प्रायिकता के लिए किस प्रकार के नमूने का उपयोग किया जाता है?

बड़ी आबादी के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए, शोधकर्ता चार संभाव्यता नमूनाकरण विधियों का उपयोग करते हैं: सरल यादृच्छिक, व्यवस्थित, स्तरीकृत और क्लस्टर। किसी दी गई जनसंख्या में प्रत्येक व्यक्ति के पास संभाव्यता नमूने में चुने जाने का एक ज्ञात और समान मौका होता है, और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि लोगों को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है।

कल्पना कीजिए कि किसी कंपनी के लिए हर बार संयुक्त राज्य अमेरिका में सभी का सर्वेक्षण करना कितना मुश्किल और महंगा होगा, जब भी वह अमेरिकियों के बारे में कुछ जानना चाहती है। यदि एक नमूना बेतरतीब ढंग से बनाया जाता है और सभी को भाग लेने का मौका मिलता है, तो नमूने के परिणाम जनगणना के परिणामों के करीब होंगे, जो सभी का सर्वेक्षण करता है। संभाव्यता नमूनाकरण समाज से जानकारी प्राप्त करने का एक महत्वपूर्ण, समय बचाने वाला और बहुत कम खर्चीला तरीका है जनगणना की तुलना में क्योंकि इसके परिणाम एक बड़ी आबादी को प्रतिबिंबित कर सकते हैं, भले ही यह कम संख्या में सर्वेक्षण करता हो लोग यदि एक नमूना बेतरतीब ढंग से नहीं बनाया गया था, जो कि गैर-संभाव्यता नमूना है, तो यह संभावना नहीं है कि परिणाम पूरी आबादी को दर्शाते हैं।

साधारण यादृच्छिक नमूने में, लोगों को पूरी जनसंख्या सूची से यादृच्छिक रूप से चुना जाता है। आम तौर पर, आबादी में प्रत्येक व्यक्ति या घर को एक नंबर दिया जाता है और एक कंप्यूटर यादृच्छिक संख्या उत्पन्न करता है जो दर्शाता है कि नमूने के लिए किसे चुना गया है। लॉटरी विशुद्ध रूप से यादृच्छिक नमूना हैं। सभी टिकट धारक लॉटरी में हैं, लेकिन कुछ ही यादृच्छिक रूप से चुने जाते हैं।

व्यवस्थित नमूनाकरण एक अंतर के साथ साधारण यादृच्छिक नमूनाकरण के समान है: प्रतिभागियों के चयन के लिए एक पैटर्न। उदाहरण के लिए, एक शोधकर्ता एक यादृच्छिक बिंदु पर शुरू कर सकता है और अटलांटा, जॉर्जिया, टेलीफोन बुक में मिलने वाले हर 100 वें नाम को ले सकता है। यह नमूनाकरण विधि उपभोक्ता मेल और टेलीफोन साक्षात्कार के लिए व्यापक रूप से उपयोग की जाती है।

जनसंख्या के विभिन्न भागों की तुलना करते समय स्तरीकृत प्रतिचयन उपयोगी होता है। शोधकर्ता जनसंख्या को उनकी आवश्यकताओं के अनुरूप विभाजित या खंडित करते हैं और प्रत्येक खंड में एक साधारण यादृच्छिक नमूना लेते हैं। खंडों को उप-जनसंख्या या स्तर कहा जाता है। यदि आप तुलना करना चाहते हैं कि 1,000 महिलाएं और पुरुष स्वास्थ्य देखभाल के बारे में कैसा महसूस करते हैं, तो आप जनसंख्या को लिंग के आधार पर विभाजित या स्तरीकृत कर सकते हैं और यादृच्छिक रूप से 500 पुरुषों और 500 महिलाओं को चुना है। आप किसी आबादी को उम्र, शिक्षा, आय और स्थान सहित कई तरह से विभाजित या स्तरीकृत कर सकते हैं।

क्लस्टर नमूनाकरण में दो यादृच्छिक प्रक्रियाएं शामिल हैं। पहला कदम जनसंख्या को विशिष्ट समूहों में विभाजित करना है और फिर यादृच्छिक रूप से समूहों का चयन करना है, विशिष्ट लोगों को नहीं। फिर शोधकर्ता केवल प्रत्येक चुने हुए समूह में एक साधारण यादृच्छिक नमूना चलाते हैं। समूह बनाने के लिए शोधकर्ता अक्सर पोस्टल कोड या बड़े शहर के क्षेत्रों का उपयोग करते हैं।

एक शोधकर्ता यह जानना चाह सकता है कि 520 लोगों का सर्वेक्षण करके सभी अमेरिकी स्वास्थ्य देखभाल के बारे में कैसा महसूस करते हैं। यदि उसके पास प्रत्येक अमेरिकी की सूची है और देश भर से यादृच्छिक रूप से 520 लोगों का चयन करता है, तो वह साधारण यादृच्छिक नमूनाकरण है। यदि इसके बजाय वह प्रत्येक अमेरिकी की सूची में एक यादृच्छिक बिंदु पर शुरू होता है और प्रत्येक 700,000 व्यक्ति का चयन करता है, तो वह व्यवस्थित नमूनाकरण है।

यदि वह प्रत्येक अमेरिकी की सूची को 50 राज्यों में विभाजित करता है और प्रत्येक राज्य से 10 लोगों को यादृच्छिक रूप से खींचता है, तो वह स्तरीकृत नमूनाकरण का उपयोग करता है। यदि वह ५० राज्यों में से २६ राज्यों को बेतरतीब ढंग से चुनता है और फिर २६ राज्यों में से प्रत्येक से २० लोगों को बेतरतीब ढंग से खींचता है, तो वह क्लस्टर नमूनाकरण का उपयोग करता है।