डेटा संग्रह के प्रकार, स्रोत और तरीके (Types, Sources & Methods of Data Collection in Hindi):

इस लेख में, हम डेटा संग्रह के प्रकार, स्रोतों और विधियों (types, sources and methods of data collection in hindi) पर चर्चा करेंगे।

डेटा संग्रह (Collection of Data in Hindi):

डेटा का संग्रह, किसी भी पूछताछ (जांच) में, और हर अध्ययन और शोध के लिए, पहला कदम है। डेटा का संग्रह लक्षित चरों (रुचि के चरों) पर जानकारी प्राप्त करने और मापने की व्यवस्थित प्रक्रिया है। यह आपको विशिष्ट शोध (अनुसंधान) प्रश्नों के उत्तर देने, परिकल्पनाओं का परीक्षण करने और परिणामों का मूल्यांकन करने की अनुमति देता है।

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डेटा संग्रह (Data collection) एक कठिन कार्य है। प्रगणक, जिसे अन्वेषक के रूप में भी जाना जाता है, अच्छी तरह से प्रशिक्षित व्यक्ति है जो सांख्यिकीय डेटा एकत्र करता है। उत्तरदाता वे व्यक्ति हैं जिनसे जानकारी एकत्र की जाती है। डेटा तीन महत्वपूर्ण स्रोतों से प्राप्त किया जा सकता है, अर्थात्:

• प्राथमिक स्रोत (Primary Sources)

प्राथमिक स्रोतों में कच्चे डेटा के साथ-साथ प्रत्यक्ष साक्ष्य भी होते हैं। प्रत्यक्ष व्यक्तिगत साक्षात्कार, अप्रत्यक्ष मौखिक जांच, प्रश्नावली, टेलीफोनिक साक्षात्कार आदि डेटा संग्रह के प्राथमिक स्रोत हैं।

• द्वितीयक स्रोत (Secondary Source)

द्वितीयक स्रोतों में अन्य दूसरे शोधकर्ताओं द्वारा दी गई जानकारी और राय शामिल हैं। सरकारी और अर्ध-सरकारी प्रकाशन, भारत की जनगणना, आदि डेटा संग्रह के लिए द्वितीयक स्रोत हैं।

• आंतरिक रिकॉर्ड (Internal Records)

आंतरिक डेटा किसी कंपनी के बारे में जानकारी होती है जिसे कंपनी के अंदर एकत्र किया जाता है। लेखांकन रिकॉर्ड जैसे पेरोल से कर्मचारी की कमाई, बिक्री पत्रिका से बिक्री संख्या, और कच्चे माल की मात्रा आदि, डेटा संग्रह के लिए आंतरिक रिकॉर्ड हैं।

स्रोत के आधार पर हमारे पास प्राथमिक डेटा या द्वितीयक डेटा या आंतरिक डेटा हो सकता है।

डेटा संग्रह के प्रकार (Types of Data Collection in Hindi):

डेटा संग्रह तीन प्रकार के होते हैं:

1. Primary Data (प्राथमिक डेटा):

प्राथमिक डेटा वह डेटा है जिसे शोधकर्ता सीधे साक्षात्कार, सर्वेक्षण, प्रयोग आदि के माध्यम से मूल स्रोतों से एकत्र करते हैं। प्राथमिक डेटा आमतौर पर सीधे उस स्रोत से एकत्र किया जाता है जहां से डेटा उत्पन्न हुआ था, और इसे अनुसंधान और अध्ययन में सबसे अच्छा प्रकार का डेटा माना जाता है।

प्राथमिक डेटा एकत्र करने के मुख्य रूप से दो तरीके हैं:

• पूछताछ (Questioning), और
• अवलोकन (Observation)।

Primary Data के बारे में विस्तृत रूप से पढ़ें

2. Secondary Data (द्वितीयक डेटा या माध्यमिक डेटा या सहायक डेटा):

द्वितीयक डेटा एक प्रकार का डेटा है जो पहले से ही प्राथमिक स्रोतों से प्राप्त किया जा चुका है और जिसे शोधकर्ता अपने स्वयं के शोध के लिए आसानी से उपयोग कर सकते हैं। दूसरे शब्दों में कहें तो द्वितीयक डेटा अनुसंधान डेटा है जो पहले ही प्राप्त किया जा चुका है और शोधकर्ताओं के लिए उपलब्ध है। यह शब्द प्राथमिक डेटा के विपरीत है, जो सीधे अपने स्रोत से प्राप्त डेटा है।

सेकेंडरी डेटा का उपयोग तब किया जाता है जब एक अन्वेषक उन सूचनाओं का उपयोग करता है जो पहले से ही दूसरों द्वारा एकत्र की जा चुकी हैं। द्वितीयक डेटा सरकारी प्रकाशनों, शोध संगठनों के प्रकाशनों, पेशेवर संघों, पत्रिकाओं, रिपोर्टों, व्यापार आदि के माध्यम से एकत्र किया जा सकता है। द्वितीयक डेटा का उपयोग करने से पहले अन्वेषक को निम्नलिखित कारकों पर विचार करना चाहिए:

• क्या डेटा जांच के लिए उपयुक्त है।
• क्या जांच के उद्देश्य के लिए डेटा स्वीकार्य (पर्याप्त) है।
• क्या डेटा भरोसेमंद है।

Secondary Data के बारे में विस्तृत रूप से पढ़ें

3. Internal Data (आंतरिक डेटा):

आंतरिक डेटा सूचना, सांख्यिकी और रुझान हैं, जो संगठन अपने संचालन के माध्यम से खोजते हैं। इस डेटा में ऐसे तथ्य और आंकड़े शामिल हैं जो कंपनियां आंतरिक जानकारी, ग्राहकों, निर्णय लेने, सॉफ्टवेयर और रिपोर्ट से एकत्र करती हैं। आंतरिक डेटा संगठन के भीतर प्राथमिक स्रोतों से प्राप्त संगठन के बारे में जानकारी है। उदाहरण के लिए, टर्नओवर और भर्ती पर एक एचआर रिपोर्ट, या लेखांकन या वित्त से वित्तीय। 

आंतरिक डेटा एक विशिष्ट ब्रांड का हिस्सा है और आम जनता के लिए उपलब्ध नहीं है। यह ऐसी जानकारी है जो कहीं और नहीं मिल सकती है। आंतरिक डेटा जो रिकॉर्ड रखने की प्रक्रिया में उत्पन्न होता है, जैसे पेरोल से कर्मचारी की कमाई, बिक्री पत्रिका से बिक्री संख्या, कच्चे माल की मात्रा, आदि, विभिन्न व्यावसायिक समस्याओं के सांख्यिकीय विश्लेषण में उपयोग की जा सकती है। इसलिए, अधिकांश व्यवसायों द्वारा रखे गए लेखांकन रिकॉर्ड आंतरिक डेटा के प्राथमिक स्रोत हैं।

Internal Data के बारे में विस्तृत रूप से पढ़ें

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