কিউ-সর্ট হল একটি গবেষণা পদ্ধতি যা মনোবিজ্ঞান এবং সামাজিক বিজ্ঞানে মানুষের "সাবজেক্টিভিটি", অর্থাৎ তাদের দৃষ্টিভঙ্গি অধ্যয়নের জন্য ব্যবহৃত হয়। প্রশ্নটি মনোবিজ্ঞানী উইলিয়াম স্টিভেনসন দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল। এটি একটি ক্লিনিকাল সেটিং উভয় ক্ষেত্রেই ব্যবহার করা হয়েছে সময়ের সাথে রোগীর অগ্রগতি মূল্যায়ন করার জন্য (ইন্ট্রাগ্রুপ তুলনা) এবং একটি গবেষণা সেটিং এ অধ্যয়ন করার জন্য যে লোকেরা কীভাবে একটি বিষয় সম্পর্কে চিন্তা করে (গ্রুপ তুলনার মধ্যে)।
ব্যুৎপত্তিবিদ্যা
"Q" নামটি ফ্যাক্টর বিশ্লেষণের একটি ফর্ম থেকে এসেছে যা ডেটা বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়। সাধারণ ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ, যাকে "R পদ্ধতি" বলা হয়, এতে বিষয়ের নমুনা জুড়ে ভেরিয়েবলের (বলুন, উচ্চতা এবং বয়স) মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক খোঁজা জড়িত। Q, ঘুরে, ভেরিয়েবলের নমুনায় বিষয়ের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক খোঁজে। কিউ-ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ অনেকগুলি বিষয়ের স্বতন্ত্র দৃষ্টিভঙ্গিকে কিছু "ফ্যাক্টর"-এ কমিয়ে দেয় যা সাধারণ চিন্তাভাবনার প্রতিনিধিত্ব করে। মাঝে মাঝে বলেযে Q-ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ হল R-ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ একটি উল্টানো ডেটা টেবিলের সাথে। যদিও এই ব্যাখ্যাটি Q বোঝার জন্য একটি হিউরিস্টিক হিসাবে কার্যকর, এটি বিভ্রান্তিকর হতে পারে কারণ বেশিরভাগ Q পদ্ধতিবিদরা যুক্তি দেন যে, গাণিতিক কারণে, Q এবং R উভয়ের সাথে বিশ্লেষণের জন্য কোনো ডেটা ম্যাট্রিক্স উপযুক্ত হবে না।
এটি কীভাবে কাজ করে
স্টিফেনসনের কিউ-সর্ট কীভাবে পরিচালনা করবেন? Q-ফ্যাক্টর বিশ্লেষণের জন্য ডেটা এক বা একাধিক বিষয় দ্বারা সম্পাদিত "কিউ-সর্ট" এর একটি সিরিজ থেকে আসে। Q বাছাই হল ভেরিয়েবলের একটি র্যাঙ্কিং, যা সাধারণত ছোট কার্ডে মুদ্রিত বিবৃতি হিসাবে উপস্থাপন করা হয়, কিছু ধরণের "শেখার শর্ত" অনুসারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি সেলিব্রিটি সম্পর্কে মানুষের মতামত সম্পর্কে প্রশ্ন প্রশ্নে, বিষয়টিকে "তিনি গভীরভাবে ধার্মিক ব্যক্তি" এবং "তিনি একজন মিথ্যাবাদী" এর মতো বিবৃতি দিতে পারেন এবং তাদের নিজস্ব মতামতের ভিত্তিতে তাদের বিশ্লেষণ করতে বলা হতে পারে। র্যাঙ্কিংয়ের ব্যবহার, বিষয়বস্তুকে পৃথকভাবে বিবৃতির সাথে তাদের চুক্তির মূল্যায়ন করার জন্য বলার পরিবর্তে, এই ধারণাটি ধরার উদ্দেশ্যে করা হয়েছে যে লোকেরা বিচ্ছিন্নতার পরিবর্তে অন্যান্য ধারণার সাথে সম্পর্কিত ধারণাগুলি নিয়ে ভাবে। দক্ষতার জন্য স্টিফেনসনের কিউ-সর্টের সেরা পরীক্ষা হল এটির সাথে কাজ করা!
