ခွဲတမ်းနမူနာ

အားဖြင့် Benjamin Anderson ဩဂုတ် 5, 2023 စာရင်းအင်းများ 0 မှတ်ချက်များ

ဤဆောင်းပါးတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် ခွဲတမ်းနမူနာယူခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်းနှင့် ၎င်းကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ကြောင်း ရှင်းပြထားသည်။ ခွဲတမ်းနမူနာ၏ ဥပမာတစ်ခုအပြင် ဤနမူနာပုံစံကို အခြားသူများနှင့် နှိုင်းယှဉ်၍ အသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကို သင်တွေ့လိမ့်မည်။

ခွဲတမ်းနမူနာကဘာလဲ။

Quota sampling သည် ကိန်းဂဏန်းလေ့လာမှုတစ်ခုအတွက် နမူနာ၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်မည့် ပုဂ္ဂိုလ်များကို ရွေးချယ်သည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

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

Quota sampling သည် ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသောနမူနာအမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ ဆိုလိုသည်မှာ နမူနာဒြပ်စင်များကို ကျပန်းရွေးချယ်မခံရသော်လည်း သုတေသီမှ ရွေးချယ်ထားခြင်းဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် လူဦးရေကို အုပ်စုများခွဲရာတွင် အသုံးပြုသည့် လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ စရိုက်လက္ခဏာကိုလည်း သုတေသီက ဆုံးဖြတ်ပေးသောကြောင့် သုတေသနပြုလုပ်ရန် တာဝန်ရှိသူသည် ရရှိသော ရလဒ်များအပေါ်တွင် သြဇာကြီးမားပါသည်။

ခွဲတမ်းနမူနာယူနည်း

ခွဲတမ်းနမူနာအဆင့်များမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်-

ပစ်မှတ်လူဦးရေကို သတ်မှတ်ပါ။
စာရင်းအင်းလေ့လာမှု၏ အုပ်စုများ (သို့မဟုတ်) အဆင့်သတ်မှတ်ပါ။ ထိုသို့လုပ်ဆောင်ရန်၊ လူဦးရေအုပ်စုများခွဲမည့် စံနှုန်းများအပေါ် ဆုံးဖြတ်ရန် လိုအပ်သည်။
ခွဲတမ်းအရွယ်အစားများကို သတ်မှတ်ပါ ၊ ဥပမာအားဖြင့် အုပ်စုတစ်ခုစီမှ လူမည်မျှရှိမည်ကို ဆုံးဖြတ်ပါ။
စာရင်းအင်းလေ့လာမှုတွင် ပါဝင်မည့် အုပ်စုတစ်ခုစီမှ ပုဂ္ဂိုလ်များကို ရွေးချယ်ပါ။

နမူနာတွင် အုပ်စုတစ်ခုစီမှ လူမည်မျှပါဝင်မည်ကို ရွေးချယ်သောအခါ၊ သုတေသီများ၏ စံနှုန်းများကို တိုက်ရိုက်အသုံးပြုနိုင်သော်လည်း အောက်ပါကဲ့သို့သော စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ စံသတ်မှတ်ချက်များကိုလည်း အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

ရိုးရှင်းသောရွေးချယ်မှု – ခွဲတမ်း၏အရွယ်အစားသည် အုပ်စုအားလုံးအတွက် တူညီလိမ့်မည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ အုပ်စုအားလုံးမှ ရွေးချယ်ထားသော လူအရေအတွက် တူညီမည်ဖြစ်သည်။ ခွဲတမ်းအရွယ်အစားကို အုပ်စုစုစုပေါင်းအရေအတွက်ဖြင့် လိုချင်သောနမူနာအရွယ်အစားကို ပိုင်းခြားခြင်းဖြင့် တွက်ချက်သည်-

$\displaystyle n_i=\cfrac{n}{k} \qquad \begin{array}{l}n=\text{tama\~no muestral deseado} \\[2ex]k=\text{n\'umero de cuotas}\end{array}$

အချိုးကျရွေးချယ်မှု – ခွဲတမ်း၏အရွယ်အစားသည် ရေကန်၏အရွယ်အစားနှင့်အချိုးကျသောကြောင့် ရေကူးကန်ပိုကြီးလေ၊ ခွဲတမ်းပိုမြင့်လေဖြစ်သည်။ ငွေပေးချေမှုတစ်ခုစီ၏ ပမာဏကို တွက်ချက်ရန် ဖော်မြူလာမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။

$\displaystyle n_i=n\cdot \cfrac{N_i}{N} \qquad \begin{array}{l}n=\text{tama\~no muestral deseado} \\[2ex]N_i=\text{tama\~no del grupo }i \\[2ex]N=\text{tama\~no de la población}\end{array}$

ရွေးချယ်မှုအချိုးအစားနှင့် ကွဲပြားမှု – ခွဲတမ်း၏အရွယ်အစားသည် လူဦးရေကို အုပ်စုများခွဲရန် လုပ်ဆောင်ပေးသည့် ဝိသေသ၏ကွဲလွဲမှုနှင့် အချိုးကျသောအခါ။ ခွဲတမ်းတစ်ခု၏ အရွယ်အစားသည် အုပ်စုတစ်ခု၏ စံသွေဖည်မှုပိုကြီးလေဖြစ်ကာ အောက်ပါဖော်မြူလာကို အသုံးပြု၍ တွက်ချက်သည်-

