विपणन अनुसंधान में नमूनाकरण: परिचय, लाभ और प्रकार

परिचय:

आज के विपणन अनुसंधान परियोजनाएं बड़ी हैं, और, कभी-कभी, अनिश्चित संख्या में आइटम शामिल होते हैं। व्यावहारिक रूप से, अध्ययन के तहत सभी लोगों या वस्तुओं का अध्ययन करना संभव नहीं है। कम समय, कम पैसे और आसानी के लिए, नमूना अधिक व्यावहारिक लगता है। अधिकांश विपणन अनुसंधान परियोजनाएं समग्र सर्वेक्षण के बजाय नमूना सर्वेक्षण पर निर्भर करती हैं। जनगणना का उपयोग करना है या नमूना, कई कारकों पर निर्भर करता है, जैसे कि जनगणना के प्रकार, एकरूपता / विषमता की डिग्री, लागत, समय, अध्ययन की व्यवहार्यता, आवश्यक सटीकता की डिग्री, और कुछ अन्य।

आम तौर पर, निम्न स्थितियों के तहत जनगणना को प्राथमिकता दी जाती है:

1. जब आबादी छोटी होती है।

2. मापी जा रही विशेषताओं में भिन्नता अधिक है।

3. त्रुटि की लागत अधिक है।

4. नमूने की निश्चित लागत अधिक है।

नमूनाकरण से संबंधित मूल नियम:

अब, पहले, चलो संबंधित शब्दों को परिभाषित करते हैं:

नमूना:

नमूना ब्रह्मांड / जनसंख्या / जनगणना का एक हिस्सा है, जो अध्ययन के तहत पूरे ब्रह्मांड की विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करता है। इस प्रकार, नमूना जनसंख्या / ब्रह्मांड का एक छोटा सा हिस्सा है जहां से इसे खींचा गया है जो उस आबादी का प्रतिनिधित्व कर सकता है।

आबादी:

एक समूह जिसमें से नमूना निकाला जाता है उसे जनसंख्या या ब्रह्मांड कहा जाता है। ' अलग-अलग शब्दों में, ब्रह्मांड वस्तुओं का पूरा समूह है जिसके बारे में शोधकर्ता अध्ययन करना चाहता है और जिसके बारे में वह सामान्यीकरण करने की योजना बनाता है। जनसंख्या व्यक्तियों, समूहों, संघों, क्षेत्रों, या घरों से बनी हो सकती है। यदि जनसंख्या को परिभाषित नहीं किया जाता है, तो यह अनंत लगता है।

सैम्पलिंग:

नमूनाकरण एक दी गई जनसंख्या से कुछ वस्तुओं को चुनने की एक प्रक्रिया है जिसकी जांच की जानी है।

नमूने से संबंधित चार बुनियादी प्रश्न हैं:

1. जनसंख्या का गठन क्या है?

2. क्या हमें नमूना या जनगणना लेनी चाहिए?

3. किस प्रकार का नमूना लिया जाएगा?

4. नमूने का आकार क्या होना चाहिए?

नमूने के लिए लाभ या कारण:

सैंपलिंग से जनगणना के कई लाभ मिलते हैं।

मुख्य लाभ नीचे सूचीबद्ध किए गए हैं:

1. बहुत बड़ी आबादी के मामले में केवल संभव विधि।

2. यह एक समय बचाने वाला विकल्प है।

3. शीघ्र मूल्यांकन / जांच संभव है।

4. यह अधिक सटीक हो सकता है क्योंकि अध्ययन के तहत प्रत्येक आइटम को एक प्रबंधनीय संख्या के कारण अधिक ध्यान दिया जाता है।

5. यह सर्वेक्षण करने का आर्थिक तरीका है। जांच नमूने की लागत आबादी की तुलना में बहुत कम है।

नमूने प्रक्रिया के प्रकार / नमूने के प्रकार:

निश्चित या अनिश्चित आबादी से नमूना खींचने के कई तरीके हैं। प्रत्येक प्रकार की सैंपलिंग प्रक्रिया की अपनी खूबियाँ, अवगुण और प्रयोज्यता हैं। आवश्यकता के आधार पर, एक उपयुक्त नमूनाकरण प्रक्रिया का पालन किया जा सकता है। वास्तविक अभ्यास में, एकल प्रकार नहीं, बल्कि कई प्रकार की नमूना प्रक्रियाओं का एक संयोजन उपयोग किया जाता है।

