नमूना लेने के तरीके

यह आलेख बताता है कि नमूनाकरण विधियाँ क्या हैं। तो, आपको पता चल जाएगा कि आपके सांख्यिकीय अध्ययन की स्थिति के आधार पर विभिन्न प्रकार की नमूनाकरण विधियां क्या हैं और आपको किस नमूनाकरण विधि का उपयोग करना चाहिए।

नमूनाकरण विधि क्या है?

आंकड़ों में, नमूनाकरण विधि एक ऐसी प्रक्रिया है जिसके द्वारा किसी जनसंख्या से एक नमूना चुना जाता है। दूसरे शब्दों में, एक नमूना पद्धति में उन व्यक्तियों के समूह को चुनना शामिल है जो एक सांख्यिकीय अध्ययन में भाग लेंगे।

उदाहरण के लिए, एक नमूनाकरण विधि में यादृच्छिक रूप से व्यक्तियों का चयन करना शामिल है। इसलिए, यदि कोई सांख्यिकीय जनसंख्या के आकार का अध्ययन करना चाहता है, तो वह यादृच्छिक नमूना पद्धति का उपयोग करके अध्ययन नमूना चुन सकता है।

नमूनाकरण के विभिन्न तरीके हैं, प्रत्येक के अपने फायदे और नुकसान हैं। नीचे हम देखेंगे कि सांख्यिकीय नमूनाकरण विधियाँ कितने प्रकार की होती हैं।

नमूनाकरण विधियाँ क्या हैं?

सांख्यिकी में, नमूनाकरण विधियाँ हैं:

• संभाव्यता नमूनाकरण विधि:
  • सरल यादृच्छिक नमूनाकरण विधि
  • व्यवस्थित नमूनाकरण विधि
  • स्तरीकृत नमूनाकरण विधि
  • क्लस्टर नमूनाकरण विधि
• गैर-संभाव्यता नमूनाकरण विधि:
  • उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण विधि
  • सुविधा नमूनाकरण विधि
  • लगातार नमूनाकरण विधि
  • कोटा नमूनाकरण विधि
  • स्नोबॉल नमूनाकरण विधि

नीचे हम बताते हैं कि प्रत्येक नमूनाकरण विधि कैसे की जाती है।

सम्भाव्यता नमूनाचयन

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

नमूनाकरण को संभाव्यता माने जाने 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 सांख्यिकीय जनसंख्या के प्रत्येक तत्व को अध्ययन किए गए नमूने में शामिल होने की समान संभावना देता है। इसलिए नमूने में व्यक्तियों को अन्य मानदंडों 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 का चयन करने के लिए वांछित अंतराल के रूप में कई संख्याओं को गिनने की आवश्यकता है। 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 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।

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 विशेषता 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

अध्ययन नमूना चुनते समय उद्देश्यपूर्ण नमूनाकरण पूरी तरह से शोधकर्ता के निर्णय पर निर्भर करता है।

इस प्रकार, अनुसंधान के लिए जिम्मेदार व्यक्ति के पास नमूने के तत्वों का चयन करने की सभी निर्णय लेने की शक्ति होती है। इसलिए यह महत्वपूर्ण है कि आप अध्ययन के क्षेत्र में विशेषज्ञ हों।

आराम नमूना

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

दूसरे शब्दों में, जनसंख्या से व्यक्तियों का चयन करने के लिए इस प्रकार के गैर-संभाव्यता नमूने में उपलब्धता, निकटता या उनके चयन की लागत जैसे पहलुओं को महत्व दिया 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 अंत में सभी समूहों से प्राप्त जानकारी के साथ 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।

मुझे कौन सी नमूनाकरण विधि का उपयोग करना चाहिए?

नमूने के लिए व्यक्तियों का चयन करने के लिए चुनी गई नमूना पद्धति सर्वेक्षण के परिणामों पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकती है, इसलिए नमूना पद्धति चुनने के लिए समय और देखभाल देना महत्वपूर्ण है। नीचे हम कुछ चरण देखेंगे जो आपको उचित नमूनाकरण विधि चुनने में मदद कर सकते हैं:

1. शोध के उद्देश्य को परिभाषित करें: यह आवश्यक है कि आप इस बारे में स्पष्ट हों कि आप सांख्यिकीय अध्ययन करके क्या हासिल करना चाहते हैं और फिर उपयुक्त नमूनाकरण विधि का चयन करें।
2. लक्ष्य जनसंख्या को परिभाषित करें: आपको यह भी जानना होगा कि पिछले चरण में परिभाषित लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए आपको किस समूह का विश्लेषण करने की आवश्यकता है।
3. उपलब्ध संसाधनों का मूल्यांकन करें: आपके पास मौजूद संसाधनों के आधार पर, कुछ नमूनाकरण विधियों को लागू नहीं किया जा सकता है। इसलिए, नमूना पद्धति चुनने से पहले, आपको अपने बजट का विश्लेषण करना होगा, आप नमूना लेने पर कितना समय खर्च करना चाहते हैं, आप नमूने में प्रत्येक व्यक्ति का विश्लेषण कैसे करेंगे, आदि।
4. सभी संभावित नमूनाकरण विधियां निर्धारित करें: पिछले चरणों में एकत्र की गई सभी जानकारी का उपयोग करके, उन सभी नमूनाकरण विधियों की एक सूची बनाएं जिनका उपयोग आप सर्वेक्षण करने के लिए कर सकते हैं।
5. उपयुक्त नमूनाकरण विधि का चयन करें: अंत में, पिछले चरण में तैयार की गई सूची से, आपको वह नमूनाकरण विधि चुननी होगी जो आपके शोध और संसाधनों के लिए सबसे उपयुक्त हो।