सम्भाव्यता नमूनाचयन

इस लेख में हम बताते हैं कि संभाव्यता नमूनाकरण क्या है, विभिन्न प्रकार के संभाव्यता नमूनाकरण मौजूद हैं और उन्हें कैसे किया जाता है। इसके अतिरिक्त, आपको संभाव्यता नमूनाकरण के कई उदाहरण मिलेंगे। अंत में, हम आपको दिखाते हैं कि संभाव्यता नमूनाकरण और गैर-संभावना नमूनाकरण के बीच क्या अंतर है और संभाव्यता नमूनाकरण के फायदे और नुकसान क्या हैं।

संभाव्यता नमूनाकरण क्या है?

संभाव्यता नमूनाकरण एक ऐसी विधि है जिसका उपयोग उन व्यक्तियों का चयन करने के लिए किया जाता है जिन्हें सांख्यिकीय अध्ययन के लिए नमूने में शामिल किया जाएगा। संभाव्यता प्रतिचयन की मुख्य विशेषता यह है कि व्यक्तियों को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है, अर्थात सभी के चुने जाने की संभावना समान होती है।

नमूने को संभाव्य मानने के लिए यह एक आवश्यक शर्त है: सांख्यिकीय जनसंख्या के सभी तत्वों को चुने जाने में सक्षम होना चाहिए और, इसके अलावा, उनके चुने जाने की समान संभावना होनी चाहिए।

संभाव्यता नमूनाकरण का उपयोग सांख्यिकीय अध्ययन में भाग लेने वाले लोगों की संख्या को कम करने के लिए किया जाता है। आम तौर पर, जब हम किसी जनसंख्या का सांख्यिकीय विश्लेषण करना चाहते हैं, तो यह बहुत बड़ी होती है और इसलिए प्रत्येक व्यक्ति का साक्षात्कार करना असंभव है। यही कारण है कि संभाव्यता नमूनाकरण आपको केवल एक नमूने पर सवाल उठाने और फिर प्राप्त परिणामों को पूरी आबादी पर लागू करने की अनुमति देता है।

यद्यपि हम संभाव्यता नमूने की सभी विशेषताओं पर अधिक विस्तार से लौटेंगे, इस प्रकार का नमूना आम तौर पर जनसंख्या का प्रतिनिधि नमूना प्राप्त करने के लिए सबसे अच्छा है, क्योंकि पूरी प्रक्रिया में यादृच्छिकता मौजूद रहती है।

संभाव्यता नमूनों के प्रकार

संभाव्यता नमूने के प्रकार हैं:

• सरल यादृच्छिक नमूनाकरण – नमूना केवल यादृच्छिक रूप से चुना जाता है।
• व्यवस्थित नमूनाकरण : पहले व्यक्ति को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है और नमूने के बाकी तत्वों को एक निश्चित अंतराल के अनुसार चुना जाता है।
• स्तरीकृत नमूनाकरण : लक्षित जनसंख्या को स्तरों (समूहों) में विभाजित किया जाता है और फिर प्रत्येक स्तर से व्यक्तियों को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है।
• क्लस्टर नमूनाकरण : यह नमूनाकरण विधि इस तथ्य का लाभ उठाती है कि जनसंख्या को समूहों (समूहों) में विभाजित किया जाता है, ताकि नमूना यादृच्छिक रूप से चयनित समूहों से बना हो।

इसके बाद, आपने प्रत्येक प्रकार के संभाव्यता नमूने को अधिक विस्तार से समझाया।

सामान्य उद्देश्यरहित नमूना

सरल यादृच्छिक नमूनाकरण सांख्यिकीय जनसंख्या के प्रत्येक तत्व को अध्ययन किए गए नमूने में शामिल होने की समान संभावना देता है। इस प्रकार, नमूने में व्यक्तियों को किसी अन्य मानदंड का उपयोग किए बिना, बस यादृच्छिक रूप से चुना जाता है।

यादृच्छिक रूप से अनुकरण करने के लिए कई विधियाँ हैं, लेकिन वर्तमान में यह आमतौर पर एक्सेल जैसे कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग करके किया जाता है, क्योंकि वे बहुत समय बचाते हैं।

व्यवस्थित नमूनाकरण

व्यवस्थित नमूने में, जनसंख्या के एक तत्व को पहले यादृच्छिक रूप से चुना जाता है और फिर नमूने में बाकी तत्वों को एक निश्चित अंतराल का उपयोग करके चुना जाता है।

