व्यवस्थित नमूनाकरण

इस लेख में हम बताएंगे कि व्यवस्थित नमूनाकरण क्या है, इसकी विशेषताएं क्या हैं और इसे कैसे किया जाता है। आप व्यवस्थित प्रतिचयन का एक उदाहरण भी देखेंगे। इसके अतिरिक्त, आप सीखेंगे कि व्यवस्थित नमूने के क्या फायदे और नुकसान हैं और इस प्रकार के नमूने का उपयोग कब किया जाना चाहिए।

व्यवस्थित नमूनाकरण क्या है?

व्यवस्थित नमूनाकरण एक संभाव्यता विधि है जिसका उपयोग उन तत्वों का चयन करने के लिए किया जाता है जो सांख्यिकीय अध्ययन के लिए नमूने का हिस्सा होंगे। व्यवस्थित नमूने में, पहले एक तत्व को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है, और नमूने में अन्य तत्वों को एक निश्चित अंतराल पर 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 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।

दूसरी ओर, आपको पता होना चाहिए कि किसी नमूने से व्यक्तियों को चुनने की और भी विधियाँ हैं। नमूने के सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले प्रकार हैं:

• सामान्य उद्देश्यरहित नमूना
• स्तरीकृत प्रतिचयन
• व्यवस्थित नमूनाकरण
• चुननेवाली मेडिकल जांच

Probableistica.com पर हमारे पास प्रत्येक प्रकार के संभाव्यता नमूने का विस्तृत विवरण है, इसलिए यदि आप अधिक रुचि रखते हैं तो आप हमारी वेबसाइट पर खोज सकते हैं कि उनमें से प्रत्येक का प्रदर्शन कैसे किया जाता है।

व्यवस्थित नमूनाकरण कैसे करें

व्यवस्थित यादृच्छिक नमूनाकरण करने के चरण इस प्रकार हैं:

1. लक्षित जनसंख्या को परिभाषित करें।
2. वांछित नमूना आकार निर्धारित करें।
3. नमूनाकरण अंतराल की गणना करें। ऐसा करने के लिए, जनसंख्या आकार को नमूना आकार से विभाजित किया जाता है।
4. नमूने में पहले आइटम को यादृच्छिक रूप से चुनें।
5. नमूने के शेष तत्वों का चयन करें. ऐसा करने के लिए, नमूना अंतराल को पिछले चरण में चयनित संख्या में क्रमिक रूप से जोड़ा जाता है ।

यह महत्वपूर्ण है कि व्यवस्थित नमूने में चयनित पहला आइटम यादृच्छिक हो, क्योंकि वास्तव में यह नमूने में एकमात्र आइटम है जिसे यादृच्छिक रूप से चुना गया है। अन्यथा, व्यवस्थित नमूने की यादृच्छिकता से समझौता किया जाएगा। यही कारण है कि शोधकर्ता को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि जनसंख्या के सभी तत्वों को शुरुआती बिंदु के रूप में चुने जाने की समान संभावना हो।

इसी प्रकार, चूंकि व्यवस्थित नमूने में नमूना तत्वों को अंतराल पर चुना जाता है, इसलिए अंतिम नमूने में एक निश्चित प्रकार का कोई तत्व नहीं हो सकता है और इसलिए, नमूना पर्याप्त रूप से प्रतिनिधि नहीं हो सकता है। लेकिन यह एक जोखिम है जो हमें तब होता है जब हम व्यवस्थित नमूनाकरण करते हैं।

अंत में, आपको यह ध्यान रखना होगा कि नमूना अंतराल एक मॉडल नहीं है, क्योंकि तब चयनित नमूना पर्याप्त नहीं होगा और सांख्यिकीय अध्ययन अविश्वसनीय परिणाम देगा।

व्यवस्थित नमूने का उदाहरण

व्यवस्थित नमूनाकरण की परिभाषा देखने के बाद, हम इस प्रकार के नमूने का एक उदाहरण समझाने जा रहे हैं ताकि आप इसका अर्थ बेहतर ढंग से समझ सकें।

उदाहरण के लिए, यदि हम 50 तत्वों का नमूना प्राप्त करने के लिए 1000 तत्वों की जनसंख्या पर व्यवस्थित नमूनाकरण करना चाहते हैं, तो हमें निम्नानुसार आगे बढ़ना होगा।

सबसे पहले, हमें नमूनाकरण अंतराल की गणना करने की आवश्यकता है। ऐसा करने के लिए, हम बस जनसंख्या आकार को नमूना आकार से विभाजित करते हैं:

