1. ਜਾਣ-ਪਛਾਣ

ਪਿਛਲੇ ਅਧਿਆਇ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਪੜ੍ਹਿਆ ਹੈ ਕਿ ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਕੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਵਿੱਚ ਅੰਕੜਾ ਸ਼ਾਸਤਰ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਅਤੇ ਮਹੱਤਤਾ ਬਾਰੇ ਵੀ ਪੜ੍ਹਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਅਧਿਆਇ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੇ ਢੰਗ ਬਾਰੇ ਅਧਿਐਨ ਕਰੋਗੇ। ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕਿਸੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਠੋਸ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਹੱਲ ਲਈ ਸਬੂਤ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਅਕਸਰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਬਿਆਨ ਨਾਲ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋ,

“ਕਈ ਉਤਾਰ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਖਾਧ ਅਨਾਜ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ 1970-71 ਵਿੱਚ 108 ਮਿਲੀਅਨ ਟਨ ਤੋਂ ਵਧ ਕੇ 1978-79 ਵਿੱਚ 132 ਮਿਲੀਅਨ ਟਨ ਹੋ ਗਿਆ, ਪਰ 1979-80 ਵਿੱਚ ਡਿੱਗ ਕੇ 108 ਮਿਲੀਅਨ ਟਨ ਹੋ ਗਿਆ। ਫਿਰ ਖਾਧ ਅਨਾਜ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਲਗਾਤਾਰ ਵਧਦਾ ਰਿਹਾ ਅਤੇ 2015-16 ਵਿੱਚ 252 ਮਿਲੀਅਨ ਟਨ ਅਤੇ 2016-17 ਵਿੱਚ 272 ਮਿਲੀਅਨ ਟਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਗਿਆ।”

ਇਸ ਬਿਆਨ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਖਾਧ ਅਨਾਜ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦਾ। ਇਹ ਸਾਲ-ਦਰ-ਸਾਲ ਅਤੇ ਫਸਲ-ਦਰ-ਫਸਲ ਬਦਲਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮੁੱਲ ਬਦਲਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚਲ (variable) ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਚਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅੱਖਰਾਂ $\mathrm{X}, \mathrm{Y}$ ਜਾਂ $\mathrm{Z}$ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਚਲ ਦਾ ਹਰੇਕ ਮੁੱਲ ਇੱਕ ਪ੍ਰੇਖਣ (observation) ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਟੇਬਲ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਏ ਅਨੁਸਾਰ ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਖਾਧ ਅਨਾਜ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ 1970-71 ਵਿੱਚ 108 ਮਿਲੀਅਨ ਟਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ 2016-17 ਵਿੱਚ 272 ਮਿਲੀਅਨ ਟਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਸਾਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲ $X$ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਖਾਧ ਅਨਾਜ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ (ਮਿਲੀਅਨ ਟਨ ਵਿੱਚ) ਨੂੰ ਚਲ $Y$ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਟੇਬਲ 2.1 ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਖਾਧ ਅਨਾਜ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ (ਮਿਲੀਅਨ ਟਨ)

ਇੱਥੇ, ਇਹਨਾਂ ਚਲਾਂ $X$ ਅਤੇ $Y$ ਦੇ ਮੁੱਲ ‘ਡੇਟਾ’ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਅਸੀਂ ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਖਾਧ ਅਨਾਜ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਖਾਧ ਅਨਾਜ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਉਤਾਰ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਨੂੰ ਜਾਣਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਾਲਾਂ ਲਈ ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਖਾਧ ਅਨਾਜ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ‘ਡੇਟਾ’ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ‘ਡੇਟਾ’ ਇੱਕ ਔਜ਼ਾਰ ਹੈ, ਜੋ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਤੁਸੀਂ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹੋਵੋਗੇ ਕਿ ‘ਡੇਟਾ’ ਕਿੱਥੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ? ਹੇਠਲੇ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ, ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੀ ਵਿਧੀ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ।

2. ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਰੋਤ ਕੀ ਹਨ?

ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਡੇਟਾ ਦੋ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਖੋਜਕਰਤਾ ਇੱਕ ਪੜਤਾਲ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕ ਡੇਟਾ (Primary Data) ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਪਹਿਲੇ ਹੱਥ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ‘ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਮੰਨ ਲਓ, ਤੁਸੀਂ ਸਕੂਲੀ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਫਿਲਮ ਸਟਾਰ ਦੀ ਲੋਕਪ੍ਰਿਅਤਾ ਬਾਰੇ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਕੂਲੀ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਤੋਂ, ਉਹਨਾਂ ਤੋਂ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛ ਕੇ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਲਈ ਪੜਤਾਲ ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਿਲਣ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ, ਪ੍ਰਾਥਮਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ।

ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਏਜੰਸੀ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਠਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ (ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਸਾਰਨੀਕਰਨ) ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦੁਤੀਆ ਡੇਟਾ (Secondary Data) ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਸਰੋਤਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਰਕਾਰੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਅਖਬਾਰਾਂ, ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਲਿਖੀਆਂ ਕਿਤਾਬਾਂ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਸਰੋਤ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਡੇਟਾ ਉਸ ਸਰੋਤ ਲਈ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਇਕੱਠਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਾਰੇ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ ਦੁਤੀਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਦੁਤੀਆ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਫਿਲਮ ਸਟਾਰ ਦੀ ਲੋਕਪ੍ਰਿਅਤਾ ਬਾਰੇ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਅਧਿਐਨ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਦੁਤੀਆ ਡੇਟਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

3. ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?

ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਰਮਾਤਾ ਕਿਸੇ ਉਤਪਾਦ ਬਾਰੇ ਕਿਵੇਂ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਪਾਰਟੀ ਇੱਕ ਉਮੀਦਵਾਰ ਬਾਰੇ ਕਿਵੇਂ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੀ ਹੈ? ਉਹ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਸਮੂਹ ਤੋਂ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਉਮੀਦਵਾਰ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛ ਕੇ ਇੱਕ ਸਰਵੇਖਣ (survey) ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੀਮਤ, ਗੁਣਵੱਤਾ, ਉਪਯੋਗਿਤਾ (ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ) ਅਤੇ ਲੋਕਪ੍ਰਿਅਤਾ, ਇਮਾਨਦਾਰੀ, ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ (ਉਮੀਦਵਾਰ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ) ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਸਰਵੇਖਣ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਸਰਵੇਖਣ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਹੈ।

ਸਾਧਨ ਦੀ ਤਿਆਰੀ

ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਾਧਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਕਿਸਮ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਵਲੀ/ਇੰਟਰਵਿਊ ਸ਼ੈਡਿਊਲ ਹੈ। ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਵਲੀ ਜਾਂ ਤਾਂ ਜਵਾਬਦੇਹ (respondent) ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਭਰੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਖੋਜਕਰਤਾ (enumerator) ਜਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਜਾਂਚਕਰਤਾ ਦੁਆਰਾ ਭਰਵਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਵਲੀ/ਇੰਟਰਵਿਊ ਸ਼ੈਡਿਊਲ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ;

• ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਵਲੀ ਬਹੁਤ ਲੰਬੀ ਨਹੀਂ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ। ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਜਿੰਨੀ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਘੱਟ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
• ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਵਲੀ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਜਾਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸ਼ਬਦਾਂ ਤੋਂ ਪਰਹੇਜ਼ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
• ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਆਰਾਮਦਾਇਕ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਵੇ।
• ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਲੜੀ ਸਧਾਰਨ ਤੋਂ ਖਾਸ ਵੱਲ ਵਧਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਵਲੀ ਸਧਾਰਨ ਸਵਾਲਾਂ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਖਾਸ ਸਵਾਲਾਂ ਵੱਲ ਵਧਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ:

ਘੱਟ ਚੰਗਾ $Q$

(i) ਕੀ ਬਿਜਲੀ ਦੀਆਂ ਦਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਜਾਇਜ਼ ਹੈ?

(ii) ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਇਲਾਕੇ ਵਿੱਚ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਸਪਲਾਈ ਨਿਯਮਿਤ ਹੈ?

ਚੰਗਾ $Q$

(i) ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਇਲਾਕੇ ਵਿੱਚ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਸਪਲਾਈ ਨਿਯਮਿਤ ਹੈ?

(ii) ਕੀ ਬਿਜਲੀ ਦੀਆਂ ਦਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਜਾਇਜ਼ ਹੈ?

• ਸਵਾਲ ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ,

ਘੱਟ ਚੰਗਾ $Q$

ਤੁਸੀਂ ਪੇਸ਼ ਹੋਣ ਲਈ ਕੱਪੜਿਆਂ ‘ਤੇ ਆਪਣੀ ਆਮਦਨੀ ਦਾ ਕਿੰਨਾ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹੋ?

ਚੰਗਾ $Q$

ਤੁਸੀਂ ਕੱਪੜਿਆਂ ‘ਤੇ ਆਪਣੀ ਆਮਦਨੀ ਦਾ ਕਿੰਨਾ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹੋ?

