Research Methodology

1. تحقیق: علم کا منظم حصول

مختصراً، کسی مسئلے کے حل کے لیے معروضی اور منظم طریقے سے علم کی تلاش کو تحقیق کہا جاتا ہے۔

تحقیق کی تعریف۔ تحقیق محض معلومات کی غیر رسمی تلاش نہیں ہے؛ یہ ایک منظم، سائنسی کوشش ہے جو سوالات کے جوابات تلاش کرنے اور پوشیدہ سچائیوں کو بے نقاب کرنے کے لیے کی جاتی ہے۔ اس میں ایک منظم نقطہ نظر شامل ہوتا ہے، جو معلوم سے نامعلوم کی طرف بڑھتا ہے، اور یہ تجسس کی ایک اہم جبلت سے چلتا ہے۔

تحقیق کے مقاصد۔ تحقیق کا مقصد کسی مظہر سے واقفیت حاصل کرنا، کسی گروہ کی خصوصیات کو درست طور پر پیش کرنا، وقوعات کی تعدد کا تعین کرنا، یا کسی سبب کے تعلقات کے بارے میں مفروضے کی جانچ کرنا ہے۔ تحقیق کی تحریک کسی ڈگری کی خواہش، مسائل حل کرنے کا چیلنج، ذہنی خوشی، معاشرے کی خدمت، یا عزت حاصل کرنے کی خواہش سے پیدا ہو سکتی ہے۔

تحقیق کی اقسام۔ تحقیق کی اقسام میں وضاحتی، تجزیاتی، عملی، بنیادی، مقداری، معیاری، تصوری، یا تجرباتی شامل ہیں۔ ہر قسم کا ایک منفرد مقصد ہوتا ہے، جو حالات کی وضاحت سے لے کر سبب کے تعلقات کی جانچ تک ہوتا ہے۔ ان اقسام کو سمجھنا محققین کو اپنے مخصوص مقاصد کے لیے سب سے موزوں طریقہ منتخب کرنے میں مدد دیتا ہے۔

2. مسئلے کی وضاحت آدھی جنگ ہے

جس مسئلے کی تحقیق کی جانی ہے، اسے واضح طور پر بیان کرنا ضروری ہے تاکہ متعلقہ معلومات کو غیر متعلقہ معلومات سے ممتاز کیا جا سکے۔

تحقیقی مسئلے کی نوعیت۔ تحقیقی مسئلہ اس وقت وجود میں آتا ہے جب کوئی فرد یا گروہ کسی مشکل کا سامنا کرتا ہے، ایک مقصد حاصل کرنا چاہتا ہے، اس کے پاس اسے حاصل کرنے کے متبادل ذرائع موجود ہیں، اور بہترین عمل کے بارے میں شک محسوس کرتا ہے۔ یہ ایک سوال ہے جس کی تحقیق کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ بہترین حل تلاش کیا جا سکے۔

تحقیق کے قابل مسئلے کا انتخاب۔ صحیح مسئلے کا انتخاب بہت اہم ہے۔ زیادہ کیے گئے موضوعات، متنازعہ موضوعات، یا بہت تنگ یا مبہم مسائل سے پرہیز کریں۔ موضوع ایسا ہونا چاہیے جو واقفیت، عملی قابلیت، اور محقق کی قابلیت، بجٹ، اور دستیاب وقت کے ساتھ ہم آہنگ ہو۔

مسئلے کی وضاحت کے طریقے۔ تحقیقی مسئلے کی وضاحت میں اسے عمومی طور پر بیان کرنا، اس کی نوعیت کو سمجھنا، دستیاب ادب کا جائزہ لینا، مباحثوں کے ذریعے خیالات کو ترقی دینا، اور اسے ایک عملی تجویز میں دوبارہ بیان کرنا شامل ہے۔ یہ منظم طریقہ یہ یقینی بناتا ہے کہ مسئلہ اچھی طرح سے بیان کیا گیا ہے اور تجزیے کے لیے قابل قبول ہے۔

3. تحقیق کا ڈیزائن: آپ کی کامیابی کا خاکہ

تحقیق کا ڈیزائن وہ حالات کی ترتیب ہے جو معلومات کے جمع کرنے اور تجزیے کے لیے اس طرح کی جاتی ہے کہ یہ تحقیق کے مقصد کے ساتھ مطابقت اور طریقہ کار میں معیشت کو یکجا کرے۔

