ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာ

ဤဆောင်းပါးတွင် ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာသည် အဘယ်အရာဖြစ်သည်၊ တည်ရှိနေသော ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာ၏ ကွဲပြားသောအမျိုးအစားများနှင့် ၎င်းတို့လုပ်ဆောင်ပုံကို ရှင်းပြထားပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာ နမူနာများစွာကို သင်တွေ့လိမ့်မည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာနှင့် ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသောနမူနာများအကြား ကွာခြားချက်နှင့် ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာ၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကား အဘယ်နည်း။

ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာကဘာလဲ။

ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာ သည် စာရင်းအင်းလေ့လာမှုတစ်ခုအတွက် နမူနာတွင်ပါဝင်မည့် လူတစ်ဦးချင်းစီကို ရွေးချယ်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာ၏ အဓိကလက္ခဏာမှာ လူတစ်ဦးချင်းစီကို ကျပန်းရွေးချယ်ခံရခြင်းဖြစ်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ လူတိုင်းတွင် ရွေးချယ်ခံရနိုင်သည့် ဖြစ်နိုင်ခြေများ အတူတူပင်ဖြစ်သည်။

ယင်းသည် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည်ဟု ယူဆရန် နမူနာယူခြင်းအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော အခြေအနေတစ်ရပ်ဖြစ်သည်- စာရင်းအင်းလူဦးရေ၏ အစိတ်အပိုင်းအားလုံးကို ရွေးချယ်နိုင်ရမည်ဖြစ်ပြီး၊ ထို့အပြင် ၎င်းတို့အား ရွေးချယ်ရန် တူညီသောဖြစ်နိုင်ခြေရှိရပါမည်။

ကိန်းဂဏန်းလေ့လာမှုတစ်ခုတွင် ပါဝင်သူအရေအတွက်ကို လျှော့ချရန်အတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာကို အသုံးပြုသည်။ သာမာန်အားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လူဦးရေစာရင်းကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာလိုသောအခါ၊ ၎င်းသည် အလွန်ကြီးမားသောကြောင့် လူတိုင်းကို အင်တာဗျူးရန် မဖြစ်နိုင်ပေ။ ထို့ကြောင့် ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာသည် သင့်အား နမူနာတစ်ခုမျှသာ မေးခွန်းထုတ်နိုင်ပြီး ပြည်သူတစ်ရပ်လုံးအတွက် ရရှိသောရလဒ်များကို အပိုထပ်လောင်းရန် ခွင့်ပြုထားသည်။

ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာ၏ လက္ခဏာများအားလုံးကို အသေးစိတ်ပြန်သွားပါမည်ဖြစ်သော်လည်း၊ ဤနမူနာပုံစံသည် ယေဘုယျအားဖြင့် လူဦးရေ၏ ကိုယ်စားလှယ်နမူနာရယူရန်အတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်၊ အကြောင်းမှာ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက်တွင် ကျပန်းရှိနေသောကြောင့်ဖြစ်သည်။

ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာအမျိုးအစားများ

ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာ၏ အမျိုးအစားများမှာ-

• ရိုးရှင်းသောကျပန်းနမူနာ – နမူနာကို ကျပန်းရွေးချယ်သည်။
• စနစ်တကျနမူနာယူခြင်း – ပထမတစ်ဦးချင်းစီကို ကျပန်းရွေးချယ်ပြီး နမူနာ၏ကျန်အစိတ်အပိုင်းများကို ပုံသေကြားကာလတစ်ခုအရ ရွေးချယ်သည်။
• Stratified sampling : ပစ်မှတ်လူဦးရေကို strata (အုပ်စုများ) ခွဲခြားပြီး တစ်ဦးချင်းစီကို stratum တစ်ခုစီမှ ကျပန်းရွေးချယ်သည်။
• အစုလိုက်နမူနာယူခြင်း – ဤနမူနာနည်းလမ်းသည် လူဦးရေကို အစုအဝေးများ (အုပ်စုများ) အဖြစ် ပိုင်းခြားထားသောကြောင့် နမူနာအား ကျပန်းရွေးချယ်ထားသော အစုအဝေးများဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားရန် အခွင့်ကောင်းယူပါသည်။

ထို့နောက်၊ ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာ အမျိုးအစားတစ်ခုစီကို ပိုမိုအသေးစိတ်ရှင်းပြခဲ့သည်။

