नमूने के प्रकार (यह क्या है, प्रकार और विशेषताएं)

नमूना इसे एक वैज्ञानिक अनुसंधान उपकरण कहा जा सकता है, जिसका मुख्य उद्देश्य के एक निश्चित भाग का चयन करना है जनसंख्या की जांच की जानी है, ताकि ऐसी जानकारी प्राप्त की जा सके जिसका उपयोग संपूर्ण की विशेषताओं का मूल्यांकन करने के लिए किया जा सके आबादी।

यह विश्लेषण जो जनसंख्या के इस भाग पर किया जाता है जिसे चुना गया है, उस जनसंख्या की सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं को उजागर करना चाहिए जो जांच के लिए मौलिक हैं।

इस नमूने के उपयुक्त होने के लिए और इसलिए लाभकारी होने के लिए, यह समानता और अंतर को प्रतिबिंबित करना चाहिए जनसंख्या में पाया जाता है, इसका अर्थ है कि की विशेषताएं है।

संभाव्य नमूनाकरण

प्रायिकता नमूनाकरण विधियाँ वे हैं जो समसंभाव्यता के सिद्धांत पर आधारित होती हैं। इसका अर्थ है, वे जिसमें सभी व्यक्तियों या तत्वों के चुने जाने की समान संभावना है एक नमूने का हिस्सा बनें और इसलिए समान आकार के सभी संभावित नमूनों के होने की समान संभावना है चुना।

केवल संभाव्य नमूनाकरण विधियाँ ही लिए गए नमूने की प्रतिनिधित्वशीलता की रक्षा कर सकती हैं, इसलिए, वे सबसे अधिक अनुशंसित विधियाँ हैं।

संभाव्य नमूनाकरण प्रकार

चार प्रकार के संभाव्य नमूने हैं जिनका सबसे अधिक उपयोग किया जाता है, ये हैं:

1. सरल यादृच्छिक नमूना: यह वह नमूना है जिसमें किसी व्यक्ति या किसी अन्य घटक को चुने जाने का समान अवसर होता है। इसी तरह, समान आकार के प्रत्येक नमूने के समान आकार के दूसरे नमूने के रूप में चुने जाने की समान संभावना है। सरल यादृच्छिक नमूना सबसे मौलिक तकनीक है और अन्य तकनीकों के आधार का प्रतिनिधित्व करता है। साधारण यादृच्छिक नमूने में, आप उपयोग करते हैं एन एक नमूने के आकार को चिह्नित करने के लिए और नहीं जनसंख्या के आकार का प्रतिनिधित्व करने के लिए।
2. व्यवस्थित नमूना: एक व्यवस्थित नमूने में एक सूत्र का उपयोग किया जाता है, जहाँ उन्हें विभाजित किया जाता है, नहीं व्यक्तियों या जनसंख्या के तत्वों का प्रतिनिधित्व, में क समूहों, बारी-बारी से विभाजित, जनसंख्या का आकार नहीं वांछित व्यवस्थित नमूने के बीच एन, इसे इस तरह दर्शाया गया है: जहां k को निकटतम पूर्ण संख्या में गोल किया जाना चाहिए।

हालांकि, इस सूत्र का अनुप्रयोग काफी सरल है, आम तौर पर, साधारण यादृच्छिक नमूनों में उतनी दक्षता नहीं होती है जितनी कि अन्य संभाव्य विधियों को बेहतर विकसित की जाती है। इसका मतलब यह है कि साधारण यादृच्छिक नमूनाकरण या नमूने के माध्यम से प्राप्त कोई भी नमूना व्यवस्थित, डेटा जो की मुख्य विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करता है आबादी।

1. स्तरीकृत नमूना: इस प्रकार के नमूने में, सामान्य विशेषताओं को ध्यान में रखते हुए, एन व्यक्तियों या जनसंख्या के तत्वों को अलग-अलग उप-क्षेत्रों या स्तरों में विभाजित करके शुरू किया जाता है। प्रत्येक सेक्टर में एक यादृच्छिक नमूना बनाया जाता है और फिर यादृच्छिक नमूनों के परिणाम को अलग-अलग नमूनों के साथ जोड़ा जाता है। इस प्रकार का नमूना व्यवस्थित यादृच्छिक नमूनाकरण की तुलना में अधिक कुशल है, क्योंकि यह व्यक्तियों के प्रतिनिधित्व की गारंटी देता है। सामान्य आबादी का, इसका मतलब है कि यह आवश्यक मानकों के मूल्यांकन में बेहतर सटीकता की पुष्टि करता है आबादी।
2. क्लस्टर नमूना: इस प्रकार के नमूने में, आपको विभाजित करना होगा, नहीं व्यक्तियों या समूहों या समूहों में जनसंख्या के तत्व, इस तरह से कि प्रत्येक समूह समग्र रूप से जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करता है।