इसलिए, व्यवस्थित नमूने में, एक बार जब हमने नमूने से पहले व्यक्ति को यादृच्छिक रूप से चुना है, तो हमें नमूने से अगले व्यक्ति को लेने के लिए वांछित अंतराल के रूप में कई संख्याएं गिननी होंगी। और हम क्रमिक रूप से उसी प्रक्रिया को दोहराते हैं जब तक कि हमारे पास नमूने में उतने व्यक्ति न हों जितने कि नमूना आकार हम प्राप्त करना चाहते हैं।

स्तरीकृत प्रतिचयन

स्तरीकृत नमूनाकरण तकनीक में, जनसंख्या को पहले स्तरों (समूहों) में विभाजित किया जाता है, और फिर संपूर्ण अध्ययन नमूना बनाने के लिए प्रत्येक स्तर से कुछ व्यक्तियों को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है। इसलिए नमूने में प्रत्येक स्तर से कम से कम एक सदस्य होगा।

स्तर सजातीय समूह होने चाहिए, अर्थात एक स्तर के व्यक्तियों की अपनी विशेषताएं होती हैं जो उन्हें अन्य स्तरों से अलग करती हैं। इसलिए एक व्यक्ति केवल एक ही तबके से संबंधित हो सकता है।

चुननेवाली मेडिकल जांच

क्लस्टर नमूनाकरण और स्तरीकृत नमूनाकरण भ्रमित हो सकते हैं क्योंकि वे बहुत समान हैं, लेकिन यदि आप बारीकी से देखें, तो वे दो अलग-अलग संभाव्यता नमूनाकरण विधियां हैं।

क्लस्टर नमूनाकरण इस तथ्य का लाभ उठाता है कि आबादी में सभी व्यक्तियों के बजाय केवल कुछ समूहों का अध्ययन करने के लिए आबादी में प्राकृतिक क्लस्टर (समूह) पहले से मौजूद हैं।

स्तरीकृत नमूने के विपरीत, इस पद्धति में समूहों से किसी विशेष व्यक्ति का चयन करने की आवश्यकता नहीं होती है, लेकिन एक बार अध्ययन किए जाने वाले समूहों को चुनने के बाद, उनके सभी सदस्यों का विश्लेषण किया जाना चाहिए।

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

संभाव्यता नमूनाकरण कैसे करें

संभाव्यता नमूनाकरण करने के चरण इस प्रकार हैं:

1. लक्षित जनसंख्या को परिभाषित करें।
2. नमूना विशेषताओं और वांछित नमूना आकार को परिभाषित करें।
3. उपयुक्त प्रकार की संभाव्यता नमूनाकरण चुनें.
4. पिछले चरण में चुनी गई नमूना पद्धति के अनुसार नमूने में व्यक्तियों का चयन करें।
5. प्राप्त नमूने के तत्वों का विश्लेषण करें।

संभाव्यता नमूनाकरण करने में सबसे महत्वपूर्ण कदम उचित संभाव्यता तकनीक का चयन करना है, इससे लक्ष्य आबादी के अनुकूल होने में मदद मिलती है और उपयोग किए गए समय और संसाधनों को बचाया जा सकता है।

तार्किक रूप से, यह पहचानने के लिए कि प्रत्येक मामले के लिए कौन सी विधि उपयुक्त है, आपको यह जानना होगा कि इसके फायदे और नुकसान क्या हैं, इसलिए हम प्रत्येक प्रकार की संभाव्यता नमूने की व्याख्या में ऊपर दिए गए लेखों को पढ़ने की सलाह देते हैं।

संभाव्यता नमूनों के उदाहरण

संभाव्यता नमूनाकरण की परिभाषा और प्रत्येक प्रकार की व्याख्या पर विचार करते हुए, हम एक उदाहरण देखेंगे कि किसी अध्ययन के नमूने का चयन कैसे किया जा सकता है लेकिन विभिन्न संभाव्यता नमूनाकरण तकनीकों का उपयोग करके।

