Model Answer
0 min readIntroduction
सामाजिक अनुसंधान में, जनसंख्या के बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए प्रतिचयन (Sampling) एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है। प्रतिचयन का उद्देश्य जनसंख्या के एक छोटे से समूह (प्रतिचयन) का चयन करना है जो पूरी जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करता है। अनुसंधान में प्राप्त निष्कर्षों की गुणवत्ता प्रतिचयन विधि पर निर्भर करती है। यादृच्छिक प्रतिचयन (Random Sampling) एक ऐसी विधि है जिसमें जनसंख्या के प्रत्येक सदस्य को प्रतिचयन में चुने जाने का समान अवसर मिलता है। इस विधि को अनुसंधान में विशेष रूप से विश्वसनीय और वैध माना जाता है क्योंकि यह पूर्वाग्रह (Bias) को कम करती है और सामान्यीकरण (Generalization) की संभावना को बढ़ाती है।
यादृच्छिक प्रतिचयन: परिभाषा एवं प्रकार
यादृच्छिक प्रतिचयन एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें जनसंख्या के प्रत्येक इकाई को प्रतिचयन में शामिल होने का समान अवसर प्राप्त होता है। यह प्रतिचयन पूर्वाग्रह को कम करता है और निष्कर्षों को अधिक सामान्यीकृत करने में मदद करता है। यादृच्छिक प्रतिचयन के कई प्रकार हैं:
- सरल यादृच्छिक प्रतिचयन (Simple Random Sampling): जनसंख्या की प्रत्येक इकाई को एक संख्या दी जाती है, और फिर यादृच्छिक रूप से कुछ संख्याएँ चुनी जाती हैं।
- स्तरीकृत यादृच्छिक प्रतिचयन (Stratified Random Sampling): जनसंख्या को विभिन्न स्तरों (जैसे, आयु, लिंग, शिक्षा) में विभाजित किया जाता है, और फिर प्रत्येक स्तर से यादृच्छिक रूप से नमूने चुने जाते हैं।
- गुच्छीय यादृच्छिक प्रतिचयन (Cluster Random Sampling): जनसंख्या को समूहों (गुच्छों) में विभाजित किया जाता है, और फिर कुछ गुच्छों को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है।
- व्यवस्थित यादृच्छिक प्रतिचयन (Systematic Random Sampling): जनसंख्या की सूची से हर kवें सदस्य को चुना जाता है।
विश्वसनीयता एवं वैधता: अवधारणाएँ
विश्वसनीयता (Reliability) का अर्थ है कि एक माप कितना सुसंगत और स्थिर है। यदि एक ही माप को बार-बार लिया जाए, तो क्या परिणाम समान होंगे? उदाहरण के लिए, यदि एक ही व्यक्ति को एक ही परीक्षा दो बार दी जाती है, और उसे लगभग समान अंक मिलते हैं, तो परीक्षा विश्वसनीय मानी जाएगी।
वैधता (Validity) का अर्थ है कि एक माप वास्तव में क्या मापने का दावा करता है। क्या परीक्षा वास्तव में उस ज्ञान का आकलन कर रही है जिसका वह आकलन करने के लिए बनाई गई थी? उदाहरण के लिए, यदि एक परीक्षा गणितीय कौशल का आकलन करने के लिए बनाई गई है, लेकिन यह वास्तव में पढ़ने की समझ का आकलन करती है, तो परीक्षा वैध नहीं होगी।
यादृच्छिक प्रतिचयन और विश्वसनीयता/वैधता के बीच संबंध
यादृच्छिक प्रतिचयन अनुसंधान में विश्वसनीयता और वैधता को बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। इसके कारण निम्नलिखित हैं:
- पूर्वाग्रह में कमी: यादृच्छिक प्रतिचयन पूर्वाग्रह को कम करता है, जिससे निष्कर्ष अधिक सटीक और विश्वसनीय होते हैं।
- प्रतिनिधित्व: यादृच्छिक प्रतिचयन यह सुनिश्चित करता है कि प्रतिचयन जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करता है, जिससे निष्कर्षों को पूरी जनसंख्या पर सामान्यीकृत किया जा सकता है।
- त्रुटि का नियंत्रण: यादृच्छिक प्रतिचयन प्रतिचयन त्रुटि (Sampling Error) को कम करने में मदद करता है, जिससे निष्कर्षों की वैधता बढ़ती है।
गैर-यादृच्छिक प्रतिचयन विधियों (जैसे, सुविधाजनक प्रतिचयन, उद्देश्यपूर्ण प्रतिचयन) में पूर्वाग्रह की संभावना अधिक होती है, जिससे विश्वसनीयता और वैधता कम हो जाती है।
| प्रतिचयन विधि | विश्वसनीयता | वैधता |
|---|---|---|
| यादृच्छिक प्रतिचयन | उच्च | उच्च |
| गैर-यादृच्छिक प्रतिचयन | निम्न | निम्न |
Conclusion
संक्षेप में, यादृच्छिक प्रतिचयन अनुसंधान में विश्वसनीयता और वैधता को बढ़ाने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है। यह पूर्वाग्रह को कम करता है, जनसंख्या का प्रतिनिधित्व सुनिश्चित करता है, और त्रुटि को नियंत्रित करता है। इसलिए, सामाजिक अनुसंधान में, विशेष रूप से जब सामान्यीकरण का उद्देश्य हो, तो यादृच्छिक प्रतिचयन विधियों का उपयोग करना अत्यधिक अनुशंसित है। अनुसंधानकर्ताओं को अपनी अध्ययन की प्रकृति और उद्देश्यों के अनुसार उपयुक्त यादृच्छिक प्रतिचयन विधि का चयन करना चाहिए।
Answer Length
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