नमूनाकरण विधियों के प्रकार (उदाहरण सहित)

शोधकर्ता अक्सर आबादी के बारे में सवालों का जवाब देना चाहते हैं जैसे:

• एक निश्चित पौधे की प्रजाति की औसत ऊंचाई क्या है?
• किसी विशेष प्रजाति के पक्षी का औसत वजन कितना होता है?
• किसी शहर में कितने प्रतिशत नागरिक किसी खास कानून का समर्थन करते हैं?

इन सवालों का जवाब देने का एक तरीका रुचि की आबादी में प्रत्येक व्यक्ति पर डेटा एकत्र करना है।

हालाँकि, यह आमतौर पर बहुत महंगा और समय लेने वाला होता है, इसलिए शोधकर्ता इसके बजाय जनसंख्या का एक नमूना लेते हैं और संपूर्ण जनसंख्या के बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए नमूना डेटा का उपयोग करते हैं।

ऐसे कई अलग-अलग तरीके हैं जिनका उपयोग शोधकर्ता संभावित रूप से व्यक्तियों को एक नमूने में लाने के लिए कर सकते हैं। इन्हें नमूनाकरण विधियों के रूप में जाना जाता है।

इस लेख में, हम आंकड़ों में सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली नमूनाकरण विधियों को साझा करते हैं, जिसमें विभिन्न विधियों के फायदे और नुकसान भी शामिल हैं।

संभाव्यता नमूनाकरण विधियाँ

नमूनाकरण विधियों के पहले वर्ग को संभाव्यता नमूनाकरण विधियों के रूप में जाना जाता है, क्योंकि जनसंख्या के प्रत्येक सदस्य के नमूने में चुने जाने की समान संभावना होती है।

सरल यादृच्छिक नमूना

परिभाषा: जनसंख्या के प्रत्येक सदस्य के पास नमूने का हिस्सा बनने के लिए चुने जाने का समान मौका होता है। यादृच्छिक संख्या जनरेटर या यादृच्छिक चयन साधनों का उपयोग करके यादृच्छिक रूप से सदस्यों का चयन करें।

उदाहरण: हम कक्षा में प्रत्येक छात्र के नाम को एक टोपी में रखते हैं और छात्रों का एक नमूना प्राप्त करने के लिए यादृच्छिक रूप से नाम निकालते हैं।

लाभ: सरल यादृच्छिक नमूने आम तौर पर रुचि की आबादी के प्रतिनिधि होते हैं क्योंकि प्रत्येक सदस्य के पास नमूने में शामिल होने की समान संभावना होती है।

स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना

परिभाषा: किसी जनसंख्या को समूहों में विभाजित करना। नमूने का हिस्सा बनने के लिए प्रत्येक समूह से यादृच्छिक रूप से कुछ सदस्यों का चयन करें।

उदाहरण: एक स्कूल में सभी छात्रों को उनके स्तर के अनुसार विभाजित करें: नए छात्र, द्वितीय वर्ष के छात्र, जूनियर और वरिष्ठ। प्रत्येक कक्षा के 50 छात्रों को स्कूल के भोजन के बारे में एक सर्वेक्षण पूरा करने के लिए कहें।

लाभ: स्तरीकृत यादृच्छिक नमूने यह सुनिश्चित करते हैं कि प्रत्येक जनसंख्या समूह के सदस्यों को सर्वेक्षण में शामिल किया जाए।

संकुलित यादृच्छिक नमूना

परिभाषा: किसी जनसंख्या को समूहों में विभाजित करना। यादृच्छिक रूप से कुछ समूहों का चयन करें और इन समूहों के सभी सदस्यों को नमूने में शामिल करें।

उदाहरण: एक कंपनी जो व्हेल देखने के भ्रमण की पेशकश करती है, वह अपने ग्राहकों का सर्वेक्षण करना चाहती है। वे प्रति दिन पेश किए जाने वाले दस दौरों में से, बेतरतीब ढंग से चार दौरे चुनते हैं और प्रत्येक ग्राहक से उनके अनुभव के बारे में पूछते हैं।

लाभ: क्लस्टर यादृच्छिक नमूने कुछ समूहों के सभी सदस्यों को एकत्र करते हैं, जो तब उपयोगी होता है जब प्रत्येक समूह समग्र रूप से जनसंख्या को दर्शाता है।

व्यवस्थित यादृच्छिक नमूनाकरण

परिभाषा: जनसंख्या के प्रत्येक सदस्य को एक निश्चित क्रम में रखें। एक यादृच्छिक प्रारंभिक बिंदु चुनें और नमूने का हिस्सा बनने के लिए प्रत्येक ^nवें सदस्य का चयन करें।

उदाहरण: एक शिक्षक छात्रों को वर्णानुक्रम में अंतिम नाम से आदेश देता है, यादृच्छिक रूप से एक प्रारंभिक बिंदु चुनता है, और प्रत्येक पांचवें छात्र को नमूने में चुनता है।

लाभ: व्यवस्थित यादृच्छिक नमूने आम तौर पर रुचि की आबादी के प्रतिनिधि होते हैं क्योंकि प्रत्येक सदस्य के पास नमूने में शामिल होने की समान संभावना होती है।

