नमूना लेने से संबंधित 7 मौलिक अवधारणाएँ

सैंपलिंग से संबंधित सात मूलभूत अवधारणाएँ इस प्रकार हैं: 1. यूनिवर्स / जनसंख्या 2. सैम्पलिंग फ़्रेम 3. सैम्पलिंग डिज़ाइन 4. स्टेटिस्टिक (एस) और पैरामीटर (एस) 5. सैंपलिंग त्रुटि 6. परिशुद्धता 7. आत्मविश्वास स्तर और महत्व स्तर।

1. ब्रह्मांड / जनसंख्या:

सांख्यिकीय दृष्टि से, 'ब्रह्मांड' शब्द का तात्पर्य किसी भी क्षेत्र की जाँच में वस्तुओं या इकाइयों से है, जबकि 'जनसंख्या' शब्द से तात्पर्य उन वस्तुओं से है जिनके बारे में जानकारी वांछित है। वे विशेषताएँ जो अध्ययन की वस्तु हैं, उन्हें विशेषताओं के रूप में संदर्भित किया जाता है और उन्हें रखने वाली इकाइयों को प्राथमिक इकाइयाँ कहा जाता है।

ऐसी इकाइयों के कुल को आम तौर पर जनसंख्या के रूप में वर्णित किया जाता है। इस प्रकार, जांच के किसी भी क्षेत्र में सभी इकाइयाँ ब्रह्मांड का गठन करती हैं और सभी प्राथमिक इकाइयाँ (एक विशेषता या अधिक के आधार पर) जनसंख्या का गठन करती हैं। बहुत बार, हमें जनसंख्या और ब्रह्मांड के बीच कोई अंतर नहीं मिलता है, और जैसे कि दो शब्दों को विनिमेय के रूप में लिया जाता है। हालांकि, एक शोधकर्ता को इन शर्तों को सटीक रूप से परिभाषित करना चाहिए।

जनसंख्या या ब्रह्मांड परिमित या अनंत हो सकते हैं। जनसंख्या को परिमित कहा जाता है यदि इसमें तत्वों की एक निश्चित संख्या होती है, ताकि इसकी समग्रता में इसे गणना करना संभव हो। उदाहरण के लिए, एक शहर की आबादी, एक गांव में घरों की संख्या, एक कारखाने में श्रमिकों की संख्या और एक विश्वविद्यालय में छात्रों की संख्या परिमित आबादी के उदाहरण हैं। प्रतीक 'एन' का उपयोग आमतौर पर यह इंगित करने के लिए किया जाता है कि परिमित आबादी के मामले में कितने तत्व (या आइटम) हैं।

एक अनंत जनसंख्या वह जनसंख्या है जिसमें सभी तत्वों का पालन करना सैद्धांतिक रूप से असंभव है। इस प्रकार, एक अनंत आबादी में, वस्तुओं की संख्या अनंत है, अर्थात, हम वस्तुओं की कुल संख्या के बारे में कोई विचार नहीं कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, आकाश में सितारों की संख्या, एक समुद्र तट पर रेत के कण, और एक नदी के किनारे में कंकड़। एक व्यावहारिक विचार से, 'अनंत जनसंख्या' शब्द का उपयोग एक ऐसी आबादी के लिए किया जाता है जिसे उचित समय में नहीं माना जा सकता है। इस तरह हम अनंत जनसंख्या की सैद्धांतिक अवधारणा का उपयोग बहुत बड़े परिमित जनसंख्या के सन्निकटन के रूप में करते हैं।

2. नमूना फ्रेम:

प्राथमिक इकाइयाँ या ऐसी इकाइयों के समूह का समूह नमूना प्रक्रिया का आधार बन सकता है जिस स्थिति में उन्हें नमूना इकाइयाँ कहा जाता है। ऐसी सभी सैंपलिंग इकाइयों वाली सूची को सैंपलिंग फ्रेम के रूप में जाना जाता है। नमूने के फ्रेम में उन वस्तुओं की एक सूची होती है, जिनसे नमूना तैयार किया जाना है। उदाहरण के लिए, कोई व्यक्ति किसी शहर में राय सर्वेक्षण करने के लिए एक फ्रेम के रूप में टेलीफोन निर्देशिका का उपयोग कर सकता है। जो भी फ्रेम हो सकता है वह आबादी का एक अच्छा प्रतिनिधि होना चाहिए।

3. नमूना डिजाइन:

एक नमूना डिजाइन नमूना फ्रेम से एक नमूना प्राप्त करने के लिए एक निश्चित योजना है। यह उस तकनीक या प्रक्रिया को संदर्भित करता है जो शोधकर्ता कुछ नमूना इकाइयों का चयन करने में अपनाएगा, जहां से जनसंख्या के संदर्भ खींचे जाते हैं। किसी भी डेटा को एकत्र करने से पहले नमूना डिजाइन निर्धारित किया जाता है।

