ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਮਾਪ

ਵਿਕੀਪੀਡੀਆ, ਇੱਕ ਅਜ਼ਾਦ ਗਿਆਨਕੋਸ਼ ਤੋਂ
Jump to navigation Jump to search

ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਮਾਪ ਥਿਊਰੀ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਹੈ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਮਾਪ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਯੂਐਸ ਨੈਸ਼ਨਲ ਕਾਉਂਸਿਲ ਮੈਸਰਮੈਂਟ ਇਨ ਐਜੂਕੇਸ਼ਨ (ਐਨਸੀਐਮਈ) ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਮਾਪ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ, ਇਹ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਟੈਸਟਿੰਗ, ਮਾਪ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਹੈ।[1]

ਇਹ ਖੇਤਰ ਹੁਨਰਾਂ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਮਾਪ, ਯੋਗਤਾਵਾਂ, ਰਵੱਈਏ, ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਦੇ ਗੁਣਾਂ ਅਤੇ ਵਿਦਿਅਕ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ .।ਕੁਝ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜਕਰਤਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਯੰਤਰਾਂ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਵਲੀ, ਟੈਸਟ, ਰੈਟਰਾਂ ਦੇ ਨਿਰਣਾ, ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਲੱਛਣ ਪੈਮਾਨੇ, ਅਤੇ ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਦੇ ਟੈਸਟਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਦੂਸਰੇ ਮਾਪ ਸਿਧਾਂਤ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਆਈਟਮ ਰਿਸਪਾਂਸ ਥਿ .ਰੀ ; ਇੰਟਰਾਕਲਾਸ ਸਹਿ-ਸਬੰਧ) ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਖੋਜ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਨੂੰ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਯੋਗਤਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਤਕਨੀਕੀ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਰਵਾਇਤੀ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਸਰਕਾਰ ਜਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੋਤ ਵਿਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਦੂਸਰੇ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਜੋਂ ਮੁਹਾਰਤ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।

ਇਤਿਹਾਸਕ ਨੀਂਹ[ਸੋਧੋ]

ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੋ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਤੋਂ ਆਈ ਹੈ: ਪਹਿਲੀ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅੰਤਰਾਂ ਦੇ ਮਾਪ ਬਾਰੇ ਡਾਰਵਿਨ, ਗੈਲਟਨ, ਅਤੇ ਕੈਟਲ ਤੋਂ, ਅਤੇ ਦੂਜੀ, ਹਰਬਰਟ, ਵੇਬਰ, ਫੈਕਨਰ ਅਤੇ ਵਾਂਟ ਤੋਂ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਉਸਾਰੀ ਦੇ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਮਾਪ। ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਦਾ ਦੂਜਾ ਸਮੂਹ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ, ਅਤੇ ਮਾਨਕੀਕ੍ਰਿਤ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ।[2]

ਵਿਕਟੋਰੀਅਨ ਧਾਰਾ[ਸੋਧੋ]

ਚਾਰਲਸ ਡਾਰਵਿਨ ਸਰ ਫ੍ਰਾਂਸਿਸ ਗੈਲਟਨ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਸੀ ਜਿਸਨੇ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਕੀਤੀ. 1859 ਵਿਚ, ਡਾਰਵਿਨ ਨੇ ਆਪਣੀ ਕਿਤਾਬ ੳਨ ਦਿ ਓਰਿਜਨਨ ਸਪੀਸੀਜ਼ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਤ ਕੀਤੀ, ਜੋ ਕਿ ਪੌਦਿਆਂ ਅਤੇ ਜਾਨਵਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਵੱਖ ਵੱਖ ਆਬਾਦੀਆਂ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਉੱਭਰਨ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਚੋਣ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਸਮਰਪਿਤ ਸੀ। ਕਿਤਾਬ ਵਿੱਚ ਵਿਚਾਰ ਵਟਾਂਦਰੇ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੱਕ ਸਪੀਸੀਜ਼ ਦੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮੈਂਬਰ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਲਈ ਘੱਟ ਜਾਂ ਘੱਟ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨਜਿਹੜੇ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਕੂਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਹਨ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪੈਦਾਇਸ਼ੀ ਹੋਣ ਅਤੇ ਦੂਜੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦੇਣ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਜਿਹੜੇ ਘੱਟ ਅਨੁਕੂਲ ਗੁਣਾਂ ਦੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਮਨੁੱਖ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਗੈਲਟਨ ਦੀ ਰੁਚੀ ਨੂੰ ਉਤੇਜਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਿਆ ਜਾਵੇ।

