क्लस्टर नमूनाकरण परिभाषा;
क्लस्टर नमूनाकरण, अन्य सांख्यिकीय विधियों की तुलना में एक लागत प्रभावी तरीका, नमूनाकरण विधि के एक प्रकार को संदर्भित करता है जिसमें शोधकर्ता उपलब्ध आंकड़ों के पूरे सेट को देखने के बजाय, समूहों के रूप में ज्ञात व्यक्तिगत समूहों में जनसंख्या को वितरित करते हैं और यादृच्छिक का चयन करते हैं। परिणामों का विश्लेषण और व्याख्या करने के लिए जनसंख्या से नमूने।
स्पष्टीकरण
इस प्रकार के नमूने का उपयोग जनसंख्या के बीच यादृच्छिक नमूने चुनकर आँकड़ों में किया जाता है। इस पद्धति के तहत, जनसंख्या से सभी विषयों को चुनने के बजाय, शोधकर्ता केवल कुछ नमूनों पर ध्यान केंद्रित करते हैं। शोधकर्ता पूरे क्लस्टर का विकल्प भी चुनते हैं, न कि क्लस्टर से उपसमुच्चय का। आँकड़ों में प्रयुक्त सबसे प्रसिद्ध क्लस्टर भौगोलिक क्लस्टर है।
क्लस्टर नमूनाकरण के उदाहरण
ऐसे कई उदाहरण हैं जैसे कि एक शोधकर्ता अमेरिका में व्यवसाय संस्कृति में सोम्पोर की प्रस्तुति की समीक्षा करने के लिए एक अध्ययन का आयोजन करता है, इसलिए अमेरिका के प्रत्येक विश्वविद्यालय में अनुसंधान को व्यवस्थित करने के लिए परिष्कार को शामिल करना संभव नहीं है। नमूना लेने की इस पद्धति का उपयोग करके, शोधकर्ता आसानी से यूएस के सभी विश्वविद्यालयों को एक क्लस्टर में प्रत्येक शहर के विविधीकरण के साथ क्लब कर सकते हैं। ये क्लस्टर देश में छात्रों की सभी सोम्पोरम शक्ति को निर्दिष्ट करते हैं। अगला कदम अध्ययन या अनुसंधान के लिए क्लस्टर उठा रहा है। हालांकि, व्यवस्थित नमूनाकरण या सरल नमूने का उपयोग करके, प्रत्येक चयनित क्लस्टर को सफल अनुसंधान के लिए हर विश्वविद्यालय के sophomores के लिए चुना जा सकता है। यह विधि एक नमूने पर की जाती है जिसमें पृष्ठभूमि, आदतों, जनसांख्यिकी, या अन्य विशेषताओं जैसे कई पैरामीटर होते हैं, जो अनुसंधान के मूल हैं।यह तकनीक उचित ठहराएगी कि आबादी के पूरे डेटा का चयन करने के बजाय, अधिक प्रभावशीलता के लिए केवल द्विभाजित डेटा का चयन करें।
एक और उदाहरण है, जहां एक संगठन जर्मनी में स्मार्टफ़ोन के प्रदर्शन का सर्वेक्षण कर रहा है। वे पूरी आबादी को विभिन्न समूहों में विविधता प्रदान कर सकते हैं और फिर उन शहरों का चयन कर सकते हैं जिनकी आबादी सबसे अधिक है। ताकि शोधकर्ता मोबाइल फोन का उपयोग करने वाले को फ़िल्टर करें। इस एकाधिक नमूने को क्लस्टर नमूनाकरण कहा जाता है।
प्रकार
तीन प्रकार हैं जो इस प्रकार हैं:
- एकल-चरण : नमूने के इस चरण में, यह केवल एक बार किया जाएगा। यादृच्छिक नमूने एक बार में केवल एक बार चुने गए थे। उदाहरण के लिए, एक एनजीओ शिक्षा देने के लिए छह पड़ोसी शहरों में लड़कियों का नमूना लेना चाहता है। वे उन लड़कियों के चुनिंदा शहरों का एक यादृच्छिक नमूना चुनते हैं जो शिक्षा से वंचित थे।
- टू-स्टेज: क्लस्टर का यह चरण सिंगल-स्टेज क्लस्टर से बेहतर है क्योंकि यह अधिक विश्वसनीय परिणाम दिखाता है। इस पद्धति के तहत, अधिक फिल्टर पसंद किए जाते हैं, जो बेहतर परिणाम देता है। पूरे क्लस्टर को चुनने के बजाय, यह मुट्ठी भर समूहों पर काम करेगा, जो सरल या व्यवस्थित यादृच्छिक नमूने के माध्यम से नमूने के लिए आवश्यक हैं।
- मल्टीपल स्टेज: अन्य चरणों की तुलना में यह विधि एक तरह की जटिल है। कई भूगोलों के लिए, अनुसंधान अधिक जटिल होना चाहिए, और यह नमूना के कई चरण क्लस्टर तकनीक के माध्यम से किया गया है।
आवश्यकताएँ
- इन नमूना तत्वों को विषम होना चाहिए। जनसंख्या के अनुसंधान को परिवर्तित प्रकारों के एक अलग उप-समूह के साथ संलग्न करना चाहिए।
- प्रत्येक क्लस्टर को नमूने की पूरी आबादी के प्रतिनिधित्व के रूप में बनाया जाना चाहिए।
- प्रत्येक क्लस्टर को पारस्परिक रूप से अनन्य प्रकृति में व्यवस्थित किया जाना चाहिए ताकि एक ही समय में क्लस्टर के लिए संभव न हो।
क्लस्टर सैम्पलिंग का उपयोग कब करें?
