सोद्देश्य नमूना चयन

इस लेख में हम बताते हैं कि उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण क्या है। हम आपको जानबूझकर नमूने के कई उदाहरण और जानबूझकर नमूने के विभिन्न उपप्रकार भी दिखाते हैं।

उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण क्या है?

उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण उन व्यक्तियों को चुनने की एक विधि है जो सांख्यिकीय अध्ययन के लिए नमूने का हिस्सा होंगे। उद्देश्यपूर्ण नमूने की मुख्य विशेषता यह है कि यह अध्ययन के लिए नमूना चुनने के लिए पूरी तरह से शोधकर्ता के मानदंडों पर निर्भर करता है।

इसलिए, उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण एक प्रकार का गैर-संभाव्यता नमूनाकरण है, क्योंकि यह यादृच्छिक नहीं है। सर्वेक्षण का प्रभारी व्यक्ति वह होता है जो यह तय करता है कि सांख्यिकीय नमूने में किसे शामिल किया जाएगा और किसे नहीं।

तार्किक रूप से, उद्देश्यपूर्ण नमूने में, प्रतिनिधि नमूना प्राप्त करने के लिए यह बहुत महत्वपूर्ण है कि नमूने के चयन के लिए जिम्मेदार व्यक्ति अध्ययन के क्षेत्र में एक विशेषज्ञ है। इसके फायदे और नुकसान हैं, जैसा कि हम नीचे देखेंगे।

उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण को उद्देश्यपूर्ण, निर्णयात्मक, आलोचनात्मक या उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण भी कहा जाता है।

उद्देश्यपूर्ण नमूने का उदाहरण

एक बार जब हम उद्देश्यपूर्ण नमूने की परिभाषा जान लेते हैं, तो हम अवधारणा को समझने के लिए इस प्रकार के नमूने का एक उदाहरण देखेंगे।

उद्देश्यपूर्ण नमूने का एक उदाहरण किसी देश की जनसंख्या का एक सांख्यिकीय अध्ययन होगा जिसमें किसी व्यक्ति के ज्ञान का उपयोग यह चुनने के लिए किया जाता है कि कौन से क्षेत्र अध्ययन में भाग लेंगे।

इस प्रकार, विशेषज्ञ जनसंख्या के उन हिस्सों को चुनने के लिए जिम्मेदार होगा जिन्हें नमूने में शामिल किया जाना चाहिए और जो सांख्यिकीय विश्लेषण करने के लिए महत्वपूर्ण जनसंख्या की विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करते हैं।

उद्देश्यपूर्ण नमूने के प्रकार

उद्देश्यपूर्ण नमूने को उसके उद्देश्य और उसे करने के तरीके के आधार पर कई प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है। विभिन्न प्रकार के उद्देश्यपूर्ण नमूने को नीचे समझाया गया है।

विशिष्ट मामलों का उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण

उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण को विशिष्ट मामले माना जाता है जहां नमूने के रूप में चुनी गई वस्तुएं जनसंख्या का सबसे “सामान्य” या “औसत” होती हैं।

उदाहरण के लिए, यदि आप औसत छात्र पर कुछ स्कूल उपायों के प्रभाव का अध्ययन करना चाहते हैं, तो सामान्य ग्रेड वाले छात्रों को सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए चुना जाएगा, न कि वे छात्र जो बहुत बार असफल होते हैं या बहुत अच्छे ग्रेड प्राप्त करते हैं।

चरम मामलों का लक्षित नमूनाकरण

यह पिछले वाले से उलट मामला है. चरम मामलों के उद्देश्यपूर्ण नमूने के भाग के रूप में, अध्ययन को अंजाम देने के लिए “दुर्लभ” या “असामान्य” व्यक्तियों को चुना जाता है।

पिछले उदाहरण के बाद, उन कारणों का विश्लेषण करना भी संभव है कि क्यों कुछ छात्र अकादमिक रूप से असफल होते हैं। इस मामले में, सर्वेक्षण करने के लिए केवल औसत से कम ग्रेड वाले छात्रों को चुना जाएगा।

गंभीर मामलों का उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण

जानबूझकर महत्वपूर्ण मामला बहुत विशिष्ट, नाटकीय या बहुत ही असामान्य मामलों के अध्ययन पर नमूनाकरण पर केंद्रित है । यह गंभीर मामलों की तरह नहीं है जो नमूने में सबसे कम बार आने वाले मामलों का अध्ययन करता है, बल्कि पूरी तरह से असामान्य मामलों का विश्लेषण करता है।

पहले के समान उदाहरण का उपयोग करते हुए, महत्वपूर्ण मामलों के जानबूझकर नमूने में, केवल उन छात्रों का अध्ययन किया जाएगा जो सभी विषयों में उच्चतम ग्रेड प्राप्त करने का प्रबंधन करते हैं।

सजातीय उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण

उद्देश्यपूर्ण सजातीय नमूनाकरण एक उपसमूह का विश्लेषण करता है जिसमें सभी सदस्यों के गुण समान होते हैं।

