शोध प्रक्रिया के चरणों को सही क्रम में व्यवस्थित करें।

(A) आंकड़ों का संग्रह

(B) साहित्य की समीक्षा

(C) कार्यप्रणाली का डिज़ाइन

(D) शोध प्रक्रिया का निर्माण

(E) विश्लेषण और व्याख्या

नीचे दिए गए विकल्पों में से सही उत्तर चुनें:

  1. (D), (B), (A), (C) और (E)
  2. (D), (B), (C), (A) और (E)
  3. (D), (C), (B), (A) और (E)
  4. (A), (C), (B), (E) और (D)

Answer (Detailed Solution Below)

Option 2 : (D), (B), (C), (A) और (E)

Detailed Solution

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सही उत्तर (D), (B), (C), (A) और (E) है।

Key Points

  • शोध समस्या का निर्माण (D)
    • यह शोध प्रक्रिया का पहला चरण है जहाँ शोधकर्ता अध्ययन की जाने वाली समस्या या समस्या की पहचान करता है।
    • इसमें शोध के उद्देश्यों और दायरे को परिभाषित करना शामिल है।
  • साहित्य की समीक्षा (B)
    • समस्या के निर्माण के बाद, अगला कदम शोध समस्या से संबंधित मौजूदा साहित्य की समीक्षा करना है।
    • यह यह समझने में मदद करता है कि पहले क्या अध्ययन किया गया है और वर्तमान ज्ञान में अंतराल की पहचान करता है।
  • कार्यप्रणाली का डिज़ाइन (C)
    • साहित्य समीक्षा के बाद, शोधकर्ता अध्ययन में उपयोग की जाने वाली कार्यप्रणाली को डिज़ाइन करता है।
    • इसमें शोध डिज़ाइन, डेटा संग्रह के तरीके और विश्लेषण तकनीकों का चयन करना शामिल है।
  • आंकड़ों का संग्रह (A)
    • इस चरण में, शोधकर्ता चुने हुए तरीकों का उपयोग करके डेटा एकत्र करता है।
    • डेटा संग्रह में सर्वेक्षण, प्रयोग, साक्षात्कार या अन्य तरीके शामिल हो सकते हैं।
  • विश्लेषण और व्याख्या (E)
    • अंतिम चरण एकत्रित आंकड़ों का विश्लेषण और व्याख्या करना है।
    • इसमें डेटा का अर्थ निकालने और निष्कर्ष निकालने के लिए सांख्यिकीय उपकरणों और तकनीकों का उपयोग करना शामिल है।

Additional Information

  • साहित्य समीक्षा का महत्व
    • यह अध्ययन के लिए सैद्धांतिक ढांचे की पहचान करने में मदद करता है।
    • यह सुनिश्चित करता है कि शोध पिछले अध्ययनों को दोहराता नहीं है और क्षेत्र में नया ज्ञान जोड़ता है।
  • कार्यप्रणाली डिज़ाइन
    • सही कार्यप्रणाली चुनना महत्वपूर्ण है क्योंकि यह शोध की वैधता और विश्वसनीयता को प्रभावित करता है।
    • सामान्य शोध डिज़ाइन में प्रायोगिक, सहसंबंधी और वर्णनात्मक अध्ययन शामिल हैं।
  • डेटा विश्लेषण तकनीकें
    • मात्रात्मक डेटा विश्लेषण में अक्सर टी-टेस्ट, एनोवा और प्रतिगमन विश्लेषण जैसे सांख्यिकीय परीक्षण शामिल होते हैं।
    • गुणात्मक डेटा विश्लेषण में कोडिंग, विषयगत विश्लेषण और सामग्री विश्लेषण शामिल हो सकते हैं।
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