နမူနာယူနည်းစနစ်

ဤဆောင်းပါးတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အဘယ်နမူနာနည်းပညာများဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့ကို ကိန်းဂဏန်းများအတွက် အသုံးပြုကြောင်း ရှင်းပြထားသည်။ ထို့အပြင်၊ မတူညီသောနမူနာနည်းပညာများသည် အဘယ်နည်းနှင့် တစ်ခုစီ၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကို သင်မြင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

နမူနာယူနည်းစနစ်ဆိုတာဘာလဲ။

နမူနာယူနည်း ဆိုသည်မှာ နမူနာကို စာရင်းအင်းလူဦးရေမှ ရွေးချယ်သည့် လုပ်ထုံးလုပ်နည်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် ကိန်းဂဏန်းလေ့လာမှု တစ်ခုအတွက် နမူနာဖွဲ့စည်းမည့် လူအုပ်စုကို ရွေးချယ်ရန်အတွက် နမူနာယူနည်းစနစ်ကို အသုံးပြုပါသည်။

ဥပမာ၊ နမူနာယူနည်းတစ်ခုတွင် နမူနာကို ကျပန်းရွေးချယ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ထို့ကြောင့် ရွေးကောက်ပွဲရလဒ်ကို ခန့်မှန်းရန် စစ်တမ်းတစ်ခုကောက်ယူလိုပါက၊ သုတေသနတွင် ပါဝင်မည့်သူများကို ကျပန်းရွေးချယ်နိုင်သည်။

နမူနာယူနည်းစနစ် အမျိုးမျိုးရှိသည်။ ထို့ကြောင့် သင်သည် ကိစ္စတစ်ခုစီအတွက် သင့်လျော်သော နမူနာယူနည်းကို အသုံးပြုရပါမည်။ နမူနာဒြပ်စင်များကို ကျပန်းရွေးချယ်ခြင်းသည် အမြဲတမ်းအကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုမဟုတ်သော်လည်း သင်လုပ်ဆောင်လိုသော စာရင်းအင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ဝိသေသလက္ခဏာများပေါ်တွင်မူတည်ပါသည်။ အောက်တွင် နမူနာပုံသွင်းနည်းများအားလုံးကို ကျွန်ုပ်တို့ကြည့်ရှုပါမည်။

စာရင်းဇယားများတွင်၊ နမူနာယူခြင်းနည်းပညာများသည် သင့်အား လူဦးရေတစ်ခုလုံးထက်နမူနာတစ်ခုအား လေ့လာနိုင်စေသောကြောင့် ၎င်းတို့သည် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ လူဦးရေ၏ အစိတ်အပိုင်းအားလုံးကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရမည်ဆိုလျှင်၊ စာရင်းအင်းဆိုင်ရာလေ့လာမှုများသည် မကြာခဏ အချိန်ကုန်ပြီး စျေးကြီးပြီး လုပ်ဆောင်ရန်ပင် မဖြစ်နိုင်ပေ။ ထို့ကြောင့် လူဦးရေ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကိုသာ ဆန်းစစ်ခြင်းသည် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ သုတေသနပြုရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေပြီး ၎င်းကို နမူနာယူနည်းစနစ်များဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

စံနမူနာယူနည်း အမျိုးအစားများကား အဘယ်နည်း။

နမူနာယူနည်းစနစ် အမျိုးမျိုးမှာ-

• ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာနည်းပညာ-
  • ရိုးရှင်းသောကျပန်းနမူနာနည်းပညာ
  • စနစ်ကျနမူနာနည်းပညာ
  • Stratified Sampling နည်းပညာ
  • Cluster Sampling နည်းပညာ
• ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသောနမူနာနည်းပညာ-
  • ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ နမူနာယူနည်းစနစ်
  • လက်တွေ့နမူနာနည်းပညာ
  • တစ်ဆက်တည်း နမူနာယူနည်း
  • နည်းပညာနမူနာခွဲတမ်း
  • နှင်းဘောလုံး နမူနာယူနည်း

နမူနာယူနည်းတစ်ခုစီသည် အဘယ်အရာဖြစ်သည်နှင့် ၎င်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကို အောက်တွင် ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။

ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာ

ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာ နည်းပညာတွင် နမူနာ၏ အစိတ်အပိုင်းများကို ကျပန်းရွေးချယ်ခြင်း ပါ၀င်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ တစ်ခုစီသည် ရွေးချယ်ခံရရန် တူညီသောဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည်။

