Policy capturing
पॉलिसी कैप्चरिंग या "पीसी तकनीक" एक सांख्यिकीय विधि है जिसका उपयोग सामाजिक मनोविज्ञान में किसी व्यक्ति के निर्णय और उस निर्णय को लेने के लिए उपयोग की जाने वाली जानकारी के बीच संबंधों को निर्धारित करने के लिए किया जाता है। नीति निर्धारण आकलन प्रतिगमन विश्लेषण मॉडल पर निर्भर करते हैं। पॉलिसी कैप्चरिंग का उपयोग अक्सर व्यवसायों द्वारा कर्मचारी प्रदर्शन का आकलन करने के लिए किया जाता है। पॉलिसी कैप्चरिंग एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग यह जांचने के लिए किया जाता है कि व्यक्ति निर्णयों तक कैसे पहुँचते हैं। पॉलिसी कैप्चरिंग को निर्णय विश्लेषण के एक रूप के रूप में माना जाता है और इसे विभिन्न सेटिंग्स और संदर्भों पर लागू किया गया है (कुकसी, 1996; क्रिस्टोफ-ब्राउन, ए. एल., जेनसेन, के. जे., और कोलबर्ट, ए. ई. (2002) देखें। नौकरियों, समूहों और संगठनों के साथ उपयुक्त होने के साथ-साथ प्रभावों का एक नीति-ग्रहण अध्ययन। जर्नल ऑफ एप्लाइड साइकोलॉजी, 87 (5), 985)। एक विशिष्ट उदाहरण शेरर, श्वाब और हेनेमन (1987) द्वारा अपने अध्ययन में बताया गया था कि कैसे पर्यवेक्षक, एक निजी अस्पताल की स्थापना में, वेतन वृद्धि के बारे में निर्णय लेते हैं। इस अध्ययन के प्रतिभागियों, जिन्हें न्यायाधीश कहा जाता है, ने कर्मचारियों के एक समूह के बारे में जानकारी प्राप्त की। कर्मचारी पाँच प्रमुख कारकों पर भिन्न थेः प्रदर्शन का स्तर औसत या बेहतर था, प्रदर्शन सुसंगत या असंगत था, वर्तमान वेतन कम, मध्यम या उच्च था, और व्यक्तियों को या तो किसी अन्य संगठन से दूसरी नौकरी की पेशकश की गई थी या नहीं की गई थी। प्रत्येक कर्मचारी के बारे में जानकारी पढ़ने के बाद, प्रतिभागियों ने यह तय किया कि वे वेतन में प्रतिशत और पूर्ण वृद्धि की सिफारिश करेंगे या नहीं। इन पाँच कारकों में से किस ने निर्णयों को आकार दिया प्रतिभागियों में उल्लेखनीय रूप से भिन्न था। हिट और बार ने नीति निर्धारण का एक और उत्कृष्ट उदाहरण प्रस्तुत किया। इस अध्ययन ने मूल्यांकन किया कि कौन से कारक नौकरी के आवेदकों और संबंधित वेतन के मूल्यांकन को निर्धारित करते हैं। प्रतिभागी या न्यायाधीश-66 प्रबंधक जिन्हें अक्सर अपने कार्य जीवन में समान निर्णयों तक पहुंचने की आवश्यकता होती है-इन आवेदकों के आवेदनों को पढ़ते हैं और प्रत्येक उम्मीदवार द्वारा तैयार की गई एक वीडियो प्रस्तुति देखते हैं। आवेदकों में कई चर भिन्न थेः उदाहरण के लिए, आवेदकों ने 10 या 15 साल का अनुभव जमा किया था, 35 या 35 साल की उम्र के थे, पुरुष या महिला थे, अफ्रीकी या कॉकेशियन थे, बीएस या एमबीए पूरा किया था, और क्षेत्रीय बिक्री प्रबंधक या बिक्री के उपाध्यक्ष बनने के लिए आवेदन कर रहे थे। बाद के विश्लेषण से पता चला कि अनुभव से असंबंधित कारक, जैसे उम्र और लिंग, निर्णयों को प्रभावित करते हैं। इसके अलावा, प्रत्येक कारक की प्रासंगिकता एक दूसरे के साथ परस्पर क्रिया करती है। रैखिक प्रोग्रामिंग सांख्यिकी विश्लेषण प्रतिगमन विश्लेषण गणितीय मॉडलिंग भर्ती प्रतिगमन विश्लेषण मूल्यांकन की तुलना भी देखें।