नमूनाकरण त्रुटि

एक नमूना त्रुटि क्या है?

एक नमूना त्रुटि एक सांख्यिकीय त्रुटि है जो तब होती है जब एक विश्लेषक एक नमूने का चयन नहीं करता है जो डेटा की पूरी आबादी का प्रतिनिधित्व करता है। नतीजतन, नमूने में पाए गए परिणाम उन परिणामों का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं जो पूरी आबादी से प्राप्त किए जाएंगे।

नमूनाकरण एक बड़ी आबादी से कई टिप्पणियों का चयन करके किया गया विश्लेषण है। चयन की विधि नमूना त्रुटियों और गैर-नमूनाकरण त्रुटियों दोनों को उत्पन्न कर सकती है।

नमूनाकरण त्रुटियों को समझना

एक नमूना त्रुटि नमूना मूल्य बनाम वास्तविक जनसंख्या मूल्य में विचलन है। नमूनाकरण त्रुटियां इसलिए होती हैं क्योंकि नमूना जनसंख्या का प्रतिनिधि नहीं है या किसी तरह से पक्षपाती है। यहां तक कि यादृच्छिक नमूनों में कुछ हद तक नमूनाकरण त्रुटि होगी क्योंकि एक नमूना केवल उस आबादी का एक अनुमान है जिससे इसे खींचा गया है।

नमूनाकरण त्रुटियों के प्रकार

नमूनाकरण त्रुटियों की विभिन्न श्रेणियां हैं।

जनसंख्या-विशिष्ट त्रुटि

जनसंख्या-विशिष्ट त्रुटि तब होती है जब कोई शोधकर्ता यह नहीं समझता है कि किसे सर्वेक्षण करना है।

चयन त्रुटि

चयन त्रुटि तब होती है जब सर्वेक्षण स्व-चयनित होता है, या जब केवल वे प्रतिभागी जो सर्वेक्षण में रुचि रखते हैं, प्रश्नों का उत्तर देते हैं। भागीदारी को प्रोत्साहित करने के तरीके खोजकर शोधकर्ता चयन त्रुटि को दूर करने का प्रयास कर सकते हैं।

नमूना फ़्रेम त्रुटि

नमूना फ़्रेम त्रुटि तब होती है जब गलत जनसंख्या डेटा से नमूना चुना जाता है।

गैर-प्रतिक्रिया त्रुटि

एक गैर-प्रतिक्रिया त्रुटि तब होती है जब सर्वेक्षणों से उपयोगी प्रतिक्रिया प्राप्त नहीं होती है क्योंकि शोधकर्ता संभावित उत्तरदाताओं से संपर्क करने में असमर्थ थे (या संभावित उत्तरदाताओं ने प्रतिक्रिया देने से इनकार कर दिया)।

नमूनाकरण त्रुटियों को दूर करना

नमूना आकार बढ़ाकर नमूना त्रुटियों की व्यापकता को कम किया जा सकता है । जैसे-जैसे नमूना आकार बढ़ता है, नमूना वास्तविक आबादी के करीब आता है, जिससे वास्तविक आबादी से विचलन की संभावना कम हो जाती है। विचार करें कि 10 के नमूने का औसत 100 के नमूने के औसत से अधिक भिन्न होता है। यह सुनिश्चित करने के लिए भी कदम उठाए जा सकते हैं कि नमूना पर्याप्त रूप से पूरी आबादी का प्रतिनिधित्व करता है।

शोधकर्ता अपने अध्ययन की नकल करके नमूनाकरण त्रुटियों को कम करने का प्रयास कर सकते हैं। यह एक ही माप को बार-बार लेने, एक से अधिक विषयों या कई समूहों का उपयोग करके, या कई अध्ययन करके पूरा किया जा सकता है।

नमूनाकरण त्रुटियों की घटना को कम करने के लिए यादृच्छिक नमूनाकरण एक अतिरिक्त तरीका है। यादृच्छिक न्यादर्शन नमूने के चयन के लिए एक व्यवस्थित दृष्टिकोण स्थापित करता है। उदाहरण के लिए, प्रतिभागियों को बेतरतीब ढंग से साक्षात्कार के लिए चुनने के बजाय, एक शोधकर्ता उन लोगों को चुन सकता है जिनके नाम सूची में पहले, 10 वें, 20 वें, 30 वें, 40 वें और इसी तरह दिखाई देते हैं।

