7 प्रकार के नमूने और विज्ञान में उनके उपयोग
हम उन सांख्यिकीय प्रक्रियाओं को "नमूनाकरण" कहते हैं जिन्हें नमूने का चयन करने के लिए उपयोग किया जाता है, जो जनसंख्या का प्रतिनिधि हैं, और यह निर्धारित जांच के अध्ययन की वस्तु का गठन करता है।
इस लेख में हम विश्लेषण करेंगे यादृच्छिक और गैर-व्यवस्थित दोनों प्रकार के नमूने मौजूद हैं .
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आकस्मिक आंकड़ों में नमूनाकरण
आंकड़ों में, अवधारणा "नमूना" का उपयोग किसी दिए गए आबादी के किसी भी संभावित सबसेट को संदर्भित करने के लिए किया जाता है। इस प्रकार, जब हम एक नमूने के बारे में बात करते हैं, तो हम उन विषयों के एक विशिष्ट समूह का जिक्र कर रहे हैं जो बड़े समूह (आबादी) से शुरू होते हैं।
आकस्मिक आंकड़े इस अनुशासन की शाखा है जो इससे संबंधित है आबादी के संबंध में सम्मेलन बनाने के लिए नमूने का अध्ययन करें जिनमें से वे शुरू करते हैं। यह वर्णनात्मक आंकड़ों का विरोध करता है, जिसका कार्य है, जैसा कि इसके नाम से पता चलता है, नमूना की विशेषताओं और इसलिए आदर्श रूप से आबादी की विशेषताओं का वर्णन करने के लिए।
हालांकि, सांख्यिकीय अनुमान की प्रक्रिया के लिए आवश्यक है कि प्रश्न में नमूना संदर्भ आबादी का प्रतिनिधि हो, जब तक कि छोटे पैमाने पर प्राप्त निष्कर्षों को सामान्यीकृत करना संभव हो। इस कार्य के पक्ष में, विभिन्न के उद्देश्य से नमूना तकनीक, यानी नमूने प्राप्त करना या चुनना .
नमूने के दो मुख्य प्रकार हैं: यादृच्छिक या संभाव्य और गैर-यादृच्छिक, जिसे "गैर-संभाव्यता" भी कहा जाता है। बदले में, इन दो व्यापक श्रेणियों में से प्रत्येक में विभिन्न प्रकार के नमूने शामिल हैं जो संदर्भ जनसंख्या की विशेषताओं या नियोजित चयन तकनीकों जैसे कारकों के अनुसार भिन्न होते हैं।
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यादृच्छिक या संभाव्य नमूना के प्रकार
हम मामलों में यादृच्छिक नमूनाकरण के बारे में बात करते हैं सभी विषयों जो आबादी का हिस्सा हैं, उन्हें चुना जाने की समान संभावना है नमूना के हिस्से के रूप में। इस वर्ग के नमूने गैर-यादृच्छिक नमूने से अधिक लोकप्रिय और उपयोगी हैं, मुख्य रूप से क्योंकि उनके पास उच्च प्रतिनिधित्वशीलता है और नमूना की त्रुटि की गणना करने की अनुमति है।
1. सरल यादृच्छिक नमूनाकरण
इस प्रकार के नमूने में, नमूने के प्रासंगिक चर समान संभावना कार्य करते हैं और एक-दूसरे से स्वतंत्र होते हैं। जनसंख्या तत्वों की पूर्ति के साथ अनंत या सीमित होना चाहिए। सरल यादृच्छिक नमूनाकरण सबसे अधिक संदर्भित आंकड़ों में उपयोग किया जाता है , लेकिन यह बहुत बड़े नमूनों में कम प्रभावी है।
2. स्ट्रैटिफाइड
स्तरीकृत यादृच्छिक नमूनाकरण में आबादी को स्तर में विभाजित करना शामिल है; इसका एक उदाहरण जीवन संतुष्टि और सामाजिक आर्थिक स्तर की डिग्री के बीच संबंधों का अध्ययन करना होगा। फिर संदर्भ आबादी के अनुपात को बनाए रखने के लिए प्रत्येक स्तर से विषयों की एक निश्चित संख्या निकाली जाती है।
3. संगठित
आकस्मिक आंकड़ों में समूह जनसंख्या तत्वों के सेट हैं , जैसे नगर पालिका में स्कूल या सार्वजनिक अस्पतालों। इस प्रकार के नमूने को पूरा करते समय, जनसंख्या को कई समूहों में विभाजित किया जाता है (उदाहरणों में, एक विशिष्ट इलाके) और उनमें से कुछ को यादृच्छिक रूप से उनका अध्ययन करने के लिए चुना जाता है।
4. व्यवस्थित
इस मामले में, हम उन विषयों या अवलोकनों की कुल संख्या को विभाजित करके शुरू करते हैं जो जनसंख्या को उन लोगों के बीच बनाते हैं जिन्हें हम नमूना के लिए उपयोग करना चाहते हैं। इसके बाद, पहले लोगों में से एक यादृच्छिक संख्या चुना जाता है और यह वही मान लगातार जोड़ा जाता है; चयनित तत्व नमूना का हिस्सा बन जाएंगे।
गैर यादृच्छिक या गैर-संभाव्य नमूनाकरण
गैर-संभाव्य नमूनाकरण निम्न स्तर के व्यवस्थितकरण के साथ मानदंडों का उपयोग करते हैं जो यह सुनिश्चित करने का प्रयास करते हैं कि नमूना में प्रतिनिधित्व की निश्चित डिग्री हो। इस प्रकार का नमूना मुख्य रूप से उपयोग किया जाता है जब अन्य यादृच्छिक प्रकार को पूरा करना संभव नहीं है , जो नियंत्रण प्रक्रियाओं की उच्च लागत के कारण बहुत आम है।
1. जानबूझकर, राय या सुविधा
जानबूझकर नमूनाकरण में शोधकर्ता स्वेच्छा से उन तत्वों को चुनता है जो नमूना तैयार करेंगे, यह मानते हुए कि यह संदर्भ जनसंख्या का प्रतिनिधि होगा। एक उदाहरण जो मनोविज्ञान के छात्रों से परिचित होगा विश्वविद्यालय के प्रोफेसरों के हिस्से पर छात्रों का उपयोग राय के उदाहरण के रूप में है।
2. स्नोबॉल या चेन नमूनाकरण
इस प्रकार के नमूने में शोधकर्ता कुछ विषयों के साथ संपर्क स्थापित करते हैं; तब वे नमूने के लिए नए प्रतिभागियों को पूरा करते हैं जब तक वे इसे पूरा नहीं करते हैं। स्नोबॉल नमूना आमतौर पर प्रयोग किया जाता है जब तक पहुंचने वाली आबादी के साथ काम करते हैं , पदार्थों या अल्पसंख्यक संस्कृतियों के सदस्यों के नशे की लत के मामले में।
3. कोटा या आकस्मिक द्वारा नमूनाकरण
हम कोटा द्वारा नमूनाकरण की बात करते हैं जब शोधकर्ता आबादी के स्तर के बारे में अपने ज्ञान के आधार पर विशिष्ट विशेषताओं (उदाहरण के लिए 65 से अधिक स्पैनिश महिलाएं गंभीर संज्ञानात्मक हानि के साथ) को पूरा करने वाले विषयों की एक विशिष्ट संख्या चुनते हैं। दुर्घटनाग्रस्त नमूनाकरण यह अक्सर सर्वेक्षण में प्रयोग किया जाता है .
