सरल यादृच्छिक नमूनाकरण परिभाषा, फायदे और नुकसान

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सरल यादृच्छिक नमूनाकरण क्या है?

सरल यादृच्छिक नमूनाकरण एक ऐसी तकनीक है जिसमें एक शोधकर्ता एक बड़े समूह या आबादी से लोगों के यादृच्छिक उपसमूह का चयन करता है। सरल यादृच्छिक नमूने में, समूह के प्रत्येक सदस्य के चयनित होने की समान संभावना होती है। इस पद्धति का उपयोग आमतौर पर आंकड़ों में एक नमूना प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो बड़ी आबादी का प्रतिनिधित्व करता है।

सांख्यिकी व्यावहारिक गणित की एक शाखा है जो हमें छोटी घटनाओं या वस्तुओं का अध्ययन करके बड़े डेटासेट के बारे में जानने में मदद करती है। सीधे शब्दों में कहें तो, आप एक छोटे नमूने की जांच करके बड़ी आबादी के बारे में अनुमान लगा सकते हैं। सांख्यिकीय विश्लेषण का उपयोग आमतौर पर व्यवसाय और वित्त सहित कई अलग-अलग क्षेत्रों में रुझानों की पहचान करने के लिए किया जाता है। व्यक्ति अपने पैसे, व्यवसाय और निवेश के बारे में बेहतर निर्णय लेने के लिए सांख्यिकीय अनुसंधान के निष्कर्षों का उपयोग कर सकते हैं।

सरल यादृच्छिक नमूनाकरण विधि शोधकर्ताओं को पूरे समूह से प्रतिक्रिया का अनुमान लगाने के लिए एक बड़े समूह या आबादी से चुने गए व्यक्तियों के एक उपसमूह को सांख्यिकीय रूप से मापने की अनुमति देती है। इस शोध पद्धति के फायदे और नुकसान दोनों हैं। हम सरल यादृच्छिक नमूने के अवलोकन के साथ, इस लेख में इन पेशेवरों और विपक्षों पर प्रकाश डालते हैं।

चाबी छीनना

एक साधारण यादृच्छिक नमूना उन तरीकों में से एक है जिसका उपयोग शोधकर्ता बड़ी आबादी से नमूना चुनने के लिए करते हैं।
यह विधि तब काम करती है जब जनसंख्या में से किसी एक विषय को चुने जाने की समान संभावना हो।
किसी जनसंख्या के बारे में सामान्यीकरण करने के लिए शोधकर्ता सरल यादृच्छिक नमूनाकरण चुनते हैं।
प्रमुख फायदों में इसकी सादगी और पूर्वाग्रह की कमी शामिल है।
नुकसानों में बड़ी आबादी की सूची तक पहुंच पाने में कठिनाई, समय, लागत और कुछ परिस्थितियों में पूर्वाग्रह अभी भी हो सकता है।

सरल यादृच्छिक नमूना: एक सिंहावलोकन

जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, सरल यादृच्छिक नमूने में बड़ी आबादी का एक छोटा उपसमूह चुनना शामिल है। यह बेतरतीब ढंग से किया जाता है. लेकिन यहां समस्या यह है कि इस बात की समान संभावना है कि उपसमूह में से किसी एक नमूने को चुना जाएगा। जब शोधकर्ता बड़ी आबादी के बारे में सामान्यीकरण करना चाहते हैं तो वे नमूने लेने की इस पद्धति को चुनते हैं।

सरल यादृच्छिक नमूनाकरण का उपयोग करके किया जा सकता है:

लॉटरी विधि. इस पद्धति में डेटासेट के प्रत्येक सदस्य को एक संख्या निर्दिष्ट करना और फिर उन सदस्यों में से यादृच्छिक रूप से संख्याओं का एक निर्धारित सेट चुनना शामिल है।
तकनीकी। एक्सेल जैसे सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम का उपयोग करने से यादृच्छिक नमूनाकरण करना आसान हो जाता है। शोधकर्ताओं को बस यह सुनिश्चित करना है कि सभी सूत्र और इनपुट सही ढंग से प्रस्तुत किए गए हैं।

काम करने के लिए सरल यादृच्छिक नमूने के लिए, शोधकर्ताओं को कुल जनसंख्या आकार पता होना चाहिए। उन्हें पूर्वाग्रह के सभी संकेतों को हटाने में भी सक्षम होना चाहिए क्योंकि सरल यादृच्छिक नमूनाकरण का मतलब एक बड़े समूह से प्रतिक्रियाएं प्राप्त करने के लिए पूरी तरह से निष्पक्ष दृष्टिकोण है।

