लगातार नमूनाकरण

इस लेख में हम बताते हैं कि लगातार नमूनाकरण शब्द का क्या अर्थ है और यह कैसे किया जाता है। इसके अतिरिक्त, हम आपको लगातार नमूने का एक वास्तविक उदाहरण दिखाते हैं और हम आपको दिखाते हैं कि इस प्रकार के नमूने के क्या फायदे और नुकसान हैं।

लगातार नमूनाकरण क्या है?

लगातार नमूनाकरण एक गैर-संभाव्यता विधि है जिसका उपयोग सांख्यिकीय अध्ययन के लिए नमूने में शामिल किए जाने वाले व्यक्तियों का चयन करने के लिए किया जाता है।

लगातार नमूने में, पहले एक प्रारंभिक नमूना चुना जाता है, उसका अध्ययन किया जाता है, और प्रारंभिक नमूने के परिणाम प्राप्त करने के बाद, दूसरे नमूने का अध्ययन किया जाता है। और यह प्रक्रिया तब तक लगातार दोहराई जाती है जब तक कि पूरे अध्ययन का अंतिम निष्कर्ष प्राप्त न हो जाए।

इस प्रकार, लगातार नमूनाकरण किसी एक नमूने पर ध्यान केंद्रित नहीं करता है, बल्कि एक ही सांख्यिकीय आबादी से विभिन्न नमूनों का अध्ययन करता है और अंततः सभी समूहों से प्राप्त जानकारी से निष्कर्ष निकालता है।

लगातार नमूने लेने की यह विशेषता एक ही अध्ययन में कई समूहों का विश्लेषण करने की अनुमति देती है और इसलिए, अलग-अलग परिणाम प्राप्त करती है जो अन्य प्रकार के नमूने के साथ प्राप्त नहीं होंगे।

सुविधा नमूनाकरण और स्नोबॉल नमूनाकरण के साथ-साथ लगातार नमूनाकरण गैर-संभावना नमूनाकरण के सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले प्रकारों में से एक है।

लगातार सैंपलिंग कैसे करें

लगातार नमूनाकरण करने के चरण इस प्रकार हैं:

1. लक्षित जनसंख्या को परिभाषित करें।
2. प्रारंभिक नमूने के रूप में जनसंख्या से कुछ व्यक्तियों का चयन करें और उसका अध्ययन करें।
3. यदि प्रारंभिक नमूने से प्राप्त परिणाम अध्ययन परिकल्पना की पुष्टि या अस्वीकार करते हैं, तो जांच पूरी हो जाती है। अन्यथा, जनसंख्या का एक और नमूना चुना जाना चाहिए और उसका विश्लेषण किया जाना चाहिए।
4. जब तक आपको अंतिम परिणाम या वांछित नमूना आकार न मिल जाए, तब तक यही प्रक्रिया लगातार करते रहें।

लगातार नमूने का उदाहरण

एक बार जब हमने लगातार नमूने की परिभाषा और इसे कैसे किया जाता है इसका सिद्धांत देखा है, तो हम इस प्रकार के नमूने का एक उदाहरण समझाने जा रहे हैं ताकि आप इसका अर्थ बेहतर ढंग से समझ सकें।

उदाहरण के लिए, एक कपड़े के ब्रांड ने एक नए और क्रांतिकारी मॉडल के साथ एक शर्ट डिजाइन की है, लेकिन इसे बाजार में उतारने से पहले, वह इसकी संभावित सफलता का परीक्षण करना चाहता है और इसलिए लगातार नमूने लेने का फैसला करता है।

कंपनी पहले नमूने का चयन करती है और नमूने के प्रत्येक तत्व पर उत्पाद सर्वेक्षण करती है। हालाँकि, प्रतिक्रियाओं पर आँकड़ों की गणना करने के बाद, प्राप्त परिणाम अनिर्णायक हैं, अर्थात यह पूरी तरह से स्पष्ट नहीं है कि नई जर्सी सफल होगी या असफल।

इसलिए शोधकर्ताओं ने सर्वेक्षण प्रश्नों को संशोधित करने और प्रयोग को दोहराने के लिए एक नया नमूना चुनने का निर्णय लिया। विशेष रूप से, एक अनुभाग जोड़ा गया है जो उत्तरदाताओं को संभावित परिवर्तनों का सुझाव देने की अनुमति देता है।

इस मामले में, यह पाया गया कि 60% प्रतिभागियों ने शर्ट की आस्तीन में बदलाव का सुझाव दिया। तो यह संभावना है कि आस्तीन ही कई लोगों की अस्वीकृति का कारण है।

परिणामस्वरूप, आस्तीन के डिज़ाइन को बदलकर एक नया मॉडल बनाने का निर्णय लिया जाता है और नए मॉडल के साथ फिर से एक नया नमूना परीक्षण किया जाता है। आज, स्पष्ट परिणाम प्राप्त हुए हैं क्योंकि सर्वेक्षण में शामिल 85% लोगों ने कहा कि उन्हें मॉडल पसंद आया।

जैसा कि आप देख सकते हैं, इस कंपनी द्वारा किए गए लगातार नमूने के लिए धन्यवाद, वे किए गए शोध के आधार पर अपने उत्पाद को बेहतर बनाने में कामयाब रहे हैं। और इस तरह अधिक संभावना है कि अधिक शर्टें बिकेंगी और कंपनी को अधिक वित्तीय लाभ होगा।

लगातार नमूने लेने के फायदे और नुकसान

लगातार नमूने लेने के फायदे और नुकसान हैं:

लगातार नमूने लेने का मुख्य लाभ यह है कि यह बहुत अनुकूलनीय है, क्योंकि नमूने का आकार प्राप्त परिणामों के आधार पर भिन्न होता है। इसके अतिरिक्त, जैसे-जैसे नई जाँचें की जाती हैं, जाँच के प्रत्येक चरण की आवश्यकताओं के अनुरूप परिवर्तन किए जा सकते हैं।

इस संपत्ति का यह भी तात्पर्य है कि पहले नमूनों से प्राप्त परिणामों में आम तौर पर सुधार किया जा सकता है। ऊपर बताए गए उदाहरण में, कंपनी नए निष्कर्ष निकालने और नए नमूने बनाकर अपने उत्पाद को बेहतर बनाने में सक्षम है।

हालाँकि नमूना सदस्यों के चयन में आमतौर पर बहुत अधिक समय नहीं लगता है, लेकिन यह ध्यान में रखा जाना चाहिए कि हर बार जब एक नया नमूना चुना जाता है, तो इसमें नए प्रश्नों के बारे में सोचने में समय और प्रयास खर्च होता है।

नमूनाकरण का एक और नुकसान यह है कि प्राप्त परिणामों को अन्य प्रकार के नमूने के विपरीत, पूरी आबादी के लिए सामान्यीकृत नहीं किया जा सकता है। क्योंकि चयनित नमूना यादृच्छिक नहीं है और विभिन्न नमूनों का एक सेट भी है, जिसका आमतौर पर मतलब यह है कि अंतिम नमूना प्रतिनिधि नहीं है।