4. सांख्यिकीय (ओं) और पैरामीटर (ओं):

एक आँकड़ा एक नमूने की एक विशेषता है, जबकि एक पैरामीटर एक आबादी की विशेषता है। इस प्रकार, जब हम नमूनों से माध्य, माध्य, मोड आदि जैसे कुछ उपायों को काम करते हैं, तो उन्हें एक नमूने की विशेषताओं का वर्णन करने के लिए आँकड़े कहा जाता है। लेकिन जब ऐसे उपाय किसी आबादी की विशेषताओं का वर्णन करते हैं, तो उन्हें मापदंडों के रूप में जाना जाता है। उदाहरण के लिए, जनसंख्या का मतलब (μ) एक पैरामीटर है, जबकि नमूना का मतलब (X) एक आँकड़ा है। एक सांख्यिकीय से एक पैरामीटर का अनुमान प्राप्त करने के लिए नमूना विश्लेषण का मुख्य उद्देश्य है।

5. नमूनाकरण त्रुटि:

सैंपलिंग सर्वेक्षण जनसंख्या के एक छोटे से हिस्से का अध्ययन करता है और इस तरह एकत्रित जानकारी में स्वाभाविक रूप से एक निश्चित मात्रा में अशुद्धि होगी। इस अशुद्धि को नमूनाकरण त्रुटि या त्रुटि विचरण के रूप में कहा जा सकता है। दूसरे शब्दों में, नमूनाकरण त्रुटियां वे त्रुटियां हैं जो नमूने के कारण उत्पन्न होती हैं और वे आम तौर पर वास्तविक जनसंख्या मूल्यों के आस-पास नमूना अनुमानों में यादृच्छिक रूपांतर (यादृच्छिक नमूने के मामले में) होते हैं। इसे संख्यात्मक रूप से निम्न के रूप में वर्णित किया जा सकता है:

नमूनाकरण त्रुटि = फ़्रेम त्रुटि + मौका त्रुटि + प्रतिक्रिया त्रुटि।

6. परिशुद्धता:

परिशुद्धता एक सीमा है जिसके भीतर जनसंख्या औसत (या अन्य पैरामीटर) अनुमान स्तर में निर्दिष्ट विश्वसनीयता के अनुसार अनुमान a के प्रतिशत के रूप में या संख्यात्मक मात्रा के रूप में झूठ होगा। उदाहरण के लिए, यदि अनुमान रु। 4000 और वांछित वांछित ± 4 प्रतिशत है, तो सही मूल्य रुपये से कम नहीं होगा। 3840 और रुपये से अधिक नहीं। 4160. यह सीमा (रु। 3840 से 4160 रु।) है, जिसके भीतर सही उत्तर देना चाहिए। लेकिन अगर हम चाहते हैं कि अनुमान रुपये से अधिक वास्तविक मूल्य से विचलित न हो। 200 या तो दिशा में, उस स्थिति में सीमा रु। 3800 से रु। 4200।

7. आत्मविश्वास स्तर और महत्व स्तर:

आत्मविश्वास का स्तर या विश्वसनीयता कई बार अपेक्षित प्रतिशत है कि वास्तविक मूल्य उल्लिखित सटीक सीमा के भीतर गिर जाएगा। इस प्रकार, अगर हम 95 प्रतिशत का आत्मविश्वास स्तर लेते हैं, तो हमारा मतलब है कि 100 (या .95 में 1) में 95 संभावनाएं हैं कि नमूना परिणाम पांच संभावनाओं के खिलाफ एक निर्दिष्ट सटीक सीमा के भीतर आबादी की वास्तविक स्थिति का प्रतिनिधित्व करते हैं। 100 (या 1 में .05) कि यह नहीं करता है।

परिशुद्धता वह सीमा है जिसके भीतर उत्तर भिन्न हो सकता है और फिर भी स्वीकार्य हो सकता है; आत्मविश्वास का स्तर इस संभावना को इंगित करता है कि उत्तर उस सीमा के भीतर आएगा, और महत्व स्तर ने संभावना को इंगित किया कि उत्तर उस सीमा से बाहर हो जाएगा। यह याद किया जा सकता है कि यदि आत्मविश्वास का स्तर 95 प्रतिशत है, तो महत्व स्तर (100-95) होगा, अर्थात, 5 प्रतिशत, यदि आत्मविश्वास का स्तर 99 प्रतिशत है, तो महत्व स्तर (100-99) है ), अर्थात, 1 प्रतिशत, और इसी तरह।