Event sampling methodology
घटना नमूनाकरण पद्धति (ई. एस. एम.) एक डायरी अध्ययन को संदर्भित करती है। ई. एस. एम. को पारिस्थितिक क्षणिक मूल्यांकन (ई. एम. ए.) या अनुभव नमूनाकरण पद्धति के रूप में भी जाना जाता है। ई. एस. एम. में नमूने लेने की विधियाँ शामिल हैं जो शोधकर्ताओं को प्राकृतिक रूप से होने वाले सामाजिक वातावरण में प्रति प्रतिभागी (एन = 1) प्रति दिन एक या अधिक बार मूल्यांकन करके चल रहे अनुभवों और घटनाओं का अध्ययन करने की अनुमति देती हैं। ई. एस. एम. शोधकर्ताओं को व्यवहार की व्यापकता का अध्ययन करने, सिद्धांत विकास को बढ़ावा देने और एक खोजपूर्ण भूमिका निभाने में सक्षम बनाता है। ई. एस. एम. में निहित घटनाओं के लगातार नमूने शोधकर्ताओं को गतिविधि के प्रकार को मापने और अनुभवों के अस्थायी और गतिशील उतार-चढ़ाव का पता लगाने में सक्षम बनाते हैं (जैसे, काम पर, या किसी रिश्ते में)। ई. एस. एम. की लोकप्रियता हाल के वर्षों में अनुसंधान डिजाइन के एक नए रूप के रूप में बढ़ी है, क्योंकि यह पार-अनुभागीय अनुसंधान की कमियों को दूर करता है जो समय और कारण-प्रभाव संबंधों में अंतर-व्यक्तिगत भिन्नताओं और प्रक्रियाओं का पता नहीं लगा सकते हैं। ई. एस. एम. में, प्रतिभागियों को अपने अनुभवों और धारणाओं को एक पेपर या इलेक्ट्रॉनिक डायरी में दर्ज करने के लिए कहा जाता है। डायरी अध्ययन उन घटनाओं के अध्ययन की अनुमति देते हैं जो स्वाभाविक रूप से होती हैं लेकिन प्रयोगशाला में जांच करना मुश्किल होता है। इवेंट सैंपलिंग के संचालन के लिए, सर्वेसिग्नल और एक्सपिमेट्रिक्स सामाजिक विज्ञान शोधकर्ताओं के लिए लोकप्रिय मंच बन रहे हैं। कुछ लेखक स्मार्टफोन, पहनने योग्य सेंसर, इंटरनेट ऑफ थिंग्स, ईमेल और सोशल मीडिया जैसे स्रोतों से प्राप्त निष्क्रिय डेटा को शामिल करने के लिए अनुभव नमूना शब्द का भी उपयोग करते हैं, जिन्हें प्रतिभागियों से स्पष्ट इनपुट की आवश्यकता नहीं होती है। ये विधियाँ फायदेमंद हो सकती हैं क्योंकि वे प्रतिभागियों पर कम मांग लागू करते हैं और अनुपालन में सुधार करते हैं और बहुत लंबी अवधि के लिए डेटा एकत्र करने की अनुमति देते हैं, अध्ययन किए जा रहे व्यवहार को बदलने की संभावना कम होती है और डेटा को बहुत अधिक दरों पर और अधिक सटीकता के साथ नमूना लेने की अनुमति देते हैं। कई शोध प्रश्न अनुभव के नमूने के सक्रिय और निष्क्रिय दोनों रूपों से लाभान्वित हो सकते हैं। अनुभव नमूनाकरण प्रक्रियाओं के प्रकार तीन प्रकार की ई. एस. एम. प्रक्रियाएँ होती हैंः संकेत आकस्मिक-अधिसूचना का कुछ रूप, जैसे कि एस. एम. एस. पाठ संदेश, या पेजर या कलाई घड़ी से बीप करना, प्रतिभागियों को निश्चित या यादृच्छिक अंतराल पर डेटा रिकॉर्ड करने के लिए सूचित करता है। इस प्रकार के ई. एस. एम. का एक लाभ रिकॉल बायस को कम करना है। ऑनलाइन डेटा संग्रह के