व्यवस्थित नमूनाकरण बनाम क्लस्टर नमूनाकरण: क्या अंतर है?

व्यवस्थित नमूनाकरण बनाम क्लस्टर नमूनाकरण: एक अवलोकन

व्यवस्थित नमूनाकरण और क्लस्टर नमूनाकरण जनसंख्या के नमूनों का अध्ययन करने के लिए शोधकर्ताओं, विश्लेषकों और बाज़ारियों द्वारा उपयोग किए जाने वाले दो अलग-अलग प्रकार के सांख्यिकीय उपाय हैं।

जिस तरह से जनसंख्या से व्यवस्थित और क्लस्टर नमूने दोनों नमूना बिंदुओं को अलग करते हैं। जबकि व्यवस्थित नमूना नमूना बनाने के लिए बड़ी आबादी से निश्चित अंतराल का उपयोग करता है, क्लस्टर नमूनाकरण जनसंख्या को अलग-अलग समूहों में तोड़ देता है।

व्यवस्थित नमूनाकरण जनसंख्या से एक यादृच्छिक प्रारंभिक बिंदु का चयन करता है, और फिर एक नमूना इसके आकार के आधार पर जनसंख्या के नियमित निश्चित अंतराल से लिया जाता है।क्लस्टर नमूनाकरण जनसंख्या को समूहों में विभाजित करता है और फिर प्रत्येक क्लस्टर से एक सरल यादृच्छिक नमूना लेता है।1  इस लेख में, हम इन दोनों प्रकार के नमूने, उनके फायदे और नुकसान के अंतर को कवर करेंगे, जब एक दूसरे पर एक का उपयोग करना सबसे अच्छा है, और प्रत्येक के उदाहरण।

चाबी छीन लेना

• व्यवस्थित नमूनाकरण और क्लस्टर नमूनाकरण दोनों सांख्यिकीय उपाय हैं जिनका उपयोग शोधकर्ताओं, विश्लेषकों और बाज़ारियों द्वारा जनसंख्या के नमूनों का अध्ययन करने के लिए किया जाता है।
• व्यवस्थित नमूनाकरण में नमूना बनाने के लिए बड़ी आबादी से निश्चित अंतराल का चयन करना शामिल है।
• क्लस्टर नमूनाकरण जनसंख्या को समूहों में विभाजित करता है, फिर प्रत्येक क्लस्टर से एक यादृच्छिक नमूना लेता है।
• दोनों व्यवस्थित नमूने और क्लस्टर नमूना यादृच्छिक नमूने के रूप हैं, जिन्हें संभाव्यता नमूने के रूप में जाना जाता है, जो गैर-संभाव्यता नमूने के विपरीत है।
• व्यवस्थित नमूनाकरण और क्लस्टर नमूनाकरण के अपने फायदे और नुकसान दोनों हैं, लेकिन दोनों समय और लागत-कुशल हो सकते हैं।

व्यवस्थित नमूनाकरण

व्यवस्थित नमूनाकरण एक यादृच्छिक संभावना नमूनाकरण विधि है। यह शोधकर्ताओं और विश्लेषकों द्वारा उपयोग किए जाने वाले सबसे लोकप्रिय और आम तरीकों में से एक है। इस विधि में बड़े समूह से नमूने का चयन करना शामिल है। जबकि प्रारंभिक बिंदु यादृच्छिक हो सकता है, नमूने में प्रत्येक सदस्य के बीच निश्चित अंतराल का उपयोग शामिल है।

यहां देखिए यह कैसे काम करता है। शोधकर्ता पहले एक बड़ी आबादी से एक शुरुआती बिंदु चुनकर शुरू करता है । यह आम तौर पर पूर्णांक के रूप में होता है जो अधिक से अधिक जनसंख्या में विषयों की संख्या से छोटा होना चाहिए। विश्लेषक तब प्रत्येक सदस्य के बीच अंतराल चुनता है; यह एक सुसंगत अंतर है जो प्रत्येक सदस्य के बीच स्थित है। यहाँ एक काल्पनिक उदाहरण दिया गया है। मान लीजिए कि अध्ययन में 100 लोगों की आबादी है। शोधकर्ता 10 वें स्थान पर व्यक्ति के साथ शुरू होता है। वे उसके बाद हर सातवें व्यक्ति को चुनने का फैसला करते हैं। इसका अर्थ है कि निम्नलिखित स्थानों के लोगों को नमूने में चुना गया है: 10, 17, 24, 31, 38, 45, और इसी तरह।

