တုံ့ပြန်မှုအချိန် စမ်းသပ်မှုတစ်ခု ယုံကြည်စိတ်ချရဖို့ စမ်းသပ်မှု အကြိမ်ဘယ်လောက် လုပ်ရမလဲ။

သမိုင်းဝင် အရေအတွက်များသည် Hamsher နှင့် Benton ထံမှ ရရှိပြီး ၎င်းတို့၏ အနှစ်ချုပ်တွင် ကောက်ချက်ကို လေ့လာမှု အခြေအနေများအတွင်းသာ ရှင်းလင်းစွာ ကန့်သတ်ထားသည်။ ၎င်းတို့ကို ခေတ်သစ် ဘရောက်ဇာ ဂိမ်းတစ်ခုတွင် လက်မှတ်အသိအမှတ်ပြု စည်းမျဉ်းအဖြစ် မထည့်သွင်းသင့်ပါ။ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုသည် သတ်မှတ်ထားသော ရမှတ်တစ်ခုကို ပြန်လည်ထုတ်လုပ်နိုင်မှုနှင့် သက်ဆိုင်ပြီး စွမ်းအားသည် သတ်မှတ်ထားသော အကျိုးသက်ရောက်မှုတစ်ခုကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သည့် အခွင့်အလမ်းနှင့် သက်ဆိုင်သည်။ ၎င်းတို့သည် ဆက်စပ်သော်လည်း မတူညီသော မေးခွန်းများ ဖြစ်သည်။ de S. Hamsher et al., 1977 Miller, 2023

တူညီသော လုပ်ငန်းတာဝန်ကို ထပ်ခါထပ်ခါ လုပ်ခြင်းက ဘာကြောင့် အထောက်အကူဖြစ်သလဲ

စမ်းသပ်မှုများသည် ကွဲပြားမှု မပြောင်းလဲဘဲ အချင်းချင်း မသက်ဆိုင်သော နမူနာယူမှုများ ဖြစ်ပါက ၎င်းတို့၏ ပျမ်းမျှ၏ စံမှားမှုသည် စမ်းသပ်မှု စံသွေဖည်မှုကို စမ်းသပ်မှု အရေအတွက်၏ နှစ်ထပ်ကိန်းရင်းဖြင့် စားခြင်းနှင့် ညီမည် ဖြစ်သည်။ လေးဆ ဥပမာသည် ထိုဖော်မြူလာမှ ဆင်းသက်လာသည်။ လူများ သင်ယူခြင်း၊ ပင်ပန်းခြင်း သို့မဟုတ် ဗျူဟာပြောင်းခြင်းတို့ကြောင့် လက်တွေ့ စမ်းသပ်မှုများသည် ထို ယူဆချက်များကို ချိုးဖောက်နိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် စမ်းသပ်အကြိမ်ရေ တွက်ချက်မှုသည် မော်ဒယ်တစ်ခုသာဖြစ်ပြီး တည်ငြိမ်သော ကိုယ်ပိုင်ရမှတ်ကို အာမခံချက် မဟုတ်ပါ။ Miller, 2023

ခေတ်သစ် စမ်းသပ်အကြိမ်ရေ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုက အကျိုးသက်ရောက်မှုများကိုယ်တိုင် လေ့ကျင့်မှုနှင့်အတူ ပြောင်းလဲနိုင်ကြောင်းကိုလည်း ပြသသည်။ စမ်းသပ်မှု ပိုများခြင်းက မပြောင်းလဲသော ပထမဆုံး စမ်းသပ်မှု၏ မိတ္တူများ ပိုများလာစေရုံသာ မဟုတ်ပါ။ သုတေသန ဒီဇိုင်းတစ်ခုသည် ရလဒ်တစ်ခုကို ရွေးချယ်ပြီး စမ်းသပ်မှု တစ်ခုလုံးအတွင်း လုပ်ငန်းတာဝန်၏ အပြုအမူကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည်။ Miller, 2023

ဘယ်လို ယုံကြည်စိတ်ချရမှုမျိုးကို လိုချင်ပါသလဲ။

အစမ်းတစ်ခုအတွင်း ကိုက်ညီမှုသည် ရက်များတစ်လျှောက် ကိုက်ညီမှု သို့မဟုတ် လူများကို အဆင့်သတ်မှတ်ရာတွင် ကိုက်ညီမှုနှင့် မတူပါ။ ယုံကြည်စိတ်ချရမှု ဝိရောဓိ စာပေများက လုပ်ငန်းတာဝန်များသည် ခိုင်မာသော အုပ်စုအကျိုးသက်ရောက်မှုများ ပြသနိုင်သော်လည်း ယုံကြည်စိတ်ချရမှု နည်းသော တစ်ဦးချင်းကွဲပြားမှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်ပုံကို မှတ်တမ်းတင်ထားသည်။ ပျမ်းမျှ ကြီးမားသော စထရူပ် သို့မဟုတ် တုံ့ပြန်မှု အကျိုးသက်ရောက်မှုသည် အတိုချုံးရမှတ်တစ်ခုကို လူတစ်ဦး၏ ရာခိုင်နှုန်းအဆင့် သတ်မှတ်ရန် အလိုအလျောက် သင့်လျော်စေမည် မဟုတ်ပါ။ Hedge et al., 2017

ပျမ်းမျှ၊ အလယ်တန်ဖိုးနှင့် အနည်းဆုံးတန်ဖိုးများသည် မတူညီသော မေးခွန်းများကို ဖြေဆိုသည်

