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इस लेख में हम बताते हैं कि क्लस्टर सैंपलिंग क्या है और इसे कैसे किया जाता है। आपको क्लस्टर सैंपलिंग का एक उदाहरण और क्लस्टर सैंपलिंग के उपप्रकार मिलेंगे। अंत में, आप देख पाएंगे कि क्लस्टर सैंपलिंग के क्या फायदे और नुकसान हैं और इस प्रकार की सैंपलिंग का उपयोग कब किया जाना चाहिए।

क्लस्टर सैंपलिंग क्या है?

क्लस्टर नमूनाकरण जनसंख्या के उन तत्वों का चयन करने की एक सांख्यिकीय विधि है जो अध्ययन के नमूने का हिस्सा होंगे।

क्लस्टर सैंपलिंग की मुख्य विशेषता यह है कि यह आबादी में सभी व्यक्तियों के बजाय केवल कुछ समूहों का अध्ययन करने के लिए आबादी में प्राकृतिक समूहों (समूहों) के अस्तित्व का लाभ उठाता है।

तार्किक रूप से, क्लस्टर नमूनाकरण करने के लिए , जिन समूहों (या समूहों) में जनसंख्या विभाजित है, उन्हें जनसंख्या का प्रतिनिधि होना चाहिए।

इस तरह, अध्ययन सरल हो जाता है क्योंकि एक ही विश्लेषण किया जाता है लेकिन बहुत कम व्यक्तियों पर, और फिर प्राप्त परिणामों को सांख्यिकीय आबादी के लिए निकाला जाता है। इसका तात्पर्य कम आर्थिक लागत लेकिन परिशुद्धता की हानि भी है। हम नीचे क्लस्टर सैंपलिंग के सभी पेशेवरों और विपक्षों को देखेंगे।

क्लस्टर सैंपलिंग को क्लस्टर सैंपलिंग, क्लस्टर सैंपलिंग या एरिया सैंपलिंग भी कहा जाता है।

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि क्लस्टर नमूनाकरण स्तरीकृत नमूने से अलग है । क्लस्टर सैंपलिंग में, एक समूह के सभी व्यक्तियों का चयन किया जाता है, जबकि स्तरीकृत सैंपलिंग में, सभी समूहों से कुछ व्यक्तियों का चयन किया जाता है।

क्लस्टर सैंपलिंग कैसे करें

क्लस्टर नमूनाकरण करने के चरण इस प्रकार हैं:

1. लक्षित जनसंख्या को परिभाषित करें।
2. सांख्यिकीय अध्ययन करने के लिए वांछित नमूना आकार निर्धारित करें।
3. समूहों को परिभाषित करें. दूसरे शब्दों में, जनसंख्या को संपूर्ण और गैर-अतिव्यापी सेटों में विभाजित करें।
4. बेतरतीब ढंग से उन समूहों का चयन करें जो सांख्यिकीय अध्ययन के लिए नमूना तैयार करेंगे।

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि जनसंख्या को किन समूहों में विभाजित किया जाएगा, यह तय करने का एक सामान्य तरीका भौगोलिक वितरण है, यानी भौगोलिक रूप से निकटतम स्थान एक समूह बनाते हैं। उदाहरण के लिए, यदि हम किसी देश का सांख्यिकीय विश्लेषण करना चाहते हैं, तो हम देश के प्रांतों का समूह बना सकते हैं।

यह महत्वपूर्ण है कि क्लस्टर प्रतिनिधि हों, अन्यथा सांख्यिकीय अध्ययन अविश्वसनीय परिणाम देगा। पिछले उदाहरण की तरह, यदि हम देश के प्रांतों का समूह बनाते हैं, तो हमें यह सुनिश्चित करना होगा कि प्रत्येक प्रांत की विशेषताएं समग्र जनसंख्या के समान हों।

इसके अतिरिक्त, हमें यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि सभी समूहों के चुने जाने की संभावना समान हो, अन्यथा नमूने की यादृच्छिकता से समझौता हो जाएगा।

क्लस्टर नमूनाकरण का उदाहरण

एक बार जब हमने क्लस्टर सैंपलिंग की परिभाषा देख ली, तो नीचे हम आपको एक उदाहरण दिखाते हैं कि इस प्रकार का सैंपलिंग कैसे किया जाएगा।

• लक्ष्य किसी राष्ट्रीय कंपनी के ग्राहकों को पिछले वर्ष में मिली संतुष्टि का सांख्यिकीय विश्लेषण करना है। जाहिर है, प्रत्येक ग्राहक के लिए संतुष्टि सर्वेक्षण करने में बहुत समय और धन की आवश्यकता होती है, यही कारण है कि क्लस्टर नमूनाकरण करने का निर्णय लिया गया। निम्नलिखित बताता है कि क्लस्टर नमूनाकरण कैसे किया जाएगा।

क्लस्टर नमूनाकरण करने के लिए सबसे पहली चीज़ जो हमें करने की ज़रूरत है वह है अध्ययन आबादी को समूहों में समूहित करना। इस मामले में, चूंकि यह एकल देश केंद्रित व्यवसाय है, हम ग्राहकों को उनके प्रांत के आधार पर समूहित करेंगे।

इस तरह, समूह विषम होंगे, क्योंकि प्रत्येक ग्राहक की अलग-अलग उम्र, अलग-अलग स्वाद, अलग-अलग आदतें हो सकती हैं… समूह के व्यक्तियों में एकमात्र चीज जो समान होती है वह वह स्थान है जहां वे रहते हैं।

एक बार जब हम क्लस्टर बना लेते हैं, तो हमें यादृच्छिक रूप से कुछ का चयन करना होगा। चयनित समूहों की संख्या एक प्रतिनिधि नमूना बनाने के लिए पर्याप्त बड़ी होनी चाहिए, लेकिन उपयोग किए गए संसाधनों को बचाने के लिए पर्याप्त छोटी भी होनी चाहिए।