क्लस्टर सैम्पलिंग का उपयोग शोधकर्ताओं द्वारा सांख्यिकी में किया जाता है जब जनसंख्या में प्राकृतिक समूह होते हैं। यादृच्छिक नमूने बनाने के लिए पूरी आबादी को इस तरह से समूहों में विभाजित किया गया है। यह आमतौर पर बाजार अनुसंधान में उपयोग किया जाता है जहां शोधकर्ता पूरी आबादी के बारे में जानकारी प्राप्त करने में असमर्थ है। इसके विपरीत, वे समूहों के संबंध में जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।
अनुप्रयोग
यह नमूना विधि बड़े पैमाने पर भौगोलिक और साथ ही बाजार अनुसंधान में उपयोग की जाती है। अनुसंधान के अन्य क्षेत्रों की तुलना में भौगोलिक समूहों पर शोध महंगा है। अधिक सटीकता के लिए इस मामले में नमूनों की संख्या बढ़ाई गई है। यह तरीका शोधकर्ताओं के लिए लागत प्रभावी भी है। इस तकनीक का उपयोग प्राकृतिक आपदाओं और युद्धों जैसे परिदृश्यों में किया जाता है। शोधकर्ताओं द्वारा इसे लागू करते समय इस पद्धति का अनुप्रयोग बड़े पैमाने पर है।
लाभ
- कम संसाधनों की आवश्यकता होती है: यह विधि सबसे प्रभावी है क्योंकि इसमें अनुसंधान के लिए कम संसाधनों की आवश्यकता होती है क्योंकि पूरी आबादी में से कुछ समूहों का चयन होता है। इसलिए यह अन्य सैंपलिंग विधियों की तुलना में एक सस्ता तरीका है और इसे लागत प्रभावी भी माना जाता है।
- अधिक व्यवहार्य: यह तकनीक जटिलता के संदर्भ में भी अधिक संभव है, क्योंकि यह भौगोलिक अनुसंधान में बहुत सहायक है।
नुकसान
- बायस्ड सैम्पल: यह सैंपलिंग बहुत पक्षपाती होती है क्योंकि क्लस्टर पूरी आबादी से बेतरतीब ढंग से चुने जाते हैं। इसने शोध के संबंध में एक पक्षपाती राय भी बनाई है।
- उच्च नमूनाकरण त्रुटि: नमूने आम तौर पर एक और सरल नमूना विधि की तुलना में त्रुटि आधारित होते हैं।
निष्कर्ष
क्लस्टर नमूनाकरण भौगोलिक डेटा और बाजार अनुसंधान के शोध के लिए शोधकर्ताओं द्वारा उपयोग की जाने वाली नमूना विधि है। बेतरतीब ढंग से नमूने का चयन करने के लिए जनसंख्या को विभिन्न समूहों में विभाजित किया गया है। यह शोधकर्ताओं के लिए एक बहुत ही उपयोगी तकनीक है। इसके कई फायदे और नुकसान हैं, लेकिन आमतौर पर विभिन्न प्रकार की परियोजनाओं के लिए आंकड़ों में इसका उपयोग किया जाता है। नमूना लेने की यह विधि शोधकर्ताओं द्वारा विश्वसनीय और सस्ती है।
