အစုအဖွဲ့နမူနာ

ဤဆောင်းပါးတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အစုလိုက်နမူနာကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ကြောင်းနှင့် ၎င်းကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ကြောင်း ရှင်းပြထားသည်။ အစုလိုက်နမူနာ၏ ဥပမာနှင့် အစုလိုက်နမူနာ၏ အမျိုးအစားခွဲများကို သင်တွေ့လိမ့်မည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ အစုအဖွဲ့နမူနာ၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များသည် အဘယ်နည်းနှင့် ဤနမူနာအမျိုးအစားကို မည်သည့်အချိန်တွင် အသုံးပြုသင့်သည်ကို သင်မြင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

အစုလိုက်နမူနာဆိုတာ ဘာလဲ။

Cluster sampling သည် လေ့လာမှု၏နမူနာ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်မည့် လူဦးရေ၏ဒြပ်စင်များကို ရွေးချယ်ရန်အတွက် ကိန်းဂဏန်းနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

အစုအဖွဲ့နမူနာကောက်ယူခြင်း၏ အဓိကလက္ခဏာမှာ လူဦးရေအတွင်းရှိ လူအားလုံးအစား အချို့သောအစုအဖွဲ့များကိုသာ လေ့လာရန် လူဦးရေတွင် သဘာဝအစုအဖွဲ့များ (အုပ်စုများ) တည်ရှိမှုကို အခွင့်ကောင်းယူသည်။

ယုတ္တိနည်းအားဖြင့်၊ အစုအဝေးနမူနာကို လုပ်ဆောင်ရန် လူဦးရေကို ပိုင်းခြားထားသော အုပ်စုများ (သို့မဟုတ် အစုအဝေး) များသည် လူဦးရေကို ကိုယ်စားပြုရပါမည် ။

ဤနည်းအားဖြင့် တူညီသောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်သော်လည်း လူတစ်ဦးချင်းစီတွင် အနည်းငယ်သာရှိသောကြောင့် လေ့လာမှုသည် ရိုးရှင်းပြီး ရရှိလာသောရလဒ်များကို ကိန်းဂဏန်းစာရင်းအင်းလူဦးရေအတွက် ပေါင်းထည့်ပါသည်။ ယင်းသည် စီးပွားရေးကုန်ကျစရိတ် သက်သာသော်လည်း တိကျမှု ဆုံးရှုံးခြင်းကို ဆိုလိုသည်။ အစုအဖွဲ့နမူနာ၏ ကောင်းကျိုးနှင့် ဆိုးကျိုးအားလုံးကို အောက်တွင် ကြည့်ရှုပါမည်။

အစုလိုက်နမူနာကို အစုလိုက်နမူနာယူခြင်း၊ အစုလိုက်နမူနာယူခြင်း သို့မဟုတ် ဧရိယာနမူနာယူခြင်းဟုလည်း ခေါ်သည်။

အစုလိုက်နမူနာသည် အပိုင်းလိုက်နမူနာနှင့် ကွဲပြားသည် ကို သတိပြုသင့်သည်။ အစုအဖွဲ့နမူနာတွင်၊ အုပ်စုတစ်ခုရှိတစ်ဦးချင်းစီအားလုံးကို ရွေးချယ်ပြီး အစီအစဥ်နမူနာတွင် အချို့သောပုဂ္ဂိုလ်များကို အုပ်စုအားလုံးမှ ရွေးချယ်ထားသည်။

စုပုံနမူနာလုပ်နည်း

အစုအဖွဲ့နမူနာလုပ်ဆောင်ရန် အဆင့်များမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်-

1. ပစ်မှတ်လူဦးရေကို သတ်မှတ်ပါ။
2. စာရင်းအင်းလေ့လာမှုကိုလုပ်ဆောင်ရန် လိုချင်သောနမူနာအရွယ်အစားကို သတ်မှတ်ပါ။
3. အစုအဖွဲ့များကို သတ်မှတ်ပါ။ တစ်နည်းဆိုရသော် လူဦးရေကို အလုံးအရင်းနှင့် ထပ်နေခြင်းမရှိသော အစုများအဖြစ် ပိုင်းခြားပါ။
4. ကိန်းဂဏန်းလေ့လာမှုအတွက် နမူနာအဖြစ် ဖွဲ့စည်းမည့် လုပ်ငန်းစုများကို ကျပန်းရွေးချယ်ပါ ။

