Cultural consensus theory
સાંસ્કૃતિક સર્વસંમતિ સિદ્ધાંત એ માહિતી પૂલિંગ (એકત્રીકરણ, ડેટા ફ્યુઝન) માટેનો એક અભિગમ છે જે સાંસ્કૃતિક તરીકે માન્યતાઓના માપન અને મૂલ્યાંકન માટેના માળખાને ટેકો આપે છે; વ્યક્તિઓના જૂથ દ્વારા અમુક અંશે વહેંચવામાં આવે છે. સાંસ્કૃતિક સર્વસંમતિ નમૂનાઓ વ્યક્તિઓ પાસેથી પ્રતિસાદોના એકત્રીકરણને (1) સંબંધિત પ્રશ્નોની શ્રેણીના સાંસ્કૃતિક રીતે યોગ્ય જવાબો (જ્યારે જવાબો અજ્ઞાત હોય) અને (2) તે પ્રશ્નોના જવાબ આપવા માટે વ્યક્તિગત ક્ષમતા (સાંસ્કૃતિક ક્ષમતા) નો અંદાજ કાઢવા માટે માર્ગદર્શન આપે છે. આ સિદ્ધાંત ત્યારે લાગુ પડે છે જ્યારે જવાબોનો એક જ સમૂહ અસ્તિત્વમાં છે એમ માનવા માટે લોકોમાં પૂરતી સંમતિ હોય. વ્યક્તિઓની જોડી વચ્ચેના કરારનો ઉપયોગ વ્યક્તિગત સાંસ્કૃતિક ક્ષમતાનો અંદાજ કાઢવા માટે થાય છે. જવાબોનો અંદાજ વ્યક્તિઓના પ્રતિભાવોને તેમની ક્ષમતા દ્વારા વજન આપીને અને પછી પ્રતિસાદોને જોડીને કરવામાં આવે છે. સાંસ્કૃતિક સર્વસંમતિનો સિદ્ધાંત ધારે છે કે સાંસ્કૃતિક માન્યતાઓ લોકોમાં શીખી અને વહેંચવામાં આવે છે અને વિશ્વ અને સમાજ શું છે તેની એક સામાન્ય સમજ છે. સંસ્કૃતિમાં માહિતીની માત્રા કોઈ પણ વ્યક્તિ માટે નિપુણતા મેળવવા માટે ખૂબ મોટી હોવાથી, વ્યક્તિઓ સાંસ્કૃતિક જ્ઞાનના વિવિધ ઉપગણને જાણે છે અને તેમની સાંસ્કૃતિક ક્ષમતામાં બદલાય છે. સાંસ્કૃતિક માન્યતાઓ એ સંસ્કૃતિના મોટાભાગના સભ્યો દ્વારા રાખવામાં આવતી માન્યતાઓ છે. પ્રશ્નોના સમૂહને જોતાં, સમાન વિષય પર, સહિયારી સાંસ્કૃતિક માન્યતાઓ અથવા જવાબો સંબંધિત ધોરણોનો અંદાજ સંસ્કૃતિના સભ્યોના નમૂનામાં પ્રતિસાદોને એકત્રિત કરીને કરી શકાય છે. જ્યારે કોઈ કરાર નિરપેક્ષની નજીક હોય, ત્યારે જવાબોનો અંદાજ લગાવવો સીધો હોય છે. સાંસ્કૃતિક સર્વસંમતિ સિદ્ધાંત દ્વારા સંબોધવામાં આવતી સમસ્યા એ છે કે જ્યારે પ્રતિક્રિયાઓમાં અમુક અંશે વિવિધતા હાજર હોય ત્યારે માન્યતાઓનો અંદાજ કેવી રીતે કરવો. સામાન્ય રીતે, સાંસ્કૃતિક સર્વસંમતિ સિદ્ધાંત એ નક્કી કરવા માટે એક માળખું પૂરું પાડે છે કે શું પ્રતિભાવો વહેંચાયેલા જવાબોના એક સમૂહનો અંદાજ કાઢવા માટે પૂરતા પ્રમાણમાં એકરૂપ છે કે કેમ અને પછી પ્રશ્નોના જવાબ આપવા માટે જવાબો અને વ્યક્તિગત સાંસ્કૃતિક ક્ષમતાનો અંદાજ કાઢે છે. આ સિદ્ધાંત એવા પ્રશ્નોના "સાંસ્કૃતિક રીતે સાચા" જવાબોના