जब सरल रैंडम बनाम व्यवस्थित नमूनाकरण का उपयोग करना बेहतर होता है?
सरल यादृच्छिक नमूने के तहत, वस्तुओं का एक नमूना आबादी से यादृच्छिक रूप से चुना जाता है, और प्रत्येक आइटम को चुने जाने की समान संभावना है। सरल यादृच्छिक नमूना अपने नमूने के लिए आइटम का चयन करने के लिए यादृच्छिक संख्याओं की तालिका या इलेक्ट्रॉनिक यादृच्छिक संख्या जनरेटर का उपयोग करता है। उदाहरण के लिए, लॉटरी एक सरल यादृच्छिक नमूने के आधार पर संचालित होती है, जिसमें सभी संख्याएँ चुने जाने की समान संभावना होती हैं। इस बीच, व्यवस्थित सैंपलिंग में स्किप या सैंपलिंग अंतराल का उपयोग करके एक आदेशित आबादी से आइटम का चयन करना शामिल है। इसका मतलब है कि हर ” एन वें” डेटा का नमूना एक बड़े डेटा सेट में चुना जाता है। जब किसी परियोजना का बजट तंग होता है और अध्ययन के परिणामों को समझने में सरलता की आवश्यकता होती है, तो सरल यादृच्छिक नमूने की तुलना में व्यवस्थित नमूनाकरण का उपयोग अधिक उपयुक्त होता है। व्यवस्थित नमूना यादृच्छिक नमूने से बेहतर होता है जब डेटा पैटर्न प्रदर्शित नहीं करता है और एक शोधकर्ता द्वारा डेटा हेरफेर का कम जोखिम होता है, क्योंकि यह अक्सर सस्ता और अधिक सरल नमूना विधि भी होता है।
चाबी छीन लेना
- सरल यादृच्छिक नमूने में, प्रत्येक डेटा बिंदु को चुने जाने की समान संभावना है। इस बीच, व्यवस्थित नमूना प्रत्येक पूर्व निर्धारित अंतराल के अनुसार एक डेटा बिंदु चुनता है।
- जबकि सिस्टमैटिक सैंपलिंग सरल रैंडम सैंपलिंग की तुलना में आसान है, अगर डेटा सेट पैटर्न प्रदर्शित करता है, तो यह तिरछा परिणाम उत्पन्न कर सकता है। यह अधिक आसानी से हेरफेर भी है।
- इसके विपरीत, सरल यादृच्छिक नमूना छोटे डेटा सेट के लिए सबसे अच्छा उपयोग किया जाता है और अधिक प्रतिनिधि परिणाम उत्पन्न कर सकता है।
निष्पादन सादगी
सरल यादृच्छिक नमूने के लिए आवश्यक है कि जनसंख्या के प्रत्येक तत्व को अलग से पहचाना और चुना जाए, जबकि व्यवस्थित नमूनाकरण सभी व्यक्तियों का चयन करने के लिए एक नमूना अंतराल नियम पर निर्भर करता है। यदि जनसंख्या का आकार छोटा है या व्यक्तिगत नमूनों का आकार और उनकी संख्या अपेक्षाकृत छोटी है, तो यादृच्छिक नमूना सबसे अच्छा परिणाम प्रदान करता है क्योंकि सभी उम्मीदवारों को चुने जाने की समान संभावना होती है। हालांकि, जैसा कि आवश्यक नमूना आकार बढ़ता है और एक शोधकर्ता को आबादी से कई नमूने बनाने की आवश्यकता होती है, यह बहुत समय लेने वाली और महंगी हो सकती है। परिणामस्वरूप, ऐसी परिस्थितियों में व्यवस्थित नमूना एक पसंदीदा तरीका बन जाता है।
पैटर्न उपस्थिति
जब डेटा में कोई पैटर्न नहीं होता है तो सिंपल रैंडम सैंपलिंग से सिस्टेमेटिक सैंपलिंग बेहतर होती है। हालांकि, यदि जनसंख्या यादृच्छिक नहीं है, तो एक शोधकर्ता नमूना के लिए तत्वों का चयन करने का जोखिम चलाता है जो समान विशेषताओं का प्रदर्शन करते हैं। उदाहरण के लिए, यदि किसी कारखाने में प्रत्येक आठवें विजेट को एक निश्चित खराबी मशीन के कारण क्षतिग्रस्त कर दिया गया था, तो एक शोधकर्ता सरल यादृच्छिक नमूने की तुलना में व्यवस्थित नमूने के साथ इन टूटे हुए विगेट्स का चयन करने की अधिक संभावना है, जिसके परिणामस्वरूप एक पक्षपाती नमूना होता है।
डेटा मेनिपुलेशन
यह तय करते समय कि आप व्यवस्थित नमूने का उपयोग कब करेंगे, यह विचार करना महत्वपूर्ण है कि हमेशा हेरफेर का जोखिम होता है जो एक जानकारीपूर्ण और स्पष्ट अध्ययन चलाने के लिए खतरा होता है। उस नस में, उन मामलों में जहां डेटा हेरफेर का कम जोखिम है, इसके उपयोग में आसानी के लिए सरल नमूनाकरण के लिए व्यवस्थित नमूना बेहतर है। हालांकि, अगर ऐसा कोई जोखिम अधिक होता है जब एक शोधकर्ता वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए अंतराल की लंबाई में हेरफेर कर सकता है – उदाहरण के लिए, व्यवस्थित नमूने में खींचे जा रहे प्रत्येक 100 वें नंबर को बदलने में सक्षम होना – एक सरल यादृच्छिक नमूनाकरण तकनीक अधिक उपयुक्त होगी।