अच्छा सर्वेक्षण अनुसंधान डिजाइन सैंपलिंग त्रुटि को कम करने की मांग करता है
एक विश्वास अंतराल क्या है?
एक आत्मविश्वास अंतराल त्रुटि का मार्जिन है कि एक शोधकर्ता अनुभव करेगा कि वह लक्ष्य आबादी के प्रत्येक सदस्य के एक विशेष शोध प्रश्न पूछ सकता है और सर्वेक्षण में दिए गए नमूने के सदस्यों ने वही जवाब प्राप्त किया है।
उदाहरण के लिए, यदि शोधकर्ता ने सर्वे नमूने में प्रतिभागियों के 4 और 60% के आत्मविश्वास अंतराल का उपयोग किया, तो "दोस्तों को सलाह दी जाएगी", वह यह सुनिश्चित कर सकता था कि संपूर्ण लक्षित आबादी के सदस्यों का 54% और 64% के बीच एक ही सवाल पूछे जाने पर भी "दोस्तों को सलाह देंगे"। आत्मविश्वास अंतराल, इस मामले में, +/- 4 है।
एक विश्वास स्तर क्या है?
एक आत्मविश्वास का स्तर एक अभिव्यक्ति है कि एक शोधकर्ता नमूना से प्राप्त डेटा का कितना आश्वस्त हो सकता है। विश्वास स्तर प्रतिशत के रूप में व्यक्त किए जाते हैं और इंगित करते हैं कि लक्षित आबादी का वह प्रतिशत कितना बार जवाब देगा जो आत्मविश्वास अंतराल के भीतर है। सबसे अधिक इस्तेमाल किया आत्मविश्वास का स्तर 95% है। एक संबंधित अवधारणा को सांख्यिकीय महत्व कहा जाता है।
एक शोधकर्ता का विश्वास यह है कि उसका नमूना लक्ष्य जनसंख्या का वास्तव में प्रतिनिधि है, कई कारकों से प्रभावित है।
उनके अध्ययन डिजाइन और कार्यान्वयन में एक शोधकर्ता का आत्मविश्वास - और इसकी सीमाओं के बारे में जागरूकता - काफी हद तक तीन महत्वपूर्ण चर पर आधारित है: नमूना आकार, प्रतिक्रिया की आवृत्ति, और आबादी का आकार। शोधकर्ताओं ने लंबे समय से सहमति व्यक्त की है कि शोध योजना चरण के दौरान इन चरों पर ध्यान से विचार किया जाना चाहिए।
- नमूना आकार आम तौर पर बोलते हुए, बड़े नमूने डेटा वितरित करते हैं जो लक्ष्य आबादी को वास्तव में प्रतिबिंबित करता है। एक व्यापक आत्मविश्वास अंतराल डेटा में कम आत्मविश्वास का संकेत है क्योंकि त्रुटि के लिए एक बड़ा मार्जिन है । एक व्यापक आत्मविश्वास अंतराल आपके दांव हेजिंग की तरह है। हालांकि आत्मविश्वास अंतराल और नमूना आकार के बीच एक रिश्ता है, लेकिन यह एक रैखिक संबंध नहीं है। एक शोधकर्ता नमूना आकार को दोगुना करके आधे में आत्मविश्वास का स्तर नहीं घटा सकता है।
- प्रतिक्रिया की आवृत्ति सटीकता जिसमें नमूना डेटा लक्षित आबादी को दर्शाता है, उन उत्तरदाताओं के प्रतिशत पर भी निर्भर करता है जिन्होंने एक विशेष उत्तर दिया या किसी विशेष तरीके से जवाब दिया । एक विशेष उत्तर देने वाले उत्तरदाताओं की संख्या जितनी अधिक होगी, "बहुत खुश" कहें, शोधकर्ता उस प्रतिक्रिया का हो सकता है। सामान्य वक्र के मध्य क्षेत्रों में प्रतिशत में कुछ परिवर्तनशीलता होगी। यही है, यदि एक शोधकर्ता 50% आत्मविश्वास है कि लक्षित आबादी के सदस्य नमूना आबादी के सदस्यों की तरह प्रतिक्रिया (आत्मविश्वास अंतराल के भीतर) जवाब देंगे, तो उस 50% स्तर से कुछ भिन्नता होने की संभावना है।
