नमूनाकरण तकनीक

इस लेख में हम बताते हैं कि नमूनाकरण तकनीकें क्या हैं और सांख्यिकी में उनका उपयोग किस लिए किया जाता है। इसके अतिरिक्त, आप यह देख पाएंगे कि विभिन्न नमूनाकरण तकनीकें क्या हैं और प्रत्येक के क्या फायदे और नुकसान हैं।

नमूनाकरण तकनीक क्या है?

नमूनाकरण तकनीक एक ऐसी प्रक्रिया है जिसके द्वारा सांख्यिकीय जनसंख्या से नमूना चुना जाता है। दूसरे शब्दों में, नमूनाकरण तकनीकों का उपयोग उन व्यक्तियों के समूह को चुनने के लिए किया जाता है जो सांख्यिकीय अध्ययन के लिए नमूना तैयार करेंगे।

उदाहरण के लिए, एक नमूनाकरण तकनीक में यादृच्छिक रूप से नमूना चुनना शामिल है। इसलिए, यदि हम चुनाव के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए एक सर्वेक्षण करना चाहते हैं, तो हम यादृच्छिक रूप से उन लोगों का चयन कर सकते हैं जो अनुसंधान में भाग लेंगे।

नमूनाकरण तकनीकें विभिन्न प्रकार की होती हैं। इसलिए आपको प्रत्येक मामले के लिए उपयुक्त नमूनाकरण तकनीक का उपयोग करना चाहिए; नमूना तत्वों का यादृच्छिक चयन हमेशा सबसे अच्छा विकल्प नहीं होता है, लेकिन यह उस सांख्यिकीय विश्लेषण की विशेषताओं पर निर्भर करता है जिसे आप करना चाहते हैं। नीचे हम देखेंगे कि सभी नमूनाकरण तकनीकें क्या हैं।

आंकड़ों में, नमूनाकरण तकनीकें बहुत महत्वपूर्ण हैं क्योंकि वे आपको पूरी आबादी के बजाय एक नमूने का अध्ययन करने की अनुमति देती हैं। यदि हमें जनसंख्या के सभी तत्वों का विश्लेषण करना हो, तो सांख्यिकीय अध्ययन अक्सर बहुत अधिक समय लेने वाला और महंगा होगा, और इसे पूरा करना असंभव भी हो सकता है। इस प्रकार, आबादी के केवल एक हिस्से की जांच करने से सांख्यिकीय अनुसंधान करना आसान हो जाता है, और यह नमूनाकरण तकनीकों के माध्यम से किया जा सकता है।

नमूनाकरण तकनीक के प्रकार क्या हैं?

नमूनाकरण तकनीक के विभिन्न प्रकार हैं:

• संभाव्यता नमूनाकरण तकनीक:
  • सरल यादृच्छिक नमूनाकरण तकनीक
  • व्यवस्थित नमूनाकरण तकनीक
  • स्तरीकृत नमूनाकरण तकनीक
  • क्लस्टर नमूनाकरण तकनीक
• गैर-संभाव्यता नमूनाकरण तकनीक:
  • उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण तकनीक
  • व्यावहारिक नमूनाकरण तकनीक
  • लगातार नमूनाकरण तकनीक
  • तकनीकी नमूना कोटा
  • स्नोबॉल नमूनाकरण तकनीक

नीचे आप देख सकते हैं कि प्रत्येक नमूनाकरण तकनीक क्या है और इसके क्या फायदे और नुकसान हैं।

सम्भाव्यता नमूनाचयन

संभाव्यता नमूनाकरण तकनीक में नमूने के तत्वों को यादृच्छिक रूप से चुनना शामिल है, अर्थात, प्रत्येक के चुने जाने की संभावना समान 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।

सामान्य उद्देश्यरहित नमूना

सरल यादृच्छिक नमूनाकरण तकनीक सांख्यिकीय जनसंख्या के प्रत्येक तत्व को अध्ययन किए गए नमूने में शामिल होने की समान संभावना देती 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 में से 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 प्रकार के संभाव्यता नमूनाकरण 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 नहीं किया जाना चाहिए, 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।

गैर संभावित नमूना

गैर-संभाव्यता नमूने में, शोधकर्ताओं के व्यक्तिपरक मानदंडों के आधार पर व्यक्तियों का चयन किया जाता है। इसलिए, गैर-संभाव्यता नमूने में, जनसंख्या के सभी तत्वों को नमूने के लिए चुने जाने की समान संभावना नहीं होती है, क्योंकि चयन यादृच्छिक नहीं होता है। यह सुविधा गैर-संभाव्यता नमूने को संभाव्यता नमूने से अलग करती है।

तार्किक रूप से, गैर-संभाव्यता नमूने में, अनुसंधान करने के लिए जिम्मेदार व्यक्ति बहुत महत्वपूर्ण है, क्योंकि वह वह है जो यह तय करता है कि नमूने में किसे शामिल किया जाएगा। इसलिए यह आवश्यक है कि विश्वसनीय परिणाम प्राप्त करने के लिए शोधकर्ता के पास अध्ययन के क्षेत्र में अच्छा ज्ञान और अनुभव हो।

सोद्देश्य नमूना चयन

उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण अध्ययन नमूना चुनने में पूरी तरह से अन्वेषक के विवेक पर निर्भर करता है।

ताकि सर्वेक्षण के प्रभारी व्यक्ति के पास नमूना तत्वों का चयन करने के लिए निर्णय लेने की पूरी शक्ति हो। इसलिए यह जरूरी है कि आप अध्ययन के क्षेत्र में एक विशेषज्ञ व्यक्ति हों।

आराम नमूना

सुविधाजनक नमूने में, शोधकर्ता प्रक्रिया में मौका शामिल किए बिना, व्यक्तियों तक पहुंच में आसानी के मानदंडों के आधार पर नमूना विषयों का चयन करते हैं।

अर्थात्, जनसंख्या में से व्यक्तियों को चुनने के लिए इस प्रकार के गैर-संभाव्यता नमूने में उनके चयन की उपलब्धता, निकटता या लागत जैसे पहलुओं का मूल्यांकन किया जाता है। नमूनाकरण को और अधिक सुविधाजनक बनाने के लिए अक्सर स्वयंसेवकों को भी स्वीकार किया जाता है।

लगातार नमूनाकरण

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।

कोटा नमूना

कोटा नमूने में, कम से कम एक विशेषता साझा करने वाले व्यक्तियों के समूह (या स्तर) पहले स्थापित किए जाते हैं, और फिर प्रत्येक समूह से एक कोटा चुना जाता है, इस प्रकार अध्ययन नमूना बनता है।

जनसंख्या को समूहों में विभाजित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले व्यक्तियों का चरित्र भी शोधकर्ता द्वारा तय किया जाता है। इसलिए, अनुसंधान करने के लिए जिम्मेदार व्यक्ति का प्राप्त परिणामों पर बहुत प्रभाव पड़ता है।

व्यापक नमूने लेना

स्नोबॉल नमूने में, शोधकर्ता पहले प्रतिभागियों का चयन करता है और फिर अध्ययन के लिए अतिरिक्त व्यक्तियों को भर्ती करता है।

स्नोबॉल सैंपलिंग की इस विशेषता का मतलब है कि जैसे-जैसे प्रतिभागी अध्ययन के लिए अधिक लोगों को भर्ती करते हैं (स्नोबॉल प्रभाव) सैंपल का आकार बड़ा होता जाता है।