• ਸਵਾਲ ਅਸਪਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜਵਾਬਦੇਹਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ, ਸਹੀ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ:

ਘੱਟ ਚੰਗਾ $Q$

ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਕਿਤਾਬਾਂ ‘ਤੇ ਬਹੁਤ ਪੈਸਾ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹੋ?

ਚੰਗਾ $Q$

(ਉਚਿਤ ਵਿਕਲਪ ‘ਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ)

ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਕਿਤਾਬਾਂ ‘ਤੇ ਕਿੰਨਾ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹੋ?

(i) 200 ਰੁਪਏ ਤੋਂ ਘੱਟ

(ii) 200-300 ਰੁਪਏ

(iii) 300-400 ਰੁਪਏ

(iv) 400 ਰੁਪਏ ਤੋਂ ਵੱਧ

• ਸਵਾਲ ਵਿੱਚ ਦੋਹਰੀ ਨਕਾਰਾਤਮਕਤਾ (double negatives) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ। “ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ” (Wouldn’t you) ਜਾਂ “ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ” (Don’t you) ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਹੇਜ਼ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪੱਖਪਾਤੀ ਜਵਾਬਾਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ:

ਘੱਟ ਚੰਗਾ $Q$

ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਸੋਚਦੇ ਕਿ ਸਿਗਰਟ ਪੀਣ ‘ਤੇ ਪਾਬੰਦੀ ਲਗਾਈ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?

ਚੰਗਾ $Q$

ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸੋਚਦੇ ਹੋ ਕਿ ਸਿਗਰਟ ਪੀਣ ‘ਤੇ ਪਾਬੰਦੀ ਲਗਾਈ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?

• ਸਵਾਲ ਇੱਕ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਵਾਲ (leading question) ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ, ਜੋ ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਵਾਬਦੇਹ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ:

ਘੱਟ ਚੰਗਾ $Q$

ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀ ਚਾਹ ਦਾ ਸੁਆਦ ਕਿਵੇਂ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹੋ?

ਚੰਗਾ $Q$

ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਚਾਹ ਦਾ ਸੁਆਦ ਕਿਵੇਂ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹੋ?

• ਸਵਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇ ਵਿਕਲਪ ਨਹੀਂ ਦੱਸਣੇ ਚਾਹੀਦੇ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ:

ਘੱਟ ਚੰਗਾ $Q$

ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਨੌਕਰੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੋਗੇ ਜਾਂ ਘਰੇਲੂ ਔਰਤ ਬਣਨਾ ਚਾਹੋਗੇ?

ਚੰਗਾ $Q$

ਤੁਸੀਂ ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੋਗੇ?

ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਵਲੀ ਵਿੱਚ ਬੰਦ-ਅੰਤ (closed-ended) (ਜਾਂ ਬਣਾਵਟੀ) ਸਵਾਲ ਜਾਂ ਖੁੱਲ੍ਹੇ-ਅੰਤ (open-ended) (ਜਾਂ ਬਿਨਾਂ ਬਣਾਵਟ ਦੇ) ਸਵਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉੱਪਰਲਾ ਸਵਾਲ ਕਿ ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਖੁੱਲ੍ਹੇ-ਅੰਤ ਵਾਲਾ ਸਵਾਲ ਹੈ।

ਬੰਦ-ਅੰਤ ਜਾਂ ਬਣਾਵਟੀ ਸਵਾਲ ਜਾਂ ਤਾਂ ਦੋ-ਰਸਤਾ ਸਵਾਲ (two-way question) ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਬਹੁ-ਵਿਕਲਪੀ ਸਵਾਲ (multiple choice question)। ਜਦੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਦੋ ਸੰਭਵ ਜਵਾਬ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ‘ਹਾਂ’ ਜਾਂ ‘ਨਹੀਂ’, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਦੋ-ਰਸਤਾ ਸਵਾਲ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਬਹੁ-ਵਿਕਲਪੀ ਸਵਾਲ ਵਧੇਰੇ ਉਚਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ,

ਪ੍ਰਸ਼ਨ. ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਜ਼ਮੀਨ ਕਿਉਂ ਵੇਚੀ?