ਗੈਲਟਨ ਨੇ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਜੋ ਖ਼ਾਨਦਾਨੀ ਜੀਨੀਅਸ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਕਿਤਾਬ ਲਿਖੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਦੂਜਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ "ਫਿਟ" ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਅੱਜ ਇਹ ਅੰਤਰ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੰਵੇਦਨਾਤਮਕ ਅਤੇ ਮੋਟਰ ਫੰਕਸ਼ਨ (ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਸਮਾਂ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਐਕਸੀਟੀ, ਅਤੇ ਸਰੀਰਕ ਤਾਕਤ) ਵਿਗਿਆਨਕ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਡੋਮੇਨ ਹਨ। ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਮੁ inਲੇ ਸਿਧਾਂਤਕ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਾਰਜ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ. ਗੈਲਟਨ, ਜਿਸਨੂੰ ਅਕਸਰ "ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਪਿਤਾ" ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨੇ ਆਪਣੇ ਮਾਨਵ-ਪਦ ਉਪਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਨਸਿਕ ਪਰੀਖਿਆਵਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀਆਂ। ਜੇਮਜ਼ ਮੈਕਕਿਨ ਕੈਟਲ, ਜੋ ਕਿ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਮੰਨੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਨੇ ਗੈਲਟਨ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਿਆ।ਕੈਟੇਲ ਨੇ ਮਾਨਸਿਕ ਪਰੀਖਿਆ ਦਾ ਸ਼ਬਦ ਵੀ ਬਣਾਇਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਖੋਜ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ ਜੋ ਆਖਰਕਾਰ ਆਧੁਨਿਕ ਟੈਸਟਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਿਆ।[3]

ਜਰਮਨ ਸਟ੍ਰੀਮ[ਸੋਧੋ]

ਸਾਈਕੋਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਸਾਈਕੋਫਿਜਿਕਸ ਦੇ ਸਬੰਧਤ ਖੇਤਰ ਨਾਲ ਵੀ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ. ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਜਦੋਂ ਡਾਰਵਿਨ, ਗੈਲਟਨ ਅਤੇ ਕੈਟਲ ਆਪਣੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ, ਹਰਬਰਟ ਵਿਗਿਆਨਕ ਵਿਧੀ ਦੁਆਰਾ "ਮਨੁੱਖੀ ਚੇਤਨਾ ਦੇ ਰਹੱਸਾਂ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣ" ਵਿੱਚ ਵੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖ ਰਿਹਾ ਸੀ।[3] ਹਰਬਰਟ ਮਨ ਦੇ ਗਣਿਤ ਦੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਸੀ, ਜੋ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਅਕ ਅਭਿਆਸਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਨ।

ਈਐਚ ਵੇਬਰ ਨੇ ਹਰਬਰਟ ਦੇ ਕੰਮ ਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ੋਲਡ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ, ਇਹ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਇੱਕ ਸੰਵੇਦੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਉਤਸ਼ਾਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸੀ। ਵੇਬਰ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਜੀਟੀ ਫੈਕਨਰ ਨੇ ਉਸ ਗਿਆਨ ਦਾ ਵਿਸਥਾਰ ਕੀਤਾ ਜੋ ਉਸਨੇ ਹਰਬਰਟ ਅਤੇ ਵੇਬਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਸੀ, ਇਸ ਕਾਨੂੰਨ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਇੱਕ ਉਤੇਜਨਾ ਦੀ ਤਾਕਤ ਉਤਸ਼ਾਹ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਦੇ ਲਾਗੀਰਥਮ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਧਦੀ ਹੈ। ਵੇਬਰ ਐਂਡ ਫੈਕਨਰ ਦਾ ਇੱਕ ਚੇਲਾ, ਵਿਲਹੈਲਮ ਵਾਂਟ ਨੂੰ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਦਾ ਸਿਹਰਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੂੰਡਟ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੈ ਜੋ ਦੂਜਿਆਂ ਲਈ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਜਾਂਚ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨ ਦਾ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।[3]