• उदाहरण के लिए, यदि हम किसी बहुराष्ट्रीय कंपनी के कर्मचारियों का सांख्यिकीय विश्लेषण करना चाहते हैं, तो हम स्पष्ट रूप से उसके सभी कर्मचारियों के साथ शोध नहीं कर सकते हैं, लेकिन हमें एक नमूना चुनना होगा और फिर प्राप्त परिणामों को पूरी कंपनी पर लागू करना होगा। जनसंख्या। ऐसा करने के लिए, हम सरल यादृच्छिक नमूने का उपयोग करके प्रतिभागियों को पूरी तरह से यादृच्छिक रूप से चुन सकते हैं।
• अध्ययन प्रतिभागियों को बेतरतीब ढंग से चुनने का दूसरा तरीका व्यवस्थित नमूनाकरण लागू करना है। इसके लिए हमें सभी कर्मचारियों की एक सूची की आवश्यकता है, इसलिए हम यादृच्छिक रूप से एक का चयन करते हैं और फिर हम बाकी लोगों को चुनने के लिए सूची में एक निश्चित अंतराल की गिनती करते हैं जिनका साक्षात्कार लिया जाएगा।
• नमूना को स्तरीकृत नमूने द्वारा भी चुना जा सकता है। ऐसा करने के लिए, जनसंख्या को समूहों में विभाजित किया जाना चाहिए, उदाहरण के लिए, कर्मचारियों को उनकी उम्र के अनुसार स्तरों में वर्गीकृत किया जा सकता है। वर्गीकरण के बाद, हम प्रत्येक समूह से यादृच्छिक रूप से व्यक्तियों का चयन करते हैं।
• अंत में, क्लस्टर सैंपलिंग विधि के साथ नमूना चुनने के लिए, हम इस तथ्य का लाभ उठा सकते हैं कि कंपनी के पास क्लस्टर (समूह) बनाने के लिए विभिन्न देशों में कर्मचारी हैं, ताकि प्रत्येक कर्मचारी उस देश के समूह से संबंधित हो जहां वह काम करता है। इसके बाद जो कुछ बचा है वह यादृच्छिक रूप से उन समूहों का चयन करना है जो अनुसंधान में भाग लेंगे।

संभाव्यता प्रतिचयन और गैर-संभाव्यता प्रतिचयन के बीच अंतर

संभाव्यता नमूनाकरण और गैर-संभावना नमूनाकरण के बीच मुख्य अंतर नमूना चयन की विधि है। संभाव्यता प्रतिचयन में, सभी व्यक्तियों के चुने जाने की संभावना समान होती है, दूसरी ओर, गैर-संभाव्यता प्रतिचयन में, व्यक्तियों के चुने जाने की संभावना समान नहीं होती है।

गैर-संभाव्यता नमूने में, नमूना तत्वों के विकल्प समान रूप से संभावित नहीं होते हैं क्योंकि वे आम तौर पर शोधकर्ताओं द्वारा बनाए जाते हैं, संभाव्यता नमूने के विपरीत जहां व्यक्तियों को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है।

इन दो प्रकार के नमूनों के बीच एक और अलग विशेषता प्राप्त निष्कर्षों के सामान्यीकरण में निहित है। संभाव्यता नमूने में, नमूने आम तौर पर प्रतिनिधि होते हैं और इसलिए प्राप्त परिणामों को पूरी आबादी के लिए सामान्यीकृत किया जा सकता है। इसके विपरीत, गैर-संभाव्यता नमूने के नमूने में आम तौर पर पर्याप्त प्रतिनिधित्व नहीं होता है, जिससे निकाले गए निष्कर्ष केवल अध्ययन किए गए व्यक्तियों पर ही लागू किए जा सकते हैं।

संभाव्यता प्रतिचयन के लाभ और हानि

संभाव्यता नमूनाकरण के फायदे और नुकसान हैं:

संभाव्यता नमूनाकरण का मुख्य लाभ यह है कि यह बहुत लागत प्रभावी है, जिसका अर्थ है कि इस नमूनाकरण तकनीक को लागू करना आमतौर पर लागत प्रभावी है।

इसके अतिरिक्त, संभाव्यता नमूनाकरण विधि के लिए शोधकर्ता को क्षेत्र में ज्ञान और अनुभव की आवश्यकता नहीं होती है, क्योंकि नमूना तत्वों का चयन यादृच्छिक रूप से किया जाता है। यह सुविधा गैर-संभाव्यता नमूने की तुलना में संभाव्यता नमूने को अधिक आसान बनाती है।

हालाँकि, प्राप्त परिणाम कभी-कभी सटीक नहीं हो सकते हैं, खासकर छोटे नमूनों के मामले में। यही कारण है कि उचित नमूना आकार चुनना महत्वपूर्ण है।

संभाव्यता नमूनाकरण तकनीक का एक और नुकसान यह है कि मौका अनुकरण करने के लिए जनसंख्या में सभी व्यक्तियों की एक सूची की आवश्यकता होती है।