व्यवस्थित नमूनाकरण (परिभाषा) - फायदे नुकसान

सिस्टेमैटिक सैम्पलिंग क्या है?

व्यवस्थित नमूनाकरण कमोबेश एक ऐसी विधि है जिसमें विभिन्न तत्वों का चयन शामिल होता है जो नमूना फ्रेम से ऑर्डर किए जाते हैं और यह सांख्यिकीय प्रक्रिया उन तत्वों के यादृच्छिक चयन से शुरू होती है जो एक सूची से संबंधित होते हैं और फिर फ्रेम से प्रत्येक नमूना अंतराल का चयन किया जाता है और सैंपलिंग का यह तरीका तभी लागू किया जा सकता है जब सभी दी गई आबादी सजातीय हो क्योंकि ये नमूना इकाइयाँ जनसंख्या के आधार पर व्यवस्थित रूप से वितरित की जाती हैं।

यह एक ऐसी विधि है जहां एक निश्चित अंतराल पर बड़े पैमाने पर जनसंख्या से नमूना सदस्यों को बेतरतीब ढंग से चुनकर संभाव्यता नमूनाकरण किया जाता है। इस आवधिक अंतराल को नमूना अंतराल के रूप में जाना जाता है, और इसे आवश्यक नमूना आकार का पता लगाने और जनसंख्या के आकार के अनुसार विभाजित करके गणना की जा सकती है।

यह कैसे काम करता है?

• व्यवस्थित नमूनाकरण का उपयोग सांख्यिकीविदों द्वारा किया जा सकता है यदि वे समय को बचाना चाहते हैं या सरल यादृच्छिक नमूनाकरण विधि से प्राप्त परिणामों से असंतुष्ट हैं। एक निश्चित प्रारंभिक बिंदु की पहचान के बाद, सांख्यिकीविद प्रतिभागी के चयन की सुविधा के लिए एक निरंतर अंतराल का चयन करते हैं।
• इस पद्धति में, शुरुआत में, प्रतिभागियों के चयन से पहले ही लक्ष्य आबादी का चयन किया जाना चाहिए। जनसंख्या की पहचान के आधार पर विभिन्न विशेषताएं हैं, और अध्ययन आयोजित किया जाता है। ये वांछित विशेषताएं उम्र, जाति, लिंग, स्थान, पेशे और / या शिक्षा स्तर हो सकती हैं।
• उदाहरण के लिए, एक शोधकर्ता व्यवस्थित नमूने की मदद से 10,000 लोगों की आबादी में से 2000 लोगों को चुनना चाहता है। उसे सभी संभावित प्रतिभागियों को सूचीबद्ध करना होगा, और तदनुसार, एक प्रारंभिक बिंदु चुना जाएगा। जैसे ही यह सूची बनती है, सूची के प्रत्येक 5 वें व्यक्ति को प्रतिभागी के रूप में 10,000 / 2000 = 5 के रूप में चुना जाएगा।

व्यवस्थित नमूने के प्रकार

# 1 - रैखिक

• इसे रैखिक कहा जाता है क्योंकि यह एक बहुत ही रैखिक पथ का अनुसरण करता है और एक विशेष आबादी के संबंध में अंत में रुक जाता है। इस प्रकार के नमूने में, किसी भी नमूने को अंत में दोहराया नहीं जाता है।
• इसके अलावा, 'एन' इकाइयों को नमूने का एक हिस्सा बनाने के लिए चुना जाता है जिसमें जनसंख्या की 'एन' इकाइयां होती हैं। विश्लेषक और शोधकर्ता एक दिए गए नमूने से इन 'एन' इकाइयों को बेतरतीब ढंग से चुनने के बजाय 'एन' इकाइयों के चयन के लिए उपयोग में तर्क छोड़ सकते हैं।
• एक रेखीय व्यवस्थित नमूना को कुल जनसंख्या की व्यवस्था करके और अनुक्रम में एक ही वर्गीकृत करके, 'n' या नमूना आकार का चयन करके, नमूना अंतराल (K = N / n) की गणना करते हुए, यादृच्छिक रूप से 1 से K की संख्या का चयन करके चुना जाता है। नमूने में अगले सदस्य को जोड़ने के लिए यादृच्छिक रूप से चुनी गई संख्या में 'के' (नमूना अंतराल) जोड़ना और नमूने से शेष सदस्यों को जोड़ने के लिए इस प्रक्रिया को दोहराना।

