Mode effect
मोड प्रभाव एक व्यापक शब्द है जो एक ऐसी घटना का उल्लेख करता है जहां एक विशेष सर्वेक्षण प्रशासन मोड विभिन्न डेटा एकत्र करने का कारण बनता है। उदाहरण के लिए, जब दो अलग-अलग तरीकों का उपयोग करके कोई प्रश्न पूछा जाता है (जैसे। कागज और टेलीफोन), एक मोड के लिए प्रतिक्रियाएं दूसरे मोड में दी गई प्रतिक्रियाओं से काफी और काफी अलग हो सकती हैं। मोड प्रभाव एक पद्धतिगत कलाकृति है, जो संग्रह के विभिन्न तरीकों से परिणामों की तुलना करने की क्षमता को सीमित करती है। सिद्धांत विशेष सर्वेक्षण विधियाँ उत्तरदाताओं को मन के विभिन्न ढांचे में डालती हैं, जिन्हें मानसिक "स्क्रिप्ट" के रूप में जाना जाता है। इससे उनके परिणाम प्रभावित हो सकते हैं। उदाहरण के लिएः आमने-सामने सर्वेक्षण एक "अतिथि" स्क्रिप्ट का संकेत देते हैं। उत्तरदाताओं के आमने-सामने साक्षात्कारकर्ताओं के साथ शालीनता और आतिथ्यपूर्ण व्यवहार करने की अधिक संभावना होती है, जिससे वे अधिक सहमत होते हैं और उनके उत्तरों को प्रभावित करते हैं। सर्वेक्षण का प्रबंधन करने वाले साक्षात्कारकर्ताओं के बीच अंतर भी सर्वेक्षण परिणामों पर "साक्षात्कारकर्ता प्रभावों" की एक श्रृंखला का कारण बन सकता है। फोन साक्षात्कार एक "सॉलिसिटर" या "टेलीमार्केटर" स्क्रिप्ट का संकेत देते हैं। उत्तरदाता टेलीफोन साक्षात्कार पर कम प्राथमिकता दे सकते हैं, जिससे साक्षात्कार को जल्द से जल्द समाप्त करने के लिए उन्हें संतुष्ट करने (कम से कम संभव प्रयास के साथ प्रश्नों के उत्तर देने) की अधिक संभावना हो जाती है। फोन के दूसरे छोर पर कौन हो सकता है, इस बारे में आशंका भी उत्तरदाताओं को अन्य सर्वेक्षण विधियों की तुलना में अधिक सामाजिक रूप से स्वीकार्य उत्तर प्रदान करने के लिए प्रेरित कर सकती है। जब मोड के बीच अंतर अधिक होता है तो मोड प्रभाव अधिक होने की संभावना होती है। आमने-सामने साक्षात्कार स्व-पूर्ण कलम और कागज के रूपों से काफी अलग होते हैं। इसके विपरीत, वेब-सर्वेक्षण, कलम और कागज और अन्य स्व-पूर्ण रूप काफी समान हैं (प्रत्येक में उत्तरदाताओं को एक प्रश्न को पढ़ने और निजी रूप से जवाब देने की आवश्यकता होती है) और इसलिए मोड प्रभावों को कम किया जा सकता है। सर्वेक्षण के उपयोगकर्ताओं को विभिन्न तरीकों से अध्ययन के परिणामों की तुलना करते समय मोड प्रभावों की क्षमता पर विचार करना चाहिए। हालांकि, यह मुश्किल है क्योंकि मोड प्रभाव जटिल हो सकते हैं और उत्तरदाता जनसांख्यिकी, विषय वस्तु और मोड के बीच बातचीत के अधीन हो सकते हैं। जब तक सर्वेक्षण उपकरण के लिए मोड प्रभावों की औपचारिक रूप से जांच नहीं की जाती है, तब तक उनके आकार और विषय वस्तु से परिचित विशेषज्ञों द्वारा गुणात्मक