बहु-चरण या चरणबद्ध नमूनाकरण
इस लेख में हम बताते हैं कि मल्टीस्टेज सैंपलिंग (या चरणों) का क्या मतलब है और इसे कैसे किया जाता है। इसके अतिरिक्त, हम आपको मल्टीस्टेज सैंपलिंग का एक वास्तविक उदाहरण दिखाते हैं और इसके फायदे और नुकसान क्या हैं।
मल्टीस्टेज सैंपलिंग क्या है?
मल्टीस्टेज सैंपलिंग , जिसे स्टेप सैंपलिंग भी कहा जाता है, एक सांख्यिकीय अध्ययन के लिए नमूना चुनने की एक विधि है। मल्टी-स्टेज सैंपलिंग में सैंपलिंग के कई चरणों को पूरा करके नमूना आकार को कम करना शामिल है।
दूसरे शब्दों में, मल्टीस्टेज नमूनाकरण में, हम जनसंख्या से शुरू करते हैं और प्रारंभिक नमूने का चयन करने के लिए प्रारंभिक नमूनाकरण करते हैं। फिर, प्रारंभिक नमूने के आधार पर, नमूने में व्यक्तियों की संख्या को कम करने के लिए आगे का नमूना लिया जाता है। और वांछित नमूना आकार तक पहुंचने तक आगे के नमूनाकरण चरण किए जा सकते हैं।
यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि मल्टी-स्टेज सैंपलिंग के कई अन्य नाम हैं: स्टेप सैंपलिंग, मल्टीपल कैप सैंपलिंग, मल्टीपल सैंपलिंग, मल्टी-स्टेज सैंपलिंग, मल्टी-स्टेज सैंपलिंग, आदि। वस्तुतः इस प्रकार का नमूनाकरण पूर्ण किये गये चरणों की संख्या के अनुसार भी कहा जा सकता है। , दो-चरणीय नमूनाकरण का अर्थ है कि नमूनाकरण के दो चरण किए गए, तीन-चरणीय नमूने में तीन चरण, आदि।
मल्टीस्टेज सैंपलिंग कैसे करें
मल्टी-स्टेज सैंपलिंग (या स्टेप सैंपलिंग) करने के लिए अनुसरण किए जाने वाले चरण इस प्रकार हैं:
- लक्षित जनसंख्या को परिभाषित करें।
- प्रारंभिक अध्ययन नमूना चुनें.
- पिछले चरण में चुने गए नमूने में से एक नमूना चुनें।
- यदि आवश्यक हो, तब तक पिछले चरण को दोहराएँ जब तक आपको वांछित नमूना प्राप्त न हो जाए।
- अंतिम नमूना आइटम का विश्लेषण करें.
मल्टीस्टेज सैंपलिंग का उदाहरण
एक बार जब हमने मल्टीस्टेज सैंपलिंग (या स्टेप सैंपलिंग) की परिभाषा देख ली, तो आप इसके अर्थ को बेहतर ढंग से समझने के लिए नीचे इस प्रकार के सैंपलिंग का एक उदाहरण देख सकते हैं।
जब आप समान विशेषताओं वाली एक बहुत बड़ी आबादी का अध्ययन करना चाहते हैं तो मल्टी-स्टेज नमूनाकरण करना एक बहुत अच्छा विचार है। उदाहरण के लिए, यदि आप किसी देश में छात्रों का सांख्यिकीय विश्लेषण करना चाहते हैं, तो आप नमूना आकार को कम करने के लिए मल्टीस्टेज नमूनाकरण कर सकते हैं और इस प्रकार कम संसाधनों का निवेश कर सकते हैं।
इस मामले में, देश के क्षेत्रों का पहला नमूना लिया जा सकता है। जिन क्षेत्रों में अध्ययन आयोजित किया जाएगा, उन्हें यादृच्छिक रूप से चुनने के लिए क्लस्टर नमूनाकरण करना एक अच्छा विकल्प होगा।
एक बार क्षेत्रों का चयन हो जाने के बाद, अध्ययन में भाग लेने वाले स्कूलों को यादृच्छिक रूप से चुनने के लिए सरल यादृच्छिक नमूनाकरण विधि का उपयोग किया जा सकता है।