20 ਵੀ ਸਦੀ[ਸੋਧੋ]

1936 ਵਿੱਚ ਸਾਈਕੋਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਐਲ ਐਲ ਥਰਸਟਨ, ਸਾਈਕੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੁਸਾਇਟੀ ਦੇ ਸੰਸਥਾਪਕ ਅਤੇ ਪਹਿਲੇ ਪ੍ਰਧਾਨ, ਨੇ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਨਿਰਣੇ ਦੇ ਕਾਨੂੰਨ ਵਜੋਂ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਮਾਪਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਧਾਂਤਕ ਪਹੁੰਚ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ, ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਪਹੁੰਚ ਜਿਸਦਾ ਅਰਨਸਟ ਹੇਨਰਿਕ ਵੇਬਰ ਅਤੇ ਗੁਸਤਾਵ ਫੈਕਨਰ ਦੇ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਸਿਧਾਂਤ ਨਾਲ ਨੇੜਤਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਪੀਅਰਮੈਨ ਅਤੇ ਥੂਰਸਟਨ ਦੋਵਾਂ ਨੇ ਕਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਅਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਇਆ, ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਵਿਧੀ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ਤੇ ਵਰਤੀ ਗਈ।1950 ਵਿਆਂ ਦੇ ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ, ਲੀਓਪੋਲਡ ਸਜ਼ੋਂਦੀ ਨੇ ਪਿਛਲੇ ਕੁਝ ਦਹਾਕਿਆਂ ਦੌਰਾਨ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਉੱਤੇ ਅੰਕੜਾਵਾਦੀ ਸੋਚ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਇਤਿਹਾਸਕ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਵਿਗਿਆਨਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ: "ਪਿਛਲੇ ਦਹਾਕਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ ਤੇ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਸੋਚ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਬਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਅਤੇ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਸੋਚ ਦੁਆਰਾ।ਬਿਲਕੁਲ ਇੱਥੇ ਅਸੀਂ ਅੱਜ ਦੇ ਟੈਸਟੋਲੋਜੀ ਅਤੇ ਟੈਸਟੋਮੋਨੀਆ ਦਾ ਕੈਂਸਰ ਵੇਖਦੇ ਹਾਂ। "

ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ, ਸਾਈਕੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਥਿ .ਰੀ ਸ਼ਖਸੀਅਤ, ਨਜ਼ਰੀਏ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸਾਂ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੇ ਮਾਪ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਅਣਸੁਖਾਵੇਂ ਵਰਤਾਰੇ ਦਾ ਨਾਪਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਅਨੁਸ਼ਾਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੋਜ ਅਤੇ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਵਿਗਿਆਨ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਵਰਤਾਰੇ ਦੀ ਸਹੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਮਾਤ੍ਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ.।ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਅਭਿਆਸਕਾਂ ਅਤੇ ਸਮਾਜਕ ਕਾਰਕੁਨਾਂ ਸਮੇਤ ਅਲੋਚਕਾਂ ਨੇ ਦਲੀਲ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਕਿ ਅਜਿਹੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਮਾਨਤਾ ਅਸੰਭਵ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਜਿਹੀਆਂ ਮਾਪਾਂ ਦੀ ਅਕਸਰ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਦੇ ਟੈਸਟਾਂ ਨਾਲ।

"ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਕੋਈ ਮਾਲਕ ਕਿਸੇ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਲਈ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਧਿਆਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਰੱਖਦਾ ਹੋਇਆ ਸ਼ਾਇਦ ਉਹ ਨੌਕਰੀ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੇਣਾ ਚਾਹੇਗਾ ਜੋ ਬਹੁਤ ਸਿਰਜਣਾਤਮਕ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਾਨੀ ਨਾਲ ਬੋਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।"[4]

ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਵਾਲੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰਲ ਪੀਅਰਸਨ, ਹੈਨਰੀ ਐੱਫ. ਕੈਸਰ, ਕਾਰਲ ਬ੍ਰਿਘਮ, ਐਲਐਲ ਥਾਰਸਟਨ, ਈਐਲ ਥੋਰਨਡਾਈਕ, ਜਾਰਜ ਰਾਸ਼, ਯੂਜੀਨ ਗੈਲੈਂਟਰ, ਜਾਨਸਨ ਓ ਕਾਂਨਰ, ਫਰੈਡਰਿਕ ਐਮ. ਲਾਰਡ, ਲੈਡਯਾਰਡ ਆਰ ਟਕਰ, ਅਤੇ ਜੇਨ ਲੋਵਿੰਗਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ

ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਮਾਪ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ[ਸੋਧੋ]

ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਮਾਪ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਇੱਕ ਲੰਮਾ ਇਤਿਹਾਸ ਹੈ।ਇਸ ਵੇਲੇ ਵਿਆਪਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ, ਸਟੈਨਲੇ ਸਮਿੱਥ ਸਟੀਵੰਸ (1946) ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ, ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮਾਪ "ਕਿਸੇ ਨਿਯਮ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵਸਤੂਆਂ ਜਾਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅੰਕਾਂ ਦਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੈ." ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਟੀਵਨਜ਼ ਨੇ ਮਾਪ ਦੇ ਚਾਰ ਪੱਧਰਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੱਤਾ ਸੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਪਣਾਏ ਜਾਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਅਪਣਾਈ ਗਈ ਮਾਪ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਕਲਾਸੀਕਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਨਾਲੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੀ ਹੈ, ਅਰਥਾਤ ਇਹ ਕਿ ਵਿਗਿਆਨਕ ਮਾਪ "ਉਸੇ ਗੁਣ ਦੇ ਇਕਾਈ ਦੇ ਇੱਕ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਗੁਣਾਂ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਜਾਂ ਖੋਜ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। “(ਪੀ.)   358)[5]

ਦਰਅਸਲ, ਸਟੀਵਨਜ਼ ਦੀ ਮਾਪ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਬ੍ਰਿਟਿਸ਼ ਫਰਗਸਨ ਕਮੇਟੀ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਰੱਖੀ ਗਈ ਸੀ, ਜਿਸ ਦੀ ਕੁਰਸੀ, ਏ. ਫਰਗੂਸਨ, ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਸੀ। ਕਮੇਟੀ ਨੂੰ ਸੰਨ 1932 ਵਿੱਚ ਬ੍ਰਿਟਿਸ਼ ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ ਫਾਰ ਐਡਵਾਂਸਮੈਂਟ ਆਫ਼ ਸਾਇੰਸ ਦੁਆਰਾ ਸੰਵੇਦਨਾ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਕਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਪੜਤਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸ ਦੀ ਕੁਰਸੀ ਅਤੇ ਹੋਰ ਮੈਂਬਰ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਸਨ, ਕਮੇਟੀ ਨੇ ਕਈ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨੀ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਸਨ. ਕਮੇਟੀ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਨੇ ਮਾਪ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਬਾਰੇ ਚਾਨਣਾ ਪਾਇਆ।ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਟੀਵਨਜ਼ ਦਾ ਜਵਾਬ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਸੀ, ਜਿਸਦਾ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਰਿਪੋਰਟ ਦਾ ਇਕਮਾਤਰ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਸੀ।ਇਕ ਹੋਰ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖਰਾ, ਜਵਾਬ ਕਲਾਸੀਕਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ ਸੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਬਿਆਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਮਾਪ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਰਥ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਨਹੀਂ ਹਨ।ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਮਾਪ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਦੁਆਰਾ ਉਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ; ਮਨੋਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਕੋਲ ਵੀ ਉਹੀ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦੋ ਵਿਗਿਆਨ (ਰੀਜ਼, 1943, ਪੀ. 49) ਵਿੱਚ ਮਾਪ ਦੇ ਅਰਥ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਰਹੱਸਮਈ ਅੰਤਰ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।[6]

