वैज्ञानिक पद्धति उदाहरण

इसे कहा गया है वैज्ञानिक पद्धति, वैज्ञानिक सिद्धांतों को उत्पन्न करने के लिए उपयोग की जाने वाली तकनीकों, गतिविधियों, उपकरणों और प्रक्रियाओं के संचय के लिए।

प्रत्येक विज्ञान में वैज्ञानिक पद्धति भिन्न होती है, इसलिए एक सामाजिक विज्ञान में चिकित्सा विज्ञान की तुलना में भिन्न सिद्धांत और विधियां होती हैं।

वैज्ञानिक पद्धति की अवधारणा किसके द्वारा बनाई गई थी थॉमस सैमुअल कुहनो 1971 में, जिन्होंने यह स्पष्ट किया कि प्रत्येक विज्ञान के पास अपने निष्कर्ष निकालने के लिए एक विशिष्ट तरीका है, दूर जा रहा है पारंपरिक वैज्ञानिक पद्धति का, इस प्रकार यह उजागर करना कि प्रत्येक विज्ञान की एक विशिष्ट विधि होती है जो आपको जानने या अस्वीकार करने में मदद करती है सिद्धांत

इस प्रकार, निष्कर्ष में, वैज्ञानिक पद्धति अध्ययन की प्रत्येक शाखा के लिए एक विशिष्ट प्रक्रिया है, जो छात्रों को शोधकर्ता ऐसे परिणाम प्राप्त करते हैं जिन्हें प्रत्येक विषय की एक विशेष वैज्ञानिक पद्धति द्वारा सत्यापित किया जा सकता है अध्ययन।

वैज्ञानिक पद्धति के उदाहरण:

1.- बुनियादी विज्ञान विज्ञान का उदाहरण:

विज्ञान की मूल कार्यप्रणाली में सरल पैरामीटर होते हैं जो उस विज्ञान के आधार पर बढ़ या घट सकते हैं जिस पर इसे लागू किया जाता है।

इस पद्धति में निम्नलिखित जैसे सामान्य पैरामीटर शामिल हैं:

क) विषय।- यह आवश्यक है, क्योंकि इसके बिना अध्ययन करने के लिए कुछ भी नहीं है।

बी) अवलोकन।- यह चुनी हुई वस्तु की पहचान है।

c) डेटा संग्रह।- यह जानकारी एकत्र करना है और इसे सभी जांचों में प्रस्तुत किया जाता है।

डी) प्रयोग।- यह एक और तरीका है जो विज्ञान की शाखा के आधार पर भिन्न हो सकता है।

ई) निष्कर्ष।- यह तार्किक अंत है जो कार्यप्रणाली प्रक्रिया के अंत में प्राप्त होता है।

2.- आँकड़ों की कार्यप्रणाली का उदाहरण:

सांख्यिकी एक विधि का उपयोग करती है जो निम्नलिखित मापदंडों का प्रावधान है:

ए) समस्या का विवरण:

यह कुछ भी हो सकता है, जैसे परिवहन, भोजन, मौसम, तूफान, चुनाव, महामारी आदि।

बी) अध्ययन की वस्तु स्थापित करें:

इसका अध्ययन क्यों किया जा रहा है और क्या अध्ययन किया जा रहा है, यहां हम मान लेंगे कि यह मौसमी फ्लू महामारी है।

ग) उद्देश्यों और परिकल्पनाओं को परिभाषित करें:

उद्देश्य या उद्देश्य और परिकल्पनाएं यह जानने का काम करती हैं कि विषय के साथ क्या होगा या हो रहा है या ऐसा क्या है जिसे आप विषय के बारे में विशेष रूप से जानना चाहते हैं।

घ) नमूने का आकार और प्रकार निर्दिष्ट करें:

यह जानकारी की मात्रा और प्रकार है जिसे एकत्र किए जाने की उम्मीद है, यह जानना कि कितना एकत्र किया जाएगा और किस अर्थ में।

च) डेटा एकत्र करें:

यह डेटा एकत्र करने की उचित क्रिया है, जो सर्वेक्षण, रिकॉर्ड, फोटो आदि के माध्यम से हो सकती है।

छ) डेटा एकत्र करते समय नैतिक आवश्यकताओं को पूरा करें:

यह है कि यह सच डेटा है, कि यह नकली नहीं है जैसा कि राजनीतिक चुनावों के साथ होता है या साथ होता है विवादास्पद या अस्वीकार्य विषयों पर सामाजिक चुनाव, जहां परिणाम प्राप्त करने के लिए जानकारी को गलत ठहराया जा सकता है विशिष्ट।

