मनोविज्ञानमा आत्म-रिपोर्ट सूचना

मनोविज्ञानमा, स्वयं-प्रतिवेदन कुनै पनि परीक्षण, माप, वा सर्वेक्षण हो जुन व्यक्तिको आफ्नै लक्षण, व्यवहार, विश्वास वा आचरणको आफ्नै रिपोर्टमा निर्भर गर्दछ। स्वयं-प्रतिवेदन डाटा सामान्यतया कागज-र-पेंसिल वा इलेक्ट्रोनिक ढाँचाबाट वा एक पटक साक्षात्कार मार्फत एकत्रित गरिन्छ।

आत्म-प्रतिवेदन सामान्यतया मनोवैज्ञानिक अध्ययनमा प्रयोग गरिन्छ किनभने एक व्यक्तिको बारेमा अधिक मूल्यवान र निदान जानकारी एक शोधकर्ता वा एक क्लिनिकमा प्रकट भएको छ जुन आफैं वा आफैले व्यक्तिको रिपोर्टमा आधारित हुन्छ।

एक भन्दा बढि प्रयोग गरिएको स्व-रिपोर्ट उपकरणहरू व्यक्तित्व परीक्षणको लागि मिनेसोटा मल्टीफेसिक व्यक्तित्व सूची (MMPI) हो

आत्म-रिपोर्ट जानकारी को लाभ

आत्म-रिपोर्ट डेटाको प्राथमिक फाईदा मध्ये एक हो कि यो प्राप्त गर्न सजिलो हुन सक्छ। यो मुख्य तरिका हो जुन चिकित्सकहरूले आफ्ना रोगीहरूलाई निदान गर्छन् - प्रश्न सोधेर। आफूलाई आत्म-रिपोर्ट बनाउने प्रश्नप्रदहरू भरेर प्राय: परिचित हुन्छन्।

अनुसन्धानको लागि, यो एक सस्तो उपकरण हो जुन धेरै परीक्षण विषयहरूमा पुग्न सक्दछ जुन अवलोकन वा अन्य तरिकाले विश्लेषण गर्न सक्छ। यो अपेक्षाकृत चाँडै प्रदर्शन गर्न सकिन्छ ताकि एक शोधकर्ताले लामो समयको फ्रेममा अवस्थित जनसंख्या अवलोकन गर्नुको सट्टा दिन वा हप्तामा परिणाम प्राप्त गर्न सक्छ। स्वयं-प्रतिवेदन निजी मा बनाइयो र संवेदनशील जानकारीको रक्षा गर्न र सम्भवतः सच्चा प्रतिक्रियाहरू बढाउनको लागि गुमनाम गर्न सकिन्छ।

आत्म-रिपोर्ट जानकारीको हानिकारक

तथापि, आत्म-रिपोर्ट मार्फत जानकारी सङ्कलनमा यसको सीमितता छ।

उनीहरूले आफ्नै अनुभवहरूमा रिपोर्ट गर्दा अक्सर बिस्तारै हुन्छन्। उदाहरणको लागि, धेरै व्यक्तित्वहरू या त होशियार वा अनौठो रूपमा "सामाजिक इच्छापूर्ति" द्वारा प्रभावित हुन्छन्, जुन अनुभवहरू रिपोर्ट गर्ने सम्भावना छ जुन सामाजिक रूपमा स्वीकार्य वा मनपर्दो मानिन्छ।

स्व-रिपोर्ट यी पूर्वाधार र सीमाहरूको अधीनमा छन्:

स्व-प्रतिवेदन सूचना अन्य डेटाको साथ संयोजनमा उत्तम प्रयोग गरिएको छ

मनोवैज्ञानिक अनुसन्धान र निदान मा धेरै विशेषज्ञहरु लाई सुझाव दिन्छन् कि स्व-रिपोर्ट डाटा मात्र प्रयोग हुनु हुँदैन किनकि यो पूर्वाधार हुनु पर्छ। अनुसन्धानको बारेमा सर्वोत्तम गरिन्छ जब आत्म-रिपोर्ट डाटाको संयोजन अन्य जानकारी, जस्तै व्यक्तिको व्यवहार वा शारीरिक डेटा जस्तै। यो "बहु-मोडल" वा "बहु-पद्धति" मूल्याङ्कन अधिक ग्लोबल प्रदान गर्दछ र यसैले विषयको सम्भावना अधिक सटीक चित्र प्रदान गर्दछ।

अनुसन्धानमा प्रयोग गरिएका सर्वेक्षणहरू जाँच गर्न सकिन्छ कि उनीहरूले समय समयमा लगातार परिणामहरू उत्पन्न गर्छन्। तिनीहरू पनि अन्य डेटा विधिद्वारा वैधिकरण गरिनु पर्छ भनेर देखाउँछ जुन प्रतिक्रियाहरूको मापदण्डमा उनीहरूले उनीहरूको दाबी गर्छन् र उनीहरूले नियन्त्रण र परीक्षण समुह बीच भेदभाव गर्न सक्दछन्।