$\displaystyle n_i=n\cdot \cfrac{\sigma_i\cdot N_i}{\displaystyle \sum_{j=1}^k\sigma_j\cdot N_j} \qquad \begin{array}{l}n=\text{tama\~no muestral deseado}\\[2ex]\sigma_i=\text{desviaci\'on tipica del grupo }i \\[2ex]N_i=\text{tama\~no del grupo }i \end{array}$

Quota Sampling ဥပမာ

ခွဲတမ်းနမူနာ၏ အဓိပ္ပါယ်ကို မြင်ပြီးနောက်၊ အဆင့်ဆင့် ရှင်းပြထားသော ဥပမာတစ်ခု၏အကူအညီဖြင့် ၎င်းကို မည်သို့လုပ်ဆောင်သည်ကို ကြည့်ကြပါစို့။

စက်မှုကဏ္ဍအတွက် ရည်မှန်းထားသော ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် ထုတ်ကုန်အသစ်၏ ရောင်းအားအတွက် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော စျေးကွက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်လိုသည်။ ဒီလိုလုပ်ဖို့၊ အများသူငှာ ထင်မြင်ယူဆချက်တွေကို ရှာဖွေပြီး ထုတ်ကုန်သစ်ရဲ့ အောင်မြင်မှုကို ခန့်မှန်းဖို့ ကြိုးစားဖို့ အသက်အရွယ်အလိုက် စာရင်းအင်းလေ့လာမှုကို တာဝန်ပေးခဲ့ပါတယ်။ ကုမ္ပဏီသည် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ဖောက်သည်များကို ပထမဆုံး ခန့်မှန်းချက် ပြုလုပ်ခဲ့သည်၊ ဤသည်မှာ ဒေတာဖြစ်သည်။

သို့သော်လည်း လူ ၁,၀၀၀ ကို စစ်တမ်းကောက်ယူခြင်းသည် ကုမ္ပဏီအတွက် ကုန်ကျစရိတ် အလွန်မြင့်မားသည်ကို ကိုယ်စားပြုသောကြောင့် လူ ၂၀၀ ကိုသာ အင်တာဗျူးအတွက် ခွဲတမ်းနမူနာယူရန် ဆုံးဖြတ်ခဲ့ခြင်း ဖြစ်သည်။

ဤကိစ္စတွင်၊ လူဦးရေစာရင်းအချက်အလက်ကို လူတစ်ဦး၏အသက်အလိုက် အုပ်စုများ (သို့မဟုတ် အမျိုးအစားအလိုက်) ခွဲခြားထားပြီးဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ အဖွဲ့တစ်ခုစီ၏ ပမာဏနှင့် ၎င်း၏ရာခိုင်နှုန်းကို စုစုပေါင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ကျွန်ုပ်တို့ သိထားသောကြောင့် ငွေပေးချေမှုတစ်ခုစီ၏ ပမာဏနှင့် အချိုးကျသော ရွေးချယ်မှုတစ်ခု ပြုလုပ်ပါမည်။

နောက်ဆုံးအနေဖြင့်၊ လေ့လာမှုတွင်ပါဝင်မည့်ခွဲတမ်းတစ်ခုစီမှလူအရေအတွက်ကိုသတ်မှတ်ပြီးသည်နှင့်၊ သုတေသီများသည် ၎င်း၏အရွယ်အစားအလိုက်ဖော်ပြသည့်ခွဲတမ်းတစ်ခုစီမှလူအရေအတွက်ကိုရွေးချယ်ပြီးဘာသာရပ်တစ်ခုစီမှထုတ်လုပ်သောအသစ်များကိုစစ်တမ်းကောက်ယူရမည်ဖြစ်သည်။

Quota Sampling နှင့် Stratified Sampling အကြား ကွာခြားချက်

ခွဲတမ်းနမူနာနှင့် အစီအစဥ်နမူနာကြားခြားနားချက် သည် နမူနာရှိလူတစ်ဦးချင်းစီ၏ရွေးချယ်မှုတွင်ဖြစ်သည်။ ခွဲတမ်းနမူနာတွင်၊ သုတေသီသည် နမူနာအစီအစဥ်ရှိ လူတစ်ဦးချင်းစီကို ရွေးချယ်ပေးသော်လည်း အမျိုးအစားခွဲနမူနာတွင်၊ နမူနာရှိလူများကို ကျပန်းရွေးချယ်သည်။

သို့ရာတွင်၊ ခွဲတမ်းနမူနာနှင့် အပိုင်းလိုက်နမူနာများတွင် တူညီသောအင်္ဂါရပ်တစ်ခုရှိသည်- ၎င်းတို့သည် လူဦးရေကို အုပ်စုများ (သို့မဟုတ် စဥ်းစား) များအဖြစ် ပိုင်းခြားထားသည်။ ထို့ကြောင့် ဤနမူနာ နှစ်မျိုးကို ရောထွေးရန်မှာ သာမာန်ဖြစ်သည်။