လူဦးရေကို မည်သည့်အုပ်စုများ ခွဲမည်ကို ဆုံးဖြတ်ခြင်း၏ ဘုံနည်းလမ်းမှာ ပထဝီဝင် ခွဲဝေမှုအရဖြစ်ပြီး၊ ဆိုလိုသည်မှာ ပထဝီဝင်နှင့် အနီးစပ်ဆုံးနေရာများသည် အုပ်စုဖွဲ့ခြင်း ဖြစ်သည်။ ဥပမာ- နိုင်ငံတစ်နိုင်ငံကို ကိန်းဂဏန်းအရ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာလိုလျှင် နိုင်ငံ၏ပြည်နယ်များကို အုပ်စုဖွဲ့နိုင်သည်။

အစုအဖွဲ့များသည် ကိုယ်စားလှယ်ဖြစ်ရန် အရေးကြီးသည်၊ သို့မဟုတ်ပါက စာရင်းအင်းလေ့လာမှုသည် ယုံကြည်စိတ်ချရသောရလဒ်များကို ပေးလိမ့်မည်။ ယခင်ဥပမာကဲ့သို့ပင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် နိုင်ငံ၏ပြည်နယ်များကို အစုလိုက်အပြုံလိုက်လုပ်ပါက၊ ပြည်နယ်တစ်ခုစီသည် စုစုပေါင်းလူဦးရေနှင့် အလွန်ဆင်တူကြောင်း သေချာစေရမည်။

ထို့အပြင်၊ အစုအဖွဲ့အားလုံးတွင် ရွေးချယ်ခံရသည့် ဖြစ်နိုင်ခြေ တူညီကြောင်း သေချာစေရန် လိုအပ်သည်၊ သို့မဟုတ်ပါက နမူနာကောက်ယူမှု၏ ကျပန်းကျပန်း အပေးအယူခံရမည် ဖြစ်သည်။

စုပုံနမူနာ နမူနာ

အစုလိုက်နမူနာ၏ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့မြင်ပြီးသည်နှင့်၊ အောက်တွင် ဤအမျိုးအစား၏နမူနာကို မည်သို့လုပ်ဆောင်မည်ကို နမူနာပြထားပါသည်။

• ရည်မှန်းချက်မှာ ပြီးခဲ့သောနှစ်တွင် နိုင်ငံ့ကုမ္ပဏီတစ်ခု၏ သုံးစွဲသူများ ရရှိခဲ့သည့် ကျေနပ်မှုကို ကိန်းဂဏန်းဖြင့် ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန်ဖြစ်သည်။ ထင်ရှားသည်မှာ၊ ဖောက်သည်တစ်ဦးစီအတွက် စိတ်ကျေနပ်မှုစစ်တမ်းတစ်ခုပြုလုပ်ရန် အချိန်နှင့်ငွေများစွာလိုအပ်သည်၊ ထို့ကြောင့် အစုအဖွဲ့နမူနာကိုလုပ်ဆောင်ရန် ဆုံးဖြတ်ခဲ့ခြင်းဖြစ်ပါသည်။ အစုအဖွဲ့နမူနာကို မည်သို့ဆောင်ရွက်မည်ကို အောက်ပါတို့က ရှင်းပြထားသည်။

အစုအဖွဲ့နမူနာကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် ပထမဆုံးလုပ်ဆောင်ရမည့်အချက်မှာ လေ့လာမှုလူဦးရေကို အစုလိုက်အပြုံလိုက် အစုလိုက်လုပ်ရန်ဖြစ်သည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ ၎င်းသည် နိုင်ငံတစ်နိုင်ငံတည်းကို အာရုံစိုက်သည့်လုပ်ငန်းဖြစ်သောကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် သုံးစွဲသူများကို ၎င်းတို့၏ပြည်နယ်အလိုက် အုပ်စုဖွဲ့မည်ဖြစ်သည်။