फिर समूहों को बेतरतीब ढंग से नमूना लिया जाता है और प्रत्येक चुने हुए समूह के सभी व्यक्तियों या तत्वों की जांच की जाती है। यह नमूनाकरण विधि यादृच्छिक नमूनों की तुलना में अधिक सुविधाजनक (लागत के संदर्भ में) निकली है। सरल, और भी अधिक यदि निर्दिष्ट जनसंख्या उक्त के भूगोल में घने क्षेत्र में अलग-थलग है देश।

गैर-संभाव्य नमूनाकरण

कई अवसरों पर प्रायोगिक अध्ययन करने के लिए, प्रायिकता नमूनाकरण काफी महंगा होता है, इसलिए गैर-संभाव्यता विधियों का उपयोग किया जाता है। यद्यपि यह सर्वविदित है कि वे सामान्यीकरण (जनसंख्या के बारे में अनुमानात्मक मूल्यांकन) करने के लिए काम नहीं करते हैं, क्योंकि उनमें विश्वास नहीं है कि लिया गया नमूना प्रतिनिधि है, क्योंकि सभी व्यक्तियों या जनसंख्या के तत्वों के होने की समान संभावना नहीं है चयनित।

सामान्य तौर पर, व्यक्तियों को कुछ कारणों के बाद चुना जाता है, नमूना प्रतिनिधि बनाने के लिए सभी संभावित मामलों में प्रयास करते हैं।

गैर-संभाव्य नमूनाकरण प्रकार

• कोटा नमूना: यह आमतौर पर तबके या क्षेत्रों की अच्छी समझ के आधार पर स्थापित किया जाता है जनसंख्या या व्यक्तियों या तत्वों के उद्देश्यों के लिए सबसे अधिक प्रतिनिधि या उपयुक्त जाँच पड़ताल।

इसलिए, यह स्तरीकृत यादृच्छिक नमूने के साथ समानता बनाए रखता है, लेकिन उस नमूने की यादृच्छिकता का संकाय नहीं रखता है। इस प्रकार के नमूने में, कोटा निर्दिष्ट किया जाता है जो विशिष्ट शर्तों को पूरा करने वाले व्यक्तियों की एक निश्चित संख्या में रहते हैं।

उदाहरण के लिए: 25 से 50 वर्ष की आयु के 30 व्यक्ति, एल रोसारियो के पुरुष निवासी। एक बार कोटा सेट हो जाने के बाद, जो पहले मिलते हैं और जो इन विशेषताओं को पूरा करते हैं, उनका चयन किया जाता है। इस पद्धति का व्यापक रूप से जनमत सर्वेक्षणों और चुनावों में उपयोग किया जाता है।

• जानबूझकर या सुविधा नमूनाकरण: इस नमूने को नमूनों में अनुमानित विशिष्ट समूहों को शामिल करके सार्थक नमूने प्राप्त करने के एक जानबूझकर प्रयास से अलग किया जाता है।

इसका उपयोग अक्सर चुनावों और चुनाव पूर्व चुनावों में उन जगहों पर किया जाता है जहां मतदाताओं की अपने वोट के साथ उच्च भागीदारी होती है। इसी तरह, यह मामला हो सकता है कि एक शोधकर्ता जानबूझकर आबादी से विशिष्ट व्यक्तियों को चुनता है।

ऐसे मामले जहां इस प्रकार की प्रक्रियाओं को अधिक बार प्रस्तुत किया जाता है, जहां यह आसान होता है एक उदाहरण के रूप में व्यक्तियों के लिए दृष्टिकोण, विश्वविद्यालय के प्रोफेसर इसे अपने साथ नियोजित करते हैं छात्र।

• स्नोबॉल: कुछ व्यक्ति या तत्व स्थित हैं, जो दूसरों की ओर ले जाते हैं, और ये बदले में दूसरों को, और इसी तरह जब तक एक उपयुक्त नमूना प्राप्त नहीं हो जाता है। हाशिए के क्षेत्रों, अपराधियों, संप्रदायों, सभी प्रकार के रोगियों आदि में अध्ययन करते समय इस पद्धति का अक्सर उपयोग किया जाता है। अन्वेषक की राय में विवेकपूर्ण, तत्वों को उस पर संकलित किया जाता है जिसे वह मानता है कि वे जांच में कुछ फेंक सकते हैं।

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