বিশিষ্ট বৈশিষ্ট্য
Q এবং অন্যান্য সামাজিক বিজ্ঞান গবেষণা পদ্ধতি যেমন সমীক্ষার মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য পার্থক্য হল যে এটি সাধারণত অনেক কম বিষয় ব্যবহার করে। যেহেতু Q কখনও কখনও একটি একক বিষয়ের সাথে ব্যবহৃত হয়, এটি তৈরি করেগবেষণা অনেক সস্তা। এই ধরনের ক্ষেত্রে, একজন ব্যক্তি বিভিন্ন শিক্ষার অবস্থার অধীনে বিবৃতিগুলির একই সেট মূল্যায়ন করে। উদাহরণস্বরূপ, কাউকে ব্যক্তিত্বের বৈশিষ্ট্যের বিবৃতিগুলির একটি সিরিজ দেওয়া হতে পারে এবং তারপরে তারা নিজেদের, তাদের আদর্শ স্ব, তাদের পিতা, তাদের মা এবং আরও কতটা ভালভাবে বর্ণনা করে সেই অনুযায়ী তাদের রেট দিতে বলা হতে পারে। সময়ের সাথে সাথে একজন ব্যক্তির রেটিং কীভাবে পরিবর্তিত হয় তা অধ্যয়নের ক্ষেত্রে একজন ব্যক্তির সাথে কাজ করা বিশেষভাবে প্রাসঙ্গিক। এটি ছিল Q পদ্ধতির প্রথম ব্যবহার। যেহেতু স্টিফেনসনের কিউ-সর্ট একটি ছোট, প্রতিনিধিত্বহীন নমুনার উপর কাজ করে, তাই ফলাফলগুলি শুধুমাত্র তাদেরই কভার করে যারা গবেষণায় অংশ নিয়েছিল৷
গোয়েন্দা গবেষণা
গোয়েন্দা গবেষণায়, Q-ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ সরাসরি পরিমাপ হিসাবে ঐক্যমত্য-ভিত্তিক স্কোর (CBA) তৈরি করতে পারে। বিকল্পভাবে, এই প্রেক্ষাপটে একজন ব্যক্তির ইউনিট হল তাদের লোড ফ্যাক্টর যে Q-সার্ট তারা সম্পাদন করে।
ফ্যাক্টরগুলি স্কিমগুলির সাথে সম্পর্কিত নিয়ম। যে ব্যক্তি Operent ফ্যাক্টরের উপর সবচেয়ে বেশি লোড পায় সে হল সেই ফ্যাক্টরের আদর্শটি ভালোভাবে বুঝতে সক্ষম। আদর্শ মানে কি? এই প্রশ্ন সবসময় অনুমান এবং অস্বীকার পূর্ণ. এটি সবচেয়ে বুদ্ধিমান সিদ্ধান্ত, বা সবচেয়ে দায়িত্বশীল, সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ, বা অপ্টিমাইজ করা সুষম সিদ্ধান্ত নির্দেশ করতে পারে। এগুলি সমস্ত অপরীক্ষিত অনুমান যার জন্য আরও অধ্যয়নের প্রয়োজন৷ যাইহোক, তারা ইতিমধ্যেই Q- সাজানোর পরীক্ষায় ব্যবহার করা হচ্ছে যা বুদ্ধিমত্তার সাথে কাজ করে৷
একটি বিকল্প পদ্ধতি যা কিছুটা অনুরূপ আইটেমগুলির মধ্যে সাদৃশ্য নির্ধারণ করেQ-এর পদ্ধতি, সেইসাথে পরীক্ষায় ব্যবহৃত বিবৃতির সাংস্কৃতিক "সত্য" হল সাংস্কৃতিক ঐক্যমত তত্ত্ব৷
ব্যাখ্যা