दूसरा, हमें नमूने में पहले विषय को यादृच्छिक रूप से चुनने की आवश्यकता है। इस चरण को पूरा करने के लिए, कई विधियाँ हैं, लेकिन आप उदाहरण के लिए, 1 से 20 तक यादृच्छिक संख्या प्राप्त करने के लिए कंप्यूटर प्रोग्राम एक्सेल का उपयोग कर सकते हैं (यह अनुशंसित है कि पहला नंबर पहले टुकड़े में हो)। मान लीजिए हमें संख्या 17 मिलती है।

इसके बाद, हमें नमूने से अगले तत्वों का चयन करने के लिए नमूना अंतराल (20) को संख्या 17 में जोड़ना होगा। हमें 49 और संख्याओं का चयन करने की आवश्यकता है, क्योंकि वांछित नमूना आकार 50 है।

ताकि जनसंख्या के जो तत्व सामने आने वाले आंकड़ों से पहचान कर सकें, उन्हें सांख्यिकीय अध्ययन के नमूने का हिस्सा बनने के लिए चुना जाए।

व्यवस्थित नमूनाकरण के फायदे और नुकसान

व्यवस्थित नमूने के निम्नलिखित फायदे और नुकसान हैं:

जैसा कि हमने ऊपर के उदाहरण में देखा, व्यवस्थित नमूनाकरण त्वरित और आसान है। भले ही ऐसा प्रतीत न हो, यह संपत्ति महत्वपूर्ण है क्योंकि इसमें कम आर्थिक लागत शामिल है।

व्यवस्थित नमूने का एक और सकारात्मक पहलू यह है कि यह पूरी आबादी से नमूने लेता है। दूसरी ओर, अन्य प्रकार के नमूनों में, उदाहरण के लिए, हम केवल आबादी के पहले आधे भाग से ही तत्व ले सकते हैं।

व्यवस्थित नमूने का एक नुकसान यह है कि जिस क्रम में जनसंख्या के तत्वों को रखा जाता है वह सांख्यिकीय परिणामों की विश्वसनीयता को प्रभावित कर सकता है, क्योंकि यदि एक निश्चित प्रकार की आवधिकता या पैटर्न है, तो एक पक्षपाती नमूना प्राप्त किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि हम पुरुषों और महिलाओं की जनसंख्या को निम्नानुसार क्रमित करते हैं:

इस आदेश के साथ, यदि हम 2 का नमूना अंतराल लेते हैं, तो हम उत्पत्ति के बिंदु के आधार पर केवल महिलाओं या केवल पुरुषों का चयन करेंगे। इसलिए, हम एक अविश्वसनीय नमूना प्राप्त करेंगे।

अंत में, व्यवस्थित नमूने का एक और नकारात्मक पहलू यह है कि केवल एक तत्व को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है, जो नमूने में बाकी तत्वों की स्थिति को प्रभावित करता है। अन्य प्रकार के नमूने के विपरीत, जिसमें पूरी प्रक्रिया के दौरान संभावना कहीं अधिक मौजूद होती है।

व्यवस्थित नमूनाकरण का उपयोग कब करें

अंत में, हम आपको दिखाते हैं कि कब व्यवस्थित नमूनाकरण का उपयोग करना व्यावहारिक है और कब नहीं, क्योंकि इस नमूनाकरण प्रणाली का हमेशा उपयोग नहीं किया जा सकता है।

व्यवस्थित नमूनाकरण का उपयोग तब किया जा सकता है जब एक सरल और त्वरित कार्यान्वयन वाली नमूनाकरण विधि की आवश्यकता होती है। दूसरे शब्दों में, जब परियोजना का बजट सीमित होता है, तो व्यवस्थित नमूनाकरण एक बहुत अच्छा विकल्प होता है क्योंकि इसे पूरा करने के लिए कुछ संसाधनों की आवश्यकता होती है।

जैसा कि हमने पूरे लेख में देखा है, जब जनसंख्या एक निश्चित प्रकार का पैटर्न प्रदर्शित करती है तो इस प्रकार के नमूने का उपयोग करना व्यावहारिक नहीं है, क्योंकि एक पक्षपातपूर्ण नमूना प्राप्त किया जा सकता है।

अंत में, यदि जनसंख्या में कई अलग-अलग समूह हैं, या दूसरे शब्दों में, यदि इसमें कई स्तर हैं, तो स्तरीकृत नमूने का उपयोग करना बेहतर होता है क्योंकि यह अलग-अलग स्तरों के सांख्यिकीय विश्लेषण की अनुमति देता है, जो व्यवस्थित नमूने की अनुमति नहीं देता है।