تحقیق کے ڈیزائن کی اہمیت۔ تحقیق کا ڈیزائن وہ تصوری ڈھانچہ ہے جس کے اندر تحقیق کی جاتی ہے، جو معلومات کے جمع کرنے، پیمائش، اور تجزیے کے لیے ایک خاکہ فراہم کرتا ہے۔ یہ کارکردگی کو یقینی بناتا ہے، حاصل کردہ معلومات کو زیادہ سے زیادہ کرتا ہے، اور کوشش، وقت، اور پیسے کے خرچ کو کم کرتا ہے۔

اچھے ڈیزائن کی اہم خصوصیات۔ ایک اچھا تحقیقاتی ڈیزائن لچکدار، مناسب، موثر، اور اقتصادی ہوتا ہے۔ یہ تعصب کو کم کرتا ہے، اعتبار کو زیادہ سے زیادہ کرتا ہے، اور زیادہ سے زیادہ معلومات فراہم کرتا ہے۔ ڈیزائن میں معلومات حاصل کرنے کے ذرائع، تحقیقاتی ٹیم کی مہارت، دستیاب وقت، اور لاگت کے عوامل کو مدنظر رکھنا چاہیے۔

تحقیق کے ڈیزائن کی اقسام۔ تحقیق کے ڈیزائن مطالعے کے مقصد کی بنیاد پر مختلف ہوتے ہیں، جن میں ابتدائی، وضاحتی، تشخیصی، اور مفروضہ جانچنے والے شامل ہیں۔ ہر قسم کو معلومات کے جمع کرنے اور تجزیے کے لیے مخصوص طریقہ کار کی ضرورت ہوتی ہے، جو تحقیق کو اس کے مقاصد کے مطابق بناتا ہے۔

4. نمونہ ڈیزائن: اپنے شرکاء کا دانشمندی سے انتخاب

نمونہ ڈیزائن ایک واضح منصوبہ ہے جو کسی دی گئی آبادی سے نمونہ حاصل کرنے کے لیے حقیقی معلومات جمع کرنے سے پہلے طے کیا جاتا ہے۔

نمونہ لینے کا مقصد۔ نمونہ لینا آبادی کے ایک حصے کا انتخاب کرنے کا عمل ہے تاکہ پورے گروپ کی خصوصیات کے بارے میں اندازہ لگایا جا سکے۔ یہ اس وقت ضروری ہے جب مردم شماری عملی یا ناممکن ہو، وقت، پیسہ، اور توانائی کی بچت کرتے ہوئے درست نتائج فراہم کرتا ہے۔

نمونہ ڈیزائن کے مراحل۔ نمونہ ڈیزائن تیار کرنے کے لیے کائنات کی وضاحت، نمونہ لینے کی اکائی کا انتخاب، ماخذ کی فہرست بنانا، نمونہ کے حجم کا تعین کرنا، دلچسپی کے پیرامیٹرز کی شناخت، بجٹ کی حدود پر غور کرنا، اور نمونہ لینے کے طریقہ کار کا انتخاب شامل ہے۔ یہ مراحل یہ یقینی بناتے ہیں کہ نمونہ نمائندہ اور قابل اعتماد ہو۔

نمونہ لینے کے ڈیزائن کی اقسام۔ نمونہ لینے کے ڈیزائن میں جان بوجھ کر، سادہ بے ترتیب، منظم، طبقاتی، کوٹہ، کلسٹر، علاقائی، کثیر مرحلہ، اور تسلسل نمونہ شامل ہیں۔ ہر طریقہ کے اپنے فوائد اور نقصانات ہیں، اور محقق کو انکوائری کی نوعیت اور متعلقہ عوامل کی بنیاد پر سب سے موزوں ڈیزائن کا انتخاب کرنا چاہیے۔

5. پیمائش اور اسکیلنگ: غیر مرئی کو مقداری شکل دینا

پیمائش سے مراد اشیاء یا مشاہدات کو نمبر تفویض کرنے کا عمل ہے، پیمائش کی سطح ان قواعد کی ایک تقریب ہے جن کے تحت نمبر تفویض کیے جاتے ہیں۔

پیمائش کی نوعیت۔ پیمائش وہ عمل ہے جس میں اشیاء یا مشاہدات کو نمبر تفویض کیے جاتے ہیں، چاہے وہ جسمانی ہوں یا تجریدی۔ اس میں مخصوص قواعد کے مطابق کسی دائرے کے پہلوؤں کو ایک رینج پر نقشہ بنانا شامل ہے، جو معیاری مظاہر کے مقداری تجزیے کی اجازت دیتا ہے۔