सिस्टेमेटिक सैंपलिंग के फायदे और नुकसान

इस प्रकार का सांख्यिकीय नमूना काफी सरल है, यही कारण है कि यह आमतौर पर शोधकर्ताओं द्वारा इष्ट है।यह वित्त में कुछ उद्देश्यों के लिए भी बहुत उपयोगी है।जो लोग इस पद्धति का उपयोग करते हैं, वे यह धारणा बनाते हैं कि परिणाम सामान्य आबादी के बहुमत का प्रतिनिधित्व करते हैं।यह प्रक्रिया इस बात की भी गारंटी देती है कि पूरी आबादी समान रूप से नमूना है।  लेकिन इस तरह के नमूने के साथ समस्याएं हो सकती हैं, हालांकि। उदाहरण के लिए, डेटा में हेरफेर करने का जोखिम अधिक हो सकता है क्योंकि इस पद्धति का उपयोग करने वाले वांछित परिणाम के आधार पर विषयों और अंतराल का चयन कर सकते हैं।

व्यवस्थित नमूने का संचालन सरल है और समझने में आसान है। सांख्यिकीविद, जिनके पास बजट या समय की कमी हो सकती है, वे अपने नमूनों को बनाने, तुलना करने और समझने के संबंध में व्यवस्थित होने के लिए व्यवस्थित नमूने का उपयोग करते हैं। इसके अलावा, व्यवस्थित नमूनाकरण इसकी प्रक्रिया के कारण अन्य नमूना तरीकों की तुलना में नियंत्रण की एक बढ़ी हुई डिग्री प्रदान करता है।

व्यवस्थित सैंपल क्लस्टर्ड सलेक्शन के साथ भी दूर हो जाता है, जहां आबादी में बेतरतीब ढंग से चुने गए नमूने एक साथ अस्वाभाविक रूप से पास होते हैं। यादृच्छिक नमूने, व्यवस्थित लोगों के विपरीत, केवल कई सर्वेक्षण करके या नमूनों की संख्या बढ़ाकर इस घटना को दूर करने में सक्षम हैं; जो दोनों समय लेने वाली और महंगी हो सकती है। सिस्टेमैटिक सैंपलिंग भी कम जोखिम वाला कारक होता है क्योंकि कम संभावना है कि डेटा दूषित हो सकता है।

इसके कई फायदों के बावजूद, व्यवस्थित नमूने नुकसान के साथ आते हैं। व्यवस्थित नमूनाकरण की प्राथमिक सीमा यह है कि जनसंख्या के आकार की आवश्यकता है। एक आबादी में प्रतिभागियों की विशिष्ट संख्या के बिना, व्यवस्थित नमूना अच्छी तरह से काम नहीं करता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई सांख्यिकीविद् किसी विशिष्ट क्षेत्र में बेघर लोगों की आयु की जांच करना चाहेगा, लेकिन उसमें कितने बेघर लोग हैं, तो यह ठीक-ठीक नहीं समझा जा सकता है कि उनके पास जनसंख्या का आकार या शुरुआती बिंदु नहीं है।

एक और नुकसान यह है कि आबादी को स्वाभाविक रूप से यादृच्छिकता की आवश्यकता होती है। यदि ऐसा नहीं होता है, तो नमूना के उद्देश्य को पराजित करते हुए समान उदाहरणों को चुनने का जोखिम बढ़ जाता है।

व्यवस्थित नमूनाकरण का उदाहरण

व्यवस्थित नमूने का लक्ष्य एक निष्पक्ष नमूना प्राप्त करना है। जिस विधि से इसे प्राप्त किया जा सकता है वह जनसंख्या में प्रत्येक भागीदार को एक संख्या निर्दिष्ट करके और फिर नमूना बनाने के लिए जनसंख्या में समान निर्दिष्ट अंतराल का चयन करना है।