(i) ਕਰਜ਼ਾ ਚੁਕਾਉਣ ਲਈ।

(ii) ਬੱਚਿਆਂ ਦੀ ਸਿੱਖਿਆ ਲਈ ਫੰਡ ਦੇਣ ਲਈ।

(iii) ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਜਾਇਦਾਦ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ।

(iv) ਕੋਈ ਹੋਰ (ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਦੱਸੋ)।

ਬੰਦ-ਅੰਤ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ ਵਰਤਣ, ਸਕੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਕੋਡ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਰੇ ਜਵਾਬਦੇਹ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਉਹ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਲਿਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮੁੱਦੇ ਦੇ ਦੋਵੇਂ ਪੱਖਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਹ ਵੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਸੱਚਾ ਜਵਾਬ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ‘ਕੋਈ ਹੋਰ’ ਦੀ ਚੋਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਜਵਾਬਦੇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਜਵਾਬ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਖੋਜਕਰਤਾ ਨੇ ਉਮੀਦ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਸੀ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਬਹੁ-ਵਿਕਲਪੀ ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸੀਮਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਵਿਕਲਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਜਵਾਬਦੇਹਾਂ ਨੇ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦਿੱਤਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਖੁੱਲ੍ਹੇ-ਅੰਤ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ ਵਧੇਰੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਕੋਰ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਫਰਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ,

ਪ੍ਰਸ਼ਨ. ਵਿਸ਼ਵੀਕਰਨ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਡਾ ਕੀ ਵਿਚਾਰ ਹੈ?

ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦਾ ਢੰਗ

ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਇੱਕ ਟੈਲੀਵਿਜ਼ਨ ਸ਼ੋਅ ਵਿੱਚ ਆਏ ਹੋ ਜਿੱਥੇ ਰਿਪੋਰਟਰ ਬੱਚਿਆਂ, ਘਰੇਲੂ ਔਰਤਾਂ ਜਾਂ ਆਮ ਜਨਤਾ ਤੋਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਜਾਂ ਸਾਬਣ ਦੇ ਇੱਕ ਬ੍ਰਾਂਡ ਜਾਂ ਇੱਕ ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਪਾਰਟੀ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ? ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਲਈ ਇੱਕ ਸਰਵੇਖਣ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੇ ਤਿੰਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਰੀਕੇ ਹਨ: (i) ਨਿੱਜੀ ਇੰਟਰਵਿਊ (Personal Interviews), (ii) ਡਾਕ ਦੁਆਰਾ (ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਵਲੀ) ਸਰਵੇਖਣ (Mailing (questionnaire) Surveys), ਅਤੇ (iii) ਟੈਲੀਫੋਨ ਇੰਟਰਵਿਊ (Telephone Interviews)।

ਨਿੱਜੀ ਇੰਟਰਵਿਊ

ਇਹ ਵਿਧੀ ਉਦੋਂ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਖੋਜਕਰਤਾ ਦੀ ਸਾਰੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਖੋਜਕਰਤਾ (ਜਾਂ ਜਾਂਚਕਰਤਾ) ਜਵਾਬਦੇਹਾਂ ਨਾਲ ਆਮਨੇ-ਸਾਮਣੇ ਇੰਟਰਵਿਊ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਨਿੱਜੀ ਇੰਟਰਵਿਊ ਕਈ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਜਵਾਬਦੇਹ ਅਤੇ ਇੰਟਰਵਿਊ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਚਕਾਰ ਨਿੱਜੀ ਸੰਪਰਕ ਬਣਦਾ ਹੈ। ਇੰਟਰਵਿਊ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੋਲ ਅਧਿਐਨ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹਾਂ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦਾ ਮੌਕਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੰਟਰਵਿਊ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਜਵਾਬਦੇਹ ਨੂੰ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਤੋਂ ਬਚਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਵਾਬਦੇਹਾਂ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਨਾਲ ਸਹਾਇਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮਿਲ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਨਿੱਜੀ ਇੰਟਰਵਿਊ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਘਾਟਾਂ ਵੀ ਹਨ। ਇਹ ਮਹਿੰਗਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਇੰਟਰਵਿਊ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸਰਵੇਖਣ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਖੋਜਕਰਤਾ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਜਵਾਬਦੇਹਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਅਸਲ ਸੋਚ ਕਹਿਣ ਤੋਂ ਰੋਕ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਡਾਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਵਲੀ

ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਸਰਵੇਖਣ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਡਾਕ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਵਲੀ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਡਾਕ ਦੁਆਰਾ ਭੇਜੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਤਾਰੀਖ ਤੱਕ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਕੇ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਇਹ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਘੱਟ ਮਹਿੰਗੀ ਹੈ। ਇਹ ਖੋਜਕਰਤਾ ਨੂੰ ਦੂਰ-ਦਰਾਜ਼ ਦੇ ਇਲਾਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਲੋਕਾਂ ਤੱਕ ਵੀ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