नमूनाकरण त्रुटियों के उदाहरण

मान लें कि XYZ कंपनी एक सदस्यता-आधारित सेवा प्रदान करती है जो उपभोक्ताओं को इंटरनेट कनेक्शन के माध्यम से वीडियो और अन्य प्रकार की प्रोग्रामिंग स्ट्रीम करने के लिए मासिक शुल्क का भुगतान करने की अनुमति देती है।

फर्म उन मकान मालिकों का सर्वेक्षण करना चाहती है जो प्रति सप्ताह इंटरनेट के माध्यम से कम से कम 10 घंटे प्रोग्रामिंग देखते हैं और जो मौजूदा वीडियो स्ट्रीमिंग सेवा के लिए भुगतान करते हैं। XYZ यह निर्धारित करना चाहता है कि कम कीमत वाली सदस्यता सेवा में कितने प्रतिशत आबादी की दिलचस्पी है। यदि XYZ नमूनाकरण प्रक्रिया के बारे में ध्यान से नहीं सोचता है, तो कई प्रकार की नमूना त्रुटियाँ हो सकती हैं।

यदि XYZ कंपनी विशिष्ट प्रकार के उपभोक्ताओं को नहीं समझती है जिन्हें नमूने में शामिल किया जाना चाहिए, तो जनसंख्या विनिर्देश त्रुटि उत्पन्न होगी। उदाहरण के लिए, यदि XYZ 15 से 25 वर्ष की आयु के लोगों की आबादी बनाता है, तो उनमें से कई उपभोक्ता वीडियो स्ट्रीमिंग सेवा के बारे में खरीदारी का निर्णय नहीं लेते हैं क्योंकि वे पूर्णकालिक रूप से काम नहीं कर सकते हैं। दूसरी ओर, अगर XYZ काम करने वाले वयस्कों का एक नमूना एक साथ रखता है जो खरीदारी के निर्णय लेते हैं, तो इस समूह के उपभोक्ता हर हफ्ते 10 घंटे की वीडियो प्रोग्रामिंग नहीं देख सकते हैं।

चयन त्रुटि भी नमूने के परिणामों में विकृतियों का कारण बनती है। एक सामान्य उदाहरण एक सर्वेक्षण है जो केवल उन लोगों के एक छोटे से हिस्से पर निर्भर करता है जो तुरंत प्रतिक्रिया देते हैं। यदि XYZ उन उपभोक्ताओं के साथ अनुवर्ती कार्रवाई करने का प्रयास करता है जो प्रारंभ में प्रतिक्रिया नहीं देते हैं, तो सर्वेक्षण के परिणाम बदल सकते हैं। इसके अलावा, अगर XYZ उन उपभोक्ताओं को बाहर करता है जो तुरंत प्रतिक्रिया नहीं देते हैं, तो नमूना परिणाम पूरी आबादी की प्राथमिकताओं को प्रतिबिंबित नहीं कर सकते हैं।

सैंपलिंग एरर बनाम नॉन-सैंपलिंग एरर

सांख्यिकीय डेटा एकत्र करते समय विभिन्न प्रकार की त्रुटियां हो सकती हैं। नमूनाकरण त्रुटियां एक नमूना आबादी की विशेषताओं और सामान्य आबादी की विशेषताओं के बीच प्रतीत होता है यादृच्छिक अंतर हैं। नमूनाकरण त्रुटियां उत्पन्न होती हैं क्योंकि नमूना आकार अनिवार्य रूप से सीमित होते हैं। (सर्वेक्षण या जनगणना में पूरी आबादी का नमूना लेना असंभव है।)

नमूना त्रुटि तब भी हो सकती है जब किसी प्रकार की कोई गलती न की गई हो; नमूनाकरण त्रुटियां इसलिए होती हैं क्योंकि कोई भी नमूना कभी भी ब्रह्मांड के डेटा से पूरी तरह मेल नहीं खाएगा, जिससे नमूना लिया गया है।