निर्णयों की मात्रा निर्धारित करना मुश्किल है और इसके बजाय संबंधित तरीकों की आवश्यकता होती है। सामाजिक वांछनीयता पूर्वाग्रह मोड प्रभावों के अध्ययन कभी-कभी विरोधाभासी होते हैं लेकिन कुछ सामान्य पैटर्न उभरते हैं। उदाहरण के लिए, सामाजिक वांछनीयता पूर्वाग्रह टेलीफोन सर्वेक्षणों के लिए सबसे अधिक और वेब सर्वेक्षणों के लिए सबसे कम होता हैः टेलीफोन सर्वेक्षण आमने-सामने सर्वेक्षण आई. वी. आर. मेल सर्वेक्षण वेब सर्वेक्षण इसलिए, जैसे-जैसे संवेदनशील विषयों (जैसे यौन व्यवहार या अवैध गतिविधियों) पर एकत्र किए गए डेटा प्रशासनिक मोड के आधार पर बदलेंगे, शोधकर्ताओं को डेटा के संयोजन या विभिन्न तरीकों से परिणामों की तुलना करने में सावधान रहना चाहिए। मोड के बीच प्रश्नों में अंतर कुछ मोड की विशेषताओं के अनुरूप होने के लिए दूसरों से अलग प्रश्न शब्दों की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, स्वयं-पूर्ण प्रपत्र उदाहरणों की सूचियों या व्यापक निर्देशों का उपयोग कर सकते हैं ताकि उत्तरदाताओं को अपेक्षाकृत जटिल प्रश्नों का उत्तर देने में मदद मिल सके। इसके विपरीत, टेलीफोन साक्षात्कारों में, उत्तरदाता अक्सर अपनी कार्यशील स्मृति से सीमित होते हैं और कई उप-खंडों के साथ एक लंबे प्रश्न को समझने की संभावना नहीं होती है। एक अन्य उदाहरण प्रश्नों का एक 'मैट्रिक्स' है, जो आमतौर पर स्व-पूर्ण रूपों पर पाया जाता है, जिसे मौखिक साक्षात्कार में आसानी से नहीं पढ़ा जा सकता है; बल्कि एक मैट्रिक्स को आम तौर पर व्यक्तिगत प्रश्नों की एक श्रृंखला के रूप में लिखा जाना चाहिए। विभिन्न विधियों में प्रश्न शब्दों में अंतर के कारण विभिन्न विधियों द्वारा अलग-अलग डेटा एकत्र किया जा सकता है। हालाँकि, यह हमेशा ऐसा नहीं होता है, और एक नए मोड में प्रश्नों का उचित अनुकूलन तुलनीय डेटा प्राप्त कर सकता है। सर्वेक्षण डिजाइनरों को प्रश्नों को अनुकूलित करते समय मोड की परंपराओं पर विचार करना चाहिए। उदाहरण के लिए, जबकि उत्तरदाताओं को कागजी रूप में कुल आंकड़ों की गणना करने की आवश्यकता स्वीकार्य हो सकती है, उत्तरदाताओं को यह बोझिल लग सकता है यदि यह एक वेब रूप में आवश्यक है (जहां उत्तरदाताओं को कंप्यूटर द्वारा स्वचालित रूप से गणना की जाने की उम्मीद हो सकती है)। यह बदले में रूप के प्रति उनके दृष्टिकोण को बदल सकता है, उनके व्यवहार को बदल सकता है और अंततः एकत्र किए गए डेटा को बदल सकता है। मोड प्रभावों की पहचान और समाधान सर्वेक्षण के भीतर एक प्रयोग को एम्बेड करके मोड प्रभावों की पहचान की जा सकती है, जहां प्रत्येक मोड के लिए उत्तरदाताओं का एक अनुपात आवंटित किया जाता है। प्रत्येक मोड के परिणामों में अंतर को इस विशेष सर्वेक्षण