सरल यादृच्छिक नमूना

एक साधारण यादृच्छिक नमूना क्या है?

एक साधारण यादृच्छिक नमूना एक सांख्यिकीय आबादी का एक उपसमुच्चय है जिसमें उपसमुच्चय के प्रत्येक सदस्य के चुने जाने की समान संभावना होती है। एक साधारण यादृच्छिक नमूना एक समूह के निष्पक्ष प्रतिनिधित्व के लिए होता है।

सरल यादृच्छिक नमूना को समझना

शोधकर्ता कुछ विधियों का उपयोग करके एक साधारण यादृच्छिक नमूना बना सकते हैं। लॉटरी पद्धति से, जनसंख्या के प्रत्येक सदस्य को एक संख्या दी जाती है, जिसके बाद यादृच्छिक रूप से संख्याओं का चयन किया जाता है।

एक साधारण यादृच्छिक नमूने का एक उदाहरण 250 कर्मचारियों की कंपनी से एक टोपी से चुने जाने वाले 25 कर्मचारियों के नाम होंगे। इस मामले में, जनसंख्या सभी 250 कर्मचारियों की है, और नमूना यादृच्छिक है क्योंकि प्रत्येक कर्मचारी के पास चुने जाने की समान संभावना है। रैंडम सैंपलिंग का उपयोग विज्ञान में रैंडमाइज्ड कंट्रोल टेस्ट या नेत्रहीन प्रयोगों के लिए किया जाता है।

उदाहरण जिसमें 250 में से 25 कर्मचारियों के नाम एक टोपी से चुने जाते हैं, काम पर लॉटरी पद्धति का एक उदाहरण है। 250 कर्मचारियों में से प्रत्येक को 1 और 250 के बीच एक संख्या सौंपी जाएगी, जिसके बाद उनमें से 25 संख्याओं को यादृच्छिक रूप से चुना जाएगा।

चूंकि बड़े समूह का सबसेट बनाने वाले व्यक्तियों को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है, इसलिए बड़ी आबादी में प्रत्येक व्यक्ति के चुने जाने की समान संभावना होती है। यह ज्यादातर मामलों में, एक संतुलित उपसमुच्चय बनाता है जो किसी भी पूर्वाग्रह से मुक्त, बड़े समूह को समग्र रूप से प्रतिनिधित्व करने की सबसे बड़ी क्षमता रखता है।

बड़ी आबादी के लिए, एक मैनुअल लॉटरी विधि काफी कठिन हो सकती है। एक बड़ी आबादी से यादृच्छिक नमूने का चयन करने के लिए आमतौर पर एक कंप्यूटर-जनित प्रक्रिया की आवश्यकता होती है, जिसके द्वारा लॉटरी पद्धति के समान पद्धति का उपयोग किया जाता है, केवल संख्या असाइनमेंट और बाद के चयन कंप्यूटर द्वारा किए जाते हैं, न कि मनुष्यों द्वारा।

त्रुटि के लिए कमरा

एक साधारण यादृच्छिक नमूने के साथ, प्लस और माइनस विचरण ( नमूना त्रुटि ) द्वारा दर्शाए गए त्रुटि के लिए जगह होनी चाहिए। उदाहरण के लिए, यदि 1,000 छात्रों के हाई स्कूल में यह निर्धारित करने के लिए एक सर्वेक्षण किया जाना था कि कितने छात्र बाएं हाथ के हैं, तो यादृच्छिक नमूना यह निर्धारित कर सकता है कि 100 में से आठ नमूने बाएं हाथ के हैं। निष्कर्ष यह होगा कि हाई स्कूल के छात्र आबादी का 8% बाएं हाथ का है, जबकि वास्तव में वैश्विक औसत 10% के करीब होगा।

