संभाव्यता और गैर-संभाव्यता नमूना

इस लेख को पढ़ने के बाद आप संभावना और गैर-संभावना नमूने के संयोजन के बारे में जानेंगे।

यदि नमूने को चरणों की एक श्रृंखला में किया जाता है, तो संभव है कि एक नमूना डिजाइन में संभाव्यता और गैर-संभाव्यता सिद्धांतों को संयोजित किया जाए। नमूने के एक या अधिक चरणों को प्रायिकता सिद्धांत के अनुसार और शेष चरणों को गैर-संभाव्यता सिद्धांत के अनुसार किया जा सकता है।

एक उदाहरण लेने के लिए, अन्वेषक क्लस्टर (संभावना) नमूनाकरण रणनीति का उपयोग करके क्लस्टर का चयन करके शुरू कर सकता है लेकिन, अंतिम चरण में, वह कोटा नमूनों के रूप में तत्वों के वर्गों का चयन कर सकता है।

इस प्रकार, नमूना एक राज्य में जिलों के संभाव्यता नमूने का चयन कर सकता है; इन जिलों में से प्रत्येक के भीतर, वह विकास खंडों की संभावना का नमूना चुन सकता है और अंत में, प्रत्येक ब्लॉक के भीतर वह सामुदायिक विकास के चरणों के लिए नियंत्रित कोटा नमूनों का चयन कर सकता है, अर्थात, I, II, III, आदि।

इस तरह के डिजाइन का लाभ यह है कि नमूना के लिए विशेष मामलों को प्राप्त करने में कोटा नमूनाकरण की प्रमुख अर्थव्यवस्थाएं होती हैं। यह प्रायिकता सिद्धांत, जो क्षेत्रों के भीतर नमूनाकरण के अंतिम चरण में जगह ले जाएगा के लिए चयन करने के लिए अपेक्षाकृत कम महंगा है।

यह साबित करने के लिए कुछ सबूत हैं कि चयनित क्षेत्रों में लिए गए कोटा के नमूने कुछ चर को नियंत्रित करने में अधिक सफल होते हैं, ऐसा तब होता है जब इन चर का नियंत्रण साक्षात्कारकर्ताओं या पर्यवेक्षकों के निर्णय पर निर्भर करता है। कुछ उदाहरणों में संभाव्यता और गैर-संभाव्यता प्रक्रियाओं को मिलाकर एक विपरीत रणनीति शामिल हो सकती है।

अन्वेषक क्षेत्रों के गैर-संभाव्यता नमूने के भीतर तत्वों की संभावना का नमूना ले सकता है; क्षेत्रों को एक उद्देश्यपूर्ण या निर्णय नमूने के रूप में चुना जाता है। जिलों (ऊपर के उदाहरण में) का चयन इस आधार पर किया जा सकता है कि ये विशेष रूप से विकासात्मक लक्ष्यों (या रिवर्स) तक पहुंचने में सफल रहे हैं और इनमें से प्रत्येक के बाद, नमूना फिर विकासात्मक ब्लॉकों के एक संभाव्यता नमूने का चयन करता है।

जानबूझकर चुने गए विशिष्ट जिलों को जनसंख्या को परिभाषित करने के रूप में माना जा सकता है। यदि एक संभाव्यता नमूना पूरी तरह से लागू होता है और इसलिए कोई विश्वास की डिग्री का अनुमान लगा सकता है जो इस धारणा में रखा जा सकता है कि नमूने के निष्कर्ष 'जनसंख्या' रिटर्न का अच्छा प्रतिनिधित्व करते हैं।

शोधकर्ता इस प्रतिबंधित उप-जनसंख्या के आधार पर अनुमानों का सामान्यीकरण राष्ट्रीय आबादी के लिए कर सकता है, इस धारणा के अधीन है कि ठेठ जिले अभी भी अपने संबंधित चरणों के विशिष्ट हैं। इतने लंबे समय तक और इस हद तक कि यह धारणा वैध है।

आइए अब कुछ लंबाई पर चर्चा करते हैं गैर-संभाव्यता नमूने के विशेष अनुप्रयोगों की। पहले यह सुझाव दिया गया था कि गैर-संभाव्यता नमूनाकरण प्रक्रियाओं के प्रमुख लाभ सुविधा और अर्थव्यवस्था हैं। जांचकर्ता गैर-संभावना नमूनाकरण विधियों का उपयोग करना जारी रखते हैं और व्यावहारिक अनुभव, अभियान और सुविधा के आधार पर उनके उपयोग को सही ठहराते हैं।

निस्संदेह, वे एक ही सांस में प्रायिकता के नमूने के सिद्धांत की श्रेष्ठता को स्वीकार कर सकते हैं। हालांकि, कई व्यावहारिक नमूनों का तर्क है कि कई मामलों में, संभावना नमूने की श्रेष्ठता केवल 'कागज़ पर' या 'कुख्यात' है। वे बताते हैं कि कई बार, जिस तरह से संभाव्यता नमूनाकरण योजनाओं को वास्तव में लागू किया जाता है, संभावना नमूनाकरण के सैद्धांतिक फायदे लगभग शून्य हो जाते हैं।

संभाव्यता नमूनाकरण योजना को अंजाम देने में कई फिसलन हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, नमूने में चुने गए कुछ मामलों में साक्षात्कार के लिए मना किया जा सकता है या उपलब्ध नहीं हो सकता है, साक्षात्कारकर्ता साक्षात्कार की प्रक्रिया में कुछ सवालों को छोड़ सकते हैं, मूल रूप से चयनित मामलों के दौरान साक्षात्कारकर्ताओं को अन्य उत्तरदाताओं को स्थानापन्न करने की अनुमति देकर समझौता प्रभावित हो सकता है। घर वगैरह पर नहीं मिलते।