नमूनाकरण प्रक्रिया दो व्यापक वर्गों में श्रेणियां हो सकती हैं:

1. संभाव्य नमूनाकरण प्रक्रिया

2. गैर-संभाव्य नमूनाकरण प्रक्रिया

संभावित नमूने प्रक्रिया:

इसे 1950 के बाद विकसित किया गया है। यह नमूना इकाई का चयन करने का एक पूर्वाग्रह-मुक्त तरीका है क्योंकि यह निर्णय के बजाय एक मौका पर निर्भर करता है। जनसंख्या की प्रत्येक नमूना इकाई को नमूने के लिए चुने जाने की संभावना ज्ञात है। नमूनाकरण प्रक्रिया गणितीय निर्णय पर आधारित है, जो शोधकर्ता के लिए कोई विवेक नहीं छोड़ती है। नमूना इकाई के चयन की संभावना / संभावना के बारे में पहले से अनुमान लगा सकते हैं। यहाँ, 'ज्ञात मौका' का अर्थ 'समान अवसर' नहीं है। एक विशेष मामले में 'समान अवसर' संभव है, केवल साधारण यादृच्छिक नमूने के मामले में।

यह विधि नमूनाकरण त्रुटि की माप की अनुमति देती है:

1. सरल यादृच्छिक नमूना:

यह सबसे सरल प्रकार का प्रायिकता नमूना है। सरल यादृच्छिक नमूनाकरण की सबसे मौलिक विशेषता यह है कि प्रत्येक नमूना तत्व ज्ञात है और चुने जाने के समान मौका (संभावना) है। अधिक विशेष रूप से, हम कह सकते हैं कि किसी निर्दिष्ट ब्रह्मांड से खींचे गए आकार के हर संभव नमूने को ज्ञात किया गया है और चुने जाने की समान संभावना है। नमूना फ्रेम (सभी नमूना तत्वों की अनन्य और संपूर्ण गणना की एक सूची) से बेतरतीब ढंग से (लापरवाही से) खींचा जाता है। इसका उपयोग केवल तभी किया जाता है जब अध्ययन के तहत जनसंख्या अपेक्षाकृत कम हो।

2. स्तरीकृत नमूनाकरण:

स्तरीकृत यादृच्छिक नमूने के मामले में, अध्ययन के तहत आबादी को कुछ समूहों में विभाजित किया जाता है जिन्हें 'स्ट्रैट' या भागों के रूप में जाना जाता है। फिर, प्रत्येक स्ट्रैटम से, एक उपयुक्त नमूना बेतरतीब ढंग से खींचा जाता है। अध्ययन के तहत आबादी में समता की संख्या विषमता की डिग्री पर निर्भर करती है।

उच्च विषमता की डिग्री है, जितना बड़ा संख्या होगी और इसके विपरीत। उदाहरण के लिए, यदि हम निजी ट्यूशनों के प्रति छात्रों के दृष्टिकोण को जानना चाहते हैं, तो हम गुजरात राज्य के उत्तरदाताओं (छात्रों) की कुल संख्या को विभिन्न भागों या कॉलेज जैसे छात्रों और स्कूली छात्रों में विभाजित करते हैं; स्तरीकरण पहले वर्ष के छात्रों, दूसरे वर्ष, तीसरे वर्ष, स्नातकोत्तर स्तर, डिप्लोमा स्तर जैसे शिक्षा के स्तर का पालन कर सकता है; यह तकनीकी और गैर-तकनीकी विषयों के आधार पर हो सकता है; शहर-वार या विश्वविद्यालय-वार वर्गीकरण हो सकता है।

स्तरीकरण कई तरीकों से होता है। अब, प्रत्येक स्ट्रैटम से, उचित संख्या में छात्रों का एक नमूना चुना जाता है। प्रत्येक स्ट्रैटम से खींचा गया नमूना केवल उस स्ट्रैटम का प्रतिनिधित्व करता है। अंतिम सामान्यीकरण प्रत्येक स्ट्रैट से खींचे गए सभी नमूनों की प्रतिक्रिया को मिलाकर बनाया गया है।

3. व्यवस्थित नमूना:

यहां, एक नमूना लेने के लिए एक निर्दिष्ट प्रणाली या पैटर्न का पालन किया जाता है। उदाहरण के लिए: यदि जनसंख्या में 100 वस्तुएं हैं, तो प्रत्येक वस्तु को पांच में से कई का चयन किया जा सकता है, जैसे 5, 10, 15, 20…। कभी-कभी, विषम या सम संख्याएँ चुनी जाती हैं। संक्षेप में, नमूने का चयन करने के लिए एक प्रणाली का पालन किया जाता है। यह संभव है जब अध्ययन के तहत आबादी अच्छी तरह से परिभाषित हो और आइटम ठीक से व्यवस्थित हों, और जनसंख्या निश्चित हो। कभी-कभी, विशेष रूप से तैयार तालिकाओं का भी उपयोग किया जाता है।

4. क्लस्टर नमूनाकरण:

इसे ब्लॉक सैंपलिंग के रूप में भी जाना जाता है। अब तक चर्चा किए गए नमूना तरीकों में, नमूना की इकाइयों को व्यक्तिगत रूप से चुना जाता है, उदाहरण के लिए, एक ग्राहक। लेकिन क्लस्टर नमूनाकरण के मामले में, प्रत्येक नमूना इकाई व्यक्तिगत इकाई नहीं बल्कि क्लस्टर या इकाइयों का एक समूह है। उदाहरण के लिए, 5 सदस्यों वाला एक घर एक नमूना इकाई का गठन करता है।

इसलिए, जनसंख्या को परस्पर अनन्य और सामूहिक रूप से संपूर्ण समूहों में विभाजित किया जाना चाहिए। संक्षेप में, यह एक नमूना इकाई के रूप में क्लस्टर के अंतर के साथ सरल यादृच्छिक नमूने के समान है। इसके बाद की प्रक्रिया के आधार पर यह एक-चरण या दो-चरण का नमूना हो सकता है।

5. क्षेत्र नमूनाकरण:

यह निर्दिष्ट स्तरीकृत नमूने का एक रूप भी है। क्षेत्र नमूने में 'क्षेत्र' शब्द मूल रूप से भूमि के एक टुकड़े को संदर्भित करता है। एक क्षेत्र नमूना वास्तव में क्षेत्रों का नमूना है। यह वास्तविक अभ्यास में बड़े पैमाने पर उपयोग किया जाता है। यह देशों, राज्यों, कस्बों, गांवों, ब्लॉकों, समाजों, अपार्टमेंटों या विवेक के अन्य क्षेत्रों के नमूने की तरह भौगोलिक क्षेत्र के प्राथमिक नमूने का सुझाव देता है। यहां, विशेष भूमि के लोगों का अध्ययन किया जाता है।

क्षेत्र नमूनाकरण भी दो प्रकार का होता है, एक-चरण क्षेत्र नमूना और दो-चरण क्षेत्र नमूना। एक-चरण क्षेत्र के नमूने में विशेष क्षेत्र के एन क्षेत्रों की आबादी से एन क्षेत्रों का एक सरल यादृच्छिक नमूना चुनना शामिल है। दो-चरण क्षेत्र के नमूने के मामले में, पहले क्षेत्रों का चयन किया जाता है और फिर प्रत्येक चयनित क्षेत्रों में से कुछ घरों का चयन किया जाता है। यदि अधिक चरणों का पालन किया जाए तो यह बहु-मंचित क्षेत्र हो सकता है।

गैर-संभाव्य नमूनाकरण प्रक्रिया:

यहां, नमूना का चयन शोधकर्ता के निर्णय के कुछ प्रकार पर आधारित है। किसी विशेष तत्व के चुने जाने की कोई संभावना नहीं है। गैर-संभाव्य नमूने के मामले में, किसी व्यक्ति को नमूना लेने वाले व्यक्ति के अनुभव और विशेषज्ञता पर भरोसा करना चाहिए। इस नमूने प्रक्रिया के मामले में, हम नमूना त्रुटि को मापने में असमर्थ हैं। इसलिए, हम यह कहने में असमर्थ हैं कि गैर-संभाव्य नमूने से गणना किए गए नमूना अनुमान सटीक हैं।

उनमे शामिल है:

1. सुविधा का नमूना

2. जजमेंट सैंपलिंग

3. कोटा नमूनाकरण

4. स्नोबॉल नमूना।