ရိုးရှင်းသောကျပန်းနမူနာ

ရိုးရှင်းသောကျပန်းနမူနာသည် လေ့လာထားသည့်နမူနာတွင်ထည့်သွင်းခံရနိုင်ခြေတူညီသောစာရင်းအင်းလူဦးရေ၏ဒြပ်စင်တစ်ခုစီကိုပေးသည်။ ထို့ကြောင့်၊ နမူနာရှိလူများကို အခြားစံနှုန်းများအသုံးမပြုဘဲ ကျပန်းရွေးချယ်သည်။

ကျပန်းပုံတူအောင်ပြုလုပ်ရန် နည်းလမ်းများစွာရှိသော်လည်း လက်ရှိတွင် အချိန်များစွာကုန်သက်သာသောကြောင့် Excel ကဲ့သို့သော ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ်များကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်လေ့ရှိသည်။

စနစ်တကျ နမူနာယူခြင်း။

စနစ်တကျနမူနာတွင်၊ လူဦးရေ၏ဒြပ်စင်တစ်ခုအား ကျပန်းရွေးချယ်ပြီးနောက် နမူနာရှိကျန်ဒြပ်စင်များကို ပုံသေကြားကာလတစ်ခုအသုံးပြု၍ ရွေးချယ်သည်။

ထို့ကြောင့်၊ စနစ်တကျနမူနာတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် နမူနာမှ ပထမတစ်ဦးကို ကျပန်းရွေးချယ်ပြီးသည်နှင့် နမူနာမှ နောက်တစ်ဦးကိုယူရန် လိုချင်သောအချိန်ကာလအတိုင်း အရေအတွက်များစွာကို ရေတွက်ရပါမည်။ ကျွန်ုပ်တို့ရရှိလိုသည့်နမူနာအရွယ်အစားအတိုင်း ကျွန်ုပ်တို့ရရှိလိုသည့်နမူနာတွင် လူများစွာရှိသည်အထိ အလားတူလုပ်ငန်းစဉ်ကို ဆက်တိုက်လုပ်ဆောင်ပါသည်။

အချိုးကျနမူနာ

အစီအစဥ်နမူနာ နည်းပညာတွင်၊ လူဦးရေကို ပထမစဥ် (အုပ်စုများ) အဖြစ် ပိုင်းခြားပြီး အချို့သော ပုဂ္ဂိုလ်များကို လေ့လာမှုတစ်ခုလုံးအတွက် နမူနာအဖြစ် stratum တစ်ခုစီမှ ကျပန်းရွေးချယ်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် နမူနာတစ်ခုစီတွင် stratum တစ်ခုစီမှ အနည်းဆုံးအဖွဲ့ဝင်တစ်ဦးရှိပါမည်။

Strata သည် တစ်သားတည်းဖြစ်နေသော အုပ်စုများဖြစ်ရမည် ၊ ဆိုလိုသည်မှာ စထရန်တမ်ရှိ လူတစ်ဦးချင်းစီသည် ၎င်းတို့အား အခြားသော strata နှင့် ကွဲပြားစေသော ကိုယ်ပိုင်ဝိသေသလက္ခဏာများ ရှိသည်။ ထို့ကြောင့် လူတစ်ဦးသည် အလွှာတစ်ခုတည်းတွင်သာ သက်ဆိုင်ပါသည်။

စုပုံနမူနာ

အစုလိုက်နမူနာနှင့် အပိုင်းလိုက်နမူနာများသည် အလွန်ဆင်တူသောကြောင့် ရှုပ်ထွေးနိုင်သော်လည်း အနီးကပ်ကြည့်လျှင် ၎င်းတို့သည် မတူညီသော ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာနည်းလမ်းနှစ်ခုဖြစ်သည်။

အစုအဝေးနမူနာကောက်ယူခြင်းသည် လူဦးရေတွင် သဘာဝအစုအဖွဲ့များ (အုပ်စုများ) ရှိနှင့်ပြီးဖြစ်သည်ဟူသောအချက်ကို အခွင့်ကောင်းယူပါသည်။

အစီအစဥ်နမူနာများနှင့်မတူဘဲ၊ ဤနည်းလမ်းတွင် အစုအဖွဲ့များမှ သီးခြားတစ်ဦးချင်းစီကို ရွေးချယ်ရန် မလိုအပ်သော်လည်း လေ့လာရမည့်အဖွဲ့များကို ရွေးချယ်ပြီးသည်နှင့် ၎င်းတို့၏အဖွဲ့ဝင်အားလုံးကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရပါမည်။

အစုလိုက်နမူနာကို အစုလိုက်နမူနာယူခြင်း၊ အစုလိုက်နမူနာယူခြင်း သို့မဟုတ် ဧရိယာနမူနာယူခြင်းဟုလည်း ခေါ်သည်။

ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာကိုဘယ်လိုလုပ်မလဲ။

ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာကို ဆောင်ရွက်ရန်အတွက် အဆင့်များမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်-

1. ပစ်မှတ်လူဦးရေကို သတ်မှတ်ပါ။
2. နမူနာလက္ခဏာများနှင့် အလိုရှိသော နမူနာအရွယ်အစားကို သတ်မှတ်ပါ။
3. သင့်လျော်သော ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာ အမျိုးအစားကို ရွေးချယ်ပါ။
4. ယခင်အဆင့်တွင် ရွေးချယ်ထားသော နမူနာပုံစံအတိုင်း နမူနာရှိပုဂ္ဂိုလ်များကို ရွေးချယ်ပါ။
5. ရရှိသောနမူနာ၏ဒြပ်စင်များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါ။

ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာကို ဆောင်ရွက်ရာတွင် အရေးကြီးဆုံးအဆင့်မှာ သင့်လျော်သော ဖြစ်နိုင်ခြေနည်းလမ်းကို ရွေးချယ်ရန်ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် ပစ်မှတ်လူဦးရေနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ကူညီပေးပြီး အသုံးပြုသည့်အချိန်နှင့် အရင်းအမြစ်များကို သက်သာစေနိုင်သည်။

ယုတ္တိနည်းအားဖြင့်၊ အမှုတစ်ခုစီအတွက် မည်သည့်နည်းလမ်းသည် သင့်လျော်သည်ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်၊ ၎င်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကို သင်သိရန်လိုအပ်သည်၊ ထို့ကြောင့် ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာအမျိုးအစားတစ်ခုစီ၏ ရှင်းလင်းချက်တွင် အထက်တွင်ဖော်ပြထားသော ဆောင်းပါးများကို ဖတ်ရှုရန် အကြံပြုအပ်ပါသည်။

ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာများ ဥပမာများ

ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာ၏ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်နှင့် အမျိုးအစားတစ်ခုစီ၏ ရှင်းလင်းချက်တို့ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့် လေ့လာမှုတစ်ခု၏နမူနာကို မည်သို့ရွေးချယ်ရမည်ဖြစ်သော်လည်း မတူညီသောဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာနည်းပညာများကို အသုံးပြုထားသည့် ဥပမာတစ်ခုကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့ရပါမည်။

• ဥပမာအားဖြင့်၊ နိုင်ငံစုံကုမ္ပဏီတစ်ခု၏ ဝန်ထမ်းများ၏ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပြုလုပ်လိုပါက၊ ၎င်း၏ အလုပ်သမားအားလုံးနှင့် သုတေသနကို ကျွန်ုပ်တို့ မလုပ်ဆောင်နိုင်သည်မှာ သိသာထင်ရှားလှသော်လည်း ကျွန်ုပ်တို့သည် နမူနာတစ်ခုကို ရွေးချယ်ပြီး ကုမ္ပဏီတစ်ခုလုံးအတွက် ရရှိသော ရလဒ်များကို ပေါင်းထည့်ရမည်ဖြစ်သည်။ လူဦးရေ။ ထိုသို့လုပ်ဆောင်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရိုးရှင်းသောကျပန်းနမူနာကို အသုံးပြု၍ ပါဝင်သူများကို လုံးလုံးကျပန်းရွေးချယ်နိုင်သည်။
• လေ့လာမှုတွင်ပါဝင်သူများကို ကျပန်းရွေးချယ်ရန် နောက်တစ်နည်းမှာ စနစ်တကျနမူနာယူခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ ယင်းအတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဝန်ထမ်းအားလုံးနှင့်အတူ စာရင်းတစ်ခု လိုအပ်သည်၊ ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် တစ်စုံတစ်ခုကို ကျပန်းရွေးချယ်ပြီးနောက် အင်တာဗျူးမည့်သူများကို ရွေးချယ်ရန်အတွက် စာရင်းတွင် သတ်မှတ်ထားသော ကြားကာလကို ရေတွက်ပါသည်။
• နမူနာကို အပိုင်းလိုက်နမူနာဖြင့်လည်း ရွေးချယ်နိုင်ပါသည်။ ထိုသို့လုပ်ဆောင်ရန် လူဦးရေအား အုပ်စုများခွဲ၍ ပေးရမည်ဖြစ်ပြီး ဥပမာအားဖြင့် ဝန်ထမ်းများအား ၎င်းတို့၏အသက်အရွယ်အရ အမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်သည်။ အမျိုးအစားခွဲပြီးနောက်၊ အုပ်စုတစ်ခုစီမှ တစ်ဦးချင်းစီကို ကျပန်းရွေးချယ်ပါသည်။
• နောက်ဆုံးတွင်၊ အစုအဖွဲ့နမူနာနည်းလမ်းဖြင့် နမူနာကိုရွေးချယ်ရန်၊ ကုမ္ပဏီတွင် အစုအဖွဲ့များ (အုပ်စုများ) ဖွဲ့ရန် ဝန်ထမ်းတစ်ဦးစီသည် သူအလုပ်လုပ်နေသောနိုင်ငံအုပ်စုတွင် ရှိနေစေရန် ကုမ္ပဏီတွင် မတူညီသောနိုင်ငံများတွင် အလုပ်သမားများရှိသည်ဟူသောအချက်ကို အခွင့်ကောင်းယူနိုင်သည်။ ကျန်ရှိနေသေးသည်မှာ သုတေသနတွင်ပါဝင်မည့်အစုအဖွဲ့များကို ကျပန်းရွေးချယ်ရန်ဖြစ်သည်။

