सरल यादृच्छिक नमूना बनाम व्यवस्थित यादृच्छिक नमूना
आँकड़ों में डेटा सबसे महत्वपूर्ण चीजों में से एक है। जब एक परिकल्पना का परीक्षण किया जाता है तो व्यावहारिक कठिनाइयों के कारण पूरी आबादी के डेटा का उपयोग करना संभव नहीं होगा। इसलिए, नमूनों से डेटा मान जनसंख्या के बारे में अनुमान लगाने के लिए लिए जाते हैं। चूंकि, सभी डेटा का उपयोग नहीं किया जाता है; किए गए अनुमानों में एक अनिश्चितता है (जिसे नमूनाकरण त्रुटि कहा जाता है)। ऐसी अनिश्चितताओं को कम करने के लिए, यह महत्वपूर्ण है कि निष्पक्ष नमूनों को चुना जाए।
जब एक नमूने के लिए व्यक्तियों को इस तरह चुना जाता है कि जनसंख्या में प्रत्येक व्यक्ति के चुने जाने की समान संभावना हो, तो ऐसे नमूने को यादृच्छिक नमूना कहा जाता है।उदाहरण के लिए, उस मामले पर विचार करें जहां एक पड़ोस के 100 घरों में से 10 घरों को एक नमूने के रूप में चुना जाना है। प्रत्येक घर की संख्या कागज के टुकड़ों में लिखी जाती है, और सभी 100 टुकड़े एक टोकरी में होते हैं। एक व्यक्ति बेतरतीब ढंग से टोकरी से प्रतिस्थापन के साथ कागज के 10 अलग-अलग टुकड़े चुनता है। तब चुनी गई 10 संख्याएँ एक यादृच्छिक प्रतिदर्श होंगी।
सरल यादृच्छिक नमूनाकरण और व्यवस्थित यादृच्छिक नमूनाकरण दोनों नमूना तकनीक हैं, जिसके परिणामस्वरूप कुछ अलग गुणों के साथ यादृच्छिक नमूने होते हैं।
एक साधारण यादृच्छिक नमूना क्या है?
एक साधारण यादृच्छिक नमूना इस तरह से चुना गया एक यादृच्छिक नमूना है कि उस नमूने के आकार के प्रत्येक नमूने (जिसे जनसंख्या से चुना जा सकता है) के नमूने के रूप में चुने जाने की समान संभावना है। इस नमूनाकरण तकनीक को आबादी के कुल दायरे में पहुंच की आवश्यकता होती है। दूसरे शब्दों में, साधारण यादृच्छिक प्रतिचयन को कुशलतापूर्वक करने के लिए जनसंख्या पर्याप्त रूप से छोटी, अस्थायी और स्थानिक रूप से होनी चाहिए।उदाहरण को पीछे मुड़कर देखें तो दूसरे पैराग्राफ में यह देखा जा सकता है कि वहां जो किया जाता है वह सरल यादृच्छिक नमूना है और उस तरह से तैयार किए गए 10 घरों का नमूना एक साधारण यादृच्छिक नमूना है।
उदाहरण के लिए, जीवन भर के लिए किसी कंपनी द्वारा उत्पादित प्रकाश बल्बों के परीक्षण के मामले पर विचार करें। विचाराधीन जनसंख्या कंपनी द्वारा उत्पादित सभी प्रकाश बल्ब हैं। लेकिन इस मामले में अभी कुछ बल्बों का उत्पादन होना बाकी है और कुछ बल्ब पहले ही बिक चुके हैं। इसलिए नमूना अस्थायी रूप से स्टॉक में वर्तमान में बल्बों तक ही सीमित है। इस मामले में, सरल यादृच्छिक नमूनाकरण नहीं किया जा सकता है, क्योंकि यह सुनिश्चित करना असंभव है कि, प्रत्येक k के लिए, k आकार के प्रत्येक नमूने की जांच के लिए नमूने के रूप में चुने जाने की समान संभावना है।
एक व्यवस्थित यादृच्छिक नमूना क्या है?
व्यवस्थित पैटर्न के साथ चुने गए यादृच्छिक नमूने व्यवस्थित यादृच्छिक नमूने कहलाते हैं। इस पद्धति का उपयोग करके एक नमूना चुनने के कई चरण हैं।
- जनसंख्या को अनुक्रमित करें (संख्या यादृच्छिक रूप से असाइन की जानी चाहिए)
- नमूना अंतराल के अधिकतम-मूल्य की गणना करें (जनसंख्या में व्यक्तियों की संख्या को नमूने के लिए चुने जाने वाले व्यक्तियों की संख्या से विभाजित किया जाता है।)
- 1 और अधिकतम-मान के बीच एक यादृच्छिक संख्या चुनें।
- बाकी व्यक्तियों को चुनने के लिए बार-बार अधिकतम मान जोड़ें।
- प्राप्त संख्या अनुक्रम के अनुरूप व्यक्तियों का चयन करके नमूना चुनें।
उदाहरण के लिए, 100 घरों में से 10 घरों के चयन पर विचार करें। फिर, व्यवस्थित यादृच्छिक नमूना खोजने के लिए घरों को 1 से 100 तक गिना जाता है। फिर, अधिकतम-मान 100/10=10 है। अब, 1-10 की श्रेणी में यादृच्छिक रूप से एक संख्या चुनें। यह बहुत सारे चित्र बनाकर किया जा सकता है। मान लीजिए, 7 परिणाम के रूप में प्राप्त संख्या है। यादृच्छिक नमूना घरों की संख्या 7, 17, 27, 37, 47, 57, 67, 77, 87, और 97 है।
सरल रैंडम सैंपल और सिस्टेमैटिक रैंडम सैंपल में क्या अंतर है?• साधारण यादृच्छिक नमूने के लिए आवश्यक है कि प्रत्येक व्यक्ति को अलग से चुना जाए लेकिन व्यवस्थित यादृच्छिक नमूना नहीं। • साधारण यादृच्छिक नमूने में, प्रत्येक k के लिए, k आकार के प्रत्येक नमूने के नमूने के रूप में चुने जाने की समान संभावना है लेकिन व्यवस्थित यादृच्छिक नमूनाकरण में ऐसा नहीं है। |