અંદાજ માટે તૈયાર કરવામાં આવ્યો છે જે સંશોધક માટે પ્રાથમિક રીતે અજ્ઞાત છે, તેમજ વસ્તુ પ્રતિસાદ અસરો (દા. ત., જ્ઞાન સ્તર, પ્રતિભાવ પૂર્વગ્રહ, વસ્તુ મુશ્કેલી). સાંસ્કૃતિક સર્વસંમતિ નમૂનાઓ સર્વસંમતિ બનાવતા નથી અથવા સર્વસંમતિ શા માટે અસ્તિત્વમાં છે તે સમજાવતા નથી; તેઓ ફક્ત સંભવિત સર્વસંમતિની શોધ અને વર્ણનને સરળ બનાવે છે. સર્વસંમતિ સિદ્ધાંતનો ઉપયોગ કરવા માટેના પ્રતિભાવોમાં મૂલ્યાંકનકારો વચ્ચે ઉચ્ચ સ્તરની સમજૂતી હાજર હોવી આવશ્યક છે-માત્ર ઉચ્ચ સમજૂતી સાથે જ જૂથની માન્યતાઓનો અંદાજ કાઢવા માટે એકંદર પ્રતિસાદનો અર્થ થાય છે. જો કે મૂલ્યાંકન કરવા માટે આંકડાકીય પદ્ધતિઓ છે કે શું રેટર્સ વચ્ચેનો કરાર તક કરતાં વધારે છે (દ્વિપદી પરીક્ષણ, ફ્રીડમેન પરીક્ષણ, અથવા કેન્ડેલનો સુસંગતતાનો ગુણાંક), આ પદ્ધતિઓ "સાચા" જવાબોનો શ્રેષ્ઠ અંદાજ પ્રદાન કરતી નથી અને ન તો તેઓ રેટર્સની ક્ષમતાનો અંદાજ કાઢે છે. સાંસ્કૃતિક સર્વસંમતિ સિદ્ધાંત વિષયો વચ્ચેના કરારમાંથી ક્ષમતાનો અંદાજ લગાવી શકે છે અને પછી, જવાબોનો અંદાજ એકત્રીકરણ પહેલાં ક્ષમતા દ્વારા વ્યક્તિગત પ્રતિસાદોને "વજન" કરીને કરવામાં આવે છે. પ્રતિસાદોના એકત્રીકરણમાં એક ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ લક્ષણ એ છે કે વ્યક્તિઓના સંયુક્ત પ્રતિસાદ એકત્રીકરણમાં સમાવિષ્ટ દરેક વ્યક્તિના પ્રતિસાદ કરતાં વધુ સચોટ હશે. મનોવિજ્ઞાનમાં વિશ્વસનીયતા સિદ્ધાંત (ખાસ કરીને, વિશ્વસનીયતા ગુણાંક અને સ્પીયરમેન-બ્રાઉન આગાહી સૂત્ર) સંયુક્ત કરવામાં આવતા એકમોની સંખ્યા અને એકમો વચ્ચેના કરારના સ્તરમાંથી સંકલિત પ્રતિસાદોની ચોકસાઈ અથવા માન્યતાનો ગાણિતિક અંદાજ પૂરો પાડે છે. આ કિસ્સામાં, સંકલિત પ્રતિસાદોની ચોકસાઈની ગણતરી વિષયોની સંખ્યા અને વિષયોની તમામ જોડી (તમામ પ્રશ્નોમાં) વચ્ચેના સરેરાશ પીઅર્સન સહસંબંધ ગુણાંક પરથી કરી શકાય છે. સાંસ્કૃતિક સર્વસંમતિ સિદ્ધાંતનો ઉપયોગ કરવા માટે, ઓછામાં ઓછી ત્રણ ધારણાઓ પૂરી થવી આવશ્યક છેઃ માહિતી આપનારને શ્રેણીબદ્ધ પ્રશ્નો પૂછવા આવશ્યક છે. બધા પ્રશ્નો એક જ વિષય પર અને મુશ્કેલીના સમાન સ્તર પર હોવા જોઈએ. આ ધારણા વસ્તુઓની એકરૂપતાને લગતી છે અને તેનો અર્થ એ છે કે વસ્તુઓએ માત્ર એક જ વિષય અથવા જ્ઞાનના ક્ષેત્રનું પ્રતિનિધિત્વ કરવું જોઈએ અને તે યોગ્યતા વસ્તુઓમાં સુસંગત હોવી જોઈએ, જેથી જો કોઈ વ્યક્તિ પ્રશ્નોના એક સબસેટ પર સારું પ્રદર્શન કરે, તો તેણે પ્રશ્નોના બીજા સબસેટ પર પણ સારું પ્રદર્શન કરવું જોઈએ. પ્રશ્નોના જવાબોને સુધારવામાં આવતા નથી, ફરીથી કોડેડ કરવામાં આવતા નથી, રૂપાંતરિત કરવામાં આવતા નથી અથવા પ્રતિબિંબિત કરવામાં આવતા નથી કારણ કે તે જ્ઞાન પરીક્ષણો અને વલણના માપદંડ સાથે છે કારણ કે તેનો હેતુ સાંસ્કૃતિક રીતે સાચા જવાબોનો અંદાજ કાઢવા માટે મૂળ પ્રતિસાદોનો ઉપયોગ કરવાનો છે. દરેક માહિતી આપનારએ અન્ય તમામ માહિતી આપનારથી સ્વતંત્ર રીતે જવાબ આપવો જોઈએ. આનો અર્થ એ છે કે જવાબો વ્યક્તિઓ દ્વારા આપવા જોઈએ, જૂથો દ્વારા નહીં, અને અન્ય લોકો સાથે પરામર્શ કર્યા વિના. સર્વસંમતિ નમૂનાઓ જૂથ મુલાકાત માટે યોગ્ય નથી. સાંસ્કૃતિક સર્વસંમતિ મોડેલ ત્યારે જ લાગુ પડે છે જ્યારે પ્રશ્નોના જવાબોનો એક જ સમૂહ હોય. આનો અર્થ એ છે કે માહિતી આપનારાઓ વચ્ચેના પ્રતિભાવોમાં ઉચ્ચ સ્તરની સુસંગતતા (સમજૂતી) હોવી જોઈએ, જેને કેટલાક લોકો સામાન્ય સત્ય તરીકે ઓળખાવે છે. જ્યાં સુધી અંતર્ગત માહિતીમાં વાજબી સુસંગતતા ન હોય ત્યાં સુધી પ્રતિસાદોનું એકત્રીકરણ એ માન્ય અંદાજ નથી. સર્વસંમતિ સિદ્ધાંત લાગુ કરવા માટેનું પ્રારંભિક પગલું એ તપાસવાનું છે કે માહિતી આપનાર વચ્ચે ઉચ્ચ સ્તરની સમજૂતી છે કે કેમ (દા. ત., તે ચકાસવા માટે કે ત્યાં માત્ર એક જ પ્રતિસાદ પેટર્ન હાજર છે). નમૂનાઓ સાંસ્કૃતિક સર્વસંમતિ સિદ્ધાંત ઔપચારિક અને અનૌપચારિક નમૂનાઓનો સમાવેશ કરે છે. વ્યવહારીક રીતે કહીએ તો, આ મોડેલોનો ઉપયોગ ઘણીવાર સાંસ્કૃતિક માન્યતાઓનો અંદાજ કાઢવા માટે થાય છે, જેમાં વ્યક્તિઓ આવી માન્યતાઓની જાણ કેટલી હદ સુધી કરે છે તેનો સમાવેશ થાય છે. ઔપચારિક સાંસ્કૃતિક સર્વસંમતિ મોડેલ પ્રશ્નોના જવાબ આપવા માટે નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયાને મોડેલ કરે છે. આ સંસ્કરણ શ્રેણીબદ્ધ-પ્રકારનાં જવાબો સુધી મર્યાદિત છેઃ બહુવિધ પસંદગીના પ્રશ્નો (જેમાં સાચા/ખોટા અથવા હા/ના જવાબોનો સમાવેશ થાય છે) અને ખુલ્લા પ્રશ્નોના જવાબો (દરેક પ્રશ્ન માટે એક શબ્દ અથવા ટૂંકા શબ્દસમૂહ પ્રતિસાદ સાથે). મોડેલના આ સંસ્કરણમાં વધારાની ધારણાઓની શ્રેણી છે જે પૂરી થવી આવશ્યક છે, એટલે કે, કોઈ પ્રતિક્રિયા પૂર્વગ્રહ નથી. ઔપચારિક મોડેલ સિગ્નલ ડિટેક્શન થિયરી અને સુપ્ત વર્ગ વિશ્લેષણમાં સીધી સમાનતા ધરાવે છે. મોડેલનું