संयोजन में उपयोग किए जाने पर एक अतिरिक्त लाभ यह है कि यदि प्रतिभागी एक निर्दिष्ट समय के भीतर प्रतिक्रिया नहीं देता है तो एक अनुस्मारक संकेत भेजकर प्रतिक्रिया दर और समयबद्धता में सुधार किया जाता है। घटना आकस्मिक-प्रतिभागी कुछ पूर्व निर्धारित घटनाओं की किसी भी घटना को दर्ज करता है। यह रूप तब सबसे अधिक उपयोगी होता है जब घटना काफी कम होती है। यह उन घटनाओं पर नज़र रखने के लिए लचीलेपन की भी अनुमति देता है जो आमतौर पर अपने दम पर उतार-चढ़ाव करती हैं। रुचि की घटनाओं के लिए स्पष्ट परिभाषा (ओं) आवृत्ति को विकृत नहीं करने और प्रतिभागी को एक आसान अंतर करने की अनुमति देने के लिए महत्वपूर्ण है कि घटना हुई है या नहीं। अंतराल आकस्मिक-एक निश्चित अवधि के बीतने के अनुसार डेटा रिकॉर्ड करता है। आमतौर पर, प्रतिभागियों को पूर्व निर्धारित अंतरालों पर रुचि के व्यवहार पर स्व-रिपोर्ट करने के लिए कहा जाता है जो समय की सैद्धांतिक या तार्किक इकाइयों के आधार पर निर्धारित किए जाते हैं। अंतराल का चयन स्वयं व्यवहार की विषम धारणा की ओर न ले जाने के लिए महत्वपूर्ण है, लेकिन यह भी महत्वपूर्ण है कि यह प्रतिभागियों पर कर न लगा रहा हो। एक दिन सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली नमूना इकाई है। ई. एस. एम. की शक्तियाँ ई. एस. एम. का उपयोग करने की कई शक्तियाँ हैं। पहला यह है कि यह उन संभावित स्थितियों और भूमिकाओं पर प्रकाश डालता है जिन पर व्यवहार आकस्मिक हो सकता है। अर्थात्, यह व्यक्ति और संदर्भ के बीच बातचीत के प्रदर्शन के रूप में कार्य करता है और व्यवहार की आकस्मिकताओं के लिए अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। ई. एस. एम. की दूसरी ताकत यह है कि यह पारिस्थितिक वैधता प्रदान करता है क्योंकि डेटा प्रतिभागी के प्राकृतिक वातावरण में एकत्र किया जाता है, और यह परिणामी डेटा की अधिक सामान्यता की अनुमति देता है। एक अन्य ताकत यह है कि यह व्यक्तिगत अंतर और समय के साथ उभरने या बदलने वाले अंतर को मापने के लिए एक उत्कृष्ट उपकरण प्रदान करता है। ई. एस. एम. द्वारा ई. एस. एम. की कुछ विशिष्ट समस्याओं से बचना एक चौथी ताकत है। विशिष्ट आत्म-रिपोर्ट उपायों के साथ, स्मृति या स्मरण पूर्वाग्रह के साथ चिंता हो सकती है जहां प्रतिभागियों को अतीत को याद करने में कठिनाई हो सकती है। ई. एस. एम. की एक अंतिम ताकत यह है कि यह बहु विधियों के मूल्यांकन की उपयोगिता के प्रदर्शन के रूप में कार्य करता है। ई. एस. एम. के परिणाम और अनुप्रयोग सबसे अधिक उपयोगी होते हैं जब उनका उपयोग वैश्विक रिपोर्टों के साथ संयोजन में किया जाता है। ई. एस. एम. ई. एस. एम. की सीमाओं के कई नुकसान हैं। ई. एस. एम. के नुकसानों में से एक यह है कि इसे कभी-कभी प्रतिभागियों द्वारा आक्रामक और घुसपैठ के रूप में माना जा सकता है। ई. एस. एम. संभावित