ਇਹ ਵੱਖਰੇ ਜਵਾਬ ਮਾਪ ਲਈ ਵਿਕਲਪਕ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਝਲਕਦੇ ਹਨ।3ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਸਹਿਕਾਰੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਢੰਗ ਆਮ ਤੌਰ' ਤੇ ਇਸ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਲਗਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੱਚੇ ਅੰਕ, ਮਾਪ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।ਇਹੋ ਜਿਹੇ ਪਹੁੰਚ ਸਟੀਵਨਜ਼ ਦੀ ਮਾਪ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਲਈ ਸਿਰਫ ਕਿਸੇ ਨਿਯਮ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਨੰਬਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਮੁੱਖ ਖੋਜ ਕਾਰਜ, ਫਿਰ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕੋਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰਾਂ ਦੀਆਂ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।[7]

ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਜਦੋਂ ਮਾਪ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰਾਸਚ ਮਾਡਲ ਲਗਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਨਿਯਮ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨੰਬਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ।ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਪਰੋਕਤ ਰੀਜ਼ ਦੇ ਬਿਆਨ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਿਆਂ, ਮਾਪ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਪਦੰਡ ਦੱਸੇ ਗਏ ਹਨ, ਅਤੇ ਟੀਚਾ ਉਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਜਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸੰਬੰਧਿਤ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਾੱਡਲਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਮਾਪਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਸੰਬੰਧਤ ਮਾਪਦੰਡ ਪੂਰੇ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। [ਹਵਾਲਾ ਲੋੜੀਂਦਾ] [ <span title="This claim needs references to reliable sources. (March 2015)">ਹਵਾਲਾ ਲੋੜੀਂਦਾ</span> ]

ਉਪਕਰਣ ਅਤੇ ਕਾਰਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ[ਸੋਧੋ]

ਪਹਿਲਾ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਉਪਕਰਣ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਧਾਰਣਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ।[8] ਇੱਕ ਇਤਿਹਾਸਕ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਸਟੈਨਫੋਰਡ-ਬਿਨੇਟ ਆਈਕਿQ ਟੈਸਟ ਸ਼ਾਮਲ ਸੀ, ਜੋ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਫ੍ਰੈਂਚ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਐਲਫਰੇਡ ਬਿਨੇਟ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਟੈਸਟ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਸਾਧਨ ਹਨ।ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪਿਕ ਧਾਰਨਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬੋਧਿਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਇੱਕ ਆਮ ਭਾਗ, ਜਾਂ ਆਮ ਖੁਫੀਆ ਕਾਰਕ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਡੋਮੇਨ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਖਾਸ ਗਿਆਨ-ਸੰਬੰਧੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਪ੍ਰਗਟਾਵਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। [ <span title="This claim needs references to reliable sources. (March 2015)">ਹਵਾਲਾ ਲੋੜੀਂਦਾ</span> ] ਸਾਈਕੋਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੋਰ ਵੱਡਾ ਧਿਆਨ ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਪਰਖਣ 'ਤੇ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਨੂੰ ਸੰਕਲਪਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਪਣ ਲਈ ਸਿਧਾਂਤਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਬਿਹਤਰ ਜਾਣੇ ਯੰਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਿਨੇਸੋਟਾ ਮਲਟੀਫਾਸਕ ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ, ਪੰਜ-ਕਾਰਕ ਮਾਡਲ (ਜਾਂ "ਵੱਡੇ 5") ਅਤੇ ਸੰਦ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਅਤੇ ਪਸੰਦ ਦੀ ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਮਾਈਅਰਜ਼-ਬ੍ਰਿਗੇਸ ਕਿਸਮ ਸੂਚਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਰਵੱਈਏ ਦਾ ਵੀ ਵਿਆਪਕ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। [ਹਵਾਲਾ ਲੋੜੀਂਦਾ] ਰਵੱਈਏ ਦੀ ਮਾਪ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਢੰਗ ਹੈ ਲਿੱਕਰਟ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ। ਇੱਕ ਵਿਕਲਪਕ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਅਨੌਖੇ ਮਾਪ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਹੈ ਹਾਈਪਰਬਰੋਲਿਕ ਕੋਸਾਈਨ ਮਾਡਲ (ਐਂਡਰਿਕ ਅਤੇ ਲੂਓ, 1993)।[9]