কিউ বাছাই কৌশলের ডেটা সংগ্রহ পদ্ধতি ঐতিহ্যগতভাবে একটি কাগজের টেমপ্লেট এবং পৃথক কার্ডে মুদ্রিত নমুনা বিবৃতি ব্যবহার করে সঞ্চালিত হয়। তবে অনলাইনে সাজানোর জন্য কম্পিউটার সফটওয়্যার অ্যাপ্লিকেশনও রয়েছে। উদাহরণ স্বরূপ, পরামর্শক প্রতিষ্ঠান ডেভিস ব্র্যান্ড ক্যাপিটাল তার নিজস্ব অনলাইন পণ্য, nQue তৈরি করেছে, যেটি তারা অনলাইনে সর্ট চালানোর জন্য ব্যবহার করে যা এনালগ পেপার-ভিত্তিক সাজানোর প্রক্রিয়াকে অনুকরণ করে।
তবে, গবেষকদের সাহায্য করার জন্য একটি গ্রাফিকাল ইউজার ইন্টারফেস ব্যবহার করে এমন ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন বাণিজ্যিকভাবে উপলব্ধ নয়। ইউসি রিভারসাইড দ্য রিভারসাইড সিচুয়েশনাল কিউ-সর্ট (RSQ), সম্প্রতি বিশ্ববিদ্যালয় দ্বারা তৈরি করা হয়েছে, পরিস্থিতির মনস্তাত্ত্বিক বৈশিষ্ট্য পরিমাপ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। তাদের আন্তর্জাতিক পরিস্থিতি প্রকল্প পরিস্থিতির মনস্তাত্ত্বিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ দিকগুলি অন্বেষণ করার জন্য একটি সরঞ্জাম ব্যবহার করে এবং এই দিকগুলি কীভাবে এই বিশ্ববিদ্যালয়-উন্নত ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনটির মাধ্যমে সংস্কৃতি জুড়ে আলাদা হতে পারে। আজ অবধি, কম্পিউটার এবং শারীরিক বাছাই ব্যবহার করে উত্পাদিত জাতগুলির পার্থক্য নিয়ে কোনও গবেষণা করা হয়নি৷
ডব্লিউ স্টেফানসনের দ্বারা একটি Q-বাছাই করে দুটি সেট ডেটা তৈরি করা উচিত। প্রথমটি হল সাজানো বস্তুর ভৌত বন্টন। দ্বিতীয়টি হয় একটি ধ্রুবক "জোরে চিন্তা করা" গল্প বা একটি আলোচনা যা অনুশীলনের সাথে সাথেই অনুসরণ করেশ্রেণীবিভাজন. এই বর্ণনার উদ্দেশ্য ছিল প্রাথমিকভাবে নির্দিষ্ট স্থান নির্ধারণের কারণ চিহ্নিত করা। যদিও এই গুণগত তথ্যের প্রাসঙ্গিকতা প্রায়শই Q-পদ্ধতির বর্তমান প্রয়োগগুলিতে দমিয়ে রাখা হয়, আইটেম স্থাপন সম্পর্কে যুক্তির উপায়গুলি পরম কার্ড বসানোর চেয়ে আরও বিশ্লেষণাত্মক অর্থপূর্ণ হতে পারে৷
আবেদন
নার্সিং, ভেটেরিনারি মেডিসিন, জনস্বাস্থ্য, পরিবহন, শিক্ষা, গ্রামীণ সমাজবিজ্ঞান, জলবিদ্যা, এবং মোবাইল যোগাযোগ সহ বিভিন্ন শাখায় Q-পদ্ধতি একটি গবেষণার হাতিয়ার হিসেবে ব্যবহৃত হয়েছে। পদ্ধতিটি বিশেষভাবে উপযোগী যখন গবেষকরা একটি সমস্যা সম্পর্কে বিভিন্ন বিষয়গত দৃষ্টিভঙ্গি বুঝতে এবং বর্ণনা করতে চান৷