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

ရိုးရှင်းသောကျပန်းနမူနာ

ရိုးရှင်းသောကျပန်းနမူနာယူ နည်းစနစ်သည် ကိန်းဂဏန်းစာရင်းအင်းလူဦးရေ၏ဒြပ်စင်တစ်ခုစီကို လေ့လာထားသောနမူနာတွင်ထည့်သွင်းခံရနိုင်ခြေကိုတူညီစေသည်။ ထို့ကြောင့်၊ နမူနာရှိလူများကို အခြားစံနှုန်းများအသုံးမပြုဘဲ ကျပန်းရွေးချယ်သည်။

ကျပန်းပုံတူအောင်ပြုလုပ်ရန် နည်းလမ်းများစွာရှိသော်လည်း လက်ရှိတွင် အချိန်များစွာကုန်သက်သာသောကြောင့် Excel ကဲ့သို့သော ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ်များကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်လေ့ရှိသည်။

စနစ်တကျ နမူနာယူခြင်း။

စနစ်ကျနမူနာတွင်၊ လူဦးရေမှဒြပ်စင်တစ်ခုအား 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 ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာပုံစံ နှစ်မျိုးဖြစ်သည်။

အစုအဝေးနမူနာကောက်ယူခြင်းသည် လူဦးရေတွင်ရှိသော သဘာဝအစုအဖွဲ့များ (အုပ်စုများ) ရှိနှင့်ပြီးဖြစ်သည်ဟူသောအချက်ကို အခွင့်ကောင်းယူပါသည်။

အပိုင်းလိုက်နမူနာနှင့်မတူဘဲ၊ ဤနည်းလမ်းတွင် မည်သည့်ပုဂ္ဂိုလ်ကို အစုအဖွဲ့များမှ မရွေးချယ်သင့်သော်လည်း လေ့လာရမည့်အဖွဲ့များကို ရွေးချယ်ပြီးသည်နှင့် ၎င်းတို့၏အဖွဲ့ဝင်အားလုံးကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသင့်သည်။

အစုလိုက်နမူနာကို အစုလိုက်နမူနာယူခြင်း၊ အစုလိုက်နမူနာယူခြင်း သို့မဟုတ် ဧရိယာနမူနာယူခြင်းဟုလည်း ခေါ်သည်။

ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသောနမူနာ

ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသောနမူနာများတွင်၊ သုတေသီများ၏ ပုဂ္ဂလဓိဋ္ဌာန်စံနှုန်းများအပေါ် အခြေခံ၍ တစ်ဦးချင်းစီကို ရွေးချယ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသောနမူနာများတွင်၊ ရွေးချယ်မှုသည် ကျပန်းမဟုတ်သောကြောင့်၊ နမူနာအတွက် ရွေးချယ်ခံရသည့် လူဦးရေ၏အစိတ်အပိုင်းအားလုံးသည် တူညီသောဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည်မဟုတ်ပေ။ ဤအင်္ဂါရပ်သည် ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသောနမူနာကို ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာနှင့် ခွဲခြားထားသည်။

ယုတ္တိနည်းအားဖြင့်၊ ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသောနမူနာတွင်၊ သုတေသနပြုလုပ်ရန် တာဝန်ရှိပုဂ္ဂိုလ်သည် အလွန်အရေးကြီးသည်၊ အကြောင်းမှာ သူ သို့မဟုတ် သူမသည် နမူနာတွင် မည်သူပါဝင်မည်ကို ဆုံးဖြတ်ပေးသူဖြစ်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသောရလဒ်များရရှိရန် သုတေသီသည် လေ့လာမှုနယ်ပယ်တွင် ကြီးမားသောအသိပညာနှင့် အတွေ့အကြုံရှိရန် လိုအပ်ပါသည်။

ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ နမူနာယူခြင်း။

ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိနမူနာသည် လေ့လာမှုနမူနာကိုရွေးချယ်ရာတွင် စုံစမ်းစစ်ဆေးသူ၏ဆုံးဖြတ်ချက်အပေါ်တွင်သာ မူတည်သည်။

