बहुस्तरीय नमूनाकरण बनाम अनुक्रमिक नमूनाकरण
नमूना जीवन के हर क्षेत्र में सबसे महत्वपूर्ण पहलुओं में से एक है। संस्थानों से लेकर सरकारों तक और छोटे समुदाय से लेकर बड़े उद्योग तक हर किसी को सैंपलिंग की जरूरत होती है। नमूनाकरण उन परिणामों को प्रदान करता है जिनका उपयोग भविष्य पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालने वाले निर्णय लेने के लिए किया जाता है। नमूनाकरण किसी विशेष उत्पाद, विचार या किसी भी चीज़ के बारे में डेटा एकत्र करने का एक वैज्ञानिक तरीका है जिसे संशोधित किया जाना है। मल्टीस्टेज नमूनाकरण और अनुक्रमिक नमूनाकरण डेटा एकत्र करने और विश्लेषण करने के दो तरीके हैं और विभिन्न प्रकार के डेटा के लिए उपयोग किए जाते हैं। मल्टीस्टेज सैंपलिंग का उपयोग बड़े पैमाने पर सैंपलिंग के लिए किया जाता है और अनुक्रमिक सैंपलिंग का उपयोग अपेक्षाकृत छोटे आकार के नमूनों पर किया जाता है।
मल्टीस्टेज सैंपलिंग क्या है?
मल्टीस्टेज सैंपलिंग की तुलना क्लस्टर सैंपलिंग से की जा सकती है लेकिन यह बहुत अधिक जटिल है। इस नमूनाकरण विधि में डेटा के विभिन्न समूह बनते हैं और विश्लेषण के लिए इन समूहों से कुछ नमूने यादृच्छिक रूप से चुने जाते हैं। यह मल्टीस्टेज सैंपलिंग है क्योंकि डेटा के क्लस्टर विभिन्न स्तरों पर बनते हैं। पहले स्तर में बड़ी संख्या में समूह बनते हैं और फिर प्रत्येक समूह से दूसरे स्तर के लिए कुछ नमूने लिए जाते हैं और सभी डेटा का विश्लेषण करने के लिए इस प्रक्रिया को दोहराया जाता है। नमूना लेने का यह तरीका तेज़ और सस्ता है और बहुत समय बचाता है लेकिन यह विधि कम सटीक है। नमूने की कुल सूची उपलब्ध नहीं होने की स्थिति में बहुस्तरीय नमूनाकरण का उपयोग किया जाता है जैसे कि विशेष आदत या पसंद के लिए एक बड़े पैमाने पर आबादी का सर्वेक्षण किया जाना है।
अनुक्रमिक नमूनाकरण क्या है?
छोटे डेटा पर अनुक्रमिक नमूनाकरण किया जाता है और नमूने एकत्र किए जाने पर इसका लगातार विश्लेषण किया जाता है। वांछित परिणाम प्राप्त होने तक नमूनाकरण जारी रखा जाता है।अनुक्रमिक नमूनाकरण विधि में डेटा के आकार को पहले कभी भी परिभाषित नहीं किया जाता है और जैसे ही डेटा का पहला बैच प्राप्त और विश्लेषण किया जाता है और यदि परिणाम महत्वपूर्ण और उस उद्देश्य के लिए प्रासंगिक होते हैं जिसके लिए नमूनाकरण किया जाता है तो नमूनाकरण बंद कर दिया जाता है। यदि वांछित परिणाम प्राप्त नहीं होता है तो नमूने का अगला बैच लिया जाता है और उसका विश्लेषण किया जाता है। वांछित परिणाम प्राप्त होने तक यह प्रक्रिया जारी रहती है। यह सैंपलर को परिणामों को ठीक करने की अनुमति देता है।
संक्षेप में:
बहुस्तरीय नमूनाकरण बनाम अनुक्रमिक नमूनाकरण
• बहुस्तरीय नमूनाकरण बड़े पैमाने पर किया जाता है जहां अनुक्रमिक नमूनाकरण बहुत छोटे पैमाने पर किया जाता है।
• बहुस्तरीय नमूनाकरण प्रायिकता को आधार के रूप में उपयोग करता है लेकिन अनुक्रमिक नमूनाकरण संभाव्यता पर आधारित नहीं है।
• विचार प्राप्त करने के लिए मल्टीस्टेज नमूनाकरण किया जाता है और परिणाम सटीक नहीं होते हैं जबकि सटीक परिणाम प्राप्त करने के लिए अनुक्रमिक नमूनाकरण दोहराया जा सकता है।
• सैंपलिंग का आकार मल्टीस्टेज सैंपलिंग में पूर्वनिर्धारित होता है लेकिन यह अनुक्रमिक सैंपलिंग में नहीं होता है।
• बहुस्तरीय नमूनाकरण आम तौर पर जनसंख्या के बारे में डेटा प्राप्त करने के लिए किया जाता है जबकि अनुक्रमिक नमूनाकरण आमतौर पर प्रयोगों के संचालन के दौरान किया जाता है।
