विज्ञान में 7 प्रकार के नमूने और उनका उपयोग

परिणाम प्राप्त करने वाले नमूनों का चयन करने के लिए उपयोग की जाने वाली सांख्यिकीय प्रक्रियाओं को हम "नमूनाकरण" कहते हैं उस आबादी का प्रतिनिधि जिससे वे संबंधित हैं, और जो एक जांच के अध्ययन की वस्तु का गठन करती है दृढ़ निश्चय वाला।

इस लेख में हम विश्लेषण करेंगे यादृच्छिक और गैर-व्यवस्थित दोनों प्रकार के नमूने मौजूद हैं.

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अनुमानित आंकड़ों में नमूनाकरण

आंकड़ों में, अवधारणा "नमूना" का उपयोग किसी दिए गए जनसंख्या के किसी संभावित उपसमुच्चय को संदर्भित करने के लिए किया जाता है। इस प्रकार, जब एक नमूने की बात की जाती है, तो एक बड़े समूह (जनसंख्या) से शुरू होने वाले विषयों के एक निर्धारित सेट के संदर्भ में किया जा रहा है।

अनुमानात्मक सांख्यिकी इस विषय की वह शाखा है जो संबंधित है आबादी के बारे में अनुमान लगाने के लिए नमूनों का अध्ययन करें जिससे आप विदा होते हैं। यह वर्णनात्मक आँकड़ों के विरोध में है, जिसका कार्य शामिल है, जैसा कि इसके नाम से संकेत मिलता है, नमूने की विशेषताओं का विस्तार से वर्णन करने में, और इसलिए आदर्श रूप से जनसंख्या का।

हालाँकि, सांख्यिकीय अनुमान की प्रक्रिया के लिए आवश्यक है कि प्रश्न में नमूना प्रतिनिधि हो संदर्भ आबादी ताकि प्राप्त निष्कर्षों को एक छोटे से सामान्यीकृत करना संभव हो पैमाना। इस कार्य को सुविधाजनक बनाने के लिए, विभिन्न नमूना लेने की तकनीक, यानी नमूने प्राप्त करना या चयन करना.

नमूने के दो मुख्य प्रकार हैं: यादृच्छिक या संभाव्यता और गैर-यादृच्छिक, जिसे "गैर-संभाव्यता" भी कहा जाता है। बदले में, इन दो बड़ी श्रेणियों में से प्रत्येक में विभिन्न प्रकार के नमूने शामिल होते हैं जो अलग-अलग होते हैं संदर्भ जनसंख्या या चयन तकनीकों की विशेषताओं जैसे कारकों के आधार पर कर्मचारी।

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यादृच्छिक या संभाव्य नमूने के प्रकार

हम ऐसे मामलों में रैंडम सैंपलिंग की बात करते हैं जहां जनसंख्या में सभी विषयों के चुने जाने की संभावना समान होती है। नमूने के भाग के रूप में। इस तरह के नमूने गैर-यादृच्छिक लोगों की तुलना में अधिक लोकप्रिय और उपयोगी हैं, मुख्यतः क्योंकि वे अत्यधिक प्रतिनिधि हैं और नमूना त्रुटि की गणना करने की अनुमति देते हैं।

1. सामान्य उद्देश्यरहित नमूना

इस प्रकार के नमूने में, प्रासंगिक नमूना चर में समान संभावना कार्य होता है और एक दूसरे से स्वतंत्र होते हैं। तत्वों के प्रतिस्थापन के साथ जनसंख्या को अनंत या परिमित होना चाहिए। सरल यादृच्छिक प्रतिचयन अनुमानात्मक सांख्यिकी में सर्वाधिक व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।, लेकिन यह बहुत बड़े नमूनों में कम प्रभावी होता है।

2. विभक्त हो गया

स्तरीकृत यादृच्छिक नमूने में जनसंख्या को स्तरों में विभाजित करना शामिल है; इसका एक उदाहरण जीवन संतुष्टि की डिग्री और सामाजिक आर्थिक स्तर के बीच संबंध का अध्ययन होगा। इसके बाद, संदर्भ आबादी के अनुपात को बनाए रखने के लिए प्रत्येक स्तर से निर्धारित विषयों की संख्या निकाली जाती है।

3. कांग्लोमेरेट्स का

अनुमानित आँकड़ों में क्लस्टर जनसंख्या तत्वों के समूह हैं।, जैसे कि नगरपालिका में स्कूल या सार्वजनिक अस्पताल। इस प्रकार के नमूने लेते समय, जनसंख्या को (उदाहरणों में, एक विशिष्ट इलाके में) कई समूहों में विभाजित किया जाता है और उनमें से कुछ का अध्ययन करने के लिए यादृच्छिक रूप से चुना जाता है।

4. व्यवस्थित

इस मामले में, आप नमूने के लिए उपयोग की जाने वाली संख्या से जनसंख्या बनाने वाले विषयों या अवलोकनों की कुल संख्या को विभाजित करके शुरू करते हैं। इसके बाद, पहले वाले में से एक यादृच्छिक संख्या चुनी जाती है और यही मान लगातार जोड़ा जाता है; चयनित तत्व नमूने का हिस्सा बन जाएंगे।

गैर-यादृच्छिक या गैर-संभाव्य नमूनाकरण

गैर-संभाव्यतापूर्ण नमूनाकरण निम्न स्तर के व्यवस्थितकरण के मानदंड का उपयोग करता है जो यह सुनिश्चित करने की कोशिश करता है कि नमूने में कुछ हद तक प्रतिनिधित्व है। इस प्रकार के नमूने का मुख्य रूप से उपयोग किया जाता है जब यादृच्छिक प्रकार के अन्य कार्य करना संभव न हो, जो नियंत्रण प्रक्रियाओं की उच्च लागत के कारण बहुत सामान्य है।

1. जानबूझकर, राय या सुविधा

जानबूझकर नमूनाकरण में, शोधकर्ता स्वेच्छा से उन तत्वों को चुनता है जो नमूना बनाते हैं, यह मानते हुए कि यह संदर्भ जनसंख्या का प्रतिनिधि होगा। एक उदाहरण जो मनोविज्ञान के छात्रों से परिचित होगा, वह विश्वविद्यालय के प्रोफेसरों द्वारा राय नमूने के रूप में छात्रों का उपयोग है।

2. स्नोबॉल या चेन नमूनाकरण

इस प्रकार के नमूने में, शोधकर्ता निर्धारित विषयों के साथ संपर्क स्थापित करते हैं; तब वे नमूना पूरा होने तक नए प्रतिभागियों को प्राप्त करते हैं। स्नोबॉल नमूनाकरण आमतौर पर उपयोग किया जाता है पहुंचने में मुश्किल आबादी के साथ काम करते समय, जैसा कि मादक द्रव्यों के व्यसनी या अल्पसंख्यक संस्कृतियों के सदस्यों के मामले में होता है।

3. कोटा या आकस्मिक नमूनाकरण

हम कोटा नमूनाकरण के बारे में बात करते हैं जब शोधकर्ता कुछ विशिष्ट विषयों को चुनते हैं जो कुछ विशेषताओं को पूरा करते हैं (पी। और। 65 वर्ष से अधिक उम्र की स्पेनिश महिलाएं गंभीर संज्ञानात्मक हानि के साथ) जनसंख्या स्तर के अपने ज्ञान के आधार पर। आकस्मिक नमूनाकरण अक्सर सर्वेक्षणों में उपयोग किया जाता है.