စိတ်ပညာတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
စိတ်ပညာကို လူ့အပြုအမူ၊ အတွေးအမြင်နှင့် စိတ်ခံစားမှုများကို လေ့လာခြင်းအဖြစ် မကြာခဏ နားလည်ကြသည်။ သို့သော်၊ ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေး၊ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ လှုံ့ဆော်မှု၊ စိတ်ဖိစီးမှုနှင့် စိတ်ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ သီအိုရီအမျိုးမျိုး၏ နောက်ကွယ်တွင်၊ စိတ်ပညာကို သိပ္ပံပညာတစ်ခု ဖြစ်စေသည့် အခြေခံအုတ်မြစ်တစ်ခု ရှိသည်- စာရင်းအင်းပညာ။ စာရင်းအင်းပညာသည် စိတ်ပညာကို ခန့်မှန်းချက်၊ ထင်မြင်ယူဆချက် သို့မဟုတ် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အတွေ့အကြုံမှ စမ်းသပ်၊ တိုင်းတာပြီး ထည့်သွင်းစဉ်းစားနိုင်သော အသိပညာသို့ ရွေ့လျားရန် ကူညီပေးသည်။ စာရင်းအင်းပညာမရှိပါက၊ စိတ်ပညာသည် အမှန်တကယ် တသမတ်တည်း ဖြစ်ပေါ်လာသော ဖြစ်စဉ်များနှင့် ကံကောင်းခြင်း သို့မဟုတ် ဘက်လိုက်မှုကြောင့်သာ မှန်ကန်ပုံပေါ်သော ဖြစ်စဉ်များကို ခွဲခြားသိမြင်ရန် ခက်ခဲလိမ့်မည်။
စိတ်ပညာသုတေသန၏ ဘာသာစကားအဖြစ် စာရင်းအင်းများ
ခေတ်သစ်စိတ်ပညာဗဟုသုတအများစုသည် သုတေသနမှ ဆင်းသက်လာသည်- စစ်တမ်းများ၊ စမ်းသပ်ချက်များ၊ လေ့လာတွေ့ရှိချက်များ၊ ရှည်လျားသောလေ့လာမှုများနှင့် လက်တွေ့ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများပင်။ ဤနည်းလမ်းများအားလုံးသည် ဒေတာများကို ထုတ်လုပ်ပေးသည်။ ဒေတာတွင် စိုးရိမ်စိတ်စကေးရမှတ်များ၊ ဉာဏ်ရည်စစ်ဆေးမှုရလဒ်များ၊ အချို့သောအပြုအမူများ၏ကြိမ်နှုန်း၊ ကုထုံးအပေါ်တုံ့ပြန်မှုများ သို့မဟုတ် အချိန်နှင့်အမျှ စိတ်ခံစားချက်ပြောင်းလဲမှုများ ပါဝင်နိုင်သည်။ စာရင်းအင်းများသည် ကုန်ကြမ်းဒေတာကို အဓိပ္ပာယ်ရှိသော အချက်အလက်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးသည့် "ဘာသာစကား" အဖြစ် လုပ်ဆောင်သည် - ဥပမာအားဖြင့်၊ အကျဉ်းချုပ်ခြင်း၊ အုပ်စုများကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်း သို့မဟုတ် ကိန်းရှင်များအကြား ဆက်နွယ်မှုများကို စစ်ဆေးခြင်း။
ဥပမာအားဖြင့်၊ သုတေသီတစ်ဦးသည် ကောလိပ်ကျောင်းသားများတွင် အပန်းဖြေနည်းစနစ်တစ်ခုသည် စိုးရိမ်ပူပန်မှုကို လျှော့ချပေးနိုင်ခြင်း ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်လိုသည်။ သုတေသီသည် ကြားဝင်ဆောင်ရွက်မှု မတိုင်မီနှင့် ပြီးနောက် စိုးရိမ်ပူပန်မှုကို တိုင်းတာသည်။ စာရင်းအင်းများမပါဘဲ သုတေသီသည် "လျော့နည်းသွားပုံရသည်" ဟုသာ ပြောနိုင်သည်။ စာရင်းအင်းများဖြင့် သုတေသီသည် လျော့ကျမှု၏ အတိုင်းအတာ၊ လျော့ကျမှုသည် သိသာထင်ရှားသည် သို့မဟုတ် တိုက်ဆိုင်မှုတစ်ခုသာ ဟုတ်မဟုတ်နှင့် လက်တွေ့အခြေအနေတွင် အကျိုးသက်ရောက်မှု မည်မျှအရေးပါသည်ကို တွက်ချက်နိုင်သည်။
