जानें कि कैसे संभावना और गैर-संभाव्यता नमूने भिन्न हैं

नमूने बाजार अनुसंधान का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हैं क्योंकि अध्ययन के तहत आने वाली आबादी के सभी सदस्यों के प्रत्यक्ष अवलोकन करना आम तौर पर व्यवहार्य नहीं है। एक नमूना आबादी का एक उप-समूह है। यह सुनिश्चित करने के लिए सावधानी बरतनी चाहिए कि नमूना बड़ी आबादी के साथ उन सभी तरीकों से मेल खाता है जो अध्ययन के शोध निष्कर्षों के लिए महत्वपूर्ण हो सकते हैं। कुछ नमूने बड़े पैमाने पर बड़ी आबादी का प्रतिनिधित्व करते हैं कि नमूना समूह के अवलोकनों के आधार पर बड़ी आबादी के बारे में अनुमान बनाने में समस्याग्रस्त नहीं है।

दो दृष्टिकोण: संभाव्यता नमूना बनाम गैर-संभाव्यता नमूनाकरण

बाजार अनुसंधान में नमूनाकरण के लिए दो सामान्य दृष्टिकोण हैं: संभाव्यता नमूनाकरण और गैर-संभाव्यता नमूनाकरण। संभाव्यता नमूनाकरण को निम्नलिखित शर्तों को पूरा करना होगा: विश्लेषण की प्रत्येक इकाई में नमूना समूह में शामिल होने की समान संभावना होनी चाहिए, और उसके बाद नमूना के लिए चुने गए नमूना समूह के किसी भी सदस्य की गणितीय संभावना गणितीय गणना की जा सकती है।

नमूना त्रुटि क्या है और अगर मुझे यह पता है तो मुझे कैसे पता चलेगा?

गैर-संभाव्यता नमूने के साथ काम करते समय, नमूना त्रुटि की घटना को समझना महत्वपूर्ण है। नमूना समूह छोटा, नमूना त्रुटि का अधिक से अधिक मौका। एक विशेष प्रकार की पूर्वाग्रह गैर-भागीदारी का परिणाम है। एक अध्ययन के समग्र परिणाम पर गैर-भागीदारी के प्रभाव को समझना महत्वपूर्ण है। एक उदाहरण 1 9 80 के जनरल सोसाइटी सर्वे (जीएसएस) से आता है, जिसमें शोध में भाग नहीं लेने वाले लोग काफी अलग थे - एक समूह के रूप में - जिन्होंने भाग लिया था।

कठिन पहुंच समूह के सदस्य अपने सहकर्मी श्रम बल प्रतिभागियों से काफी अलग थे-सबसे सामाजिक रूप से सामाजिक आर्थिक स्थिति, वैवाहिक स्थिति, आयु, बच्चों की संख्या, स्वास्थ्य और लिंग में उल्लेखनीय रूप से अलग थे।

सुविधा नमूना क्या है? क्या यह विश्लेषण करने के लिए सुविधाजनक है?

कॉलेज के छात्रों, मरीजों, भुगतान किए गए स्वयंसेवकों, सामाजिक नेटवर्क के सदस्यों या औपचारिक संगठनों, और यहां तक ​​कि कैदियों पर भारी निर्भरता के कारण सुविधाजनक नमूने आमतौर पर सामाजिक विज्ञान और व्यवहार विज्ञान में उपयोग किए जाते हैं ।

अधिक सामाजिक विज्ञान और व्यवहार विज्ञान अनुसंधान का उद्देश्य यह सत्यापित करना है कि अध्ययन के दौर से गुजरने वाले कुछ विशेषताओं में ऐसा होता है या नहीं होता है। एक आम दृष्टिकोण कई विशेषताओं के बीच संबंधों को देखना है । सुविधाजनक नमूने इस प्रकार के अध्ययन के लिए उपयोगी और पर्याप्त हैं। साथ ही, यह पहचानना उपयोगी है कि सुविधा नमूना हमेशा एक साथ रखना आसान नहीं होता है।

