A claim is supported by a very large sample but the instrument measures the wrong concept. What is the main problem?एक दावे के समर्थन में बहुत बड़ा नमूना है लेकिन मापन उपकरण गलत अवधारणा माप रहा है। मुख्य समस्या क्या है?
Answer and explanationउत्तर और व्याख्या
Correct answer:सही उत्तर: Low measurement validityकम मापन वैधता
The direct answer is B: low measurement validity. Measurement validity asks whether an instrument actually measures the concept it is supposed to measure. A very large sample improves the amount of data and may support generalisation, but it cannot repair a basic mistake in what was measured. The reasoning is: the study collects many observations; the instrument consistently records the wrong concept; therefore the claim is not a valid measure of the intended idea. Option A, low external validity, concerns whether findings generalise to other people, places, or situations. A large sample may even help external validity, but that is not the stated problem. Option B is correct because the instrument lacks correspondence with the intended construct. Option C, high precision, would mean closely clustered or finely measured readings; even precise readings can be precisely wrong and do not solve invalid measurement. Option D, high reproducibility, means others can repeat the procedure and obtain similar results; repeatability also cannot make the wrong concept the right one. Exam cue: ask first, “Did we measure the right thing?”सीधा उत्तर B है: कम मापन वैधता। मापन वैधता का अर्थ है कि उपकरण वास्तव में उसी अवधारणा को माप रहा है या नहीं, जिसे मापने का उद्देश्य था। बहुत बड़ा नमूना डेटा की मात्रा बढ़ा सकता है और निष्कर्षों को अन्य लोगों तक लागू करने में सहायता कर सकता है, लेकिन गलत अवधारणा मापने की मूल समस्या को दूर नहीं कर सकता। क्रम से समझें: अध्ययन बहुत सारे अवलोकन लेता है; उपकरण हर बार गलत अवधारणा दर्ज करता है; इसलिए इच्छित विचार के बारे में दावा वैध नहीं माना जा सकता। विकल्प A, कम बाह्य वैधता, का संबंध इस बात से है कि परिणाम अन्य लोगों, स्थानों या परिस्थितियों पर लागू होंगे या नहीं। यहां मुख्य समस्या यह नहीं है। विकल्प B सही है, क्योंकि उपकरण का मापन इच्छित अवधारणा से मेल नहीं खाता। विकल्प C, उच्च परिशुद्धता, का अर्थ रीडिंग का बहुत पास-पास या सूक्ष्म होना है; गलत चीज की बहुत सटीक रीडिंग भी गलत ही रहती है। विकल्प D, उच्च पुनरुत्पादकता, का अर्थ है कि दूसरे लोग प्रक्रिया दोहराकर समान परिणाम पा सकें; इससे गलत अवधारणा सही नहीं बन जाती। परीक्षा संकेत: पहले पूछें, “क्या हमने सही चीज मापी?”
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