અનૌપચારિક સંસ્કરણ વિશ્લેષણાત્મક પ્રક્રિયાઓના સમૂહ તરીકે ઉપલબ્ધ છે અને ઓછી ધારણાઓ સાથે સમાન માહિતી મેળવે છે. અનૌપચારિક મોડેલ લોકો પર પરિબળ વિશ્લેષણ (પરિભ્રમણ વિના) ને સમાંતર છે અને આમ તે ક્યૂ પરિબળ વિશ્લેષણ (ક્યૂ પધ્ધતિની જેમ) સાથે સમાનતા ધરાવે છે. મોડેલનું અનૌપચારિક સંસ્કરણ અંતરાલ અંદાજો અને ક્રમાંકિત પ્રતિસાદ ડેટાને સમાવી શકે છે. બંને અભિગમો સાંસ્કૃતિક રીતે સાચા જવાબો અને અહેવાલિત માહિતીની ચોકસાઈમાં વ્યક્તિગત તફાવતોના અંદાજો પૂરા પાડે છે. ડેટાના વિશ્લેષણમાં ઉપયોગમાં લેવાતી ઔપચારિક સંસ્કરણની એક વિશિષ્ટ પદ્ધતિ એ ગાણિતિક મોડેલ છે, જે તાર્કિક સ્વયંસિદ્ધ તેમજ વ્યુત્પન્ન દરખાસ્તો અને ધારણાઓનો સમૂહ છે જે સમજાવે છે કે પ્રયોગમૂલક ચલો મોડેલના પરિમાણોમાં કેવી રીતે બંધબેસે છે. બીજી બાજુ અનૌપચારિક મોડેલ વિશ્વસનીયતા વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરે છે. ક્ષમતા સાંસ્કૃતિક ક્ષમતાનો અંદાજ વિષયોની જોડી વચ્ચેના પ્રતિભાવોમાં સમાનતા પરથી કરવામાં આવે છે કારણ કે ઉત્તરદાતાઓની જોડી વચ્ચેનો કરાર તેમની વ્યક્તિગત ક્ષમતાઓનું કાર્ય છે. ઔપચારિક મોડેલમાં, સમાનતા એ સંભાવના છે કે મેળ ખાતી પ્રતિક્રિયાઓ થાય છે (મેળ પદ્ધતિ. અથવા ચોક્કસ પ્રતિભાવ સંયોજનોની સંભાવના થાય છે (સહપરિવર્તન પદ્ધતિ). પછી અનુમાન લગાવવા માટે અને અનુક્રમે હકારાત્મક પ્રતિસાદોના પ્રમાણ માટે સરળ મેળ અથવા સહપરિવર્તનના પગલાં સુધારવામાં આવે છે. અનૌપચારિક મોડેલમાં, સમાનતાની ગણતરી પીઅર્સન સહસંબંધ ગુણાંક સાથે કરવામાં આવે છે. પછી વિષયોની તમામ જોડી વચ્ચેના કરાર ગુણાંકના મેટ્રિક્સને મુખ્ય કર્ણ પરના અજ્ઞાત યોગ્યતા મૂલ્યોને ઉકેલવા માટે લઘુતમ અવશેષ પરિબળ પદ્ધતિ (પરિભ્રમણ વિના મુખ્ય અક્ષ પરિબળ) સાથે પરિબળ બનાવવામાં આવે છે. (અનૌપચારિક મોડેલ માટે, મહત્તમ સંભાવના પરિબળ વિશ્લેષણ અલ્ગોરિધમ પસંદ કરવામાં આવે છે, પરંતુ મુખ્ય અક્ષ પરિબળનો પણ ઉપયોગ કરી શકાય છે.) ઉકેલ સાંસ્કૃતિક સર્વસંમતિના માપદંડને પૂર્ણ કરે છે કે કેમ તે નક્કી કરવા માટે, કે માત્ર એક જ પરિબળ હાજર છે, ગુડનેસ ઓફ ફિટ નિયમનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. જો પ્રથમ અને બીજા આઈગન મૂલ્યોનો ગુણોત્તર પછીના નાના મૂલ્યો સાથે મોટો હોય અને તમામ પ્રથમ પરિબળ લોડિંગ હકારાત્મક હોય, તો એવું માનવામાં આવે છે કે ડેટામાં