အမြန်ဆုံး တုံ့ပြန်မှုက စွမ်းဆောင်ရည်၏ မတူညီသော အင်္ဂါရပ်တစ်ခုကို ခန့်မှန်းတွက်ချက်သည်။ အထူးသဖြင့် သင့်ကိုယ်သင် ဘယ်နှစ်ကြိမ် အခွင့်အရေး ပေးသလဲဆိုသည့်အချက်အပေါ် ထိခိုက်လွယ်သည်။ နှေးကွေးသော ပြင်ပရောက်တန်ဖိုးများက ပျမ်းမျှကို အပေါ်သို့ ဆွဲထုတ်နိုင်ပြီး ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော စည်းမျဉ်းမရှိဘဲ ၎င်းတို့ကို ဖျက်ပစ်ခြင်းက ရလဒ်ကို ဘက်လိုက်စေနိုင်သည်။ တုံ့ပြန်မှုအချိန် ပြင်ပရောက်တန်ဖိုးများဆိုင်ရာ သုတေသနသည် အစမ်းများကို နှိုင်းယှဉ်မီ ရမှတ်ပေးသည့် စည်းမျဉ်းများကို ပုံသေထားရန် အကြောင်းပြချက်တစ်ခု ဖြစ်သည်။ Ratcliff, 1993

အိပ်စက်ခြင်း စာပေများက ရလဒ်ရွေးချယ်မှု ဘာကြောင့် အရေးကြီးကြောင်း သရုပ်ပြသည်− စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ နိုးကြားမှု သုတေသီများသည် နှေးကွေးသော တုံ့ပြန်မှုများနှင့် မေ့လျော့မှုများကို ဗဟို တုံ့ပြန်မှုအချိန် အနှစ်ချုပ်များနှင့် ခွဲခြားကြသည်။ တိုတောင်းသော အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှု ဂိမ်းတစ်ခုသည် ရေရှည် နိုးကြားမှု လုပ်ငန်းတာဝန်ကဲ့သို့ အိပ်ရေးပျက်မှုအပေါ် တူညီသော ထိခိုက်လွယ်မှုကို ဖမ်းယူနိုင်သည်ဟု မယူဆသင့်ပါ။ Basner et al., 2011

လိုအပ်သော စမ်းသပ်အကြိမ်ရေ ထင်ရှားပုံကို ဘာတွေ ပြောင်းလဲစေသလဲ။

စက်ပစ္စည်း တုန်ခါမှုက ကွဲပြားမှု တိုးစေပြီး ပုံသေ စက်ပစ္စည်း ကြန့်ကြာမှုက ဘက်လိုက်မှု တိုးစေသည်။ စမ်းသပ်မှု ပိုများခြင်းက ပထမအချက်ကို ကူညီနိုင်သော်လည်း ဒုတိယအချက်ကို ချိန်ညှိဖယ်ရှားနိုင်မည် မဟုတ်ပါ။ အချိန်တိုင်းတာမှု အကဲဖြတ်ချက်များနှင့် ဓာတ်ခွဲခန်း ချိန်ညှိမှု ရလဒ်နှစ်ခုစလုံးက ထို အမှားအရင်းအမြစ်များကို ခွဲခြားရန် ထောက်ခံသည်။ Anwyl-Irvine et al., 2020 Bridges et al., 2020 Woods et al., 2015

အလွတ်သဘော ခြေရာခံခြင်းအတွက် စီမံနိုင်သော လုပ်ထုံးလုပ်နည်းတစ်ခုကို ရွေးချယ်ပါ၊ အကြိမ်တိုင်း တူညီသော ကြိုးစားမှု အရေအတွက်ကို အသုံးပြုပါ၊ ကိုယ်ပိုင်စံချိန်များသာမဟုတ်ဘဲ ပြီးစီးခဲ့သော အစမ်းအားလုံးကို မှတ်တမ်းတင်ပါ။ ၎င်းကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်းနည်းလမ်းအဖြစ် သုံးသပ်ပါ၊ သီးခြား အနည်းဆုံးတစ်ခုအတွက် အတည်ပြုထားသော ညွှန်ကြားချက် မဟုတ်ပါ။ ရည်မှန်းချက်က သိပ္ပံနည်းကျ ရာခိုင်နှုန်းအဆင့် ဖြစ်ပါက လုပ်ငန်းတာဝန်အတွက် ကိုယ်စားပြု စံနမူနာနှင့် တိုင်းတာထားသော ယုံကြည်စိတ်ချရမှုအပြင် လုံလောက်သော စမ်းသပ်မှုအကြိမ်ရေလည်း လိုအပ်သည်။ Hedge et al., 2017 Miller, 2023

အသက်၊ ပြင်ဆင်မှုနှင့် အိပ်စက်မှုတို့ကလည်း အစမ်းအတွင်း သို့မဟုတ် အစမ်းများကြားတွင် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပြောင်းလဲစေနိုင်သည်။ အခြေအနေများကို ကျိုးကြောင်းဆီလျော်စွာ တည်ငြိမ်အောင် ထိန်းထားခြင်းက နှိုင်းယှဉ်မှုကို ပိုမို နားလည်လွယ်စေသော်လည်း မည်မျှ စံမူချထားစေကာမူ ဘရောက်ဇာ ရလဒ်ကို ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အကဲဖြတ်ချက် ဖြစ်လာအောင် မပြောင်းလဲနိုင်ပါ။ Woods et al., 2015 Basner et al., 2011