व्यवस्थित नमूनाकरण
व्यवस्थित नमूनाकरण एक प्रकार की संभावना नमूनाकरण विधि है जिसमें एक बड़ी आबादी के नमूना सदस्यों को एक यादृच्छिक प्रारंभिक बिंदु के अनुसार चुना जाता है लेकिन एक निश्चित, आवधिक अंतराल के साथ। यह अंतराल, जिसे नमूना अंतराल कहा जाता है, की गणना जनसंख्या आकार को वांछित नमूना आकार से विभाजित करके की जाती है।
नमूना आबादी के अग्रिम में चयनित होने के बावजूद, व्यवस्थित नमूने को अभी भी यादृच्छिक माना जाता है यदि आवधिक अंतराल पहले से निर्धारित होता है और प्रारंभिक बिंदु यादृच्छिक होता है।
सांख्यिकीय अनुमान के लिए जनसंख्या का नमूना लेने के कई तरीके हैं; व्यवस्थित नमूना यादृच्छिक नमूने का एक रूप है।
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कैसे व्यवस्थित नमूनाकरण कार्य करता है
चूंकि जनसंख्या का सरल यादृच्छिक नमूना अक्षम और समय लेने वाला हो सकता है, इसलिए सांख्यिकीविद् अन्य तरीकों की ओर रुख करते हैं, जैसे कि व्यवस्थित नमूनाकरण। एक व्यवस्थित दृष्टिकोण के माध्यम से एक नमूना आकार चुनना जल्दी से किया जा सकता है। एक बार एक निश्चित प्रारंभिक बिंदु की पहचान हो जाने के बाद, प्रतिभागी चयन को सुविधाजनक बनाने के लिए एक निरंतर अंतराल चुना जाता है।
सिस्टेमैटिक सैंपलिंग सरल रैंडम सैंपलिंग के लिए बेहतर है, जब डेटा हेरफेर का कम जोखिम हो। यदि एक शोधकर्ता वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए अंतराल लंबाई में हेरफेर कर सकता है, तो ऐसा जोखिम अधिक है, एक साधारण यादृच्छिक नमूना तकनीक अधिक उपयुक्त होगी।
इसकी सादगी के कारण शोधकर्ताओं और विश्लेषकों के साथ व्यवस्थित नमूना लोकप्रिय है। शोधकर्ता आम तौर पर मानते हैं कि परिणाम सबसे सामान्य आबादी के प्रतिनिधि हैं जब तक कि हर " एन वें" डेटा नमूने (जो संभावना नहीं है) के साथ एक यादृच्छिक विशेषता असमान रूप से मौजूद है। दूसरे शब्दों में, एक आबादी को चुने हुए मीट्रिक के साथ यादृच्छिकता की एक प्राकृतिक डिग्री का प्रदर्शन करने की आवश्यकता होती है। यदि आबादी में एक प्रकार का मानकीकृत पैटर्न है, तो गलती से बहुत सामान्य मामलों को चुनने का जोखिम अधिक स्पष्ट है।
व्यवस्थित नमूने के भीतर, अन्य नमूना तरीकों के साथ, प्रतिभागियों को चुनने से पहले एक लक्ष्य आबादी का चयन किया जाना चाहिए। किसी भी वांछित विशेषताओं के आधार पर जनसंख्या की पहचान की जा सकती है जो अध्ययन के उद्देश्य के अनुरूप है। कुछ चयन मानदंड में आयु, लिंग, जाति, स्थान, शिक्षा स्तर और / या पेशा शामिल हो सकता है।
- व्यवस्थित नमूनाकरण एक प्रकार की संभावना नमूनाकरण विधि है जिसमें एक बड़ी आबादी के नमूना सदस्यों को एक यादृच्छिक प्रारंभिक बिंदु के अनुसार चुना जाता है, लेकिन एक निश्चित, आवधिक अंतराल (नमूना अंतराल) के साथ।
- इसकी सादगी के कारण, शोधकर्ताओं द्वारा व्यवस्थित नमूनाकरण लोकप्रिय है।
- इस पद्धति के अन्य लाभों में शामिल हैं क्लस्टरिंग चयन की घटना को समाप्त करना और डेटा को दूषित करने की कम संभावना।
- नुकसान में विशेष पैटर्न का अधिक या कम प्रतिनिधित्व और डेटा हेरफेर का अधिक जोखिम शामिल है।
व्यवस्थित नमूनाकरण के उदाहरण
व्यवस्थित नमूने के एक काल्पनिक उदाहरण के रूप में, मान लें कि 10, 000 लोगों की आबादी में, एक सांख्यिकीविद नमूना के लिए प्रत्येक 100 वें व्यक्ति का चयन करता है। सैंपलिंग अंतराल भी व्यवस्थित हो सकता है, जैसे कि प्रत्येक 12 घंटों में ड्रा करने के लिए एक नया नमूना चुनना।