दो समूहों की तुलना करने के लिए सुविधा नमूने भी मिलान किए जा सकते हैं। मिलान किए गए सुविधा नमूने का उपयोग करने के लिए, एक शोधकर्ता पहले नमूने के प्रत्येक सदस्य के लिए समकक्ष की पहचान करने में सक्षम होना चाहिए। ये समकक्ष दूसरे (मिलान) नमूने के सदस्य हैं। आमतौर पर मिलान किए जाने वाले चर में लिंग, आयु, जाति, जाति, शैक्षणिक प्राप्ति, निवास स्थान, राजनीतिक अभिविन्यास, धर्म, नौकरी का प्रकार, और मजदूरी या वेतन शामिल है। इन चरों को मिलान करने से पूर्वाग्रह के स्रोतों को कम करने में मदद मिलती है। हालांकि, यह जानना महत्वपूर्ण है कि यहां तक ​​कि सावधानीपूर्वक मेल खाने से नमूने पूर्वाग्रह से मुक्त नहीं हो सकते हैं- छिपे स्रोतों से पूर्वाग्रह की संभावना हमेशा होती है।

प्रयोजन नमूना क्या है? क्या यह हमेशा गैर-संभाव्य है?

प्रयोजन नमूना का उपयोग तब किया जाता है जब शोध डिजाइन उन लोगों के नमूने के लिए कहता है जो विशेष विशेषताओं को प्रदर्शित करते हैं।

आम तौर पर, ये गुण दुर्लभ या असामान्य होते हैं और आमतौर पर बड़ी आबादी में सामान्य रूप से वितरित नहीं होते हैं ("सामान्य वक्र" के अनुसार) । प्रयोजन नमूना पूर्वाग्रह से भरा हुआ है, जिनमें से कुछ विधियों के परिणामस्वरूप होता है जो एक जानबूझकर नमूने के सदस्यों की पहचान करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। उदाहरण के लिए, यदि अनुसंधान के उद्देश्य को दर्दनाक मस्तिष्क की चोट (टीबीआई) के साथ वयोवृद्धों का अध्ययन करने की आवश्यकता है, तो नमूना में सेना के पूर्व सदस्यों को शामिल होना चाहिए जिन्होंने एक दर्दनाक मस्तिष्क की चोट को बरकरार रखा है, और जो खुद को पहचानते हैं और अध्ययन में भाग लेने के लिए सहमत हैं । इनमें से प्रत्येक विशेषता या परिस्थितियां नमूना में पूर्वाग्रह का एक उपाय योगदान देती हैं, जिससे अध्ययन के परिणामस्वरूप स्तर और निष्कर्षों को सीमित किया जाता है।

गैर-संभाव्यता नमूना दृष्टिकोण की एक महत्वपूर्ण सीमा

गैर-संभाव्यता नमूनाकरण की एक महत्वपूर्ण सीमा यह है कि गैर-संभाव्यता नमूने के आधार पर बड़ी आबादी के बारे में जानकारी नहीं खींची जा सकती है।

यह हमेशा मामला नहीं है, हालांकि, शोध निष्कर्षों तक पहुंचने वाले लोगों के यथार्थवादी दृष्टिकोण से उन स्थितियों की आसानी से पहचान होगी जहां लोग गैर-संभावना नमूने से जुड़े निष्कर्षों से निष्कर्ष निकालते हैं।

इसके रूप में भी जाना जाता है: सुविधा नमूना, जानबूझकर नमूनाकरण

उदाहरण:

नमूने जो सार्वजनिक राय चुनावों की तरह कार्य करते हैं, इस विचार से प्रसारित होते हैं कि वे प्रतिनिधित्व करते हैं कि कैसे आबादी के सदस्य आगामी चुनाव में मतदान करेंगे। उदाहरण के लिए चुनाव परिणामों के बारे में पूर्वानुमान बनाने के लिए इन नमूनों का उपयोग जनसंख्या का अत्यधिक प्रतिनिधि होना चाहिए।