गैर-संभाव्यता नमूनाकरण विधियाँ

नमूनाकरण विधियों के एक अन्य वर्ग को गैर-संभाव्यता नमूनाकरण विधियों के रूप में जाना जाता है, क्योंकि किसी जनसंख्या के सभी सदस्यों के नमूने में चुने जाने की संभावना समान नहीं होती है।

इस प्रकार की नमूनाकरण विधि का उपयोग कभी-कभी किया जाता है क्योंकि यह संभाव्यता नमूनाकरण विधियों की तुलना में बहुत सस्ता और अधिक व्यावहारिक है। इसका उपयोग अक्सर खोजपूर्ण विश्लेषणों के दौरान किया जाता है जब शोधकर्ता केवल जनसंख्या की प्रारंभिक समझ हासिल करना चाहते हैं।

हालाँकि, इन नमूनाकरण विधियों से प्राप्त नमूनों का उपयोग उन आबादी के बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए नहीं किया जा सकता है जिनसे वे निकाले गए हैं, क्योंकि वे आम तौर पर प्रतिनिधि नमूने नहीं हैं।

सुविधा का नमूना

परिभाषा: नमूने में शामिल करने के लिए जनसंख्या के आसानी से उपलब्ध सदस्यों को चुनना।

उदाहरण: एक शोधकर्ता दिन के दौरान एक पुस्तकालय के सामने खड़ा होता है और राहगीरों का साक्षात्कार लेता है।

नुकसान: दिन का स्थान और समय परिणामों को प्रभावित करेगा। इसकी अधिक संभावना है कि नमूना कम गिनती के पूर्वाग्रह से ग्रस्त होगा क्योंकि कुछ लोगों (उदाहरण के लिए जो दिन के दौरान काम करते हैं) का प्रतिनिधित्व नमूने में नहीं होगा।

स्वैच्छिक प्रतिक्रिया नमूना

परिभाषा: एक शोधकर्ता स्वयंसेवकों को अध्ययन में शामिल करने के लिए कहता है और जनसंख्या के सदस्य स्वेच्छा से निर्णय लेते हैं कि नमूने में शामिल किया जाए या नहीं।

उदाहरण: एक रेडियो होस्ट श्रोताओं से ऑनलाइन जाने और उसकी वेबसाइट पर एक सर्वेक्षण पूरा करने के लिए कहता है।

नुकसान: जो लोग स्वेच्छा से प्रतिक्रिया देते हैं, उनके पास बाकी आबादी की तुलना में मजबूत राय (सकारात्मक या नकारात्मक) होने की संभावना है, जिससे वे एक गैर-प्रतिनिधि नमूना बन जाएंगे। इस नमूना पद्धति का उपयोग करने से, नमूना गैर-प्रतिक्रिया पूर्वाग्रह से ग्रस्त होने की संभावना है – लोगों के कुछ समूहों में प्रतिक्रियाएँ प्रदान करने की संभावना कम होती है।

स्नोबॉल नमूना

परिभाषा: शोधकर्ता किसी अध्ययन में भाग लेने के लिए प्रारंभिक विषयों की भर्ती करते हैं, फिर उन प्रारंभिक विषयों से अध्ययन में भाग लेने के लिए अतिरिक्त विषयों की भर्ती करने के लिए कहते हैं। इस दृष्टिकोण का उपयोग करते हुए, नमूना आकार “स्नोबॉल” बड़ा और बड़ा होता जाता है क्योंकि प्रत्येक अतिरिक्त विषय अधिक विषयों की भर्ती करता है।

उदाहरण: शोधकर्ता दुर्लभ बीमारियों वाले लोगों पर एक अध्ययन कर रहे हैं, लेकिन ऐसे लोगों को ढूंढना मुश्किल है जिन्हें वास्तव में यह बीमारी है। हालाँकि, यदि वे अध्ययन में भाग लेने के लिए केवल कुछ शुरुआती लोगों को ढूंढने में सक्षम हैं, तो वे उन्हें निजी सहायता समूह या अन्य माध्यमों से अन्य लोगों को भर्ती करने के लिए कह सकते हैं जिन्हें वे जानते हों।

नुकसान: नमूनाकरण में पक्षपात होने की संभावना है। चूँकि प्रारंभिक विषय अतिरिक्त विषयों की भर्ती करते हैं, इसलिए यह संभावना है कि कई विषय समान लक्षण या विशेषताओं को साझा करेंगे जो अध्ययन की गई व्यापक आबादी का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकते हैं। इस प्रकार, नमूना परिणामों को जनसंख्या पर लागू नहीं किया जा सकता है।

यहां स्नोबॉल सैंपलिंग के बारे में और जानें ।

शुद्ध नमूना

परिभाषा: शोधकर्ता व्यक्तियों की भर्ती इस आधार पर करते हैं कि उनके अनुसार उनके अध्ययन के लक्ष्य के लिए कौन सबसे अधिक उपयोगी होगा।

उदाहरण: शोधकर्ता टाउन स्क्वायर में एक नए क्लाइंबिंग जिम की संभावित स्थापना पर शहर के निवासियों की राय जानना चाहते हैं। इसलिए वे जानबूझकर ऐसे लोगों की तलाश करते हैं जो शहर के अन्य क्लाइंबिंग जिम में जाते हैं।

नुकसान: यह संभावना नहीं है कि नमूने में शामिल व्यक्ति समग्र जनसंख्या के प्रतिनिधि हों। इस प्रकार, नमूना परिणामों को जनसंख्या पर लागू नहीं किया जा सकता है।