ध्यान रखें कि यादृच्छिक नमूने में त्रुटि की गुंजाइश होती है। इसे परिणामों में प्लस या माइनस विचरण जोड़कर नोट किया जाता है। किसी भी त्रुटि से बचने के लिए, शोधकर्ताओं को पूरी आबादी का अध्ययन करना चाहिए, जो सभी इरादों और उद्देश्यों के लिए हमेशा संभव नहीं होता है।

यह सुनिश्चित करने के लिए कि पूर्वाग्रह उत्पन्न न हो, शोधकर्ताओं को पर्याप्त संख्या में उत्तरदाताओं से प्रतिक्रियाएँ प्राप्त करनी होंगी, जो समय या बजट की कमी के कारण संभव नहीं हो सकता है।

सरल यादृच्छिक नमूने के लाभ

सरल यादृच्छिक नमूनाकरण निष्पादित करना आसान हो सकता है (जैसा कि नाम से पता चलता है) लेकिन इसका उपयोग अक्सर नहीं किया जाता है। लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि इसका उपयोग नहीं किया जाना चाहिए। जब तक यह ठीक से किया जाता है, इस नमूना पद्धति के कुछ विशिष्ट लाभ हैं।

पूर्वाग्रह का अभाव

सरल यादृच्छिक नमूने का उपयोग पूर्वाग्रह के सभी संकेतों को हटा देता है – या कम से कम ऐसा होना चाहिए। चूँकि बड़े समूह का उपसमूह बनाने वाले व्यक्तियों को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है, बड़ी जनसंख्या समूह में प्रत्येक व्यक्ति के चुने जाने की संभावना समान होती है। ज्यादातर मामलों में, यह एक संतुलित उपसमूह बनाता है जिसमें समग्र रूप से बड़े समूह का प्रतिनिधित्व करने की सबसे बड़ी क्षमता होती है।

यहां यह दिखाने का एक सरल तरीका है कि एक शोधकर्ता सरल यादृच्छिक नमूनाकरण करते समय पूर्वाग्रह को कैसे दूर कर सकता है। मान लीजिए कि एक कटोरे में 100 बिंगो गेंदें हैं, जिनमें से शोधकर्ता को 10 का चयन करना होगा। किसी भी पूर्वाग्रह को दूर करने के लिए, गेंदों को चुनते समय व्यक्ति को अपनी आँखें बंद करनी होंगी या दूर देखना होगा।

सादगी

जैसा कि इसके नाम से पता चलता है, एक साधारण यादृच्छिक नमूना तैयार करना अन्य तरीकों की तुलना में बहुत कम जटिल है। इस पद्धति का उपयोग करने में कोई विशेष कौशल शामिल नहीं है, जिसके परिणामस्वरूप काफी विश्वसनीय परिणाम मिल सकते हैं। यह स्तरीकृत यादृच्छिक नमूनाकरण जैसी अन्य नमूनाकरण विधियों के विपरीत है। इस विधि में बड़े समूहों को छोटे उपसमूहों में विभाजित करना शामिल है जिन्हें स्तर कहा जाता है। सदस्यों को उनकी साझा विशेषताओं के आधार पर इन समूहों में विभाजित किया गया है। जैसा कि उल्लेख किया गया है, उपसमूह में व्यक्तियों को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है और कोई अतिरिक्त कदम नहीं हैं।

कम ज्ञान की आवश्यकता

हम पहले ही स्थापित कर चुके हैं कि सरल यादृच्छिक नमूनाकरण निष्पादित करने के लिए एक बहुत ही सरल नमूनाकरण विधि है। लेकिन एक और समान लाभ भी है: इसके लिए बहुत कम या कोई विशेष ज्ञान की आवश्यकता नहीं है। इसका मतलब यह है कि शोध करने वाले व्यक्ति को अपना काम प्रभावी ढंग से करने के लिए बड़ी आबादी के बारे में कोई जानकारी या ज्ञान रखने की आवश्यकता नहीं है।

सुनिश्चित करें कि बड़े समूह से नमूना उपसमूह पर्याप्त रूप से समावेशी है। एक नमूना जो समग्र रूप से जनसंख्या को पर्याप्त रूप से प्रतिबिंबित नहीं करता है, उसका परिणाम विषम होगा।

सरल यादृच्छिक नमूने के नुकसान

हालाँकि एक साधारण यादृच्छिक नमूने का उपयोग करने के अलग-अलग फायदे हैं, लेकिन इसमें अंतर्निहित कमियाँ भी हैं। इन नुकसानों में एक विशिष्ट आबादी की पूरी सूची इकट्ठा करने के लिए आवश्यक समय, उस सूची को पुनः प्राप्त करने और उससे संपर्क करने के लिए आवश्यक पूंजी, और वह पूर्वाग्रह शामिल है जो तब हो सकता है जब नमूना सेट पूरी आबादी का पर्याप्त रूप से प्रतिनिधित्व करने के लिए पर्याप्त बड़ा नहीं होता है। हम नीचे और अधिक विस्तार से जानेंगे।

