अच्छा सर्वेक्षण अनुसंधान डिजाइन मजबूत नमूना रणनीति के साथ शुरू होता है
पारंपरिक बाजार अनुसंधान इस विचार पर आधारित है कि एक नमूना - उत्तरदाताओं का एक प्रतिनिधि समूह - पहचान और उपयोग किया जा सकता है।
सर्वेक्षण अनुसंधान में प्रतिनिधि नमूने
बाजार अनुसंधान में, प्रतिनिधि नमूना शब्द का अर्थ है:
- उपभोक्ताओं के लक्षित ब्रह्मांड के सदस्यों से मेल खाने वाले कुछ उपभोक्ताओं का चयन । लक्षित ब्रह्मांड का एक उदाहरण मालिकों और SmartPhones के उपयोगकर्ता हो सकता है, जो 20 से 30 वर्ष के होते हैं।
- सर्वेक्षण परिणामों पर प्रभावशाली होने की उम्मीद वाले सभी विशेषताओं के लिए नमूना और ब्रह्मांड के बीच का मिलान मजबूत होना चाहिए।
- एक नमूना-से-ब्रह्मांड मैच का एक उदाहरण उपभोक्ताओं का चयन युवा, मादा सेलिब्रिटी द्वारा डिजाइन किए गए इत्र के लिए हो सकता है। इस उदाहरण में, सर्वे परिणामों में प्रभावशाली होने की उम्मीद वाले गुण महिला, 18-28 वर्ष, मनोरंजन-समझदार होंगे।
- गुणों का एक माध्यमिक सेट हो सकता है: शहरी निवास, कॉलेज में नामांकित, पूर्वी तट या पश्चिमी तट पर रहने, विवेकाधीन आय (आय का स्तर)।
- सदस्यों के अनुपात जिनके लिए प्रासंगिक विशेषताओं को नमूना में जिम्मेदार ठहराया जा सकता है, उपभोक्ताओं के लक्षित ब्रह्मांड में सदस्यों के अनुपात का बारीकी से अनुमान लगाया जाना चाहिए।
- उदाहरण के लिए, यदि उपभोक्ता ब्रह्मांड में व्यावसायिक लोग, कॉलेज के छात्र और वरिष्ठ नागरिक शामिल हैं, तो बुधवार दोपहर को यूनिवर्सिटी बुकस्टोर में स्वीकार्य छात्रों से एक प्रतिनिधि नमूना नहीं बनाया जा सका।
- सर्वेक्षण प्रतिभागियों तक पहुंच मुश्किल हो सकती है। सर्वेक्षण कारणों में उपभोक्ताओं के पेशेवर पैनलों का अक्सर उपयोग क्यों किया जाता है, यह मुख्य कारणों में से एक है।
- एक और प्रभावी रणनीति एक स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना प्रक्रिया का उपयोग करना है जो उप-समूहों के बारे में डेटा को छेड़छाड़ करने के लिए एक शोधकर्ता की सहायता करता है।
सर्वेक्षण अनुसंधान में नमूना चयन
नमूने के सदस्यों को पूर्वाग्रह को कम करने के उद्देश्य से कई तरीकों से चुना जाता है। इसका मतलब है कि वैध शोध निष्कर्ष पैदा करने की संभावना बढ़ जाती है , और निष्कर्ष लक्ष्य ब्रह्मांड को सामान्यीकृत किया जा सकता है।
सर्वेक्षण नमूनों को यादृच्छिक प्रक्रिया के माध्यम से अधिमानतः चुना जाता है। उदाहरण के लिए, यदि डेटाबेस से नमूना सदस्य चुने जाते हैं, तो डेटाबेस सूची में प्रत्येक तीसरे सदस्य का चयन किया जा सकता है। कभी-कभी, नमूना के सदस्यों को यादृच्छिक रूप से चुने जाने के बजाय असाइन करने की आवश्यकता हो सकती है। यह एक पसंदीदा दृष्टिकोण नहीं है, यहां तक कि सर्वोत्तम स्थितियों के तहत, सर्वेक्षण नमूना-आधारित त्रुटियों के अधीन हैं जिनके पास मौका के साथ सबकुछ करना है और अनुसंधान डिजाइन से कोई लेना देना नहीं है। आइए प्रायोगिक संसाधनों द्वारा पहचाने गए मतदाता टेलीफोन मतदान मुद्दों से संशोधित त्रुटि के स्रोतों की एक सूची देखें। इस सूची में सर्वे डिज़ाइन, सर्वेक्षण कार्यान्वयन और सर्वेक्षण डेटा के विश्लेषण में त्रुटियों के संभावित स्रोत शामिल हैं:
- डेटाबेस के सदस्यों के बारे में अपूर्ण जानकारी के परिणामस्वरूप महत्वपूर्ण चर को नमूना से बाहर रखा जा रहा है
- चुने गए नमूने सदस्य सर्वेक्षण में भाग लेने के इच्छुक नहीं हैं।
- नमूना सदस्य जो अध्ययन में भाग लेने से इनकार करते हैं, अध्ययन में एक महत्वपूर्ण चर के संबंध में अलग-अलग होते हैं, जो उन नमूने सदस्यों से भाग लेते हैं जो भाग लेने के लिए सहमत हैं।
- सर्वेक्षण उत्तरदाताओं सर्वेक्षण सर्वेक्षणों के लिए झूठी या अपूर्ण प्रतिक्रियाएं प्रदान करते हैं।
इस सूची में आइटम, फिर से प्रायोगिक संसाधनों द्वारा टेलीफोन मतदान सूची से संशोधित, सर्वेक्षण डिजाइन से संबंधित हैं।
- एक यादृच्छिक प्रक्रिया का उपयोग किया गया था लेकिन - मौके से - यह बहुत सारे आउटलेटर्स उठाता है। *
- सर्वेक्षण पर सवाल खराब तरीके से और उत्तरदाताओं को भ्रमित कर रहे हैं।
- सर्वेक्षण पर सवालों के आदेश के बाद के सवालों के जवाबों को अनावश्यक रूप से प्रभावित करता है।
- सर्वेक्षण प्रतिक्रियाओं को वेटिंग या ग्रुपिंग के अधीन किया जाता है जो डेटा को विकृत करता है।
एक बार बाजार शोधकर्ता उचित रूप से आरामदायक है कि नमूना अपने सर्वेक्षण अनुसंधान में लक्षित आबादी का प्रतिनिधि है, ध्यान नमूना आकार और आत्मविश्वास अंतराल पर विचार कर सकता है।
प्रयोग संसाधन मनोविज्ञान शोधकर्ताओं द्वारा बनाई गई एक रोचक वेबसाइट है जो आउटलेटर्स की गणना और निकालने का तरीका जानने का प्रयास कर रहे थे।