कंपनी एक्सवाईजेड गैर-नमूनाकरण त्रुटियों से भी बचना चाहेगी । गैर-नमूनाकरण त्रुटियां ऐसी त्रुटियां हैं जो डेटा संग्रह के दौरान परिणामित होती हैं और डेटा को वास्तविक मानों से अलग करने का कारण बनती हैं। गैर-नमूनाकरण त्रुटियां मानवीय त्रुटि के कारण होती हैं, जैसे सर्वेक्षण प्रक्रिया में की गई गलती।

यदि उपभोक्ताओं का एक समूह सप्ताह में केवल पांच घंटे की वीडियो प्रोग्रामिंग देखता है और सर्वेक्षण में शामिल है, तो यह निर्णय एक गैर-नमूनाकरण त्रुटि है। पक्षपातपूर्ण प्रश्न पूछना एक अन्य प्रकार की त्रुटि है।

नमूना त्रुटि अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

सैंपलिंग एरर और सैंपलिंग क्या है?

नमूनाकरण त्रुटियां सांख्यिकीय त्रुटियां हैं जो तब उत्पन्न होती हैं जब एक नमूना पूरी आबादी का प्रतिनिधित्व नहीं करता है। आँकड़ों में, नमूनाकरण का अर्थ उस समूह का चयन करना है जिससे आप वास्तव में अपने शोध में डेटा एकत्र करेंगे।

सैंपलिंग एरर फॉर्मूला क्या है?

$\begin{aligned} नमूना त्रुटि = Z \times \frac{σ}{\sqrt{n}} & </ mtr> & <mstyle scriptlevel="0" displaystyle="true" "> कहाँ: & </ mrow> Z = Z स्कोर मान & पर आधारित है & कॉन्फिडेंस इंटरवल (लगभग = 1.96) & σ = जनसंख्या मानक विचलन </ mstyle> & n = नमूना का आकार > sigma}{\sqrt}\&\textbf\&Z=Z\text{ स्कोर मान}\&\qquad\ \text{विश्वास अंतराल (लगभग} पर आधारित है) =1.96)\&\sigma=\text{जनसंख्या मानक विचलन ion}\&n=\text{नमूना का आकार}\end \end{aligned}$

सी-2.7,0,-7.17,-2.7,-13.5,-8सी-5.8,-5.3,-9.5,-10,-9.5,-14

c0,-2,0.3,-3.3,1,-4c1.3,-2.7,23.83,-20.7,67.5,-54

c44.2,-33.3,65.8,-50.3,66.5,-51c1.3,-1.3,3,-2,5,-2c4.7,0,8.7,3.3,12,10

s173,378,173,378c0.7,0,35.3,-71,104,-213c68.7,-142,137.5,-285,206.5,-429

c69,-144,104.5,-217.7,106.5,-221

एल0 -0

c5.3,-9.3,12,-14,20,-14

H400000v40H845.2724

एस-225.272,467,-225.272,467s-235,486,-235,486c-2.7,4.7,-9,7,-19,7

c-6,0,-10,-1,-12,-3s-194,-422,-194,-422s-65,47,-65,47z

M834 80h400000v40h-400000z'/> σ< अवधि वर्ग = "pstrut" शैली = "ऊंचाई: 3.1075600000000003em;"> स्पैन क्लास="mord textbf">कहां:Z =Z इसके आधार पर स्कोर मान< स्पैन स्टाइल="टॉप:-2.0987800000000005em;"> कॉन्फिडेंस इंटरवल (लगभग= अवधि>1।99 span>6)< स्पैन क्लास="pstrut" style="height:3.1075600000000003em;">σ=जनसंख्या मानक विचलनn =नमूना का आकार

नमूनाकरण त्रुटि सूत्र का उपयोग सांख्यिकीय विश्लेषण में समग्र नमूनाकरण त्रुटि की गणना के लिए किया जाता है। नमूना त्रुटि की गणना जनसंख्या के मानक विचलन को नमूने के आकार के वर्गमूल से विभाजित करके की जाती है, और फिर परिणामी को Z स्कोर मान से गुणा किया जाता है, जो विश्वास अंतराल पर आधारित होता है।

सैंपलिंग एरर के प्रकार क्या हैं?