ဘက်လိုက်မှုမရှိသော ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် ကူညီပေးသည်
အသုံးချစိတ်ပညာ—ဥပမာ ဆေးခန်း၊ ပညာရေး၊ စက်မှုလုပ်ငန်းနှင့် အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာစိတ်ပညာ—တွင် ဆုံးဖြတ်ချက်များသည် လူပုဂ္ဂိုလ်များအပေါ် တိုက်ရိုက်သက်ရောက်မှုရှိလေ့ရှိသည်။ စာရင်းအင်းများသည် ဆုံးဖြတ်ချက်များသည် အလိုလိုသိစိတ်တစ်ခုတည်းအပေါ် အခြေခံခြင်းမဟုတ်ဘဲ အထောက်အထားများအပေါ် အခြေခံကြောင်း သေချာစေရန် ကူညီပေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ပညာရေးတွင် ကျောင်းစိတ်ပညာရှင်များသည် အနိုင်ကျင့်မှုတိုက်ဖျက်ရေးအစီအစဉ်များ သို့မဟုတ် လှုံ့ဆော်မှုမြှင့်တင်ပေးသည့် ကြားဝင်ဆောင်ရွက်မှုများ၏ ထိရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ရန် အချက်အလက်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ အဖွဲ့အစည်းများတွင် စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာစိတ်ပညာရှင်များသည် ခေါင်းဆောင်မှုသင်တန်းသည် စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုးတက်ကောင်းမွန်စေသည် သို့မဟုတ် ဝန်ထမ်းရွေးချယ်ရေးကိရိယာများသည် အလုပ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိကျစွာခန့်မှန်းခြင်းရှိမရှိကို အကဲဖြတ်ရန် စာရင်းအင်းများကို အသုံးပြုကြသည်။
လူသားများသည် ဘက်လိုက်မှုဖြစ်လွယ်သောကြောင့် ဤဘက်လိုက်မှုသည် အရေးကြီးပါသည်- ကျွန်ုပ်တို့သည် သိသာထင်ရှားသောဖြစ်ရပ်များကို မှတ်မိလေ့ရှိသည်၊ အတွေ့အကြုံအကန့်အသတ်ဖြင့်သာ ယေဘုယျပြုလေ့ရှိသည် သို့မဟုတ် ဆက်တိုက်ဖြစ်ရပ်နှစ်ခုကို အကြောင်းရင်းနှင့်အကျိုးဆက်အဖြစ် သတ်မှတ်လေ့ရှိသည်။ စာရင်းအင်းများသည် သုတေသီများနှင့် လက်တွေ့ကျင့်သုံးသူများအနေဖြင့် အချက်အလက်များ၏ပုံစံများကို စနစ်တကျစစ်ဆေးရန် လိုအပ်ခြင်းဖြင့် ဤဘက်လိုက်မှုများကို လျှော့ချရန် ကူညီပေးသည်။
တစ်ဦးချင်းနှင့် အုပ်စုလိုက် ကွဲပြားမှုကို နားလည်ခြင်း
စိတ်ပညာ၏ထူးခြားသောအင်္ဂါရပ်များထဲမှတစ်ခုမှာ လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ကွဲပြားချက်များဖြစ်သည်။ လူနှစ်ဦးသည် တူညီသောဖြစ်ရပ်ကို တွေ့ကြုံခံစားနိုင်သော်လည်း တုံ့ပြန်မှုမှာ အလွန်ကွဲပြားသည်။ စာရင်းအင်းများက စိတ်ပညာရှင်များအား ဤကွဲပြားမှုကို မြေပုံဆွဲနိုင်စေသည်- လူဦးရေတွင် ကွာခြားချက်များ မည်မျှကြီးမားသည်၊ ကွာခြားချက်များနှင့် ဆက်စပ်နေသောအချက်များနှင့် ကွာခြားချက်များသည် အဓိပ္ပာယ်ရှိမရှိ။
ပျမ်းမျှ၊ အလယ်အလတ်၊ စံသွေဖည်မှုနှင့် ဖြန့်ဖြူးမှုကဲ့သို့သော တိုင်းတာမှုများမှတစ်ဆင့် စိတ်ပညာရှင်များသည် အလုံးစုံရုပ်ပုံနှင့် အချက်အလက်ဖြန့်ဖြူးမှု နှစ်မျိုးလုံးကို မြင်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အတန်းနှစ်တန်းတွင် ပျမ်းမျှအဆင့်တူညီနိုင်သော်လည်း အတန်းတစ်တန်းတွင် အဆင့်ကွာခြားမှုများစွာရှိနိုင်ပြီး စွမ်းရည်မညီမျှမှု သို့မဟုတ် သင်ယူမှုပုံစံများ ကွာခြားမှုကို ညွှန်ပြသည်။ ဤအချက်အလက်သည် ပိုမိုပစ်မှတ်ထားသော ကြားဝင်ဆောင်ရွက်မှုများကို ဒီဇိုင်းဆွဲရန် ကူညီပေးသည်။