માત્ર એક જ પરિબળ અથવા એક જ પ્રતિસાદ પેટર્ન હોય છે. વ્યક્તિગત યોગ્યતા મૂલ્યોનો ઉપયોગ પ્રતિસાદોને વજન આપવા અને સાંસ્કૃતિક રીતે સાચા જવાબોનો અંદાજ કાઢવા માટે થાય છે. ઔપચારિક મોડેલમાં, પ્રતિભાવોની પેટર્ન અને વ્યક્તિગત યોગ્યતા સ્કોર્સમાંથી દરેક જવાબ માટે આત્મવિશ્વાસ સ્તર (બાયેસિયન એડજસ્ટેડ સંભાવનાઓ) મેળવવામાં આવે છે. અનૌપચારિક મોડેલમાં, રેખીય મોડેલનો ઉપયોગ કરીને પ્રતિસાદોને પણ ભારિત કરવામાં આવે છે. સહસંબંધ મેટ્રિક્સને ફેક્ટરીંગ કરતી વખતે, અંદાજિત જવાબો પરિબળ સ્કોર્સના પ્રથમ સમૂહ તરીકે દેખાય છે. ઉપરાંત, નોંધ લો કે પરિબળ સ્કોર્સ સામાન્ય રીતે પ્રમાણિત ચલ (શૂન્યનો સરેરાશ) તરીકે પ્રદાન કરવામાં આવે છે, પરંતુ તમારા મૂળ ડેટા સંગ્રહ એકમોમાં પાછા રૂપાંતરિત થઈ શકે છે. જ્યારે વિશ્લેષણ માટે એક પદ્ધતિ તરીકે ઉપયોગ કરવામાં આવે છે, ત્યારે સાંસ્કૃતિક સર્વસંમતિ સિદ્ધાંત નીચેની બાબતોને મંજૂરી આપે છેઃ જ્ઞાનમાં જોવા મળતી પરિવર્તનશીલતા સાંસ્કૃતિક છે કે કેમ તે નક્કી કરવું; દરેક વ્યક્તિ પાસે જે સાંસ્કૃતિક ક્ષમતાનું માપન છે; અને, સાંસ્કૃતિક રીતે સાચા જ્ઞાનનું નિર્ધારણ. સાંસ્કૃતિક સર્વસંમતિનું વિશ્લેષણ સોફ્ટવેર કાર્યક્રમો સાથે કરી શકાય છે. ઔપચારિક સર્વસંમતિ મોડેલ હાલમાં માત્ર સોફ્ટવેર પેકેજો એ. એન. ટી. આર. ઓ. પી. એ. સી. અથવા યુ. સી. આઈ. એન. ઈ. ટી. માં ઉપલબ્ધ છે. અનૌપચારિક મોડેલ માટેની વિશ્લેષણ પ્રક્રિયાઓ મોટાભાગના આંકડાકીય પેકેજમાં ઉપલબ્ધ છે. અનૌપચારિક મોડેલને પરિબળ વિશ્લેષણ પ્રક્રિયામાં ચલાવી શકાય છે, જેમાં લઘુતમ-અવશેષ (મુખ્ય અક્ષ પરિબળ) અલ્ગોરિધમ પદ્ધતિની વિનંતી કરવામાં આવે છે જે પરિભ્રમણ વિના ગુમ થયેલ કર્ણ માટે ઉકેલ લાવે છે. જ્યારે સર્વસંમતિ કાર્યક્રમો માટે પરિબળ વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે, ત્યારે ડેટાને સ્થાનાંતરિત કરવો આવશ્યક છે, જેથી પ્રશ્નો વિશ્લેષણનું એકમ હોય (ડેટા મેટ્રિક્સમાં પંક્તિઓ) અને લોકો ચલ હોય (ડેટા મેટ્રિક્સમાં સ્તંભો). સાંસ્કૃતિક સર્વસંમતિનો એક ફાયદો એ છે કે જરૂરી નમૂનાના કદની માહિતીની ઉપલબ્ધતા અને જરૂરી નમૂનાના કદ ખૂબ મોટા હોવાની જરૂર નથી. સર્વસંમતિ વિશ્લેષણમાં નમૂનાનું કદ નક્કી કરવું એ અન્ય પ્રકારના વિશ્લેષણ જેવું જ છે; એટલે કે, જ્યારે પરિવર્તનશીલતા ઓછી હોય, ત્યારે શક્તિ વધારે હોય છે અને નાના નમૂના પૂરતા હશે. અહીં, પરિવર્તનશીલતા એ વિષયો વચ્ચેનો કરાર (યોગ્યતા) છે. ઔપચારિક મોડેલ માટે, નમૂનાના કદનો અંદાજ કરારના સ્તર પરથી લગાવી શકાય છે (દા. ત., 50નું નીચું સરેરાશ યોગ્યતા સ્તર ધારીને), વસ્તુઓનું પ્રમાણ યોગ્ય રીતે વર્ગીકૃત કરવા માટે (ઉચ્ચ સ્તર ધારીને. 