के लिए 'मोड प्रभाव' की पहचान करनी चाहिए। एक बार मोड प्रभाव की मात्रा निर्धारित हो जाने के बाद, इस जानकारी का उपयोग मौजूदा डेटा को पुनः संसाधित करने और विभिन्न मोड में एकत्र किए गए डेटा के बीच तुलना की अनुमति देने के लिए करना संभव हो सकता है (जैसे। एक समय श्रृंखला को बैककास्ट करके यह निर्धारित करने के लिए कि पिछले परिणाम क्या होते अगर उन्हें नए मोड में प्रशासित किया जाता)। विधियों के बीच विभेदक कवरेज विभिन्न प्रशासन विधियां स्वाभाविक रूप से लक्षित आबादी के कुछ हिस्सों को बाहर कर सकती हैं। यह संभावित रूप से लिए गए नमूने को पक्षपाती बनाता है, और दूसरे मोड का उपयोग करके एकत्र किए गए डेटा को बदल देता है। उदाहरण के लिए, बिना घर के फोन वाले लोगों को रैंडम डिजिट डायलिंग (आर. डी. डी.) सर्वेक्षणों से बाहर रखा जाता है, और बिना इंटरनेट उपयोग वाले लोगों के वेब सर्वेक्षण पूरा करने की संभावना नहीं होती है। इसका मतलब है कि अलग-अलग तरीकों का उपयोग करते समय आबादी से अलग-अलग नमूने लिए जाते हैं। जब तक प्रयोग विशेष रूप से विभेदक कवरेज की जांच करने के लिए डिज़ाइन नहीं किए जाते हैं, तब तक मोड प्रभाव कवरेज द्वारा भ्रमित होंगे, और मोड/प्रयोगात्मक स्थितियों के बीच महत्वपूर्ण अंतर के कई स्पष्टीकरण हो सकते हैंः मोड के गुण; विभिन्न मोड का जवाब देने वाले लोगों के विभिन्न 'प्रकार'; दोनों मोड गुण और उत्तरदाताओं के विभिन्न 'प्रकार' (एक योगात्मक फैशन में); एक बातचीत, जहां कुछ उत्तरदाता मोड के गुणों से प्रभावित होते हैं लेकिन अन्य नहीं होते हैं। यह समस्या तब बढ़ जाती है जब एक सर्वेक्षण के 'लाइव' प्रशासन में, कई तरीकों का उपयोग किया जाता है। कुछ सर्वेक्षण कई तरीकों का उपयोग करते हैं, जिससे उत्तरदाताओं को उनके लिए सबसे सुविधाजनक तरीका चुनने की अनुमति मिलती है। अर्थात्, विभिन्न प्रकार के उत्तरदाताओं से अपेक्षा की जाती है कि वे अपनी पसंद के आधार पर विभिन्न तरीकों को पूरा करें। इस मामले में, मोड प्रभावों की मात्रा निर्धारित करना मुश्किल है क्योंकि किसी स्थिति के लिए उत्तरदाताओं को यादृच्छिक रूप से आवंटित करना उनकी पसंद को प्रतिबिंबित नहीं करता है। इस तरह के प्रयोग में बाहरी वैधता का अभाव है और परिणाम उत्तरदाताओं को एक विकल्प प्रदान करने वाली स्थितियों के लिए सीधे सामान्य नहीं होंगे। प्रतिभागियों को एक शर्त पर यादृच्छिक रूप से आवंटित करने में विफलता (यानी। उन्हें एक विकल्प रखने की अनुमति देना, जिससे बाहरी वैधता बनी रहती है) का मतलब होगा कि मोड के बीच स्पष्ट अंतर ए) प्रत्येक मोड को चुनने वाले विभिन्न उत्तरदाता प्रकारों और बी) किसी भी मोड प्रभाव के संयुक्त प्रभाव को दर्शाते हैं। संदर्भ सर्वेक्षण पद्धति