सैंपलिंग फ़्रेम क्या है?

शोधकर्ता अक्सर जनसंख्या के बारे में कुछ सवालों के जवाब देना चाहते हैं, जैसे:

• एक निश्चित स्कूल में छात्रों की औसत ऊंचाई क्या है?
• किसी शहर में औसत घरेलू आय क्या है?
• किसी देश में घरों का औसत आकार क्या है?
• एक निश्चित काउंटी में निवासियों का कितना अनुपात एक निश्चित कानून का समर्थन करता है?

लक्षित जनसंख्या शोधकर्ताओं के लिए रुचि के तत्वों का पूरा सेट है।

चूंकि लक्षित आबादी में प्रत्येक व्यक्ति पर डेटा एकत्र करना अक्सर बहुत समय लेने वाला और महंगा होता है, शोधकर्ता इसके बजाय लक्ष्य आबादी का एक नमूना लेंगे, जो आबादी का केवल एक उपसमूह है।

उन वस्तुओं की सूची जिनसे नमूना प्राप्त किया जाता है , नमूना फ्रेम के रूप में जानी जाती है। आदर्श रूप से, नमूनाकरण फ़्रेम लक्ष्य जनसंख्या के बिल्कुल बराबर होगा, लेकिन व्यवहार में ऐसा शायद ही कभी होता है।

नमूना नमूना फ़्रेम

मान लीजिए कि शोधकर्ता एक निश्चित काउंटी में 18 वर्ष से अधिक आयु के निवासियों के अनुपात का अनुमान लगाना चाहते हैं जो एक निश्चित कानून का समर्थन करते हैं।

लक्षित जनसंख्या में 18 वर्ष से अधिक आयु के सभी शहर निवासी शामिल हैं। सरलता के लिए, मान लें कि शहर में 100,000 निवासी हैं।

आदर्श रूप से, हमारे नमूना फ्रेम में सभी 100,000 निवासी शामिल होंगे ताकि हम लक्ष्य आबादी का एक प्रतिनिधि नमूना प्राप्त कर सकें। हालाँकि, वास्तव में, हमारा नमूनाकरण ढांचा आम तौर पर कारणों की एक सूची के कारण हमारी लक्षित आबादी से पूरी तरह मेल नहीं खाता है, जिनमें शामिल हैं:

• हो सकता है कि कुछ निवासी पिछली जनगणना के बाद से चले गए हों।
• पिछली जनगणना के बाद से कुछ निवासी 18 वर्ष के हो गए होंगे।
• शहर के प्रत्येक निवासी के बारे में पूरी जानकारी नहीं हो सकती है।
• हो सकता है कि शहर के पास कुछ निवासियों से संपर्क करने का साधन न हो।

इस कारण से, हमारा नमूना ढांचा (18 वर्ष से अधिक आयु के निवासियों की सूची जिनके बारे में हम जानकारी प्राप्त करने में सक्षम हैं) संभवतः हमारी लक्षित आबादी से पूरी तरह मेल नहीं खाएंगे।

इस प्रकार, जब हम सर्वेक्षण के लिए निवासियों का एक यादृच्छिक नमूना एकत्र करते हैं, तो यह संभावना नहीं है कि हमारा नमूना लक्षित आबादी का पूरी तरह से प्रतिनिधि होगा। इसे सैंपलिंग फ़्रेम त्रुटि कहा जाता है।

हालाँकि आमतौर पर एक नमूना फ्रेम प्राप्त करना असंभव है जो लक्ष्य आबादी से पूरी तरह मेल खाता हो, शोधकर्ता अक्सर नमूना फ्रेम को यथासंभव लक्ष्य आबादी के समान बनाने का प्रयास करते हैं।

इसलिए जब वे लक्षित आबादी के बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए नमूना डेटा का उपयोग करते हैं, तो वे यथोचित आश्वस्त हो सकते हैं कि उनके निष्कर्ष सत्य होंगे।

अतिरिक्त संसाधन

प्रतिनिधि नमूना क्या है और यह महत्वपूर्ण क्यों है?
वर्णनात्मक या अनुमानात्मक आँकड़े: क्या अंतर है?
नमूनाकरण विधियों के प्रकार (उदाहरण सहित)