ਸਿਧਾਂਤਕ ਪਹੁੰਚ[ਸੋਧੋ]

ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੇ ਮਾਪਣ ਦੇ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੇ ਸਿਧਾਂਤ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ ਹਨ।ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਕਲਾਸੀਕਲ ਟੈਸਟ ਥਿ .ਰੀ (ਸੀਟੀਟੀ) ਅਤੇ ਆਈਟਮ ਰਿਸਪਾਂਸ ਥਿ .ਰੀ (ਆਈਆਰਟੀ) ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।[10][11] ਇੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜੋ ਗਣਿਤ ਦੁਆਰਾ ਆਈਆਰਟੀ ਦੇ ਸਮਾਨ ਜਾਪਦੀ ਹੈ ਪਰ ਇਸ ਦੇ ਮੁੱ. ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਲਿਹਾਜ਼ ਨਾਲ ਵੀ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਖਰਾ ਹੈ, ਮਾਪਣ ਲਈ ਰਾਸਚ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਰਾਸਚ ਮਾੱਡਲ ਦਾ ਵਿਕਾਸ, ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਜਿਸਦਾ ਇਹ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ, ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ ਤੇ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਮਾਪ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਤੇ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।[12]

ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੇ ਆਪਸੀ ਸੰਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਸਹਿਕਾਰਤਾ ਦੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਢੰਗ ਵੀ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਹਨ. ਇਸ ਆਮ ਪਰੰਪਰਾ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ: ਕਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ,[13] ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਤਰੀਵ ਪਹਿਲੂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ। ਕਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਦਰਪੇਸ਼ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਸੁੱਤੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਵੀਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਤੇ ਸਹਿਮਤੀ ਦੀ ਘਾਟ।[14] ਇੱਕ ਆਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਈਗੇਨਵੈਲਯੂਜ਼ ਇੱਕ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਜਾਣ ਤਾਂ ਫੈਕਚਰਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣਾ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸਲ ਦਾਇਰਾ ਛੋਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਕੱਟਣ ਵਾਲੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਘਾਟ ਹੋਰ ਵੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।   [ <span title="This claim needs references to reliable sources. (October 2011)">ਹਵਾਲਾ ਲੋੜੀਂਦਾ</span> ] ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਸਕੇਲਿੰਗ[15] ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਸੁਚੱਜੇ ਮਾਪ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਲੱਭਣ ਦਾ ਇੱਕ .ੰਗ ਹੈ. ਕਲੱਸਟਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇਕਾਈ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਇੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਵਾਂਗ ਹਨ। ਕਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਬਹੁ-ਅਯਾਮੀ ਸਕੇਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਕਲੱਸਟਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਉਹ ਸਾਰੇ ਮਲਟੀਵਰਆਇਟ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਢੰਗ ਹਨ ਜੋ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਰਲ ਢਾਚਿਆਂ ਤੋਂ ਭਟਕਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਹੁਣੇ ਹੁਣੇ, ਢਾਂਚਾਗਤ ਸਮੀਕਰਨ ਮਾਡਲਿੰਗ[16] ਅਤੇ ਮਾਰਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵੱਡੇ ਸਹਿਕਾਰੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸੂਝਵਾਨ ਪਹੁੰਚਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਢੰਗ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸੂਝਵਾਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟੇ ਤੇ ਫਿੱਟ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜ਼ਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਕਾਫ਼ੀ ਕਵੇਂ ਹਨ।ਕਿਉਂਕਿ ਗ੍ਰੈਨਿੳਲਰ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ ਹਰ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹਦੀ ਹੱਦ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ, ਇੱਕ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਤੌਰ ਤੇ ਨਵੀਂ ਵਿਧੀ ਜੋ ਦੋ-ਕਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਜੋਂ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ[17][18][19] ਮਦਦਗਾਰ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਦੋ-ਪੱਖੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ "ਆਦਰਸ਼ ਤੌਰ ਤੇ, ਦੋ ਸਰੋਤ, ਇੱਕ ਆਮ ਕਾਰਕ ਅਤੇ ਵਾਧੂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਗਤ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ" ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਦੇ ਵਿਧੀਗਤ ਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜ ਸਕਦਾ ਹੈ। "[20]

