जब सरल यादृच्छिक नमूनाकरण पर व्यवस्थित उपयोग करना बेहतर होता है?

सरल यादृच्छिक नमूने के तहत, वस्तुओं का एक नमूना आबादी से यादृच्छिक रूप से चुना जाता है, और प्रत्येक आइटम को चुने जाने की समान संभावना होती है। सरल यादृच्छिक नमूना अपने नमूने के लिए आइटम का चयन करने के लिए यादृच्छिक संख्याओं या इलेक्ट्रॉनिक यादृच्छिक संख्या जनरेटर की एक तालिका का उपयोग करता है। व्यवस्थित सैंपलिंग में स्किप या सैंपलिंग अंतराल का उपयोग करके एक आदेशित आबादी से आइटम का चयन करना शामिल है। किसी प्रोजेक्ट के बजट के तंग होने पर सिंपल रैंडम सैंपलिंग की तुलना में सिस्टेमेटिक सैंपलिंग का उपयोग अधिक उपयुक्त होता है और अध्ययन के परिणामों को क्रियान्वित करने और समझने में सरलता की आवश्यकता होती है। व्यवस्थित नमूना यादृच्छिक नमूने से बेहतर है जब डेटा पैटर्न प्रदर्शित नहीं करता है और एक शोधकर्ता द्वारा डेटा हेरफेर का कम जोखिम होता है।

निष्पादन सादगी

सरल यादृच्छिक नमूनाकरण के लिए आवश्यक है कि जनसंख्या के प्रत्येक तत्व को अलग से पहचाना और चुना जाए, जबकि व्यवस्थित नमूनाकरण सभी व्यक्तियों का चयन करने के लिए एक नमूना अंतराल नियम पर निर्भर करता है। यदि जनसंख्या का आकार छोटा है या व्यक्तिगत नमूनों का आकार और उनकी संख्या अपेक्षाकृत छोटी है, तो यादृच्छिक नमूना सर्वोत्तम परिणाम प्रदान करता है। हालांकि, जैसा कि आवश्यक नमूना आकार बढ़ता है और एक शोधकर्ता को आबादी से कई नमूने बनाने की आवश्यकता होती है, यह बहुत समय लेने वाली और महंगी हो सकती है, जिससे व्यवस्थित नमूने को ऐसी परिस्थितियों में एक पसंदीदा तरीका बनाया जा सकता है।

पैटर्न उपस्थिति

जब डेटा में कोई पैटर्न नहीं होता है तो सिंपल रैंडम सैंपलिंग से सिस्टेमेटिक सैंपलिंग बेहतर होती है। हालांकि, यदि जनसंख्या यादृच्छिक नहीं है, तो एक शोधकर्ता नमूना के लिए तत्वों के चयन का जोखिम चलाता है जो समान विशेषताओं का प्रदर्शन करते हैं। उदाहरण के लिए, यदि किसी कारखाने में हर आठवां विजेट एक निश्चित खराबी मशीन के कारण क्षतिग्रस्त हो गया था, तो एक शोधकर्ता सरल यादृच्छिक नमूने की तुलना में व्यवस्थित नमूने के साथ इन टूटे हुए विगेट्स का चयन करने की अधिक संभावना है, जिसके परिणामस्वरूप एक पक्षपाती नमूना होता है।

डेटा मेनिपुलेशन

सिस्टेमैटिक सैंपलिंग सरल रैंडम सैंपलिंग के लिए बेहतर होता है, जब डेटा हेरफेर का कम जोखिम हो। यदि एक शोधकर्ता वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए अंतराल लंबाई में हेरफेर कर सकता है, तो ऐसा जोखिम अधिक है, एक साधारण यादृच्छिक नमूना तकनीक अधिक उपयुक्त होगी।