ဤနည်းအားဖြင့် လုပ်ငန်းစုကြီးများသည် ဖောက်သည်တစ်ဦးစီတွင် မတူညီသောအသက်အရွယ်၊ မတူညီသောအရသာ၊ မတူညီသောအလေ့အထများ ရှိနိုင်သောကြောင့်၊ လုပ်ငန်းစုတစ်ခုချင်းစီတွင် တူညီသောအရာမှာ ၎င်းတို့နေထိုင်ရာနေရာဖြစ်သည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် အစုအဝေးများကို ဖန်တီးပြီးသည်နှင့် ကျွန်ုပ်တို့ အနည်းငယ် ကျပန်းရွေးချယ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ရွေးချယ်ထားသော အစုအဝေးများ၏ အရေအတွက်သည် ကိုယ်စားလှယ်နမူနာအဖြစ် ဖွဲ့စည်းရန် လုံလောက်သော ကြီးမားသင့်သော်လည်း အသုံးပြုထားသည့် အရင်းအမြစ်များကို သိမ်းဆည်းရန်အတွက် သေးငယ်သင့်ပါသည်။

နောက်ဆုံးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရွေးချယ်ထားသောအဖွဲ့များစုဖွဲ့ပြီး စုဆောင်းထားသောဒေတာများကို ကိန်းဂဏန်းစာရင်းအင်းလေ့လာသူအားလုံးနှင့် အင်တာဗျူးလုပ်နိုင်သည်။ သို့သော်လည်း၊ နမူနာအရွယ်အစားကို ထပ်မံလျှော့ချရန်အတွက် ယခု ကျွန်ုပ်တို့သည် ရိုးရှင်းသောကျပန်းနမူနာ သို့မဟုတ် စနစ်တကျနမူနာပြုလုပ်ခြင်းကိုလည်း ပြုလုပ်နိုင်ပြီဖြစ်သည်။ နောက်အပိုင်းမှာတော့ ဒီဖြစ်နိုင်ချေကို နောက်ထပ်လေ့လာကြည့်ပါမယ်။

Cluster Sampling အမျိုးအစားများ

အစုလိုက် နမူနာကောက်ယူခြင်း အမျိုးအစားများကို ၎င်းတို့၏ အဆင့်အရေအတွက်အရ ခွဲခြားသတ်မှတ်သည်-

• Single-stage cluster နမူနာကောက်ယူခြင်း – လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးတွင် နမူနာတစ်ခုသာ လုပ်ဆောင်ပါသည်။
• အဆင့်နှစ်ဆင့် အစုလိုက်နမူနာရယူခြင်း – နမူနာကိုရရှိရန် အစုလိုက်နမူနာနှစ်ခုကို ဆောင်ရွက်ပါသည်။
• Multi-stage cluster sampling : စာရင်းအင်းနမူနာရယူရန် အစုအဖွဲ့နမူနာသည် အဆင့်နှစ်ဆင့်ထက်ပို၍ လိုအပ်သောအခါ။

အစုလိုက်နမူနာတစ်ခုတွင် အဆင့်တစ်ဆင့်ထက်ပို၍ လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် နမူနာအရွယ်အစားကို လျှော့ချစေပြီး ကြီးမားသောလေ့လာမှုများတွင် အလွန်အသုံးဝင်ပါသည်။ ဥပမာ- နိုင်ငံတစ်ဝန်းလုံး၏ ကိန်းဂဏန်းစာရင်းအင်းလေ့လာမှုတစ်ခု ပြုလုပ်လိုပါက နိုင်ငံ၏ပြည်နယ်များ အစုအဝေးများကို ဦးစွာလုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပြည်နယ်တစ်ခုအား ကျပန်းရွေးချယ်ပြီးသည်နှင့် ပြည်နယ်ကို မြူနီစပယ်များအဖြစ် ပိုင်းခြားခြင်းဖြင့် အခြားအစုအဖွဲ့ နမူနာကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

တစ်ခါတစ်ရံတွင်၊ အစုအဖွဲ့များ၏ လက္ခဏာများပေါ် မူတည်၍ အစုလိုက်နမူနာကို အခြားနမူနာပုံစံများနှင့် ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အစုအဖွဲ့နမူနာကို ဦးစွာလုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး၊ ထို့နောက် ရိုးရှင်းသောကျပန်းနမူနာယူခြင်း သို့မဟုတ် စနစ်တကျနမူနာယူခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင် နိုင်သည်။

Cluster Sampling ၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ

Cluster Sampling တွင် အောက်ပါ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ ရှိပါသည်။