एक अन्य उदाहरण के रूप में, यदि आप व्यवस्थित नमूने का उपयोग करके 50, 000 की आबादी के 1, 000 लोगों के यादृच्छिक समूह का चयन करना चाहते हैं, तो सभी संभावित प्रतिभागियों को एक सूची में रखा जाना चाहिए और एक प्रारंभिक बिंदु चुना जाएगा। एक बार सूची बन जाने के बाद, सूची में प्रत्येक 50 वें व्यक्ति (चयनित शुरुआती बिंदु पर गिनती शुरू करने वाले) को प्रतिभागी के रूप में चुना जाएगा, क्योंकि 50, 000 / 1, 000 = 50 है।
उदाहरण के लिए, यदि चयनित प्रारंभिक बिंदु 20 था, तो सूची में शामिल 70 वें व्यक्ति को 120 वें और उसके बाद चुना जाएगा। एक बार सूची के अंत तक पहुँच गया था और यदि अतिरिक्त प्रतिभागियों की आवश्यकता होती है, तो गिनती समाप्त करने के लिए सूची की शुरुआत के लिए लूप्स समाप्त हो जाते हैं।
व्यवस्थित नमूनाकरण बनाम क्लस्टर नमूनाकरण
व्यवस्थित नमूनाकरण और क्लस्टर नमूनाकरण इस बात में भिन्न होते हैं कि वे नमूने में शामिल जनसंख्या से नमूना बिंदुओं को कैसे खींचते हैं। क्लस्टर नमूनाकरण जनसंख्या को गुच्छों में तोड़ देता है, जबकि व्यवस्थित नमूना नमूना बनाने के लिए बड़ी आबादी से निश्चित अंतराल का उपयोग करता है।
व्यवस्थित नमूनाकरण जनसंख्या से एक यादृच्छिक प्रारंभिक बिंदु का चयन करता है, और फिर एक नमूना जनसंख्या के नियमित निश्चित अंतराल से लिया जाता है जो उसके आकार पर निर्भर करता है। क्लस्टर नमूनाकरण जनसंख्या को समूहों में विभाजित करता है और फिर प्रत्येक क्लस्टर से एक सरल यादृच्छिक नमूना लेता है।
क्लस्टर नमूनाकरण नमूने के अन्य तरीकों की तुलना में कम सटीक माना जाता है। हालांकि, यह एक नमूना प्राप्त करने पर लागत बचा सकता है। क्लस्टर नमूनाकरण एक दो-चरण नमूना प्रक्रिया है। इसका उपयोग तब किया जा सकता है जब पूरी आबादी की सूची को पूरा करना मुश्किल हो। उदाहरण के लिए, किराने की दुकान के ग्राहकों की पूरी आबादी का साक्षात्कार करना मुश्किल हो सकता है।
हालांकि, एक व्यक्ति स्टोर का एक यादृच्छिक सबसेट बना सकता है, जो प्रक्रिया में पहला कदम है। दूसरा चरण उन दुकानों के ग्राहकों के यादृच्छिक नमूने का साक्षात्कार करना है। यह एक सरल मैनुअल प्रक्रिया है जो समय और पैसा बचा सकती है।
व्यवस्थित नमूनाकरण की सीमाएँ
एक जोखिम जो सांख्यिकीविदों को विचार करना चाहिए जब व्यवस्थित नमूने का आयोजन करना शामिल होता है कि नमूना अंतराल के साथ उपयोग की जाने वाली सूची कैसे व्यवस्थित होती है। यदि सूची में रखी गई जनसंख्या चक्रीय पैटर्न में व्यवस्थित होती है जो नमूना अंतराल से मेल खाती है, तो चयनित नमूना पक्षपाती हो सकता है।
उदाहरण के लिए, एक कंपनी का मानव संसाधन विभाग कर्मचारियों का एक नमूना चुनना चाहता है और पूछता है कि वे कंपनी की नीतियों के बारे में कैसा महसूस करते हैं। कर्मचारियों को 20 टीमों में बांटा गया है, प्रत्येक टीम में एक प्रबंधक होता है। यदि नमूने के आकार को चुनने के लिए उपयोग की गई सूची को एक साथ संकुलित टीमों के साथ आयोजित किया जाता है, तो नमूना अंतराल के आधार पर केवल प्रबंधकों (या कोई भी प्रबंधक) को लेने वाले सांख्यिकीविद् जोखिम उठाते हैं।
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