သီအိုရီများကို စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသော အသိပညာကို တည်ဆောက်ခြင်း
စိတ်ပညာသီအိုရီများသည် စမ်းသပ်နိုင်ရမည်။ စာရင်းအင်းများသည် ယူဆချက်များကို စမ်းသပ်ရန်ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးသည်- အချက်အလက်များသည် သီအိုရီ၏ ခန့်မှန်းချက်များကို ထောက်ခံမှုရှိမရှိ။ t-tests၊ ANOVAs၊ ဆက်စပ်မှုများ၊ regressions သို့မဟုတ် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော မော်ဒယ်များကဲ့သို့သော စာရင်းအင်းစမ်းသပ်မှုများကို အသုံးပြု၍ စိတ်ပညာရှင်များသည် အကျိုးသက်ရောက်မှုတစ်ခု အမှန်တကယ်ရှိမရှိကို အကဲဖြတ်နိုင်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် စိတ်ပညာကို တိုးတက်ပြောင်းလဲစေသည်- အထောက်အထားများဖြင့် မထောက်ခံသော သီအိုရီများကို ပြင်ဆင်ခြင်း သို့မဟုတ် စွန့်လွှတ်ခြင်းပြုလုပ်ပြီး ခိုင်မာသောသီအိုရီများသည် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော ထောက်ခံမှုကို ရရှိသည်။
ထို့အပြင်၊ စာရင်းအင်းများသည် အထောက်အထားများကို ပုံတူကူးယူခြင်းနှင့် စုဆောင်းခြင်းတို့ကို ခွင့်ပြုသည်။ လေ့လာမှုများစွာကို ပြုလုပ်ပြီး ရလဒ်များသည် အလားတူဖြစ်သောအခါ၊ နိဂုံးချုပ်ချက်များအပေါ် ယုံကြည်မှု တိုးလာသည်။ လေ့လာမှုရလဒ်များ ကွဲပြားနေချိန်တွင်ပင်၊ စာရင်းအင်းများသည် လေ့လာမှုများစွာမှ တွေ့ရှိချက်များကို ပေါင်းစပ်ပြီး အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချစွာ ခန့်မှန်းရန် မက်တာ-ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကဲ့သို့သော နည်းလမ်းများကို ပေးသည်။
စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ တိုင်းတာရေးကိရိယာများ၏ အရည်အသွေးကို ဆုံးဖြတ်ခြင်း
စိတ်ပညာသည် ဉာဏ်ရည်စစ်ဆေးမှုများ၊ ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေးစာရင်းများ၊ စိတ်ဖိစီးမှုစကေးများနှင့် စိတ်ကျရောဂါမေးခွန်းလွှာများကဲ့သို့သော တိုင်းတာမှုကိရိယာများအပေါ် များစွာမှီခိုအားထားရသည်။ ဤကိရိယာများကို ကျပန်းအသုံးပြု၍မရပါ။ စာရင်းအင်းများသည် ဤကိရိယာများသည် ယုံကြည်စိတ်ချရသော (တသမတ်တည်း) နှင့် တရားဝင်မှုရှိကြောင်း သေချာစေရန် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သည်။
ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို အတွင်းပိုင်း တသမတ်တည်းဖြစ်မှု သို့မဟုတ် အချိန်နှင့်အမျှ တည်ငြိမ်မှုကဲ့သို့သော ချဉ်းကပ်မှုအမျိုးမျိုးကို အသုံးပြု၍ စမ်းသပ်နိုင်သည်။ တရားဝင်မှုကို အခြားတည်ဆောက်ပုံများနှင့် ဆက်နွယ်မှု သို့မဟုတ် တကယ့်အပြုအမူကို ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းမှတစ်ဆင့် အကဲဖြတ်နိုင်သည်။ လုံလောက်သော စာရင်းအင်းစမ်းသပ်မှုမရှိပါက တိုင်းတာခြင်းကိရိယာတစ်ခုသည် မှားယွင်းသော နိဂုံးချုပ်ချက်များကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည် - ရောဂါရှာဖွေခြင်း၊ အလုပ်ရွေးချယ်မှု သို့မဟုတ် ပညာရေးအစီအစဉ်စီစဉ်ခြင်းအတွက် အသုံးပြုပါက အန္တရာယ်ရှိနိုင်သည်။
ဆက်စပ်မှုနှင့် အကြောင်းရင်းခွဲခြားခြင်း
နေ့စဉ်ဘဝမှာ လူတွေက အရာနှစ်ခု ဆက်စပ်နေရင် တစ်ခုက နောက်တစ်ခုကို ဖြစ်ပေါ်စေတယ်လို့ မကြာခဏ ယူဆကြပါတယ်။ ဒါပေမယ့် ဆက်စပ်မှုက အမြဲတမ်း အကြောင်းရင်းခံမှုကို မဆိုလိုပါဘူး။ စာရင်းအင်းပညာက ကိန်းရှင်တွေကြားက ဆက်နွယ်မှုဟာ ဆက်စပ်မှုသက်သက်လား ဒါမှမဟုတ် အကြောင်းရင်းခံကို ညွှန်ပြနေလားဆိုတာကို စိတ်ပညာရှင်တွေ နားလည်အောင် ကူညီပေးပါတယ်။
ဥပမာအားဖြင့် လူမှုမီဒီယာအသုံးပြုမှုနှင့် စိုးရိမ်စိတ်အဆင့်များအကြား ဆက်စပ်မှုကို တွေ့ရှိရသည်။ လူမှုမီဒီယာသည် စိုးရိမ်စိတ်ကို ဖြစ်စေပါသလား။ သို့မဟုတ် စိုးရိမ်ပူပန်သူများသည် လူမှုမီဒီယာကို ပိုမိုမကြာခဏ အသုံးပြုကြပါသလား။ သို့မဟုတ် လူမှုရေးပံ့ပိုးမှုမရှိခြင်းကဲ့သို့သော တတိယအချက်သည် နှစ်ခုလုံးကို လွှမ်းမိုးပါသလား။ သင့်လျော်သော သုတေသနဒီဇိုင်းနှင့် လုံလောက်သော စာရင်းအင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဖြင့် စိတ်ပညာရှင်များသည် မှားယွင်းသောနိဂုံးချုပ်ချက်များကို ရှောင်ရှားရင်း အဖြေကို ပိုမိုတိကျစွာ ချဉ်းကပ်နိုင်ပါသည်။
အမှားအယွင်းဖြစ်နိုင်ခြေကို လျှော့ချခြင်းနှင့် သုတေသနကျင့်ဝတ်များကို တိုးတက်ကောင်းမွန်စေခြင်း
စာရင်းအင်းပညာသည် ကျင့်ဝတ်နှင့်လည်း သက်ဆိုင်သည်။ စိတ်ပညာသုတေသနတွင် လူသားများပါဝင်သောကြောင့် မတိကျသော နိဂုံးချုပ်ချက်များသည် မူဝါဒ၊ ကျန်းမာရေးဝန်ဆောင်မှုများ သို့မဟုတ် လူမှုရေးအမည်းစက်ကိုပင် သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။ စာရင်းအင်းပညာသည် နမူနာအရွယ်အစားစီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်း၊ ရှုပ်ထွေးစေသောကိန်းရှင်များကို ထိန်းချုပ်ခြင်းနှင့် အကျိုးသက်ရောက်မှုအရွယ်အစားများနှင့် ယုံကြည်မှုကြားကာလများကို အစီရင်ခံခြင်းကဲ့သို့သော အမှားအယွင်းအန္တရာယ်ကို စီမံခန့်ခွဲရန် ကူညီပေးသည်။
ထို့အပြင်၊ ခေတ်မီစာရင်းအင်းဆိုင်ရာချဉ်းကပ်မှုများသည် ပြီးပြည့်စုံသောဒေတာအစီရင်ခံခြင်းနှင့် အတည်ပြုနိုင်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကိုအသုံးပြုခြင်းကဲ့သို့သော ပွင့်လင်းမြင်သာမှုကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် စိတ်ပညာတွင် အများပြည်သူ၏ယုံကြည်မှုကိုတည်ဆောက်ရန်နှင့် တာဝန်မဲ့သောလုပ်ဆောင်မှုများကို တားဆီးရန်ကူညီပေးသည်။
