नमूनाकरण त्रुटि
एक नमूना त्रुटि क्या है?
नमूनाकरण त्रुटि एक सांख्यिकीय त्रुटि है जो तब होती है जब एक विश्लेषक एक नमूना का चयन नहीं करता है जो डेटा की पूरी आबादी का प्रतिनिधित्व करता है। परिणामस्वरूप, नमूने में पाए गए परिणाम उन परिणामों का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं जो पूरी आबादी से प्राप्त किए जाएंगे।
नमूनाकरण एक बड़ी आबादी से कई टिप्पणियों का चयन करके किया गया विश्लेषण है। चयन की विधि नमूनाकरण त्रुटियों और गैर-नमूनाकरण त्रुटियों दोनों का उत्पादन कर सकती है।
चाबी छीन लेना
- नमूनाकरण त्रुटि तब होती है जब अध्ययन में प्रयुक्त नमूना पूरी आबादी का प्रतिनिधि नहीं होता है।
- नमूनाकरण एक बड़ी आबादी से कई टिप्पणियों का चयन करके किया गया विश्लेषण है।
- यहां तक कि यादृच्छिक नमूनों में नमूनाकरण की कुछ हद तक त्रुटि होगी क्योंकि एक नमूना केवल आबादी का एक अनुमान है जिसमें से इसे खींचा जाता है।
- नमूना आकार में वृद्धि करके नमूने की त्रुटियों की व्यापकता को कम किया जा सकता है।
- रैंडम सैंपलिंग सैंपलिंग एरर की घटना को कम करने का एक अतिरिक्त तरीका है।
- सामान्य तौर पर, नमूनाकरण त्रुटियों को चार श्रेणियों में रखा जा सकता है: जनसंख्या-विशिष्ट त्रुटि, चयन त्रुटि, नमूना फ्रेम त्रुटि या गैर-प्रतिक्रिया त्रुटि।
नमूनाकरण त्रुटियों को समझना
नमूनाकरण त्रुटि सही मान बनाम बनाम जनसंख्या के मान में विचलन है। नमूनाकरण त्रुटियां होती हैं क्योंकि नमूना आबादी का प्रतिनिधि नहीं है या किसी तरह से पक्षपाती है। यहां तक कि यादृच्छिक नमूनों में नमूनाकरण की कुछ हद तक त्रुटि होगी क्योंकि एक नमूना केवल आबादी का एक अनुमान है जिसमें से इसे खींचा जाता है।
नमूने त्रुटियों के प्रकार
नमूनाकरण त्रुटियों की विभिन्न श्रेणियां हैं।
जनसंख्या-विशिष्ट त्रुटि
जनसंख्या-विशिष्ट त्रुटि तब होती है जब कोई शोधकर्ता यह नहीं समझ पाता कि किसे सर्वेक्षण करना है।
चयन त्रुटि
चयन त्रुटि तब होती है जब सर्वेक्षण स्व-चयनित होता है, या जब केवल वे प्रतिभागी जो सर्वेक्षण में रुचि रखते हैं, सवालों के जवाब देते हैं। शोधकर्ता भागीदारी को प्रोत्साहित करने के तरीके ढूंढकर चयन त्रुटि को दूर करने का प्रयास कर सकते हैं।
नमूना फ्रेम त्रुटि
एक नमूना फ्रेम त्रुटि तब होती है जब एक नमूना गलत जनसंख्या डेटा से चुना जाता है।
गैर-प्रतिक्रिया त्रुटि
एक गैर-प्रतिक्रिया त्रुटि तब होती है जब सर्वेक्षणों से एक उपयोगी प्रतिक्रिया प्राप्त नहीं होती है क्योंकि शोधकर्ता संभावित उत्तरदाताओं से संपर्क करने में असमर्थ थे (या संभावित उत्तरदाताओं ने प्रतिक्रिया देने से इनकार कर दिया)।
नमूनाकरण त्रुटियों को खत्म करना
नमूना आकार में वृद्धि करके नमूने की त्रुटियों की व्यापकता को कम किया जा सकता है । जैसे ही नमूना आकार बढ़ता है, नमूना वास्तविक जनसंख्या के करीब हो जाता है, जिससे वास्तविक आबादी से विचलन की संभावना कम हो जाती है। विचार करें कि 10 के नमूने का औसत 100 के नमूने के औसत से अधिक भिन्न होता है। यह सुनिश्चित करने के लिए भी कदम उठाए जा सकते हैं कि नमूना पूरी आबादी का पर्याप्त प्रतिनिधित्व करता है।
शोधकर्ता अपने अध्ययन की प्रतिकृति बनाकर नमूना त्रुटियों को कम करने का प्रयास कर सकते हैं। यह एक ही माप को बार-बार लेने से, एक से अधिक विषयों या कई समूहों का उपयोग करके या कई अध्ययनों को पूरा करके पूरा किया जा सकता है।