ਕੁੰਜੀ ਧਾਰਣਾ[ਸੋਧੋ]

  1. National Council on Measurement in Education http://www.ncme.org/ncme/NCME/Resource_Center/Glossary/NCME/Resource_Center/Glossary1.aspx?hkey=4bb87415-44dc-4088-9ed9-e8515326a061#anchorP Archived 2017-07-22 at the Wayback Machine.
  2. Kaplan, R.M., & Saccuzzo, D.P. (2010). Psychological Testing: Principles, Applications, and Issues. (8th ed.). Belmont, CA: Wadsworth, Cengage Learning.
  3. 3.0 3.1 3.2 Kaplan, R.M., & Saccuzzo, D.P. (2010). Psychological tresting: Principles, applications, and issues (8th ed.). Belmont, CA: Wadsworth, Cengage Learning.
  4. Psychometric Assessments. Psychometric Assessments . University of Melbourne.
  5. Michell, Joel (August 1997). "Quantitative science and the definition of measurement in psychology". British Journal of Psychology. 88 (3): 355–383. doi:10.1111/j.2044-8295.1997.tb02641.x. 
  6. Reese, T.W. (1943). The application of the theory of physical measurement to the measurement of psychological magnitudes, with three experimental examples. Psychological Monographs, 55, 1–89. doi:10.1037/h0061367
  7. http://www.assessmentpsychology.com/psychometrics.htm
  8. "Los diferentes tipos de tests psicometricos - examen psicometrico". examenpsicometrico.com. 
  9. Andrich, D. & Luo, G. (1993). A hyperbolic cosine latent trait model for unfolding dichotomous single-stimulus responses. Applied Psychological Measurement, 17, 253-276.
  10. Embretson, S.E., & Reise, S.P. (2000). Item Response Theory for Psychologists. Mahwah, NJ: Erlbaum.
  11. Hambleton, R.K., & Swaminathan, H. (1985). Item Response Theory: Principles and Applications. Boston: Kluwer-Nijhoff.
  12. Rasch, G. (1960/1980). Probabilistic models for some intelligence and attainment tests. Copenhagen, Danish Institute for Educational Research, expanded edition (1980) with foreword and afterword by B.D. Wright. Chicago: The University of Chicago Press.
  13. Thompson, B.R. (2004). Exploratory and Confirmatory Factor Analysis: Understanding Concepts and Applications. American Psychological Association.
  14. Zwick, William R.; Velicer, Wayne F. (1986). "Comparison of five rules for determining the number of components to retain.". Psychological Bulletin. 99 (3): 432–442. doi:10.1037//0033-2909.99.3.432. 
  15. Davison, M.L. (1992). Multidimensional Scaling. Krieger.
  16. Kaplan, D. (2008). Structural Equation Modeling: Foundations and Extensions, 2nd ed. Sage.
  17. DeMars, C. E. (2013). A tutorial on interpreting bi-factor model scores. International Journal of Testing, 13, 354–378. http://dx.doi.org/10 .1080/15305058.2013.799067
  18. Reise, S. P. (2012). The rediscovery of bi-factor modeling. Multivariate Behavioral Research, 47, 667–696. http://dx.doi.org/10.1080/00273171.2012.715555
  19. Rodriguez, A., Reise, S. P., & Haviland, M. G. (2016). Evaluating bifactor models: Calculating and interpreting statistical indices. Psychological Methods, 21, 137–150. http://dx.doi.org/10.1037/met0000045
  20. Schonfeld, I.S., Verkuilen, J. & Bianchi, R. (2019). An exploratory structural equation modeling bi-factor analytic approach to uncovering what burnout, depression, and anxiety scales measure. Psychological Assessment, 31, 1073-1079. http://dx.doi.org/10.1037/pas0000721 p. 1075