স্বাস্থ্য নীতি প্রণয়ন, বাস্তবায়ন ও মূল্যায়নে অনেক চ্যালেঞ্জ রয়েছে। একটি চ্যালেঞ্জ হল বিভিন্ন স্টেকহোল্ডাররা একটি নির্দিষ্ট নীতিকে কীভাবে দেখেন এবং সেই মতামতগুলি কীভাবে বাস্তবায়নকে প্রভাবিত করতে পারে তা বোঝা। Q-পদ্ধতি হল এমন একটি পদ্ধতি যা নীতি নির্ধারক এবং গবেষকদের সক্রিয়ভাবে যারা নীতি বাস্তবায়নে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে তাদের সাথে যুক্ত হতে সাহায্য করতে ব্যবহার করা যেতে পারে৷
সুবিধা
Q-পদ্ধতি একটি বিষয়ের উপর পরিপ্রেক্ষিতের একটি পরিসর পদ্ধতিগতভাবে অন্বেষণ এবং বর্ণনা করার জন্য গুণগত এবং পরিমাণগত গবেষণা পদ্ধতিকে একত্রিত করে। অংশগ্রহণকারীদের অবশ্যই তাদের নিজস্ব দৃষ্টিকোণ অনুসারে বিষয় সম্পর্কিত পূর্বনির্ধারিত বিবৃতিগুলির একটি সেট মূল্যায়ন করতে হবে। ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ পদ্ধতি তারপর মানুষ সনাক্তযা সমমনা ব্যক্তিদের মেনে চলে তারা কীভাবে বিষয়টিকে দেখে এবং ঐক্যমতের ক্ষেত্রগুলি এবং দৃষ্টিভঙ্গির ভিন্নতার স্পষ্ট সনাক্তকরণের অনুমতি দেয়। দৃষ্টিভঙ্গির এই ম্যাপিং যারা নীতি বাস্তবায়নে কাজ করছে তাদের একটি নতুন নীতি বাস্তবায়নে সম্ভাব্য বাধা এবং লিভারেজের পূর্বাভাস দেওয়ার অনুমতি দেয়৷
লোকদের সাথে কাজ করা
W. স্টেফানসনের কিউ-সর্টিং (এটি কিউ-সর্টিং নামেও পরিচিত) হল অংশগ্রহণকারীদের দৃষ্টিভঙ্গির একটি পদ্ধতিগত অধ্যয়ন। Q-পদ্ধতিটি অংশগ্রহণকারীদের দৃষ্টিভঙ্গি অন্বেষণ করতে ব্যবহৃত হয় যারা একটি ইস্যুতে বিভিন্ন অবস্থানের প্রতিনিধিত্ব করে অংশগ্রহণকারীদের র্যাঙ্ক করতে এবং বিবৃতিগুলির একটি সিরিজ সাজাতে বলে৷
অংশগ্রহণকারীদের প্রতিক্রিয়া ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ ব্যবহার করে বিশ্লেষণ করা হয়। ফ্যাক্টর বিশ্লেষণের আদর্শ ব্যবহারের বিপরীতে (প্রায়শই R-পদ্ধতি হিসাবে উল্লেখ করা হয়), ভেরিয়েবলগুলি ব্যক্তি, বৈশিষ্ট্য নয়। এই পদ্ধতি সেট আপ করার জন্য পাঁচটি প্রধান ধাপ রয়েছে:
- একটি নির্দিষ্ট বিষয়ে বক্তৃতার বিষয় ক্ষেত্র সংজ্ঞায়িত করা।
- দাবীর একটি সেট তৈরি করা (প্রশ্ন-বাছাই)।
- বিভিন্ন দৃষ্টিভঙ্গির প্রতিনিধিত্বকারী অংশগ্রহণকারীদের নির্বাচন।
- Q অংশগ্রহণকারীদের দ্বারা সাজানো, সেইসাথে বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা।
- Q- সাজানো একটি মিশ্র পদ্ধতি।
কাজের নীতি