ခေတ်သစ်စိတ်ပညာတွင် စာရင်းအင်းများ- စစ်တမ်းများမှ ကြီးမားသောဒေတာများအထိ
နည်းပညာတိုးတက်မှုများကြောင့် စိတ်ပညာသည် ဒေတာများ ပိုမိုကြွယ်ဝလာပါသည်။ ယခုအခါ ဒေတာများသည် မေးခွန်းလွှာများ သို့မဟုတ် ဓာတ်ခွဲခန်းစမ်းသပ်မှုများမှသာမက ဝတ်ဆင်နိုင်သော ကိရိယာများ၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်ခြေရာများ၊ ဘာသာစကားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ အပြုအမူဆိုင်ရာ လေ့လာတွေ့ရှိချက်များမှလည်း လာပါသည်။ ၎င်းတွင် စက်သင်ယူမှု၊ အဆင့်များစွာပါဝင်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာ မော်ဒယ်လ်အပါအဝင် ပိုမိုအဆင့်မြင့်သော စာရင်းအင်းစွမ်းရည်များ လိုအပ်ပါသည်။
သို့သော်၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနည်းလမ်းများသည် မည်မျှပင်ရှုပ်ထွေးပါစေ၊ အခြေခံမူမှာ အတူတူပင်ဖြစ်သည်- စာရင်းအင်းပညာသည် လူသားများကို ခန့်မှန်းခြင်းမဟုတ်ဘဲ အထောက်အထားများအပေါ် အခြေခံ၍ နားလည်ရန် စိတ်ပညာကို ကူညီပေးသည်။ ၎င်းသည် စိတ်ပညာအား စိတ်ကျန်းမာရေး၊ ပညာရေးအရည်အသွေး၊ အလုပ်ထုတ်လုပ်မှု၊ လူမှုရေးပဋိပက္ခနှင့် ကောင်းကျိုးချမ်းသာကဲ့သို့သော လက်တွေ့ကမ္ဘာပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရာတွင် ပိုမိုအားကောင်းသော ပံ့ပိုးကူညီမှုတစ်ခု ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။
နိဂုံး
စာရင်းအင်းပညာသည် စိတ်ပညာအတွက် ဖြည့်စွက်ချက်တစ်ခုမျှသာ မဟုတ်ဘဲ၊ စိတ်ပညာကို သိပ္ပံနည်းကျ၊ တိုင်းတာနိုင်ပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရစေသော အဓိကကျောရိုးလည်း ဖြစ်သည်။ ဒေတာများကို အကျဉ်းချုပ်ခြင်း၊ ယူဆချက်များကို စမ်းသပ်ခြင်း၊ တိုင်းတာသည့်ကိရိယာများ၏ အရည်အသွေးကို အကဲဖြတ်ခြင်းမှသည် အထောက်အထားအခြေပြု ကြားဝင်ဆောင်ရွက်မှုများ တီထွင်ခြင်းအထိ၊ စာရင်းအင်းပညာသည် စိတ်ပညာကို ပိုမိုဘက်လိုက်မှုရှိပြီး အသုံးဝင်သော အသိပညာများ ထုတ်လုပ်ရန် ကူညီပေးသည်။ စာရင်းအင်းပညာကို နားလည်ခြင်းဖြင့် စိတ်ပညာကျောင်းသားများနှင့် လက်တွေ့ကျင့်သုံးသူများသည် "ရေတွက်" ရုံသာမက ဝေဖန်ပိုင်းခြားတွေးခေါ်တတ်ရန်လည်း သင်ယူကြသည်- အထောက်အထားနှင့် ထင်မြင်ယူဆချက်ကို ခွဲခြားသိမြင်ခြင်း၊ မသေချာမရေရာမှုကို နားလည်ခြင်းနှင့် သိပ္ပံနည်းကျ တာဝန်ယူမှုရှိသော ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချမှတ်ခြင်းတို့ ဖြစ်သည်။
သင်အလိုရှိပါက ဤဆောင်းပါးကို သီးခြားလိုအပ်ချက်များအတွက် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ပေးနိုင်ပါသည်—ဥပမာ၊ ကိုးကားချက်များပါသည့် ပညာရေးဆိုင်ရာဗားရှင်း၊ ဘလော့ဂ်များအတွက် လူကြိုက်များသောဗားရှင်း သို့မဟုတ် စိတ်ပညာသုတေသနတွင် မကြာခဏအသုံးပြုသည့် စာရင်းအင်းစစ်ဆေးမှုများ၏ ဥပမာများ။