पूरी आबादी की सूची तक पहुँचने में कठिनाई

एक बड़ी आबादी का सटीक सांख्यिकीय माप केवल सरल यादृच्छिक नमूने में प्राप्त किया जा सकता है जब अध्ययन की जाने वाली पूरी आबादी की पूरी सूची उपलब्ध हो। किसी विश्वविद्यालय में छात्रों की सूची या किसी विशिष्ट कंपनी के कर्मचारियों के समूह के बारे में सोचें।

समस्या इन सूचियों की पहुंच में है। इस प्रकार, पूरी सूची तक पहुँच प्राप्त करना चुनौतियाँ पेश कर सकता है। कुछ विश्वविद्यालय या कॉलेज अनुसंधान के लिए छात्रों या संकाय की पूरी सूची प्रदान नहीं करना चाहेंगे। इसी तरह, गोपनीयता नीतियों के कारण विशिष्ट कंपनियां कर्मचारी समूहों के बारे में जानकारी सौंपने में इच्छुक या सक्षम नहीं हो सकती हैं।

बहुत समय लगेगा

जब बड़ी आबादी की पूरी सूची उपलब्ध नहीं होती है, तो सरल यादृच्छिक नमूनाकरण करने का प्रयास करने वाले व्यक्तियों को अन्य स्रोतों से जानकारी एकत्र करनी होगी। यदि सार्वजनिक रूप से उपलब्ध है, तो छोटी उपसमूह सूचियों का उपयोग बड़ी आबादी की पूरी सूची को फिर से बनाने के लिए किया जा सकता है, लेकिन इस रणनीति को पूरा होने में समय लगता है।

जो संगठन छात्रों, कर्मचारियों और व्यक्तिगत उपभोक्ताओं पर डेटा रखते हैं, वे अक्सर लंबी पुनर्प्राप्ति प्रक्रियाएँ लागू करते हैं जो एक शोधकर्ता की संपूर्ण जनसंख्या समूह पर सबसे सटीक जानकारी प्राप्त करने की क्षमता को रोक सकती हैं।

लागत

विभिन्न स्रोतों से जानकारी इकट्ठा करने में लगने वाले समय के अलावा, इस प्रक्रिया में किसी कंपनी या व्यक्ति को पर्याप्त मात्रा में पूंजी खर्च करनी पड़ सकती है। किसी तृतीय-पक्ष डेटा प्रदाता से जनसंख्या या छोटी उपसमूह सूचियों की पूरी सूची प्राप्त करने के लिए हर बार डेटा प्रदान करने पर भुगतान की आवश्यकता हो सकती है।

यदि नमूना सरल यादृच्छिक नमूने के पहले दौर के दौरान पूरी आबादी के विचारों का प्रतिनिधित्व करने के लिए पर्याप्त बड़ा नहीं है, तो नमूना त्रुटि से बचने के लिए अतिरिक्त सूचियां या डेटाबेस खरीदना निषेधात्मक हो सकता है।

नमूना चयन पूर्वाग्रह

यद्यपि सरल यादृच्छिक नमूनाकरण का उद्देश्य सर्वेक्षण के लिए एक निष्पक्ष दृष्टिकोण है, नमूना चयन पूर्वाग्रह हो सकता है। जब बड़ी आबादी का एक नमूना सेट पर्याप्त रूप से समावेशी नहीं होता है, तो पूरी आबादी का प्रतिनिधित्व विषम हो जाता है और अतिरिक्त नमूनाकरण तकनीकों की आवश्यकता होती है।

डेटा गुणवत्ता शोधकर्ता की योग्यता पर निर्भर है

किसी भी नमूनाकरण विधि की सफलता शोधकर्ता की अपना काम पूरी तरह से करने की इच्छा पर निर्भर करती है। जो व्यक्ति नियमों का पालन करने को तैयार नहीं है या जो काम हाथ में ले रहा है उससे भटक रहा है, उसे विश्वसनीय परिणाम प्राप्त करने में मदद नहीं मिलेगी। उदाहरण के लिए, यदि कोई शोधकर्ता उचित प्रश्न नहीं पूछता या गलत प्रश्न पूछता है तो समस्याएँ हो सकती हैं। इससे अंतर्निहित पूर्वाग्रह पैदा हो सकता है, जिसका अंत विषम अध्ययन में हो सकता है।

सरल यादृच्छिक नमूनाकरण क्या है?