रैंडम सैंपलिंग सैंपलिंग एरर की घटना को कम करने का एक अतिरिक्त तरीका है। यादृच्छिक नमूनाकरण एक नमूना का चयन करने के लिए एक व्यवस्थित दृष्टिकोण स्थापित करता है। उदाहरण के लिए, प्रतिभागियों को बेतरतीब ढंग से साक्षात्कार करने के लिए चुनने के बजाय, एक शोधकर्ता उन लोगों को चुन सकता है जिनके नाम सूची में पहले, 10 वें, 20 वें, 30 वें, 40 वें और इसी तरह दिखाई देते हैं।
नमूनाकरण त्रुटियों के उदाहरण
मान लें कि XYZ कंपनी एक सदस्यता-आधारित सेवा प्रदान करती है जो उपभोक्ताओं को इंटरनेट कनेक्शन के माध्यम से वीडियो और अन्य प्रकार की प्रोग्रामिंग को स्ट्रीम करने के लिए मासिक शुल्क का भुगतान करने की अनुमति देती है।
फर्म उन घर मालिकों का सर्वेक्षण करना चाहता है जो प्रति सप्ताह इंटरनेट के माध्यम से कम से कम 10 घंटे की प्रोग्रामिंग देखते हैं और जो मौजूदा वीडियो स्ट्रीमिंग सेवा के लिए भुगतान करते हैं। XYZ यह निर्धारित करना चाहता है कि आबादी का कितना प्रतिशत कम कीमत वाली सब्सक्रिप्शन सेवा में रुचि रखता है। यदि XYZ नमूना प्रक्रिया के बारे में ध्यान से नहीं सोचता है, तो कई प्रकार के नमूने त्रुटियां हो सकती हैं।
एक जनसंख्या विनिर्देश त्रुटि तब होता अगर XYZ कंपनी उपभोक्ताओं के विशिष्ट प्रकार के जो नमूने में शामिल किया जाना चाहिए नहीं समझती है। उदाहरण के लिए, यदि XYZ 15 से 25 वर्ष की आयु के बीच के लोगों की आबादी बनाता है, तो उनमें से कई उपभोक्ता वीडियो स्ट्रीमिंग सेवा के बारे में खरीदारी का निर्णय नहीं लेते हैं क्योंकि वे पूर्णकालिक काम नहीं करते हैं। दूसरी ओर, अगर XYZ ने काम करने वाले वयस्कों का एक नमूना रखा, जो खरीद निर्णय लेते हैं, तो इस समूह के उपभोक्ता प्रत्येक सप्ताह 10 घंटे की वीडियो प्रोग्रामिंग नहीं देख सकते हैं।
चयन त्रुटि भी एक नमूने के परिणामों में विकृतियों का कारण बनती है। एक सामान्य उदाहरण एक सर्वेक्षण है जो केवल उन लोगों के एक छोटे हिस्से पर निर्भर करता है जो तुरंत प्रतिक्रिया देते हैं। यदि XYZ उन उपभोक्ताओं के साथ अनुसरण करने का प्रयास करता है जो शुरू में प्रतिक्रिया नहीं देते हैं, तो सर्वेक्षण के परिणाम बदल सकते हैं। इसके अलावा, अगर XYZ उन उपभोक्ताओं को बाहर करता है जो तुरंत प्रतिक्रिया नहीं देते हैं, तो नमूना परिणाम पूरी आबादी की प्राथमिकताओं को प्रतिबिंबित नहीं कर सकते हैं।
नमूनाकरण त्रुटि बनाम गैर-नमूना त्रुटि
सांख्यिकीय डेटा एकत्र करते समय विभिन्न प्रकार की त्रुटियां हो सकती हैं। नमूनाकरण त्रुटियां एक नमूना आबादी की विशेषताओं और सामान्य आबादी वाले लोगों के बीच प्रतीत होने वाले यादृच्छिक अंतर हैं। नमूनाकरण त्रुटियां उत्पन्न होती हैं क्योंकि नमूना आकार अनिवार्य रूप से सीमित हैं। (सर्वेक्षण या जनगणना में पूरी आबादी का नमूना लेना असंभव है।)
नमूनाकरण त्रुटि तब भी हो सकती है जब किसी भी प्रकार की कोई गलती नहीं की जाती है; नमूनाकरण त्रुटियां होती हैं क्योंकि कोई भी नमूना उस ब्रह्मांड के डेटा से पूरी तरह से मेल नहीं खाएगा जहां से नमूना लिया गया है।
कंपनी XYZ गैर-नमूना त्रुटियों से भी बचना चाहेगी । गैर-नमूनाकरण त्रुटियां ऐसी त्रुटियां हैं जो डेटा संग्रह के दौरान परिणाम देती हैं और डेटा को सच्चे मूल्यों से अलग करने का कारण बनती हैं। गैर-नमूनाकरण त्रुटियां मानवीय त्रुटि के कारण होती हैं, जैसे कि सर्वेक्षण प्रक्रिया में हुई गलती।
यदि उपभोक्ताओं का एक समूह केवल सप्ताह में पांच घंटे की वीडियो प्रोग्रामिंग देखता है और सर्वेक्षण में शामिल होता है, तो यह निर्णय एक गैर-नमूनाकरण त्रुटि है। पक्षपाती होने वाले प्रश्न पूछना एक अन्य प्रकार की त्रुटि है।
सैंपलिंग एरर एफएक्यू
नमूनाकरण त्रुटि और नमूनाकरण क्या है?