इसलिए, वास्तव में नमूना का साक्षात्कार किया गया, इसलिए शब्द के सख्त अर्थों में ब्रह्मांड का एक संभाव्यता नमूना नहीं हो सकता है।

इसके अलावा, ऐसी परिस्थितियां हैं जिनमें संभावना का नमूना अनावश्यक या अनुचित है। उदाहरण के लिए, खोजपूर्ण अध्ययनों में, शोधकर्ता का लक्ष्य सिर्फ एक शोध समस्या या परिकल्पना को खड़ा करने में मदद करने के लिए विचारों, नई अंतर्दृष्टि और अनुभवी महत्वपूर्ण मूल्यांकन प्राप्त करना है।

इस तरह के अध्ययनों को आयोजित करने वाले शोधकर्ता नमूने का अध्ययन नहीं करते हैं, जिसका उद्देश्य उन आबादी को सामान्य करने में सक्षम होना है जो नमूना लिए जा रहे हैं। इस प्रकार, वह एक उद्देश्यपूर्ण नमूना का चयन करता है।

उत्तरदाताओं को उनके विशेष अनुभव, एक्सपोज़र और सक्षमता के कारण सटीक रूप से चुना जाता है, बाजार- शोधकर्ता आमतौर पर आकस्मिक या उद्देश्यपूर्ण नमूनों के साथ सामग्री होते हैं, जो इस तरह से चुने जाते हैं कि नमूने में तत्वों के बीच अंतर की संभावना अधिकतम हो जाती है।

वे उन लोगों के लिए विचारों की तलाश कर सकते हैं, जो कहते हैं कि जनसंख्या वितरण के सही अनुमान लगाने के बजाय उत्पादों के विज्ञापन के प्रभारी हैं।

कभी-कभी गैर-संभावना नमूने का सहारा लेने के अलावा कोई रास्ता नहीं होता है। उदाहरण के लिए, यदि कुछ लोगों के अनुभवों को छोड़ दिया जाए, तो कहना होगा कि श्रीलंका, कुछ राजनीतिक घटनाक्रमों के कारण, उसके पास कोई वास्तविक विकल्प नहीं है, जो उपलब्ध होने वाले मुखबिरों पर भरोसा करने के लिए यहां है। और अब।

बेशक, शोधकर्ता की पसंद डेटा के बीच है जो त्रुटि के मार्जिन के सांख्यिकीय मूल्यांकन की अनुमति नहीं देते हैं, आदि और कोई डेटा बिल्कुल नहीं। इसका मतलब यह नहीं है कि निश्चित रूप से, एक त्रुटि की संभावना से चिंतित नहीं है; यह केवल यह है कि वह अपनी निर्भरता को डेटा की आंतरिक स्थिरता और अन्य सूचनाओं के साथ रखता है जो वह सुरक्षित करने के लिए आया हो सकता है।

हमें याद रखना चाहिए कि नमूने के डिजाइन के अलावा, अनुसंधान में कई महत्वपूर्ण विचार हैं। इसलिए, एक विचार को दूसरे के विरुद्ध संतुलित करना आवश्यक हो सकता है। कभी-कभी, ज्ञान डेटा संग्रह के अधिक संवेदनशील तरीके के पक्ष में बेहतर और अधिक सटीक नमूना डिजाइन में निहित होता है।

यह इस प्रकाश में है कि हमें यह समझना चाहिए कि अवसरों पर गैर-संभाव्यता नमूने का उपयोग क्यों उचित हो सकता है। निश्चित रूप से, यह निर्णय कि क्या यह बेहतर होगा कि न तो बहुत ज्यादा सैंपल के आधार पर अधिक पर्याप्त या गहराई से जानकारी जुटाई जाए और न ही किसी साउंडर के नमूने के आधार पर कम पर्याप्त जानकारी दी जाए, यह आसान तरीका है।

यह शोध-उद्देश्य के संदर्भ में है कि शोधकर्ता ऐसा निर्णय ले सकता है।

उदाहरण के लिए, किशोर सड़क गिरोहों में लड़कों द्वारा नशीले पदार्थों के उपयोग से संबंधित कारकों के एक अध्ययन में, चेइन एंड एसोसिएट्स (1957) ने सामाजिक समूह-श्रमिकों के एक नमूने का उपयोग किया था, जिन्होंने गिरोह लड़कों का विश्वास जीतने में काफी समय बिताया था।

यह नमूना समूह-श्रमिकों का एक आकस्मिक नमूना था और चूंकि वे केवल उन गिरोह के लड़कों के बारे में जानकारी दे सकते थे जिनके साथ उन्होंने काम किया था, गिरोह के सदस्यों का नमूना जिनके बारे में जानकारी हो सकती थी, वह भी एक आकस्मिक नमूना था।

लेकिन इस सुविधा को देखते हुए कि इन समूह-श्रमिकों से गिरोह के बारे में अधिक भरोसेमंद जानकारी प्राप्त की जा सकती है, शोधकर्ताओं ने गिरोह के सदस्यों के संभावित नमूने के लिए एक आकस्मिक (गैर-संभाव्यता) नमूना पसंद किया (यह मानते हुए कि इस तरह की संभावना नमूना प्राप्त करना संभव था) ।

इस प्रकार, अपने वैज्ञानिक ज्ञान में, शोधकर्ता को विभिन्न शोध प्रक्रियाओं के लाभ और देनदारियों को सावधानीपूर्वक तौलना होगा। वह कुछ परिस्थितियों में, जानकारी हासिल करने के अधिक संवेदनशील और भरोसेमंद साधनों के माध्यम से गहरी समझ हासिल करने के लिए अपनी नमूना प्रक्रिया में संभाव्यता सिद्धांत का त्याग कर सकता है।