ज) नमूना शुद्ध करें:

इसमें प्राप्त आंकड़ों को सुधारना और सूचीबद्ध करना शामिल है।

i) वर्णनात्मक विश्लेषण:

सांख्यिकीय वास्तविकता के अनुरूप तार्किक निष्कर्ष प्राप्त करने के लिए प्राप्त आंकड़ों के परिणाम का कारण चरण दर चरण स्पष्ट करें।

जे) एक व्याख्यात्मक मॉडल का निर्माण:

यह मूल निष्कर्षों के साथ एक ग्राफ या ग्राफ प्राप्त करने के बारे में है जो उक्त सर्वेक्षण की प्रवृत्ति और इसके संबंधित आंकड़ों की व्याख्या करेगा।

k) परिकल्पनाओं को हल करें:

यह आपके चुने हुए विषय पर एक निश्चित निष्कर्ष पर आ रहा है।

3.- प्रयोगात्मक वैज्ञानिक पद्धति का उदाहरण:

वैज्ञानिक पद्धति के चरण लगभग पारंपरिक वैज्ञानिक पद्धति के समान हैं।

 ए) अवलोकन:

इसमें प्रथम वस्तुनिष्ठ प्रभाव से परे देखना, क्या के बारे में विशिष्ट विवरणों की पहचान करने का प्रयास करना शामिल है हम देखते हैं, और कई मौकों पर देखने के लिए अलग-अलग प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती है क्योंकि आंखें आमतौर पर हमें इसकी वास्तविकता नहीं दिखाती हैं यह लगता है। इसके अलावा यह हमें विभिन्न पहलुओं या परिवर्तनों को दिखा सकता है जो इसमें हो सकते हैं।

बी) समस्या के बारे में जानकारी के लिए दृष्टिकोण और खोज:

हम कह सकते हैं कि समस्या वह है जिसकी हम जांच करना चाहते हैं, और जानकारी की खोज वह है जो समस्या हमें बता सकती है, हमसे पूछ रही है कि यह क्या है और यह हमें क्या संभावनाएं प्रस्तुत करती है।

दृष्टिकोण से, ड्राइंग सिद्धांतों के अलावा, संबंधित जानकारी मांगी और जांच की जाती है।

ग) सिद्धांतों की परिकल्पना और सूत्रीकरण:

सिद्धांतों का निर्माण और परिकल्पनाओं का निर्माण, हमें स्पष्टीकरण का अनुमान लगाने या संभावित उत्तर प्राप्त करने की अनुमति देता है।

घ) प्रयोग:

इस समय जब संशोधन किए जाते हैं और तत्वों में हेरफेर किया जाता है, विभिन्न परिणामों और प्रभावों को जानने की कोशिश की जाती है।

प्रयोग करने के लिए, आपको पहले एक परियोजना को पूरा करना होगा, जिसमें अध्ययन की जाने वाली वस्तु के हेरफेर को प्रक्षेपित करते हुए, चरणों को पूरा करना होगा।

इस अर्थ में, एक नियंत्रण समूह बनाया जाता है जो परिणामों का रिकॉर्ड रखते हुए प्रयोग समूह बनाने वालों द्वारा किए जाने वाले चरणों का पालन करेगा।

ई) डेटा संग्रह:

नियंत्रण समूह डेटा एकत्र करने का प्रभारी होता है, जिसे उन दोनों को एकत्र करना होता है जिन्हें गुणात्मक या गैर-गुणात्मक माना जाता है

पहले "गुणात्मक" वे हैं जो व्यक्त करते हैं कि क्या देखा जा सकता है, क्योंकि वे उद्देश्य डेटा हैं, आकार, रंग, बनावट, गंध आदि व्यक्त करते हैं।

मात्रात्मक डेटा वे हैं जो हमें मात्रा, माप, वजन आदि को चिह्नित करते हैं।

च) डेटा प्रस्तुति:

डेटा को रिपोर्ट, डेटा, ग्राफ़ और तालिकाओं के माध्यम से प्रस्तुत किया जाता है, जिससे सभी डेटा को स्पष्ट रूप से माना जा सकता है।

छ) डेटा का निष्कर्ष और विश्लेषण:

एकत्र किए गए डेटा के साथ, अनुमानों की एक श्रृंखला बनाई जाती है जो हमें उस निष्कर्ष पर ले जाती है जो हमें समझाता है जिस विषय पर हम काम कर रहे हैं, उससे संबंधित डेटा, अंतिम तुलना वह है जो हमें निष्कर्ष पर ले जाती है संभव के।