उदाहरण के लिए, आप प्रत्येक 5 वें प्रतिभागी या प्रत्येक 20 वें प्रतिभागी को चुन सकते हैं, लेकिन आपको प्रत्येक जनसंख्या में एक ही चुनना होगा। इस nth संख्या को चुनने की प्रक्रिया व्यवस्थित नमूना है।

उदाहरण के लिए, एक टूथपेस्ट कंपनी टूथपेस्ट का एक नया स्वाद बनाती है और इसे जनता को बेचने से पहले एक नमूना जनसंख्या पर परीक्षण करना चाहेगी। परीक्षण यह निर्धारित करने के लिए है कि नमूना द्वारा नया स्वाद अच्छी तरह से प्राप्त किया गया है या नहीं। कंपनी 50 लोगों की आबादी को एक साथ रखती है और 10 लोगों का एक नमूना बनाने के लिए व्यवस्थित नमूने का उपयोग करने का निर्णय लेती है, जिसके बारे में वे जिस टूथपेस्ट के बारे में विचार करेंगे।

सबसे पहले, मार्केटिंग टीम जनसंख्या में हर भागीदार को एक नंबर प्रदान करती है। इस मामले में, समूह में इसकी आबादी 50 है, इसलिए यह प्रत्येक प्रतिभागी को एक से लेकर 50 तक की संख्या प्रदान करेगा। इसके बाद, यह निर्धारित करना होगा कि यह कितना बड़ा नमूना चाहता है और इसने एक नमूना आकार निर्धारित किया है 10. इसलिए, 50/10 = 5. पांच इसका नमूना अंक होगा; इसका अर्थ है कि यह अपने नमूने पर पहुंचने के लिए आबादी में हर पांचवें प्रतिभागी का चयन करेगा। यह नीचे दी गई तालिका में उल्लिखित है, जहां हर पांचवां प्रतिभागी बोल्ड में है और नमूने के लिए चुना गया है।

चुननेवाली मेडिकल जांच

क्लस्टर नमूनाकरण एक अन्य प्रकार का यादृच्छिक सांख्यिकीय उपाय है। इस पद्धति का उपयोग तब किया जाता है जब बड़ी आबादी में मौजूद समूहों के विभिन्न उपसमूह होते हैं। इन समूहों को क्लस्टर के रूप में जाना जाता है। क्लस्टर नमूनाकरण का उपयोग आमतौर पर विपणन समूहों और पेशेवरों द्वारा किया जाता है ।

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जब किसी शहर, कस्बे या जिले की जनसांख्यिकी का अध्ययन करने का प्रयास किया जाता है, तो जनसंख्या के बड़े आकार के कारण, क्लस्टर नमूने का उपयोग करना सबसे अच्छा होता है।

क्लस्टर नमूनाकरण एक दो-चरणीय प्रक्रिया है। सबसे पहले, पूरी आबादी को अलग-अलग समूहों में चुना जाता है और अलग किया जाता है। यादृच्छिक नमूने तो इन उपसमूहों से चुने जाते हैं। उदाहरण के लिए, एक शोधकर्ता को किराने की दुकान के ग्राहकों की पूरी आबादी का साक्षात्कार करने में मुश्किल हो सकती है । हालांकि, वे दुकानों का एक यादृच्छिक सबसेट बनाने में सक्षम हो सकते हैं; यह प्रक्रिया में पहले चरण का प्रतिनिधित्व करता है। दूसरा चरण उन दुकानों के ग्राहकों के यादृच्छिक नमूने का साक्षात्कार करना है।

क्लस्टर नमूनाकरण के प्रकार

दो प्रकार के क्लस्टर नमूने हैं: एक-चरण क्लस्टर नमूना और दो-चरण क्लस्टर नमूना।

वन-स्टेज क्लस्टर नमूने में क्लस्टर का एक यादृच्छिक नमूना चुनना और उस क्लस्टर के भीतर हर एक विषय से डेटा एकत्र करना शामिल है। दो-चरण क्लस्टर नमूनाकरण में कई समूहों को बेतरतीब ढंग से चुनना और अंतिम नमूने बनाने के लिए प्रत्येक क्लस्टर के भीतर कुछ विषयों को चुनना शामिल है। दो-चरण के नमूने को एक-चरण के नमूने के सबसेट के रूप में देखा जा सकता है: बनाए गए समूहों से कुछ तत्वों का नमूना लेना।

