अधिकतम भिन्नता नमूनाकरण क्या है?

अधिकतम भिन्नता नमूनाकरण (कभी-कभी अधिकतम विविधता नमूनाकरण या अधिकतम विषमता नमूनाकरण कहा जाता है) एक नमूनाकरण विधि है जिसमें शोधकर्ता किसी दिए गए विषय पर दृष्टिकोण की व्यापक संभव सीमा से डेटा एकत्र करने का प्रयास करते हैं।

इस प्रकार के नमूने का लक्ष्य एक निश्चित विषय को विभिन्न कोणों से समझना है।

ऐसे व्यक्तियों का नमूना लेकर जो एक-दूसरे से बेहद अलग हैं (चाहे उम्र, सामाजिक आर्थिक स्थिति, आय, व्यवसाय, क्षेत्र आदि के संदर्भ में), शोधकर्ता किसी विषय पर अधिक समग्र दृष्टिकोण प्राप्त कर सकते हैं और कई अलग-अलग दृष्टिकोणों से किसी विषय का विश्लेषण कर सकते हैं। .

अधिकतम विविधता नमूनाकरण के उदाहरण

निम्नलिखित परिदृश्य व्यवहार में अधिकतम भिन्नता नमूने के उदाहरण दर्शाते हैं।

उदाहरण 1: कृषि

शोधकर्ता यह समझना चाहते हैं कि एक निश्चित उर्वरक एक निश्चित क्षेत्र में पौधों की वृद्धि को कैसे प्रभावित करता है। अपने नमूने में पौधों में भिन्नता को अधिकतम करने के लिए, वे उस क्षेत्र के उस हिस्से पर उर्वरक का परीक्षण करने का निर्णय लेते हैं जहां हर साल सबसे अधिक वर्षा होती है और साथ ही उस क्षेत्र के उस हिस्से पर जहां हर साल सबसे कम वर्षा होती है।

उदाहरण 2: जनता की राय

शोधकर्ता एक निश्चित कानून पर लोगों की राय और उनकी वार्षिक आय के बीच संबंध को समझना चाहते हैं। वे अपने नमूने में वार्षिक आय के उच्चतम 5% वाले व्यक्तियों के साथ-साथ वार्षिक आय के न्यूनतम 5% वाले व्यक्तियों को भी शामिल करने का निर्णय लेते हैं। इस अर्थ में, उनके नमूने में आय के संदर्भ में अधिकतम भिन्नता शामिल है।

उदाहरण 3: मीडिया उपभोग

शोधकर्ता एक निश्चित टेलीविज़न शो के बारे में जनता की राय समझना चाहते हैं। अपने नमूने के लिए, उन्होंने निम्नलिखित चार समूहों की राय पूछने का निर्णय लिया:

• अत्यंत युवा और गरीब लोगों का एक समूह।
• अत्यंत युवा और धनी लोगों का एक समूह।
• अत्यंत वृद्ध और गरीब लोगों का एक समूह।
• अत्यंत वृद्ध और धनी लोगों का एक समूह।

इन चार “चरम” समूहों को अपने नमूने में शामिल करके, शोधकर्ता नमूने में शामिल व्यक्तियों में भिन्नता को अधिकतम करने में सक्षम हैं।

अधिकतम विविधता नमूनाकरण के लाभ और हानि

अधिकतम विविधता नमूने के फायदों में से एक यह है कि शोधकर्ता बड़े पैमाने पर नमूना प्राप्त किए बिना किसी दिए गए विषय पर जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। सबसे चरम स्थितियों में व्यक्तियों पर डेटा प्राप्त करके, उन्हें बहुत कम व्यक्तियों का नमूना लेना होगा।

इस नमूना पद्धति का नुकसान यह है कि शोधकर्ता अपने परिणामों को बाकी आबादी के लिए सामान्यीकृत नहीं कर सकते क्योंकि उनके द्वारा प्राप्त नमूना समग्र आबादी का प्रतिनिधि नहीं होगा।

दूसरे शब्दों में, यह संभावना नहीं है कि नमूने पर एकत्र किया गया डेटा उस डेटा के समान होगा जो पूरी आबादी पर एकत्र किया जाएगा क्योंकि नमूने में केवल “चरम” स्थिति वाले लोगों को शामिल किया जाएगा।

अतिरिक्त संसाधन

नमूनाकरण विधियों के प्रकार (उदाहरण सहित)
सैंपलिंग फ़्रेम क्या है?
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