यह याद रखना अच्छा है कि आउटलेटर्स (डेटा जो कि सामान्य वक्र के दूर, या पूंछ पर हैं ) जनसंख्या में समान दर के बारे में अधिक होने की संभावना है क्योंकि वे नमूना में करते हैं - यहां कम परिवर्तनशीलता है , क्योंकि कम आवृत्ति है । (इस बात पर विचार करें कि गैल्टन बॉक्स में गेंदें प्रशांत विज्ञान केंद्र प्रदर्शनी में मध्य में कैसे खड़ी हो जाती हैं? केवल कुछ गेंदें पूंछ में उछालती हैं।) इस कारण से, चरम उत्तरों की आवृत्ति पर विश्वास करना आसान है ।
- जनसंख्या आकार नमूना आकार में एक महत्वपूर्ण कारक नहीं है जब तक कोई शोधकर्ता ऐसी आबादी के साथ काम नहीं कर रहा है जो बहुत छोटा है और उसे ज्ञात है (उदाहरण के लिए, पर्याप्त छोटा है ताकि जनसंख्या के सभी सदस्यों को शोधकर्ता द्वारा पहचाना जा सके)।
क्रिएटिव रिसर्च सिस्टम्स बताते हैं कि:
संभाव्यता के गणित से साबित होता है कि आबादी का आकार अप्रासंगिक है जब तक कि नमूना का आकार आपकी कुल जनसंख्या का कुछ प्रतिशत से अधिक न हो। इसका मतलब है कि 500,000 लोगों का नमूना 15,000,000 राज्य की राय की जांच में समान रूप से उपयोगी है क्योंकि यह 100,000 का शहर होगा।
एक प्रतिनिधि नमूना उत्पन्न करना एक महंगा और समय लेने वाली प्रक्रिया हो सकती है। शोधकर्ताओं को हमेशा उन आत्मविश्वास के स्तर के बीच एक व्यापार-बंद का सामना करना पड़ता है, जिन्हें वे प्राप्त करना चाहते हैं - या उन्हें प्राप्त करने की सटीकता की डिग्री - और आत्मविश्वास का स्तर वे कर सकते हैं।
योग्यता सर्वेक्षण अनुसंधान में नमूना आकार
योग्यता अनुसंधान प्रकृति में अन्वेषक या वर्णनात्मक है और संख्याओं या माप पर ध्यान केंद्रित नहीं करता है। लेकिन गुणात्मक सर्वेक्षण अनुसंधान में नमूना त्रुटि के बारे में चिंताओं अभी भी मान्य हैं। एक सामान्य नियम के रूप में, यदि नमूना लक्ष्य ब्रह्मांड का प्रतिनिधि है, तो अनुसंधान से उभरने वाले विषयों या पैटर्न शोधकर्ता के लिए ब्याज की बड़ी आबादी को दर्शाएंगे। यदि नमूना दोनों प्रतिनिधि हैं और लक्षित आबादी का एक बड़ा प्रतिशत शामिल है, तो उस नमूने से प्राप्त डेटा की सटीकता में विश्वास उच्च होगा।
सर्वेक्षण अनुसंधान में नमूना आकार निर्धारित करना
जब नमूना आकार निर्धारित करने की बात आती है तो विभिन्न नियम मात्रात्मक शोध और गुणात्मक शोध पर लागू होते हैं। आम तौर पर, गुणात्मक सर्वेक्षण शोध द्वारा उत्पन्न आंकड़ों में आत्मविश्वास होने के लिए, एक शोधकर्ता को इस बात का स्पष्ट विचार होना चाहिए कि डेटा का उपयोग कैसे किया जाएगा। डेटा एक वर्णनात्मक कथा (जैसे केस स्टडी या कुछ नृवंशविज्ञान अनुसंधान में) के लिए आधार बना सकता है या यह प्रासंगिक चरों की पहचान करने के लिए एक खोजी फैशन में सेवा कर सकता है जिसे बाद में मात्रात्मक अध्ययन में सहसंबंधों के लिए परीक्षण किया जा सकता है।
मात्रात्मक सर्वेक्षण अनुसंधान में नमूना आकार
