नमूना परिभाषा;

एक नमूना क्या है?

एक नमूना एक बड़े समूह के छोटे, प्रबंधनीय संस्करण को संदर्भित करता है। यह एक बड़ी आबादी की विशेषताओं से युक्त एक सबसेट है। नमूने का उपयोग सांख्यिकीय परीक्षण में किया जाता है जब सभी संभावित सदस्यों या टिप्पणियों को शामिल करने के लिए जनसंख्या का आकार परीक्षण के लिए बहुत बड़ा होता है। एक नमूना को समग्र रूप से जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करना चाहिए और किसी विशिष्ट विशेषता के प्रति किसी पूर्वाग्रह को प्रतिबिंबित नहीं करना चाहिए।

चाबी छीन लेना

• एक नमूना एक बड़े समूह के छोटे, प्रबंधनीय संस्करण या एक बड़ी आबादी के सबसेट को संदर्भित करता है। नमूने का उपयोग करने से शोधकर्ताओं को आसानी से और समय पर फैशन का अध्ययन करने की अनुमति मिलती है। निष्पक्ष नमूना प्राप्त करने के लिए, चयन को यादृच्छिक होना पड़ता है। जनसंख्या से हर किसी के पास नमूना समूह में जोड़े जाने की एक समान और संभावित संभावना है। सरल यादृच्छिक नमूने में, जनसंख्या में प्रत्येक इकाई समान है, जबकि स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना समग्र आबादी को छोटे समूहों में विभाजित करता है।

नमूने को समझना

एक नमूना एक आबादी से लिया गया टिप्पणियों का एक निष्पक्ष संख्या है। बुनियादी शब्दों में, जनसंख्या किसी भी विषय के व्यक्तियों, जानवरों, वस्तुओं, अवलोकन, डेटा आदि की कुल संख्या है। तो नमूना, दूसरे शब्दों में, पूरे समूह का एक हिस्सा, हिस्सा या अंश है, और आबादी का सबसेट के रूप में कार्य करता है। नमूने का उपयोग विभिन्न प्रकार की सेटिंग्स में किया जाता है जहां अनुसंधान आयोजित किया जाता है। वैज्ञानिक, विपणक, सरकारी एजेंसियां, अर्थशास्त्री और अनुसंधान समूह उनमें से हैं जो अपने अध्ययन और माप के लिए नमूनों का उपयोग करते हैं।

अनुसंधान के लिए पूरी आबादी का उपयोग चुनौतियों के साथ आता है, यही वजह है कि नमूनों का उपयोग किया जाता है। शोधकर्ताओं को संपूर्ण आबादी तक तैयार पहुंच प्राप्त करने में समस्या हो सकती है। और कुछ अध्ययनों की प्रकृति के कारण, शोधकर्ताओं को समय पर फैशन में परिणाम प्राप्त करने में कठिनाई हो सकती है। यही कारण है कि अध्ययन करने वाले लोग नमूनों का उपयोग करते हैं। कम संख्या में ऐसे लोगों का उपयोग करना जो पूरी आबादी का प्रतिनिधित्व करते हैं फिर भी समय और संसाधनों में कटौती करते हुए वैध परिणाम दे सकते हैं।

शोधकर्ताओं द्वारा उपयोग किए जाने वाले नमूनों को आबादी से निकटता से मिलना चाहिए। नमूने के सभी प्रतिभागियों को समान विशेषताओं और गुणों को साझा करना चाहिए। इसलिए, यदि अध्ययन पुरुष कॉलेज के नए लोगों के बारे में है, तो नमूना पुरुषों का एक छोटा प्रतिशत होना चाहिए जो इस विवरण को फिट करते हैं। इसी तरह, यदि एक शोध समूह 50 से अधिक एकल महिलाओं की नींद के पैटर्न पर एक अध्ययन करता है, तो नमूना केवल इस जनसांख्यिकीय के भीतर महिलाओं को शामिल करना चाहिए।