क्लस्टर सैंपलिंग के फायदे और नुकसान

इस नमूना विधि का उपयोग तब किया जा सकता है जब पूरी आबादी की सूची को पूरा करना मुश्किल हो जैसा कि ऊपर के उदाहरण में दिखाया गया है।यह एक सरल, मैनुअल प्रक्रिया है जो समय और पैसा बचा सकती है।

वास्तव में, अन्य तरीकों की तुलना में क्लस्टर नमूनाकरण का उपयोग करना काफी सस्ता हो सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि आम तौर पर कम संबद्ध लागत और खर्च होते हैं क्योंकि क्लस्टर नमूनाकरण को पूरी आबादी का मूल्यांकन करने के बजाय यादृच्छिक पर चयनित समूहों को चुनने की आवश्यकता होती है। यही प्रक्रिया नमूना आकार बढ़ाने के लिए भी अनुमति देती है। जैसा कि एक सांख्यिकीविद् केवल समूहों के चुनिंदा समूह से चयन करता है, वे उस क्लस्टर के भीतर से विषयों की संख्या बढ़ा सकते हैं।

क्लस्टर सैंपलिंग का प्राथमिक नुकसान यह है कि इसके साथ एक बड़ा सैंपलिंग एरर होता है, जो सैंपलिंग के अन्य तरीकों की तुलना में कम सटीक होता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि क्लस्टर के भीतर विषयों में समान विशेषताएं होती हैं, जिसका अर्थ है कि क्लस्टर नमूनाकरण में जनसंख्या के विभिन्न जनसांख्यिकी शामिल नहीं हैं। यह अक्सर एक क्लस्टर के भीतर एक ओवररिपेटेशन या अंडररिप्शन में परिणाम होता है, और, इसलिए, एक पक्षपाती नमूना हो सकता है।

क्लस्टर नमूनाकरण का उदाहरण

उदाहरण के लिए, एक अकादमिक अध्ययन निर्धारित करने के लिए कैसे पर कई कर्मचारियों का आयोजन किया जा रहा है का कहना है कि निवेश बैंकों पकड़ एमबीए, और उन एमबीए की, कितने आइवी लीग के स्कूलों से हैं। सांख्यिकीविद् के लिए हर निवेश बैंक में जाना और हर एक कर्मचारी से उनकी शैक्षिक पृष्ठभूमि पूछना मुश्किल होगा। लक्ष्य प्राप्त करने के लिए, एक सांख्यिकीविद् क्लस्टर नमूनाकरण को नियुक्त कर सकता है।

पहला कदम निवेश बैंकों का समूह बनाना होगा। प्रत्येक निवेश बैंक का अध्ययन करने के बजाय, सांख्यिकीविद् पहले क्लस्टर का गठन करते हुए, राजस्व के आधार पर शीर्ष तीन सबसे बड़े निवेश बैंकों का अध्ययन करना चुन सकता है। वहां से, सभी तीन निवेश बैंकों में प्रत्येक कर्मचारी के साक्षात्कार के बजाय, एक सांख्यिकीविद् एक और क्लस्टर बना सकता है, जिसमें केवल कुछ विभागों के कर्मचारी शामिल होंगे, उदाहरण के लिए, बिक्री और व्यापार या विलय और अधिग्रहण ।

यह विधि सांख्यिकीविद् को नमूने के आकार को कम करने की अनुमति देती है, जिससे यह अधिक कुशल और लागत प्रभावी हो जाता है, फिर भी मांगी जा रही जानकारी को प्राप्त करने के लिए एक पर्याप्त पर्याप्त नमूना है।

विशेष ध्यान

यद्यपि दोनों व्यवस्थित नमूने और क्लस्टर नमूना यादृच्छिक नमूने के रूप हैं, वे पूरी तरह से अलग-अलग तरीकों से अपने नमूना आकार में आते हैं। व्यवस्थित नमूनाकरण जनसंख्या में निश्चित अंतराल के आधार पर एक नमूना का चयन करता है जबकि क्लस्टर नमूनाकरण जनसंख्या से एक क्लस्टर बनाता है।