मात्रात्मक शोध में अक्सर बाजार खंडों या लक्षित बाजार के उपसमूहों के बीच तुलना शामिल होती है। चूंकि मात्रात्मक शोध संख्या-संचालित होता है, एक आरामदायक नमूना आकार निर्धारित करना काफी आसान हो सकता है - प्रत्येक महत्वपूर्ण समूह या अध्ययन में सेगमेंट के लिए, एक शोधकर्ता 100 प्रतिभागियों का सर्वेक्षण करने की उम्मीद करेगा। यह संख्या एक सिफारिश है और पूर्ण नहीं है। सर्वेक्षण शोध में एक नमूना के आकार को निर्धारित करने के लिए एक बाजार शोधकर्ता कई प्रासंगिक चर पर विचार करेगा।
सर्वेक्षण बाजार अनुसंधान करते समय, लक्ष्य नमूना से अनुमान लगाना है कि लक्ष्य ब्रह्मांड के बारे में क्या सच है। एक नमूना डेटा प्रदान करता है जिसे देखा या ज्ञात किया जा सकता है । इस मनाए गए या ज्ञात डेटा से, एक शोधकर्ता उस डिग्री का आकलन कर सकता है जिस पर लक्षित आबादी में अज्ञात मूल्य या पैरामीटर पाया जा सकता है।
मात्रात्मक सर्वेक्षण अनुसंधान शोधकर्ता के दिमाग में, लक्षित ब्रह्मांड - जिस आबादी के बारे में शोधकर्ता को वास्तव में पैरामीटर जानने के बजाय अनुमान लगाना चाहिए, एक सामान्य , सममित वक्र की धारणा पर आधारित है। एक प्रतिनिधि नमूना एक शोधकर्ता को गणना करने की अनुमति देता है - नमूना डेटा से - मूल्यों की अनुमानित सीमा जिसमें अज्ञात मान या ब्याज की पैरामीटर शामिल होने की संभावना है। मूल्यों की अनुमानित सीमा सामान्य वक्र पर एक क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करती है और आमतौर पर दशमलव या प्रतिशत के रूप में व्यक्त की जाती है।
सामान्य वक्र और संभावना
एक सामान्य, सममित वक्र संभावना की एक दृश्य अभिव्यक्ति है। आइए एक सरल ह्युरिस्टिक देखें: विज्ञान केंद्र में एक गतिविधि से बड़ी संख्या में गेंदें दो एक्रिलिक शीट्स के बीच गिरती हैं, एक बार में। प्रत्येक गेंद डिस्प्ले के शीर्ष पर एक ही खुलने के माध्यम से गिरती है और फिर किसी भी ऊर्ध्वाधर, समानांतर डिवाइडर के बीच गिर जाती है जो गेंदों के ढेर को आराम करने के बाद अलग करती है। कई घंटों के बाद, गेंदों ने एक सामान्य वक्र का आकार बनाया है। वक्र थोड़ा बदलता है क्योंकि प्रत्येक नई पेश की गई गेंद पहले गेंदों के द्रव्यमान को हिट करती है। लेकिन कुल मिलाकर, सममित वक्र स्पष्ट है और यह स्वाभाविक रूप से हुआ, विज्ञान केंद्र पर्यवेक्षकों या कर्मचारियों द्वारा किसी भी कार्रवाई से स्वतंत्र। गेंद के रूप में घुमावदार आकार संभावना को दर्शाता है कि अधिकांश गेंदें केंद्र में गिर जाएंगी और वहां रहेंगी। कम गेंदें इसे वक्र के बहुत दूर तक बनाती हैं - कुछ अनिवार्य रूप से, लेकिन वे संख्या में कम हैं।
यह सामान्य वक्र नमूना की अवधारणा के समान है। प्रत्येक बार डिस्प्ले खाली हो जाता है और गेंदों को एक बार फिर गैल्टन बॉक्स में गिरने की इजाजत दी जाती है, गेंदों के ढेर की कॉन्फ़िगरेशन केवल थोड़ी अलग होगी। लेकिन समय के साथ, वक्र का आकार ज्यादा नहीं बदलेगा और पैटर्न सही रहेगा।