ယုတ္တိနည်းအားဖြင့်၊ အုပ်စုငယ်တစ်ခုကို လေ့လာပြီးဖြစ်သောကြောင့် အစုအဖွဲ့နမူနာကိုအသုံးပြုခြင်းသည် နမူနာကောက်ယူရန်အတွက် လိုအပ်သည့်အရင်းအမြစ်များကို လျော့နည်းစေသည်၊ ထို့ကြောင့် အချိန်နှင့်ငွေနည်းပါးသည်။

သို့ရာတွင်၊ အစုအဖွဲ့တစ်ခုအား စာရင်းအင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ရရှိသော တိကျမှုသည် လူဦးရေတစ်ခုလုံးကို လေ့လာလျှင်ထက် နည်းပါးပါသည်။ ထို့အပြင်၊ အစုအဖွဲ့များသည် လူဦးရေတစ်ခုလုံးကို မှန်ကန်စွာကိုယ်စားပြုနိုင်စေရန်အတွက် အစုအဝေးများသည် ကွဲပြားမှုရှိမရှိ သေချာစေရန် ဂရုပြုရပါမည်။

အစုလိုက်နမူနာကောက်ယူခြင်း၏ နောက်ထပ်အားသာချက်တစ်ခုမှာ ၎င်းကို အခြားနမူနာအမျိုးအစားများနှင့် ပေါင်းစပ်နိုင်စေပြီး တူညီသောနမူနာများတွင် အစုလိုက်နမူနာနှစ်ခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော အစုလိုက်နမူနာများကိုပင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ အထက်တွင်ရှင်းပြထားသည့်အတိုင်း ရိုးရှင်းသောကျပန်းနမူနာ သို့မဟုတ် စနစ်တကျနမူနာကိုအစုလိုက်နမူနာယူပြီးနောက် လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။

အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ အစုအဖွဲ့နမူနာ၏နောက်ထပ်အားနည်းချက်မှာ အခြားနမူနာအမျိုးအစားများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ကိုယ်စားလှယ်နည်းသောနမူနာများကို အများအားဖြင့်ရရှိခြင်းဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကွဲပြားမှုများသည် ရိုးရှင်းသောကျပန်းနမူနာများထက် များစွာကြီးမားသည်။

အစုလိုက်နမူနာကို ဘယ်အချိန်မှာ အသုံးပြုရမလဲ

သင်လေ့လာလိုသောလူဦးရေသည် အလွန်ကြီးမားသော သို့မဟုတ် အလွန်ကျယ်ပြန့်သော ပထဝီဝင်ဧရိယာတစ်ခုပေါ်တွင် ပြန့်နှံ့နေသောအခါတွင် အစုလိုက်နမူနာကောက်ယူခြင်းကို သင်လေ့လာရန် လူတစ်ဦးချင်းစီနှင့် ဧရိယာအရေအတွက်ကို လျှော့ချနိုင်သောကြောင့် အစုလိုက်နမူနာကို အသုံးပြုခြင်းသည် အလွန်အသုံးဝင်ပါသည်။

လေ့လာမှုအားဆောင်ရွက်ရန်အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အင်တာဗျူးပြုလုပ်ရမည့်အရေအတွက်ကို သိသိသာသာလျှော့ချသွားသည့်အတွက်ကြောင့် လေ့လာမှုလုပ်ဆောင်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအင်တာဗျူးများကဲ့သို့သော ကြိုးစားအားထုတ်မှုကဲ့သို့သော ပြင်းထန်သောနည်းပညာများကို အကောင်အထည်ဖော်မည်ဆိုပါက ဤဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာပုံစံသည် သင့်လျော်ကြောင်း သတိပြုသင့်သည်။

သို့ရာတွင်၊ ဒေတာကို အွန်လိုင်းဖောင်ကဲ့သို့သော အခြားနည်းလမ်းများဖြင့် စုဆောင်းပါက၊ အစုလိုက်နမူနာကို အသုံးပြုရန် စိတ်ကူးကောင်းမဟုတ်ပေ၊ အခြားနမူနာအမျိုးအစားကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အချိန်တိုအတွင်း အချက်အလက်ပိုမိုစုဆောင်းနိုင်စေသောကြောင့်၊