सरल यादृच्छिक बनाम स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना: क्या अंतर है?
सरल यादृच्छिक बनाम स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना: एक अवलोकन
सांख्यिकीय विश्लेषण में, ” जनसंख्या ” टिप्पणियों या डेटा का कुल समूह है जो मौजूद है। हालांकि, आबादी में प्रत्येक व्यक्ति या डेटा बिंदु को मापने के लिए अक्सर यह अक्षम्य है। इसके बजाय, शोधकर्ता नमूनों पर भरोसा करते हैं। एक नमूना आबादी से टिप्पणियों का एक सेट है। नमूनाकरण विधि वह प्रक्रिया है जिसका उपयोग जनसंख्या से नमूने खींचने के लिए किया जाता है।
सरल यादृच्छिक नमूने और स्तरीकृत यादृच्छिक नमूने एक नमूना प्राप्त करने के लिए दोनों सामान्य तरीके हैं। संपूर्ण डेटा आबादी का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक सरल यादृच्छिक नमूना का उपयोग किया जाता है। और किसी भी अन्य विचार के बिना जनसंख्या से लोगों का चयन करता है।
एक स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना, दूसरी ओर, पहले साझा विशेषताओं के आधार पर जनसंख्या को छोटे समूहों, या तबकों में विभाजित करता है। इसलिए, एक स्तरीकृत नमूनाकरण रणनीति यह सुनिश्चित करेगी कि प्रत्येक उपसमूह से सदस्य डेटा विश्लेषण में शामिल हैं।
चाबी छीन लेना
- सरल यादृच्छिक और स्तरीकृत यादृच्छिक नमूने सांख्यिकीय माप उपकरण हैं।
- एक साधारण यादृच्छिक नमूना पूरे डेटा सेट का प्रतिनिधित्व करने के लिए पूरी आबादी का एक छोटा, बुनियादी हिस्सा लेता है।
- जनसंख्या को विभिन्न समूहों में विभाजित किया जाता है जो समान विशेषताओं को साझा करते हैं, जिसमें से एक स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना लिया जाता है।
सरल यादृच्छिक नमूना
सरल यादृच्छिक नमूनाकरण एक सांख्यिकीय उपकरण है जिसका उपयोग डेटा आबादी से लिए गए एक बहुत ही बुनियादी नमूने का वर्णन करने के लिए किया जाता है। यह नमूना पूरी आबादी के बराबर का प्रतिनिधित्व करता है।
सरल यादृच्छिक नमूना अक्सर उपयोग किया जाता है जब डेटा आबादी के बारे में बहुत कम जानकारी उपलब्ध होती है, जब डेटा आबादी में विभिन्न उप-भागों में विभाजित करने के लिए बहुत अधिक अंतर होते हैं, या जब डेटा आबादी के बीच केवल एक अलग विशेषता होती है।
उदाहरण के लिए, एक कैंडी कंपनी अपने उत्पाद की भविष्य की रेखा निर्धारित करने के लिए अपने ग्राहकों की खरीद की आदतों का अध्ययन करना चाह सकती है। यदि 10,000 ग्राहक हैं, तो यह उन 100 ग्राहकों को यादृच्छिक नमूने के रूप में चुन सकता है। यह तब लागू हो सकता है जो इसे उन 100 ग्राहकों से इसके आधार के बाकी हिस्सों में पाता है।
सांख्यिकीविद एक डेटा आबादी की एक विस्तृत सूची तैयार करेंगे और फिर उस बड़े समूह के भीतर एक यादृच्छिक नमूने का चयन करेंगे। इस नमूने में, जनसंख्या के प्रत्येक सदस्य को नमूने का हिस्सा बनने के लिए चुने जाने की समान संभावना है। उन्हें दो तरीकों से चुना जा सकता है:
- एक मैनुअल लॉटरी के माध्यम से, जिसमें आबादी के प्रत्येक सदस्य को एक नंबर दिया जाता है। फिर नमूने में किसी को शामिल करने के लिए संख्याओं को यादृच्छिक रूप से तैयार किया जाता है। एक छोटे समूह को देखते समय इसका सबसे अच्छा उपयोग किया जाता है।
- कंप्यूटर जनित नमूना। यह विधि मानव के बजाय नमूनों का चयन करने के लिए कंप्यूटर का उपयोग करके, बड़े डेटा सेट के साथ सबसे अच्छा काम करती है।