स्तरीकृत नमूनाकरण बनाम क्लस्टर नमूनाकरण
आंकड़ों में, विशेष रूप से सर्वेक्षण करते समय, एक निष्पक्ष नमूना प्राप्त करना महत्वपूर्ण है, इसलिए जनसंख्या के संबंध में किए गए परिणाम और भविष्यवाणियां अधिक सटीक होती हैं। लेकिन, साधारण यादृच्छिक नमूने में, पक्षपाती नमूने के सदस्यों का चयन करने की संभावना मौजूद है; दूसरे शब्दों में, यह जनसंख्या का निष्पक्ष रूप से प्रतिनिधित्व नहीं करता है। इसलिए, सरल यादृच्छिक नमूने के पूर्वाग्रह और दक्षता के मुद्दों को दूर करने के लिए स्तरीकृत नमूनाकरण और क्लस्टर नमूनाकरण का उपयोग किया जाता है।
स्तरीकृत नमूनाकरण
स्तरीकृत यादृच्छिक नमूनाकरण एक नमूनाकरण विधि है जिसमें जनसंख्या को पहले स्तरों में विभाजित किया जाता है (एक स्तर जनसंख्या का एक सजातीय उपसमुच्चय है)।फिर प्रत्येक स्तर से एक साधारण यादृच्छिक नमूना लिया जाता है। संयुक्त रूप से प्रत्येक स्तर के परिणाम नमूने का निर्माण करते हैं। आबादी में संभावित स्तर के उदाहरण निम्नलिखित हैं
• एक राज्य की आबादी के लिए, पुरुष और महिला वर्ग
• शहर, निवासी और अनिवासी स्तर में काम करने वाले लोगों के लिए
• कालेज, श्वेत, अश्वेत, हिस्पैनिक और एशियाई वर्ग के छात्रों के लिए
• धर्मशास्त्र, प्रोटेस्टेंट, कैथोलिक, यहूदी, मुस्लिम वर्ग के बारे में बहस के दर्शकों के लिए
इस प्रक्रिया में, जनसंख्या से सीधे यादृच्छिक रूप से नमूने लेने के बजाय, जनसंख्या को तत्वों (सजातीय समूहों) की एक अंतर्निहित विशेषता का उपयोग करके समूहों में विभाजित किया जाता है। फिर समूह से यादृच्छिक नमूने लिए जाते हैं। प्रत्येक समूह से लिए गए यादृच्छिक नमूनों की मात्रा समूह के भीतर तत्वों की संख्या पर निर्भर करती है।
यह एक समूह के नमूने के बिना उस विशेष समूह से आवश्यक नमूनों की संख्या से बड़ा होने के बिना नमूना लेने की अनुमति देता है।यदि किसी निश्चित समूह के तत्वों की संख्या आवश्यक मात्रा से अधिक है, तो वितरण में कमी से गलत व्याख्या हो सकती है।
स्तरीकृत नमूनाकरण प्रत्येक स्तर के लिए विभिन्न सांख्यिकीय विधियों के उपयोग को सक्षम बनाता है, जो अनुमान की दक्षता और सटीकता में सुधार करने में मदद करता है।
क्लस्टर सैंपलिंग
क्लस्टर यादृच्छिक नमूनाकरण एक नमूनाकरण विधि है जिसमें जनसंख्या को पहले समूहों में विभाजित किया जाता है (एक क्लस्टर जनसंख्या का एक विषम उपसमुच्चय है)। फिर समूहों का एक साधारण यादृच्छिक नमूना लिया जाता है। चयनित समूहों के सभी सदस्य मिलकर नमूना बनाते हैं। इस पद्धति का उपयोग अक्सर तब किया जाता है जब प्राकृतिक समूह स्पष्ट और उपलब्ध होते हैं।
उदाहरण के लिए, पाठ्येतर गतिविधियों में हाई स्कूल के छात्रों की भागीदारी के मूल्यांकन के लिए एक सर्वेक्षण पर विचार करें। छात्र आबादी से यादृच्छिक छात्रों का चयन करने के बजाय, सर्वेक्षण के लिए नमूने के रूप में कक्षा का चयन करना क्लस्टर नमूनाकरण है।फिर कक्षा के प्रत्येक सदस्य का साक्षात्कार लिया जाता है। इस मामले में, कक्षाएं छात्र आबादी के समूह हैं।
क्लस्टर सैंपलिंग में, यह क्लस्टर हैं जिन्हें यादृच्छिक रूप से चुना जाता है, व्यक्तियों को नहीं। यह माना जाता है कि प्रत्येक समूह अपने आप में जनसंख्या का एक निष्पक्ष प्रतिनिधित्व है, जिसका अर्थ है कि प्रत्येक समूह विषम है।
स्तरीकृत नमूनाकरण और क्लस्टर नमूनाकरण में क्या अंतर है?
• स्तरीकृत नमूने में, नमूने की एक विशेषता का उपयोग करके जनसंख्या को समरूप समूहों में विभाजित किया जाता है, जिन्हें स्ट्रैट कहा जाता है। फिर प्रत्येक स्तर से सदस्यों का चयन किया जाता है, और उन स्तरों से लिए गए नमूनों की संख्या जनसंख्या के भीतर स्तर की उपस्थिति के समानुपाती होती है।
• क्लस्टर सैंपलिंग में, जनसंख्या को मुख्य रूप से स्थान के आधार पर समूहों में बांटा जाता है, और फिर एक क्लस्टर को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है।
• क्लस्टर नमूनाकरण में, एक क्लस्टर यादृच्छिक रूप से चुना जाता है, जबकि स्तरीकृत नमूनाकरण में सदस्यों को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है।
• स्तरीकृत नमूने में, इस्तेमाल किए गए प्रत्येक समूह (स्तर) में समरूप सदस्य शामिल होते हैं, जबकि क्लस्टर नमूनाकरण में, क्लस्टर विषमांगी होता है।
• स्तरीकृत नमूनाकरण धीमा है जबकि क्लस्टर नमूनाकरण अपेक्षाकृत तेज़ है।
• जनसंख्या के भीतर प्रत्येक समूह की उपस्थिति में फैक्टरिंग और बेहतर अनुमान प्राप्त करने के तरीकों को अपनाने के कारण स्तरीकृत नमूनों में त्रुटि कम होती है।
• क्लस्टर नमूनाकरण में त्रुटि का उच्च प्रतिशत निहित है।