95), અને ઉચ્ચ વિશ્વાસ (. 999) ઓછામાં ઓછું નમૂનાનું કદ 29 (પેટા જૂથ દીઠ) જરૂરી છે. [1,5] ઉચ્ચ સ્તરની ક્ષમતા અને નીચલા સ્તરની ચોકસાઈ અને આત્મવિશ્વાસ માટે, નાના નમૂનાના કદ જરૂરી છે. તેવી જ રીતે, નમૂનાના કદનો અંદાજ વિશ્વસનીયતા સિદ્ધાંત અને સ્પીયરમેન-બ્રાઉન ભવિષ્યવાણી સૂત્ર (વસ્તુઓને બદલે લોકો પર લાગુ) સાથે કરી શકાય છે. પ્રમાણમાં નીચા સ્તરના કરાર માટે (લોકો વચ્ચે સરેરાશ. 25 નો સહસંબંધ, સરેરાશ ક્ષમતા. 50 ની સરખામણીમાં) અને ઉચ્ચ સ્તરની ઇચ્છિત માન્યતા (અંદાજિત જવાબો અને સાચા જવાબો વચ્ચે. 95 સહસંબંધ) માટે, અભ્યાસ માટે ઓછામાં ઓછા 30 વિષયોના નમૂનાના કદની જરૂર પડશે. સારાંશમાં, સાંસ્કૃતિક સર્વસંમતિ સિદ્ધાંત સાંસ્કૃતિક માન્યતાઓના અંદાજ માટે એક માળખું પ્રદાન કરે છે. ઔપચારિક મોડેલ નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયા મોડેલ પર આધારિત છે કે કેવી રીતે પ્રશ્નોના જવાબ આપવામાં આવે છે (યોગ્યતા, પ્રતિભાવ પૂર્વગ્રહ અને અનુમાન માટેના પરિમાણો સાથે). આ મોડેલ સ્વયંસિદ્ધમાંથી આગળ વધે છે અને યોગ્યતા અને શ્રેણીબદ્ધ પ્રશ્નોના જવાબોના અંદાજો પર પહોંચવા માટે ગાણિતિક પુરાવાઓનો ઉપયોગ કરે છે. અનૌપચારિક મોડેલ એ આંકડાકીય પ્રક્રિયાઓનો સમૂહ છે જે સમાન માહિતી પ્રદાન કરે છે. સંબંધિત પ્રશ્નોની શ્રેણીને જોતાં, લોકોના અહેવાલિત જવાબો વચ્ચેના કરારનો ઉપયોગ તેમની સાંસ્કૃતિક ક્ષમતાનો અંદાજ કાઢવા માટે થાય છે. સાંસ્કૃતિક ક્ષમતા એ છે કે વ્યક્તિ જૂથની માન્યતાઓને કેટલી જાણે છે અથવા વહેંચે છે. વ્યક્તિગત ક્ષમતાઓનું નિષ્કર્ષણ એક પરિબળ ઉકેલ હોવા પર આધાર રાખે છે, તેથી પ્રથમ અને બીજા આઈગનવેલ્યુઝ (> 3:1) નો ગુણોત્તર ગુડનેસ-ઓફ-ફિટ સૂચક તરીકે કામ કરે છે કે પ્રતિક્રિયાઓની પેટર્નમાં એક જ પરિબળ હાજર છે. સાંસ્કૃતિક રીતે સાચા જવાબોનો અંદાજ વ્યક્તિઓના પ્રતિભાવોને વજન આપીને અને સંયોજિત કરીને કરવામાં આવે છે. સંદર્ભો બાહ્ય કડીઓ એન્થ્રોપેક યુસીઆઈએનઈટી સર્વસંમતિ સિદ્ધાંત સર્વસંમતિ સિદ્ધાંત સર્વસંમતિ સિદ્ધાંત પરિબળ વિશ્લેષણ