এই পদ্ধতিটি সমস্যাটি সংজ্ঞায়িত করতে, অংশগ্রহণকারীদের দৃষ্টিভঙ্গি অন্বেষণ করার জন্য বিবৃতি তৈরি করতে (কিছু বিবৃতি মূল তথ্যদাতাদের সাক্ষাৎকার নেওয়ার পরে তৈরি করা যেতে পারে) এবং তাদের নির্বাচন করার ক্ষেত্রে গবেষকের গুণগত রায় ব্যবহার করে। বিশ্লেষণের পরিমাণগত রূপগুলি ব্যবহার করা হয়।এটি এমন দৃষ্টিভঙ্গি শনাক্ত করার জন্য খুবই উপযোগী হতে পারে যার জন্য অংশগ্রহণকারীদের স্পষ্টভাবে বলার প্রয়োজন হয় না। এটি অন্যান্য অনেকগুলি উদ্দেশ্যমূলক মূল্যায়ন ব্যবস্থার একটি দরকারী সংযোজন। উদাহরণ স্বরূপ, স্কুল ডিস্ট্রিক্ট মূল্যায়নের অংশ হিসেবে শিক্ষাদানের বিষয়ে শিক্ষকের দৃষ্টিভঙ্গি পরীক্ষা করতে Q-পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে। অন্যান্য মূল্যায়ন ব্যবস্থার মধ্যে পরীক্ষার স্কোর, উপস্থিতি এবং সমাপ্তি অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।
উদ্ভাবনী পদ্ধতি
কিউ-সর্ট কৌশল হল একটি উদ্ভাবনী কৌশল যা ফ্যাক্টর বিশ্লেষণের মাধ্যমে ব্যক্তিদের মতামতের পরিমাণগত কাঠামো প্রদান করে। লেখকরা একটি কেস স্টাডির ফলাফল উপস্থাপন করেছেন যেখানে Q পদ্ধতিটি অনলাইন উইকির প্রতি মনোভাব পরীক্ষা করার জন্য ব্যবহার করা হয়েছিল। এনসাইক্লোপিডিয়া অফ টেকনোলজি (TE), একটি উত্পাদনকারী সংস্থার 35 জন প্রকৌশলী এবং প্রযুক্তিগত কর্মীদের মধ্যে। ম্যানেজমেন্ট বুঝতে চেয়েছিল যে কর্মীরা জ্ঞান ভাগ করার উপায় হিসাবে সামাজিক কথোপকথন প্রযুক্তি ব্যবহার করতে প্রস্তুত কিনা। এই উদাহরণের উদ্দেশ্য হল Q পদ্ধতিটি একটি ব্যবহারিক সেটিংয়ে কীভাবে কাজ করে তা প্রদর্শন করা। কিউ-সর্ট কৌশলটির রচয়িতা কে? এটি জানা যায় যে এটি আমেরিকান লেখকদের একটি দল দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল, যার মধ্যে সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য ছিলেন স্টেফানসন নামে একজন ব্যক্তি। অ্যাকাউন্টিং গবেষণার উন্নতির জন্য কীভাবে Q পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে তা মূল্যায়ন করতে লেখকরা একটি প্রকাশিত জার্নাল নিবন্ধ পর্যালোচনা করছেন৷
ফলাফলগুলি দেখায় যে Q- সাজানোর কৌশল ডেটা সংগ্রহে সুবিধা প্রদান করতে পারে (উত্তরদাতাদের উপর কম বোঝা), ডেটা বিশ্লেষণ (অবচেতনের বৃহত্তর বোঝাপড়া)উত্তরদাতা) এবং ফলাফল (সাংগঠনিক সমস্যা এবং সমাধানের আরও ভাল উত্তরদাতা "মালিকানা")। যাইহোক, ব্যবস্থাপনাগত প্রয়োগের ক্ষেত্রে এর অসুবিধাও রয়েছে।
একজন শিল্প অংশীদারের সাথে কাজ করার সময়, গবেষকদের আরও ইতিবাচক দৃষ্টিভঙ্গি বিবেচনা করতে হবে এবং দাবিগুলির পিছনের প্রেক্ষাপট ব্যাখ্যা করার জন্য প্রস্তুত থাকতে হবে৷