Probability Sampling နှင့် Non-Probability Sampling အကြား ကွာခြားချက်

ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာနှင့် ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသောနမူနာများကြား အဓိကကွာခြားချက် မှာ နမူနာရွေးချယ်မှုနည်းလမ်းဖြစ်သည်။ ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာတွင်၊ လူတစ်ဦးချင်းစီတွင် ရွေးချယ်ခံရရန် တူညီသောဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည်၊ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသည့်နမူနာတွင်၊ တစ်ဦးချင်းရွေးချယ်ခံရရန် တူညီသောဖြစ်နိုင်ခြေမရှိပါ။

ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသောနမူနာများတွင်၊ လူတစ်ဦးချင်းစီကို ကျပန်းရွေးချယ်သည့် ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာများနှင့်မတူဘဲ ယေဘုယျအားဖြင့် သုတေသီများက ပြုလုပ်သောကြောင့် ၎င်းတို့ကို နမူနာဒြပ်စင်များ၏ ရွေးချယ်မှုများသည် တန်းတူညီမျှဖြစ်နိုင်ချေမရှိပါ။

ဤနမူနာ အမျိုးအစားနှစ်ခုကြားမှ အခြားသော မတူညီသော လက္ခဏာရပ်မှာ ရရှိသော ကောက်ချက်များ၏ ယေဘူယျအားဖြင့် တည်ရှိနေပါသည်။ ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာတွင်၊ နမူနာများသည် ယေဘူယျအားဖြင့် ကိုယ်စားပြုပြီး ထို့ကြောင့် ရရှိသောရလဒ်များကို ပြည်သူတစ်ရပ်လုံးအတွက် ယေဘူယျအားဖြင့် ဖော်ပြနိုင်သည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အနေနှင့်၊ ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသောနမူနာတစ်ခု၏နမူနာသည် ပုံမှန်အားဖြင့် လုံလောက်သောကိုယ်စားပြုမှုမရှိပါက၊ ထို့ကြောင့် ကောက်ချက်ဆွဲထားသောလူတစ်ဦးချင်းစီအတွက်သာ အသုံးချနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာ၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ

ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာ၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များမှာ-

ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာ၏ အဓိကအားသာချက်မှာ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသောကြောင့်ဖြစ်ပြီး၊ ဆိုလိုသည်မှာ ဤနမူနာယူခြင်းနည်းစနစ်ကို အသုံးပြုရာတွင် များသောအားဖြင့် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာပါသည်။

ထို့အပြင်၊ ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာနည်းလမ်းသည် နမူနာဒြပ်စင်များကို ကျပန်းရွေးချယ်ခြင်းဖြစ်သောကြောင့် နယ်ပယ်တွင် အသိပညာနှင့် အတွေ့အကြုံရှိရန် သုတေသီအား မလိုအပ်ပါ။ ဤအင်္ဂါရပ်သည် ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာယူခြင်းမဟုတ်သော ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာများထက် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။

သို့သော်၊ အထူးသဖြင့် နမူနာအသေးစားများတွင် တစ်ခါတစ်ရံတွင် ရရှိသောရလဒ်များသည် တိကျနိုင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် သင့်လျော်သော နမူနာအရွယ်အစားကို ရွေးချယ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။

ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာနည်းစနစ်၏ နောက်ထပ်အားနည်းချက်မှာ အခွင့်အလမ်းကို အတုယူရန် လူဦးရေရှိ လူအားလုံး၏ စာရင်းတစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။