अंत में, हम चयनित समूहों को बनाने वाले सभी लोगों के साथ साक्षात्कार कर सकते हैं और एकत्रित आंकड़ों का सांख्यिकीय अध्ययन कर सकते हैं। हालाँकि, अब हम नमूना आकार को और कम करने के लिए सरल यादृच्छिक नमूनाकरण या व्यवस्थित नमूनाकरण भी कर सकते हैं। अगले भाग में, हम इस संभावना का और पता लगाएंगे।

क्लस्टर सैंपलिंग के प्रकार

क्लस्टर नमूने के प्रकारों को उनके चरणों की संख्या के अनुसार वर्गीकृत किया गया है:

• सिंगल-स्टेज क्लस्टर सैंपलिंग : पूरी प्रक्रिया में केवल एक सैंपलिंग की जाती है।
• दो-चरण क्लस्टर नमूनाकरण : नमूना प्राप्त करने के लिए दो क्लस्टर नमूने लिए जाते हैं।
• मल्टी-स्टेज क्लस्टर सैंपलिंग : जब क्लस्टर सैंपलिंग को सांख्यिकीय नमूना प्राप्त करने के लिए दो से अधिक चरणों की आवश्यकता होती है।

क्लस्टर नमूने में एक से अधिक चरण निष्पादित करने से नमूना आकार को कम करने में मदद मिलती है और बड़े अध्ययनों में यह बहुत उपयोगी है। उदाहरण के लिए, यदि हम पूरे देश का एक सांख्यिकीय अध्ययन करना चाहते हैं, तो हम पहले देश के प्रांतों का समूह बना सकते हैं और, एक बार जब हमने यादृच्छिक रूप से एक प्रांत का चयन कर लिया है, तो हम प्रांत को नगर पालिकाओं में विभाजित करके एक और क्लस्टर नमूनाकरण कर सकते हैं।

कभी-कभी, क्लस्टर की विशेषताओं के आधार पर, क्लस्टर सैंपलिंग को अन्य प्रकार के सैंपलिंग के साथ जोड़ा जा सकता है। उदाहरण के लिए, पहले क्लस्टर नमूनाकरण किया जा सकता है, फिर सरल यादृच्छिक नमूनाकरण या व्यवस्थित नमूनाकरण ।

क्लस्टर सैंपलिंग के फायदे और नुकसान

क्लस्टर सैंपलिंग के निम्नलिखित फायदे और नुकसान हैं:

तार्किक रूप से, क्लस्टर सैंपलिंग का उपयोग करने से सैंपलिंग करने के लिए आवश्यक संसाधनों में कमी आती है क्योंकि एक छोटे समूह का अध्ययन किया जाता है, इसलिए, कम समय और धन की आवश्यकता होती है।

हालाँकि, एक क्लस्टर का सांख्यिकीय विश्लेषण करके प्राप्त सटीकता पूरी आबादी का अध्ययन करने की तुलना में कम है। इसके अलावा, यह सुनिश्चित करने के लिए ध्यान रखा जाना चाहिए कि क्लस्टर विषम हैं ताकि वे पूरी आबादी का सही ढंग से प्रतिनिधित्व कर सकें, इस प्रकार अविश्वसनीय परिणामों से बचा जा सके।

क्लस्टर सैंपलिंग का एक अन्य लाभ यह है कि यह आपको इसे अन्य प्रकार के सैंपलिंग के साथ संयोजित करने की अनुमति देता है, और आप एक ही सैंपलिंग में दो या दो से अधिक क्लस्टर सैंपलिंग भी कर सकते हैं। जैसा कि ऊपर बताया गया है, क्लस्टर सैंपलिंग के बाद सरल यादृच्छिक नमूनाकरण या व्यवस्थित नमूनाकरण किया जा सकता है।

दूसरी ओर, क्लस्टर सैंपलिंग का एक और नुकसान यह है कि आमतौर पर अन्य प्रकार के सैंपलिंग की तुलना में कम प्रतिनिधि नमूने प्राप्त होते हैं। उदाहरण के लिए, विविधताएँ आमतौर पर साधारण यादृच्छिक नमूने की तुलना में बहुत बड़ी होती हैं।

क्लस्टर सैंपलिंग का उपयोग कब करें

जब आप जिस जनसंख्या का अध्ययन करना चाहते हैं वह बहुत बड़ी हो या बहुत विस्तृत भौगोलिक क्षेत्र में फैली हुई हो, तो क्लस्टर सैंपलिंग का उपयोग करना बहुत उपयोगी होता है, क्योंकि क्लस्टर सैंपलिंग आपको अध्ययन के लिए व्यक्तियों और क्षेत्रों की संख्या को कम करने की अनुमति देती है।

यह ध्यान में रखा जाना चाहिए कि इस प्रकार की संभाव्यता नमूनाकरण उपयुक्त है यदि, अध्ययन को पूरा करने के लिए, हमें व्यक्तिगत साक्षात्कार जैसी श्रमसाध्य तकनीकों को लागू करना होगा, क्योंकि तब किए जाने वाले साक्षात्कारों की संख्या काफी कम हो जाती है।

हालाँकि, यदि डेटा अन्य तरीकों, जैसे कि ऑनलाइन फॉर्म, का उपयोग करके एकत्र किया जाता है, तो संभवतः क्लस्टर सैंपलिंग का उपयोग करना एक अच्छा विचार नहीं है, क्योंकि किसी अन्य प्रकार के सैंपलिंग का उपयोग करने से कम समय में अधिक जानकारी एकत्र की जा सकती है।