जानबूझकर सजातीय नमूने का एक उदाहरण केवल उन लोगों का अध्ययन करना होगा जो किसी देश के सार्वजनिक प्रशासन में काम करते हैं। इस मामले में, नमूने में सभी लोगों की एक समान विशेषता होगी, अर्थात् एक ही संगठन के लिए काम करना।

विषम उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण

विषम जानबूझकर नमूने में, जिसे अधिकतम भिन्नता भी कहा जाता है, नमूना बनाने के लिए बहुत अलग व्यक्तियों का चयन किया जाता है, इस तरह अधिक जानकारी वाला एक बड़ा नमूना प्राप्त होता है। दूसरे शब्दों में, इस प्रकार का नमूनाकरण उद्देश्यपूर्ण सजातीय नमूने के विपरीत है।

ऊपर दिए गए समान उदाहरण का उपयोग करते हुए, हम सभी क्षेत्रों में काम करने वाले लोगों को चुनते हुए, विषम उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण कर सकते थे।

विशेषज्ञों का उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण

उद्देश्यपूर्ण विशेषज्ञ नमूने में, केवल अध्ययन के क्षेत्र के विशेषज्ञों को नमूने का हिस्सा बनने के लिए शामिल किया जाता है।

उदाहरण के लिए, आप जलवायु परिवर्तन पर अग्रणी वैज्ञानिकों से सर्वेक्षण करके उनसे उस पर्यावरणीय उपाय के प्रभाव के बारे में पूछ सकते हैं जिसे सरकार अपनाने का इरादा रखती है और, एकत्रित आंकड़ों के आधार पर, सांख्यिकीय रूप से उत्तरों का विश्लेषण कर सकते हैं।

उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण के लाभ और हानि

उद्देश्यपूर्ण नमूने के निम्नलिखित फायदे और नुकसान हैं:

उद्देश्यपूर्ण नमूने का एक बड़ा लाभ यह है कि, यदि कुछ विशेषताओं वाला नमूना चुना गया है, तो उन्हीं विशेषताओं वाली जनसंख्या के बारे में सामान्यीकरण करना आसान है।

लेकिन उद्देश्यपूर्ण नमूने का मुख्य लाभ यह है कि इसमें बहुत कम समय लगता है, क्योंकि मौका अनुकरण करने की कोई आवश्यकता नहीं है, लेकिन नमूना तत्वों को सीधे चुना जा सकता है। इसलिए, उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण अक्सर अन्य प्रकार के नमूने की तुलना में कम महंगा होता है।

उद्देश्यपूर्ण नमूने का एक स्पष्ट नुकसान यह है कि इसके लिए अध्ययन के क्षेत्र में एक विशेषज्ञ की आवश्यकता होती है, या दूसरे शब्दों में, नमूनाकरण केवल किसी के द्वारा नहीं किया जा सकता है।

इसी प्रकार, उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण नमूनाकरण करने वाले व्यक्ति के पूर्वाग्रह के कारण अविश्वसनीय परिणाम दे सकता है, अर्थात प्राप्त परिणाम शोधकर्ताओं के पूर्वाग्रह के कारण आसानी से गलत हो सकते हैं।

अंत में, यदि उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण का उपयोग किया जाता है, तो प्राप्त निष्कर्षों के बारे में दूसरों को समझाना मुश्किल हो सकता है, क्योंकि नमूना हाथ से चुना गया है और इसलिए अप्रमाणिक हो सकता है।

उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण और सुविधा नमूनाकरण

उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण और सुविधा नमूनाकरण शब्द कभी-कभी पर्यायवाची रूप से उपयोग किए जाते हैं। हालाँकि, आपके लिए यह जानना महत्वपूर्ण है कि इन दोनों अवधारणाओं का मतलब एक ही नहीं है, बल्कि ये दो अलग-अलग प्रकार के नमूने हैं।

उद्देश्यपूर्ण नमूने और सुविधा नमूने के बीच अंतर यह है कि उद्देश्यपूर्ण नमूने में आप अपना इच्छित नमूना चुनते हैं और प्रत्येक व्यक्ति को सचेत रूप से चुना जाता है। हालाँकि, सुविधाजनक नमूने में, नमूने में शामिल व्यक्ति वे होते हैं जिन्हें नमूने में शामिल होने के लिए न्यूनतम संभव प्रयास की आवश्यकता होती है। .

उदाहरण के लिए, सुविधा नमूने में शामिल व्यक्ति भौगोलिक रूप से उस साइट के निकटतम लोग हो सकते हैं जहां सांख्यिकीय अध्ययन किया जा रहा है।

निष्कर्ष में, उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण और सुविधा नमूनाकरण दो प्रकार के गैर-संभाव्यता नमूनाकरण हैं क्योंकि नमूने में व्यक्तियों को यादृच्छिक रूप से नहीं चुना जाता है, लेकिन वे अभी भी दो अलग-अलग प्रकार के नमूने हैं क्योंकि नमूने अलग-अलग मानदंडों के आधार पर चुने जाते हैं।