प्रतिनिधि नमूना बनाम रैंडम नमूना: क्या अंतर है?
प्रतिनिधि नमूना बनाम रैंडम नमूना: एक अवलोकन
सांख्यिकीय विश्लेषण करते समय, अर्थशास्त्रियों और शोधकर्ताओं ने नमूने के पूर्वाग्रह को नगण्य स्तर तक कम करने की कोशिश की। पूर्वाग्रह के नमूने का खतरा यह है कि यह एक आबादी (या गैर-मानवीय कारकों) के एक पक्षपाती नमूने में परिणाम कर सकता है जिसमें सभी व्यक्तियों, या उदाहरणों को समान रूप से चयनित नहीं किया गया था।
चाबी छीन लेना
- सांख्यिकीय विश्लेषण करते समय, अर्थशास्त्रियों और शोधकर्ताओं ने नमूने के पूर्वाग्रह को नगण्य स्तर तक कम करने की कोशिश की।
- पूर्वाग्रह के नमूने का खतरा यह है कि यह एक आबादी (या गैर-मानवीय कारकों) के एक पक्षपाती नमूने में परिणाम कर सकता है जिसमें सभी व्यक्तियों, या उदाहरणों को समान रूप से चयनित नहीं किया गया था।
- यदि नमूनाकरण पूर्वाग्रह के लिए जिम्मेदार नहीं है, तो एक अध्ययन या विश्लेषण के परिणामों को गलत तरीके से जिम्मेदार ठहराया जा सकता है।
- प्रतिनिधि नमूनाकरण और यादृच्छिक नमूने दो तकनीकें हैं जिनका उपयोग यह सुनिश्चित करने के लिए किया जाता है कि डेटा पूर्वाग्रह से मुक्त है।
- एक प्रतिनिधि नमूना एक समूह है या निर्दिष्ट विशेषताओं के अनुसार एक बड़ी सांख्यिकीय आबादी से चुना जाता है।
- एक यादृच्छिक नमूना एक समूह या सेट है जिसे बड़ी आबादी से यादृच्छिक तरीके से चुना जाता है।
पक्षपाती नमूनों की संभावना को कम करने के लिए, सांख्यिकीविद् और अर्थशास्त्री आमतौर पर यह गारंटी देने की कोशिश करते हैं कि हर नमूने के विश्लेषण या अध्ययन में तीन बुनियादी मापदंड पूरे होते हैं। इस तरह, सांख्यिकीविद् और अर्थशास्त्री प्राप्त परिणामों से एक सामान्य आबादी के बारे में अधिक आश्वस्त अनुमान लगा सकते हैं।
- इस तरह के नमूनों को अध्ययन के लिए चुनी गई आबादी का प्रतिनिधि होना चाहिए।
- उन्हें यादृच्छिक रूप से चुना जाना चाहिए, जिसका अर्थ है कि बड़ी आबादी के प्रत्येक सदस्य को चुने जाने की समान संभावना है।
- वे पर्याप्त बड़े होने चाहिए ताकि परिणाम को तिरछा न किया जा सके। नमूना समूह का इष्टतम आकार एक अनुमान बनाने के लिए आवश्यक आत्मविश्वास की सटीक डिग्री पर निर्भर करता है।
प्रतिनिधि नमूनाकरण और यादृच्छिक नमूने दो तकनीकें हैं जिनका उपयोग यह सुनिश्चित करने के लिए किया जाता है कि डेटा पूर्वाग्रह से मुक्त है। ये नमूने तकनीक परस्पर अनन्य नहीं हैं। वास्तव में, वे अक्सर एक अध्ययन में नमूना त्रुटि की डिग्री को कम करने के लिए अग्रानुक्रम में उपयोग किया जाता है । संयुक्त होने पर, ये दो विधियां बड़े समूह के संबंध में नमूने से सांख्यिकीय निष्कर्ष बनाने के लिए अधिक आत्मविश्वास की अनुमति देती हैं।
प्रतिनिधि नमूना
एक प्रतिनिधि नमूना एक समूह या सेट है जिसे एक बड़ी सांख्यिकीय आबादी या कारकों या उदाहरणों के समूह से चुना जाता है जो कि जो भी विशेषता या गुणवत्ता अध्ययन के तहत है, उसके अनुसार बड़े समूह को पर्याप्त रूप से दोहराता है।
एक प्रतिनिधि नमूना परीक्षा के तहत बड़े समाज के प्रमुख चर और विशेषताओं को समानता देता है। कुछ उदाहरणों में लिंग, आयु, शिक्षा स्तर, सामाजिक आर्थिक स्थिति (एसईएस), या वैवाहिक स्थिति शामिल हैं। एक बड़ा नमूना आकार नमूनाकरण त्रुटियों की संभावना को कम करता है और संभावना बढ़ाता है कि नमूना सटीक रूप से लक्ष्य आबादी को दर्शाता है।
यादृच्छिक नमूना
एक यादृच्छिक नमूना एक समूह या सेट है जिसे बड़ी आबादी से चुना जाता है – या उदाहरणों के कारकों का समूह – एक यादृच्छिक तरीके से जो बड़े समूह के प्रत्येक सदस्य को चुने जाने की समान संभावना रखता है। यादृच्छिक नमूना का मतलब बड़ी आबादी का निष्पक्ष प्रतिनिधित्व करना है। यह एक बड़ी आबादी से एक नमूना का चयन करने के लिए एक उचित तरीका माना जाता है (चूंकि आबादी के प्रत्येक सदस्य को चयनित होने का एक समान मौका है)।
विशेष ध्यान
नमूना एकत्र करने वाले अर्थशास्त्रियों और सांख्यिकीविदों के लिए, यह जरूरी है कि वे सुनिश्चित करें कि पूर्वाग्रह कम से कम हो। यदि नमूनाकरण पूर्वाग्रह के लिए जिम्मेदार नहीं है, तो एक अध्ययन या विश्लेषण के परिणामों को गलत तरीके से जिम्मेदार ठहराया जा सकता है। प्रतिनिधि नमूनाकरण इसे प्राप्त करने के प्रमुख तरीकों में से एक है क्योंकि इस तरह के नमूने अध्ययन के तहत बड़ी आबादी के संभावित तत्वों के रूप में बारीकी से दोहराते हैं।
यह, हालांकि, नमूनाकरण पूर्वाग्रह को नगण्य बनाने के लिए पर्याप्त नहीं है। प्रतिनिधि नमूना विधि के साथ यादृच्छिक नमूना तकनीक के संयोजन से पूर्वाग्रह कम हो जाता है क्योंकि प्रतिनिधि आबादी के किसी भी विशिष्ट सदस्य के पास किसी अन्य की तुलना में नमूने में चयन की अधिक संभावना नहीं है।
इन तकनीकों में से एक सबसे प्रभावी स्तरीकरण के रूप में जाना जाता है । स्तरीकरण के साथ, बड़ी आबादी उपसमूह में टूट गई है – या एक काफी सजातीय प्रकृति का। फिर, प्रत्येक स्ट्रैटम से समूह के सदस्यों की एक समान संख्या का चयन किया जाता है।
एक यादृच्छिक या प्रतिनिधि नमूना प्राप्त करने का एक और सामान्य तरीका व्यवस्थित नमूनाकरण के रूप में जाना जाता है। इस पद्धति के साथ, अध्ययन शुरू करने के लिए सदस्यों या तत्वों को एक यादृच्छिक प्रारंभिक बिंदु से चुना जाता है। फिर, निश्चित, आवधिक अंतराल पर चयन आगे बढ़ता है।