အစီအစဥ်နမူနာကို သင်ပိုမိုစိတ်ဝင်စားပါက၊ ၎င်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်အားလုံးကို ဤနေရာတွင် ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။

➤ အပိုင်းလိုက်နမူနာ၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကို ကြည့်ပါ။

Quota Sampling ၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ

ခွဲတမ်းနမူနာ၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များမှာ-

အားသာချက်	အားနည်းချက်များ
ခွဲတမ်းနမူနာယူခြင်းတွင် ရရှိသောရလဒ်များ၏အနက်ဖွင့်ဆိုချက်သည် အလွန်ရိုးရှင်းပါသည်။	ဤနမူနာပုံစံဖြင့် ပြုလုပ်ထားသော အမှားကို ခန့်မှန်းရန် မဖြစ်နိုင်ပါ။
Quota sampling သည် လုပ်ဆောင်ရန် အတော်လေး မြန်ဆန်လွယ်ကူပါသည်။	ကျွန်ုပ်တို့သည် ခွဲတမ်းကို သတ်မှတ်ရန် ပျက်ကွက်ပါက၊ ရလဒ်များသည် စိတ်ချရမည်မဟုတ်ပါ။
ဒါက စီးပွားရေးနမူနာ အမျိုးအစားတစ်ခုပါ။	ခွဲတမ်းတစ်ခုစီအတွက် ပရောဂျက်ကုန်ကျစရိတ် တိုးလာသည်။
၎င်းသည် လူဦးရေတစ်ခုလုံးနှင့် အထူးသဖြင့် လူတန်းစားတစ်ရပ်စီကို လေ့လာနိုင်စေသည်။	အဖွဲ့များဖွဲ့နိုင်စေရန် အချက်အလက်နမူနာများ ရှိရန် လိုအပ်ပါသည်။

ခွဲတမ်းနမူနာကောက်ယူခြင်း၏ အဓိကအားသာချက်မှာ အခြားနမူနာပုံစံများနှင့် နှိုင်းယှဉ်လျှင် လျင်မြန်လွယ်ကူစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။

ဤဝိသေသလက္ခဏာသည် အရင်းအမြစ်များစွာကို အသုံးပြုရန်မလိုအပ်သောကြောင့် ခွဲတမ်းနမူနာကောက်ယူခြင်းအတွက် ကုန်ကျစရိတ်မှာ အလွန်နည်းသည်ဟု ဆိုလိုပါသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ ခွဲတမ်းများကို ပေါင်းထည့်ပါက ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု စုစုပေါင်းကုန်ကျစရိတ်သည် အဆတိုးလာသည်။

ခွဲတမ်းနမူနာကောက်ယူခြင်း၏ နောက်ထပ်အားသာချက်တစ်ခုမှာ ဒေတာများကို အုပ်စုများအတွင်း စုဆောင်းထားသောကြောင့် သီးခြားအုပ်စုတစ်ခုစီ၏ အချက်အလက်များကို ရရှိစေနိုင်သည်။

အခြားအကြောင်းများကြောင့်၊ ပြတိုက်၏ Cuotas ၏ အဓိကအားနည်းချက်မှာ စုံစမ်းစစ်ဆေးသူသည် မှန်ကန်သောပုံစံဖြင့် cuotas ကိုသတ်မှတ်နိုင်စေရန်အတွက် စုံစမ်းစစ်ဆေးသူတွင် ပဏာမအသိပညာရှိရန် လိုအပ်ကြောင်း၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် cuotas တည်ထောင်ရန်စံနှုန်းသည် adecuado နှင့် အပိုင်းအခြားဖြစ်ရမည်၊ cuota တစ်ခုစီ၏ထို့အပြင်။

ယုတ္တိနည်းအရ၊ ခွဲတမ်းဖြင့်နမူနာယူသည့်အခါ ခွဲတမ်းတစ်ခုထည့်သွင်းရန် မေ့သွားပါက၊ ရလဒ်များသည် လွဲချော်သွားမည်ဖြစ်ပြီး ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် မှားယွင်းသောကောက်ချက်ဆွဲမည်ဖြစ်သည်။

စာရေးသူအကြောင်း

Benjamin Anderson

မင်္ဂလာပါ၊ ကျွန်ုပ်သည် အငြိမ်းစား စာရင်းအင်း ပါမောက္ခ ဘင်ဂျမင်ဖြစ်ပြီး သီးသန့် Statorials ဆရာအဖြစ် လှည့်ပတ်ပါသည်။ စာရင်းဇယားနယ်ပယ်တွင် ကျယ်ပြန့်သောအတွေ့အကြုံနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုနှင့်အတူ၊ Statorials မှတစ်ဆင့် ကျောင်းသားများကို ခွန်အားဖြစ်စေရန်အတွက် ကျွန်ုပ်၏အသိပညာကို မျှဝေလိုပါသည်။ ပိုသိတယ်။