सामान्य तौर पर, नमूनाकरण त्रुटियों को चार श्रेणियों में रखा जा सकता है: जनसंख्या-विशिष्ट त्रुटि, चयन त्रुटि, नमूना फ़्रेम त्रुटि, या गैर-प्रतिक्रिया त्रुटि। जनसंख्या-विशिष्ट त्रुटि तब होती है जब शोधकर्ता को यह समझ में नहीं आता कि उन्हें किसका सर्वेक्षण करना चाहिए। चयन त्रुटि तब होती है जब उत्तरदाता स्वयं अध्ययन में अपनी भागीदारी का चयन करते हैं। (इसका परिणाम केवल उन लोगों में होता है जो प्रत्युत्तर देने में रुचि रखते हैं, जो परिणामों को खराब कर देता है।) एक नमूना फ़्रेम त्रुटि तब होती है जब किसी नमूने का चयन करने के लिए गलत उप-जनसंख्या का उपयोग किया जाता है। अंत में, एक गैर-प्रतिक्रिया त्रुटि तब होती है जब संभावित उत्तरदाताओं से सफलतापूर्वक संपर्क नहीं किया जाता है या प्रतिक्रिया देने से इंकार कर दिया जाता है।

नमूना त्रुटि क्यों महत्वपूर्ण है?

नमूनाकरण त्रुटियों की उपस्थिति के बारे में जागरूक होना महत्वपूर्ण है क्योंकि यह विश्वास के स्तर का संकेतक हो सकता है जिसे परिणामों में रखा जा सकता है। शोध के परिणाम कितने भिन्न हो सकते हैं, इस बारे में चर्चा के संदर्भ में नमूनाकरण त्रुटि भी महत्वपूर्ण है।

आप एक नमूना त्रुटि कैसे ढूंढते हैं?

सर्वेक्षण अनुसंधान में, नमूनाकरण त्रुटियां होती हैं क्योंकि सभी नमूने प्रतिनिधि नमूने होते हैं: एक छोटा समूह जो आपकी संपूर्ण शोध आबादी के लिए खड़ा होता है। आप जिन लोगों तक पहुंचना चाहते हैं, उनके पूरे समूह का सर्वेक्षण करना असंभव है।

आमतौर पर एक अध्ययन में नमूना त्रुटि की मात्रा को मापना संभव नहीं है क्योंकि आप जिस पूरी आबादी का अध्ययन कर रहे हैं, उससे प्रासंगिक डेटा एकत्र करना असंभव है। यही कारण है कि शोधकर्ता प्रतिनिधि नमूने एकत्र करते हैं (और प्रतिनिधि नमूने यही कारण है कि नमूनाकरण त्रुटियां हैं)।

हाइलाइट्स

नमूनाकरण एक बड़ी आबादी से कई अवलोकनों का चयन करके किया गया विश्लेषण है।
सैंपल साइज बढ़ाकर सैंपलिंग एरर की व्यापकता को कम किया जा सकता है।
एक नमूना त्रुटि तब होती है जब अध्ययन में इस्तेमाल किया गया नमूना पूरी आबादी का प्रतिनिधि नहीं होता है।
नमूनाकरण त्रुटियों की घटना को कम करने के लिए यादृच्छिक नमूनाकरण एक अतिरिक्त तरीका है।
यहां तक कि यादृच्छिक नमूनों में भी कुछ हद तक नमूना त्रुटि होगी क्योंकि एक नमूना केवल उस आबादी का एक अनुमान है जिससे इसे खींचा गया है।
सामान्य तौर पर, नमूनाकरण त्रुटियों को चार श्रेणियों में रखा जा सकता है: जनसंख्या-विशिष्ट त्रुटि, चयन त्रुटि, नमूना फ़्रेम त्रुटि, या गैर-प्रतिक्रिया त्रुटि।