# 2 - परिपत्र

• इस प्रकार के नमूने में, यह देखा जाता है कि नमूना एक बिंदु से शुरू होता है जहां यह समाप्त हो गया है। इसका मतलब है कि नमूना उस बिंदु से पुनरारंभ होता है जहां यह वास्तव में समाप्त हो गया है। इस प्रकार की सांख्यिकीय नमूनाकरण विधि में, तत्वों को एक गोलाकार तरीके से व्यवस्थित किया जाता है।
• इस प्रकार के सांख्यिकीय नमूनाकरण पद्धति में नमूना बनाने के लिए विशेष रूप से दो तरीके हैं। यदि K = 3 है, तो नमूने विज्ञापन, होंगे, ca, db और ec होंगे, जबकि K = 4 हैं, तो नमूने ae, ba, cb, dc, और ed हैं।

रैखिक बनाम परिपत्र व्यवस्थित नमूनाकरण

यह एक रेखीय पथ का अनुसरण करता है और फिर दी गई आबादी के अंत में रुक जाता है, जबकि, परिपत्र व्यवस्थित नमूने के मामले में, नमूना उस बिंदु से पुनरारंभ होता है जहां यह वास्तव में समाप्त हो गया था। एक रैखिक व्यवस्थित नमूने में 'k' नमूना अंतराल का प्रतिनिधित्व करता है, जबकि एक गोलाकार व्यवस्थित नमूने में 'N' कुल जनसंख्या को इंगित करता है। रैखिक विधि में, सभी नमूना इकाइयों को चयन प्रक्रिया से पहले एक रैखिक फैशन में व्यवस्थित किया जाता है, जबकि एक परिपत्र विधि के मामले में, सभी तत्व एक परिपत्र फैशन में व्यवस्थित होते हैं।

सिस्टेमेटिक सैंपलिंग के फायदे

# 1 - त्वरित

यह एक त्वरित विधि है; यानी, यह सांख्यिकीविदों को उनके समय की बहुत बचत कर सकता है। शोधकर्ताओं और विश्लेषकों के लिए इस दृष्टिकोण की मदद से नमूना आकार चुनना वास्तव में आसान हो जाता है क्योंकि यह वास्तव में त्वरित है। नमूने में से प्रत्येक सदस्य को नंबर देने के लिए एक नगण्य आवश्यकता है, और यह किसी विशेष आबादी के तेज और सरल प्रतिनिधित्व में भी मदद करता है।

# 2 - विनियोग और दक्षता

व्यवस्थित नमूनाकरण से प्राप्त परिणाम उपयुक्त हैं। अन्य सांख्यिकीय विधियों की तुलना में, सांख्यिकीय पद्धति से प्राप्त परिणाम अत्यधिक कुशल और उपयुक्त हैं।

# 3 - डेटा मैनिपुलेशन का कम जोखिम

अन्य सांख्यिकीय विधियों की तुलना में डेटा हेरफेर की संभावनाएं वास्तव में कम हैं।

# 4 - सादगी

यह विधि वास्तव में सरल है। यह एक मुख्य कारण है कि विश्लेषक और शोधकर्ता किसी अन्य विधि के बजाय इस पद्धति के लिए जाना पसंद करते हैं। इस पद्धति की सादगी ने इसे विश्लेषकों और शोधकर्ताओं के बीच काफी लोकप्रिय बना दिया है।

# 5 - न्यूनतम जोखिम

व्यवस्थित नमूना विधि में शामिल जोखिम की मात्रा नंगे न्यूनतम है।

व्यवस्थित नमूनाकरण के नुकसान

यह तब मुश्किल हो जाता है जब जनसंख्या के आकार का अनुमान नहीं लगाया जा सकता। यह भी विभिन्न क्षेत्रों में व्यवस्थित नमूनाकरण की प्रभावशीलता से समझौता करता है, जैसे कि जानवरों पर क्षेत्र अनुसंधान। डेटा हेरफेर और व्यापार की संभावना भी है क्योंकि शोधकर्ता नमूना अंतराल चुनने के लिए हो जाता है।

निष्कर्ष

• यह विश्लेषकों और शोधकर्ताओं को एक बड़ी आबादी से एक छोटा सा नमूना लेने में सक्षम बनाता है। यह चयन विभिन्न कारकों जैसे आयु, लिंग, स्थान आदि के आधार पर हो सकता है। इस तरह के सांख्यिकीय नमूने का उपयोग ज्यादातर समाजशास्त्र और अर्थशास्त्र के क्षेत्र में किया जाता है। यह दो प्रकार का हो सकता है- रैखिक और गोलाकार व्यवस्थित नमूनाकरण।
• यह वास्तव में आसान हो सकता है, और यह शोधकर्ताओं और विश्लेषकों को बेहतर नियंत्रण भी देता है। यह क्लस्टर चयन के उन्मूलन में भी मदद कर सकता है। इस प्रकार की सांख्यिकीय पद्धति में त्रुटि और डेटा हेरफेर की बहुत कम संभावना है। यह सरल है, और इस प्रकार, यही कारण है कि विधि वास्तव में लोकप्रिय है और अधिकांश सांख्यिकीविदों द्वारा पसंद की जाती है।