پیمائش کے اسکیل کی اقسام۔ پیمائش کے اسکیل میں نامی، درجہ بندی، وقفہ، اور تناسب کے اسکیل شامل ہیں۔ نامی اسکیل زمرہ بندی کرتے ہیں، درجہ بندی کے اسکیل درجہ بندی کرتے ہیں، وقفہ کے اسکیل برابر وقفے فراہم کرتے ہیں، اور تناسب کے اسکیل میں ایک حقیقی صفر نقطہ ہوتا ہے۔ اسکیل کا انتخاب ان شماریاتی تکنیکوں پر اثر انداز ہوتا ہے جو لاگو کی جا سکتی ہیں۔

صحیح پیمائش کے ٹیسٹ۔ صحیح پیمائش کو درستگی، اعتبار، اور عملی حیثیت کے ٹیسٹ پر پورا اترنا چاہیے۔ درستگی یہ یقینی بناتی ہے کہ آلہ وہی ماپتا ہے جو اسے ماپنا چاہیے، اعتبار مستقل نتائج کو یقینی بناتا ہے، اور عملی حیثیت معیشت، سہولت، اور تشریح کو مدنظر رکھتی ہے۔

6. ڈیٹا جمع کرنا: پہیلی کے ٹکڑے جمع کرنا

شماریاتی ڈیٹا کے جمع کرنے میں عام سوجھ بوجھ بنیادی ضرورت ہے اور تجربہ بہترین استاد ہے۔

پرائمری بمقابلہ سیکنڈری ڈیٹا۔ ڈیٹا جمع کرنے میں تجربات یا سروے کے ذریعے پرائمری ڈیٹا جمع کرنا، یا پہلے سے جمع کردہ سیکنڈری ڈیٹا کا استعمال شامل ہے۔ انتخاب تحقیق کے مقاصد، دستیاب وسائل، اور مطلوبہ معلومات کی نوعیت پر منحصر ہے۔

پرائمری ڈیٹا جمع کرنے کے طریقے۔ پرائمری ڈیٹا کو مشاہدے، ذاتی انٹرویوز، ٹیلی فون انٹرویوز، بھیجے گئے سوالناموں، یا شیڈولز کے ذریعے جمع کیا جا سکتا ہے۔ ہر طریقہ کے اپنے فوائد اور حدود ہیں، اور محقق کو مطالعے کی ضروریات کی بنیاد پر سب سے موزوں طریقہ منتخب کرنا چاہیے۔

دیگر ڈیٹا جمع کرنے کے طریقے۔ اضافی طریقوں میں وارنٹی کارڈ، تقسیم کنندہ آڈٹ، پینٹری آڈٹ، صارفین کے پینل، میکانکی آلات، پروجیکٹو تکنیکیں، گہرائی کے انٹرویو، اور مواد کا تجزیہ شامل ہیں۔ یہ تکنیکیں معلومات جمع کرنے کے متنوع طریقے فراہم کرتی ہیں، خاص طور پر کاروبار اور سماجی سائنس کی تحقیق میں۔

7. ڈیٹا کی پروسیسنگ: انتشار سے وضاحت کی طرف

ڈیٹا کا تجزیہ کئی قریبی متعلقہ کارروائیوں کی ضرورت ہوتی ہے جیسے زمرے قائم کرنا، ان زمرے کو خام ڈیٹا پر کوڈنگ کے ذریعے لاگو کرنا، جدول بندی کرنا اور پھر شماریاتی استدلال نکالنا۔

ڈیٹا پروسیسنگ کی اہمیت۔ ڈیٹا جمع کرنے کے بعد، پروسیسنگ خام ڈیٹا کو تجزیے کے لیے قابل استعمال شکل میں تبدیل کرنے کے لیے ضروری ہے۔ اس میں ایڈیٹنگ، کوڈنگ، درجہ بندی، اور جدول بندی شامل ہے، جو درستگی، مستقل مزاجی، اور مکمل ہونے کو یقینی بناتی ہے۔

اہم پروسیسنگ کی کارروائیاں۔ ایڈیٹنگ میں غلطیوں کا پتہ لگانا اور انہیں درست کرنا شامل ہے، کوڈنگ جوابات کو عددی علامات تفویض کرتی ہے، درجہ بندی ڈیٹا کو ہم جنس گروپوں میں ترتیب دیتی ہے، اور جدول بندی ڈیٹا کو مختصر شکل میں پیش کرتی ہے۔ یہ کارروائیاں ڈیٹا کو معنی خیز تجزیے کے لیے تیار کرتی ہیں۔

تجزیے کے عناصر/اقسام۔ تجزیہ وضاحتی، استنباطی، تعلقاتی، یا سبب دار ہو سکتا ہے۔ وضاحتی تجزیہ تقسیمات کا مطالعہ کرتا ہے، استنباطی تجزیہ مفروضوں کی جانچ کرتا ہے، تعلقاتی تجزیہ تعلقات کا معائنہ کرتا ہے، اور سبب دار تجزیہ متغیرات کے درمیان فعلی تعلقات کا مطالعہ کرتا ہے۔

