प्रतिगमन और सहसंबंध सामाजिक विज्ञान के क्षेत्र में मौलिक अवधारणाएँ हैं। ये सांख्यिकीय विधियां चर के बीच संबंधों का विश्लेषण करने, भविष्यवाणियां करने और जटिल डेटासेट के भीतर पैटर्न को उजागर करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं।
प्रतिगमन की अवधारणा
प्रतिगमन एक सांख्यिकीय तकनीक है जिसका उपयोग आश्रित चर और एक या अधिक स्वतंत्र चर के बीच संबंध का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। सामाजिक विज्ञान के संदर्भ में, प्रतिगमन विश्लेषण शोधकर्ताओं को यह जांचने की अनुमति देता है कि एक चर में परिवर्तन दूसरे में परिवर्तन के साथ कैसे जुड़े हैं, और इस संबंध के आधार पर भविष्यवाणियां करने की अनुमति देता है।
प्रतिगमन मॉडल के प्रकार
विभिन्न प्रकार के प्रतिगमन मॉडल हैं, प्रत्येक विभिन्न प्रकार के डेटा और शोध प्रश्नों के लिए उपयुक्त हैं। सामाजिक विज्ञान में सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले प्रतिगमन मॉडल में रैखिक प्रतिगमन, लॉजिस्टिक प्रतिगमन और एकाधिक प्रतिगमन शामिल हैं। रैखिक प्रतिगमन तब नियोजित किया जाता है जब चर के बीच संबंध रैखिक होता है, जबकि लॉजिस्टिक प्रतिगमन द्विआधारी परिणामों का विश्लेषण करने के लिए उपयोगी होता है। एकाधिक प्रतिगमन आश्रित चर की भविष्यवाणी में कई स्वतंत्र चर पर विचार करने में सक्षम बनाता है।
प्रतिगमन आउटपुट की व्याख्या करना
प्रतिगमन विश्लेषण करते समय, शोधकर्ता अक्सर आश्रित चर पर उनके प्रभाव की ताकत और दिशा का मूल्यांकन करने के लिए स्वतंत्र चर के गुणांक, मानक त्रुटियों और महत्व स्तरों की जांच करते हैं। इसके अतिरिक्त, आर-स्क्वायर जैसे उपाय मॉडल के समग्र फिट और स्वतंत्र चर द्वारा समझाए गए विचरण के अनुपात में अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।
सहसंबंध को समझना
सहसंबंध दो या दो से अधिक चरों के बीच संबंध की मजबूती और दिशा को मापता है। सामाजिक विज्ञान में, सहसंबंध विश्लेषण का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि क्या और कैसे चर एक दूसरे से संबंधित हैं। यह सांख्यिकीय तकनीक शोधकर्ताओं को अपने डेटा के भीतर पैटर्न और संघों की पहचान करने में सक्षम बनाती है, जिससे आगे की जांच के लिए आधार तैयार होता है।
पियर्सन और स्पीयरमैन सहसंबंध
सहसंबंध के सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले उपाय पियर्सन सहसंबंध गुणांक और स्पीयरमैन के रैंक सहसंबंध गुणांक हैं। पियर्सन सहसंबंध दो निरंतर चर के बीच रैखिक संबंध का आकलन करता है, जबकि स्पीयरमैन सहसंबंध चर के बीच एकरस संबंध का मूल्यांकन करता है, जो इसे क्रमिक या रैंक किए गए डेटा के लिए उपयुक्त बनाता है।
सहसंबंध गुणांक का महत्व
सहसंबंध गुणांक -1 और 1 के बीच होते हैं, जहां 1 के करीब का मान एक मजबूत सकारात्मक सहसंबंध को इंगित करता है, -1 के करीब का मान एक मजबूत नकारात्मक सहसंबंध को इंगित करता है, और 0 के करीब का मान बहुत कम या कोई सहसंबंध नहीं दर्शाता है। सामाजिक विज्ञान अनुसंधान में चरों के बीच संबंधों को समझने के लिए सहसंबंध गुणांक के परिमाण और दिशा की व्याख्या करना आवश्यक है।
सामाजिक विज्ञान में प्रतिगमन और सहसंबंध का अनुप्रयोग
घटनाओं की एक विस्तृत श्रृंखला की जांच करने के लिए सामाजिक विज्ञान अनुसंधान में प्रतिगमन और सहसंबंध दोनों का बड़े पैमाने पर उपयोग किया जाता है। समाजशास्त्री, अर्थशास्त्री, मनोवैज्ञानिक और अन्य सामाजिक वैज्ञानिक परिकल्पनाओं का परीक्षण करने, रुझानों को उजागर करने और अनुभवजन्य साक्ष्य के आधार पर सूचित निर्णय लेने के लिए इन सांख्यिकीय तरीकों पर भरोसा करते हैं।
सामाजिक विज्ञान में मात्रात्मक अध्ययन
सामाजिक विज्ञान में मात्रात्मक अनुसंधान में अक्सर सर्वेक्षण डेटा, प्रयोगात्मक परिणामों और अवलोकन संबंधी अध्ययनों का विश्लेषण करने के लिए प्रतिगमन और सहसंबंध का उपयोग करना शामिल होता है। ये विधियाँ आय और शिक्षा, अपराध दर और जनसांख्यिकीय कारकों, और सामाजिक व्यवहार और मनोवैज्ञानिक लक्षणों जैसे चर के बीच संबंधों को समझने में सहायता करती हैं।
नीति विश्लेषण और निर्णय लेना
प्रतिगमन और सहसंबंध सामाजिक विज्ञान के भीतर नीति विश्लेषण और निर्णय लेने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। महत्वपूर्ण सहसंबंधों की पहचान करके और भविष्य कहनेवाला मॉडल विकसित करके, शोधकर्ता और नीति निर्माता सामाजिक मुद्दों के समाधान के लिए सूचित सिफारिशें कर सकते हैं और लक्षित हस्तक्षेप लागू कर सकते हैं।