अंत में, एक बार जब हम पहले से ही उन स्कूलों को चुन लेते हैं जिन्हें सांख्यिकीय अध्ययन में शामिल किया जाएगा, तो जो कुछ बचा है वह उन छात्रों को चुनने के लिए एक नमूना बनाना है जिनका साक्षात्कार लिया जाएगा, और उनकी प्रतिक्रियाओं से हम आंकड़ों की गणना कर सकते हैं और अध्ययन से निष्कर्ष निकाल सकते हैं। थका हुआ। इस अंतिम नमूने को प्राप्त करने के लिए, एक और सरल यादृच्छिक नमूनाकरण या किसी अन्य प्रकार का नमूनाकरण किया जा सकता है।
इस उदाहरण में मल्टीस्टेज सैंपलिंग में सैंपलिंग के तीन चरण शामिल हैं, इसलिए यह तीन-चरणीय सैंपलिंग है। जैसा कि आपने देखा, चरणबद्ध नमूने की बदौलत साक्षात्कारों की संख्या को काफी कम करना संभव हो सका और इसलिए, अध्ययन को सुविधाजनक बनाया गया।
मल्टीस्टेज सैंपलिंग के फायदे और नुकसान
मल्टीस्टेज सैंपलिंग (या स्टेप सैंपलिंग) के निम्नलिखित फायदे और नुकसान हैं:
| फ़ायदा | नुकसान |
|---|---|
| मल्टी-स्टेज नमूनाकरण लागत प्रभावी है। | मल्टी-स्टेज नमूनाकरण सटीक नहीं है। |
| यह काफी सटीक नमूना है. | यह एक जटिल नमूनाकरण विधि है. |
| भूमि के बहुत बड़े क्षेत्रों का नमूना लेने के लिए बहुत उपयोगी है। | आपको लक्षित जनसंख्या जानने की आवश्यकता है। |
| यह एक लचीले प्रकार का नमूनाकरण है। | यह बहुत व्यक्तिपरक है. |
मल्टीस्टेज सैंपलिंग का एक बड़ा फायदा यह है कि इसमें लगने वाले समय के कारण यह महंगा सैंपलिंग नहीं है, हालांकि अन्य प्रकार के सैंपलिंग भी हैं जो और भी अधिक किफायती हैं।
इसके अलावा, मल्टीस्टेज नमूनाकरण बहुत बड़े क्षेत्रों पर कब्जा करने वाली आबादी के नमूने के लिए आदर्श है, क्योंकि यह कई नमूने लेकर भौगोलिक अध्ययन क्षेत्र को कम करना संभव बनाता है।
मल्टीस्टेज सैंपलिंग का एक और फायदा यह है कि यह अन्य प्रकार के सैंपलिंग की तुलना में काफी लचीला है क्योंकि आप सैंपलिंग चरणों और प्रत्येक चरण में उपयोग की जाने वाली सैंपलिंग तकनीक को चुन सकते हैं।
दूसरी ओर, मल्टीस्टेज सैंपलिंग हासिल करना मुश्किल है। कई चरणों को पूरा करने से कार्यप्रणाली उन अधिकांश नमूनों की तुलना में जटिल हो जाती है जिनमें केवल एक नमूना लिया जाता है।
मल्टीस्टेज सैंपलिंग का एक और नुकसान यह है कि उचित सैंपलिंग चरणों को डिजाइन करने के लिए लक्ष्य आबादी को जानने की आवश्यकता होती है।
इसी तरह, यह बहुत अधिक व्यक्तिपरकता के साथ एक नमूनाकरण विधि है क्योंकि चुने गए चरणों की संख्या और प्रत्येक चरण के लिए चुने गए नमूने के प्रकार के आधार पर, परिणाम भिन्न हो सकते हैं।
लेखक के बारे में
डॉ. बेंजामिन एंडरसन
नमस्ते, मैं बेंजामिन हूं, एक सेवानिवृत्त सांख्यिकी प्रोफेसर जो अब समर्पित Statorials शिक्षक बन गया है। सांख्यिकी के क्षेत्र में व्यापक अनुभव और विशेषज्ञता के साथ, मैं Statorials के माध्यम से छात्रों को सशक्त बनाने के लिए अपना ज्ञान साझा करने के लिए उत्सुक हूं। अधिक जाने