8. تجزیہ: اپنے ڈیٹا میں کہانی کو بے نقاب کرنا

تجزیے کے عمل میں، تعلقات یا اختلافات جو اصل یا نئے مفروضوں کی حمایت یا تضاد کرتے ہیں، کو اہمیت کے ٹیسٹ کے تابع کیا جانا چاہیے تاکہ یہ طے کیا جا سکے کہ ڈیٹا کسی نتیجے کی نشاندہی کرنے کے لیے کتنی درستگی کے ساتھ کہا جا سکتا ہے۔

تحقیق میں شماریات کا کردار۔ شماریات تحقیق کے ڈیزائن، ڈیٹا کے تجزیے، اور نتائج اخذ کرنے کے لیے ایک ٹول کے طور پر کام کرتی ہیں۔ وضاحتی شماریات ڈیٹا کا خلاصہ کرتی ہیں، جبکہ استنباطی شماریات نمونوں سے آبادیوں تک عمومی نتائج اخذ کرتی ہیں۔

مرکزی رجحان کی پیمائش۔ مرکزی رجحان کی پیمائش، جیسے اوسط، میڈین، اور موڈ، اس نقطے کی نشاندہی کرتی ہے جس کے گرد اشیاء جمع ہوتی ہیں۔ یہ پیمائش پوری ڈیٹا کی کثرت کے لیے ایک نمائندہ عدد فراہم کرتی ہیں۔

پھیلاؤ کی پیمائش۔ پھیلاؤ کی پیمائش، جیسے رینج، اوسط انحراف، اور معیاری انحراف، اوسط کے گرد اقدار کے پھیلاؤ کی مقدار کو بیان کرتی ہیں۔ یہ پیمائش ڈیٹا کی متغیرات اور عام نوعیت کے بارے میں بصیرت فراہم کرتی ہیں۔

9. مفروضوں کی جانچ-I (معیاری یا معیاری ٹیسٹ)

مفروضے میں درج ذیل خصوصیات ہونی چاہئیں: (i) مفروضہ واضح اور درست ہونا چاہیے۔ (ii) مفروضہ جانچنے کے قابل ہونا چاہیے۔ (iii) مفروضہ متغیرات کے درمیان تعلق بیان کرنا چاہیے، اگر یہ ایک تعلقی مفروضہ ہو۔

تحقیق میں مفروضوں کا کردار۔ مفروضے رسمی سوالات ہیں جنہیں محققین حل کرنے کا ارادہ رکھتے ہیں، جو پیش گوئی کرنے والے بیانات کے طور پر کام کرتے ہیں جو سائنسی طریقوں سے جانچے جا سکتے ہیں۔ یہ تحقیق کے عمل کی رہنمائی کرتے ہیں اور ڈیٹا کے تجزیے کے لیے ایک مرکز فراہم کرتے ہیں۔

مفروضے کی جانچ میں بنیادی تصورات۔ اہم تصورات میں صفر اور متبادل مفروضے، اہمیت کی سطح، فیصلہ سازی کے اصول، اور قسم I اور قسم II کی غلطیاں شامل ہیں۔ ان تصورات کو سمجھنا مفروضوں کو قبول یا مسترد کرنے کے بارے میں باخبر فیصلے کرنے کے لیے بہت ضروری ہے۔

اہم معیاری ٹیسٹ۔ معیاری ٹیسٹ، جیسے z-test، t-test، χ2-test، اور F-test، آبادی کی تقسیم کے بارے میں مفروضوں پر مبنی ہوتے ہیں۔ یہ ٹیسٹ شماریاتی پیمائش کی اہمیت کا اندازہ لگانے اور آبادی کے پیرامیٹرز کے بارے میں استدلال کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔

10. مفروضوں کی جانچ-II (غیر معیاری یا تقسیم سے آزاد ٹیسٹ)

'آرڈر شماریات' یا 'غیر معیاری شماریات' یا 'تقسیم سے آزاد' شماریات کے ساتھ مفروضوں کے ٹیسٹ کو غیر معیاری یا تقسیم سے آزاد ٹیسٹ کہا جاتا ہے۔

غیر معیاری ٹیسٹ کی نوعیت۔ غیر معیاری ٹیسٹ، جنہیں تقسیم سے آزاد ٹیسٹ بھی کہا جاتا ہے، آبادی کے پیرامیٹرز کے بارے میں مفروضوں پر انحصار نہیں کرتے۔ یہ اس وقت استعمال ہوتے ہیں جب معمول کی مفروضہ مشکوک ہو یا جب ڈیٹا نامی یا درجہ بندی کے اسکیل پر ماپا جائے۔

