प्रतिनिधि नमूना बनाम रैंडम नमूना: क्या अंतर है?

अर्थशास्त्रियों और शोधकर्ताओं ने सांख्यिकीय विश्लेषण को नियोजित करते समय नमूने के पूर्वाग्रह को नगण्य स्तर तक कम करने की कोशिश की है। एक नमूने में तीन बुनियादी विशेषताओं के नमूने पूर्वाग्रह की संभावना को कम करते हैं और अर्थशास्त्रियों को नमूना विश्लेषण या अध्ययन से प्राप्त परिणामों से एक सामान्य आबादी के बारे में अधिक आश्वस्त अनुमान लगाने की अनुमति देते 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 नमूना तकनीक परस्पर अनन्य नहीं हैं और वास्तव में, वे अक्सर एक विश्लेषण में नमूना त्रुटि की डिग्री को कम करने और बड़े समूह के संबंध में नमूने से सांख्यिकीय निष्कर्ष बनाने के लिए अधिक आत्मविश्वास की अनुमति के लिए अग्रानुक्रम में उपयोग किया जाता है।

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 त्रुटि को कम करता है और इस संभावना को बढ़ाता है कि नमूना सटीक रूप से लक्ष्य आबादी को दर्शाता है।

यादृच्छिक नमूना

एक यादृच्छिक नमूना एक ऐसा समूह या समूह होता है जिसे एक बड़ी जनसंख्या या उदाहरणों के समूह से एक यादृच्छिक तरीके से चुना जाता है जो बड़े समूह के प्रत्येक सदस्य को चुने जाने की समान संभावना देता है। यादृच्छिक नमूना का मतलब बड़ी आबादी का निष्पक्ष प्रतिनिधित्व करना है। यह एक बड़ी आबादी से एक नमूना का चयन करने का एक उचित तरीका माना जाता है क्योंकि जनसंख्या के प्रत्येक सदस्य के पास चयनित होने की समान संभावना है।

विशेष ध्यान:

नमूने एकत्र करने वाले लोगों को यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि पूर्वाग्रह कम से कम हो। प्रतिनिधि नमूना 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।

प्रभावी यादृच्छिक नमूनाकरण विभिन्न तकनीकों के माध्यम से पूरा किया जा सकता है जो अधिक सटीक परिणाम प्रदान करते हैं और चुने हुए जनसंख्या के संबंध में सांख्यिकीय निष्कर्ष बनाने के लिए अधिक आत्मविश्वास की अनुमति देते हैं।

इन तकनीकों में से एक सबसे प्रभावी स्तरीकरण के रूप में जाना जाता है, बड़ी आबादी को उपसमूह या एक समरूप प्रकृति के तबके में तोड़कर और प्रत्येक स्ट्रैटम से समान संख्या में समूह के सदस्यों को चुनते हैं। अन्य सामान्य तरीकों जैसे कि व्यवस्थित नमूनाकरण में, सदस्यों को एक यादृच्छिक प्रारंभिक बिंदु से शुरू करने और निश्चित आवधिक अंतराल पर आगे बढ़ने के लिए चुना जाता है।

चाबी छीन लेना

• एक प्रतिनिधि नमूना एक समूह या सेट है जिसे निर्दिष्ट विशेषताओं के अनुसार एक बड़ी सांख्यिकीय आबादी से चुना जाता है।
• एक यादृच्छिक नमूना एक समूह या सेट होता है जिसे बड़ी आबादी से यादृच्छिक तरीके से चुना जाता है।
• नमूना पूर्वाग्रह को कम करने में मदद करने के लिए दोनों का एक साथ उपयोग किया जा सकता है।