहिए जिसमें आप अध्ययन प्रतिभागियों(study
participants) से मुलाकात करेंगे। इसलिए, यदि आपका अध्ययन
प्रतिभागियों(study Participants) तमिल बोलते
हैं, तो प्रश्नावलीतमिल में होनी चाहिए, अगर
यह हिंदी है, तो यह हिंदी में होना चाहिए। सामान्य, जांचकर्ताओं
के फॉर्म (form) में, अंग्रेजी सामान्य भाषा है,
इसलिए हम प्रश्नावलीका(Questionnaire) प्रारंभिक फॉर्मूलेशन(formulation)
अंग्रेजी में होंगे। फिर आपको जो अनुवाद
चाहिए वह एक अनुवाद है, आपको इसे स्थानीय
भाषा में अनुवाद करने की आवश्यकता
है और फिर बहुत महत्वपूर्ण बात यह है कि किसी
और को अंग्रेजी में अनुवाद वापस करने
के लिए, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि स्थानीय
भाषा में अनुवादित संस्करण वही समझ
में आता है जैसा आप चाहते थे यह होना
चाहिए और जब आप उन प्रश्नों को अंग्रेजी
में फ्रेम(frame) करते हैं। क्षेत्र में जाने
से पहले, अपने उपकरणों का परीक्षण करने
के लिए पायलट (pilot) करना हमेशा महत्वपूर्ण
होता है। आपको यह सुनिश्चित
करने की ज़रूरत है कि आपका अध्ययन उपकरण(tool)
स्पष्ट है, आपके द्वारा पूछे गए प्रश्न लोगों
के लिए समझदार हैं और वे स्वीकार्य
हैं, लोग उन सवालों के जवाब देने में
भिन्न नहीं हैं। आपको प्रवाह और स्किप
पैटर्न की जांच करने की आवश्यकता है यह
सुनिश्चित करने के लिए कि कोडिंग (coding)
काम करता है और यह आपको यह भी समझता
है कि वास्तव में प्रश्नावलीको समाप्त
करने के लिए आपके लिए कितना समय लगेगा। यह सब वास्तव में
इस प्रश्नावलीको कुछ स्वयंसेवकों
को प्रशासित करके पायलट (pilot)परीक्षण
करके किया जा सकता है जो अध्ययन जन(नंबर)
के समान हैं जो आप करने जा रहे हैं, लेकिन
याद रखें कि जिन लोगों पर आप पायलट (pilot) को
अपने प्रश्नावलीका परीक्षण करते हैं,
उन्हें शामिल नहीं किया जाना चाहिए
बाद में मुख्य अध्ययन में। इसलिए, जब हम स्वास्थ्य
अनुसंधान उपकरण(Health research tool) तैयार कर रहे
हैं, तो हमें निश्चित सिद्धांत(certain principle)
को ध्यान में रखना होगा। आपको पहले यह सुनिश्चित
करने की ज़रूरत है कि आप क्या मापना
चाहते हैं, याद रखें महामारी विज्ञान(Epidemiology)
सभी माप के बारे में है। फिर आपको इन अवधारणाओं
को अपने अध्ययन डिज़ाइनों और अध्ययन उद्देश्यों
से जोड़ना होगा, आपको तराजू(scales) से मिलान
करने की आवश्यकता है, आप इन्हें मापने
के लिए कैसे जा रहे हैं और फिर आप विश्लेषण(analysis)
कैसे करेंगे। सुनिश्चित करें कि
तराजू(scales), प्रश्न, प्रश्नावली, आपके
द्वारा उपयोग किए जा रहे डेटा(data) संग्रहण
टूल विश्वसनीय (storage tool trusted) हैं और आबादी
के लिए मान्य हैं जिन्हें आप उन्हें
लागू करने जा रहे हैं। इन सभी चीजों को ध्यान
में रखते हुए, डेटा संग्रहण(data collection) की
सबसे उपयुक्त विधि चुनें; चाहे वह डेटा(data)
एस्ट्रस्ट्रक्शन (abstraction) फॉर्म (form) or संरचना
चर(structure variables) अवलोकन गाइड(guide) या प्रश्नावलीऔर
उन प्रश्नों के प्रकार हैं जिन्हें आप इन
डेटा संग्रह (data collection) उपकरणों में डाल
रहे हैं। प्रश्नावली की भाषा
के संदर्भ में और जिस तरीके से आप अपनी
अवधारणाओं को मापने की कोशिश कर रहे हैं,
उसके बारे में अपने अध्ययन प्रतिभागियों(study
participants) को ध्यान में रखें और अंत में निर्णय
लें कि अध्ययन में वास्तविक प्रश्न
पूछने के लिए आप कितने अच्छे हैं प्रश्नावली। याद रखें, एक प्रश्नावली
अध्ययन कर सकती है या तोड़ सकती है; यह
एक चीज है, एक बार जब आप डेटा (data)संग्रह
(collect) कर लेते हैं तो आपको वापस जाने का
अवसर नहीं मिल सकता है। इसलिए, यह आवश्यक
है कि आपके द्वारा संग्रह (collect) किया
गया डेटा(data) मान्य और भरोसेमंद है और
ऐसा करने के लिए, यह महत्वपूर्ण है कि
आपके द्वारा विकसित डेटा(data) उपकरण(tool) कुछ
ऐसे अध्ययन के लिए पूरी तरह मान्य और
उपयुक्त हैं जिन्हें आप संचालित करने
की कोशिश कर रहे हैं। यह आज के लिए है।धन्यवाद।

4 thoughts on “Designing data collection tools

  1. Extra ordinary performance by one of the legend from National Institute of Epidemiology,Scientist DR Tarun Bhatnagar,
    Thank you sir,..,

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