သို့မှသာ စစ်တမ်းတာဝန်ခံသည် နမူနာဒြပ်စင်များကို ရွေးချယ်ရန် ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်သော အခွင့်အာဏာအားလုံးရှိစေရန်။ ဒါကြောင့် သင်ဟာ ပညာရပ်နယ်ပယ်မှာ ကျွမ်းကျင်သူတစ်ယောက်ဖြစ်ဖို့ အရေးကြီးပါတယ်။

အဆင်ပြေမှုနမူနာ

အဆင်ပြေသောနမူနာတွင်၊ သုတေသီများသည် လုပ်ငန်းစဉ်တွင် အခွင့်အလမ်းမပါဝင်ဘဲ လူတစ်ဦးချင်းစီထံ အလွယ်တကူဝင်ရောက်နိုင်စေရန် စံနှုန်းများအပေါ်အခြေခံ၍ နမူနာဘာသာရပ်များကို ရွေးချယ်သည်။

ဆိုလိုသည်မှာ၊ လူဦးရေမှတစ်ဦးချင်းစီကိုရွေးချယ်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသောနမူနာပုံစံတွင်၊ ရရှိနိုင်မှု၊ နီးစပ်မှု သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ရွေးချယ်မှုကုန်ကျစရိတ်ကဲ့သို့သော ရှုထောင့်များကို အကဲဖြတ်ပါသည်။ နမူနာကောက်ယူရာတွင် ပိုမိုလွယ်ကူချောမွေ့စေရန် စေတနာ့ဝန်ထမ်းများကိုပင် လက်ခံလေ့ရှိသည်။

တစ်ဆက်တည်း နမူနာယူပါ။

တစ်ဆက်တည်းနမူနာတွင်၊ ကနဦးနမူနာကို ဦးစွာရွေးချယ်ပြီး လေ့လာကာ ကနဦးနမူနာ၏ရလဒ်များကို ရရှိပြီးနောက် အခြားနမူနာကို လေ့လာသည်။ ပြီးတော့ လေ့လာမှုတစ်ခုလုံးရဲ့ နောက်ဆုံးကောက်ချက်မရရှိမချင်း လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရှေ့ဆင့်နောက်ဆင့် ထပ်ခါတလဲလဲ လုပ်ဆောင်ပါတယ်။

ထို့ကြောင့်၊ ဆက်တိုက်နမူနာသည် နမူနာတစ်ခုတည်းကို အာရုံစိုက်ခြင်းမဟုတ်ဘဲ တူညီသောစာရင်းအင်းလူဦးရေမှ မတူညီသောနမူနာများကို လေ့လာပြီး အုပ်စုအားလုံးမှရရှိသော အချက်အလက်များမှ နောက်ဆုံးတွင် ကောက်ချက်ဆွဲသည်။

ခွဲတမ်းနမူနာ

ခွဲတမ်းနမူနာတွင်၊ အနည်းဆုံး ဝိသေသတစ်ခုကို မျှဝေသည့် လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ အုပ်စုများ (သို့မဟုတ် အလွှာ) ကို ဦးစွာဖွဲ့စည်းပြီး ထို့နောက် အုပ်စုတစ်ခုစီမှ ခွဲတမ်းတစ်ခုကို ရွေးချယ်ကာ လေ့လာမှုနမူနာကို ဖွဲ့သည်။

လူဦးရေကို အုပ်စုများခွဲရာတွင် အသုံးပြုသည့် လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ စရိုက်လက္ခဏာကိုလည်း သုတေသီက ဆုံးဖြတ်သည်။ ထို့ကြောင့် သုတေသနပြုလုပ်ရန် တာဝန်ရှိသော ပုဂ္ဂိုလ်သည် ရရှိသော ရလဒ်များအပေါ် လွှမ်းမိုးမှု ကြီးမားပါသည်။

နှင်းဘောလုံးနမူနာ

နှင်းဘောလုံးနမူနာ တွင် သုတေသီသည် ပထမဆုံးပါဝင်သူများကို ရွေးချယ်ပြီးနောက် လေ့လာမှုအတွက် နောက်ထပ်တစ်ဦးချင်းစီကို စုဆောင်းခဲ့သည်။

နှင်းဘောလုံးနမူနာ၏ ဤအင်္ဂါရပ်သည် လေ့လာမှုအတွက် ပါဝင်သူများ (snowball effect) အတွက် လူများစုဆောင်းလာသောကြောင့် နမူနာအရွယ်အစားသည် ပိုကြီးလာသည်ဟု ဆိုလိုသည်။