आत्म-चयन पूर्वाग्रह की ओर भी ले जाता है। ऐसा हो सकता है कि केवल कुछ प्रकार के व्यक्ति ही इस प्रकार के अध्ययन में भाग लेने के इच्छुक हों और एक गैर-प्रतिनिधि नमूना तैयार करें। एक अन्य चिंता प्रतिभागी सहयोग से संबंधित है। प्रतिभागी वास्तव में निर्दिष्ट समय पर अपनी डायरी नहीं भर सकते हैं और चिंता जताई गई है कि डायरी प्रारूप में अंतर अनुपालन में प्रभावशाली हो सकता है। हालांकि हाल के शोध में पाया गया है कि जो शोध औसत स्तरों, व्यक्ति के बीच के अंतर और चर के बीच सहसंबंध पर केंद्रित है, इलेक्ट्रॉनिक और पेपर डायरी विधियों के बीच के अंतर से प्रभावित होने की संभावना कम है। शोध ने बताया कि कुछ प्रतिभागियों को कर लगाने के रूप में बार-बार मूल्यांकन का अनुभव होता है। आगे की चिंताएँ इस तथ्य से संबंधित हैं कि ई. एस. एम. अध्ययन की जा रही घटना को काफी हद तक बदल सकता है। प्रतिक्रियाशीलता या प्राथमिक प्रभाव हो सकते हैं, जैसे कि बार-बार मापन प्रतिभागियों के अनुभवों में परिवर्तन का कारण बन सकता है। डेटा के नमूने लेने की यह विधि भी सामान्य विधि विचलन के प्रति अत्यधिक संवेदनशील है। इसके अलावा, यह सोचना महत्वपूर्ण है कि ई. एस. एम. डिजाइन में एक उपयुक्त आश्रित चर का उपयोग किया जा रहा है या नहीं। उदाहरण के लिए, शोध प्रश्नों के उत्तर देने के लिए ई. एस. एम. का उपयोग करना तर्कसंगत हो सकता है जिसमें पूरे दिन बहुत अधिक भिन्नता के साथ आश्रित चर शामिल होते हैं। इस प्रकार, मनोदशा में परिवर्तन, तनाव के स्तर में परिवर्तन, या विशेष घटनाओं के तत्काल प्रभाव जैसे चर का ई. एस. एम. पद्धति का उपयोग करके सबसे अच्छा अध्ययन किया जा सकता है। हालाँकि, यह संभावना नहीं है कि ई. एस. एम. का उपयोग करने से दिन भर दोहराए जाने वाले कार्य को करने वाले किसी व्यक्ति को मापते समय सार्थक भविष्यवाणियाँ मिलेंगी, जब परिणाम प्रकृति में दीर्घकालिक (जैसे, कोरोनरी हृदय की समस्याएं), या स्वाभाविक रूप से स्थिर चर होते हैं। सांख्यिकीय तकनीक ई. एस. एम. से डेटा का विश्लेषण करने के लिए संभावित तकनीकों पर विचार करना महत्वपूर्ण है। ई. एस. एम. बड़ी मात्रा में डेटा का उत्पादन करता है जो एक मुद्दा है, लेकिन विश्लेषण निर्णय में कारक के लिए विचार भी हैं जैसे कि घोंसला बनाना, क्रमिक निर्भरता, और डेटा बिंदुओं की संख्या और भिन्नता में असंतुलन। विकल्प संयोजनों की गणना करने, प्रतिगमन विश्लेषण का उपयोग करने, या बहुस्तरीय या पदानुक्रमित रूप से नेस्टेड मॉडल के माध्यम से मॉडलिंग से लेकर हैं। डायरी डेटा के लिए सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले मॉडलिंग विकल्पों में पदानुक्रमित रैखिक मॉडलिंग (एच. एल. एम.) सॉफ्टवेयर, एम. एल. विन और वेक्टर ऑटोरेग्रेशन शामिल हैं। अनुभव नमूनाकरण विधि डायरी अध्ययन संदर्भ नमूनाकरण तकनीक भी देखें।