शैक्षिक शोधकर्ताओं की एक टीम पर विचार करें जो जानना चाहते हैं कि कितने छात्रों ने सीएफए परीक्षा के लिए 40 घंटे से कम समय तक अध्ययन किया और अभी भी उत्तीर्ण हैं। चूंकि प्रत्येक वर्ष 200, 000 से अधिक लोग विश्व स्तर पर परीक्षा देते हैं, इसलिए प्रत्येक तक पहुंचने वाले और प्रत्येक परीक्षा में भाग लेने वाले बेहद थकाऊ और समय लेने वाले हो सकते हैं। वास्तव में, जब तक आबादी से डेटा एकत्र किया गया है और विश्लेषण किया गया है, तब तक एक-दो साल बीत चुके होते हैं, जिससे विश्लेषण बेकार हो जाता है क्योंकि एक नई आबादी का उदय होगा। शोधकर्ताओं इसके बजाय क्या कर सकते हैं जनसंख्या का एक नमूना लें और इस नमूने से डेटा प्राप्त करें।

निष्पक्ष नमूना प्राप्त करने के लिए, चयन को यादृच्छिक होना चाहिए ताकि आबादी में सभी को समूह में जोड़े जाने की समान संभावना हो।

निष्पक्ष नमूने को प्राप्त करने के लिए, चयन को यादृच्छिक होना चाहिए ताकि आबादी के सभी लोगों को नमूना समूह में जोड़े जाने की समान और संभावित संभावना हो। यह एक लॉटरी ड्रा के समान है और सरल यादृच्छिक नमूने के लिए आधार है।

नमूने के प्रकार

सामान्य उद्देश्यरहित नमूना

सरल यादृच्छिक नमूना आदर्श है यदि जनसंख्या में प्रत्येक इकाई समान है। यदि शोधकर्ताओं को इस बात की परवाह नहीं है कि उनके नमूने के विषय सभी पुरुष या सभी महिलाएं हैं या दोनों लिंगों के संयोजन किसी रूप में हैं, तो सरल यादृच्छिक नमूना एक अच्छी चयन तकनीक हो सकती है।

बता दें कि 2016 में सीएफए परीक्षा में बैठने वाले 200, 000 परीक्षार्थी थे, जिनमें से 40% महिलाएं और 60% पुरुष थे। आबादी से तैयार किए गए यादृच्छिक नमूने में, इसलिए 1000 परीक्षार्थियों के लिए 400 महिलाएं और 600 पुरुष हैं।

लेकिन उन मामलों के बारे में क्या है, जहां 40 घंटे से कम समय तक अध्ययन करने के बाद महिलाओं के लिए पुरुषों का अनुपात जानना महत्वपूर्ण है? यहाँ, एक स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना एक साधारण यादृच्छिक नमूने के लिए बेहतर होगा।

स्तरीय अनियमित नमूने का चुनाव

इस प्रकार के नमूने को आनुपातिक यादृच्छिक नमूनाकरण या कोटा यादृच्छिक नमूने के रूप में भी जाना जाता है, समग्र आबादी को छोटे समूहों में विभाजित करता है। इन्हें स्ट्रैट के रूप में जाना जाता है। स्ट्रैट के भीतर लोग समान विशेषताओं को साझा करते हैं।

क्या होगा यदि आयु एक महत्वपूर्ण कारक था जिसे शोधकर्ता अपने डेटा में शामिल करना चाहेंगे? स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना तकनीक का उपयोग करके, वे प्रत्येक आयु वर्ग के लिए परत या परत बना सकते हैं। प्रत्येक तबके से चयन यादृच्छिक होना चाहिए ताकि ब्रैकेट में सभी को नमूना में शामिल किए जाने की संभावना हो। उदाहरण के लिए, दो प्रतिभागी, एलेक्स और डेविड, क्रमशः 22 और 24 साल के हैं। नमूना चयन कुछ अधिमान्य तंत्र के आधार पर एक को दूसरे पर नहीं चुन सकता है। उन दोनों को अपने आयु वर्ग से चुने जाने की समान संभावना होनी चाहिए। इस तरह से कुछ दिख सकता है:

स्ट्रैट (आयु)	जनसंख्या में लोगों की संख्या	नमूना में शामिल होने के लिए संख्या
20-24	30, 000	150
25-29	70, 000	350
30-34	40, 000	200
35-39	30, 000	150
40-44	20, 000	100
> 44	10, 000	50
कुल	200, 000	1, 000