विषय वस्तु की परवाह किए बिना भी यही सच है। हरी आंखें या शारीरिक अक्षमता वाले छात्र आबादी के प्रतिशत पर एक सर्वेक्षण के परिणामस्वरूप एक साधारण यादृच्छिक सर्वेक्षण के आधार पर गणितीय संभावना होगी, लेकिन हमेशा प्लस या माइनस भिन्नता के साथ। 100% सटीकता दर प्राप्त करने का एकमात्र तरीका सभी 1,000 छात्रों का सर्वेक्षण करना होगा, जो संभव होने पर, अव्यावहारिक होगा।

सरल यादृच्छिक बनाम स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना

सरल यादृच्छिक नमूने और स्तरीकृत यादृच्छिक नमूने दोनों सांख्यिकीय माप उपकरण हैं। संपूर्ण डेटा आबादी का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक साधारण यादृच्छिक नमूने का उपयोग किया जाता है। एक स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना साझा विशेषताओं के आधार पर जनसंख्या को छोटे समूहों या स्तरों में विभाजित करता है।

साधारण यादृच्छिक नमूनों के विपरीत, स्तरीकृत यादृच्छिक नमूनों का उपयोग आबादी के साथ किया जाता है जिन्हें आसानी से विभिन्न उपसमूहों या उपसमूहों में तोड़ा जा सकता है। ये समूह कुछ मानदंडों पर आधारित होते हैं, फिर प्रत्येक के तत्वों को समूह के आकार बनाम जनसंख्या के अनुपात में यादृच्छिक रूप से चुना जाता है।

नमूना लेने की इस पद्धति का अर्थ है कि प्रत्येक अलग-अलग समूह से चयन होगा-जिसका आकार पूरी आबादी के अनुपात पर आधारित है। लेकिन शोधकर्ताओं को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि स्तर ओवरलैप न हो। जनसंख्या में प्रत्येक बिंदु केवल एक स्तर से संबंधित होना चाहिए, इसलिए प्रत्येक बिंदु परस्पर अनन्य है । ओवरलैपिंग स्ट्रेट इस संभावना को बढ़ा देगा कि कुछ डेटा शामिल हैं, इस प्रकार नमूना को तिरछा कर दिया गया है।

साधारण यादृच्छिक नमूने के फायदे और नुकसान

जबकि साधारण यादृच्छिक नमूनों का उपयोग करना आसान है, वे महत्वपूर्ण नुकसान के साथ आते हैं जो डेटा को बेकार कर सकते हैं।

फायदे

उपयोग में आसानी सरल यादृच्छिक नमूने के सबसे बड़े लाभ का प्रतिनिधित्व करती है। अधिक जटिल नमूनाकरण विधियों के विपरीत, जैसे कि स्तरीकृत यादृच्छिक नमूनाकरण और संभाव्यता नमूनाकरण, जनसंख्या को उप-आबादी में विभाजित करने या जनसंख्या के सदस्यों को यादृच्छिक रूप से चुनने से पहले कोई अन्य अतिरिक्त कदम उठाने की कोई आवश्यकता नहीं है।

एक साधारण यादृच्छिक नमूना एक समूह के निष्पक्ष प्रतिनिधित्व के लिए होता है। यह एक बड़ी आबादी से एक नमूने का चयन करने का एक उचित तरीका माना जाता है क्योंकि जनसंख्या के प्रत्येक सदस्य के पास चुने जाने की समान संभावना होती है।

हालांकि साधारण यादृच्छिक नमूनाकरण का उद्देश्य सर्वेक्षण के लिए एक निष्पक्ष दृष्टिकोण होना है, नमूना चयन पूर्वाग्रह हो सकता है। जब बड़ी आबादी का एक नमूना समूह पर्याप्त रूप से समावेशी नहीं होता है, तो पूरी आबादी का प्रतिनिधित्व विषम होता है और इसके लिए अतिरिक्त नमूना तकनीकों की आवश्यकता होती है।

नुकसान

एक साधारण यादृच्छिक नमूने के साथ एक नमूना त्रुटि हो सकती है यदि नमूना उस आबादी को सटीक रूप से प्रतिबिंबित नहीं करता है जिसे वह प्रतिनिधित्व करना चाहता है। उदाहरण के लिए, 25 कर्मचारियों के हमारे साधारण यादृच्छिक नमूने में, 25 पुरुषों को आकर्षित करना संभव होगा, भले ही जनसंख्या में 125 महिलाएं, 125 पुरुष और 125 गैर-बाइनरी लोग हों।