नमूनाकरण त्रुटियां सांख्यिकीय त्रुटियां हैं जो तब होती हैं जब एक नमूना पूरी आबादी का प्रतिनिधित्व नहीं करता है। आंकड़ों में, नमूनाकरण का अर्थ उस समूह का चयन करना है जिसे आप वास्तव में अपने शोध से डेटा एकत्र करेंगे।
नमूनाकरण त्रुटि फॉर्मूला क्या है?
नमूना त्रुटि सूत्र का उपयोग सांख्यिकीय विश्लेषण में समग्र नमूना त्रुटि की गणना करने के लिए किया जाता है। नमूने की त्रुटि को नमूने के आकार के वर्गमूल द्वारा जनसंख्या के मानक विचलन को विभाजित करके गणना की जाती है, और फिर परिणामी को Z स्कोर मान से गुणा किया जाता है, जो विश्वास अंतराल पर आधारित होता है।
नमूने त्रुटियों के प्रकार क्या हैं?
सामान्य तौर पर, नमूनाकरण त्रुटियों को चार श्रेणियों में रखा जा सकता है: जनसंख्या-विशिष्ट त्रुटि, चयन त्रुटि, नमूना फ्रेम त्रुटि या गैर-प्रतिक्रिया त्रुटि। जनसंख्या-विशिष्ट त्रुटि तब होती है जब शोधकर्ता समझ नहीं पाता है कि उन्हें किसका सर्वेक्षण करना चाहिए। चयन त्रुटि तब होती है जब उत्तरदाता अध्ययन में अपनी भागीदारी का चयन करते हैं। (इसका परिणाम केवल उन लोगों में है जो जवाब देने में रुचि रखते हैं, जो परिणामों को रोकते हैं।) एक नमूना फ्रेम त्रुटि तब होती है जब एक नमूना का चयन करने के लिए गलत उप-जनसंख्या का उपयोग किया जाता है। अंत में, एक गैर-प्रतिक्रिया त्रुटि तब होती है जब संभावित उत्तरदाताओं से सफलतापूर्वक संपर्क नहीं किया जाता है या प्रतिक्रिया देने से इनकार कर दिया जाता है।
क्यों नमूना त्रुटि महत्वपूर्ण है?
नमूनाकरण त्रुटियों की उपस्थिति के बारे में पता होना महत्वपूर्ण है क्योंकि यह विश्वास के स्तर का एक संकेतक हो सकता है जिसे परिणामों में रखा जा सकता है। नमूनाकरण त्रुटि चर्चा के संदर्भ में भी महत्वपूर्ण है कि शोध के परिणाम कितने भिन्न हो सकते हैं।
आप एक नमूनाकरण त्रुटि कैसे पाते हैं?
सर्वेक्षण अनुसंधान में, नमूनाकरण त्रुटियां होती हैं क्योंकि सभी नमूने प्रतिनिधि नमूने हैं: एक छोटा समूह जो आपके संपूर्ण शोध आबादी के लिए खड़ा है। जिन लोगों तक आप पहुँचना चाहते हैं, उनके पूरे समूह का सर्वेक्षण करना असंभव है।
यह आमतौर पर एक अध्ययन में नमूना त्रुटि की डिग्री की मात्रा निर्धारित करने के लिए संभव नहीं है क्योंकि आपके द्वारा अध्ययन की जा रही संपूर्ण आबादी से प्रासंगिक डेटा एकत्र करना असंभव है। यही कारण है कि शोधकर्ता प्रतिनिधि नमूने एकत्र करते हैं (और प्रतिनिधि नमूने यही कारण है कि नमूना त्रुटियां हैं)।