اہم غیر معیاری ٹیسٹ۔ اہم غیر معیاری ٹیسٹ میں سائن ٹیسٹ، فشر-آئرون ٹیسٹ، ولکسن میچڈ پیئرز ٹیسٹ، رینک سم ٹیسٹ، ایک نمونہ رن ٹیسٹ، اور چی-اسکوئر ٹیسٹ شامل ہیں۔ یہ ٹیسٹ مختلف حالات میں ڈیٹا کے تجزیے کے لیے متنوع ٹولز فراہم کرتے ہیں۔

غیر معیاری ٹیسٹ کی خصوصیات۔ غیر معیاری ٹیسٹ تیز، استعمال میں آسان، اور محنتی حسابات کی ضرورت نہیں ہوتی۔ یہ ان ڈیٹا کے لیے موزوں ہیں جو درست طور پر ماپے نہیں گئے اور مختلف واریانسز کی ہمواری کا مفروضہ نہیں رکھتے۔

11. کثیر متغیر تجزیہ کی تکنیکیں

کثیر متغیر تکنیکوں کا بنیادی مقصد بڑے ڈیٹا کے مجموعے کو سادہ طریقے سے پیش کرنا ہے۔

کثیر متغیر تجزیے کی نوعیت۔ کثیر متغیر تکنیکیں ایک ساتھ دو سے زیادہ متغیرات کا تجزیہ کرتی ہیں، پیچیدہ تعلقات کی جامع تفہیم فراہم کرتی ہیں۔ یہ تکنیکیں بڑے ڈیٹا کو چھوٹے، مرکب اسکورز میں تبدیل کرتی ہیں، جو زیادہ سے زیادہ معلومات کی عکاسی کرتی ہیں۔

کثیر متغیر تکنیکوں کی درجہ بندی۔ کثیر متغیر تکنیکوں کو انحصار کے طریقوں (جیسے کثیر الجہتی تجزیہ، تفریق تجزیہ) اور باہمی انحصار کے طریقوں (جیسے عنصر تجزیہ، کلسٹر تجزیہ) میں درجہ بند کیا جاتا ہے۔ انتخاب اس بات پر منحصر ہے کہ آیا کچھ متغیرات دوسروں پر انحصار کرتے ہیں۔

اہم کثیر متغیر تکنیکیں۔ اہم تکنیکوں میں کثیر الجہتی تجزیہ، کثیر تفریق تجزیہ، کثیر الجہتی تجزیہ کی مختلف اقسام، کینونیکل کورلیشن تجزیہ، عنصر تجزیہ، کلسٹر تجزیہ، کثیر جہتی اسکیلنگ، اور پوشیدہ ساخت کا تجزیہ شامل ہیں۔ ہر تکنیک پیچیدہ ڈیٹا کے تجزیے میں ایک منفرد مقصد کی خدمت کرتی ہے۔

12. تشریح اور رپورٹ لکھنا: اپنے انکشافات کا اشتراک کرنا

ایک لحاظ سے، تشریح جمع کردہ ڈیٹا کے اندر تعلقات سے متعلق ہے، جو تجزیے کے ساتھ جزوی طور پر اوورلیپ کرتی ہے۔ تشریح تحقیق کے ڈیٹا سے آگے بڑھ کر دوسرے تحقیقی نتائج، نظریات اور مفروضات کو بھی شامل کرتی ہے۔

تشریح کی اہمیت۔ تشریح جمع کردہ حقائق سے استدلال نکالنے اور تحقیق کے نتائج کے وسیع تر معنی تلاش کرنے کا عمل ہے۔ یہ تحقیق میں تسلسل قائم کرتی ہے، وضاحتی تصورات فراہم کرتی ہے، اور مطالعے کی حقیقی اہمیت کو سمجھنے میں مدد کرتی ہے۔

تشریح کا طریقہ۔ تشریح کا طریقہ تعلقات کی معقول وضاحتیں دینا، اضافی معلومات پر غور کرنا، ماہرین سے مشورہ کرنا، اور غلط عمومی نوعیت سے بچنا شامل ہے۔ اس میں مہارت، مہارت، اور مفروضات، مشاہدات، اور نظریاتی تصورات کے درمیان مستقل تعامل کی ضرورت ہوتی ہے۔

**رپورٹ لکھنے کے مختلف مراحل

آخری تازہ کاری: February 14, 2025