इस कारण से, साधारण यादृच्छिक नमूनाकरण का अधिक सामान्यतः उपयोग किया जाता है जब शोधकर्ता जनसंख्या के बारे में बहुत कम जानता है। यदि शोधकर्ता अधिक जानता था, तो एक अलग नमूना तकनीक का उपयोग करना बेहतर होगा, जैसे कि स्तरीकृत यादृच्छिक नमूनाकरण,. जो जनसंख्या के भीतर अंतर, जैसे कि उम्र, जाति या लिंग के लिए खाते में मदद करता है। अन्य नुकसानों में यह तथ्य शामिल है कि बड़ी आबादी से नमूना लेने की प्रक्रिया अन्य तरीकों की तुलना में समय लेने वाली और महंगी हो सकती है।

हाइलाइट्स

• एक साधारण यादृच्छिक नमूने के साथ एक नमूना त्रुटि हो सकती है यदि नमूना उस जनसंख्या को सटीक रूप से प्रतिबिंबित नहीं करता है जिसे इसे प्रतिनिधित्व करना चाहिए।

• शोधकर्ता लॉटरी या रैंडम ड्रॉ जैसी विधियों का उपयोग करके एक साधारण यादृच्छिक नमूना बना सकते हैं।

• एक साधारण यादृच्छिक नमूना संपूर्ण डेटा सेट का प्रतिनिधित्व करने के लिए पूरी आबादी का एक छोटा, यादृच्छिक हिस्सा लेता है, जहां प्रत्येक सदस्य के चुने जाने की समान संभावना होती है।

सामान्य प्रश्न

एक स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना क्या है?

एक स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना, एक साधारण ड्रा के विपरीत, साझा विशेषताओं के आधार पर पहले जनसंख्या को छोटे समूहों या स्तरों में विभाजित करता है। इसलिए, एक स्तरीकृत नमूनाकरण रणनीति यह सुनिश्चित करेगी कि प्रत्येक उपसमूह के सदस्य डेटा विश्लेषण में शामिल हों। स्तरीकृत नमूनाकरण का उपयोग जनसंख्या में समूहों के बीच अंतर को उजागर करने के लिए किया जाता है, साधारण यादृच्छिक नमूने के विपरीत, जो नमूना होने की समान संभावना के साथ जनसंख्या के सभी सदस्यों को समान मानता है।

एक साधारण यादृच्छिक नमूने की कुछ कमियां क्या हैं?

इस तकनीक के नुकसान में उत्तरदाताओं तक पहुंच प्राप्त करने में कठिनाई होती है जो कि बड़ी आबादी, अधिक समय, अधिक लागत, और तथ्य यह है कि पूर्वाग्रह अभी भी कुछ परिस्थितियों में हो सकता है।

यादृच्छिक नमूनों का उपयोग कैसे किया जाता है?

सरल यादृच्छिक नमूने का उपयोग करने से शोधकर्ता एक विशिष्ट आबादी के बारे में सामान्यीकरण कर सकते हैं और किसी भी पूर्वाग्रह को छोड़ सकते हैं। सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करके, उस जनसंख्या के प्रत्येक व्यक्ति से सर्वेक्षण या डेटा एकत्र किए बिना जनसंख्या के बारे में अनुमान और भविष्यवाणियां की जा सकती हैं।

एक साधारण यादृच्छिक नमूना सरल क्यों है?

साधारण यादृच्छिक न्यादर्शन की तुलना में बड़ी जनसंख्या से शोध नमूना निकालने का कोई आसान तरीका मौजूद नहीं है। बड़ी आबादी से पूरी तरह से यादृच्छिक रूप से पर्याप्त विषयों का चयन करने से भी एक नमूना प्राप्त होता है जो अध्ययन किए जा रहे समूह का प्रतिनिधि हो सकता है।