जब किसी विशिष्ट जनसंख्या के भीतर अलग-अलग उप-समूह होते हैं, तो क्लस्टर नमूनाकरण बेहतर होता है, जबकि जनसंख्या की संपूर्ण सूची या संख्या ज्ञात होने पर व्यवस्थित नमूनाकरण का बेहतर उपयोग किया जाता है। हालांकि, दोनों जनसंख्या को छोटी इकाइयों में विभाजित कर रहे हैं।

व्यवस्थित नमूने के लिए यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि समूह में कोई पैटर्न न हो, अन्यथा, आप समग्र जनसंख्या का प्रतिनिधित्व किए बिना समान विषयों को चुनने का जोखिम उठाते हैं। क्लस्टर नमूनाकरण के लिए, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि प्रत्येक क्लस्टर में पूरे नमूने के समान लक्षण हैं।

क्लस्टर नमूनाकरण FAQ

क्लस्टर नमूनाकरण से क्या मतलब है?

क्लस्टर नमूनाकरण यादृच्छिक नमूने का एक रूप है जो एक नमूना बनाने के लिए एक आबादी को क्लस्टर में अलग करता है। आगे के समूहों को प्रारंभिक समूहों से बनाया जा सकता है और साथ ही एक नमूने को संकीर्ण करने के लिए।

आप क्लस्टर सैम्पलिंग का उपयोग क्यों करेंगे?

क्लस्टर सैंपलिंग का उपयोग सबसे बड़ा अध्ययन करने के लिए किया जाता है, आबादी का प्रसार, जहां प्रत्येक विषय का साक्षात्कार करने का लक्ष्य महंगा, समय लेने वाला और शायद असंभव होगा। क्लस्टर नमूनाकरण उन समूहों को बनाने की अनुमति देता है जो समान विशेषताओं के साथ, मूल्यांकन की जाने वाली आबादी का एक छोटा प्रतिनिधित्व हैं।

क्लस्टर नमूनाकरण कैसे काम करता है?

क्लस्टर सैंपलिंग में बस आबादी को छोटे समूहों में विभाजित करने के लिए विभाजित करना शामिल है। इन उपसमूहों का अध्ययन या अन्य बेतरतीब ढंग से अन्य उपसमूहों में विभाजित किया जा सकता है।

क्लस्टर नमूनाकरण और स्तरीकृत नमूनाकरण के बीच अंतर क्या है?

क्लस्टर नमूनाकरण और स्तरीकृत नमूने के बीच प्राथमिक अंतर यह है कि क्लस्टर नमूनाकरण में बनाए गए क्लस्टर विषम हैं जबकि स्तरीकृत नमूने के समूह समरूप हैं।

तल – रेखा

वहाँ एक हैं तरीकों के नमूने की विविधता सांख्यिकीविदों जो समूहों के भीतर जानकारी का अध्ययन करने की तलाश के लिए उपलब्ध है। क्योंकि समूह या आबादी बड़ी होती है, इसलिए हर एक विषय से डेटा प्राप्त करना बहुत मुश्किल है। इस समस्या को दूर करने के लिए, सांख्यिकीविद नमूना का उपयोग करते हैं, छोटे समूहों का निर्माण करते हैं जो बड़ी आबादी के प्रतिनिधि होते हैं।

इन छोटे नमूनों को बनाने का एक महत्वपूर्ण पहलू यह सुनिश्चित करना है कि वे यादृच्छिक रूप से चुने गए हैं और बड़ी आबादी के सच्चे प्रतिनिधित्व हैं। व्यवस्थित नमूनाकरण और क्लस्टर नमूनाकरण दो विधियाँ हैं जिनका उपयोग सांख्यिकीविद् आबादी का अध्ययन करने के लिए कर सकते हैं।

दोनों यादृच्छिक नमूने के रूप हैं जो आसान विश्लेषण के लिए छोटे समूहों में आबादी को अलग करते हुए समय और लागत-कुशल हो सकते हैं। संपूर्ण जनसंख्या ज्ञात होने पर संपूर्ण जनसंख्या ज्ञात होने पर व्यवस्थित नमूनाकरण सबसे अच्छी तरह से काम करता है।