सरल यादृच्छिक नमूनाकरण शब्द बड़ी आबादी के एक छोटे हिस्से को संदर्भित करता है। इस बात की समान संभावना है कि इस अनुभाग के प्रत्येक सदस्य को चुना जाएगा। इस कारण से, एक साधारण यादृच्छिक नमूने का अर्थ बड़े समूह के प्रतिनिधित्व में निष्पक्ष होना है। इस पद्धति में आम तौर पर त्रुटि की गुंजाइश होती है, जिसे प्लस या माइनस वैरिएंट द्वारा दर्शाया जाता है। इसे नमूनाकरण त्रुटि के रूप में जाना जाता है।

सरल यादृच्छिक नमूनाकरण कैसे किया जाता है?

सरल यादृच्छिक नमूने में एक छोटा उपसमूह लेकर बड़ी आबादी का अध्ययन शामिल होता है। इस उपसमूह को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है और वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए इसका अध्ययन किया जाता है। इस नमूनाकरण विधि को काम करने के लिए, शोधकर्ता को बड़ी आबादी का आकार पता होना चाहिए। उपसमुच्चय का चयन निष्पक्ष होना चाहिए।

यादृच्छिक नमूनाकरण के 4 प्रकार क्या हैं?

यादृच्छिक प्रतिचयन चार प्रकार के होते हैं। सरल यादृच्छिक नमूने में बड़ी आबादी के छोटे उपसमूह का निष्पक्ष अध्ययन शामिल होता है। स्तरीकृत यादृच्छिक नमूनाकरण एक बड़ी आबादी से प्राप्त छोटे समूहों का उपयोग करता है जो साझा विशेषताओं और विशेषताओं पर आधारित होता है। व्यवस्थित नमूनाकरण एक ऐसी विधि है जिसमें बड़े डेटासेट के विशिष्ट सदस्य शामिल होते हैं। इन नमूनों को एक निश्चित, आवधिक अंतराल का उपयोग करके यादृच्छिक प्रारंभिक बिंदु के आधार पर चुना जाता है। यादृच्छिक नमूनाकरण का अंतिम प्रकार क्लस्टर नमूनाकरण है, जो डेटासेट के सदस्यों को लेता है और उन्हें साझा विशेषताओं के आधार पर क्लस्टर में रखता है। इसके बाद शोधकर्ता अध्ययन के लिए यादृच्छिक रूप से समूहों का चयन करते हैं।

सरल यादृच्छिक नमूनाकरण का उपयोग करना कब सर्वोत्तम है?

जब आपके पास अध्ययन के लिए छोटे डेटा सेट हों तो सरल यादृच्छिक नमूनाकरण का उपयोग करना हमेशा एक अच्छा विचार है। यह आपको बेहतर परिणाम देने की अनुमति देता है जो समग्र जनसंख्या का अधिक प्रतिनिधित्व करते हैं। ध्यान रखें कि इस पद्धति के लिए बड़ी आबादी के प्रत्येक सदस्य की पहचान और चयन व्यक्तिगत रूप से करना आवश्यक है, जो अक्सर चुनौतीपूर्ण और समय लेने वाला हो सकता है।

तल – रेखा

बड़ी आबादी का अध्ययन करना बहुत कठिन हो सकता है। प्रत्येक व्यक्तिगत सदस्य से जानकारी प्राप्त करना महंगा और समय लेने वाला हो सकता है। यही कारण है कि शोधकर्ता महत्वपूर्ण निर्णय लेने के लिए आवश्यक निष्कर्षों तक पहुंचने में मदद के लिए यादृच्छिक नमूनाकरण की ओर रुख करते हैं, चाहे इसका मतलब निवासियों को आवश्यक सेवाएं प्रदान करने में मदद करना हो, बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेना हो, या किसी निवेशक के पोर्टफोलियो में बदलाव करना हो।

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जब तक आप पूर्वाग्रह के किसी भी और सभी संकेत को हटा देते हैं, तब तक सरल यादृच्छिक नमूनाकरण करना अपेक्षाकृत आसान होता है। ऐसा करने का मतलब है कि अपना शोध करने से पहले आपके पास बड़ी आबादी के प्रत्येक सदस्य के बारे में जानकारी होनी चाहिए। यह अपेक्षाकृत सरल हो सकता है और इसके लिए बहुत कम ज्ञान की आवश्यकता होती है। लेकिन ध्यान रखें कि यह प्रक्रिया महंगी हो सकती है और आबादी के सभी सदस्यों के बारे में जानकारी तक पहुंच प्राप्त करना कठिन हो सकता है।

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